De 8 viktigaste måtten för användarengagemang att spåra och mäta

En central utmaning för ett Product-led growth-företag (PLG) är att definiera vilka mått för användarengagemang man ska fokusera på. För med ett strategiskt tillvägagångssätt för att analysera engagemangsmått kan du förbättra hela kundresan och stärka ditt resultat.

I den här artikeln utforskar vi vilka mått för användarengagemang som är viktigast och tittar på hur du kan integrera produktdata med insikter över olika kanaler för att driva en mer meningsfull analys.

Mått för användarengagemang avslöjar omfattningen av och sättet på vilket användare interagerar med din produkt. Kvalitativa och kvantitativa insikter visar det värde användarna får från din produkt och belyser källorna till det värdet.

Engagemangsmått fokuserar på användaraktivitet och interaktion, medan retentionsmått mäter lojalitet. De är dock sammankopplade. Mer engagerade användare blir ofta produktförespråkare med tiden. Detta beror på att engagerade användare utvecklar en djupare koppling till produkten och hittar ett värde och en tillfredsställelse som de vill dela med andra. Enligt en rapport från Bain & Company är kunder som engagerar sig i ett varumärke 50 % mer benägna att rekommendera det. Engagerade användare är mer benägna att förespråka en produkt eftersom deras positiva upplevelser bygger förtroende och lojalitet, vilket gör dem till naturliga ambassadörer för varumärket i sitt nätverk

Användarmått låter dig förstå kundbeteende i stor detalj. Genom att bygga ut användarresan kan du förstå vilka funktioner människor älskar och återvänder till, och vilka områden av din produkt de har svårt med. Detta innebär att du kan vidta åtgärder för att motverka kundbortfall och öka intäkterna.

När du integrerar produktdata med mått för användarengagemang över olika kanaler, till exempel via en produktanalysplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics, blir potentialen ännu större. Ditt marknadsföringsteam kan till exempel förbättra kampanjer med insikter om vilka funktioner människor älskar, eller ditt kundsupportteam kan proaktivt åtgärda vanliga problem.

Genom att ge dig en komplett bild av användarbeteendet hjälper mått för användarengagemang dig att anpassa din produktfärdplan. I synnerhet med en enkel självbetjäningslösning för analys kan olika team samarbeta för att möta användarbehov och bygga lojalitet.

Här är de viktigaste måtten för användarengagemang och en formel för hur du beräknar dem. Därefter utforskar vi, mer ingående, hur du kan integrera dessa i en kundanalysstrategi som låter dig förbättra användarengagemanget över tid.

Product Engagement Score kombinerar flera engagemangsindikatorer för att visa hur användare interagerar med och får värde från din produkt. Du kan beräkna den genom att räkna ut följande:

Medan din PES ger en indikation på den övergripande produkthälsan och engagemanget, ger även de enskilda aspekterna användbara insikter. Genom att till exempel titta på adoptionsgraden kan du återkoppla till ditt marknadsföringsteam om vilka segment av dina användare som är mest engagerade. Detta gör att du kan öka merförsäljning och uppgraderingar.

Formel: Adoptionsgrad + stickiness-grad + tillväxttakt / 3

Produktadoptionsgrad visar hur många av dina funktioner användare engagerar sig i och hur många användare som engagerar sig i alla produktens funktioner. Säg till exempel att det finns 5 funktioner involverade i att köpa en produkt i din e-handelsapp, och om en användare bara interagerar med 2 av dem under ett köp, skulle de ha en adoptionsgrad på 40 %.

Med programvara för beteendeanalys som Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du ange faser för att definiera adoptionshändelser. Sedan kan du skapa flernivåtrattar för att visualisera användarens resa genom flera adoptionshändelser. Detta låter dig optimera varje område av din produkt och kundsupport för att öka engagemanget mer precist.

Formel: Nya aktiva användare / totalt antal användare x 100

Din engagemangsgrad för produkt-onboarding visar hur effektivt användare slutför din onboarding-process. Du kan mäta den genom att beräkna hur många som slutför en viss händelse, såsom en interaktiv genomgång eller handledning.

Med denna kunskap kan du förbättra din engagemangsgrad för produkt-onboarding genom att återkoppla till ditt kundsupportteam. Genom att använda en intuitiv produktanalysplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du skicka dem lättförståeliga rapporter på minuter.

