Что такое аналитика продуктов?

СохранитьСохраненоУдалён 0

Product Analytics — это инструмент, специализирующийся на продуктах и их потребностях.

Это меньшая часть большего бизнес-стека организации (и инфраструктуры Insight), которая автоматизирует анализ, который часто выполняется для управления продуктом.

Этот класс инструментов помогает вам понять, «кто» сделал «что, когда и где». Он дополняет качественные методы и инструменты, помогающие понять, «почему и как» пользователь что-то сделал.

Станьте продуктовым аналитиком
Подробнее

За 3 месяца Вы научитесь формулировать идеи продукта, обсудите, как валидировать идеи и какие методы использовать.

Product Analytics может помочь менеджеру по продукту, инженеру, дизайнеру, аналитику, маркетологу или руководителю понять такие вещи, как:

  • Какими аспектами продукта пользуются пользователи?
  • Каковы имеются возможности улучшить опыт?
  • Каковы возможности для развития бизнеса?
  • Каковы модели успеха или неудачи пользователя?

Типы анализов, которые обычно предлагаются:

  • Анализ роста, который помогает вам визуализировать источники роста пользователей (например, разбивка вашей еженедельной пользовательской базы по новым, текущим, неактивным и отработанным пользователям), включая источники, из которых пришли пользователи (то есть источники приобретения)
  • Совокупные статистические данные о вовлеченности показывают понимание активных пользователей, а также частоту и продолжительность сеансов (например, DAU, WAU, MAU, привязанность, продолжительность сеанса)
  • Сегментация пользователей, чтобы понять, кто ваши пользователи и что у них общего (например, процент пользователей в географии, использующих определенную платформу или устройство, демографические данные, такие как пол, возраст, статус)
  • Сегментация событий показывает совокупную статистику действий пользователя (например, количество регистраций, покупки по подписке, отправленные сообщения)
  • Подробные сведения о пользователе (например, демографические данные, статус / состояние, предпочтения, совокупные действия) отображают сведения об отдельных пользователях, такие как поток кликов и возможности, подобные CRM.
  • Анализ воронки показывает вам данные о прохождении (и отбрасывании) и конверсии пользователей, которые прошли через определенную вами воронку (например, регистрация, регистрация, активация, покупка)
  • Анализ потока позволяет увидеть, куда пользователь идет / делает после начальной точки (например, следующие пять действий, которые пользователь сделал после посещения целевой страницы) или что пользователь сделал перед конечным действием (например, предыдущие пять действий, которые пользователь делал до покупка в приложении покупка)
  • Анализ удержания (и оттока) имеет решающее значение для роста продукта, и могут применяться различные методологии: n-периодные, несвязанные, заключенные в скобки периоды (например, какой процент пользователей вернется к моему продукту на следующей неделе?).
    Удержание является запаздывающим показателем привыкания и (как правило) опережающим показателем желаемых результатов, таких как удовлетворенность клиентов, выручка или уровень сарафанного маркетинга
  • Финансовые показатели, включая стоимость привлечения клиентов (CAC) на канал или кампанию и стоимость жизни клиента (CLV)
  • Другие сведения о конкретных продуктах, включая прогнозную аналитику, помогают вам обнаружить интересные модели, такие как отличительные черты пользователей

Инструменты Product Analytics предназначены для пользователя, который генерирует n событий.

У пользователя есть свойства (например, CRM), которые автоматически фиксируются инструментом (например, местоположение на основе IP-адреса, используемого устройства) или определяются вами вручную (например, возраст пользователя, тип пользователя).

Станьте продуктовым аналитиком
Подробнее

За 3 месяца Вы научитесь формулировать идеи продукта, обсудите, как валидировать идеи и какие методы использовать.

События также имеют свойства. Они не используются так часто, как пользовательские свойства, но могут собирать ценные метаданные о самом событии (например, сообщение, отправленное от водителя к гонщику при первом обмене сообщениями) или о состоянии пользователя, когда событие было сгенерировано (например, Джейн было 21 год, когда она зарегистрировалась год назад, но сейчас 22).

Вы можете думать об аналитике как о трех слоях:

  • Данные: сбор, обработка и управление необработанными данными
  • Анализ: позволяет специалисту по продукту определить параметры анализа для создания отчета (например, какое событие было выполнено какими пользователями в течение какого периода времени)
  • Отчетность: позволяет сотруднику продукта видеть отчет в виде диаграммы или таблицы, настраивая способ визуализации данных (например, линейный график посещений домашней страницы уникальными пользователями).
    Большинство конечных пользователей в вашей команде будут испытывать только визуализацию данных (то есть слои анализа и отчетности).
Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0