Продуктовая аналитика (в IT) — изучение поведения пользователей сайта, приложения или другого онлайн-сервиса.
Проще говоря, продуктовый аналитик работает так. Сначала он собирает данные: какие кнопки пользователь нажимал чаще всего, как часто используют продукт, какие функции продукта наиболее популярны и т. д.
Все эти данные показывают, что происходит с продуктом, но не показывают почему. Чтобы понять это, аналитики интерпретируют данные, строят гипотезы и ищут инсайты, которые объясняют поведение пользователей.
Основные задачи продуктовой аналитики — помочь команде:
- удержать пользователя;
- адаптировать продукт под целевую аудиторию;
- улучшить пользовательский опыт.
Пример употребления на «Секрете»
«Продуктовая аналитика помогает на более глубоком уровне проследить связь бизнеса и приложения, отталкиваться не от пользовательских сценариев, а от решаемых задач».
(Продуктовый аналитик 65apps Анна Куликова — о своей работе.)
Миф 1. Бизнес-анализ – это просто | IAMPM
Ошибки в употреблении
Продуктовую аналитику иногда относят к бизнес-аналитике, но это не совсем верно. Бизнес-аналитика говорит о делах в бизнесе на сегодняшний момент: сколько продали в прошлом месяце, на этой неделе, сколько потратили на маркетинг и был ли достигнут эффект. А продуктовая аналитика даёт понимание текущего положения дел в конкретном продукте. Бизнес-аналитика не работает в режиме быстрых итераций, а заточена под анализ Big Data и принятие стратегических решений. Продуктовая аналитика эффективна тогда, когда её используют в режиме реального времени: оценивают имеющиеся данные, строят продуктовые гипотезы, проверяют их и оценивают эффективность продукта здесь и сейчас.
Нюансы
Качество продуктовой аналитики зависит от выбранных метрик.
Обычно компании отслеживают базовые данные о работе продукта и поведении пользователя: количество пользователей — MAU/WAU/DAU, длительность сессий, популярные разделы, кнопки, сценарии, источники трафика, средний чек и т. д.
Итоговый набор метрик зависит от предметной области, к которой относится продукт (ретейл, контент, финтех и др.), и от текущих бизнес-целей (увеличить прибыль, привлечь новых клиентов и др). Если игнорировать эти условия, то можно набрать лишние данные, но не получить нужной информации. Подробнее о продуктовой аналитике читайте в этом материале «Секрета».
Источник: secretmag.ru
Что такое Guide to Product Ownership Analysis и зачем это бизнес-аналитику в дополнение к BABOK®Guide
Бизнес-анализ | Ирина Пылина
Продвигая свой новый курс для бизнес-аналитиков «От процессов к продуктам: Product ownership и Agile-практики для бизнес-аналитика», сегодня о расскажу, что такое Guide to Product Ownership Analysis, как это руководство дополняет широко известный BABOK®Guide, а также зачем изложенные в нем знания нужны профессионалу в бизнес-анализе. Далее вас ждет краткий обзор POA-руководства и оценка его полезности для профессиональной деятельности системного и бизнес-аналитика.
Как и BABOK®Guide, Guide to Product Ownership Analysis выходит под эгидой международного института бизнес-анализа IIBA®. Впервые это руководство вышло в 2021 году с целью заполнить возникшую на современном рынке нишу между классическим бизнес-аналитиком и владельцем продукта в гибких методологиях (Agile). Авторы ожидают, что изложенные в этом документе подходы и практики помогут перейти от проектно-процессной парадигмы к продуктовой, обогатив базовые компетенции бизнес-аналитика востребованными знаниями.
Документ получился довольно увесистым: около 300 страниц на английском языке. Книга состоит из 6 глав, которые образуют следующую структуру:
- назначение документа – о чем это руководство и для кого;
- владение продуктом (Product Ownership) как профессиональная дисциплина;
- связь дисциплины владения продуктом с бизнес-анализом;
- гибкое управление продуктом, включая его жизненный цикл и другие основы продакт-менеджмента, а также 3 горизонта планирования в Agile;
- фреймворк аналитического владения продуктом (Product Ownership Analysis, POA) и его 7 базовых доменов, которые мы подробнее рассмотрим далее;
- техники POA – 29 методов, подходов и практик, которые поддерживают принципы аналитического владения продуктом и применения этих концепций в задачах классического бизнес-анализа, изложенных в BABOK®Guide.
Вообще POA-руководство очень тесно связано с BABOK и его Agile-расширением (Agile Extension to the BABOK®Guide), заимствуя из этих документов некоторые техники и ссылаясь на изложенные в них понятия. Поэтому знакомство с BABOK и его Agile-расширением является обязательным пререквизитом к самостоятельному прочтению Guide to Product Ownership Analysis.
