Hva er produktbruksanalyse? En omfattende guide

24. juli 2024

Få rikere innsikt i produktbruksanalysen din for å forstå hvordan kundene dine bruker produktene dine i dag og forutsi hva de kan komme til å bruke i morgen.

Etter mange år med å sjonglere flere analyseverktøy er jeg nå mer opptatt av om produktbeslutningene våre faktisk påvirker kundelojalitet og inntekter.

For de fleste produktteam tar kritiske beslutninger basert på ufullstendige data.

Du har kanskje Mixpanel som viser funksjonsbruk, Google Analytics som sporer trafikk og Salesforce som fanger opp kundeinteraksjoner, men å koble brukeratferd til forretningsresultater føles umulig.

Når atferdsdata ligger i siloer, sliter selv de smarteste teamene med spørsmål som:

«Hvilken onboarding-flyt gir kundene med høyest livstidsverdi?»

eller

«Hvorfor fører lignende engasjementsmønstre til helt ulike lojalitetsrater?»

Dette er ikke bare et rapporteringsproblem. Det begrenser aktivt produktdrevet vekst.

Hvis du er produktsjef eller dataleder som sammenligner analyseløsninger eller prøver å rettferdiggjøre en oppgradering av den nåværende teknologistakken din, viser denne guiden hvorfor warehouse-native-tilnærminger overgår tradisjonelle punktløsninger.

Hva er produktbruksanalyse?

Produktbruksanalyse innebærer å samle inn og analysere data om hvordan brukere samhandler med det digitale produktet ditt, og går utover overflatiske måltall for å forstå atferdsmønstre som forutsier forretningssuksess.

Dette omfatter sekvenser for funksjonsbruk, brukerflytmønstre, konverteringsøyeblikk og frafallspunkter. Siden dette feltet fortsetter å utvikle seg raskt, kan du støte på begreper som atferdsanalyse, produktintelligens eller brukeranalyse – alle peker mot den samme kjerneideen: å forstå brukeratferd for å drive produktbeslutninger.

Slik formulerte produkteksperten C. Todd Lombardo, forfatter av Product Research Rules, det under Product Excellence Ask Me Anything-webinaret:

Kvalitativ forskning hjelper oss å forstå hvorfor kundene bruker et produkt, og kvantitativ forskning hjelper oss å forstå hva de gjør. Kombinasjonen av disse to tingene gir deg mye kraft som produktsjef.

Den moderne analyseutfordringen

Tradisjonell analyse lar deg spore overflatiske måltall som sidevisninger og funksjonsbruk, men de kan ikke svare på avgjørende spørsmål om inntektspåvirkning eller kundens livstidsverdi uten å flytte sensitive data ut av lagrene dine.

Når atferdsinnsikt ligger atskilt fra kundekontekst, mister du kritiske koblinger:

  • Datasiloer og ufullstendig attribusjon: Team ser høyere lojalitet fra bestemte onboarding-trinn, men kan ikke identifisere hvilke anskaffelseskanaler som gir brukerne med størst sannsynlighet for å fullføre dem.

  • Sikkerhetsrisikoer og misvisende signaler: Å flytte data på tvers av systemer skaper utfordringer med regeletterlevelse, samtidig som synkende funksjonsbruk dukker opp før oppsigelse, og man overser at brukerne først kontaktet kundestøtte flere ganger.

  • Ressurssløsing og prioriteringsfeil: Team bruker uendelig med tid på å bygge datastrømmer for å koble sammen innsikt, mens lave bruksmåltall skjuler at små brukersegmenter genererer uforholdsmessig stor inntektsverdi.

  • Begrenset tilgang til forretningsmåltall: De viktigste måltallene, inkludert inntekter, livstidsverdi og frafallsindikatorer, kan ofte ikke analyseres fordi disse dataene aldri forlater lageret.

Hvordan skiller produktbruk seg fra markedsføringsanalyse og BI

1
Markedsføringsanalyse fokuserer på anskaffelse ved å måle kampanjeeffektivitet og konverteringstrakter. Men sporingen stopper vanligvis etter den første konverteringen, og overser reisen etter anskaffelse der produktdrevet vekst skjer.
2
Forretningsintelligens sentreres rundt operasjonell rapportering ved bruk av organisasjonsomfattende data fra CRM- og økonomisystemer. BI-plattformer utmerker seg på strategisk innsikt, men sliter med detaljert atferdsanalyse.
3
Produktbruksanalyse bygger bro over disse gapene ved å fokusere på atferd etter anskaffelse og koble brukerhandlinger til forretningsresultater som kundelojalitet, ekspansjonsinntekter og kundens livstidsverdi.