Formel: Användare som slutför onboarding / totalt antal användare x 100

DAU och MAU är användarmått som visar hur många aktiva användare du har på daglig eller månatlig basis. Efter att du har definierat vilken händelse du kommer att räkna som ”användning” har du en utgångspunkt att referera tillbaka till när du gör ändringar i din produkt. Som vi utforskade tidigare kan du också dela din DAU med din MAU för att förstå hur ”klibbig” din produkt är.

Att förbättra DAU och MAU innebär att analysera data över olika kanaler. Du behöver till exempel förstå vilka kanaler som driver de mest engagerade användarna för att kunna koncentrera dina marknadsföringsinsatser.

Formel: Total MAU = Antal användare som slutför en definierad åtgärd inom en månad

Total DAU = Antal användare som slutför en definierad åtgärd inom en dag

Genomsnittlig MAU / Årlig MAU = Summan av varje månads aktiva användare / 12

Detta mått för användarengagemang mäter hur väl du ökar antalet aktiva användare i din produkt genom att bedöma hur stor andel av användarna som når en aktiveringsmilstolpe. Denna milstolpe kan vara allt från att göra ett första köp till att använda en viss funktion.

Du kan bättre förstå och förbättra din aktiveringsgrad genom att segmentera dina användare i kohorter inuti en produktanalysplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics. Detta låter dig personalisera ditt tillvägagångssätt baserat på de unika behoven hos olika användarkohorter.

Du kanske till exempel skapar en kohort av användare som var högst engagerade från start och en annan som använder din produkt relativt sällan. Detta skulle påverka ditt företags marknadsförings- och kundsupportinsatser, eftersom du skulle kunna merförsälja mer avancerade funktioner till de mer engagerade och anta ett mer utbildningsfokuserat tillvägagångssätt för de senare.

Formel: Användare som nådde en aktiveringsmilstolpe / totalt antal användare

Funktionsadoptionsgrad spårar hur många användare som har antagit en specifik funktion. För att beräkna den mest exakt behöver du ta hänsyn till hur många som har exponerats för din funktion, aktiverat den och använt den flera gånger. Du bör även titta på användningen av kärnfunktioner för att förstå om dina huvudfunktioner är tillräckligt intuitiva eller om dina användare behöver hjälp.

För att förbättra din funktionsadoptionsgrad kan du experimentera med att förenkla onboarding-processen, skicka regelbundna påminnelser och tillhandahålla personaliserat stöd i appen.

Formel: Användare av en specifik funktion / totalt antal användare

Att spåra hur många som konverterar från att använda din produkt gratis till att betala är nyckeln till att förstå hur dina engagemangsinitiativ fungerar. En högre konverteringsgrad indikerar att fler förstår värdet av din produkt genom din provperiod, dina marknadsföringskampanjer och din kundsupport.

Att förbättra konverteringsgraden från provperiod till betalande kräver att man utnyttjar data över olika kanaler för att få insikter om användarpreferenser och smärtpunkter genom hela kundresan. Med Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du till exempel spåra hur effektivt ditt marknadsföringsinnehåll är på att driva konvertering av specifika segment eller kohorter.

Formel: Användare som konverterar till betalande eller premium / totalt antal användare på freemium

Net Promoter Score indikerar hur sannolikt det är att dina användare rekommenderar din produkt till andra. Dina mest engagerade användare kommer att ranka högt när du ställer dem en fråga som ”På en skala från 0 till 10, hur sannolikt är det att du rekommenderar den här produkten till en vän?” De med en poäng på 6 eller högre kallas förespråkare, medan de under 6 kallas kritiker.

Du kan öka din Net Promoter Score genom att vårda relationerna med dina befintliga användare. Genom att till exempel låta ditt marknadsföringsteam skapa ett lojalitetsprogram för dem som redan är engagerade i din produkt kan du öka sannolikheten att de rekommenderar dig till andra.

Formel: % förespråkare − % kritiker

Även om dina produktdata kan ge dig en uppfattning om hur engagerade dina användare är, kan de lämna dig med frågor. Du kanske undrar varför människor engagerar sig i vissa funktioner och inte andra, till exempel, eller varför vissa segment är mer aktiva än andra.

För att besvara många av dessa frågor behöver du en lösning som för samman data över olika kanaler. Genom att använda en produktanalysplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics, som ligger ovanpå ditt datalager, kan du komma åt exakta kundsupportdata, såsom antalet och typerna av supportärenden som skapats, för att förstå problem som kan hålla tillbaka engagemanget.

På samma ställe kan du se marknadsföringsanalys för att få insikter såsom vilka kanaler som driver aktivering.

Du kommer också att kunna: