Если раньше к метрикам и анализу прибегали лишь время от времени, как к одному из факторов принятия решений, то теперь к ним обращаются постоянно и учитывают безоговорочно. Каждый участник команды умеет пользоваться инструментом аналитики и регулярно это делает.
Образно говоря, вы продолжаете ходить в зал — плюс наняли персонального тренера, который обучает вас новым техникам и упражнениям. А еще вы бросили себе вызов и записались на свой первый полумарафон — и ведете активную подготовку к этому событию.
Ни одно решение по продукту не принимается без учета продуктовой аналитики.
Характерные черты зрелости продуктовой аналитики на текущем уровне:
| Сбор данных | Данные собираются через комплексную систему хранилищ данных, которая объединяет множество массивов данных. |
| Глубина анализа | Анализ обеспечивает сегментацию событий, корреляцию + data science специалисты работают над моделями машинного обучения / прогнозной аналитики. |
| Совместная работа | Продуктовая команда, команда разработки и команда дизайна систематически проводят продуктовый анализ, в результате чего у команды по Data Science высвобождаются ресурсы для проведения глубокого анализа. Руководство рассматривает данные как конкурентное преимущество компании. |
| Продуктовые метрики | Есть структурированная система метрик, построенная вокруг центральной метрики (focus metric) и более глубокого уровня связанных с ней метрик. |
Общие признаки экспертного уровня развития аналитики
На этой стадии ваши данные собираются из множества источников: от импорта из облака и до платформ клиентских данных. Инструмент продуктовой аналитики не стоит особняком — он является неотъемлемой частью вашего стека.
По сути, наращивание возможностей продуктовой аналитики обещает нечто большее, чем хорошие показатели вовлеченности (engagement) и роста (growth). На экспертном уровне продуктовой аналитики вам становится доступен глубокий анализ временных рядов (time-series analysis), а также когортный анализ (cohort analysis), на базе которых команды могут добывать инсайты о приоритетах клиентов, экспериментировать с новыми функциями и много чего еще.
Пример экспертного уровня продуктовой аналитики
На какие вопросы можно ответить на этой стадии:
- Какова ваша “путеводная звезда” (метрика North Star), по аналогии с “добавлением 7 друзей за 10 дней” у FB?
- Как различные комбинации поведения и характеристик пользователей влияют на показатели вовлеченности (engagement) и удержания (retention)?
- Как различные маркетинговые мероприятия влияют на поведение конкретных групп пользователей или на ваши основные метрики?
- Как быстро пользователи доходят до вашей метрики активации (activation metric)? Какие действия с высокой вероятностью превращают активированных пользователей (activated users) в продвинутых пользователей (power users)?
- Как все ваши A/B тесты влияют на ключевые метрики? Каково это влияние во времени? И какие из этих тестов стоит продолжить?
- По сколько раз люди повторяют тот или иной этап в воронке — прежде чем перейти к следующему? И как это влияет на конверсию?
На этом уровне вы внедряете свежие достижения в области экспериментов, а также отчетов о влиянии (impact reporting).
Пример
Теперь, когда команда нашего райдшерингового стартапа стала экспертами в продуктовой аналитике, они отлично знают, что никакое решение не обосновано, пока не подкреплено данными. Они используют продвинутый инструмент продуктовой аналитики и могут ответить в общем-то на любые вопросы.
Они понимают, как важно и дальше масштабировать продуктовую аналитику в компании — и хотят использовать в работе эксперименты и отчеты о влиянии (impact reporting).
Что идет после экспертного уровня?
По достижении экспертной стадии зрелости продуктовой аналитики, работа не заканчивается. Этот высокий уровень нужно постоянно поддерживать определенными действиями.
Сотрудники должны быть всегда в курсе любых изменений в работе платформы продуктовой аналитики: ведь важно, чтобы они четко знали, какие метрики сейчас отслеживаются. Новым сотрудникам нужно как можно скорее проводить онбординг, чтобы они с ходу вливались в вашу культуру работы на основании данных (data-informed culture).
На какой стадии зрелости моя продуктовая аналитика?
Мы свели все характеристики, присущие каждой стадии, в единую матрицу. С ее помощью вы сможете определить свою стадию зрелости и понять, какие области нужно прокачать.