Что такое продуктовая аналитика
Продуктовая аналитика — это процесс сбора, анализа и интерпретации данных для понимания взаимодействия пользователя с продуктом.
На какие вопросы отвечает продуктовая аналитика
Зачем нужна продуктовая аналитика
Процесс необходим для:
- удержания уже имеющихся потребителей и привлечения новой аудитории
- для увеличения спроса и сокращения трат компании
- для понимания, как пользователи используют сайт, а клиенты — продукт.
Например, у вас есть сайт, на котором пользователи проводят достаточно времени и даже добавляют товары в «избранное» или корзину. Но, вот незадача — до покупки все равно не доходит. Чтобы выяснить, почему так происходит и наметить план исправления ситуации, нужно использовать методы и инструменты продуктовой аналитики.
После исследования станет понятно, как стимулировать клиентов покупать — улучшить интерфейс сайта, ввести акционное предложение или вложиться в рекламную кампанию.
Особенности направления
Специалист направления деятельности «продуктовая аналитика», так и называется — продуктовый аналитик. Для работы он использует методы и инструменты, о которых и пойдет речь.
Схема работы продуктового аналитика:
- собирает и анализирует данные, отражающие поведение пользователя;
- визуализирует данные на графиках и дашбордах;
- строит гипотезы о поведении пользователей;
- проверяет гипотезы на аудитории;
- снова собирает аналитику и обратную связь;
- берет в работу удачные решения.
Продуктовый анализ состоит из:
1. Сегментирование аудитории по признакам: пол, возраст, регион, доход, ежемесячное количество покупок и анализирование их поведения, в первую очередь на сайте.
Благодаря методу можно сформировать выгодное пакетное предложение.
2. Создание алгоритма действий потребителя и наблюдение за его реализацией.
3. Исследование изменений пользовательского поведения в определенные временные промежутки.
Аналитик оценивает первое взаимодействие группы пользователей с продуктом и последующие в течение определенного времени по конверсии. Метод поможет понять, как удержать посетителей, чей интерес к компании угасает.
4. A/B тестирование на новой аудитории — сравнение двух предложений и выбор лучшего.
Двум группам, обозначенным как А и В, предлагают разные версии продукта, а затем смотрят их реакцию по конверсии, кликам и продолжительности посещения сайта.
5. Регулярный мониторинг метрик.
К продуктовым метрикам относятся:
CRR (Customer Retention Rate) — доля клиентов, использующих товары и услуги в течение определённого времени.
CSI (Customer Satisfaction Index) — показатель удовлетворённости клиентов
SPU (Sessions Per User) — количество посещений сайта или приложения
ASL (Average Session Length) — средняя продолжительность пользовательской сессии за день.
NPS (Net Promoter Score) — показатель лояльности клиента.
MAU (Monthly Active Users) — количество уникальных посетителей за месяц.
DAU (Daily Active Users) — уникальные посетители за день.
ER (Engagement Rate) — коэффициент вовлечённости подписчиков в контент.
Churn Rate — количество потерянных клиентов.
Page Depth — показатель посещаемости страниц за один сеанс.
Repeat Customers Rate — число клиентов, совершивших повторную покупку.
Выбор метрик зависит от целей бизнеса, чтобы от них была польза, показатели смотрят в динамике и регулярно.
Для расчета метрик аналитики используют формулы.
К примеру коэффициент удержания пользователей можно рассчитать так:
Для эффективной и точной аналитики стоит сочетать перечисленные методы — вместе они помогают отслеживать поведение пользователя по отношению к товару\услуге и улучшать их.
Инструменты специалиста сферы продуктовой аналитики
1. Программы по систематизации данных, такие как Microsoft Excel.
2. Аналитические сервисы для наблюдения за действиями посетителей сайта: просмотров, переходов на страницы, конверсии.
К бесплатным и эффективным сервисам относятся Яндекс. Метрика и Google Analytics.
К платным — Mixpanel.
3. Программы для визуализации данных: Power BI, Modus BI, Visiology и Visary BI.
4. Для более глубокого анализа и автоматизации процессов опытные аналитики используют языки программирования: SQL и Python.
Ошибки при проведении продуктового анализа
1. Анализ без стратегии.
Так специалист рискует упустить важные метрики, либо составить набор метрик, которые приведут к неверным решениям.
Вывод: нужна стратегия.
2. Растягивание времени от старта исследования до его окончания.
Так можно потерять актуальность исследования.
Вывод: оптимальное время продуктового анализа всегда индивидуально, но процесс должен быть непрерывным.
3. Отсутствие взаимодействия с командой.
Продуктовые аналитики, работающие без взаимодействия с другими членами команды рискуют получить отказ от предложений по изменению продукта. Поскольку мнение аналитика о продукте мнения команды могут кардинально отличаться.
Вывод: необходимо делиться с коллегами промежуточными результатами исследования и гипотезами.
Пример командной работы:
Коротко о главном
Продуктовая аналитика нужна, чтобы улучшить продукт компании и увеличить ее прибыль. А именно, понять, почему бизнес теряет своих клиентов и как их можно вернуть, найти и внедрить кейсы развития продукта.
Для того, чтобы продукт чаще покупали и прибыль росла, продуктовый аналитик:
- исследует популярные и непопулярные особенности продукта
- выясняет, что влияет на рост продаж, а что — на отказ от покупок
- изучает, насколько быстро клиенты принимают решение о покупках.
Полученные данные также позволяют оценить результативность рекламных кампаний, составить более точный портрет пользователя и определить его потребности и цели на сайте.
Читайте также:
Product owner: кто такой, чем занимается и какими компетенциями обладает
Тренды продвижения 2025. Маркетинг и востребованные продукты
