De 8 viktigste indikatorene for brukerengasjement som bør spores og måles

En av hovedutfordringene for et selskap med produktstyrt vekst (PLG) er å definere hvilke brukerengasjementsmålinger man skal fokusere på. Med en strategisk tilnærming til analyse av brukerengasjementsmålinger kan du tross alt forbedre hele kundereisen og øke bunnlinjen.

I denne artikkelen ser vi nærmere på hvilke brukerengasjementsmålinger som er viktigst, og hvordan du kan integrere produktdata med innsikt fra andre kanaler for å få en mer meningsfull analyse.

Hva er brukerengasjementsmålinger?

Målinger av brukerengasjement viser omfanget av og måten brukerne interagerer med produktet ditt på. Kvalitativ og kvantitativ innsikt viser hvilken verdi brukerne får ut av produktet ditt, og fremhever kildene til denne verdien.

Engasjementsmålinger fokuserer på brukeraktivitet og interaksjon, mens retensjonsmålinger måler lojalitet. De henger imidlertid sammen. Mer engasjerte brukere blir ofte produktforkjempere over tid. Dette skyldes at engasjerte brukere utvikler en dypere tilknytning til produktet, og finner verdi og tilfredshet som de ønsker å dele med andre. Ifølge en rapport fra Bain & Company er det 50 % større sannsynlighet for at kunder som engasjerer seg i en merkevare, vil anbefale den videre. Engasjerte brukere er mer tilbøyelige til å anbefale et produkt fordi de positive erfaringene deres bygger tillit og lojalitet, noe som gjør dem til naturlige ambassadører for merkevaren i nettverket sitt.

Hvorfor er brukermålinger viktige?

Brukermålinger gir deg mulighet til å forstå kundeatferd i detalj. Ved å bygge opp brukerreisen kan du forstå hvilke funksjoner folk elsker og vender tilbake til, og hvilke områder av produktet de sliter med. Dette betyr at du kan iverksette tiltak for å redusere kundefrafall og øke inntektene.

Når du integrerer produktdata med brukerengasjementsmålinger fra andre kanaler, for eksempel en produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics, blir potensialet enda større. Markedsføringsteamet kan for eksempel forbedre kampanjer med innsikt i hvilke funksjoner folk elsker, eller kundesupportteamet kan proaktivt ta tak i vanlige problemer.

Ved å gi deg et komplett bilde av brukeratferd, hjelper brukerengasjementsmålinger deg med å tilpasse produktveikartet ditt. Spesielt med en enkel, selvbetjent analyseløsning kan ulike team jobbe sammen for å møte brukernes behov og øke lojaliteten.

Slik måler du brukerengasjement

Her er de viktigste måltallene for brukerengasjement og en formel for hvordan du beregner dem. Deretter går vi mer i dybden på hvordan du kan integrere disse i en kundeanalysestrategi som gjør det mulig å forbedre brukerengasjementet over tid.

1. Poengsum for produktengasjement (PES)

Product Engagement Score kombinerer flere engasjementsindikatorer for å vise hvordan brukerne interagerer med og får verdi av produktet ditt. Du kan beregne den ved å regne ut følgende:

• Adopsjonsrate

  Dette er prosentandelen av brukere som bruker alle produktets funksjoner. Del dette på det totale antallet aktive brukere i en bestemt periode.

• Vedholdenhet

  Dette viser hvor ofte brukerne vender tilbake til produktet ditt. Du kan beregne dette ved å sammenligne daglige eller ukentlige aktive brukere med månedlige aktive brukere.

• Vekst

  Dette måler økningen i antall betalte brukere i løpet av en gitt periode. Du beregner den ved å dividere inntektene dine med tapte inntekter fra frafalte kunder

Selv om PES gir en indikasjon på produktets generelle helse og engasjement, gir de enkelte aspektene også nyttig innsikt. Ved å se på adopsjonsraten kan du for eksempel gi tilbakemelding til markedsføringsteamet om hvilke segmenter av brukerne som er mest engasjerte. Dette gjør det mulig å øke mersalg og oppgraderinger.

Formel: Adopsjonsrate + fastholdelsesrate + vekstrate / 3

2. Produktets adopsjonsrate

Produktadopsjonsraten viser hvor mange av funksjonene dine brukerne bruker, og hvor mange brukere som bruker alle funksjonene i produktet ditt. La oss for eksempel si at det er fem funksjoner involvert i kjøp av et produkt i netthandelsappen din, og hvis en bruker bare bruker to av dem når han eller hun foretar et kjøp, vil vedkommende ha en adopsjonsrate på 40 %.

Ved hjelp av programvare for atferdsanalyse, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, kan du angi stadier for å definere adopsjonshendelser. Deretter kan du opprette trakter på flere nivåer for å visualisere brukerens reise gjennom flere adopsjonshendelser. På denne måten kan du optimalisere hvert område av produktet og kundestøtten for å øke engasjementet mer presist.

Formel: Nye aktive brukere / totalt antall brukere x 100

3. Engasjementsrate for produktinnføring

Engasjementsprosenten for produktintroduksjon viser hvor effektivt brukerne fullfører introduksjonsprosessen. Du kan måle det ved å beregne hvor mange som fullfører en bestemt hendelse, for eksempel en interaktiv gjennomgang eller opplæring.

Med denne kunnskapen kan du forbedre engasjementsraten for produktinnføring ved å gi tilbakemelding til kundesupportteamet. Ved å bruke en intuitiv produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du sende dem lettfattelige rapporter på få minutter.

