Hva er produktstyringsanalyser? En komplett guide

Produktsjefer bombarderes med innspill fra alle kanter. Du kan oppleve at salgsavdelingen presser på for å få nye funksjoner for å få til nye avtaler, at kundesupporten skriker etter feilrettinger, og at tilbakemeldinger fra brukerne viser at ulike brukergrupper ønsker forskjellige ting.

Dette er ikke bare overveldende - i verste fall kan det føre til kortsiktige beslutninger. Hvis du følger den høyeste stemmen, kan det føre til at du prioriterer prangende nye funksjoner som bare tjener et lite segment av brukerne, mens du ignorerer de mer kritiske problemene som i det stille driver frafallet.

Så hvordan kan du skjære gjennom støyen og ta trygge beslutninger som bidrar til å realisere produktvisjonen din?

Effektive produktstyringsanalyser kan fungere som et kompass for produktsjefer og hjelpe deg med å omdanne produkt-, kunde- og forretningsdata til en tydelig vei fremover.

Men de beste produktlederanalysene går langt utover forfengelighetsmålinger. I denne veiledningen viser vi deg hvordan analyser kan gi deg den innsikten du trenger for å skape reell, målbar produktsuksess. Med helhetlig produkt- og kundereiseanalyse
kan du koble sammen brukerhandlinger, produktinnsikt og forretningsresultater. Det er det første skrittet mot å bygge en kultur for kontinuerlig forbedring, svare strategisk på viktige brukerbehov og drive frem produktdrevet vekst som er i tråd med de langsiktige målene dine.

Er du klar til å ta datadrevne produktbeslutninger med selvtillit?

Optimizely Warehouse-Native Analytics' lagerbaserte analyseplattform gjør det mulig for hele teamet ditt å utforske data, få svar på ad hoc-spørsmål og avdekke innsikt som kan brukes til noe.

Kontakt oss for å lære mer

Forstå produktledelsesanalyser

Så hva er egentlig analyse for produktledere?

Kort fortalt handler produktledelsesanalyse om å samle inn, tolke og handle på grunnlag av produkt-, bruker- og forretningsdata. De beste produktanalysene går lenger enn grunnleggende bruksmålinger. Det handler ikke bare om å spore sidevisninger eller daglige aktive brukere - det handler om å forstå brukerne og vekstdriverne for å bygge et mer vellykket produkt.

Tradisjonelle analyseverktøy holder ofte produktdata i siloer, og holder dem adskilt fra informasjon om markedsføring, salg eller support, noe som gjør det vanskelig å se det store bildet.

Men ting har endret seg. Neste generasjons verktøy, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, er utviklet for å fungere sammen med den moderne datastakken, og fungerer direkte fra datalageret som en enkelt kilde til sannhet. Det gir teamene et 360-graders overblikk over hvordan bruker-, produkt- og forretningsdata henger sammen.

Ta for eksempel Bonfire, en Web3-fellesskapsplattform for musikkskapere og -fans. De slet med eldre analyseverktøy som fragmenterte dataene deres på tvers av flere systemer - data om skaperne lå i en transaksjonsdatabase, mens målingene av fanengasjementet lå i en svart boks for produktanalyse.

Ved å implementere Optimizely Warehouse-Native Analytics på toppen av Snowflake-datavarehuset kunne Bonfires team endelig kjøre kraftige, selvbetjente analyser som ga dem full oversikt over alt fra produktbruk til markedsføring, transaksjoner og support - for både skapere og fans. Den 360-graders innsikten førte til en 80 % økning i aktiveringsfrekvensen, forbedret fireukers oppbevaring for den primære brukergruppen og raskere lansering av nye funksjoner.

Denne enhetlige tilnærmingen til analyse ga Bonfire et konkurransefortrinn i den hektiske Web3-bransjen.

Som Miro Kazakoff, universitetslektor ved MIT Sloan, sier:

I en verden med stadig mer data er det de selskapene som har flest datakyndige medarbeidere, som kommer til å vinne.

Å gi produktteamene de riktige verktøyene er nøkkelen til å gi dem den datakompetansen og den analytiske innsikten som fører til produktgevinster.

