Ürününüz için en önemli metrikler nelerdir?

SaaS endüstrisi, kullanıcılarınızın aktivasyonunu, katılımını ve etkileşimlerini ölçmek için mükemmel ürün metrikleri hakkında tavsiyelerle doludur. Ancak bu kavramlar gerçek ürün iyileştirmelerine nasıl dönüşüyor?

Hangi soruların yanıtlanmasını istediğinizi tam olarak bilmiyorsanız, bu ürün ölçümleri, gözlerinizi açmasını umduğunuz verilerle sizi kör eder. Peki, numaralarınızı çerez kesici formüllere eklemekten ürününüz ve işinizle ilgili önemli soruları yanıtlamaya ve ürün ekibi kararlarını bilgilendirebilecek veriler sağlamaya nasıl geçeceksiniz?

Ürün metrikleri nelerdir?

Ürün metrikleri, işletmelerin bir ürünün başarısını değerlendirmek ve müşterilerin onunla nasıl etkileşime geçtiğini belirlemek için kullandığı veri ölçümleridir. Kayıp oranı ve dönüşüm oranı gibi popüler metrikler, ürün stratejisi hakkında bilgi verir ve çeşitli şirket paydaşlarının bir ürünün değerini anlamalarına yardımcı olur.

Tüm ürünler aynı değildir

Intercom'daki analitik ekibinin ilk günlerinde, takibimiz çoğunlukla , müşterilerimizin deneme sürümünden ücretliye dönüşüm oranı ve aylık yinelenen gelir gibi tipik SaaS şirket finans ölçümlerinden oluşuyordu. Bu metrikler ve müşteri edinme maliyeti (CAC) ve müşteri yaşam boyu değeri (LTV) gibi diğerleri, bir işletmenin genel sağlığını ve stratejisini anlamak için gereklidir.

“Kullanıcı deneyimine odaklanan ek metrikler olmadan, analiz ekibi, ürün ekibinin aldığı kararlara ilişkin önemli girdileri kaçıracak”

Ancak ürün ekipleri için yetersiz kalıyorlar çünkü "Müşteriler bu özelliği değerli buluyor mu?" gibi kendileri için önemli olan tüm soruları yanıtlamıyorlar. veya “Ürünümüzün kullanımı ne kadar basit?” Kullanıcı deneyimine odaklanan ek metrikler olmadan analiz ekibi, ürün ekibinin kararlarını bildirmek için kullanabileceği önemli girdileri kaçıracaktır.

Diğer şirketlerin neler yaptığını okuyarak başladık. Ürün analitiğiyle ilgili pek çok "en iyi uygulama" tavsiyesinin kavramları tanıtmak için yararlı olduğunu, ancak kuralların aynı şekilde uygulanmadığını gördük. Çok fazla şey, yürüttüğünüz işin türüne bağlıdır. 99$'lık bir B2B SaaS uygulaması, etkileşimi bir e-ticaret web sitesinden çok farklı bir şekilde tanımlayacaktır.

Doğru ürün metrikleri doğru sorularla başlar

Intercom'daki analitik ekibinin temel değerlerinden biri “doğru soruyla başlamaktır”. İyi yıpranmış çerçeveleri körü körüne uygulasaydık, kendi sorumuzla değil, başka birinin sorusuyla başlardık. Ve bu çerçevelerin ürettiği metrikler doğru soruyla başlamazsa, bir ürünün nasıl yapıldığını veya bir işletmenin izlediği yönü etkilemezler.

Bu metrikler, kağıt üzerinde iyi görünebilecek, ancak yanlış bir yol haritası sağlayan ve ürünü bir sonraki adımda nereye götüreceğiniz veya neleri iyileştireceğiniz konusunda size gerçek bir fikir vermeyecek olan sahte vekiller haline gelir.

"Çoğu insan analitiği, aydınlatmadan ziyade destek için bir sarhoşun bir elektrik direği kullanması gibi kullanır."

