De 5 bästa verktygen för produktanalys 2024

Ett verktyg för produktanalys är ett strategiskt innehåll som gör det möjligt för företag att optimera sina produkter, förbättra användarupplevelsen och behålla konkurrenskraften på dynamiska marknader. Det utgör grunden för datadrivet beslutsfattande och kontinuerlig förbättring av produktupplevelsen.

Att välja rätt verktyg för produktanalys kan vara en utmaning. Marknaden är mättad med alternativ, och verktygen har ungefär samma funktioner. Den verkliga skillnaden handlar om ett verktygs förmåga att hantera dina specifika användningsfall och passa in i din teknikstack.

Om du letar efter ett produktanalysverktyg är det här 5 som bör finnas med på din lista 2024.

Olika typer av verktyg för produktanalys

Produktanalysverktyg kan delas in i två kategorier:

1. Helt vertikalt implementerade SaaS-applikationer
2. Warehouse-native analytics-plattformar för produktanalys

Amplitude, Mixpanel och Heap är exempel på helt vertikalt implementerade SaaS-applikationer. Dessa verktyg gör det möjligt för företag att samla in och hantera data och utföra analyser. Dessa händelser kan inkludera användarinteraktioner, systemhändelser, klick, inloggningar, inköp osv. De kan arbeta med datalager, men bara som ett sätt att flytta data in och ut ur sin SaaS-applikation. De kan inte beräkna direkt på datalagret.

Warehouse-native product analytics-plattformar arbetar direkt ovanpå datalager, vilket gör det möjligt för dem att gå utöver grundläggande produktinsikter och fördjupa sig i djup kund- och beteendeanalys. De uppstod för att lösa många av utmaningarna med de helt vertikalt implementerade SaaS-applikationerna, nämligen den fragmenterade analysen på grund av datasilor och bristen på affärskontext utöver produktinstrumentering. De kan slå samman valfritt antal händelseströmmar och sedan berika dem med all kunddata i lagret. Detta utgör nästa generation av plattformar för produktanalys.

Några viktiga skillnader mellan dessa två:

• Warehouse-native product analytics-verktyg kräver inte timmar av kodning i SQL för att svara på nästa fråga. Du kan skapa rapporter, göra slice-and-dice eller borra dig ner i all data i lagret, allt från ett gränssnittsstyrt gränssnitt.
• Helt vertikalt implementerade SaaS-applikationer har vanligtvis en händelsebaserad prissättningsmodell, vilket kan bli mycket dyrt när ditt företag växer och skalar upp.
• Helt vertikalt integrerade SaaS-applikationer kräver punkt-till-punkt-integrationer med andra affärsapplikationer. Detta resulterar i dataduplicering, en situation där posten för en användaråtgärd visas i SaaS-applikationen och alla andra applikationer eller databaser som den kopieras till. Dataduplicering gör det svårt att synkronisera data mellan olika system när data och system förändras. Detta gör att insikterna i allmänhet blir inkonsekventa och opålitliga. Lagerbaserade verktyg kräver inte att någon data flyttas och dupliceras, eftersom de beräknar direkt i lagret där datan redan finns. Detta är det enda tillförlitliga alternativet, och du kan vara säker på att du har en enda sanningskälla för alla dina affärsbeslut.

Allmänna kriterier för utvärdering av alla produktanalysverktyg

De utvärderingskriterier som du prioriterar beror på ditt företags användningsområde, men som en allmän tumregel är dessa 5 saker viktiga för alla tillförlitliga produktanalysverktyg.

Användarvänlighet

Till att börja med ska du leta efter ett rent användargränssnitt, tydliga introduktionssteg och stödjande guider för felsökning. Bläddra igenom deras webbplats för skärmdumpar av produkten och kontrollera om de erbjuder en gratis provperiod. Granska deras innehållsarkiv och dokumentation för att bedöma om de tillgängliga resurserna är tillräckliga för att få ut det bästa av deras produkt. Detta säkerställer användarvänlighet för dig som användare.