Viktige bruksområder for produktledelsesanalyser

Nå som vi har gått gjennom det grunnleggende om produktanalyse, skal vi se nærmere på hvordan det påvirker strategien i praksis.

Vi har listet opp fem viktige måter smarte produktsjefer utnytter analyser for å skape reelle, målbare gevinster.

1. Optimalisering av brukerreisen for å fremme produktadopsjon

Produktsjefer må samle teamene sine om å skape en produktopplevelse som brukerne elsker. Analyser hjelper deg med å finne frustrasjonsområder på tvers av brukerreisen som du kan fokusere på å forbedre. De kan også vise deg hva som fungerer godt når det gjelder å gjøre nye brukere til aktiverte, engasjerte brukere som får langsiktig verdi av produktet ditt.

Dette kan innebære å analysere drop-off-punkter i onboarding-trakten, bruke kvalitative tilbakemeldinger fra brukerne for å forstå deres reise på førstehånd, og identifisere viktige "aha!"-øyeblikk når brukerne først opplever fordelene med produktet ditt.

For eksempel oppdaget Dropbox PM-er at brukere som plasserte minst én fil i en delt mappe tidlig i brukerreisen, hadde betydelig større sannsynlighet for å forbli aktive senere. De redesignet introduksjonsreisen for å aktivt veilede brukerne mot denne nøkkelhandlingen, noe som førte til raskere tid til verdi og store forbedringer i adopsjon og langsiktig engasjement.

2. Prioritering av funksjoner på veikartet

Analysedata hjelper ledere med å ta beslutninger om konkurrerende prioriteringer ved å fokusere på det som betyr mest - for brukerne og for bunnlinjen.

La oss for eksempel si at du ønsker å prioritere funksjonsforespørsler fra brukerne. Ved hjelp av warehouse-first-produktstyringsanalyse kan du samle forespørsler om fremtidige funksjoner med data om nåværende funksjonsengasjement, og deretter segmentere brukerne for å forstå hvordan kundene med høyest verdi bruker hovedfunksjonene dine og hva de har mest behov for.

Kanskje oppdager du at funksjoner som etterspørres av bedriftskunder, selv om de er færre i antall, har tre ganger så stor innvirkning på den årlige kontraktsverdien - det kan være lurt å fokusere den innledende innsatsen på disse.

Med effektive produktstyringsanalyser kan du identifisere de mulighetene som har størst potensiell innvirkning på nøkkeltallene dine, enten det dreier seg om å øke adopsjonen, øke lojaliteten eller øke inntektene.

3. Fremme fastholdelse og forhindre frafall

Å forstå hva som holder brukerne engasjert og hva som får dem til å slutte, er avgjørende for produktsjefer - spesielt siden det som regel er mye mer kostnadseffektivt å beholde eksisterende kunder enn å skaffe nye.

Analyser kan vise deg hvilke brukeratferdsmønstre som korrelerer med risikoen for å miste kunder eller beholde dem på lang sikt.

Du kan for eksempel finne ut at brukere som ikke har logget inn i appen din på to uker, har høy sannsynlighet for å slutte å bruke den. Basert på denne innsikten kan du sette i gang en kampanje for å engasjere disse brukerne på nytt, for eksempel ved å tilby dem en personlig opplæring i en verdifull funksjon de ennå ikke har utforsket. Eller du kan fokusere på å analysere dataene for å forstå mulige årsaker til at disse brukergruppene ikke er engasjerte.

Mange PM-er synes det er nyttig å lage "helsescore" for brukerne basert på beregninger som antall pålogginger, bruk av funksjoner og aktiv tid. Deretter kan du sette opp automatiske varsler når poengene faller under visse terskelverdier, slik at du kan iverksette tiltak på et tidlig tidspunkt.

Husk at målet ikke bare er å reagere på frafall når det skjer, men å skape en så overbevisende brukeropplevelse at brukerne ikke ønsker å forlate tjenesten i det hele tatt. Produktstyringsanalyser hjelper deg med å kontinuerlig forbedre produktet ditt for å øke fastholdelsen, møte brukernes behov og øke det langsiktige engasjementet.

4. Iterasjon og innovasjon

Kontinuerlig forbedring er kjernen i effektiv produktledelse. Analyser gir deg den datadrevne innsikten du trenger for å kunne iterere på produktet ditt på en trygg måte. Slik kan teamene teste hypoteser, måle effekten av endringer og innovere basert på reell brukeratferd.

