Welche Kennzahlen sind für Ihr Produkt am wichtigsten?

Die SaaS-Branche ist voll von Ratschlägen zu den perfekten Produktmetriken, um die Aktivierung, das Engagement und die Interaktionen Ihrer Benutzer zu messen. Aber wie setzen sich diese Konzepte in echte Produktverbesserungen um?

Wenn Sie nicht genau wissen, welche Fragen Sie beantworten möchten, lassen Sie diese Produktkennzahlen von genau den Daten blenden, von denen Sie gehofft hatten, dass sie Ihnen die Augen öffnen würden. Wie kommen Sie also vom einfachen Einfügen Ihrer Zahlen in Cookie-Cutter-Formeln zur Beantwortung wichtiger Fragen zu Ihrem Produkt und Unternehmen und zur Bereitstellung von Daten, die die Entscheidungen des Produktteams beeinflussen können?

Was sind Produktmetriken?

Produktmetriken sind Datenmessungen, die Unternehmen verwenden, um den Erfolg eines Produkts zu bewerten und festzustellen, wie Kunden damit interagieren. Beliebte Metriken wie Abwanderungsrate und Konversionsrate informieren die Produktstrategie und helfen verschiedenen Unternehmensbeteiligten, den Wert eines Produkts zu verstehen.

Nicht alle Produkte sind gleich

In den frühen Tagen des Analytics-Teams bei Intercom bestand unser Tracking hauptsächlich aus typischen SaaS-Finanzkennzahlen von Unternehmen , wie z. Diese Kennzahlen und andere wie Kundenakquisitionskosten (CAC) und Customer Lifetime Value (LTV) sind für das Verständnis der allgemeinen Gesundheit eines Unternehmens und seiner Strategie unerlässlich.

„Ohne zusätzliche Metriken, die sich auf die Benutzererfahrung konzentrieren, werden dem Analyseteam wichtige Inputs für Entscheidungen entgehen, die das Produktteam trifft.“

Für Produktteams reichen sie jedoch nicht aus, weil sie nicht alle Fragen beantworten, die ihnen wichtig sind, wie „Finden Kunden diese Funktion wertvoll?“ oder „Wie einfach ist unser Produkt zu verwenden?“ Ohne zusätzliche Metriken, die sich auf die Benutzererfahrung konzentrieren, werden dem Analyseteam wichtige Eingaben entgehen, die das Produktteam für seine Entscheidungen verwenden kann.

Wir begannen damit, zu lesen, was andere Unternehmen getan hatten. Wir fanden, dass viele der „Best Practice“-Tipps zur Produktanalyse nützlich waren, um Konzepte einzuführen, aber dass die Regeln nicht einheitlich anwendbar waren. So viel hängt von der Art des Unternehmens ab, das Sie betreiben. Eine B2B-SaaS-App für 99 US-Dollar definiert das Engagement ganz anders als eine E-Commerce-Website.

Die richtigen Produktmetriken beginnen mit den richtigen Fragen

Ein zentraler Wert des Analytics-Teams bei Intercom ist „Beginne mit der richtigen Frage“. Wenn wir einfach abgedroschene Frameworks blind anwenden würden, würden wir mit der Frage eines anderen beginnen, nicht mit unserer eigenen. Und wenn die Metriken, die diese Frameworks produzieren, nicht mit der richtigen Frage beginnen, haben sie keinen Einfluss darauf, wie ein Produkt aufgebaut ist oder welche Richtung ein Unternehmen einschlägt.

Diese Metriken werden zu falschen Proxys, die auf dem Papier gut aussehen, aber eine falsche Roadmap liefern und Ihnen keinen wirklichen Einblick geben, wohin Sie das Produkt als nächstes bringen oder was Sie verbessern sollten.