Formel: Brukere som fullfører onboarding / totalt antall brukere x 100

4. Daglige aktive brukere/månedlige aktive brukere

DAU og MAU er brukermålinger som viser hvor mange aktive brukere du har på daglig eller månedlig basis. Når du har definert hvilken hendelse du vil telle som "bruk", har du en baseline du kan referere til når du gjør endringer i produktet ditt. Som vi har vært inne på tidligere, kan du også dele DAU på MAU for å finne ut hvor "klebrig" produktet ditt er.

For å forbedre DAU og MAU må du analysere data fra alle kanaler. Du må for eksempel forstå hvilke kanaler som driver de mest engasjerte brukerne, slik at du kan konsentrere markedsføringsinnsatsen din.

Formel: Total MAU= Antall brukere som fullfører en definert handling i løpet av en måned

Total DAU= Antall brukere som fullfører en definert handling i løpet av en dag

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

5. Aktiveringsfrekvens

Denne brukerengasjementsmåleren måler hvor godt du øker antallet aktive brukere i produktet ditt ved å vurdere hvor stor prosentandel av brukerne som når en milepæl for aktivering. Denne milepælen kan være alt fra å foreta et første kjøp eller bruke en bestemt funksjon.

Du kan bedre forstå og forbedre aktiveringsgraden ved å segmentere brukerne i kohorter i en produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics. På denne måten kan du tilpasse tilnærmingen din basert på de unike behovene til ulike brukerkohorter.

Du kan for eksempel opprette en kohort med brukere som var svært engasjerte fra starten av, og en annen kohort med brukere som bruker produktet ditt relativt sjelden. Dette vil påvirke bedriftens markedsføring og kundesupport, siden du kan selge mer avanserte funksjoner til de mer engasjerte brukerne og ha en mer opplæringsfokusert tilnærming til de sistnevnte.

Formel: Brukere som har nådd milepælen for aktivering / totalt antall brukere

6. Adopsjonsrate for funksjoner

Funksjonsadopsjonsraten viser hvor mange brukere som har tatt i bruk en bestemt funksjon. For å beregne den mest nøyaktig må du ta hensyn til hvor mange som har blitt eksponert for funksjonen din, aktivert den og brukt den flere ganger. Du bør også se på bruken av kjernefunksjonene for å finne ut om hovedfunksjonene dine er intuitive nok, eller om brukerne trenger hjelp.

For å forbedre adopsjonsraten kan du eksperimentere med å forenkle onboarding-prosessen, sende regelmessige påminnelser og tilby personlig støtte i appen.

Formel: Brukere av en spesifikk funksjon / totalt antall brukere

7. Konverteringsrate fra prøveversjon til betalt/freemium til premium

Å spore hvor mange som konverterer fra å bruke produktet gratis til å betale, er nøkkelen til å forstå hvordan engasjementstiltakene dine fungerer. En høyere konverteringsfrekvens indikerer at flere forstår verdien av produktet ditt gjennom prøveperioden, markedsføringskampanjer og kundestøtte.

For å forbedre konverteringsraten fra prøveversjon til betaling må du utnytte data fra flere kanaler for å få innsikt i brukerpreferanser og smertepunkter gjennom hele kundereisen. Med Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du for eksempel spore hvor effektivt markedsføringsinnholdet ditt er når det gjelder å drive konvertering av spesifikke segmenter eller kohorter.

Formel: Brukere som konverterer til betalt eller premium / totalt antall brukere på freemium

8. NPS (Net Promoter Score)

Net Promoter Score indikerer hvor sannsynlig det er at brukerne dine vil anbefale produktet ditt til andre. De mest engasjerte brukerne dine vil rangere høyt når du stiller dem et spørsmål som "På en skala fra 0 til 10, hvor sannsynlig er det at du vil anbefale dette produktet til en venn?" De som har en score på 6 eller høyere, kalles promotorer, mens de som har en score under 6, kalles kritikere.

Du kan øke Net Promoter Score ved å pleie forholdet til eksisterende brukere. Ved for eksempel å få markedsføringsteamet ditt til å lage et lojalitetsprogram for dem som allerede er engasjert i produktet ditt, kan du øke sannsynligheten for at de anbefaler deg til andre.

Formel: % promotorer - % kritikere

Hvordan forstå brukerengasjement på tvers av kanaler

Selv om produktdataene dine kan gi deg en idé om hvor engasjerte brukerne dine er, kan de etterlate deg med spørsmål. Du lurer kanskje på hvorfor folk er engasjerte i visse funksjoner og ikke i andre, for eksempel, eller hvorfor visse segmenter er mer aktive enn andre.

For å få svar på mange av disse spørsmålene trenger du en løsning som samler data fra flere kanaler. Ved å bruke en produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics, som ligger på toppen av datavarehuset ditt, får du tilgang til nøyaktige kundestøttedata, for eksempel antall og type supporthenvendelser, for å forstå hvilke problemer som kan hemme engasjementet.

På samme sted kan du se markedsføringsanalyser for å få innsikt i for eksempel hvilke kanaler som driver aktivering.

Du vil også kunne gjøre det:

• Utforske dine egne hypoteser for å besvare spørsmål med utforskende analyse.
• Se en tidsordnet 360-graders oversikt over brukeratferd.
• Sikre at alle dataene dine er nøyaktige.
• Få tilgang til foranderlige data for å sikre at endringer i underliggende poster gjenspeiles.
• Gi hele teamet mulighet til å lage egendefinerte rapporter og utforske trakt-, sti- og kohortanalyser.