Продуктовой аналитики не существует, а разработка продукта идет не на базе метрик, а под влиянием других факторов, таких как скудная обратная связь, интуиция или предположения о поведении пользователей.
Это не значит, что у компании нет доступа к инструментам продуктовой аналитики. Скорее в таких компаниях пока не существует продуктовой аналитики как дисциплины.
Они хотят подкачаться — просто еще не купили гантели.
Характерные черты зрелости продуктовой аналитики на текущем уровне:
| Сбор данных | В данный момент никакие данные по продукту не собираются. |
| Глубина анализа | Развитие продукта и принятие решений происходит не на основании аналитики, а на базе интуиции, обратной связи от клиентов и предположений команды. |
| Совместная работа | Данные никто не анализирует. |
| Продуктовые метрики | Никакие продуктовые метрики не отслеживаются. |
Многие компании (особенно стартапы и изначально нецифровые бизнесы) думают, что сначала им нужно набрать некий критический объем данных — и только потом получится извлечь из них ценность или какие-то важные инсайты.
На самом деле, долго ждать не нужно. Слабый сигнал — это тоже сигнал; плюс, многие аналитические инструменты позволяют отслеживать небольшие объемы данных бесплатно.
При должном подходе и правильном настрое, компания может быстро перейти с этого этапа на любой другой уровень зрелости продуктовой аналитики. Чем больше в компании сторонников data-driven подхода на всех этапах принятия решений — тем быстрее вы сможете двигаться.
Пример стадии, когда продуктовой аналитики не существует как таковой
Представьте новый стартап с одним единственным продуктом: приложением для райдшеринга (совместных поездок). Стадия зрелости продуктовой аналитики — нулевая. Возможно, продукт пока еще находится на стадии идеи или закрытого бета-тестирования. Команда пока не отслеживает и не анализирует никакие метрики. Их первоочередная задача — предоставить продукт клиентам и собрать обратную связь от небольшой группы пользователей.
Как перейти со стадии несуществующей аналитики дальше: следующий шаг
На этом этапе можно наметить список вопросов, на которые вы хотели бы получить ответы:
- Сколько поездок совершает средний пользователь за неделю?
- Какие дни недели самые активные по поездкам?
- Как ведут себя пользователи, которые в итоге покупают комплект поездок или рекомендуют сервис друзьям?
- Сколько длится средняя поездка? Как продолжительность поездки меняется от города к городу?
Чтобы эффективно использовать данные, нужно сначала их собрать.
Даже самым маленьким компаниям лучше сразу настраиваться на грамотную работу с данными. Сбор, организация и анализ данных — это фундамент создания классных продуктов.