Et produktteam kan for eksempel bruke A/B-testing til å teste ulike design og funksjoner når de lanserer en ny funksjon, og sammenligne adopsjonsrater, bruksfrekvens og innvirkning på viktige ytelsesindikatorer.

Spotify brukte denne eksperimentelle datastyrte tilnærmingen til å utvikle den svært vellykkede spillelistefunksjonen "Discover Weekly", og lanserte ulike versjoner raskt og itererte basert på responsen. De brukte analyser for å forstå brukernes lyttemønstre, eksperimenterte med ulike algoritmer for å anbefale spillelister, og målte bruken av funksjonen, engasjementet og effekten på den totale lyttetiden.

Som produktledelsesguruene Marty Cagan og Joakim Sundén fremhever, var det avgjørende gjennom hele prosessen:

"[Spotifys] team hadde klare mål for å styre dem mot konkrete forretningsresultater: økt rekkevidde, dybde og oppbevaring."

For å støtte disse forretningsmålene må teamene kunne måle hvordan produktendringene påvirker de samlede forretningsresultatene. Dette innebærer blant annet å se på langsiktig kundelojalitet, inntekter per bruker, kundens livstidsverdi og atferden til kundegrupper med høy verdi. Derfor anbefaler vi en lagerbasert tilnærming til analyse som gjør det enkelt å kombinere produktbruksdata med forretnings- og kundedata.

5. Prognoser og planlegging for skalerbarhet

Gode produktsjefer tenker fremover. Analyser kan hjelpe deg med å forutse vekst, forutsi hvilke ressurser du vil trenge, og planlegge når du skalerer.

Ved hjelp av historiske brukerdata og prediktive analyser kan du forutse fremtidige trender og forberede produktet og infrastrukturen deretter. Dette kan innebære å analysere brukervekst, bruksmønstre og ytelsesmålinger, og til og med se på forventede inntektsmønstre for ulike kohorter.

Dette kan brukes som grunnlag for teknologiinvesteringer, ansettelsesplaner, prioritering av funksjoner og økonomiske prognoser. Du kan for eksempel bruke denne innsikten til å avgjøre når du skal oppgradere serverne dine, hvilke markeder du skal ekspandere til neste gang, eller hvordan du skal justere prisstrategien etter hvert som du skalerer.

Viktige beregninger og analyser for produktsjefen

Nå som vi har utforsket de viktigste bruksområdene for produktledelsesanalyser, kan vi dykke ned i de spesifikke beregningene og analysene som ligger til grunn for datadrevet beslutningstaking.

Målinger av engasjement

Engasjementsmålinger forteller deg hvor mye brukerne faktisk interagerer med produktet ditt, noe som er viktig for å forstå om produktet ditt leverer verdi og om brukerne tar det i bruk.

Du bør beregne KPI-er som f.eks:

Daglige aktive brukere (DAU), som viser hvor mange unike brukere som interagerer med produktet ditt hver dag. Ved å spore dette over tid kan du se veksttrender og oppdage eventuelle fall som kan være tegn på feil, UX-problemer eller endringer i brukernes interesse.

Øktvarighet, som viser hvor lang tid brukerne bruker på produktet per økt. Dette kan gi deg en følelse av hvor engasjerende produktet ditt er, selv om lengre ikke alltid er bedre - alt avhenger av produktets formål.

Funksjonsadopsjonsrate, som viser prosentandelen av brukere som har brukt en bestemt funksjon. Dette er viktig for å forstå hvilke deler av produktet ditt som gir gjenklang hos brukerne, og hvilke som må forbedres eller markedsføres bedre.

Målinger for oppbevaring

Målinger av brukerretensjon hjelper deg med å forstå hvor godt du klarer å holde brukerne engasjert over tid, og de er derfor avgjørende for bærekraftig vekst.

Du bør måle frafallsraten, som er prosentandelen av brukere som slutter å bruke produktet ditt i løpet av en gitt periode. Dette gir deg en viktig indikator på produktets tilstand og brukertilfredshet.