В самом начале Guide to Product Ownership Analysis уточняет рабочие задачи, компетенции, обязанности, результаты и «боли» профессиональной деятельности бизнес-аналитика в Agile-проектах, владельца продукта и так называемого Proxy Product Owner, который выполняет роль руководителя (тимлида). При этом IIBA отмечает, что 35% бизнес-аналитиков активно используют Agile-практики и продуктовое мышление в работе, тратя более 1/3 своего рабочего времени на решение задач, связанных с владением продуктом. Таким образом, POA – это пересечение дисциплин бизнес-анализа и владения продуктом, ориентированная на увеличение эффективности деятельности команд продуктовой разработки и ценности, в следствии этого приносимой стейкхолдерам. Для реализации этого IIBA предлагает POA-фреймворк, объединяющий ключевые концепции, принципы и практики, которые помогают создавать и доставлять потребителям успешные продукты. Он состоит из 7 доменов, которые мы разберем далее.
Источник: babok-school.ru
Бизнес анализ продукта это
Схема видов аналитики
Продуктовая аналитика
Что это. Продуктовая аналитика — это комплекс методов аналитики, направленный на улучшение продукта, его финансовых, маркетинговых и пользовательских характеристик. Эти данные важны для эффективности рекламы, удовлетворения болей клиентов и экономии бюджетов компании на всех этапах развития и реализации продукта.
Как это работает. Продуктовая аналитика собирает данные, которые помогают изучать поведение пользователей во время их взаимодействия с продуктом. Эти данные показывают, что происходит с продуктом.
К значимым данным относится:
- какие кнопки нажимают пользователи;
- как часто используют продукт;
- какие функции продукта популярны;
- с какими проблемами сталкиваются пользователи при взаимодействии с продуктом.
Зачем это нужно. С помощью этих данных компания способна удержать пользователя в продукте. Это дешевле, чем привлекать только новых пользователей. Изучив то, как клиент взаимодействует с продуктом, какую пользу он получает и с какими проблемами сталкивается, можно оперативно вносить изменения в продукт, развивать и повышать его ценность.
Инструменты. Python, Google Analytics, Tableau, Amplitude, SQL, SimilarWeb, ClickHouse. Дополнительно, в зависимости от бизнес-задач, продуктовая аналитика может отчасти включать в себя инструменты маркетинговой и мобильной аналитики.
Обучись востребованной и перспективной профессии, выбрав онлайн-курс в каталоге курсов интернет-маркетинга.
Маркетинговая аналитика
Что это. Маркетинговая аналитика — это анализ маркетинговой кампании на всех уровнях с целью увеличения эффективности рекламы.
Как это работает. Маркетинговая аналитика собирает данные из рекламных каналов и CRM, настраивает метрики, по которым будет оцениваться реклама.
Полученные данные позволяют смотреть:
- откуда пришел пользователь и с какой рекламной кампании;
- зарегистрировался или нет;
- оплатил продукт или нет и т.д.
Зачем это нужно. По этим данным можно оценивать эффективность каналов рекламы.
Работа с данными помогает понять:
- почему клиенты покупают или не покупают продукт;
- какой бюджет вкладывать в рекламные кампании;
- по каким KPI оценивать результаты рекламных кампаний;
- какие изменения и корректировки нужны на сайте, в продажах, логистике и т.д.;
- как внедрить эти изменения — вручную или автоматизированно.
Инструменты. Google Analytics, A/B-тестирование, R или Python, Power BI или Tableau, Яндекс.Метрика, Power View, Power Pivot, Power Query. Дополнительно: сквозная аналитика и понимание метрик.
Мобильная аналитика
Что это. Мобильная аналитика строится на базе маркетинговой и продуктовой аналитики. Это анализ эффективности мобильного приложения как продукта. Актуальность этого вида аналитики в том, что сейчас почти каждая компания на определенном этапе развития бизнеса создает свое мобильное приложение.
Как это работает. В аналитике мобильных приложений выделяются три основных направления: аналитика маркетинга, аналитика продукта, аналитика сторов, где размещаются приложения.
Важные показатели для аналитики мобильных приложений:
- количество загрузок из сторов;
- откуда пользователи узнали про ваше приложение (из стора или по ссылке на сайте);
- ROAS, или окупаемость затрат на рекламу;
- рейтинг приложения;
- надолго ли задерживается ваше приложение в смартфоне;
- платные действия пользователей.
Зачем это нужно. Все это используется для улучшения мобильного приложения как продукта, выявления его слабых сторон. Это позволит скорректировать и стратегию продвижения продукта на рынке, увеличения вовлеченности и конверсии.
Инструменты. Firebase Analytics, Flurry, AppAnnie, Mixpanel, Facebook Аnalytics, AppMetrica, Amplitude и Adjust.
Сквозная аналитика
Что это. Сквозная аналитика работает на стыке всех вышеперечисленных типов аналитики. Она осуществляется в различных комбинациях: отдельно на базе маркетинговой, продуктовой или мобильной аналитики, либо сразу на нескольких аналитических системах.
