Попов А.В.
ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА:ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ ОБОСНОВАННЫХ РЕШЕНИЙ *
Аннотация:
в данной работе проведен анализ продуктовой аналитики как инструмента для улучшения пользовательского опыта и принятия обоснованных решений о продукте. Исследование включает в себя обзор ключевых метрик и методов сбора данных, а также сравнение различных систем продуктовой аналитики. Особое внимание уделено практическому применению аналитики в реальных бизнес-кейсах, таких как Netflix, Amazon, Zara и LinkedIn, и обсуждается необходимость обновления данных и инструментов для поддержания актуальности в меняющемся мире технологий.
Ключевые слова:
продуктовая аналитика, метрики продукта, пользовательский опыт, сравнение аналитических систем, принятие решений на основе данных, обновление данных, инструменты аналитики, бизнес-кейсы
Введение. Цель исследования: Исследование направлено на анализ ключевых элементов продуктовой аналитики и её роли в улучшении пользовательского опыта и принятии данных обоснованных решений о продукте.Проблематика исследования: Основная проблема заключается в определении наиболее значимых метрик и методик сбора, анализа и интерпретации данных, которые необходимы для проведения эффективного анализа.Задачи исследования:Изучение ключевых метрик продуктовой аналитики.Определение наиболее эффективных методов сбора и анализа данных.Выявление роли продуктовой аналитики в улучшении пользовательского опыта.Сравнение систем продуктовой аналитикиМетодология исследования:Анализ литературы: Обзор существующих исследований и публикаций для получения обширного представления о продуктовой аналитике и её практическом применении.Изучение практических примеров: Рассмотрение успешных кейсов применения продуктовой аналитики в различных секторах и типах продуктов для выявления лучших практик.Что такое продуктовая аналитика?Анализ взаимодействия пользователей с продуктом известен как "продуктовая аналитика". Он подразумевает сбор информации, отслеживание поведения пользователей и метрик продукта, а также получение выводов, которые помогут в дальнейшем выбирать продукт. [14]В аналитике продукта основное внимание уделяется численным измерениям. Например, можно изучить статистику использования определенной функции или выявить проблемные места в процедуре регистрации пробной версии. Предоставляя основанные на данных ориентиры для принятия решений, аналитика помогает избавиться от догадок. Естественно, все равно придется собирать качественные данные с помощью тикетов поддержки, звонков клиентов и портала идей. В сочетании качественные и количественные данные создают полную картину опыта клиентов. [20]Что делает аналитику продукта критически важной?Вам нужно как можно больше информации от покупателей. Один из самых лучших (и самых эффективных) методов сбора информации о покупателях от большого числа пользователей - это аналитика продукта. Знание того, как покупатели взаимодействуют с продуктом, помогает принимать более обоснованные решения о том, как их поддерживать. [18]Измерение целей продукта - еще одно полезное применение аналитики продукта. Анализ вовлеченности пользователей поможет найти контрольные показатели, сравнить данные за определенный период времени и выявить области продукта, нуждающиеся в улучшении.Что такое метрика?На протяжении всей нашей жизни наши достижения и уровень мастерства оценивались количественно с помощью оценок или баллов. Будь то баллы, полученные на конкурсных экзаменах, или оценки, полученные по отдельным предметам в школе, эти числовые значения неизменно служили ориентирами для отслеживания нашего прогресса и развития. Менеджеры по продукту используют количественные показатели для оценки производительности и расширения продукта. Эти числовые показатели, также называемые метриками или ключевыми показателями эффективности (KPI), дают существенное представление об эффективности продукта или функции на рынке. Они позволяют определить эффективность или неэффективность продукта. [1]В чем же их важность?Рассмотрим простую иллюстрацию. Представьте, что Вы - руководитель, ответственный за внедрение аналога «Instagram* (* запрещен в РФ) Stories» как средства повышения эффективности взаимодействия с пользователями. Чтобы оценить его эффективность, можно рассмотреть отзывы пользователей как наиболее приемлемый подход. Однако как часто мы сами предлагаем обратную связь? Вот когда метрики могут пригодиться. В качестве индикатора успеха можно отслеживать такие показатели, как рост использования приложения после внедрения функции, количество историй на одного пользователя в день или неделю, соотношение количества кликов к количеству историй и т.д. Метрики также позволяют руководителям принимать решения, основанные на данных, для достижения таких целей, как увеличение дохода, базы пользователей, удержание и т.