Как использовать аналитику для улучшения продукта.
В управлении продуктом аналитика может быть мощным инструментом. Она предоставляет объективную информацию об эффективности вашего продукта, поведении пользователей, рыночных тенденциях и т. д. В этой статье вы узнаете, как использовать аналитику в вашей стратегии управления продуктом.
Понимание ценности аналитики в управлении продуктом
Решение на основе данных
В мире, где ожидания клиентов постоянно меняются, принятие решений на основе данных - это уже не роскошь, а необходимость. Аналитика предоставляет четкую, объективную картину производительности вашего продукта, что позволяет вам принимать обоснованные решения, которые соответствуют вашим бизнес-целям и потребностям клиентов.
Информация в режиме реального времени
Одним из важнейших преимуществ аналитики является ее способность предоставлять информацию в режиме реального времени. Это означает, что вы можете отслеживать эффективность вашего продукта на рынке, быстро реагировать на любые внезапные изменения и вносить необходимые коррективы в свою стратегию "на лету".
Уменьшение рисков
Предиктивная аналитика поможет вам спрогнозировать потенциальные риски и подготовить превентивные меры. Такое предвидение может уберечь вашу компанию от значительных потерь, будь то финансовые ресурсы, время или репутация.
Ключевые аналитические данные для мониторинга в управлении продуктом
Понимание различных типов аналитики и знание того, на каких из них следует сосредоточиться, имеет решающее значение. Вот ключевые показатели, за которыми вам следует следить:
- Аналитика поведения пользователей: Эти показатели дают вам понимание того, как пользователи взаимодействуют с вашим продуктом. Сюда входят показатели вовлеченности, оттока пользователей, продолжительности сессии и т. Д.
- Аналитика производительности продукта: Эти показатели дают представление о производительности вашего продукта. Сюда входит время загрузки, уровень ошибок, время безотказной работы и другие.
- Аналитика удовлетворенности клиентов: Эти показатели показывают, насколько ваши клиенты довольны вашим продуктом. К ним относятся индекс лояльности клиентов (NPS), индекс удовлетворенности клиентов (CSAT) и индекс клиентских усилий (CES).
Как использовать аналитику для улучшения вашего продукта
Понять своих пользователей
Первый шаг к улучшению вашего продукта с помощью аналитики - это комплексное понимание ваших пользователей. Используйте аналитику, чтобы определить их поведение, предпочтения и болевые точки. Это позволит вам адаптировать ваш продукт к их конкретным потребностям.
Совершенствование вашего продукта на основе показателей эффективности
Аналитика эффективности предоставляет объективную оценку того, насколько хорошо функционирует ваш продукт. Используйте эти данные, чтобы улучшить и улучшить функции вашего продукта и его общую функциональность. Это не только улучшит пользовательский опыт, но и повысит конкурентоспособность вашего продукта на рынке.
Повышение уровня удовлетворенности клиентов
Используя показатели удовлетворенности клиентов, вы можете определить сферы, в которых ваш продукт не соответствует ожиданиям клиентов. Используйте эту информацию, чтобы улучшить эти сферы и повысить общую удовлетворенность клиентов.
Внедрение стратегии управления продуктом на основе данных
Настройка аналитики на основе аналитики
Прежде чем погружаться в анализ данных, убедитесь, что ваш продукт настроен на точный сбор необходимых данных. Затем используйте аналитические инструменты, которые соответствуют потребностям вашего бизнеса, и убедитесь, что они должным образом интегрированы с вашим продуктом.
Интерпретация ваших данных
Данные настолько хороши, насколько хорошо вы их интерпретируете. Поэтому убедитесь, что вы понимаете основные факторы, которые влияют на ваши показатели, и избегайте поспешных выводов без всестороннего понимания данных.
Принимайте меры на основе ваших инсайтов
Интерпретация данных - это только половина дела. Ключевым моментом является принятие мер на основе ваших инсайтов. Затем используйте инсайты, основанные на данных, для принятия решений по продукту и внесите коррективы там, где это необходимо.
Как использовать аналитику для улучшения вашего продукта
{{banner}}
Использование данных в управлении продуктом
Качественные данные являются основой для принятия обоснованных решений, связанных с продуктом. Поскольку все больше организаций применяют гибкие или бережливые методологии, то становится необходимым постоянно строить, тестировать и итерировать, сохраняя данные в центре всех этих процессов. Продакт-менеджеры могут использовать различные источники данных и анализ мнений клиентов, чтобы получить целостное представление о производительности. Следовательно, выбор и следование стратегии, основанной на данных, имеет решающее значение для повышения эффективности.
