6 esempi reali di analisi del prodotto in azione
Gestione del prodotto basata sui dati. È quello che fanno oggi i ragazzi alla moda, giusto? Probabilmente hai cercato su Google e scoperto che essere “basati sui dati” significa fare un uso estensivo delle analisi del prodotto nel lavoro quotidiano di questi responsabili di prodotto.
Ma la domanda è: cosa fanno con i dati analitici? Come li usano nella vita reale?
Fortunatamente, ho raccolto un elenco di 6 casi d’uso delle analisi del prodotto per offrirti qualche spunto.
Vuoi di più da The CPO Club?
Iscriviti gratuitamente per completare la lettura di questo articolo:
Have an account? Log In
Cosa sono le analisi del prodotto e perché dovresti interessartene?
L’analisi del prodotto è il processo di raccolta dei dati sul tuo prodotto digitale (incluse l’attività degli utenti, le informazioni finanziarie, ecc.), della loro analisi e dell’adozione di decisioni quotidiane e strategiche sul prodotto basate sui risultati ottenuti.
L’utilizzo degli strumenti di analisi del prodotto aumenta significativamente la qualità del processo decisionale di un responsabile di prodotto, poiché consente di supportare e dimostrare le proprie idee o soluzioni attraverso i dati.
Essendo dati quantitativi, completano inoltre i dati qualitativi raccolti tramite le interviste ai clienti, offrendoti un quadro completo dello stato del prodotto e del comportamento degli utenti o dei clienti.
Puoi abilitare le analisi del prodotto configurando uno strumento specializzato per l’analisi del prodotto che monitora l’attività degli utenti e ti invia rapporti sulle interazioni degli utenti.
Questi strumenti aggregano quindi i dati sulle azioni degli utenti raccolti dal tuo prodotto e ti consentono di creare rapporti personalizzati per trovare risposte ad alcune domande che potresti avere sull’utilizzo del prodotto.
Ora che sappiamo in cosa consistono le analisi del prodotto, iniziamo a esplorare alcuni casi pratici di applicazione dell’analisi del prodotto.
Esempio n. 1: eliminare dalla UI le funzionalità che nessuno utilizza
I prodotti eccellenti non sono quelli che hanno più funzionalità dei loro concorrenti. Di fatto, nella maggior parte dei casi, i prodotti con troppe funzionalità diventano difficili da navigare per gli utenti e impossibili da gestire per il team di sviluppo del prodotto.
Per questo, i team di prodotto eccellenti si assicurano che i loro prodotti includano solo funzionalità che offrono valore agli utenti. A tal fine, aggiungerai sempre nuove funzionalità che ritieni le persone utilizzeranno ed eliminerai quelle che sai non essere più utili.
Il dilemma successivo è ovviamente come scegliere le funzionalità che vale la pena rimuovere. È semplice: controlla il loro utilizzo con uno strumento di analisi del prodotto!
Utilizzare uno strumento di analisi del prodotto basato sugli eventi, come Mixpanel, per fare ordine
Per poter monitorare l’utilizzo di una funzionalità, dovrai configurare un evento per essa e attivarlo ogni volta che l’utente interagisce con la funzionalità. Supponendo che tu abbia configurato questi eventi per le funzionalità del prodotto che vuoi misurare, tutto ciò che devi fare è creare un rapporto sull’utilizzo di quella funzionalità.
Illustriamolo con un esempio. Immagina di essere alla guida di Spotify, il servizio di streaming musicale che molti di noi utilizzano, e di voler capire se vale la pena eliminare la funzionalità di riproduzione casuale.
A questo scopo, creeremo un nuovo rapporto di analisi che avrà questo aspetto.
Qui abbiamo selezionato la funzionalità in questione, “Riproduzione casuale”, insieme alla funzionalità di riferimento (solitamente l’azione principale del prodotto o la stella polare) con cui vogliamo confrontarla, in questo caso “Riproduci un brano”. Per entrambe abbiamo selezionato l’opzione “Conteggio DAU” per visualizzare il numero di utenti unici che utilizzano la riproduzione casuale e ascoltano brani ogni giorno.
