9 wskaźników wzrostu napędzanego produktem + jak ich używać

Wzrost napędzany produktem okazał się jedną z najskuteczniejszych strategii budowania i rozwijania produktów cyfrowych. Jednym z głównych powodów jego sukcesu jest silne poleganie na analityce danych przy podejmowaniu trafnych decyzji.

Jeśli więc obecnie szukasz lepszych sposobów na osiągnięcie sukcesu dzięki wzrostowi napędzanemu produktem, ten artykuł pomoże Ci wykorzystać jego oparte na danych zalety poprzez śledzenie i monitorowanie właściwych wskaźników.

Znaczenie PLG dla firm SaaS

Istnieje powód, dla którego wzrost napędzany produktem zyskał tak dużą popularność, szczególnie w obszarze produktów SaaS. Dzięki strategii PLG możesz pozyskiwać nowych klientów i zwiększać przychody w bardzo zrównoważony i przystępny cenowo sposób.

PLG jest zrównoważone, ponieważ ludzie nie polegają wyłącznie na Twoich kampaniach marketingowych, aby polubić i kupić Twój produkt. Zamiast tego strategia opiera się na umożliwieniu użytkownikom korzystania z Twojego produktu w rzeczywistych warunkach (często bezpłatnie, w zależności od Twojej strategii ustalania cen produktu), testowania najbardziej atrakcyjnych funkcji i (miejmy nadzieję) rozwiązywania za jego pomocą swoich problemów.

Gdy tylko zdadzą sobie sprawę, że Twój produkt może rozwiązać ich problemy, szala przechyla się na Twoją korzyść, a użytkownik zaczyna płacić za Twój produkt.

PLG jest przystępne cenowo , ponieważ Twój produkt działa jak kanał marketingowy samoobsługowy dla użytkownika. Tworząc wyjątkowe doświadczenia użytkownika, możesz przekonać użytkowników, że Twój produkt jest dokładnie tym, czego szukają, zamieniając ich w kontakty zakwalifikowane przez produkt (PQL).

Ponieważ Twój produkt wykonuje za Ciebie większość działań marketingowych, nie wydajesz prawie tak dużo na zespół sprzedaży i działania marketingowe związane z pozyskiwaniem klientów. Prowadzi to do znacznego obniżenia średniego kosztu pozyskania nowego użytkownika.

Skoro odświeżyliśmy sobie korzyści płynące z PLG, przyjrzyjmy się kluczowym wskaźnikom SaaS, które musisz mierzyć, aby upewnić się, że Twoja strategia wzrostu napędzanego produktem zmierza we właściwym kierunku.

Wskaźniki wzrostu napędzanego produktem: pomiar aktywacji

Podróż każdego użytkownika w produkcie PLG rozpoczyna się od aktywacji. Jest to proces, w którym ludzie konfigurują Twój produkt, rozumieją, jak wszystko działa (dzięki Twojemu procesowi wdrażania użytkowników do produktu!), wypróbowują jego podstawowe funkcje i poznają wartość Twojego produktu.

Sugeruję śledzenie następujących wskaźników w celu optymalizacji procesu aktywacji.

Uwaga: Aby pokazać Ci, jak skonfigurować śledzenie konkretnych wskaźników, posłużę się przykładami z użyciem Mixpanel, ale możesz swobodnie korzystać z innych narzędzi analityki produktu.

Wskaźnik nr 1: czas do uzyskania wartości

Zacznijmy od jednego z najważniejszych wskaźników wyprzedzających dobrej aktywacji — czasu do uzyskania wartości (TTV). Nie bez powodu używam określenia „wskaźnik wyprzedzający”. Oznacza ono, że poprawa tego wskaźnika poprawi ogólną aktywację.

TTV oznacza czas potrzebny użytkownikom na doświadczenie podstawowej wartości Twojego produktu. Im szybciej użytkownicy dotrą do podstawowej wartości produktu, tym mniejsze jest prawdopodobieństwo, że się znudzą i porzucą Twój produkt.

Aby obliczyć TTV, musisz śledzić dwa kluczowe momenty na ścieżce użytkownika:

1. Moment, w którym użytkownicy rejestrują się i zaczynają korzystać z Twojego produktu.
2. Moment, w którym wykonują działanie reprezentujące Twoją kluczową funkcję.

