Что такое продуктовая аналитика

Необходимо следить за показателями продукта, чтобы не терять пользователей и прибыль. Важно понимать, какие функции нравятся клиентам, а каких не хватает, что вызывает неудобство и не дает совершить покупку. На эти и другие вопросы позволяет ответить продуктовая аналитика. В статье разберем, что это, какие инструменты и методы она использует.

Продуктовая аналитика — это сбор, анализ и интерпретация данных о цифровом продукте. Например, сайт, мобильное приложение или маркетплейс. Продуктовая аналитика дает представление о том, как пользователи взаимодействуют с продуктом, удобен ли интерфейс, решает ли он задачи клиента. Процесс анализа помогает понять, что следует улучшить, чтобы больше пользователей совершали покупки.

Отличие от бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика нужна, чтобы проанализировать все процессы компании: в итоге повысить эффективность работы и увеличить прибыль. Такая аналитика влияет на бизнес на стратегическом уровне. Продуктовая же аналитика — это про планирование и разработку стратегии только для продукта.

Цель бизнес-аналитики — проанализировать собранные и уже обработанные данные, сделать прогнозы текущей ситуации. Цель продуктовой аналитики — усовершенствовать продукт и пользовательский опыт. Для анализа берут различные метрики: маркетинговые, финансовые, пользовательские. Все это помогает оптимизировать бюджет на разработку и рекламу.

Задачи продуктового аналитика

Аналитика помогает привлечь новую аудиторию и удержать текущую, сократить расходы и увеличить продажи. Для этого специалист, который занимается продуктовой аналитикой, должен выполнять следующие задачи:

Собирать данные. Специалист собирает информацию о пользователях, какие экраны он просматривает, какими функциями пользуется чаще, а какие ему не нужны вовсе. Определяет, как аудитория взаимодействовала с сайтом или приложением, когда именно, сколько времени это заняло. Также аналитику нужно определиться, где и как хранить данные, чтобы можно было быстро их проанализировать.

Выбирать нужную информацию, готовить данные для анализа. Не вся информация о действиях пользователя важна для задачи: аналитику нужно определить, что является важным, а на что не следует обращать внимание. Поэтому он определяет метрики, прописывает соотношения между различными показателями, смотрит на динамику в разных срезах. Например, если продукт — интернет-магазин, нужно следить за количеством продаж и отказов, временем после которого пользователь добавил товар в корзину и оформил заказ.

Проанализировать данные. На этом этапе продуктовый аналитик оценивает выбранные показатели, тестирует гипотезы, формирует эксперименты, строит прогнозы на основе данных.

Визуализировать данные. Эта задача помогает другим участникам команды понять полученные результаты. Для этого на дашбордах демонстрируют основные показатели, гипотезы, что и почему стоит изменить в продукте. Аналитику важно понять, в каком виде и какие данные показать команде, чтобы ей было проще принять эффективные решения.

Примеры вопросов, на которые поможет найти ответ продуктовая аналитика:

1. Почему в этом месяце было меньше покупок через сайт, чем в прошлом.
2. По каким причинам новая фича в приложении не пользуется популярностью.
3. Из-за чего многие пользователи оставляют корзины в интернет-магазине неоплаченными.
4. Какие функции необходимы клиентам для удобства использования.
5. Как увеличить глубину просмотра сайта.
6. Какие разделы сайта более популярны и почему.
7. Куда лучше инвестировать маркетинговый бюджет, в какой рекламный источник.

Принципы

Гибкость. Продуктовая аналитика нужна не для того, чтобы просто собирать данные: важно использовать их в работе. Поэтому необходимо определить, какие показатели действительно помогут принять решения. И так как процесс анализа должен быть непрерывным, при выборе инструментов и методов убедитесь, что вы сможете менять план измерений при необходимости.

Автономность. Во многих компаниях аналитикой занимаются конкретные эксперты. Важно, чтобы если они уходят из команды, новый ее член мог использовать данные для своей работы и без проблем вникнуть в них.

Доступность. Данные должны быть просты для понимания всеми членами команды, поэтому важно представлять их в доступном виде. Так, чтобы не было разночтений при принятии решений об изменении продукта.

Методы и инструменты продуктовой аналитики

Среди распространенных методов выделяют:

• группировка пользователей по релевантным признакам, например, региону, возрасту, покупкам в текущем месяце, и отслеживание поведения в продукте;
• выстраивание последовательности действий пользователя и автоматическое отслеживание;
• a/b-тесты: то есть сравнение реакции на изменение какой-либо составляющей продукта, например, кнопки заказа;
• коммуникация с пользователями для выявления проблем;
• измерение показателей продукта.

Нужные метрики: количество активных пользователей за месяц (MAU), отношение количества пользователей, совершивших нужное действие, к общему числу (конверсия), сумма, которую тратит каждый пользователь на продукт (LTV) и так далее.

Какие инструменты продуктовой аналитики понадобятся специалисту:

Excel. Программа нужна для простых расчетов, сортировки и фильтрации данных. Еще в ней строят сводные таблицы и дашборды, визуализируют результаты.

SQL. Язык программирования для работы с базами данных. Знания этого языка позволяет писать запросы, извлекать и анализировать информацию. А также вычислять статистические показатели.

Python. Этот язык программирования нужен для более глубинного анализа больших данных, а также автоматизации процессов.

Google Analytics и Яндекс.Метрика. Инструменты для отслеживания действий пользователей. С их помощью можно сделать отчеты о количестве посетителях, просмотрам, конверсии, поведенческих показателях и так далее.

Mixpanel. Позволяет выстраивать интерактивные отчеты о популярных функциях. Еще определяет типы клиентов в базе и механику их поведения.

Power BI. Инструмент для визуализации данных. В нем можно создавать дашборды, диаграммы и прочие элементы для восприятия информации. Также в удобно интегрировать данные из других программ, например, Excel.

Сквозная аналитика MANGO OFFICE. Позволяет анализировать конкретные рекламные кампании, каналы продаж, источники трафика и как клиенты проходят воронку продаж. Учитывает вклад всех рекламных каналов в привлечение клиента. Помогает объективно оценить, как работает каждая площадка.

Выводы о продуктовой аналитике

• Продуктовая аналитика — это процесс сбора и анализа данных для определения, как пользователи взаимодействуют с продуктом. Информация помогает понять, что следует улучшить в продукте, чтобы он приносил больше прибыли.
• Распространенные методы: отслеживание действий, сегментация базы, построение маркетинговой воронки, тестирование, опросы, измерения показателей.
• Необходимые инструменты: Excel, Python, Google Analytics и Яндекс.Метрика, SQL, Power BI и другие.