Abbiamo quindi aggiunto una semplice formula che calcola la percentuale di utenti che ascoltano brani e hanno utilizzato la funzionalità di riproduzione casuale.
Osservando questo grafico, possiamo giungere a 2 conclusioni importanti:
- Appena lo 0,5% di tutti gli utenti che ascoltano musica utilizza la funzionalità di riproduzione casuale.
- L’utilizzo della riproduzione casuale è diminuito costantemente dall’1,3% allo 0,5% nell’ultimo mese.
Sulla base di queste statistiche di utilizzo, possiamo considerare la riproduzione casuale una valida candidata alla rimozione per fare ordine nella nostra UI.
Esempio n. 2: individuare e risolvere i problemi dell’esperienza utente che interrompono i flussi di configurazione o il momento AHA!
I primi passi che i tuoi utenti compiono nel tuo prodotto avranno un forte impatto sulla loro fidelizzazione e sul loro valore nel corso del tempo. Almeno, questo è ciò che ho osservato numerose volte nei prodotti che ho gestito.
Qualsiasi miglioramento nel processo di configurazione del prodotto da parte degli utenti e nel raggiungimento del loro momento AHA! si tradurrebbe alla fine in un livello più elevato di fidelizzazione.
Per chiarezza, gli utenti raggiungono il momento della configurazione quando hanno completato tutte le configurazioni necessarie al momento dell'iscrizione (ad esempio, fornire i dati della carta di credito e verificarli in un'app di pagamento). Il momento AHA! è il punto del percorso dell'utente in cui sperimenta per la prima volta il beneficio e il valore del tuo prodotto (ad esempio, effettuare un trasferimento istantaneo con la tua app di pagamento).
È piuttosto comune riscontrare problemi nell'esperienza del prodotto durante il percorso, con il risultato che meno persone raggiungono i momenti della configurazione e dell'abitudine. Ma la buona notizia è che puoi individuarli facilmente con uno strumento di analisi o con mappe di calore UX come queste. Con questo tipo di dati, i team possono scoprire dove gli utenti abbandonano il percorso, quali passaggi causano attrito e come migliorare la conversione.
Lettura correlata: I 10 migliori strumenti di progettazione UX per gli sviluppatori di prodotto
Come utilizzare gli imbuti di analisi del prodotto in Heap per risolvere i problemi di conversione
Uno dei modi più pratici per monitorare e risolvere i problemi dei percorsi (compresi quelli che portano ai momenti della configurazione e AHA!) consiste nell'utilizzare gli imbuti. Un imbuto è un elenco di eventi disposti in un ordine specifico, che consente di osservare la conversione degli utenti da un evento all'altro.
Ecco come appare un'analisi dell'imbuto per una pagina di iscrizione di base con un singolo campo per l'e-mail e un pulsante di invio.
Per la nostra pagina di iscrizione, monitoriamo gli utenti in relazione a questi eventi:
- Visualizzazione della pagina di iscrizione.
- Inserimento dell'e-mail dell'utente nel campo.
- Clic sul pulsante di invio.
Come possiamo vedere, più di 1.200 utenti hanno visitato la pagina di iscrizione. Tuttavia, solo il 17% di questi 1.200 utenti ha inserito la propria e-mail e il 90% di coloro che hanno fornito la propria e-mail ha fatto clic sul pulsante di invio.
Questo imbuto ci indica che c'è qualcosa che non va nel campo dell'e-mail e che dobbiamo indagare per capire esattamente di cosa si tratta.
A questo scopo, possiamo eseguire un test di usabilità della nostra schermata di iscrizione oppure guardare la riproduzione della sessione in Heap, ovvero la registrazione video in tempo reale dell'interazione dell'utente con il tuo prodotto.