Przyjrzyjmy się teraz, jak utworzyć raport w Mixpanelu, który pomoże Ci zmierzyć TTV dla produktu SaaS do integracji, podobnego do Zapiera. W tym przypadku działanie wykonywane przez użytkowników w celu doświadczenia podstawowej wartości produktu to tworzenie i integrowanie.

Możemy więc utworzyć wykres lejka z dwoma krokami: „rejestracja” i „utworzenie integracji”.

Następnie ustawimy widok tego lejka jako „czas do konwersji”, który oblicza medianę czasu potrzebnego użytkownikom na przejście od pierwszego do drugiego kroku.

Oczywiście 24 dni, jak pokazano w tym raporcie, to zbyt długo i z całą pewnością stracisz użytkowników, zanim będą mogli sprawdzić swoje integracje.

Oznacza to, że coś jest bardzo nie tak z konfiguracją analityki (być może nie uruchamiasz właściwych zdarzeń) albo ze strategią aktywacji.

Wskaźnik nr 2: wskaźnik adopcji funkcji lub produktu

Kolejnym kluczowym wskaźnikiem dla produktów napędzanych przez PLG jest tempo, w jakim ludzie przyswajają funkcje Twojego produktu.

W PLG każda nowa funkcja powinna służyć konkretnemu celowi (np. wzmacnianiu kształtowania nawyku, aktywacji itp.). Aby funkcja wywarła wpływ, ludzie muszą najpierw ją przyjąć i zacząć aktywnie z niej korzystać.

Dlatego należy mierzyć wskaźnik adopcji funkcji i poprawić funkcję lub UX, jeśli jest zbyt niski.

Moje podejście do obliczania wskaźnika adopcji funkcji jest nieco kontrowersyjne i różni się od podejścia innych osób. Obliczam odsetek użytkowników, którzy użyli funkcji raz (co oznacza, że ją odkryli), oraz odsetek użytkowników, którzy użyli jej więcej niż dwa razy (co oznacza, że ją zaadoptowali).

W Mixpanelu można to osiągnąć, tworząc dwie kohorty.

Pierwsza kohorta, którą tutaj utworzyłem, służy do mierzenia odkrycia. Jako datę rozpoczęcia pomiaru wybrałem datę wydania tej funkcji.

W przypadku drugiej kohorty przedział czasowy to jednak „ostatnie 30 dni”, ponieważ używanie funkcji więcej niż dwa razy w ciągu kilku miesięcy raczej nie byłoby uznane za adopcję.

Następnie można utworzyć raport analityczny z niestandardowymi formułami, które obliczą wspomniane wyżej wartości procentowe, dzieląc te kohorty przez liczbę aktywnych użytkowników.

Zdrowy wykres adopcji i odkrycia będzie utrzymywał stałą liczbę osób, które odkryły funkcję, podczas gdy wskaźnik adopcji będzie stale rósł.

Metryka nr 3: Moment AHA!

Na koniec mamy świętego Graala wszystkich metryk aktywacji PLG — Moment AHA! Oznacza on punkt na ścieżce użytkownika, w którym czerpie on największą wartość z produktu i uświadamia sobie, że warto włączyć go do codziennej pracy.

Brzmi to nieco podobnie do TTV, prawda? Cóż, obie metryki dotyczą korzystania z kluczowej funkcji. Jednak czas do uzyskania wartości koncentruje się na pokazaniu opóźnienia między rejestracją użytkownika a użyciem przez niego tej funkcji, podczas gdy Moment AHA! pokazuje liczbę lub odsetek wszystkich użytkowników, którzy z niej skorzystali (spośród tych, którzy się zarejestrowali).

Aby utworzyć raport Momentu AHA! w Mixpanelu, zaczniemy tak samo jak w przypadku TTV i utworzymy lejek, w którym naszymi etapami będą „Rejestracja” i „Utwórz integrację”.

 W przeciwieństwie do TTV nie wybierzemy jednak wizualizacji „czas do konwersji”. Zamiast tego wybierzemy opcję „trendy lejka”.

Ta opcja pokaże zmianę współczynnika konwersji z Kroku 1 -> Kroku 2 w czasie.

Jak widać na tym wykresie, około 30% zarejestrowanych użytkowników tworzy integrację i dociera do swojego Momentu AHA!

Ponadto wydaje się, że wskaźnik ten ani nie rośnie, ani nie spada, ponieważ linia trendu na tym wykresie liniowym wydaje się pozioma.

