6 esempi reali di analisi del prodotto in azione

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 (compresa l’attività degli utenti, i dati finanziari, ecc.), della loro analisi e dell’adozione di decisioni quotidiane e strategiche sul prodotto basate sui risultati ottenuti.

L’uso degli strumenti di analisi del prodotto aumenta significativamente la qualità delle decisioni che prendi in qualità di product manager, poiché puoi sostenere e dimostrare le tue idee o soluzioni utilizzando i dati.

Essendo dati quantitativi, completano anche i dati qualitativi che hai raccolto attraverso le interviste ai clienti, offrendoti un quadro completo dello stato del tuo prodotto, nonché del comportamento degli utenti o dei clienti.

Puoi abilitare l’analisi del prodotto configurando uno strumento specializzato per l’analisi del prodotto che monitora l’attività dei tuoi utenti e ti invia report sulle interazioni degli utenti.

Questi strumenti aggregano poi i dati sulle azioni degli utenti raccolti dal tuo prodotto e ti permettono di creare report personalizzati per trovare risposte ad alcune delle domande che potresti avere sull’utilizzo del tuo prodotto.

Ora che sappiamo in cosa consiste l’analisi del prodotto, iniziamo a esplorare alcuni casi pratici di applicazione dell’analisi del prodotto.

Esempio n. 1: fare ordine nella tua interfaccia utente eliminando le funzionalità che nessuno usa

I prodotti eccellenti non sono quelli che hanno più funzionalità dei loro concorrenti. Infatti, nella maggior parte dei casi, i prodotti con troppe funzionalità diventano difficili da navigare per i loro utenti e impossibili da mantenere per il team di sviluppo del prodotto.

Per questo, i team di prodotto eccellenti fanno in modo che i loro prodotti abbiano solo funzionalità che aggiungono valore per gli utenti. A tal fine, aggiungerai sempre nuove funzionalità che pensi le persone utilizzeranno ed eliminerai quelle che sai non essere più utili.

Il dilemma successivo e più ovvio è 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 quella funzionalità. Supponendo che tu abbia configurato questi eventi per le funzionalità del prodotto che desideri misurare, tutto ciò che devi fare è creare un report sull’utilizzo di quella funzionalità.

Illustriamolo con un esempio. Immagina di guidare Spotify, il servizio di streaming musicale che molti di noi usano, e di voler capire se vale la pena eliminare la funzionalità di riproduzione casuale.

A questo scopo, creeremo un nuovo report di approfondimenti che avrà questo aspetto.

Qui abbiamo selezionato la funzionalità in questione, “Riproduzione casuale”, insieme alla funzionalità di riferimento (solitamente l’azione principale del tuo prodotto o la stella polare) con cui desideriamo confrontarla, in questo caso “Riproduci un brano”. Per entrambe abbiamo selezionato l’opzione “Conteggio DAU” per mostrare 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.

In base a queste statistiche di utilizzo, possiamo considerare la riproduzione casuale una valida candidata per essere rimossa e per fare ordine nella nostra interfaccia utente.

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Esempio n. 2: individuare e risolvere i problemi dell'esperienza utente che interrompono i flussi di configurazione o del momento AHA!

I primi passi che gli utenti compiono nel tuo prodotto avranno un forte impatto sulla loro fidelizzazione e sul loro valore nel tempo. Almeno, questo è ciò che ho osservato numerose volte nei prodotti che ho gestito.

Qualsiasi miglioramento nel processo con cui gli utenti configurano il tuo prodotto e raggiungono il loro momento AHA! si tradurrebbe infine in un livello più elevato di fidelizzazione.

Per maggiore chiarezza, gli utenti raggiungono il momento della configurazione quando hanno completato tutte le configurazioni necessarie al momento della registrazione (ad esempio, fornendo i dati della carta di credito e verificandoli 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, effettuando un trasferimento istantaneo con la tua app di pagamento).

È piuttosto comune che si verifichino problemi nell'esperienza del prodotto durante il percorso, con il risultato che un numero inferiore di persone raggiunge il momento della configurazione e quello della creazione di un'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 individuare i punti in cui gli utenti abbandonano il percorso, quali passaggi causano attrito e come migliorare la conversione.