„Die meisten Menschen verwenden Analytik so, wie ein Betrunkener einen Laternenpfahl benutzt, eher zur Unterstützung als zur Erleuchtung.“

– David Ogilvy, Gründer und Werbefachmann

Darüber hinaus wird ein einzelner Satz von Metriken, der einem gesamten Unternehmen dient, mit zunehmender Größe des Unternehmens immer weniger effektiv. Teams neigen dazu, sich in Bezug auf die Metriken zu unterscheiden, die ihnen wichtig sind. Obwohl sie alle eine gemeinsame hochrangige Mission haben, tragen sie auf unterschiedliche Weise zur Mission bei, und daher muss ihr Erfolg unterschiedlich gemessen werden. Das Wachstumsteam konzentriert sich auf das Engagement in einem Teil des Produkts; das Marketing-Team auf einer ganz anderen Seite.

Um die richtigen Fragen zu finden, ist Zusammenarbeit erforderlich

Es gibt zahlreiche nützliche Metriken, die das Analyseteam Produktmanagern zur Verfügung stellen kann, damit sie den Produkterfolg effektiver messen können. Hier sind einige Beispiele für Engagement-Metriken, die von SaaS-Unternehmen verwendet werden:

• Durchschnittliche Zeit, um einen Benutzer von einer Testversion in einen zahlenden Benutzer umzuwandeln
• Prozentsatz der Benutzer, die eine bestimmte Produktfunktion verwendet haben
• Durchschnittliche Häufigkeit, mit der ein Benutzer eine wichtige Aktion durchgeführt hat
• Durchschnittliche Anzahl der wichtigsten Aktionen, die pro Sitzung durchgeführt wurden

Wo die meisten Teams stolpern, ist, dass sie nicht wissen, wie sie die richtigen Fragen finden, um sie mit ihren Metriken zu beantworten. Die Entscheidung über diese Fragen erfordert eine kooperative Partnerschaft zwischen Analyst und Produktentwicklungsteam anstelle der traditionelleren Stakeholder-Ressourcen-Beziehung.

Um diese Partnerschaft zu leiten, haben wir uns vom HEART-Framework von Google inspirieren lassen, das Ratschläge zur Definition von Produktmetriken gibt, die sich aus Produktzielen (Zufriedenheit, Engagement, Akzeptanz, Bindung, Aufgabenerfolg) ergeben. Hier sind zum Beispiel ein paar Fragen, die wir unseren Produktteams stellen, um uns zu helfen, ihre Ziele zu verstehen, damit wir ihnen helfen können, aussagekräftige Metriken zu definieren:

• Wenn wir uns einen idealen Kunden vorstellen, der Wert aus unserem Produkt zieht, welche Maßnahmen ergreifen sie dann?
• Was sind die einzelnen Schritte, die ein Benutzer innerhalb unseres Produkts unternehmen muss, um ein Ziel zu erreichen?
• Soll diese Funktion ein Problem lösen, das alle unsere Benutzer haben, oder nur eine Untergruppe unserer Benutzer?

3 Touchpoints zur Bestimmung Ihrer Metriken

Um unseren Produktpartnern bei der Beantwortung dieser Fragen zu helfen, verwenden wir Produktnutzungskonzepte, die im Laufe der Zeit im gesamten Unternehmen gut verstanden und akzeptiert wurden. Diese Begriffe können direkt mit Schlüsselpunkten während der Reise eines Kunden innerhalb unseres Produkts in Verbindung gebracht werden:

• Nutzungsabsicht : Die Aktion oder Aktionen, die Kunden durchführen, die uns definitiv mitteilen, dass sie beabsichtigen, das Produkt oder die Funktion zu verwenden.
• Aktivierung : Der Punkt, an dem ein Kunde erstmals einen echten Wert aus dem Produkt oder der Funktion zieht.
• Engagement : Das Ausmaß, in dem ein Kunde weiterhin Wert aus dem Produkt oder der Funktion zieht (wie viel, wie oft, über einen wie langen Zeitraum).

Bewaffnet mit diesen einfachen Konzepten können wir Fragen wie die oben gestellten beantworten. Der nächste Schritt besteht darin, nach produkt- oder funktionsspezifischen Signalen zu suchen, die diesen Konzepten entsprechen. Wir haben festgestellt, dass die offene Zusammenarbeit mit Menschen in unseren Produktteams – Managern, Designern, Forschern und Ingenieuren – viele nützliche Signale liefert, die wir nutzen können, um wirkungsvolle Metriken für den Produkterfolg zu entwickeln.