– David Ogilvy, kurucu ve reklam yöneticisi

Dahası, tüm şirkete hizmet edecek tek bir metrik seti, şirket büyüdükçe daha az etkili hale gelir. Takımlar, önemsedikleri metrikler açısından ayrılma eğilimindedir. Hepsi ortak bir üst düzey misyonu paylaşsalar da, misyona farklı şekillerde katkıda bulunurlar ve bu nedenle başarıları farklı şekilde ölçülmelidir. Büyüme ekibi, ürünün bir parçasına dahil olmaya odaklanmıştır; pazarlama ekibi tamamen farklı bir kısımda.

Doğru soruları bulmak işbirliği gerektirir

Analitik ekibinin ürün yöneticilerine ürün başarısını daha etkili bir şekilde ölçebilmeleri için sağlayabileceği çok sayıda yararlı ölçüm vardır. SaaS şirketleri tarafından kullanılan etkileşim metriklerine birkaç örnek:

• Bir kullanıcıyı deneme sürümünden ödeme yapan bir kullanıcıya dönüştürmek için ortalama süre
• Belirli bir ürün özelliğini kullanan kullanıcıların yüzdesi
• Bir kullanıcının bir temel işlemi gerçekleştirme ortalama sayısı
• Oturum başına gerçekleştirilen ortalama temel eylem sayısı

Çoğu takımın hata yaptığı nokta, metrikleriyle yanıtlamak için doğru soruları nasıl bulacaklarını bilmemeleridir. Bu sorulara karar vermek, daha geleneksel paydaş-kaynak ilişkisi yerine analist ve ürün geliştirme ekibi arasında işbirliğine dayalı bir ortaklık gerektirir.

Bu ortaklığa rehberlik etmek için Google'ın ürün hedeflerinden (Mutluluk, Katılım, Benimseme, Elde Tutma, Görev Başarısı) takip eden ürün metriklerini tanımlama konusunda tavsiyeler veren HEART çerçevesinden ilham aldık. Örneğin, anlamlı ölçümler tanımlamalarına yardımcı olabilmemiz için ürün ekiplerimizden hedeflerini anlamamıza yardımcı olmalarını istediğimiz birkaç soru var:

• Ürünümüzden değer alan ideal bir müşteri hayal edersek, ne gibi aksiyonlar alıyorlar?
• Bir hedefe ulaşmak için bir kullanıcının ürünümüzde atması gereken bireysel adımlar nelerdir?
• Bu özellik, tüm kullanıcılarımızın sahip olduğu bir sorunu veya yalnızca kullanıcılarımızın bir alt kümesini çözmek için mi tasarlandı?

Metriklerinizi belirlemek için 3 temas noktası

Ürün ortaklarımızın bu soruları yanıtlamasına yardımcı olmak için, zaman içinde şirket genelinde iyi anlaşılan ve üzerinde anlaşmaya varılan ürün kullanım konseptlerini kullanıyoruz. Bu terimler, bir müşterinin ürünümüz içindeki yolculuğu sırasındaki kilit noktalarla doğrudan ilgili olabilir:

• Kullanım amacı : Müşterilerin ürünü veya özelliği kullanmak niyetinde olduklarını bize kesin olarak bildiren eylem veya eylemler.
• Aktivasyon : Bir müşterinin ürün veya özellikten ilk kez gerçek değeri elde ettiği nokta.
• Bağlılık : Bir müşterinin ürün veya özellikten ne kadar değer kazanmaya devam ettiği (ne kadar, ne sıklıkta, ne kadar uzun bir süre boyunca).

Bu basit kavramlarla donanmış olarak, yukarıda sorulanlar gibi soruları yanıtlamaya çalışabiliriz. Bir sonraki adım, bu kavramlarla eşleşen ürün veya özelliğe özgü sinyalleri aramaktır. Yöneticiler, tasarımcılar, araştırmacılar ve mühendisler gibi ürün ekiplerimizdeki kişilerle açık işbirliğinin, etkili ürün başarı ölçütleri geliştirmek için kullanabileceğimiz birçok yararlı sinyal verdiğini gördük.