Articolo correlato: 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 nei percorsi (compresi quelli che conducono 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 visualizzare la conversione degli utenti da un evento all'altro.

Ecco come appare un'analisi dell'imbuto per una pagina di registrazione di base con un singolo campo per l'indirizzo email e un pulsante di invio.

Per la nostra pagina di registrazione, monitoriamo gli utenti per questi eventi:

1. Visualizzazione della pagina di registrazione.
2. Inserimento dell'indirizzo email dell'utente nel campo.
3. Clic sul pulsante di invio.

Come possiamo vedere, più di 1.200 utenti hanno visitato la pagina di registrazione. Tuttavia, solo il 17% di questi 1.200 utenti ha inserito il proprio indirizzo email e il 90% di coloro che lo hanno fornito ha fatto clic sul pulsante di invio.

Questo imbuto ci indica che c'è qualcosa che non va nel campo dell'indirizzo email e che dobbiamo indagare per capire esattamente di cosa si tratta.

A questo scopo, possiamo effettuare test di usabilità della schermata di registrazione 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'indirizzo email, potresti scoprire che la convalida dell'indirizzo è frustrante e che gli utenti rinunciano dopo aver provato a inserire il proprio indirizzo email 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 appariscente che si è rivelata un fallimento totale (ovvero non ha migliorato l'utilizzo o lo ha addirittura danneggiato)? È successo almeno un paio di volte persino ai PM più competenti.

Poiché non sappiamo sempre se la funzionalità che abbiamo realizzato avrà successo o fallirà, è una buona idea distribuirla a un numero ridotto di utenti, verificare se la utilizzano (e se migliora metriche chiave come la fidelizzazione o il valore nel tempo) e, quindi, supponendo che abbia avuto successo, distribuirla a tutti gli altri.

Puoi eseguire sia il rilascio graduale sia la misurazione dell'impatto con una soluzione specializzata per l'analisi del prodotto che includa funzionalità essenziali di un software di analisi, come Amplitude.

Configurare ed eseguire esperimenti con un software avanzato di analisi del prodotto come Amplitude

Amplitude include una funzionalità avanzata chiamata Esperimenti. 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 ha realizzato 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 dell'attivazione iniziale del prodotto e che voglia aumentare il numero di persone che fanno clic su Riproduci e guardano il video. A questo scopo, hai progettato due soluzioni in cui il video appare in due sezioni diverse dell'attivazione 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 avviamo 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 considerarlo un successo o un fallimento. Per un tasso di conversione dell'apertura del video, direi che è un fallimento e che non vale la pena affrontare la complessità necessaria per implementarlo per tutti. Ma se il risultato di un esperimento fosse un aumento del 3,4% nella fidelizzazione, sarebbe un successo significativo.

Esempio n. 4: monitorare lo 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 riuscire a identificare e risolvere eventuali problemi, dovrai monitorare il “battito cardiaco” del tuo prodotto sotto forma di un cruscotto 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'indagine, oppure potresti vedere che il coinvolgimento degli utenti sta gradualmente diminuendo, segnalando che il tuo prodotto ha bisogno di un rinnovamento.

Fortunatamente, un cruscotto sullo stato di salute del prodotto è qualcosa che puoi creare facilmente utilizzando qualsiasi strumento di business intelligence (ad es. Mixpanel o Amplitude).

Monitoraggio delle metriche fondamentali del prodotto con Mixpanel

I cruscotti in Mixpanel sono costituiti da più report correlati che disponi uno accanto all'altro. Per un cruscotto sullo stato di salute del prodotto, puoi prendere in considerazione la creazione dei seguenti report:

• DAU, WAU o MAU per l'azione fondamentale del tuo prodotto (ad es. ascoltare una canzone in streaming su Spotify). La scelta tra questi tre dipende dalla frequenza naturale dell'azione fondamentale. Per lo streaming delle canzoni, sarà giornaliera, quindi sceglierai la 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. Vuoi 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 in questo indicatore 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 cruscotto sullo stato di salute del prodotto in Mixpanel.

