Зачем нужна продуктовая аналитика? Объясняем на яблоках

Основатель Airbnb Джо Геббиа в одном из подкастов рассказывал о том, как одно простое действие позволило увеличить выручку компании.

Платформа долгое время искала причину, почему арендодателям так сложно сдать квартиру. После тщательного анализа стало понятно, что проблема в фото. Владельцы просто не умели делать качественные снимки. А визуал – это первое, на что обращает внимание клиент. Компания взяла эту задачу на себя, и сегодня Airbnb – один из самых успешных стартапов современности.

Отсутствие или падение спроса – довольно частая проблема для любого бизнеса. Если интерес клиента к продукту падает, упадёт и выручка, замедлятся темпы роста, ухудшатся прогнозы инвесторов. Бизнесу придется корректировать и стратегию, и тактику. Своевременное выявление и устранение такого рода проблем – задача продуктовых аналитиков.

С продажами как с яблоками. Продакт – именно тот человек в команде, кто первым задает вопрос: «а почему?”. Их работа – понимать, почему »скачут” продажи и другие метрики, что привлекает или отпугивает клиентов, какие изменения улучшат продукт, а какие, наоборот, недопустимы.

В Mesto мы получаем регулярные запросы от тех, кто видит перспективы продуктовой аналитики для своего бизнеса, и тех, хотел бы освоить ремесло “продакта”.

Далее объясняем на пальцах на яблоках, что такое продуктовая аналитика и “с чем ее едят”.

Прежде всего она помогает понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, какие у них возникают сложности, что им нравится, а что нет. От этого зависит, придет ли к нам клиент еще раз, приведя с собой пятерых друзей, или отговорит десяток знакомых от любого контакта с нашим продуктом.

Теперь по пунктам. Зачем нужна продуктовая аналитика:

- позволяет лучше понять аудиторию;

- помогает в построении корректных стратегий;

- дает понимание, когда нужны изменения, когда начинать бить тревогу;

- позволяет выставлять корректные KPI;

- помогает оценить жизнеспособность гипотезы еще до ее проверки.

Инструменты продуктовой аналитики:

• анализ пользовательских сценариев;
• когортный анализ;
• сегментация пользователей;
• выбор критических метрик и наблюдение за ними по иерархии метрик;
• A/B тестирование, который позволяет понять, что дальше делать с продуктом… и т.д.

1. Аудиторные:

• Подсчет уникальных активных пользователей в день/месяц/год;
• Расчет «коэффициента прилипания»;
• Воронка конверсии – последовательные переходы пользователя на следующий этап в сайте или приложении.

2. Метрики выручки:

• GMV (Gross Merchandise Value) – Валовая стоимость товара – совокупная стоимость товаров, проданных на сайте без учета возвратов, обменов и скидок;
• Revenue – Выручка;
  
• ARPU (Average Revenue per User) – отношение выручки к количеству пользователей (или количеству платящих пользователей (RPPU)) .
  

3. Метрики устойчивости бизнес-модели:

• CAC – стоимость привлечения одного пользователя;
• CPI – стоимость привлечения одного пользователя с помощью платной рекламы;
  
• LTV – прибыль, которую приносит пользователь за все время работы с ним.
  

4. Метрики возвращаемости:

• Retention Rate – процент возвращающихся пользователей;
• Churn Rate –процент клиентов, отказавшихся от продукта.
  

Перечисленные выше группы метрик — не единственно верный способ распределения их по смыслу. При необходимости вы и сами можете в своей компании или продукте сгруппировать метрики наиболее подходящим для вас образом. Еще один инструмент, который поможет вам определить, что является ключевой метрикой вашего продукта, — это иерархия метрик. По ней же, к слову, имеет смысл в дальнейшем выстроить систему дашбордов.

Факторный анализ – помогает понять, что вызвало перемену в интересующей метрике. В целом, это и есть продуктовое исследование. Для его проведения нам необходимо выбрать факторы, влияющие на критический для нас показатель и определить степень этого влияния.

Этапы факторного анализа:

• Анализ набора данных, выгруженных посредством SQL/Python запроса/визуализатора данных/CRM – системы.
• Генерация гипотез, которые помогут «починить» метрику.

Когортный анализ – помогает изучить паттерны пользователей или построить график возвращаемости клиентов.

Этапы когортного анализа:

• Выбор когорты;
• Выбор метрики для отслеживания;
• Выбор временных интервалов.

Сегментация – разделение пользователей на группы или «сегменты», объединенные одним или несколькими общими признаками/паттернами в поведении.

Основные виды сегментаций:

• RFM – группы формируются с учетом давности последних платежей, частоты и величины чека.
• ABCDX – разделение пользователей, хотя бы раз совершивших покупку, на группы по степени ценности продукта для них:

• А – очень нужен, покупают быстро, много и часто;
• B – нужен, но есть возражения, платят много со средней частотой;
• C – есть потребность в продукте, но есть много возражений, ценность невысокая, платят мало, мучают отдел продаж и поддержки;
• D – долго думают и не покупают;
• X – готовы много платить за особенный продукт, которого у вас нет.

A/B тестирование – исследование пользовательского опыта, стандартный инструмент для сравнения контрольной группы элементов с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены для того, чтобы выяснить, какие из изменений улучшают целевой показатель.

Изучение кейсов применения продуктовой аналитики в современном бизнесе позволяет сделать обнадеживающий вывод, что успех – это не врожденный талант или исключительная интуиция. Это цифры и желание в них разобраться. Это правильное определение проблемы и умение интерпретировать данные. Наиболее точные решения в бизнесе (да и в жизни) принимаются только после умелой работы с информацией. Грамотный анализ того, что известно, сбережет кучу денег, нервов и времени.

Надеемся, эта обзорная статья о продуктовой аналитике поможет посмотреть на сложности в бизнесе немного иначе и понять, что увидеть истинную причину проблемы – уже на 50% ее решить. Остальное – дело техники. В нашей подписке на Boosty вы найдете полную версию вебинара со ссылками на полезные источники, кейсы и презентацию. И не забудьте про партнерскую скидку для Местных от Product Star.

Материал по итогам вебинара “Все о продуктовой аналитике” Марины Михеевой, эксперта компании ProductStar - действующего партнера Mesto.

Автор Екатерина Царанова

Редактор Мариям Тамбиева