Образно говоря, вы позанимались с гантелями, накачали пресс, втянулись в бег — и пришли в форму. Теперь пора идти в зал: там вы сможете при помощи специальных тренажеров и упражнений укрепить именно те группы мышц, которые вам актуальны, и прокачать выносливость.
При принятии большинства (а может и всех) решений по продукту вы опираетесь на аналитику и смотрите на реальные данные. Доступ к данным есть у всех команд, и все они — а в особенности продуктовая команда, команда разработки и команда дизайна — действуют на основании данных.
Характерные черты зрелости продуктовой аналитики на текущем уровне:
| Сбор данных | По большинству критически важных пользовательских опытов отслеживание настроено на программном уровне во всех нюансах. |
| Глубина анализа | Анализ обеспечивает глубокую сегментацию и корреляцию событий. |
| Совместная работа | Продакт-менеджеры, разработчики и дизайнеры активно используют инструмент аналитики. Кто-то из руководства поддерживает развитие аналитики в компании. |
| Продуктовые метрики | Измеряется удержание, активное использование, когорты и конверсия. |
Общие признаки продвинутого уровня развития аналитики
На этой стадии бизнесы применяют множество решений для анализа пользовательского пути (user journey). В их числе — инструменты для анализа атрибуции (attribution) и вовлеченности (engagement), а также для проведения экспериментов. Как правило, эти инструменты уже интегрированы в решение для продуктовой аналитики, поэтому мало что приходится делать вручную.
Благодаря такой автоматизации, становится проще включить продуктовую аналитику в процесс принятия решений. Плюс, поскольку вы отслеживаете большинство пользовательских опытов, у вас всегда есть доступ к более глубоким и обширным данным. Обратная сторона медали в том, что вас может буквально завалить данными — поэтому крайне важно четко планировать анализ.
Пример продвинутого уровня продуктовой аналитики
На какие вопросы можно ответить на этой стадии:
На продвинутой стадии вы уже можете оценить, как пользователи взаимодействуют с вашим продуктом, и под влиянием каких факторов складываются их поведенческие паттерны:
- Пользователи с какой комбинацией характеристик (например, устройство или регион) обеспечивают самые высокие показатели удержания (retention rates)?
- Кто мои продвинутые пользователи (power users) и чем их манера использования продукта отличается от обычных пользователей?
- В результате каких цепочек действий пользователи продлевают подписку/переходят на продвинутый план?
- Какие действия в продукте сильнее всего коррелируют с нашими целями: например, высокое удержание, апгрейд подписки и т.п.?
- Как меняются показатели вовлеченности и удержания от компании к компании / от аккаунта к аккаунту?
Бизнесы, которые находятся на этой стадии зрелости продуктовой аналитики, четко знают, как собирать и применять данные. Более того, аналитика вшита в их культуру. Их сотрудники любопытны, а компания всячески поддерживает это любопытство и дает возможность участвовать в развитии и совершенствовании продукта.
Пример
Теперь наш райдшеринговый стартап отслеживает расширенный список параметров (например, тип автомобиля, продолжительность поездки, взаимодействие с пассажиром vs взаимодействие с водителем и т.п.), поэтому они подобрали себе продвинутый инструмент, который поддерживает продвинутые метрики и анализ.
Продуктовый анализ выступает источником будущих изменений и задает их вектор. Команда приложения постоянно сверяется с данными, чтобы убедиться, что идет верным курсом.
Они собрали правильный стек технологий, который позволяет им постоянно улучшать пользовательский опыт и принимать решения, основанные на продуктовом анализе.
Они эффективно используют данные, что в свою очередь повышает эффективность разработки — и они тратят меньше времени и денег на функции, которые могут не выстрелить. Кое-что в продуктовой аналитике они до сих пор делают вручную (например, отслеживают новые события первое время после релиза новой фичи), но это минимальные вложения и они на сто процентов окупаются.
Как перейти с продвинутого уровня дальше
Продвинутый уровень зрелости продуктовой аналитики означает, что ваша компания понимает всю ценность данных и на их основании принимает решения по продукту. Тем не менее, в вашем аналитическом процессе все еще могут быть пробелы, которые приходится закрывать вручную.
Многим компаниям вполне достаточно такого уровня зрелости продуктовой аналитики. Если же вы решите дойти до следующего — экспертного — уровня, вы сможете отслеживать очень глубокие взаимосвязи, вплоть до того, как каждая маркетинговая кампания/обновление продукта влияют на продукт в целом и на показатели эффективности компании.
Чтобы выйти на уровень “Эксперт”, нужно автоматизировать все этапы аналитического процесса при помощи серьезного инструмента. Что еще важнее, продуктовая аналитика и метрики должны учитываться при принятии даже не большинства, а всех без исключения решений по продукту. Компании, которые действуют на экспертном уровне продуктовой аналитики, начинают применять машинное обучение и data-science.