Solange Sie die richtigen Fragen stellen, erhalten Sie wertvolle Erkenntnisse, auf die Sie reagieren können. Kurz gesagt, beginnen Sie mit dem Problem, nicht mit den Daten.

Entwicklung Ihrer wichtigsten Produktkennzahlen

Ähnlich wie bei unserer „Ship to Learn“-Philosophie ist die Definition von Produkterfolgsmetriken nur der Anfang. Um ihren Erfolg sicherzustellen, müssen sie von einer Reihe von Teams befürwortet, kommuniziert und sogar kritisiert werden. So wie die Metrik den Erfolg des Produkts misst, müssen wir den Erfolg der Metrik messen.

Geben uns die Metriken ein wahres Bild des Produkterfolgs? Beeinflussen sie, wie wir über das Produkt denken? Motivieren sie das Team, das das Produkt entwickelt? Dies sind Fragen, die sich ein Analyst ständig zu den Metriken stellen muss, die er erstellt, befürwortet und über die er berichtet.

„ Die Verwendung einer gemeinsamen, konsistenten Arbeitsweise bedeutet, dass jeder im Unternehmen alle Produktkennzahlen leicht verstehen kann, was sie bedeuten und warum sie wichtig sind “

Dieser kollaborative Ansatz zur Definition von Metriken hat zu einer viel nahtloseren Beziehung zwischen Analyse- und Produktteams geführt. Ebenso bedeutet die Verwendung einer gemeinsamen, konsistenten Arbeitsweise, dass jeder im Unternehmen alle Produktkennzahlen leicht verstehen kann, was sie bedeuten und warum sie wichtig sind. Das bedeutet, dass Änderungen am Produkt durch die Erkenntnisse aus der Untersuchung der von diesen Metriken eingerahmten Daten informiert oder sogar geleitet werden können.

Beispiel: Wie Daten das Design unserer Artikelfunktion beeinflussten

Ein gutes Beispiel dafür ist unser Wissensdatenbankprodukt Articles. Unsere Analyse- und Produktteams haben bei diesem Projekt von der Idee bis zur Einführung zusammengearbeitet. Die Metriken wurden zu Beginn festgelegt, wobei der oben beschriebene einfache, gut verständliche Fragen-zuerst-Ansatz verwendet wurde. Dies bedeutete, dass frühe Betaversionen des Produkts bereits über einen robusten Satz von Metriken verfügten, mit denen wir unsere Annahmen testen konnten.

Wir stellten die Hypothese auf, dass es wichtig ist zu verstehen, wie lange es dauert, bis ein Kunde effizient von der aktiven Erstellung von Artikeln (Zeigen der Nutzungsabsicht) bis zur Aufmerksamkeit seiner Kunden für diese Artikel (Aktivierung) gelangt. Wenn Kunden den Wert des Produkts schnell erkennen könnten, wären sie eher geneigt, von einer Testversion zu einem zahlenden Benutzer zu wechseln, und es wäre weniger wahrscheinlich, dass sie abwandern.

Die Interaktionen von Beta-Kunden mit frühen Versionen des Produkts zeigten, dass die Kunden lange brauchten, um diesen Punkt zu erreichen. Infolgedessen wurde das Produkt vereinfacht, um ein nahtloseres Erlebnis zu ermöglichen. Bei der Markteinführung konnten wir durchweg eine verbesserte Zeit bis zur Aktivierung feststellen, was sich positiv auf die Gesamtumwandlung der Kunden von der Testversion zur Zahlung auswirkte.

Wir erforschen und iterieren weiterhin den datengestützten Designprozess. Obwohl wir immer nach Bereichen suchen, in denen wir uns verbessern können, hat uns der Beginn mit einem partnerschaftlichen Ansatz auf einen guten Weg gebracht, ein wirklich datenorientiertes Unternehmen zu werden.