Doğru soruları sorduğunuz sürece, harekete geçebileceğiniz değerli bilgiler edineceksiniz. Kısacası, verilerle değil, sorunla başlayın.

Temel ürün metriklerinizi geliştirme

"Öğrenmek için gemi" felsefemiz gibi, ürün başarı ölçütlerini tanımlamak sadece bir başlangıçtır. Başarılarını sağlamak için, bir dizi ekip tarafından savunulmaları, iletilmeleri ve hatta eleştirilmeleri gerekir. Metrik ürünün başarısını ölçtüğü gibi, metriğin başarısını da ölçmeliyiz.

Metrikler bize ürün başarısının gerçek bir resmini veriyor mu? Ürün hakkında nasıl düşündüğümüzü etkiliyorlar mı? Ürünü oluşturan ekibi motive ediyorlar mı? Bunlar, bir analistin ürettikleri, savundukları ve rapor ettikleri ölçütler hakkında sürekli olarak sorması gereken sorulardır.

“ Ortak ve tutarlı bir çalışma yöntemi kullanmak, kuruluştaki herkesin herhangi bir ürün metriğini, bunların ne anlama geldiğini ve neden önemli olduğunu kolayca anlayabileceği anlamına gelir ”

Metrik tanımına yönelik bu işbirlikçi yaklaşım, analitik ve ürün ekipleri arasında çok daha sorunsuz bir ilişki kurulmasına yol açtı. Aynı şekilde, ortak ve tutarlı bir çalışma yöntemi kullanmak, kuruluştaki herkesin herhangi bir ürün metriğini, bunların ne anlama geldiğini ve neden önemli olduğunu kolayca anlayabileceği anlamına gelir. Bu, üründeki değişikliklerin bu metrikler tarafından çerçevelenen verilerin araştırılmasından elde edilen içgörülerden haberdar edilebileceği veya hatta yönetilebileceği anlamına gelir.

Örnek: Veriler, Makaleler özelliğimizin tasarımını nasıl bilgilendirdi?

Buna harika bir örnek, bilgi tabanı ürünümüz Makalelerdir. Analitik ve ürün ekiplerimiz, fikir aşamasından lansmana kadar bu projede ortaklık kurdu. Metriklere başlangıçta, yukarıda ana hatları verilen basit, iyi anlaşılmış sorular öncelikli yaklaşımı kullanılarak karar verildi. Bu, ürünün ilk betalarının, varsayımlarımızı test etmemiz için zaten sağlam bir metrik setine sahip olduğu anlamına geliyordu.

Bir müşterinin aktif olarak makaleler oluşturmaktan (kullanma niyetini göstermekten) müşterilerinin gözlerini bu makalelere (etkinleştirmeye) kadar verimli bir şekilde almasının ne kadar sürdüğünü anlamanın önemli olduğunu varsaydık. Müşteriler ürünün değerini hızlı bir şekilde görebilselerdi, deneme sürümünden ödeme yapan bir kullanıcıya geçmeye daha fazla mecbur kalacaklardı ve daha az kesintiye uğrayacaklardı.

Beta müşterilerinin ürünün ilk sürümleriyle etkileşimleri, müşterilerin bu noktaya gelmesinin uzun zaman aldığını gösterdi. Sonuç olarak, ürün daha sorunsuz bir deneyim sağlamak için basitleştirildi. Lansmanda, genel olarak etkinleştirme süresinin arttığını görebiliyorduk ve bu, müşterilerin deneme sürümünden ödemeye genel dönüşümü üzerinde olumlu bir etki yaptı.

Veri bilgili tasarım sürecini keşfetmeye ve yinelemeye devam ediyoruz. Her zaman iyileştirilecek alanlar ararken, ortaklığa dayalı bir yaklaşımla başlamak, bizi gerçek anlamda veri bilgisine sahip bir kuruluş olma yolunda iyi bir yörüngeye yerleştirdi.