Минус в том, что при таком раскладе ваша аналитика не дает ответов на все значимые вопросы, а ваше понимание продукта и пользователей остается неполным.
Продолжая нашу спортивную метафору, вы уже купили гантели и начали качать бицепсы, но пока можете сделать только небольшое количество сгибаний.
Если вы находитесь на этой стадии, значит у вас есть явно есть намерение развивать продукт на основании данных. Возможно, пока вы обращаетесь к данным только когда что-то ломается — но все же у вас правильный вектор.
Характерные черты зрелости продуктовой аналитики на текущем уровне:
| Сбор данных | Собираются только общие данные (например, количество просмотров страницы и т.п.) |
| Глубина анализа | В каком-то виде анализ проводится: команда отслеживает количество просмотров страниц, число уникальных посетителей, открытий приложения и т.п. |
| Совместная работа | 1-2 человека в компании либо команда product-менеджеров анализируют разрозненные данные из разных источников. |
| Продуктовые метрики | Команда отслеживает только “тщеславные” метрики (Vanity Metrics), такие как количество просмотров страницы или показатель отказов. |
Все компании, которые только начинают внедрять продуктовую аналитику, начинают с этой стадии.
Когда развитие продукта начинает происходить на основании данных — пусть даже пока слишком общих данных — это всегда хорошо. Однако, у этой стадии есть определенные ограничения.
Общие признаки стадии “Новичок”
Многие компании, освоившись с инструментами маркетинговой аналитики вроде Google Analytics и подобных, пытаются с их помощью понять продукт и сценарии его использования. Они путают маркетинговую аналитику с продуктовой. В других компаниях есть специальные инструменты продуктовой аналитики, но сотрудники не используют весь их потенциал.
Как результат, такие компании отслеживают лишь ключевые действия (события) в самом общем виде. Обычно это метрики, связанные с ключевыми этапами жизненного цикла продукта, такие как трафик, количество регистраций, количество входов и т.п. — а эти данные никак не помогают прокачать ценность продукта.
Пример стадии “Новичок” в продуктовой аналитике
На какие вопросы можно ответить на этой стадии:
Маркетинговая аналитика расскажет вам первую часть истории: сколько пользователей приходят в ваш продукт и откуда они. Вот еще несколько вопросов, которыми можно задаться в рамках этой стадии:
- Какова конверсия в продукт?
- С каких каналов привлечения активнее всего идет трафик?
- У какой страницы самые высокие просмотры?
- Каков наш общий трафик?
Маркетинговая аналитика помогает понять, как вы привлекаете и конвертируете клиентов. Продуктовая аналитика проливает свет на то, как пользователи взаимодействуют с продуктом и почему они остаются.
Пример
Наш стартап запустил свое приложение для райдшеринга и начал отслеживать определенные метрики. Теперь они находятся на стадии “Новичок”. Они понимают, что нужно отслеживать не только общие метрики, но и конкретные события — хотя они пока и не понимают, какие из них важнее.
Согласно аналитическим инструментам, большая часть пользователей заходят в их приложение по выходным и большинство клиентов приходят по рекомендации.
Какие-то данные у команды есть (например, общее количество регистраций или новых пользователей за текущую неделю), но эти данные никак не влияют на развитие продукта — они просто отражают ситуацию постфактум.
Как перейти со стадии “Новичок” дальше
Бывает сложно “вырваться” со стадии “Новичок”, потому что вы не до конца понимаете, что делаете. Скорее всего, вы отслеживаете лишь узкий набор событий, и этих данных явно недостаточно для принятия обоснованных решений.
Доступ к данным есть у многих команд. Загвоздка в том, что они не задают этим данным комплексных и глубоких вопросов, либо отслеживают не то, что нужно, чтобы двигаться вперед, либо собирают неполные данные.
В лучшем случае это приводит к тому, что рост идет, но медленно, а в худшем — к принятию неправильных решений по продукту.
Чтобы перейти на следующий уровень, определите метрики, наиболее важные для обеспечения роста. Задавайте дополнительные вопросы по результатам своего анализа: Почему отваливаются пользователи? Кто наши продвинутые пользователи (power users)? Что в продукте привлекает и удерживает людей?
Если вы выяснили, что большинство пользователей регистрируются по выходным, копните еще глубже: отследите, как это меняется от города к городу и какое время дня самое горячее. Будьте любопытны и требуйте от данных большего — тогда вы быстро продвинетесь вперед.