Metryki zaangażowania

Zdrowy wskaźnik aktywacji to tylko część sukcesu. Jeśli chcesz, aby Twój produkt rozwijał się w sposób zrównoważony, musisz również upewnić się, że użytkownicy uwielbiają korzystanie z Twojego produktu, a zaangażowanie użytkowników i korzystanie z produktu są na zdrowym poziomie.

Oto, czego sugeruję używać do monitorowania kondycji korzystania z produktu.

Metryka nr 4: Moment nawyku

Kolejnym kluczowym kamieniem milowym, który użytkownicy powinni osiągnąć po doświadczeniu swojego Momentu AHA!, jest chwila, gdy wykształcą nawyk korzystania z produktu i trudno będzie im wykonywać swoje zadania bez niego.

W świecie PLG ten moment na ścieżce użytkownika nazywamy Momentem nawyku.

Podobnie jak w przypadku Momentu AHA! i TTV, interesują nas kluczowe funkcje produktu. W szczególności zwracamy uwagę na częstotliwość korzystania z nich przez użytkowników.

Można uznać, że dana osoba wykształciła nawyk korzystania z produktu, jeśli częstotliwość korzystania z jego kluczowych funkcji jest równa (lub przynajmniej zbliżona do) naturalnej częstotliwości występowania problemu u użytkownika.

Na przykład pracownicy zdalni zazwyczaj uczestniczą w co najmniej jednej telekonferencji w dni robocze. Zatem naturalna częstotliwość, z jaką potrzebują narzędzia podobnego do Zooma, to codziennie/w dni robocze lub 5d7 (5 dni w okresie 7 dni).

W rzeczywistości ludzie mieliby jednak dni bez spotkań lub układaliby swój harmonogram w taki sposób, aby nie każdy dzień roboczy obejmował rozmowy. Mielibyśmy więc użytkowników, którzy wykształcili nawyk korzystania z narzędzia do wideokonferencji za każdym razem, gdy muszą wykonać rozmowę związaną z pracą, z częstotliwością 4d7.

Dlatego w przypadku kamienia milowego momentu kształtowania nawyku zazwyczaj wybiera się częstotliwość nieco niższą niż naturalna częstotliwość występowania danego problemu.

Jeśli chodzi o narzędzia, których można użyć do pomiaru i wizualizacji tego zjawiska, zalecałbym poproszenie zespołu analityki danych o przygotowanie niestandardowego raportu w Tableau lub PowerBI, ponieważ narzędzia analityczne oparte na zdarzeniach (np. Amplitude lub Mixpanel) mają trudności z tworzeniem wykresów momentów kształtowania nawyku.

Wskaźnik nr 5: Wskaźnik utrzymania użytkowników

Utrzymanie użytkowników jest w rzeczywistości głównym powodem, dla którego chcesz kształtować nawyki wśród swoich użytkowników. Nawyki są bardzo trudne do przełamania, dlatego osoba, która ma nawyk rozwiązywania swoich problemów za pomocą Twojego produktu, będzie robić to przez bardzo długi czas (dopóki problem nie zniknie lub na rynku nie pojawi się produkt pięciokrotnie lepszy).

Aby zrozumieć, czy ludzie pozostają z Tobą w dłuższej perspektywie, musisz mierzyć ich utrzymanie.

Wskaźnik utrzymania pokazuje odsetek osób, które nieprzerwanie korzystały z Twojej aplikacji przez dłuższy czas. Na przykład 50-procentowy 7-dniowy wskaźnik utrzymania klientów oznacza, że połowa osób nadal korzysta z Twojej aplikacji po 7 dniach.

Aby zrozumieć długoterminowe trendy korzystania z Twojego produktu, musisz określić trzy elementy utrzymania użytkowników:

• Kluczowe działanie: Podobnie jak w przypadku innych wskaźników, będzie to podstawowa funkcja reprezentująca główną wartość Twojego produktu. 
• Częstotliwość: codziennie/co tydzień/co miesiąc itd. Ustawiając ten parametr, informujesz narzędzie analityczne, aby obliczało ciągłe korzystanie z funkcji na podstawie tego, czy jest ona używana co najmniej raz dziennie/tygodniowo/miesięcznie itd.
• Ramy czasowe: Jest to liczba kolejnych dni/tygodni, przez które ludzie korzystali z Twojego produktu. Tradycyjnie śledzi się utrzymanie D7, D28 i D90, aby wiedzieć, ile osób nadal korzysta z produktu po tygodniu, miesiącu lub kwartale.

