12 produktmålinger å følge med på for suksess

Datasynlighet er avgjørende for produktdrevet vekst, men å bestemme hvilke produktmålinger man skal følge med på kan være en tidkrevende prosess.

Følger du med på for få målinger, ender du opp med et ufullstendig bilde av produktet og kundene dine. Følger du derimot med på for mange målinger uten struktur, ender du opp med informasjonsoverbelastning.

I denne guiden gir vi en liste over de viktigste produktmålingene alle organisasjoner bør følge med på for å støtte bærekraftig vekst. Vi utforsker også hvorfor-et bak hver av disse målingene for å hjelpe deg å bygge mer strategiske prosesser. Til slutt ser vi på hvordan du kan bygge et komplett bilde av både data inne i og utenfor produktet med Optimizely Warehouse-Native Analytics.

Enkelt sagt lar produktmålinger deg ta bedre beslutninger. De lar deg kontinuerlig justere strategien din gjennom hele produktets livssyklus for å drive bærekraftig vekst.

I de tidlige fasene av produktutvikling kan dette se ut som å teste produkthypoteser mer effektivt og identifisere potensielle problemer før de eskalerer. Når du så begynner å se mer engasjement, kan du begynne å se på å introdusere nye funksjoner som treffer målgruppen din.

Med den rette tilnærmingen til produktmålinger kan du tilpasse deg markedsendringer og brukerproblemer proaktivt. Og med studier som viser at 67 % av frafallet kan forhindres dersom problemer løses tidlig, er det tydelig hvor viktig dette er.

Å gjennomføre sanntidsanalyse lar deg tilpasse deg markedsendringer og brukerproblemer raskere. Men å følge med på atferdsanalyse på tvers av kanaler er nøkkelen til å bygge et mer komplett bilde.

Uten å integrere analyser utenfor produktet sammen med produktmålingene dine, kan du gå glipp av avgjørende innsikt. For eksempel kan du oppleve et plutselig fall i daglige brukere som ikke kan forklares med produktdata alene, men som kan forstås med innsikt fra kundeservice.

På denne måten er produktmålinger og kundeinnsikt også avgjørende for å samle team mot felles mål. De gir et felles språk som du kan bruke til å samordne avdelinger og engasjere interessenter.

Med så mye data tilgjengelig på tvers av ulike kanaler er det avgjørende å finne innsikten som passer med din spesifikke produktvisjon og vekstplan.

I den innledende planleggingen er det viktig å være klar over at noen målinger kan virke viktige i begynnelsen, men faktisk fører til lite fremdrift eller handling. Disse regnes som forfengelighetsmålinger.

Et vanlig eksempel på dette er tid på siden. Tatt isolert og uten kontekst, kan en høy tid på siden bety at en besøkende ble engasjert av nettstedet ditt eller at de lot skjermen stå på og den gikk i hvilemodus.

Nøkkelen til å bestemme hvilke produktmålinger man skal følge med på er å velge en produktanalyseplattform (som Optimizely Warehouse-Native Analytics) som gjør det enkelt for deg å:

AARRR-«pirat»-målingsmodellen er den vanligste innen produktanalyse. Og selv om du kan eksperimentere med andre rammeverk som Dave McClures AARRR-modell for å fokusere tettere på fastholdelsesmålinger, gir AARRR et solid fundament for de fleste PLG-selskaper.

Bokstavene representerer hvert trinn i brukerreisen og står for:

Gjennom neste del utforsker vi hvilke målinger du bør følge med på i hver kategori og hvilken innvirkning det å følge disse kan ha på produktengasjementet og veksten din. Vi ser også på hvordan du kan følge med på disse produktmålingene.

Anskaffelsesmålinger gir deg innsikt om når noen først begynner å bruke produktet ditt. De hjelper deg å forstå hvor effektivt du tiltrekker nye brukere til produktet ditt og hvilke kanaler som er mest vellykkede med å drive trafikk.

En av de viktigste produktmålingene for alle programvareorganisasjoner, dette er raten nye brukere blir onboardet inn på produktet ditt med. Å beregne anskaffelsesraten sammen med attribusjonsrelatert markedsanalyse kan vise deg hvilke kanaler som er mest effektive i kampanjene dine.

Slik beregner du den: Antall anskaffede brukere / angitt tidsperiode

Dette er det gjennomsnittlige beløpet selskapet ditt bruker på å skaffe en ny kunde. Å overvåke dette lar deg vurdere effektiviteten av markedsførings- og salgsinnsatsen din. Du kan også sammenligne disse mot bransjestandardene som publiseres på nett.

Slik beregner du den: Totale kostnader (markedsføring + salg) / Antall nye kunder

Aktiveringsmålinger brukes til å måle stadiet der brukere får verdi ut av produktet ditt; anskaffelse refererer vanligvis til en registrering eller en konverteringshendelse.

DAU og MAU er de sentrale engasjementsmålingene som indikerer hvordan brukerbasen din vokser og hvordan de responderer på forbedringer du gjør i produktet. Det ser på hvor mange aktive brukere du har på daglig eller månedlig basis.

Du må fastslå hvordan engasjement ser ut og koble dette med spesifikk innsikt i brukeratferd før du kan følge med på DAU/MAU på en meningsfull måte.

