Продуктовая аналитика — двигатель бизнеса

Продуктовая аналитика: что это и зачем 

Реальные доходы россиян не успели восстановиться после пандемии, как попали под санкционное давление. Покупатели стали внимательнее выбирать место, где они готовы потратить деньги. А бизнес, особенно сфокусированный на продажах онлайн, принялся искать способы побороться за внимание клиентов. 

Цель продуктовой аналитики — оценить и повысить эффективность продукта для пользователя. 

Что может прятаться под словом «продукт»: SaaS-платформа, e-commerce маркетплейс, мобильный банк, суперапп и другие типы приложений и сайтов.

Продуктовый аналитик позволяет бизнесу увидеть, как пользователи взаимодействуют с продуктом, чтобы понять, что следует изменить или улучшить.

Возможные задачи продуктовой аналитики: 

• подключение и настройка систем мобильной или веб-аналитики;

выбор основных метрик;

• построение дашбордов для отслеживания показателей;
• поиск инсайтов в данных, проверка продуктовых гипотез и проведение экспериментов;
• настройка оповещений о проблемах в приложении или на сайте.

Подробнее о задачах продуктовой аналитики

Продуктовая аналитика всем без исключения, от корпораций до стартапов, предлагает: 

• Анализ базовых показателей посещаемости и вовлеченности. Допустим, у компании есть интернет-магазин. Продуктовый аналитик вычисляет, что из поисковика по специфическим ключам на сайт приходит большинство людей. Но они открывают лишь 1-2 страницы. Специалист оценит контент и скорость загрузки страниц, а затем подготовит рекомендации для обновления.
• Количественное и качественное измерение запуска нового функционала. Продуктовый аналитик запускает эксперимент для минимизации возможных рисков, считает результаты и оценивает успешность внедрения с точки зрения улучшения пользовательского опыта. 
• Определение недостатков и потенциала сервиса. Продуктовый аналитик настраивает систему, которая регулярно собирает данные и отправляет их в дашборды. Регулярная отчетность позволяет отслеживать падения, видеть недостатки и находить инсайты для развития продукта. 

Формирование data-driven культуры. В продуктовой аналитике принятие решений основывается на подтвержденных цифрами фактах, а не на предположениях и интуиции. Допустим, продуктовый аналитик узнал, что завершение покупки после добавления в корзину не происходит. Он проводит A/B тестирование — делит пользователей на группы: одной предлагает упрощенное добавление товаров в корзину, а для второй ничего не меняет. Когда после теста и обработки результатов выяснится, что внедрение изменений привело к высокой конверсии, предложение по улучшению будет направлено руководству.

Как продуктовая аналитика помогает бизнесу

Увеличение выручки

Буквально главная задача продуктового аналитика — вычислить сильные и слабые стороны IT-решения для увеличения выручки. В ходе продуктового анализа могут выясниться проблемы, приводящие к простою и финансовым потерям. 

Продуктовый аналитик видит, что процент отказа от покупки на этапе оформления доставки высок. Находит выход из ситуации — снизить стоимость доставки, ускорить загрузку страниц, поставить бесплатную доставку от конкретной суммы. Внедрив одно или несколько решений, наращивает число заказов и прибыль. 

Оптимизация затрат

Допустим, компания выяснила, что функция в мобильном приложении пользуется спросом — значит, пора вкладывать дополнительные время и ресурсы на ее развитие, а не заниматься продвижением невостребованных фич. 

Повышение лояльности пользователей

Качество сервиса растет — компания оставляет позади бывших лидеров или поддерживает свое первенство на рынке. Продуктовая аналитика служит для улучшения пользовательского опыта. Например, владелец социальной сети может обнаружить, что какая-то функция вообще не используется из-за запутанного флоу. После доработки функциональность станет доступнее, а пользователи лояльнее.

Инструменты продуктовой аналитики

Задача продуктового аналитика — собирать и изучать данные специальных платформ, счетчиков и прочих источников. Подробнее об инструментах, которые помогают в этом на каждом этапе работы.

Сбор и хранение  

Базово для сбора данных достаточно внедрить на сайт Google Analytics и Яндекс.Метрику, в приложение — Appmetrica и Firebase. У компаний с большим количеством источников трафика зачастую также есть базы данных, предназначенные для хранения информации и предоставления удобного доступа к ней. 

Анализ 

Продуктовая аналитика больше, чем оценка метрик. Она помогает измерить прогресс, выявить закономерности и найти способы улучшить показатели. Чтобы собранные данные работали, а не лежали без дела, их нужно непрерывно изучать за счет инструментов:

• Mixpanel: оценивает пользовательское поведение в мобильных и веб-приложениях, строит воронки, генерирует отчеты.
• Google Analytics: отслеживает поведение пользователей, строит воронки преобразования и считает метрики веб-трафика. 
• Amplitude: отображает действия пользователей, сегментирует аудиторию — разбивает на группы  по полу, возрасту, географии — и позволяет выполнять A/B тестирование.  

Визуализация

Визуализация данных — предоставление отчетов в наглядных формах: графиках, таблицах или диаграммах. Позволяет рассмотреть, что скрылось от глаз за рядами цифр. Для создания отчетности и разработки дашбордов для визуализации данных подходят различные динамические инструменты. 

Прогнозирование 

Для создания моделей поведения клиентов и иных прогнозов по предыдущему опыту компании аналитики зачастую применяют Python — язык программирования в топ-4 в мире по частоте использования. 

Netflix, Spotify, Amazon задействуют Python для анализа вкусов аудитории и построения стратегий. Технология пригодится для обработки массивов данных и визуализации.

Даже идеально проведенная аналитическая работа провалится, если предмет исследования не связан с задачами команды и компании.

Типичные ошибки при проведении продуктовой аналитики

Существует множество ошибок, которые могут быть допущены при продуктовом анализе. 

1. Без стратегии будет сложно учесть все важные метрики, влияющие на успех проекта. 

1. Бывает, что набор метрик не соответствует нуждам компании или проекта. Это искажает восприятие реальной ситуации и приводит к неверным умозаключениям и стратегическим решениям.
2. Специалисты с недостаточной квалификацией увеличивают шанс создания описанных выше препятствий.
3. Когда период от старта исследования до первых результатов растягивается, появляется риск, что анализ не принесет значительной пользы. Нет гарантии, что результаты будут актуальными, когда команда уйдет далеко вперед. 
4. Продуктовые аналитики, работающие в отрыве от команды, сталкиваются с отвержением предложений по изменениям: их представления о продукте могут кардинально отличаться. Поэтому стоит показывать промежуточные результаты и делиться продуктовыми гипотезами с командой.

Заключение

Продуктовая аналитика данных позволяет:

• Определять, какие функции востребованы, какие нет, какие изменения положительно сказываются на продукте.
• Узнавать потребности разных групп аудитории и адаптировать сервис под их нужды.
• Увеличивать конверсию, удерживать пользователей и наращивать прибыль.

Методика нуждается в четкой стратегии, правильном наборе метрик и квалифицированных аналитиках. Если не хватает времени на поиск специалиста в штат, можно заказать продуктовую аналитику и сразу получить команду профессионалов, которая сделает ваше IT-решение конкурентоспособным.