Как это работает. Сквозная аналитика отслеживает весь путь пользователя с момента просмотра им рекламы и до покупки продукта. Поэтому сквозная аналитика представляет собой собранную систему сервисов, баз данных и инструментов аналитики и визуализации. То есть компания собирает в едином интерфейсе данные по ключевым показателям из различных систем: ROMI, ROAS (return on ad spend), ROI (return on investments), CPO (cost per order), CPA (cost per action), CTR (click through rate).
Данные автоматически собираются по всем каналам маркетинга. В систему сквозной аналитики также внедряются коллтрекинги для отслеживания телефонных звонков. Если компания использует email-рассылку как один из каналов привлечения, то дополнительно подключается и email-трекинг.
Зачем это нужно. Сквозная аналитика занимает важное место в системе интернет-маркетинга как средство визуализации всех процессов по направлениям маркетинга, продаж, автоматизации и т.д. Она помогает сфокусироваться на анализе событий и стратегиях, важных для достижения цели бизнеса — получение прибыли.
Инструменты. Вариантов для построения индивидуальной для каждой компании сквозной аналитики множество.
Вот один из примеров, какие инструменты могут использоваться:
- данные выгружаются из коллтрекинга, системы веб-аналитики и CRM;
- выгруженные данные стримингуются в базу данных Google BigQuery;
- данные обрабатываются с помощью BI-платформ, чтобы рассчитать дополнительные параметры: LTV, ROMI;
- информация о транзакциях из системы учета также передается в Google BigQuery;
- данные визуализируются в Google Data Studio или Microsoft Power BI.
Какая аналитика нужна компаниям
Data-driven подход стал тенденцией — бизнес любого уровня так или иначе использует инструменты и методы аналитики. Поэтому решения, принимаемые сегодня не на основе данных, приводят к неконкурентоспособности на рынке и растрате бюджетов на каналы и компании, которые на самом деле не приносят прибыль.
И бизнесу в идеале нужно разбираться и владеть всеми четырьмя направлениями аналитики. Потому что все данные так или иначе связаны между собой и имеют большое значение для общего результата.
Другой вопрос, может ли компания охватить сразу весь объем инструментов аналитики. Например, настройка сквозной аналитики в самой простой вариации занимает 1–3 месяца. Но потом ее все равно нужно поддерживать и корректировать на постоянной основе.
Выбор вида аналитики зависит от продукта.
Допустим, если продуктом компании является мобильное приложение, то достаточно настроить мобильную аналитику, которая уже включает в себя метрики по аналитике маркетинга, продукта и сторов. Другие инструменты аналитики являются второстепенными, их можно не подключать.
Если у компании нет мобильного приложения и продукт компании размещен на сайте, то вам потребуются маркетинговая и продуктовая аналитики. Они нужны, чтобы отслеживать маркетинговые и продуктовые активности и проверять их на соответствие бизнес целям.
Если помимо продукта на сайте компания выпускает дополнительно мобильное приложение, то к системе из продуктовой и маркетинговой аналитики добавляется и мобильная аналитика.
Сквозная аналитика объединяет результаты анализа всех видов аналитики в единое целое. Вне зависимости от размера бизнеса она позволяет построить и внедрить систему общей отчетности, которая показывает соотношение продукта и маркетинга.
Использование инструментов сквозной аналитики зависит от размера бизнеса. Для небольших компаний подходят пакетные предложения, например, системы Roistat. Пакетное решение позволяет уйти от настройки сложной системы аналитики и сосредоточиться только на тех показателях, которые нужны небольшому проекту.
Это оптимальный вариант, например, для салона красоты, владельцу которого нужно посмотреть, насколько эффективны маркетинговые коммуникации.
Но если компания крупная, сложная и многоуровневая, то пакетные решения не подойдут. Полученный отчет будет слишком общим без учета нюансов. Таким компаниям нужно разрабатывать собственные ПО и систему сквозной аналитики.
Чтобы ее настроить, компаниям лучше нанять специалиста, который:
- знает метрики и бизнес-процессы;
- понимает, откуда брать данные и откуда идут лиды, чтобы грамотно построить схему взаимодействия;
- понимает, как будет поступать информация и какие источники будут браться для анализа.
Как получить максимум
- Каждый бизнес и процессы в нем индивидуальны. Поэтому нужно в первую очередь четко определить, какая информация на текущем этапе является наиболее важной для бизнеса. И от поставленных целей постепенно собирать свою систему инструментов аналитики данных.
- Если ваш продукт — мобильное приложение, достаточно настроить мобильную аналитику. Если продукт размещен на сайте, нужны маркетинговая и продуктовая аналитики.
- Сквозная аналитика позволит построить и внедрить систему общей отчетности. Для небольшой компании подойдет пакетное решение, но если у вас крупный и сложный бизнес, лучше разработать свое ПО и построить свою систему.
Фото на обложке: ThisisEngineering RAEng/Unsplash
Источник: rb.ru