На этой стадии зрелости продуктовой аналитики ваши метрики и анализ все еще не так прицельны, как могли бы быть — но вы уже четче понимаете, что нужно отслеживать, и готовы вкладываться в инструменты и ресурсы, которые помогут найти ответы на важные для вас вопросы.
Вы уже осознаете важность продуктовой аналитики, но пока не уверены, как расставить приоритеты в метриках и применить их при развитии продукта.
Другими словами, вы уже не просто делаете сгибания с гантелями, а также качаете пресс — плюс добавили к программе тренировок пробежку.
Вы уже опираетесь на данные при принятии решений по продукту, но пока не используете их проактивно для систематического улучшения продукта.
Характерные черты зрелости продуктовой аналитики на текущем уровне:
| Сбор данных | Собираются все данные, а не только “базовый набор”, но четкого плана по отслеживанию данных пока нет. |
| Глубина анализа | Анализ помогает выявить базовые инсайты (например, путем сегментации по событиям), воронки и кривые удержания |
| Совместная работа | У продуктовых команд есть доступ к данным, но они не работают с ними напрямую, а больше полагаются на аналитиков. Кто-то из руководителей стимулирует развитие аналитики в компании. |
| Продуктовые метрики | Измеряется конверсия. |
Вы начинаете использовать продуктовую аналитику на регулярной основе, но пока не знаете, как сделать ее драйвером развития продукта.
“Подумайте, как интегрировать ваш инструмент продуктовой аналитики в ежедневные и еженедельные рабочие процессы вашего бизнеса. За счет этого ваша команда здорово подкачает свои аналитические мышцы и начнет системнее экспериментировать”.
— Винс Маниаго, вице-президент по product-менеджменту в Personal Capital
Часто компании имеют на руках очень много информации, но работой с этой информации — например, выявлением важных инсайтов — обычно занимаются только аналитики. У команд и сотрудников есть доступ к данным, но нет возможности самостоятельно проводить анализ; вместо этого их обучают, как правильно отправлять запросы в очередь. Это “узкое место” может замедлять поступление важной информации в продуктовую команду, команду дизайна и другие отделы компании.
Чтобы продуктовая аналитика в вашей компании вышла на новый уровень, в производственной культуре должен произойти фундаментальный сдвиг в сторону (1) демократизации данных и (2) активного применения именно данных об использовании продукта. А для этого важно правильно подобрать инструмент продуктовой аналитики. На данном этапе уже не каждое решение вас устроит. Команда должна иметь возможность легко и быстро посмотреть, что делают пользователи в продукте и что хорошо работает — а для этого потребуется детальное отслеживание пользователей, метаданные и многое другое.
Общие признаки среднего уровня развития аналитики
На этой стадии некоторые бизнесы отдают предпочтение бескодовым инструментам продуктовой аналитики, которые используют параллельно с системами бизнес-аналитики (Business Intelligence). Это означает, что они начинают отслеживать все события наперед, а со стратегией продуктовой аналитики планируют определиться позже. Как результат, на начальных этапах все идет довольно просто, а помощь разработчиков требуется минимальная.
Однако в будущем эти беcкодовые внедрения могут привести к серьезным проблемам — таким как получение неполных или неточных данных, прерывание отслеживания, сложности с экспортом и возросшие риски безопасности. Кроме того, бескодовое решение также ограничивает глубину вашего анализа, потому что оно не собирает всех метаданных по событиям. Вскоре вы достигнете “потолка” инсайтов, доступных в рамках вашей аналитики.
Пример среднего уровня продуктовой аналитики
На какие вопросы можно ответить на этой стадии:
На этой стадии вы уже можете оценить, что происходит в вашем продукте:
- Сколько у продукта активных пользователей в день/неделю/месяц?
- Каков средний показатель удержания (retention rate) по всем пользователям?
- На каком этапе воронки отваливаются пользователи?
- Какие пути пользователей (user journeys) наиболее часто встречаются в продукте?
Пример
В какой-то момент, наш райдшеринговый стартап решил вывести аналитику приложения на новый уровень.
Они начали собирать гораздо больше данных. Они пока не очень быстро выявляют инсайты по продукту, потому что ресурс команды аналитики ограничен, да и система бизнес-аналитики (BI) не покрывает всех запросов. Команда не уверена, что хочет супер-глубоко погружаться в продуктовую аналитику, поэтому пока они подыскивают бескодовые инструменты. Их цель — сократить нагрузку на разработчиков, и их не смущает, что инсайты, которые они смогут выявить, будут недостаточно глубокими.
Они правильно поняли идею, но пока не сообразили, на чем нужно сконцентрироваться, чтобы начать эффективно действовать.
Как перейти со среднего уровня дальше
Чтобы ваша продуктовая аналитика поднялась выше среднего уровня, нужно начинать задавать своему анализу вопросы. Кроме того, пора уже внедрять продуктовую аналитику в другие команды и процессы.
Чтобы достичь продвинутого уровня продуктовой аналитики, вам нужно заручиться поддержкой команды и руководства в вопросе демократизации данных — и заложить основу для аналитической стратегии и ее реализации. И — если вы настроены серьезно — вам понадобится более навороченный инструментов продуктовой аналитики.