Lika viktigt är produktens användbarhet för team. Sök efter samarbetsfunktioner som rapportdelning och användarbehörigheter inom plattformen.

Ekosystem

Gör en inventering av de affärssystem som innehåller data om kundinteraktioner med dig och din produkt. Detta inkluderar affärssystem för marknadsföring, försäljning och support (t.ex. annonsplattformar, CRM etc.) och IT-plattformar (t.ex. CDP, datalager etc.). Engagera intressenter från olika team för att fastställa vilka data som krävs för analysen.

Med helt vertikalt integrerade SaaS-applikationer måste du leta efter alla punkt-till-punkt, versionsspecifika integrationer. Detta skulle kräva tillräcklig bandbredd för att hantera versionskompatibilitet över tid. Det kommer också att begränsa dig till affärslogiken för varje implementering.

Med warehouse-native analytics-verktyg försvinner denna huvudvärk. Om du redan har en centraliserad datastrategi har ditt datalager alla data du behöver för analys och aktivering.

Skalbarhet och prestanda

Utvärdera plattformens skalbarhet för att hantera dina nuvarande och framtida datavolymer. Tänk på faktorer som databehandlingshastighet, lagringskapacitet och förmågan att skala upp i takt med att ditt företag växer. Leta efter prismodeller som är oberoende av dina datavolymer för att undvika oväntade kostnader.

Styrning av data

Datastyrning är en uppsättning interna policyer och standarder som övervakar hur data samlas in, lagras, bearbetas och kasseras. Det primära målet med datastyrning är att säkerställa att data är korrekta, konsekventa, tillförlitliga och säkra, vilket möjliggör välgrundat beslutsfattande och stödjer organisationens mål.

Du kan utvärdera om ett produktanalysverktyg har datastyrning genom att:

1. Kontrollera funktioner för datakvalitetshantering
2. Utvärdera datalinje och hantering av metadata
3. Verifiera kontroller för dataåtkomst
4. Säkerställa verifieringskedjor och loggning
5. Utvärdera stöd för policy för styrning

Säkerhet och regelefterlevnad

Kontrollera om plattformen följer branschstandard för säkerhetspraxis och standarder för efterlevnad. Leta efter funktioner som datakryptering, åtkomstkontroller, autentiseringsmetoder, verifieringskedjor och loggning, certifieringar för regelefterlevnad, datamaskning och anonymisering för att skydda känslig information.

Om du har kunddata som ligger utanför din säkra företagsmiljö utgör det en betydande risk.

De 5 bästa verktygen för produktanalys 2024

1. NetSpring

NetSpring är specialbyggt för produkt- och tillväxtteam för självbetjäning av tratt, väg, kohort, retention och undersökande analys över alla produkt- eller kundaffärsdata i datalagret. Det är en lagerbaserad plattform som stöder alla de stora molnbaserade datalagren, inklusive BigQuery, Redshift, Databricks och Snowflake.

Produktens huvudfunktioner

1. Produkt- och kundanalys
   
   • Gå bortom grundläggande rapportering av produktmått.
   • Gör en sömlös strategisk förändring mellan rapporter och ad hoc-utforskning.
   • Gör analyser över alla dimensioner, när som helst.
2. Funktioner för självbetjäning
   
   • Få tillgång till ett rikt bibliotek med mallar för rapporter och ad hoc-utforskningar
   • Eliminera beroendet av data- och BI-team.
3. Flexibel modellering
   
   • Modellera över alla tabeller i ditt datalager.
   • Slå samman och berika flera händelseströmmar med omfattande kundkontext från offline-data.
   • Uttryck analytiska beräkningar av godtycklig komplexitet från ett UI-drivet gränssnitt.
4. Metriker som påverkar verksamheten
   
   • Definiera tvärfunktionella affärsmått (t.ex. koppla kampanjer och användning till intäkter)
   • Förstå hur beteendemönster driver meningsfulla affärsresultat.
5. Konsekventa insikter
   
   • Gör direkta sökningar i ditt datalager för att få tillförlitliga insikter.
   • Upprätthåll en enda källa till sanning.
6. Datastyrning och -integritet
   
   • NetSpring arbetar direkt i ditt lager och bevarar datastyrning och -integritet.