д. Таким образом, они являются неотъемлемой частью стратегии развития продукта.Понимая важность метрик, давайте рассмотрим, как они вписываются в более широкий контекст продуктовой аналитики и как они отличаются друг от другаЧто отличает метрики продукта от аналитики продукта? До сих пор мы называли область анализа вовлеченности пользователей "продуктовой аналитикой". Конкретные измерения данных, которые Вы фиксируете в ходе анализа, называются метриками продукта.Процесс стратегического планирования, отрасль, размер компании и тип продукта - все это повлияет на то, какие метрики Вы выберете. Надежность метрик также зависит от имеющихся инструментов и технологий. Например, для сбора данных о пользователях продуктовые команды все чаще прибегают к помощи внешних аналитических инструментов. Выбирайте метрики, ориентируясь в первую очередь на цель. Дайте каждой цели Вашего продукта метрику успеха. Таким образом, Ваши данные будут связаны со значимыми результатами. Помимо метрик, связанных с Вашими целями, которые также известны как ключевые показатели эффективности (KPI), Вы, вероятно, будете отслеживать и более специфические метрики. Принятие решений становится более контекстным, когда у Вас есть полная картина работы команды и продукта.Основные категории метрик. Хотя метрики могут варьироваться в зависимости от Вашего продукта, ниже перечислены несколько традиционных метрик, которые Вы можете использовать в зависимости от целей:Вовлеченность пользователей. Метрика вовлеченности пользователей является ключевым показателем, отражающим уровень активности и интереса пользователей к продукту. Она может включать различные аспекты, такие как частота использования приложения, продолжительность сессий, взаимодействие с контентом и выполнение целевых действий. Вовлеченность напрямую связана с удержанием клиентов и их лояльностью, поскольку активные пользователи с большей вероятностью будут продолжать использовать продукт и рекомендовать его другим2. Выручка. Доход - одна из самых важных метрик для компании, которая напрямую зависит от других метрик. Он отслеживает, сколько прибыли может принести наше приложение/продукт и насколько хорошо мы используем другие упомянутые метрики для преобразования "бесплатных" клиентов в "платящих", а также для удержания уже платящих клиентов.Некоторые из основных способов отслеживания дохода таковы:Ежемесячный повторяющийся доходГодовой повторяющийся доходПожизненная ценность клиента- Стоимость одного приобретения Средний доход на единицу (ARPU)3. Активация и конверсия. Активация относится к первому ценностному моменту пользователя (моменту "Ага"). Значение активации может варьироваться от продукта к продукту. Например, пользователь, подписавшийся на бесплатную пробную версию, или тот, кто просмотрел "X" количество видео в течение 7 дней, может быть отнесен к категории активных. Кроме того, если активация может означать успешную загрузку приложения, то конверсия, которая является более важной метрикой, может означать такое действие, как успешная покупка. Activation Rate и Conversion Rate - наиболее часто используемые метрики для измерения одного и того же.4. Удержание пользователей. Коэффициент удержания пользователей: Удержание пользователей, признак лояльности, означает количество пользователей, которые продолжали пользоваться Вашим продуктом в течение определенного периода времени.Коэффициент удержания = (Клиенты на конец расчетного периода - Новые клиенты) X 100/ Клиенты на начало расчетного периодаПоказатель оттока - это процент пользователей, которые перестали пользоваться Вашим приложением в течение определенного периода. Высокий показатель оттока подавляет рост и увеличивает Ваш бюджет на привлечение клиентов. Отток может быть связан с такими проблемами, как недостаток функций, плохая поддержка, сильная конкуренция и т.д.Коэффициент оттока = Количество потерянных клиентов/Общее количество клиентов5. Удовлетворенность клиентов. Net Promoter Score: Высокий показатель NPS может быть хорошим индикатором органического роста. Чтобы рассчитать NPS, пользователей просят оценить продукт от 0 до 10. "Отрицатели" обычно оценивают продукт от 0 до 6 баллов. Пользователи, которые ставят 7-8 баллов, являются "нейтралами", а те, кто оценивает продукт от 9 до 10 баллов, - "промоутерами". Затем NPS рассчитывается следующим образом:Net Promoter Score = %Промоутеров - %ДетракторовКак работают инструменты для аналитики продукта?Инструменты для аналитики продуктов отслеживают поведение пользователей на Вашем сайте или в Вашем продукте, чтобы собрать данные. Вы можете использовать различные методы анализа, чтобы извлечь из этих данных информацию. [17] Вот несколько типичных примеров использования возможностей инструментов аналитики продуктов: - Анализ атрибуции: Изучение взаимодействия с потребителем (например, посещение сайта, переговоры с продавцом или демонстрация товара), которое приводит к покупке.