Nel caso del campo dell'e-mail, potresti scoprire che la convalida dell'e-mail è frustrante e che i tuoi utenti rinunciano dopo aver provato a inserire la propria e-mail un paio di volte.
Esempio n. 3: misurare l'impatto di una funzionalità durante il rilascio graduale
Quante volte hai aggiunto al tuo prodotto una nuova funzionalità brillante che si è rivelata un totale fallimento (ovvero non ha migliorato l'utilizzo o lo ha addirittura danneggiato)? È successo almeno un paio di volte anche ai PM più talentuosi.
Poiché non sappiamo sempre se la funzionalità che abbiamo creato avrà successo o fallirà, è una buona idea rilasciarla a un numero ridotto di utenti, verificare se la utilizzano (e se migliora le metriche chiave, come la fidelizzazione o il valore nel corso del tempo) e quindi, supponendo che abbia avuto successo, rilasciarla a tutti gli altri.
Puoi eseguire sia il rilascio graduale sia la misurazione dell'impatto con una soluzione specializzata di analisi del prodotto che includa funzionalità essenziali dei software di analisi, come Amplitude.
Configurazione ed esecuzione di esperimenti con software avanzati di analisi del prodotto come Amplitude
Amplitude include una funzionalità avanzata chiamata Experiments. Puoi utilizzarla per eseguire test A/B o per effettuare rilasci graduali delle funzionalità. Non entrerò nei dettagli della creazione di un esperimento, poiché è una storia per un altro giorno, ma puoi consultare la documentazione che Amplitude mette a disposizione per questa funzionalità e che descrive tutto, dalla messaggistica API alle integrazioni, alle notifiche e ai prezzi.
Immaginiamo ora che tu abbia aggiunto una guida video come parte della configurazione iniziale del prodotto e che voglia aumentare il numero di persone che fanno clic sul pulsante di riproduzione e guardano il video. A questo scopo, hai progettato due soluzioni in cui il video appare in due parti diverse della configurazione iniziale.
Per capire se le tue soluzioni funzionano (e quale funziona meglio), possiamo configurare un esperimento con un rilascio parziale del 25% per la variante A e del 25% per la variante B.
Quando iniziamo questo esperimento e lo eseguiamo per un po' di tempo per ottenere dati sugli utenti statisticamente significativi, questo è ciò che vediamo.
Il grafico sopra mostra un imbuto di conversione dalla visita alla pagina iniziale all'avvio del video. Come possiamo vedere, la variante A è la vincitrice e può ottimizzare la conversione all'avvio del video del 3,4%.
A seconda della situazione, potresti considerare questo risultato un successo o un fallimento. Per un tasso di conversione relativo all'apertura del video, direi che è un fallimento e che non vale la pena affrontare la complessità di implementarlo per tutti. Ma se il risultato di un esperimento fosse stato un aumento del 3,4% nella fidelizzazione, sarebbe stato un successo significativo.
Esempio n. 4: monitoraggio dello stato di salute del prodotto
I prodotti sono organismi viventi che possono stare bene o ammalarsi. Per assicurarti di essere sempre consapevole dello stato di salute del tuo prodotto e di poter identificare e risolvere eventuali problemi, dovrai monitorare il “battito cardiaco” del prodotto sotto forma di un pannello di controllo sullo stato di salute del prodotto.
Come risultato del monitoraggio, potresti notare cali o picchi nelle metriche fondamentali del prodotto e nei KPI, come WAU o la frequenza d'uso, che richiedono un'analisi, oppure potresti vedere che il coinvolgimento degli utenti sta diminuendo gradualmente, segnalando che il tuo prodotto ha bisogno di un rinnovamento.
Fortunatamente, un pannello di controllo sullo stato di salute del prodotto è qualcosa che puoi creare facilmente utilizzando qualsiasi strumento di analisi aziendale (ad es. Mixpanel o Amplitude).