Puoi aggiungere liberamente altri report al tuo cruscotto se rappresentano lo stato di salute del tuo prodotto.

Esempio n. 5: decidere se rilasciare o non rilasciare quando il team QA ha trovato un problema serio nella versione

Una delle decisioni più difficili che dobbiamo prendere consiste nel dare il via libera al rilascio. Ed è difficile perché i rilasci sono quasi mai privi di bug. Le cose diventano ancora più complicate quando troviamo un bug in grado di danneggiare l'esperienza del cliente.

Ma perché è complicato? Se hai un bug grave, dovresti prima risolverlo e poi rilasciare la versione, giusto? Beh, immagina di scoprire che il tuo team impiegherà un'altra settimana per risolverlo e che il tuo 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 del bug grave.
• Fornire al tuo team di marketing una motivazione valida per posticipare il lancio.

Entrambe le opzioni sembrano negative. Ma non preoccuparti, perché è possibile che il bug in questione abbia un impatto molto più ridotto di quanto immaginavi e che tu possa procedere con il rilascio senza molte conseguenze.

Per misurare l'impatto di un bug, possiamo utilizzare i dati della nostra piattaforma di analisi del prodotto.

Utilizzare Google Analytics per calcolare l'impatto di un bug

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 sapere quanti utenti utilizzano questa versione di Android.

Fortunatamente, oltre ai dati sull'utilizzo, Google Analytics è anche in grado di raccogliere e archiviare 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 rapporto “Dettagli tecnici” e selezioniamo l'opzione “Sistema operativo con versione”, scopriremo che solo l'1,2% dell'intera base di utenti utilizza Android 6.0.1.

Sebbene questi dati siano già un'indicazione sufficiente per dare il via libera al rilascio, possiamo fare un ulteriore passo avanti e calcolare anche il potenziale impatto finanziario controllando 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 contenente il bug non avrà conseguenze finanziarie. Un vantaggio!

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Esempio n. 6: identificare i gruppi di utenti che meritano i tuoi sforzi di marketing

Non tutti i tuoi utenti sono uguali. Alcuni saranno utenti intensivi che rappresentano la maggior parte dell'utilizzo del tuo prodotto (oltre alla maggioranza dei tuoi ricavi), mentre altri saranno inattivi e offriranno poche speranze di coinvolgimento e monetizzazione.

Naturalmente, vorresti identificare gli utenti che possono generare per te i ricavi più elevati e concentrare su di loro i tuoi sforzi di marketing. Ma come puoi farlo?

Bene, puoi sfruttare i dati di analisi del tuo prodotto identificando diversi gruppi di utenti e confrontando le loro principali metriche di utilizzo e monetizzazione. 

Analisi dei gruppi con Amplitude

I gruppi sono insiemi di utenti che condividono una caratteristica comune. Puoi creare gruppi 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 avere risultati inferiori 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 sia stata un enorme successo. Hai raggiunto le persone giuste e il tuo gruppo di novembre ha un LTV molto più elevato rispetto agli altri mesi.
• Comportamento degli utenti o utilizzo di determinate funzionalità (ad esempio, utenti che riproducono i brani in ordine casuale e quelli che non lo fanno). Quando sviluppi una funzionalità, vuoi davvero che i suoi utenti mostrino un coinvolgimento e un LTV migliori. In caso contrario, la funzionalità non è stata un successo e vale la pena eliminarla.

Ora creiamo un paio di gruppi in Amplitude e confrontiamoli.

Immagina di voler capire se vale la pena investire nel marketing in Giappone. Possiamo creare un gruppo in Amplitude per gli utenti giapponesi in questo modo.

In seguito, 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 e di non affidarti esclusivamente alla tua intuizione e alle tue sensazioni.

Prendere decisioni informate basate sui dati analitici è positivo, 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 assicurarti che tutti ascoltino la voce dei tuoi clienti.
• Schemi del prodotto per iterare rapidamente sulla tua progettazione e senza complicazioni.
• PRD per allineare tutti sui dettagli di implementazione della funzionalità e molto altro.
• Corsi di analisi del prodotto sono risorse preziose, con un elevato ritorno sull'investimento, per renderti più efficace nel tuo ruolo.

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