Slik beregner du dem: Total MAU = Unike aktive brukere på én måned + tilbakevendende brukere på én måned

Total DAU = Unike aktive brukere på én dag + tilbakevendende brukere på én dag

Gjennomsnittlig MAU/Årlig MAU = Summen av hver måneds aktive brukere / 12

Denne måler hvor godt du øker antallet aktive brukere i produktet ditt ved å se på hvor mange som fullfører en bestemt milepæl i løpet av onboarding-prosessen. En plattform for sosiale medier kan for eksempel analysere hvor mange som legger til sin første venn.

Aktiveringsraten fungerer som en vekstdriver og hjelper deg å forstå hvordan du kan forbedre fastholdelsen din. Du kan også sammenligne mot bransjestandarder.

Slik beregner du den: Antall brukere som fullførte milepælen / totalt antall brukere x 100

Dette er tidsvinduet mellom at en bruker registrerer seg for produktet ditt og fullfører sin første aktiveringsmilepæl. Ved å forstå dette sammen med å kartlegge kundereisen kan du identifisere problemer som hindrer brukere i å se verdien av produktet ditt. Dette kan for eksempel være et problem under onboarding.

Slik beregner du den: Aktiveringstidsstempel − registreringstidsstempel

Funksjonsadopsjon måler interaksjon med en bestemt funksjon i stedet for med produktet ditt som helhet. Dette hjelper deg å forstå hvor mye verdi du tilfører brukerne dine; til syvende og sist hjelper det deg å øke fastholdelsen. Jo flere funksjoner en bruker tar i bruk, desto mindre sannsynlig er det at de forlater produktet ditt helt.

Slik beregner du den: Antall kunder som tar i bruk funksjonen / antall totale kunder) x 100

Fastholdelsesmålinger gir deg innsikt i evnen din til å holde brukere engasjert over en lengre periode. Du kan kombinere dette med kvalitative data i form av tilbakemeldinger fra brukerne dine for å iterere og forbedre.

Fastholdelsesraten danner grunnlaget for å forstå hvor mange brukere som fortsetter å bruke produktet ditt over en viss tidsperiode. Herfra, ved å bruke en analyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics, kan du bygge ut mer detaljerte rapporter for å identifisere hvor de faller fra.

Slik beregner du den: Antall brukere ved slutten av tidsperioden - antall brukere anskaffet i løpet av tidsperioden / totalt antall brukere ved begynnelsen av perioden

Denne lar deg forstå hvor mange brukere som forlater produktet ditt i løpet av en bestemt periode. Ved å gjøre det kan du sammenligne mot bransjerater og identifisere om du kanskje har et problem med høyt frafall.

Herfra kan du gjennomføre en frafallsanalyse. Dette inkluderer vanligvis å segmentere brukere som ikke engasjerer seg like mye med produktet ditt, å forutsi fremtidig frafall basert på tidligere mønstre, og å teste strategier for å redusere det.

Slik beregner du den: Antall kunder som forlot i løpet av en periode / Totalt antall kunder ved starten av perioden x 100

Henvisningsmålinger handler om evnen din til å oppmuntre eksisterende kunder til å henvise nye. Dette kan hjelpe deg å forstå hvor effektivt produktet ditt er til å støtte kunder ved å illustrere hvor lojale de er.

Ved å følge med på henvisningshendelser og -kilder kan du forstå hvor mange av de totale salgene eller anskaffelsene dine som er gjort av henvisninger. Inne i Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du ta dette et skritt videre og forstå driverne bak henvisningene dine.

Slik beregner du den: Antall henviste kjøp / antall totale kjøp x 100

Dette er prosentandelen av henviste leads som blir kunder. Å forstå denne målingen lar deg optimalisere henvisningskildene dine.

Slik beregner du den: Antall henviste leads som konverterte / totalt antall henviste leads) x 100

Inntekt er det ultimate målet i AARRR-modellen for målinger, og skisserer den finansielle suksessen til produktet ditt.

Dette er beløpet en gjennomsnittskunde bruker i løpet av hele forholdet sitt til deg. Å forstå dette hjelper deg å lære hvor mye du bør betale for å tiltrekke kunder, og analysert på individnivå kan det gjøre deg i stand til å identifisere de mest lojale brukerne dine.

Slik beregner du den: CLTV = Gjennomsnittlig ordreverdi x kjøpsfrekvens x kundens levetid

Denne målingen er det totale inntektsbeløpet produktet ditt genererer hver måned. Særlig for abonnementsbaserte selskaper er den avgjørende for å få innsikt i vekstbanen. Den er også springbrettet du graver dypere fra for å forstå inntektstrender som svingninger i abonnementsregistreringer, oppgraderinger, nedgraderinger og oppsigelser.

Slik beregner du den: Antall kunder x beløpet hver kunde betaler per måned

Med den rette produktanalyseplattformen kan du utnytte produktmålinger til å drive bærekraftig vekst.

Optimizely Warehouse-Native Analytics lar deg få en 360-graders oversikt over brukeratferd, både inne i og utenfor produktet ditt, og bygge en komplett forståelse av kundereisen for å peke ut forbedringer og potensielle problemer. I én plattform kan du forstå inntekt og fastholdelse på kontonivå, fritt utforske svar på spørringer og fleksibelt modellere enhver entitet og relasjon.