Какие показатели являются наиболее важными для вашего продукта?

Индустрия SaaS полна советов по идеальным метрикам продукта для оценки активности, вовлеченности и взаимодействий ваших пользователей. Но как эти концепции воплощаются в реальных улучшениях продукта?

Если вы не знаете точно, на какие вопросы хотите получить ответы, эти показатели продукта ослепят вас теми данными, которые, как вы надеялись, откроют вам глаза. Так как же перейти от простого вставления ваших чисел в стандартные формулы к ответам на ключевые вопросы о вашем продукте и бизнесе и предоставлению данных, которые могут помочь в принятии решений продуктовой командой?

Что такое метрики продукта?

Метрики продукта — это измерения данных, которые компании используют для оценки успеха продукта и определения того, как клиенты взаимодействуют с ним. Популярные показатели, такие как коэффициент оттока и коэффициент конверсии, определяют стратегию продукта и помогают различным заинтересованным сторонам компании понять ценность продукта.

Не все продукты одинаковы

На заре существования аналитической группы Intercom наше отслеживание в основном состояло из типичных финансовых показателей SaaS-компании , таких как коэффициент конверсии наших клиентов из пробной версии в платную и ежемесячный регулярный доход. Эти и другие показатели, такие как стоимость привлечения клиента (CAC) и пожизненная ценность клиента (LTV), необходимы для понимания общего состояния бизнеса и его стратегии.

«Без дополнительных показателей, ориентированных на пользовательский опыт, команда аналитиков упустит важные исходные данные для решений, которые принимает команда разработчиков».

Но они не дотягивают до продуктовых команд, потому что не отвечают на все важные для них вопросы, например: «Находят ли клиенты эту функцию полезной?» или «Насколько прост в использовании наш продукт?» Без дополнительных показателей, ориентированных на пользовательский опыт, команда аналитиков упустит важные исходные данные, которые команда разработчиков продукта может использовать для обоснования своих решений.

Мы начали с чтения о том, что сделали другие компании. Мы обнаружили, что многие советы по «лучшей практике» продуктовой аналитики были полезны для введения концепций, но правила применялись не всегда. Очень многое зависит от типа бизнеса, которым вы занимаетесь. Приложение B2B SaaS за 99 долларов будет определять вовлеченность совершенно иначе, чем веб-сайт электронной коммерции.

Правильные показатели продукта начинаются с правильных вопросов

Главная ценность команды аналитиков Intercom — «начните с правильного вопроса». Если бы мы просто слепо применяли заезженные рамки, мы бы начали с чужого вопроса, а не своего собственного. И если метрики, которые производят эти фреймворки, не начинаются с правильного вопроса, они не влияют на то, как создается продукт или в каком направлении движется бизнес.

Эти метрики становятся ложными прокси, которые могут хорошо выглядеть на бумаге, но представляют собой ложную дорожную карту и не дадут вам реального понимания того, что делать дальше с продуктом или что нужно улучшить.

«Большинство людей используют аналитику, как пьяный использует фонарный столб, для поддержки, а не освещения».

– Дэвид Огилви, основатель и рекламный директор

Более того, единый набор показателей для всей компании становится все менее и менее эффективным по мере роста компании. Команды, как правило, расходятся с точки зрения важных для них показателей. Хотя все они могут разделять общую миссию высокого уровня, они вносят свой вклад в нее по-разному, и поэтому их успех должен измеряться по-разному. Команда роста сосредоточена на вовлечении в одну часть продукта; маркетинговая команда в совершенно другой части.

Поиск правильных вопросов требует сотрудничества

Существует множество полезных показателей, которые команда аналитиков может предоставить менеджерам по продуктам, чтобы они могли более эффективно измерять успех продукта. Вот несколько примеров показателей вовлеченности, используемых SaaS-компаниями:

• Среднее время для преобразования пользователя из пробной версии в платного пользователя
• Процент пользователей, которые использовали определенную функцию продукта
• Среднее количество раз, когда пользователь выполнял ключевое действие
• Среднее количество ключевых действий за сеанс

В чем большинство команд спотыкаются, так это в том, что они не знают, как найти правильные вопросы, на которые можно ответить с помощью своих показателей. Решение этих вопросов требует совместного партнерства между аналитиком и командой разработчиков продукта, а не более традиционных отношений между заинтересованными сторонами и ресурсами.