Wyobraźmy sobie teraz, że zarządzasz usługą przechowywania danych online podobną do Dropboxa. Aby obliczyć wskaźnik utrzymania, wybierasz „Przesyłanie multimediów” jako kluczowe działanie, „Codziennie” jako częstotliwość, a D28 jako ramy czasowe.

Jeśli skonfigurujesz to wszystko w Mixpanelu, zobaczysz następujący widok.

Jak widzimy, krzywa utrzymania dla naszego produktu nie jest płaska i zbliża się do zera przy D28. Oznacza to, że w ciągu 28 dni tracimy wszystkich użytkowników i nie mamy żadnych użytkowników długoterminowych.

Naszym kolejnym krokiem powinno więc być ustalenie, dlaczego ludzie nas opuszczają, oraz naprawienie zidentyfikowanych problemów.

Wskaźnik nr 6: Wskaźnik odpływu użytkowników

Rozmawialiśmy o osobach, które z Tobą pozostają (co odzwierciedla wskaźnik utrzymania). Teraz czas porozmawiać o osobach, które tego nie zrobiły (co odzwierciedla spadek wskaźnika utrzymania w czasie).

Proces, w ramach którego użytkownicy rezygnują z Twojego produktu, nazywa się odpływem użytkowników. Mogą oni zastąpić Cię bezpośrednim konkurentem albo zacząć rozwiązywać swój problem za pomocą pośrednich alternatyw.

W obu przypadkach odpływ użytkowników to zjawisko, które należy aktywnie mierzyć, monitorować i ograniczać.

Tradycyjny wzór pomiaru odpływu użytkowników wygląda następująco.

Wygląda to całkiem prosto, prawda? Jeśli chcesz zmierzyć tygodniowy odpływ użytkowników, najpierw policz całkowitą liczbę użytkowników końcowych, których utraciłeś w ciągu ostatnich 7 dni, a następnie podziel ją przez liczbę użytkowników, których miałeś tydzień wcześniej.

Ten konkretny rodzaj odpływu jest przydatny, gdy pracujesz z finansami (np. mierzysz LTV lub analizujesz utracone przychody) albo gdy chcesz obliczyć ogólne tempo wzrostu bazy użytkowników (nowi użytkownicy – użytkownicy, którzy odeszli).

Wskaźnik ten nie pokaże jednak skuteczności Twojego produktu pod względem jego zdolności do rozwiązywania problemów użytkowników. W tym celu możesz obliczyć inny rodzaj odpływu, analizując liczbę osób utraconych od momentu zarejestrowania się i rozpoczęcia korzystania z Twojego produktu.

Jest on zasadniczo przeciwieństwem wskaźnika utrzymania i pozwala zobaczyć, ile osób tracisz w ciągu pierwszych kilku dni (diagnoza: słaba aktywacja i konfiguracja), a ile w ciągu pierwszych kilku tygodni (diagnoza: nieprawidłowe kształtowanie nawyku).

Jeśli chodzi o obliczanie liczby użytkowników, którzy odeszli, w Mixpanelu możesz utworzyć kohortę wyglądającą tak.

W tym miejscu zastosowałem długi przedział czasowy wynoszący 60 dni, zakładając, że pracujemy z produktem używanym co tydzień lub co dwa tygodnie. Jeśli Twój produkt jest używany codziennie, możesz również zastosować przedział 14-dniowy.

Metryki pozyskiwania

Jak dotąd omówiliśmy doświadczenie wdrażania produktu oraz zaangażowanie w produkt. Jednak świetna strategia PLG nie dotyczy wyłącznie tych dwóch elementów.

Musisz również wdrożyć i mierzyć pozyskiwanie użytkowników w aplikacji za pomocą pętli wzrostu.

W tym celu możesz rozważyć wykorzystanie następujących metryk.

Metryka nr 7: Wirusowość

Jednym z kluczowych czynników odróżniających strategię wzrostu napędzanego przez produkt od bardziej tradycyjnych strategii napędzanych sprzedażą lub marketingiem jest aktywne wykorzystywanie pętli wzrostu.

Pętla, w przeciwieństwie do lejka (śledzącego metryki pirackie), samoczynnie się wzmacnia. Oznacza to, że osoby pozyskane podczas pierwszej iteracji pętli pomogą Ci rozpocząć drugą iterację i pozyskać więcej osób. Osoby pozyskane podczas drugiej iteracji pomogą Ci przejść do trzeciej i tak dalej.

Jednym z najczęstszych rodzajów pętli wzrostu jest pętla wirusowa, która występuje, gdy ludzie udostępniają treści swoim znajomym lub współpracownikom za pomocą Twojego produktu (np. dokument w przypadku Dokumentów Google), a ci znajomi rejestrują się w Twoim produkcie, aby je wyświetlić lub wspólnie nad nimi pracować.

Nowo zarejestrowani użytkownicy będą udostępniać własne treści swoim znajomym, podtrzymując działanie pętli.

Aby zmierzyć skuteczność tej pętli poleceń, musisz obliczyć metrykę K, lepiej znaną jako współczynnik wirusowości.

Współczynnik K informuje, ilu nowych użytkowników mogą pozyskać Twoi obecni użytkownicy za pomocą funkcji udostępniania (lub podobnych funkcji).

Na przykład jeśli przeciętny użytkownik Dokumentów Google udostępnia swoje dokumenty pięciu osobom, a 60% z nich rejestruje się w produkcie, to współczynnik K dla funkcji udostępniania Dokumentów Google wynosi 5 x 60% = 3.

Liczba ta wskazuje, że każdy użytkownik Dokumentów Google może po prostu korzystając z Twojego produktu przyciągnąć trzech kolejnych użytkowników.

Trudno zmierzyć to za pomocą narzędzia analitycznego opartego na zdarzeniach, dlatego poproś zespół ds. danych o przygotowanie niestandardowego raportu BI.

Metryka nr 8: Mnożnik wzrostu

Wirusowość jest kluczową metryką, ale nie odzwierciedla rzeczywistego współczynnika konwersji modelu wzrostu i pętli SaaS. Powodem jest to, że wirusowość mierzy wyłącznie wynik pojedynczej iteracji pętli.

Wiemy jednak, że użytkownicy zarejestrowani podczas pierwszej iteracji rozpoczynają drugą iterację, udostępniając treści swoim znajomym i współpracownikom. Współczynnik wirusowości będzie miał zastosowanie do wszystkich tych osób, dlatego rzeczywista liczba użytkowników, których może pozyskać pojedynczy obecny użytkownik, jest sumą wszystkich nowych użytkowników ze wszystkich kolejnych pętli.

Aby to zmierzyć, wprowadzamy metrykę zwaną mnożnikiem wzrostu.

W powyższym wzorze V oznacza współczynnik wirusowości dla pojedynczej pętli. Jeśli więc masz produkt ze współczynnikiem V wynoszącym 0.8 (współczynników wirusowości powyżej 1 w rzeczywistym świecie należą do rzadkości), Twój mnożnik wzrostu wyniesie 5. Oznacza to, że każdy z Twoich użytkowników przyciągnie pięciu kolejnych użytkowników, zakładając, że pozyskani przez nich użytkownicy będą korzystać z funkcji udostępniania i podtrzymywać działanie pętli aż do jej wygaszenia.

To również należy mierzyć za pomocą rozwiązania BI.

Metryka nr 9: Wskaźnik rekomendacji netto

Nie jest to metryka pozyskiwania w ścisłym znaczeniu. Chciałem jednak uwzględnić ją tutaj, ponieważ odzwierciedla zadowolenie klientów i jest wskaźnikiem wyprzedzającym dla jednej z podstawowych pętli wzrostu PLG — pętli marketingu szeptanego (WOM). Nazwa tej pętli jest dość oczywista — ludzie korzystają z Twojego produktu, podoba im się on, opowiadają o nim znajomym, następnie ci znajomi zaczynają z niego korzystać i opowiadają o nim swoim znajomym, i tak dalej.

Nie możesz jednak naprawdę zmierzyć współczynnika wirusowości pętli WOM, ponieważ masz niewielką lub żadną wiedzę o tym, ile osób rejestruje się na podstawie rekomendacji pojedynczego użytkownika. Dlatego musisz polegać na wskaźnikach wyprzedzających, aby przewidywać i optymalizować działanie pętli. Jednym z najlepszych wskaźników do pomiaru WOM w tym przypadku jest wskaźnik rekomendacji netto (NPS).