- Анализ оттока: Анализ количества потерянных клиентов, чтобы попытаться понять, почему они уходят. - Когортный анализ: Использование групп пользователей или когорт для измерения моделей поведения с течением времени. - Анализ конверсии: Выяснение того, на чем останавливаются покупатели или завершают ли они намеченные действия по конверсии (например, подписываются на пробную версию).- Анализ воронки: Составление схемы продвижения Ваших клиентов через различные этапы, которые завершаются достижением желаемого результата. Это поможет Вам понять, что такое отток или точки трения. - Анализ удержания: противоположность анализу оттока, который выявляет элементы, заставляющие Ваших клиентов оставаться с Вами. - Сегментация: Чтобы получить более глубокие сведения, разделите своих пользователей на группы в соответствии с их персонами, демографическими характеристиками, поведением и другими особенностями.Системы продуктовой аналитики. Система продуктовой аналитики - это набор инструментов и процессов, которые используются для сбора, обработки, анализа и представления данных о поведении пользователей в цифровых продуктах. Она предоставляет ценную информацию о том, как пользователи взаимодействуют с продуктом, какие функции работают хорошо, а какие требуют улучшения.Существует также несколько популярных систем, которые включают эти показатели в структурированном виде. Они могут служить в качестве контрольного списка для оценки эффективности Вашего продукта или функции.Система HEART Framework:Предложенная компанией Google, эта система широко используется для измерения пользовательского опыта. Метрики этой системы могут использоваться как на уровне продукта, так и на уровне функции:- Счастье: Как пользователи относятся к продукту? Это можно оценить с помощью NPS, Customer satisfaction score и т.д.- Вовлеченность: Как люди используют продукт? Это можно измерить с помощью количества действий, таких как акции, загрузки и т.д.- Принятие: Новые пользователи. Это можно измерить с помощью таких показателей, как количество новых подписчиков, обновлений и т.д.- Удержание: Существующие пользователи. Это можно измерить с помощью количества активных пользователей, частоты продлений, повторных покупок и т.д.- Успешность задачи: Завершение действий. Для этого можно использовать количество пользователей, выполнивших задачу.2. Модель AARRR Framework:Эта модель также известна как метрики стартапа для пиратов и была разработана Дэйвом МакКлюром. Метрики фиксируют поведение покупателей на различных этапах их взаимодействия с продуктом и помогают руководителям отделов разработки принимать более обоснованные решения, чтобы оптимизировать продукт и сделать его более ценным для покупателей. Инструменты AARRR Framework для отслеживания метрик. Среди наиболее широко используемых инструментов для отслеживания метрик можно назвать следующие:Google Analytics - один из самых востребованных инструментов, поскольку он работает по модели freemium. Если начинающие компании и небольшие фирмы могут пользоваться этим инструментом с ограниченными возможностями бесплатно, то более крупным компаниям придется выбрать платную версию. Инструмент прост в использовании и ориентирован на сбор показателей для веб-сайтов, что очень удобно для сайтов электронной коммерции. [7]CrazyEgg отслеживает взаимодействие пользователей с Вашим сайтом/приложением путем отслеживания щелчков мыши. Инструмент предлагает 2 ключевые функции - 1) Просмотр тепловой карты: Дает наглядное представление об областях на сайте, которые наиболее часто используются пользователями 2) Scrollmap View: Показывает, где пользователи проводят больше всего времени на странице. Эти функции позволяют владельцам сайтов оптимизировать данные, которые привлекают внимание клиентов. [4]Mixpanel доступен как для веб, так и для мобильных приложений. Среди его уникальных возможностей - анализ и отслеживание воронки вовлеченности, профилей пользователей, когорт и пользовательских панелей. Этот доступный инструмент дает Вам четкое представление о показателях конверсии и отсева пользователей на каждом этапе воронки и помогает определить, что работает для Вас, а что нет! [12]Heap - это еще один инструмент аналитики веб-сайтов и приложений, который фиксирует и измеряет каждое взаимодействие пользователя с Вашим сайтом или приложением. Он помогает PM понять, как пользователь использует их продукт, и определить функции, которые нравятся пользователям, и функции, которые не очень хорошо работают с ними. Подобно mixpanel, heap дает Вам возможность настраивать воронки клиентов и фиксировать уровень отсева на каждом этапе воронки, что позволяет руководителям компаний лучше понять, где происходят