Продуктовая аналитика
Что пользователи делают в продукте.
Продуктовая аналитика для приложений, SaaS и онлайн-сервисов. Вместе с вашими разработчиками составляем план событий, а потом показываем, где пользователи начинают, возвращаются или бросают продукт, — чтобы решения принимались по тому, что люди делают, а не по самому громкому мнению на встрече.
Что входит в продуктовую аналитику
Вопросы к продукту
Договариваемся, какое действие пользователя для вас главное и что считать «начал пользоваться» и «остался». Для каждого отчёта записываем вопрос, на который он отвечает.
События и отслеживание
Составляем список событий, их параметров и идентификаторов пользователей и решаем, кто их внедряет. Проверяем правила согласия и то, что события в приложении и на сервере описывают одно и то же.
Воронки, когорты и удержание
Анализируем полные сценарии и осмысленные группы пользователей, отделяя регистрацию, первое использование и повторное, чтобы каждый вывод вёл к решению.
Эксперименты
Для каждого изменения продукта договариваемся, что должно улучшиться, почему и сколько ждать. Прежде чем считать изменение успешным, проверяем качество данных и другие объяснения.
Что получит продуктовая команда
- Словарь продуктовых показателей и спецификация отслеживания для разработчиков.
- Согласованные отчёты по воронкам, когортам и удержанию с заметками о качестве данных.
- Список вопросов к продукту по важности и простой порядок разбора экспериментов.
Какие метрики SaaS стоит отслеживать
Активация
Доля новых пользователей, которые дошли до первого ценного действия: готового проекта, первого отправленного счёта.
Удержание по когортам
Сколько пользователей из каждой недели регистрации остаются активными через одну, четыре и двенадцать недель.
Использование функций
Кто пользуется функцией, как часто и остаются ли эти пользователи дольше.
Переход на платный тариф
Где пользователи пробного периода уходят до оплаты и что платящие делали иначе.
Аналитика мобильного приложения начинается с плана событий
План событий — короткий документ, который разработчики могут внедрить, а аналитики — проверить. В нём записано:
- короткий список событий под вопросы о продукте, без записи каждого клика;
- единые названия и параметры для сайта, iOS и Android;
- идентификаторы, которые связывают анонимный визит, регистрацию и платный аккаунт;
- какие события отправляются с сервера — там, где важнее всего точность.
Как это может выглядеть
Регистраций много, а до первого готового проекта доходят единицы. Находим шаг, на котором люди уходят, и сравниваем группы пользователей, чтобы понять, что изменить в продукте.
Кому подходит продуктовая аналитика
Подходит
- SaaS-сервисам, приложениям и онлайн-сервисам, у которых достаточно пользователей, чтобы видеть закономерности.
- Продуктовым командам, которые спорят о функциях и хотят опираться на данные о поведении пользователей.
- Командам, которые собираются менять первые шаги пользователя или тарифы и хотят сначала получить исходные цифры.
Не подходит
- Маркетинговым каналам и окупаемости рекламы: для этого есть маркетинговая аналитика.
- Продукту до запуска, у которого ещё нет пользователей: отслеживание можно спланировать, но анализ придётся отложить до реального использования.
Продуктовая аналитика: от чего зависит стоимость
Стоимость и сроки называем в EUR после первого знакомства с вашими данными. Главные факторы такие.
Платформы
Одно веб-приложение проще, чем сайт и мобильные приложения, которым нужны общие события и идентификаторы.
Текущее отслеживание
Аккуратные события можно анализировать сразу; несогласованные сначала требуют нового плана.
Время разработчиков
Кто внедряет события и как часто выходят релизы.
Глубина анализа
Исходные значения ключевых метрик или постоянный разбор экспериментов.
Стоимость и сроки в EUR назовём после короткого брифа.Обсудить продуктовую аналитику
Частые ошибки: воронка и удержание без пользы
- Отслеживают всё подряд, а потом не находят ничего полезного в тысячах событий.
- Переименовывают события в релизе, никого не предупредив, и ломаются все отчёты.
- Нет общего идентификатора пользователя на сайте и в приложении, и один человек выглядит как двое.
- Объявляют эксперимент успешным по данным за несколько дней.
От событий к решениям по продукту
Каждый этап заканчивается результатом, который вы принимаете, прежде чем мы идём дальше.
Бриф
Договариваемся о вопросах к продукту, главном действии пользователя и о том, какие инструменты и данные у вас уже есть.
Разбор данных
Проверяем текущее отслеживание, пишем план событий и передаём его вашим разработчикам или команде Maxarium — отдельной компании-разработчику.
Сборка и сверка
Когда события проверены, строим воронки, когорты и отчёты об удержании и сверяем их с исходными данными.
Передача и разбор итогов
Разбираем выводы с командой, выбираем первое изменение продукта для проверки и договариваемся, как его измерить.
Что нужно от вас
Доступ к продуктовой аналитике или данным событий, короткое описание продукта и его пользователей, вопросы, о которых спорит команда, и связь с разработчиком, который может добавить или исправить отслеживание.
С вашей стороны нужен человек, который принимает продуктовые решения, ради которых собираются данные, — чтобы каждое отслеживаемое событие отвечало на вопрос, по которому кто-то будет действовать.
Продуктовая аналитика: частые вопросы
Сколько нужно пользователей, чтобы анализ имел смысл?
Воронки и удержание начинают показывать закономерности при нескольких сотнях активных пользователей в месяц. Если их меньше, дополняем данные интервью с пользователями и не делаем выводов по небольшим различиям.
Чем это отличается от маркетинговой аналитики?
Маркетинговая аналитика смотрит, откуда приходят пользователи и какие каналы окупаются. Продуктовая — что люди делают внутри продукта. Связывают их общие идентификаторы и единые правила расчёта.
Можно начать, если отслеживания ещё нет?
Да. Сначала пишем план измерений и список событий для разработчиков. Анализ начинается, когда события проверены или уже существующие данные могут ответить на вопросы.
С какими инструментами продуктовой аналитики работаете?
С распространёнными — Google Analytics, Amplitude, Mixpanel или PostHog, — а также с данными прямо из вашей базы. Используем то, что у вас уже есть, если оно отвечает на нужные вопросы.
Что почитать перед началом
Практические руководства: как подготовиться к проекту и на что смотреть.
- С 2006 года
- Письменный объём работ до старта
- Один контактный человек
- Ответ в течение 24 часов
На какой вопрос должны ответить цифры?
Опишите отчёты, которые собираете вручную, и откуда берутся данные. Ответим, зададим уточняющие вопросы и предложим первый шаг.
Первый ответ бесплатный и ни к чему не обязывает.