Fördelar

• Låg, förutsägbar prissättning
  

  NetSprings prissättningsmodell bygger på insikter, inte på händelsevolymer. Du kan komma igång för 49 USD/månad per plats - så enkelt är det.

• En enda källa till sanning
  

  Undvik inkonsekventa, fragmenterade analyser i Amplitude och BI-verktyg som Tableau eller Looker.

• Säkerställd styrning av data
  

  Utnyttja befintliga styrnings- och kvalitetskontroller av data i företagets centrala datalager.

• Minskad total ägandekostnad

• Undvik ytterligare ETL- eller omvända ETL-pipelines. Kontrollera avvägningarna mellan kostnad och prestanda baserat på dina krav.

Nackdelar

• Affärsteamen behöver stöd från datateamen för att få inloggningsuppgifter för åtkomst till datalagret
• Ett ytterligare leverantörsavtal krävs för produktinstrumentering
• Modelleringsflexibilitet introducerar några nya användargränssnittselement som kräver en liten inlärningskurva

Övergripande betyg

2. Amplitud

Amplitude är en helt vertikalt implementerad SaaS-applikation för produktanalys, en av de tidigaste i rymden. Den har omfattande funktionsuppsättningar som hjälper företag att förstå användarbeteende, optimera produktupplevelser och driva tillväxt. Amplitude syftar till att vara det centrala navet för data som kopplar produkten till marknadsföring, försäljning och andra funktioner.

Produktens funktioner som ingår

1. Beteendebaserad analys
   Med Amplitudes beteendeanalys kan företag spåra och analysera hur användare interagerar med deras produkter. Företag kan ställa in beteendemässiga triggers för att fånga upp specifika användaråtgärder eller mönster. Detta möjliggör spårning i realtid av kritiska händelser och möjliggör omedelbara svar, till exempel målgruppsinriktade meddelanden eller interventioner.
2. Analys av användarvägar och trattar
   Amplitudes analys av användarresor gör det möjligt för företag att visualisera och analysera vanliga användarresor, avslöja populära rutter och potentiella förbättringsområden. Trattar i Amplitude gör det möjligt för användare att analysera en sekvens av händelser som användare går igenom i en steg-för-steg-process. Detta hjälper till att identifiera avbrottspunkter och flaskhalsar i användarresorna, vilket möjliggör målgruppsinriktade optimeringar för att förbättra konverteringsoptimeringen.
3. Analys av kohorter
   Plattformen möjliggör avancerad segmentering av användare och kohortanalys. Kohortanalys grupperar användare baserat på gemensamma egenskaper eller åtgärder under en viss tidsram. Denna funktion hjälper företag att spåra och jämföra beteendet hos olika användarkohorter över tid, vilket ger insikter om mönster för kvarhållande av användare och användarengagemang.
4. A/B-testning
   Amplitude's Experiment-funktion gör det möjligt för produktteam att köra produktexperiment nativt. Det hjälper till att enkelt ändra produktupplevelser genom A/B-testning, progressiv leverans av funktioner och dynamiska upplevelser i produkten med hjälp av flaggor och SDK/REST API-kommunikation.
5. Samarbete och arbetsflöde
   Amplitude erbjuder samarbetsfunktioner som underlättar kommunikation och teamarbete inom plattformen. Team kan arbeta tillsammans med att analysera data, dela insikter och fatta välgrundade beslut tillsammans.
6. Customer Data Platform (CDP)
   CDP förenar användardata och gör det möjligt för företag att analysera, segmentera och personalisera kundupplevelser under hela kundresan. Detta har olika fördelar för teknik-, marknadsförings- och produktteam, som att förbättra datakvaliteten, upptäcka nya målgrupper och synkronisera beteendedata.