Чтобы направить это партнерство, мы черпали вдохновение из структуры Google HEART, которая дает советы по определению показателей продукта, вытекающих из целей продукта (счастье, вовлеченность, принятие, удержание, успешное выполнение задачи). Например, вот несколько вопросов, которые мы задаем нашим продуктовым командам, чтобы помочь нам понять их цели, чтобы мы могли помочь им определить значимые показатели:

• Если представить себе идеального покупателя, который получает пользу от нашего продукта, какие действия он предпринимает?
• Какие отдельные шаги пользователь должен предпринять в рамках нашего продукта для достижения цели?
• Предназначена ли эта функция для решения проблемы, которая есть у всех наших пользователей, или только у части наших пользователей?

3 точки соприкосновения для определения ваших показателей

Чтобы помочь нашим партнерам по продуктам ответить на эти вопросы, мы используем концепции использования продуктов, которые со временем стали хорошо понятны и согласованы во всей компании. Эти термины могут быть напрямую связаны с ключевыми моментами на пути клиента к нашему продукту:

• Намерение использовать : действие или действия, предпринимаемые клиентами, которые однозначно говорят нам о том, что они намерены использовать продукт или функцию.
• Активация : момент, когда покупатель впервые получает реальную ценность от продукта или функции.
• Вовлеченность : степень, в которой клиент продолжает получать пользу от продукта или функции (сколько, как часто, в течение какого периода времени).

Вооружившись этими простыми концепциями, мы можем найти ответы на вопросы, подобные тем, которые были поставлены выше. Следующим шагом является поиск сигналов, характерных для продукта или функции, которые соответствуют этим понятиям. Мы обнаружили, что открытое сотрудничество с людьми из наших продуктовых команд — менеджерами, дизайнерами, исследователями и инженерами — дает много полезных сигналов, которые мы можем использовать для разработки эффективных показателей успеха продукта.

Пока вы задаете правильные вопросы, вы будете получать ценную информацию, на основе которой сможете действовать. Короче говоря, начните с проблемы, а не с данных.

Разработка ключевых показателей продукта

Подобно нашей философии «отправляться учиться», определение показателей успеха продукта — это только начало. Чтобы обеспечить их успех, они должны быть защищены, сообщены и даже подвергнуты критике со стороны целого ряда команд. Точно так же, как метрика измеряет успех продукта, мы должны измерять успех метрики.

Дают ли показатели реальную картину успеха продукта? Влияют ли они на то, как мы думаем о продукте? Мотивируют ли они команду, создающую продукт? Это вопросы, которые аналитик должен постоянно задавать в отношении метрик, которые они производят, защищают и о которых сообщают.

« Использование общего, последовательного метода работы означает, что любой в организации может легко понять любые показатели продукта, что они означают и почему они важны »

Этот совместный подход к определению метрик привел к гораздо более плавным отношениям между аналитиками и продуктовыми командами. Точно так же использование общего, последовательного метода работы означает, что любой в организации может легко понять любые показатели продукта, что они означают и почему они важны. Это означает, что изменения в продукте могут быть проинформированы — или даже управляемы — информацией, полученной в результате изучения данных, содержащихся в этих показателях.

Пример: как данные повлияли на дизайн нашей функции «Статьи»

Отличным примером этого является наш продукт базы знаний, Статьи. Наши команды по аналитике и продуктам сотрудничали в этом проекте от идеи до запуска. Показатели были выбраны в начале с использованием простого и хорошо понятного подхода «сначала вопросы», описанного выше. Это означало, что ранние бета-версии продукта уже имели надежный набор метрик для проверки наших предположений.

Мы предположили, что важно понимать, сколько времени потребовалось покупателю, чтобы перейти от активного создания статей (показывая намерение использовать) до эффективного привлечения внимания клиентов к этим статьям (активации). Если бы клиенты могли быстро увидеть ценность продукта, они были бы более заинтересованы в переходе от пробной версии к платному пользователю и с меньшей вероятностью ушли бы.

Взаимодействие клиентов бета-версии с ранними версиями продукта показало, что клиентам потребовалось много времени, чтобы достичь этой точки. В результате продукт был упрощен, чтобы обеспечить более плавный опыт. При запуске мы могли заметить улучшение времени до активации по всем направлениям, и это положительно повлияло на общую конверсию клиентов с пробной версии на платную.

Мы продолжаем исследовать и повторять процесс проектирования на основе данных. Хотя мы всегда ищем области для улучшения, начиная с подхода, основанного на партнерстве, мы встали на хорошую траекторию к тому, чтобы стать действительно информированной организацией.