Det er derfor smarte team tar en warehouse-first-tilnærming og bygger komponerbare datastakker som bygger bro mellom tidligere siloiserte kunde-, produkt- og forretningsdata.

Fordeler med produktbruksanalyse

Produktbruksanalyse gir innsikt som setter produkt- og brukerteam i stand til å allokere ressurser strategisk, forbedre brukeropplevelser og drive produktvekst.

La oss se nærmere på de fire største fordelene.

1. Ta trygge datadrevne beslutninger

Enhetlig analyse fjerner gjetting ved å gi helhetlig innsikt som kobler brukeratferd til forretningsresultater.

I stedet for å se at funksjon X har lav bruksgrad, forstår du at kunder som tar i bruk funksjon X har 40 % høyere livstidsverdi, genererer 25 % mer ekspansjonsinntekt og hovedsakelig kommer gjennom bestemte anskaffelseskanaler, noe som muliggjør trygg ressursallokering basert på målbar forretningseffekt.

2. Avdekke brukerfrustrasjoner og optimalisere opplevelser

Atferdsanalyse avdekker friksjonspunkter brukerne aldri ville rapportert, men den virkelige verdien kommer av å koble innsikt til den bredere kundekonteksten.

Tenk deg bruksdata som viser at brukere forlater en funksjon etter den første interaksjonen. Analysert isolert antyder dette et UX-problem. Men kombinert med kundestøttedata kan du oppdage at disse brukerne finner alternative arbeidsflyter og blir superbrukere som driver ekspansjonsinntekter.

3. Forbedre produktets klebrighet og kundelojalitet

Å forstå hvilke atferder som korrelerer med langsiktig engasjement krever at man analyserer bruksmønstre sammen med komplette data om kundens livssyklus.

Du kan oppdage at brukere som tar i bruk tre bestemte funksjoner i løpet av den første uken viser 60 % høyere lojalitet etter seks måneder. Med enhetlige data ser du også hvilke markedsføringskanaler og kundesegmenter som med størst sannsynlighet fullfører denne aktiveringssekvensen.

4. Koble produktatferd til forretningsresultater

Enhetlige plattformer muliggjør innsikt som: «Kunder som fullfører den forbedrede onboarding-flyten viser 25 % høyere ekspansjonsinntekt innen seks måneder, med sterkest effekt blant enterprise-kunder som er anskaffet gjennom direktesalg.»

Viktige KPI-er og måltall for produktbruk å spore

Å overvåke viktige KPI-er for produktbruk gir deg en overordnet følelse av hvor godt produktet ditt leverer verdi til brukerne, og hjelper deg å oppdage eventuelle problemer. Men du må spore de riktige og kunne koble kvantitative data til «hvorfor» bak tallene.

Selv om de spesifikke måltallene vil variere ut fra produktet og målene dine, er her noen av de viktigste å spore:

1
Aktive brukere og engasjementsmåltall: Daglige, ukentlige og månedlige aktive brukere gir grunnleggende indikatorer, men verdien deres mangedobles når de ses sammen med kundeegenskaper og forretningsytelse. Spor disse etter kundesegment, anskaffelseskanal og ansiennitet. Brukere som er anskaffet gjennom content marketing kan vise lavere innledende DAU (daglige aktive brukere), men høyere langsiktig engasjement sammenlignet med betalt anskaffelse.
2
Funksjonsbruk og bruksmønstre: Overvåk bruksgrader (andel brukere som prøver hver funksjon) og engasjementsdybde (bruksfrekvens og kombinasjoner) for å forstå hvilke kapabiliteter som leverer verdi. Analyser mønstre etter kundesegment, selskapsstørrelse og bruksområde for å identifisere muligheter for målrettet funksjonspromotering eller prioritering av utvikling.
3
Konverterings- og aktiveringsmåltall: Aktiveringsrater måler hvor effektivt nye brukere når meningsfulle verdimilepæler som korrelerer med kundelojalitet. Definer aktivering basert på atferd som forutsier langsiktig suksess, ikke bare kontooppsett. Time-to-value-måltall viser hvor raskt brukere oppnår ønskede resultater, og korrelerer direkte med tilfredshet og sannsynlighet for lojalitet.
4
Brukerstier og frafallsanalyse: Flytanalyse avdekker hvordan folk navigerer i produktet ditt, og fremhever vanlige suksesstier og frafallspunkter. Kohortanalyse sporer atferdsendringer over tid og avdekker engasjementsmønstre som forutsier langsiktig suksess.