Fördelarna

• Intuitivt användargränssnitt
• Omfattande beteendeanalys
• Varje händelse i användarinteraktionen kan anpassas efter ditt användningsfall och spåras över olika resor och stadier
• Upptäcker avvikelser i produktdata och skickar varningar
• Direkta implementatörer för flera företags verktyg för marknadsföring, försäljning, produkt och data

Nackdelar

• För att få ett affärskontext för produktanalys måste data dupliceras in och ut ur Amplitude, vilket innebär att dataintegriteten kanske inte bevaras
• Stöder inte visuell ad hoc-datautforskning. Om du vill komma åt och utforska data som inte finns i Amplitude behöver du hjälp av datateknik- och BI-team för att duplicera Amplitude-data till datalagret så att BI-verktyg kan komma åt dem
• Kräver betydande bandbredd för att ställa in händelser och implementera med andra verktyg
• Händelsebaserad prissättning blir snabbt dyr när ditt företag växer, särskilt när vissa händelser aldrig ens analyseras. Att ta bort händelser är tidskrävande

Övergripande betyg

3. Mixpanel

Mixpanel är också en helt vertikalt implementerad SaaS-applikation för produktanalys. Det sticker ut från konkurrenterna genom att prioritera användarvänlighet. Det möjliggör enkel datavisualisering genom sitt gränssnitt.

Produktens huvudfunktioner

1. Händelsespårning och analys
   Mixpanel lägger stor vikt vid händelsespårning, vilket gör det möjligt för företag att övervaka och analysera specifika användarinteraktioner inom sina applikationer. Det möjliggör granulär spårning av händelser, vilket ger detaljerade insikter i användarnas beteende. Det går också att skapa användarprofiler och aggregera data som rör enskilda användare.
2. Analys av trattar
   Mixpanel är utmärkt för analys av trattar, vilket gör det möjligt för företag att visualisera och optimera flerstegsprocesser inom sina produkter. Den här funktionen är avgörande för att förstå användarnas konvertering och identifiera områden som kan förbättras.
3. Segmentering och kvarhållande av användare
   Företag kan skapa anpassade segmenteringar baserat på användarattribut eller beteenden och spåra hur många användare som stannar kvar över tid, vilket hjälper till att förstå användarlojaliteten.
4. A/B-testning
   Mixpanel tillhandahåller funktioner för A/B-testning, vilket gör det möjligt för företag att experimentera med olika variationer av sin produkt och mäta påverkan på användarupplevelsen. Denna funktion är värdefull för att optimera användarupplevelser och driva konverteringar.
5. Notifieringar och meddelanden
   Mixpanel innehåller meddelandefunktioner som möjliggör målgruppsinriktad kommunikation med användare baserat på deras beteende. Företag kan skicka personaliserade aviseringar, meddelanden i appen eller e-post till specifika användarsegment, vilket förbättrar användarengagemanget.

Fördelar

• Intuitivt användargränssnitt
• Stor vikt läggs vid mobilanalys, vilket ger djupgående insikter i användarnas beteende i mobilappar
• Flexibilitet i händelsespårning, så att användarna kan definiera och analysera anpassade händelser
• Detaljerade insikter i användarinteraktioner, vilket ger en djup förståelse för användarnas beteende och preferenser
• Utökningsbarhet i mallbiblioteket för självbetjäning av gemensamma rapporter för segmentering av händelser, tratt, väg, kvarhållande, påverkan etc.
• Implementatörer med stora företagsverktyg

Nackdelar

• För att få ytterligare affärskontext för produktanalys måste data dupliceras in och ut ur Mixpanel, vilket äventyrar dataintegriteten
• Stöder inte visuell ad hoc-datautforskning. Om du vill komma åt och utforska data som inte finns i Mixpanel behöver du hjälp av datateknik- och BI-team för att duplicera Mixpanel-data till datalagret så att BI-verktyg kan komma åt dem
• Kräver betydande dev-bandbredd för att konfigurera händelser och implementera med andra verktyg
• Händelsebaserad prissättning blir snabbt dyr när ditt företag växer, särskilt när vissa händelser aldrig ens analyseras. Att ta bort händelser är tidskrävande

Övergripande betyg

4. FullStory

FullStory erbjuder nu några grundläggande funktioner för produktanalys, men är mest känd för sessionsuppspelning och sin plattform för digitala upplevelser. De är specialiserade på att tillhandahålla en visuell uppspelning av användarsessioner, vilket gör det möjligt för företag att se exakt hur användare interagerar med deras digitala egenskaper (t.ex. webbplats, mobilapp, spelplattform). FullStory fokuserar på att ge en helhetsbild av användarresan genom att spela in och spela upp hela sessioner. Detta inkluderar musrörelser, klick, scrollning och andra interaktioner på skärmen.