Jest to prosty kwestionariusz, w którym pyta się, jak bardzo prawdopodobne jest (w skali od 1 do 10), że ludzie polecą Twój produkt swoim znajomym i współpracownikom. Następnie bierzesz wyniki tej ankiety i podstawiasz je do poniższego wzoru.

Promotorzy to osoby, które wybrały 9 lub 10 w skali, a krytycy to osoby, które wybrały 6 lub mniej.

Jeśli chodzi o przeprowadzenie tej ankiety, możesz poprosić zespoły ds. sukcesu klienta, aby zadawały to pytanie osobom, z którymi rozmawiają, poprosić zespół marketingowy o dodanie go do przepływów wiadomości e-mail z opiniami użytkowników albo wdrożyć rozwiązanie UX, dodając je do ścieżki klienta.

Runda bonusowa: finansowe wskaźniki PLG

Zanim zakończymy omówieniem KPI zespołu zajmującego się wzrostem napędzanym przez produkt, chciałbym krótko przedstawić ważne wskaźniki finansowe, które bierze pod uwagę typowa firma PLG.

Nowe przychody netto i przychody z ekspansji

Niezależnie od tego, czy mierzysz je miesięcznie (MRR), czy rocznie (ARR), warto podzielić nowe przychody na dwa składniki: przychody z ekspansji i nowe przychody.

Nowe przychody pochodzą od nowo pozyskanych klientów, natomiast przychody z ekspansji pochodzą od obecnych klientów, którzy zdecydowali się kupić więcej stanowisk lub przejść na wyższy plan (sprzedaż dodatkowa i krzyżowa).

Rozróżnienie tych dwóch kategorii pomaga lepiej planować i realizować wzrost przychodów, ponieważ ekspansję zazwyczaj łatwiej przeprowadzić, ale potrzebujesz stałego napływu nowych klientów, których później możesz rozwijać.

Odpływ przychodów netto

To pojęcie jest dość oczywiste. Ten wskaźnik pokazuje wysokość rocznych lub miesięcznych powtarzalnych przychodów, które utraciłeś z powodu odejścia klientów w określonym przedziale czasu.

Średni przychód na użytkownika (ARPU)

Ten wskaźnik to zasadniczo ARR podzielony przez liczbę płacących użytkowników. Firmy rozwijane dzięki produktowi wykorzystują go do dzielenia użytkowników na konkretne segmenty według zachowań użytkowników związanych z finansami (np. konsumenci, prosumenci i klienci wielkości przedsiębiorstwa) oraz do monitorowania na tej podstawie jakości pozyskiwania użytkowników (wzrost ARPU oznacza użytkowników lepszej jakości).

Wartość klienta w całym okresie jego życia (CLV)

ARPU ma jeszcze inne zastosowanie. Stanowi podstawę do obliczania wartości klienta w całym okresie jego życia. Obliczasz ją, dzieląc ARPU przez wskaźnik odpływu, a wynik reprezentuje całkowitą kwotę pieniędzy, jaką zarobisz na przeciętnym kliencie, zanim odejdzie.

Koszt pozyskania klienta (CAC)

Na koniec mamy koszt pozyskania pojedynczego płacącego klienta, czyli całkowitą kwotę wydaną na pozyskiwanie podzieloną przez liczbę pozyskanych klientów.

Wykorzystujesz CAC i CLV do oceny opłacalności swojego modelu biznesowego. Chcesz, aby CLV było wyższe niż CAC (dobrym punktem odniesienia jest 4x), aby mieć pewność, że nie działasz ze stratą.

Dane są świetne, ale nie lekceważ intuicji!

Może się wydawać nieco dziwne, że kończę przewodnik po wskaźnikach i analityce, prosząc cię o zaufanie własnej intuicji. Ale uwierz mi — to dobra rada.

Śledzenie właściwych wskaźników sprawi, że działania na rzecz wzrostu produktu będą znacznie skuteczniejsze. Nie powinieneś jednak nigdy opierać decyzji wyłącznie na danych. Nie zapominaj, że w danych ilościowych brakuje części jakościowych spostrzeżeń, które masz w głowie.

Dane są więc świetne, o ile wykorzystujesz je równolegle ze swoją „produktową intuicją”.

Nie zapomnij zasubskrybować naszego newslettera, aby otrzymywać więcej materiałów i przewodników dotyczących zarządzania produktem, a także najnowsze podcasty, wywiady i inne spostrzeżenia liderów oraz ekspertów z branży.