Monitoraggio delle metriche fondamentali del prodotto con Mixpanel
I pannelli di controllo in Mixpanel sono costituiti da più rapporti correlati disposti uno accanto all'altro. Per un pannello di controllo sullo stato di salute del prodotto, puoi prendere in considerazione la creazione dei seguenti rapporti:
- DAU, WAU o MAU per l'azione fondamentale (ad es. ascoltare una canzone in streaming su Spotify). La scelta tra questi tre indicatori dipende dalla frequenza naturale dell'azione fondamentale. Per lo streaming di canzoni, sarà giornaliera, quindi la scelta ricadrà sui DAU.
- Frequenza d'uso (DAU/WAU, WAU/MAU, ecc.). Questo mostrerà la percentuale di utenti coinvolti che tornano al tuo prodotto.
- Registrazioni nel tempo e conversioni da gratuito → a pagamento nel tempo. Devi tenere d'occhio questi due indicatori e assicurarti che crescano gradualmente.
- Abbandono. Questo è il numero di utenti che hai perso in un determinato periodo di tempo. Un aumento di questo valore dovrebbe preoccuparti.
- Fidelizzazione. Questo mostra il numero di utenti che sono rimasti con te dopo un determinato periodo di tempo (ad es. 90 giorni).
Ecco come apparirà un tipico pannello di controllo sullo stato di salute del prodotto in Mixpanel.
Puoi aggiungere liberamente al pannello di controllo qualsiasi altro rapporto aggiuntivo, se rappresenta lo stato di salute del tuo prodotto.
Esempio n. 5: prendere una decisione sul rilascio o meno quando il team QA ha trovato un problema grave nella versione
Una delle decisioni più difficili che dobbiamo prendere riguarda il via libera al rilascio. Ed è difficile perché le versioni sono quasi mai prive di errori. Le cose diventano ancora più complicate quando troviamo un errore in grado di danneggiare l'esperienza del cliente.
Ma perché è complicato? Se hai un errore grave, dovresti prima risolverlo e poi rilasciare la versione, giusto? Beh, immagina di scoprire che al tuo team servirà un'altra settimana per risolverlo e che il team di marketing ha già preso impegni e fatto preparativi difficili da annullare.
In questa situazione, hai due possibilità:
- Dare il via libera al rilascio e affrontare le conseguenze dell'errore grave.
- Fornire al team di marketing un argomento convincente per posticipare il lancio.
Entrambe le opzioni sembrano negative. Ma non preoccuparti, c'è la possibilità che l'errore in questione abbia un impatto molto minore di quanto immaginavi e che tu possa rilasciare la versione senza molte conseguenze.
Per misurare l'impatto dell'errore, possiamo utilizzare i dati della nostra piattaforma di analisi del prodotto.
Utilizzo di Google Analytics per calcolare l'impatto dell'errore
Immagina di avere un bug che causa arresti anomali occasionali della tua app mobile su Android 6.0.1, compromettendo completamente il percorso del cliente. Per comprendere l’impatto di questo bug, dovremo conoscere il numero di utenti che utilizzano questa versione di Android.
Fortunatamente, oltre ai dati di utilizzo, Google Analytics è anche in grado di raccogliere e memorizzare dati sugli aspetti tecnici dei nostri utenti, come il tipo di dispositivo, la versione del sistema operativo, le dimensioni dello schermo, ecc.
Quindi, se apriamo il report “Dettagli tecnici” e selezioniamo l’opzione “Sistema operativo con versione”, scopriremo che solo l’1,2% dell’intera base utenti utilizza Android 6.0.1.
Sebbene questi dati siano già un’indicazione sufficiente per dare il via libera al rilascio, possiamo fare un passo ulteriore e calcolare anche il potenziale impatto finanziario verificando i ricavi che otteniamo dagli utenti di Android 6.0.1.