Produktens huvudfunktioner i korthet

1. Uppspelning av sessioner
   FullStory erbjuder sessionsuppspelningsfunktionalitet, vilket gör det möjligt för företag att spela upp användarsessioner för att förstå exakt hur användarna interagerar med deras digitala egenskaper. Den här funktionen är värdefull för att visualisera användarupplevelsen och identifiera smärtpunkter eller områden som kan förbättras.
2. Klickkartor och värmekartor
   Genererar klickkartor och värmekartor som visualiserar användarinteraktioner, klick och rullningsbeteende på webbsidor. Den här funktionen hjälper till att identifiera populära eller problematiska områden på en webbplats eller i en applikation.
3. Spårning och rapportering av fel
   Plattformen spårar och rapporterar aktivt fel som användarna stöter på under sina sessioner.
4. Sökbara användarsessioner
   FullStory gör det möjligt för användare att söka och filtrera sessioner baserat på specifika kriterier, t.ex. interaktioner med vissa element eller felhändelser. Denna funktion effektiviserar processen att hitta relevanta sessioner för analys.
5. Analys av konvertering
   FullStory innehåller funktioner för att analysera och optimera konverteringstrattar. Företag kan spåra användarresor genom konverteringsprocesser, identifiera drop-off-punkter och fatta datadrivna beslut för att förbättra konverteringsgraden.
6. Signaler om frustration
   FullStory registrerar rage-klick, felklick, Javascript-fel och deadclicks för att identifiera mycket problematiska områden i produkten. Företag kan få insikter i hur ofta fel uppstår och hur stor inverkan de har, vilket hjälper dem att prioritera och lösa problem som påverkar användarupplevelsen.

Fördelar

• Användare kan registrera sig och börja titta på sessioner utan någon komplex installation
• Dashboarden är intuitiv och produkten är lätt att navigera i
• Omfattande analyser för både webbanalys och mobila plattformar
• Användare kan dela specifika sessioner, insikter eller rapporter för att effektivisera kommunikationen och beslutsfattandet
• Uttömmande API-bibliotek

Nackdelar:

• Begränsad uppsättning funktioner för produktanalys
• I starkt reglerade branscher kan företag behöva ta hänsyn till integritets- och regelefterlevnad när de använder verktyg för sessionsuppspelning
• Begränsade implementatörer
• Prissättningsmodell baserad på sessionsvolym och lagring av inspelningar gör det mycket dyrt när du skalar upp

Övergripande betyg

5. Heap

Heap är en annan helt vertikalt implementerad SaaS-applikation för produktanalys som hjälper företag att spåra och analysera användarinteraktioner på webbplatser och applikationer.