Proff-tips:

Andrew Caplan, Head of Growth hos Postscript, delte sine erfaringer om viktigheten av å spore aktivering:

Å bli enige om hvordan en vellykket «aktivert» konto så ut og forstå alle de enkelte handlingene for å komme dit, gjorde at vi kunne løfte onboardingen av nye brukere til neste nivå. Teamet er i stand til tydelig å prioritere ideer og prosjekter siden vi alle er enige om hvordan suksess ser ut. Dette aktiveringsmåltallet gir enorm avkastning for brukerne våre og selskapet vårt.

Bygge en effektiv strategi for produktbruksanalyse

Selv med de riktige måltallene på plass krever det å maksimere verdien av bruksanalyse en bevisst tilnærming.

Bruk de følgende tre tipsene for å sikre at du kan omsette analyse til strategisk, handlingsorientert innsikt.

1. Justere analyse etter forretningsmål

Knytt analysestrategien til konkrete mål:

  • Redusere frafall: Fokuser på ledende indikatorer på manglende engasjement og atferd som korrelerer med kundelojalitet.

  • Drive ekspansjon: Spor mønstre for funksjonsbruk som forutsier muligheter for mersalg.

  • Forbedre aktivering: Analyser onboarding-flyter som korrelerer med langsiktig engasjement.

  • Optimalisere anskaffelse: Koble atferd etter konvertering til anskaffelseskilder, og identifiser kanaler som gir kundene med høyest livstidsverdi.

2. Lage en moderne, enhetlig datastakk

Skylagre for data som Snowflake, BigQuery og Redshift samler inn førstepartsdata fra alle berøringspunkter – produktinteraksjoner, markedsføringskampanjer, salgsaktiviteter og kundestøttesamtaler.

Warehouse-native-analyse opererer direkte på enhetlige data med kapabiliteter som sikrer ytelse i stor skala:

  • Smart sampling leverer raske resultater for ad hoc-utforskninger

  • Automatisk materialisering optimaliserer hyppige spørringsmønstre

  • Spesialisert optimalisering håndterer millioner av hendelser effektivt

3. Demokratisere datatilgang

Selvbetjeningsfunksjoner setter produktsjefer, markedsførere og kundesuksessteam i stand til å utforske data uten å være avhengige av analytikere for hver eneste spørring.

Prosessintegrasjon bygger analyse inn i veikartplanlegging, funksjonsprioritering og ytelsesgjennomganger.

Som Brian Balfour, tidligere VP of Growth hos Hubspot, uttrykker det:

Etter hvert som du får ny innsikt fra dataene dine, åpner det døren for nye spørsmål.

Warehouse-native-fordelen

Her er det jeg tror på: «Selskaper må bringe analysen dit dataene deres ligger, ikke omvendt.»

Warehouse-native-analyse gir fem kjernefordeler:

Attribusjon av forretningsresultater: Test direkte mot måltall i lageret ditt uten kompliserte datastrømmer.
Utforskning i sanntid: Generer kohortinnsikt umiddelbart, og reduser tiden fra spørsmål til handlingsorientert innsikt.
Tverrkanalanalyse: Analyser e-postkampanjer, CRM-måltall og nettatferd i ett enhetlig miljø.
Sikkerhet og regeletterlevelse: Hold sensitive data i lageret ditt uten å gå på akkord med innovasjon og styring.
Datakonsistens: Eliminer plattformavvik når alle jobber ut fra de samme lagerdataene.

Ta neste steg

Muligheten til å kombinere analyse med dine konsoliderte kundedata åpner nye muligheter for eksperimenteringsdrevet vekst:

  • Kjør eksperimenter med dine komplette kundedata i stedet for fragmenterte måltall

  • Ta beslutninger basert på reelle forretningsresultater som inntekter og livstidsverdi

  • Skaler eksperimentering på tvers av produkter og funksjoner med enhetlig måling

  • Mål effekt gjennom kontrollerte tester som betyr noe for interessentene

Tross alt tilhører fremtiden de teamene som eksperimenterer mot komplette kundedata og måler reell forretningseffekt.