Se confrontiamo i ricavi totali tra “tutti gli utenti” e “utenti di Android 6.0.1”, vedremo quanto segue.
A quanto pare, gli utenti che subiranno arresti anomali dopo il rilascio non generano ricavi per noi. Pertanto, il rilascio della versione con il bug non avrà conseguenze finanziarie. Bonus!
Esempio n. 6: identificare i segmenti di utenti che meritano i tuoi sforzi di marketing
Non tutti i tuoi utenti sono uguali. Alcuni saranno utenti ad alto valore, che rappresentano la maggior parte dell’utilizzo del tuo prodotto (oltre alla maggior parte dei tuoi ricavi), mentre altri saranno inattivi, con poche speranze di coinvolgerli e monetizzarli.
Naturalmente, vorresti identificare gli utenti che possono generare il maggior ricavo per te e concentrare su di loro i tuoi sforzi di marketing. Ma come puoi farlo?
Puoi sfruttare i dati delle analisi del tuo prodotto identificando diversi segmenti di utenti e confrontando le loro principali metriche di utilizzo e monetizzazione.
Analisi dei segmenti con Amplitude
I segmenti sono gruppi di utenti che condividono una caratteristica comune. Puoi creare segmenti in base a:
- Piattaforma (ad esempio, utenti Mac e Windows). Avevo un prodotto per il quale gli utenti Mac avevano un LTV superiore del 30% rispetto agli utenti Windows.
- Area geografica (ad esempio, utenti dalla Francia e dalla Grecia). A seconda del prodotto, la monetizzazione potrebbe essere efficace in alcuni Paesi e insufficiente in altri.
- Data di registrazione (ad esempio, utenti che si sono registrati a novembre e a gennaio). Immagina che la tua campagna del Black Friday abbia avuto un enorme successo. Hai raggiunto le persone giuste e il tuo segmento di novembre ha un LTV molto più alto rispetto agli altri mesi.
- Comportamento degli utenti o utilizzo di determinate funzionalità (ad esempio, utenti che riproducono i brani in ordine casuale e utenti che non lo fanno). Quando sviluppi una funzionalità, vuoi davvero che i suoi utenti mostrino un coinvolgimento e un LTV migliori. Altrimenti, la funzionalità non ha avuto successo e vale la pena eliminarla.
Ora creiamo un paio di segmenti in Amplitude e confrontiamoli.
Immagina di voler capire se vale la pena investire nel marketing in Giappone. Possiamo creare in Amplitude un segmento per gli utenti giapponesi in questo modo.
Successivamente, possiamo confrontare la frequenza degli acquisti degli utenti giapponesi con quella di tutti gli altri utenti.
Come possiamo vedere, gli utenti giapponesi effettuano più acquisti rispetto alla media. Pertanto, vale la pena chiedere al tuo team di marketing di rivolgersi al Giappone.
In sintesi
Le analisi del prodotto ti semplificano la vita come responsabile di prodotto, permettendoti di prendere decisioni di progettazione basate sui dati invece di affidarti esclusivamente alla tua intuizione e alle tue sensazioni.
Prendere decisioni informate basate sui dati delle analisi è un ottimo approccio, ma non dovresti fermarti qui. Alcuni degli altri ottimi strumenti che puoi utilizzare per diventare un responsabile di prodotto migliore includono:
- Cicli di feedback dei clienti per assicurarsi che tutti ascoltino la voce dei propri clienti.
- Wireframe di prodotto per iterare rapidamente sul design e senza complicazioni.
- PRD per allineare tutti sui dettagli di implementazione della funzionalità e molto altro.
- Corsi di analisi del prodotto sono risorse preziose e ad alto ritorno sull'investimento per rendere più efficace il tuo lavoro.
Oltre a leggere queste guide, puoi anche iscriverti alla nostra newsletter e lasciarci recapitare direttamente nella tua casella di posta tanti contenuti utili sulla gestione dei prodotti!