Среди участников исследования ребята из малого (SMB), среднего (Mid-Market) и крупного бизнеса (Enterprise), в том числе из Fortune 100.
Однажды мы решили лучше разобраться в том, как именно результативные продуктовые команды преобразуют данные о поведении пользователей в бизнес-идеи. В итоге изучили работу 459 специалистов вовлеченных в развитие цифровых продуктов по всему миру — от малых и средних предприятий до компаний из списка Fortune 100 — в отчете о том, какие показатели оказались важнее всего, как именно они используют данные для управления продуктовым развитием, а также барьеры и вызовы, с которыми сталкиваются ребята, заинтересованные в развитии.
Перед вами перевод бесплатного курса от Mixpanel «The State of Product Analytics». Над переводом работали Георгий Бирюков, Ринат Шайхутдинов и Оля Жолудова.
Mixpanel — система продуктовой аналитики (Mobile, Web, & More), которая помогает анализировать поведение пользователей и подсвечивает идеи для совершенствования продуктов.
Содержание:
- Какие метрики и данные исследований применяют в работе продуктовые команды | Глава 1
- ТОП популярных метрик, которые отслеживают продакт-менеджеры в различных отраслях | Глава 2
- Барьеры, вызовы и «туман» на аналитическом ландшафте | Глава 3
- Продуктовая аналитика и ее влияние на рост (growth) | Глава 4
Введение
Искусство разработки продуктов похоже на искусство ведения беседы. Первое правило здесь — быть хорошим слушателем. Самые результативные продуктовые команды сегодня активно прислушиваются к словам пользователей и считают этот момент критически важным в развитии продуктов. Данные о поведении пользователей и сводная картина по данным со всех источников – все это особенно важно, чтобы разобраться как привлекать тех самых клиентов и как помочь достичь целей наилучшим образом. Бренды-чемпионы непрерывно анализируют, измеряют и улучшают каждый аспект клиентского опыта.
Мы опросили более 450 специалистов из продуктовых компаний со всего мира: продакт-менеджеров, руководителей, UX-дизайнеров для того, чтобы понять как именно результативные продуктовые команды преобразуют данные о поведении пользователей в идеи для развития бизнеса.
В этом иследовании вы узнаете:
- Ответы на какие вопросы нужны продуктовым командам в режиме реального времени;
- Какие стратегии применяют продуктовые команды при решении самых амбициозных задач;
- Какова роль продуктовой аналитики в ускорении развития продуктов;
Ключевые идеи о метриках, которые разбираем в материале
1. Продукты на основе данных создаются в каждом уголке мира.
Они происходят не только в каких-либо технологических центрах, вроде Сан-Франциско, Нью-Йорка или Лондона — они происходят повсюду;
2. Самые продвинутые продуктовые команды активно применяют количественные данные из систем продуктовой аналитики
Для принятия серьезных решений требуется опираться на множество источников данных: результаты опросов, данные из систем аналитики и информацию о конкурентах — все это помогает принимать обоснованные решения. А что же отличает продвинутые команды? Продвинутые продуктовые команды отличаются мастерской работой с данными поведенческой аналитики — именно такие данные, как ключи к новым открытиям.
3. Удержание (Retention), вовлеченность (Engagement) и конверсия (Conversion) — главные метрики для продуктовых команд всего мира
Это неудивительно, но ключевые метрики все же зависят от отрасли.
Если срезать по географии, то в Европе, чаще вникают в метрики вовлеченности (Engagement), например активное использования (Active Usage) и активацию (Activation). В США же, как правило, больше сосредоточены на показателях верхнего уровня, например выручке (Revenue);
4. Только 10% продуктовых команд способны опираться во всех решениях на данные
Данных в избытке, но лишь 10% продуктовых команд считают, что они могут подкреплять все решения данными и только 38% считают, что они могут эффективно измерять свои ключевые метрики. Больше за это бьются b2b-компании.
Кто принял участие в исследовании
Участники: 459 Продакт-менеджеров и руководителей
Регионы: Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский, Латинская Америка, Средний Восток
Размеры компаний: от SMB-компаний до предприятий размером с Fortune 100
Отрасли: Включены основные отрасли: Consumer Tech, Retail & eCommerce, Financial Services, B2B, and Media/Entertainment
Примеры вопросов, на которые мы искали ответы:
- На какие вопросы вы пытаетесь ответить с помощью собираемых данных?