потери и что можно сделать, чтобы переломить эту тенденцию. [8]Amplitude - это аналитический инструмент, предназначенный для измерения пользовательского поведения на веб-сайтах и в приложениях. Он предлагает всесторонние функции, включая отслеживание событий, создание отчетов по когорте и аналитику удержания. Amplitude помогает командам получить глубокое понимание того, как пользователи взаимодействуют с их продуктом, выявляя области для улучшения и оптимизации для повышения вовлеченности и конверсии. [2]Сравнение систем продуктовой аналитики. Важность критериев для сравнения систем продуктовой аналитики зависит от конкретных потребностей и целей бизнеса. [16] Однако, в общем случае, можно выделить несколько ключевых аспектов:Важные критерии:Глубина аналитических возможностей: Это критически важно для получения детальных инсайтов и понимания пользовательского поведения.Широта интеграции данных: Важно для создания единой аналитической картины из разнообразных источников данных.Безопасность данных: Жизненно необходимо для защиты конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям.Масштабируемость: Обеспечивает, что система сможет поддерживать рост компании и увеличение объемов данных.Поддержка принятия решений: Инструменты должны способствовать обоснованному принятию решений, а не только предоставлять данные.Менее важные критерии:Удобство использования: Хотя это важно, компании могут обучить сотрудников или адаптировать интерфейс под свои нужды.Скорость обработки данных: Важна, но не критична, если задержки не влияют на бизнес-процессы.Стоимость: Может быть менее значимым фактором для крупных компаний, готовых инвестировать в высококачественные инструменты.Каждый бизнес уникален, и приоритеты могут отличаться в зависимости от специфических задач и стратегических целей. Поэтому важно провести тщательный анализ потребностей перед выбором системы продуктовой аналитики. [15]Таблица 1. Сравнение систем продуктовой аналитики. Имея представление о системах продуктовой аналитики, давайте перейдем к рассмотрению реальных кейсов, где эти системы были успешно применены для достижения бизнес-целейИспользование продуктовой аналитики в реальных системах. Netflix и персонализация контента: Netflix использует продуктовую аналитику для персонализации рекомендаций контента, что является фундаментальной частью их стратегии удержания пользователей. Анализируя поведение просмотра и выбор контента миллионами пользователей, Netflix смог создать сложные алгоритмы машинного обучения, которые предсказывают, какой контент будет интересен конкретному пользователю. Это привело к увеличению вовлеченности пользователей и снижению оттока, так как пользователи получают более целенаправленный и удовлетворяющий их вкусы контент. [11]Для улучшения персонализации контента Netflix может использовать гибридные рекомендательные системы, сочетающие коллаборативную фильтрацию и контент-базированные методы. Это позволяет не только учитывать предпочтения пользователей, основанные на их предыдущих взаимодействиях, но и рекомендовать контент, схожий по характеристикам с уже просмотренным. Такой подход увеличивает вероятность того, что пользователь найдет интересный для себя контент, что способствует удержанию и увеличению времени просмотра.Amazon и оптимизация цепочки поставок: Amazon применяет продуктовую аналитику для оптимизации своей логистической цепочки и управления запасами. Используя данные о покупательском поведении, исторических покупках и сезонных трендах, Amazon может точно прогнозировать спрос и соответственно настраивать уровни запасов. Это позволяет компании сократить издержки на хранение и улучшить эффективность доставки, что в конечном итоге приводит к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению продаж. [10]Amazon может применять методы прогнозирования спроса, используя машинное обучение и анализ временных рядов для оптимизации уровней запасов. Анализируя исторические данные о продажах и покупательском поведении, Amazon может точно прогнозировать будущий спрос и соответственно настраивать уровни запасов, что позволяет сократить издержки на хранение и улучшить эффективность доставки.Zara и управление запасами: Zara, один из ведущих мировых ритейлеров одежды, использует продуктовую аналитику для оптимизации управления запасами и производства. Анализируя данные о продажах в реальном времени, Zara может быстро реагировать на меняющиеся модные тенденции и предпочтения потребителей. Это позволяет компании сокращать излишки и недостатки запасов, уменьшать сроки производства и доставки новых коллекций в магазины, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению продаж. [3]Zara может использовать быструю моду, основанную на данных, для оптимизации управления запасами и производства. Анализируя данные о продажах в реальном