Сбор и анализ: Основа управления продуктами на основе данных
Чтобы по-настоящему использовать потенциал данных в управлении продуктами, важно понимать два основных процесса: сбор и анализ данных.
Сбор данных
Процесс сбора данных начинается с определения ключевых показателей эффективности (KPI). Чаще всего в управлении продуктами используют такие показатели, как удовлетворенность клиентов, удержание клиентов и коэффициент конверсии. После выпуска продукта данные собираются из различных источников, таких как опросы, интервью с пользователями и аналитика веб-сайтов.
Многие компании используют фреймворк Build-Measure-Learn (BML). Эта концепция предполагает создание продукта, измерение потребительских показателей и обучение на основе этих измерений, чтобы лучше удовлетворить потребности клиентов и повысить устойчивость продукта. Она направлена на создание продукта, который резонирует с потребностями клиентов, минимизируя при этом усилия, затраченные на менее ценные функции.
Анализирование данных
Анализ данных предполагает изучение данных, собранных на основе метрик клиентов (привлечение, удержание и удовлетворенность пользователей), и изучение того, как лучше реагировать на потребности клиентов. Это может включать модификацию дизайна продукта или включение новых функций, которые запрашивают клиенты. Конечной целью является создание продукта, который удовлетворяет потребности клиентов, оптимизируя при этом использование ресурсов.
Типы данных для управления продуктом
Управление продуктом требует данных из нескольких каналов, включая данные пользователей, сбор данных о продукте и исследования рынка. Понимание этих типов данных может помочь создать успешный продукт, определить, что происходит внутри продукта, и понять конкурентную среду.
Данные пользователей
Показатели данных о пользователях, которые следует учитывать, включают в себя:
- Индекс лояльности клиентов (NPS), количественно оценивающий уровень удовлетворенности клиентов
- Коэффициент удержания, отслеживающий процент активных пользователей по сравнению с общим количеством пользователей за определенный период
- Коэффициент оттока, процент клиентов, которые покидают компанию или отказываются от подписки на платформу в течение определенного периода
- Стоимость привлечения клиентов (Customer Acquisition Cost, CAC) - измеряет стоимость привлечения нового клиента
- Ценность жизненного периода (Lifetime Value, LTV), рассчитывающая доход, который клиент генерирует на протяжении всей своей жизни
- Ежемесячный регулярный доход (MRR), который оценивает, какой вклад постоянные клиенты вносят в ежемесячный доход.
Данные о продукте
Данные о продукте охватывают широкий спектр информации, включая ценовые стратегии, данные о продажах для выявления тенденций и прогнозирования будущего спроса, потоки пользователей для получения представления о том, как пользователи перемещаются по продукту, показатели отказов для измерения взаимодействия посетителей с веб-сайтом и тепловые карты для выявления потенциальных областей для совершенствования.
Исследование рынка
Исследование рынка для разработки нового продукта может быть сосредоточено на жизнеспособности рынка, спросе на продукт и его особенности, стратегии позиционирования, ценовой политике и эффективных способах коммуникации и продвижения вашего продукта на рынке.
Преодоление вызовов в управлении продуктами на основе данных
Хотя управление продуктом на основе данных имеет немало преимуществ, оно также создает определенные проблемы. Основной риск заключается в том, что вы полагаетесь исключительно на одну метрику "полярной звезды", потенциально игнорируя другую критически важную информацию. Аналогично, неправильная интерпретация или переоценка отдельных данных может привести к неточным выводам. Поэтому очень важно интерпретировать каждую часть данных в надлежащем контексте и учитывать их на всех этапах разработки продукта. Использование интеллектуальных инструментов и процессов для точного сбора и анализа данных также важно. Прежде всего, стоит сделать шаг назад и взглянуть на общую картину с точки зрения пользователя, чтобы избежать "туннельного видения" и убедиться, что продукт соответствует реальным потребностям пользователей.
Использование данных для принятия лучших решений относительно продукта
При принятии продуктовых решений очень важно начинать с хороших данных. Продакт-менеджер может использовать принятие решений на основе данных, чтобы управлять стратегическими бизнес-действиями, которые соответствуют целям, задачам и инициативам компании. Но как обеспечить наличие качественных данных для работы?