Viktiga funktioner i produkten

1. Automatisk spårning av händelser
   Autocapture är Heaps största faktor som gör skillnad. Det fångar automatiskt användarinteraktioner utan behov av manuell instrumentering. Allt du behöver göra är att lägga till JavaScript-kodavsnittet på din webbplats och Heap kan fånga olika användaråtgärder som knappklick, besök, svävningar etc. Detta gör det enklare för företag att samla in omfattande data om användarbeteende utan omfattande inställningar.
2. Retroaktiv analys
   Heap möjliggör retroaktiv analys, vilket innebär att användare kan definiera händelser efter att datainsamlingen har startat och fortfarande analysera historiska data. Denna flexibilitet kan vara värdefull när spårningsstrategin ska förfinas över tid.
3. Analys och segmentering av trattar
   Användare kan skapa konverteringstrattar för att visualisera och förstå de steg som användarna tar innan de slutför ett specifikt mål eller en konvertering. De kan segmentera sin publik baserat på olika attribut, vilket möjliggör en djupgående analys av specifika användargrupper eller beteenden.
4. Analys av arbetsinsats
   Effort Analysis analyserar alla användarinteraktioner (inklusive de odefinierade) och identifierar de insikter som påverkar användarupplevelsen mest. Detta används i sin tur för att definiera det genomsnittliga antalet interaktioner som användarna går igenom på en webbplats i ett visst flöde.
5. Sessionsuppspelning och sessionsvisning
   Användare kan se vad som händer i enskilda besökares/kunders sessioner. Detta ger en fullständig bild av alla interaktioner inom varje session som kan användas vidare för målgruppsinriktade förbättringsområden, för att skapa eller bekräfta hypoteser etc.

Fördelar

• Intuitivt användargränssnitt
• Heaps Event Visualizer låter användare utforska och definiera händelser med hjälp av ett peka-och-klicka-gränssnitt, vilket minimerar behovet av att utvecklaren ingriper
• Stöder analys av både webbplatser och mobilappar
• Erbjuder många integrationer till företagsverktyg för aktivering

Nackdelar

• Begränsat mallbibliotek för analys
• För att få ytterligare affärskontext för produktanalys duplicerar Heap Connect autofångade data till datalagret
• När data har kopierats till datalagret är affärsteamen starkt beroende av Data & BI-teamen för att skriva SQL och skapa rapporter
• Sessionsbaserad prissättning blir snabbt dyr när ditt företag växer

Övergripande betyg

Sammanfattningsvis

På grund av sin arkitektur kommer helt vertikalt integrerade SaaS-applikationer alltid att sakna den datatillgång, djupgående analys, anpassning och skalbarhet som krävs av moderna datadrivna företag. De kan ge en snabb, ytlig förståelse av produktanvändningen, men de är inte byggda för att blanda produktinsikter med bredare affärssammanhang.

Företag investerar i en centraliserad datastrategi för att ta itu med sådana utmaningar. Datalagret är nyckeln till denna strategi. I en sådan miljö är ett warehouse-native analytics-verktyg det perfekta valet, eftersom det garanterar att företagen arbetar med en enda källa till sanning.

För att kunna utvärdera produktanalysverktyg på ett effektivt sätt bör du överväga följande

1. 1. Användarvänlighet

Registrera dig för kostnadsfria experiment för att bedöma användarupplevelsen och snabbt utvärdera funktioner som ingår. NetSpring erbjuder en 14-dagars riskfri testperiod.

1. 1. Ekosystem

Börja med att göra en kartläggning av kundresan för att identifiera kontaktpunkter och affärssystem där kunddata genereras. Den här övningen bör omfatta affärs- och datateam som arbetar mot kunden. Har affärsteamen tillgång till dessa data från en central plats och kan de få produkt- och kundanalyser från ett enda verktyg? Om inte, hanterar datateamet nya datapipelines från en annan åtskild datasilo?

1. 1. Skalbarhet och prestanda

Bestäm nuvarande och beräknad volym och tillväxt för kunddata. Kartlägg det med mätvärden och insikter som är avgörande för ditt företag. Utvärdera en prissättningsmodell som fungerar bäst för din budget (volymbaserad kontra insiktsbaserad).

1. 1. Styrning av data

Samarbeta med datateam för att förstå dataanvändningen, särskilt från tredjepartsapplikationer. Många produktwebbplatser har en särskild sida som beskriver deras policyer för datastyrning, så du kan utforska deras resursavsnitt.

1. 1. Säkerhet och regelefterlevnad

Kontrollera produktens säkerhetscertifieringar, protokoll för incidenthantering och historik över dataintrång. Kontrollera också om de har GDPR-, CCPA-, HIPAA-, efterlevnadscertifieringar på sin webbplats eller branschspecifika standarder som SOC 2 eller ISO 27001.