- С какими самыми серьезными вызовами вы сталкиваетесь при работе с данными, которые нужны, чтобы принимать результативные решения о развитии продуктов?
- Какие метрики наиболее важны для вас при измерении успешности ваших продуктов?
Какие метрики и исследовательские данные применяют в работе продуктовые команды
Если кратко: удержание (Retention), вовлеченность (Engagement) и конверсия (Conversion) — главные метрики для продуктовых команд по всему миру.
С одной стороны кажется, что кремниевая долина и большие прибрежные города вроде Нью-Йорка одни из крупнейших центров по запуску новых продуктов, но значит ли, что и продакт-менеджеров здесь много?
Действительно — в Сан-Франциско, Нью-Йорке, Лондоне высокая концентрация продакт-менеджеров и руководителей, но не высочайшая.
Результаты опросов показывают, что продуктовые команды есть всюду. А значит новые продуктовые идеи рождаются по всему миру.
Где же обитают самые результативные продуктовые команды?
Продуктовые команды есть почти в каждом уголке мира, но одинаково ли все они работают?
Сначала нам было интересно разобраться, где же сконцентрированы самые подкованные в развитии продуктов на основе исследований, аналитики и данных ребята. Сначала мы по привычке ожидали, что крупные технологические центры вроде Кремниевой долины, Нью-Йорка, Сан-Франциско войдут в лидеры среди команд, но обнаружили интересный нюанс.
Данные опроса показали, что расстановка в мире примерно одинаковая. Среди продуктовых команд количество экспертов по работе с данными и новичков примерно одинаково. Вот пример интересного факта на эту тему:
“Мы в WillowTree специально разместили свои ключевые офисы в нетипичных технологических центрах — например, в Шарлоттсвилле (Вирджиния), Дареме (Северная Каролина) и Колумбусе (Огайо). Идея была в том, чтобы собрать стабильную команду на долгий срок — учитывая низкую стоимость и высокое качество жизни в этих городах. Реальность такова, что 85% участников нашей команды родом не из этих маленьких городов — скорее мы наоборот привлекаем и перевозим таланты из мегаполисов и технических центров вроде Сан-Франциско, Чикаго, округа Колумбия, Нью-Йорка и других“.
— Billie Loewen, Директор Growth-маркетинга в WillowTree.
Нехватки данных нет.
Наш опрос показал, что продуктовые команды почти в равной степени пользуются количественными и качественными данным для принятия обоснованных решений. Как бы это не было удивительно для вас, но это разумно. Данные не всегда имеют количественную природу и разные виды данных хороши для ответа на разные типы вопросов. Интервью с клиентами дают огромное количество информации, которую невозможно получить из данных продуктовой аналитики или заинтересованных лиц внутри компании (internal stakeholders). При этом продуктовая аналитика может дать вам ценные непредвзятые данные, которых не дадут опросы и информация о конкурентах.
Чтобы принимать наиболее разумные решения, продуктовые команды должны рассматривать в совокупности все типы данных (количественные и качественные).
“Цифры никогда не рассказывают всей истории: при принятии обоснованных продуктовых решений всегда есть место качественным данным — наряду с количественными. Никто не спорит о важности правильного анализа количественных данных; но продуктовые команды должны также сосредоточить свои усилия на сборе качественных данных. Изучение реальности ваших пользователей (качественными методами) дает решающее значение для обеспечения результата и процветания продукта”.
— Карлос Гонсалел Вильямбросия (Carlos González Villaumbrosia) - основатель и СЕО ProductSchool
Результативные продуктовые команды активно применяют в работе данные о поведении пользователей
Результативные продуктовые команды применяют все типы данных, но чем опытнее становится команда, тем больше она применяет количественные данные в работе. На самом деле, самые результативне продуктовые команды больше всего полагаются на количественную продуктовую аналитику, а не на качественные данные.
Почему так?
Интервью клиентов содержательны и очень ценны, но на них уходит много времени, их трудно провести в крупных масштабах и есть риск получения необъективных данных. Данные продуктовой аналитики наоборот наиболее объективны, надежны и легко масштабируются с ростом пользовательской базы. Логично, что продуктовые команды, привыкшие принимать решения на основе данных, больше обращают внимание на данные продуктовой аналитики, чем на другие источники.
Это первая глава | Продолжение (Глава 2) →