Во-первых, важно собирать данные из разных источников, включая отзывы пользователей, обращения в службу поддержки и аналитические инструменты. Эти данные должны быть чистыми, своевременными и точными, без дубликатов, ошибок и несоответствий. Хотя со структурированными данными, такими как записи в базе данных, легче работать, неструктурированные данные, такие как отзывы клиентов, могут предоставить ценную информацию, которую иначе можно было бы пропустить.
Выявление закономерностей и тенденций
Выявление закономерностей и тенденций предполагает анализ данных для выявления повторяющихся тенденций, которые могут быть использованы при разработке продукта. Выбор подходящего алгоритма и метода для конкретного типа данных и анализа очень важен. Практики дизайна, ориентированные на человека, и машинное обучение могут помочь в планировании опыта пользования продуктом.
Продвинутая аналитика продукта использует прогнозное моделирование, алгоритмы машинного обучения, глубокое обучение и другие статистические методы для анализа информации. Такой подход к аналитике самообслуживания позволяет бизнес-пользователям, а не специалистам по анализу данных, собирать, готовить, интегрировать и анализировать данные, находить закономерности и тенденции и применять их в стратегической, операционной и тактической деятельности. Такой подход помогает организациям осуществлять каскадное определение целей и задач, выявлять проблемы и закономерности, использовать возможности и выходить за рамки простого мониторинга данных.
Исследование поведения клиентов
Исследование поведения клиентов предполагает анализ данных, чтобы понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, какие функции они используют и как принимают решение о покупке. Чем больше вы понимаете своих клиентов, тем точнее вы можете предсказать их потребности.
Этот процесс включает сбор и анализ данных о пользователях из различных источников, проведение пользовательских исследований с помощью таких методов, как фокус-группы или юзабилити-тестирование, а также использование инсайтов, полученных в результате анализа данных и пользовательских исследований, для принятия обоснованных решений по продукту. Постоянный мониторинг поведения клиентов и соответствующее обновление продуктовой стратегии имеет решающее значение.
Данные о транзакциях и точках продаж, демографические данные о клиентах и данные об их отношении (с помощью таких методов, как анализ настроений в социальных сетях) являются ценными источниками информации, которые можно использовать для получения представления о клиентах. Понимание принципов управления имеет решающее значение для управления персональными данными, соблюдения нормативных требований и сохранения доверия клиентов.
Определение сфер для совершенствования
Определение сфер для совершенствования предполагает анализ отзывов клиентов, данных пользовательского тестирования и других источников обратной связи для выявления общих болевых точек. Этот анализ может помочь в принятии решений по дорожной карте продукта, от стратегии до определения приоритетности функций.
Продакт-менеджеры, управляемые данными, используют аналитические модели для прогнозирования и оптимизации результатов. Чтобы определить сферы для совершенствования, начните с выявления бизнес-возможности и определения того, как модель может повысить производительность. Это может включать использование инструментов продуктовой аналитики для анализа точек контакта с клиентами или изучение уровня оттока клиентов, чтобы понять, почему они уходят. Отслеживание тестирования и дефектов также может помочь определить области для совершенствования. Например, если на вашем сайте высокий показатель отказов, не думайте, что посетители не заинтересованы в вашем контенте. Вместо этого проанализируйте дизайн, верстку и пользовательский опыт вашего сайта, чтобы определить области, в которых посетителям могут потребоваться разъяснения или уточнения. Устранение этих болевых точек может улучшить пользовательский опыт и снизить показатель отказов на вашем сайте.
Создание дорожных карт на основе данных
Создание дорожных карт на основе данных предполагает использование данных для определения приоритетности функций продукта на основе потребностей клиентов, потенциала дохода и целесообразности в пределах определенного периода времени. Кроме того, дорожные карты определяют будущую функциональность продукта и даты выпуска функций, обеспечивая важный контекст для гибкого подхода.
Роль данных в управлении продуктом невозможно переоценить.
Они информируют о решениях, направляют стратегию и стимулируют инновации. Ценность принятия решений на основе данных заключается в способности по-настоящему понять поведение клиентов, определить сферы для совершенствования и создать более точные дорожные карты продукта. В быстро развивающейся цифровой среде продакт-менеджеры, которые эффективно используют данные, будут в авангарде инноваций, создавая продукты, которые резонируют с клиентами и выделяются на рынке. Будущее управления продуктами, несомненно, зависит от данных, и те, кто адаптируется, станут настоящими лидерами.