времени, Zara может быстро реагировать на меняющиеся модные тенденции и предпочтения потребителей, что позволяет компании сокращать излишки и недостатки запасов и уменьшать сроки производства и доставки новых коллекций в магазины.LinkedIn и улучшение пользовательского опыта: LinkedIn использует продуктовую аналитику для улучшения пользовательского опыта на своей платформе. Анализируя данные о взаимодействии пользователей с различными функциями сайта, LinkedIn может идентифицировать и устранять узкие места в пользовательском интерфейсе и функциональности. Кроме того, аналитика помогает LinkedIn разрабатывать персонализированные рекомендации вакансий и контента, что делает платформу более ценной для пользователей и способствует их профессиональному росту. [9]LinkedIn может улучшить пользовательский опыт, используя A/B тестирование и анализ пользовательских путей. Это позволяет компании тестировать изменения в интерфейсе и функциональности, чтобы определить, какие из них наиболее эффективно улучшают вовлеченность и удовлетворенность пользователей. Кроме того, анализ данных о взаимодействии с различными функциями сайта помогает LinkedIn разрабатывать персонализированные рекомендации вакансий и контента.Эти примеры демонстрируют, как продуктовая аналитика может быть использована для получения глубоких инсайтов о поведении пользователей и оптимизации продуктовых стратегий, что ведет к улучшению пользовательского опыта и коммерческому успеху. Прежде чем мы подведем итоги, давайте обсудим необходимость обновления данных и инструментов, чтобы поддерживать актуальность и эффективность продуктовой аналитики в меняющемся мире.Обновление данных и инструментов. В современном мире технологии и рыночные условия развиваются с невероятной скоростью, что требует от компаний постоянного обновления данных и аналитических инструментов. [19] Для поддержания актуальности данных и эффективности инструментов продуктовой аналитики, компании должны:Регулярное обновление данных: Установить процессы для ежедневного, еженедельного или ежемесячного сбора данных в зависимости от динамики изменений в отрасли и поведения пользователей.Интеграция новых источников данных: Включать данные из новых источников, таких как социальные медиа, IoT устройства и онлайн-платформы, для получения более полной картины поведения пользователей.Обновление аналитических моделей: Регулярно пересматривать и обновлять аналитические модели для учета новых трендов и изменений в поведении пользователей.Использование адаптивных алгоритмов: Применять машинное обучение и искусственный интеллект для создания алгоритмов, способных адаптироваться к изменениям и обучаться на новых данных.Тестирование и валидация: Проводить регулярное тестирование и валидацию инструментов для обеспечения их точности и надежности.Обратная связь от пользователей: Собирать и анализировать обратную связь от пользователей для улучшения качества данных и аналитических инструментов.Слежение за технологическими трендами: Оставаться в курсе последних технологических разработок и интегрировать новые технологии в аналитические процессы.Заключение. Продуктовая аналитика является ключевым инструментом для понимания потребностей пользователей и оптимизации продуктов, но её эффективность зависит от правильного выбора метрик и глубины анализа. Хотя аналитика предоставляет ценные данные для принятия решений, важно признавать её ограничения и потенциальные искажения. Например, данные могут быть предвзятыми из-за специфики сбора или интерпретации, а также могут не учитывать внешние факторы, влияющие на поведение пользователей.Для улучшения качества продуктовой аналитики исследователям следует:Тщательно выбирать метрики, учитывая специфику продукта и цели исследования.Критически оценивать источники данных, чтобы минимизировать риск предвзятости.Интегрировать качественные методы исследования, такие как интервью и фокус-группы, для дополнения количественных данных.Проводить долгосрочные исследования, чтобы лучше понять изменения в поведении пользователей и динамику рынка.Рассматривать контекст и внешние факторы, которые могут влиять на интерпретацию данных.Таким образом, продуктовая аналитика может стать более мощным инструментом, способным не только отслеживать текущие тенденции, но и предвидеть будущие изменения, а также помогать в создании продуктов, которые лучше соответствуют потребностям пользователей и способствуют устойчивому росту компании.
Номер журнала Вестник науки №5 (74) том 2
Ссылка для цитирования:
Попов А.В. ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА:ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ ОБОСНОВАННЫХ РЕШЕНИЙ // Вестник науки №5 (74) том 2. С. 716 - 733. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/14436 (дата обращения: 06.12.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+