Det er også viktig å overvåke kundens livstidsverdi (CLV), som forutsier den totale inntekten en kunde vil generere i løpet av hele sitt forhold til produktet ditt. Dette hjelper deg med å forstå den langsiktige verdien av arbeidet med å skaffe og beholde kunder.

Konverteringsberegninger

Konverteringsmålinger viser hvor effektivt du flytter brukere gjennom viktige stadier i produktreisen, fra den første interessen til betalt bruk.

En viktig beregning for produktsjefer er konverteringsraten fra prøveversjon til betalt, som viser hvor stor andel av prøvebrukerne som blir betalende kunder. Dette er avgjørende for produkter med en freemium- eller prøvebasert modell.

Alt i alt er dashbord med måltall en flott måte å gi produktsjefen en oversikt over produktets ytelse på. De er ypperlige til å oppdage trender og varsle deg om potensielle problemer.

Men de forteller ikke hele historien. Produktinterne beregninger mangler ofte en bredere kunde- og forretningskontekst, og KPI-er kan ikke gi svar på mer komplekse spørsmål om brukeratferd og produktytelse.

Det minner produktledelsesleder Marty Cagan produktledere om:

Selv om data spiller en viktig rolle for oss, er det viktigste å huske på når det gjelder analyse, at dataene vil belyse hva som skjer, men de vil ikke forklare hvorfor.

For å få dypere innsikt må du gå lenger enn grunnleggende produktbruksanalyser og innlemme data fra hele virksomheten, i tillegg til kvalitative tilbakemeldinger fra brukerne.

Det kan innebære teknikker som f.eks:

Kvalitativ analyse, som innebærer å analysere tilbakemeldinger fra brukere, supporthenvendelser og brukerintervjuer for å forstå "hvorfor" bak mønstrene i de kvantitative dataene dine.

Kohortanalyse, som innebærer å spore brukere mens de beveger seg gjennom en rekke trinn mot et mål, og være spesielt oppmerksom på punkter der brukerne faller av. Dette er avgjørende for å optimalisere kritiske stier i produktet ditt, fra onboarding til nøkkelhandlinger og kjøp. Ved å bruke analyseverktøy som er tilpasset lageret, kan du enkelt se hvordan markedsføringskampanjer, supportinteraksjoner eller kontoadministrasjon påvirker progresjonen gjennom trakten.

Traktanalyse, som innebærer å spore brukerne etter hvert som de beveger seg gjennom en rekke trinn mot et mål, og være spesielt oppmerksom på punkter der brukerne faller av. Dette er avgjørende for å optimalisere kritiske stier i produktet ditt, fra onboarding til nøkkelhandlinger og kjøp. Ved å bruke lagertilpassede analyseverktøy kan du enkelt se hvordan markedsføringskampanjer, supportinteraksjoner eller kontoadministrasjon påvirker progresjonen gjennom trakten.

Ad hoc-analyse, som handler om å hente ut data for å stille og besvare nye spørsmål etter hvert som de dukker opp. I stedet for å basere seg på forhåndsbygde rapporter kan produktsjefer grave dypere i trender, for eksempel plutselige økninger i brukerengasjement, uventede fall i konverteringer eller økning i antall supporthenvendelser. I bunn og grunn handler det om å utforske dataene "ad hoc" i sanntid for å reagere raskt på ny informasjon eller teste hypoteser og intuisjoner.

Velge riktig analyseverktøy for produktledelse

Valg av riktig analyseverktøy kan være avgjørende for produktstyringsarbeidet ditt.

Vi har samlet våre fem beste anbefalinger om hva du bør huske på når du skal velge en løsning for din bedrift.

1. Brukervennlighet

Verktøyet ditt bør gjøre data tilgjengelig for teammedlemmer på tvers av tekniske ferdighetsnivåer, uten at de trenger å være avhengige av dataingeniører. Se etter verktøy med intuitive dra-og-slipp-grensesnitt for å lage dashbord og rapporter, forhåndsbygde maler for vanlige bruksområder og tydelige datavisualiseringer som gjør det enkelt å forstå og dele innsikten.

Du må imidlertid også sørge for at du ikke begrenser analysemulighetene dine. De beste verktøyene lar deg kjøre analyser uten videre, men støtter deg også i å grave dypere for å kjøre fleksible, komplekse analyser uten SQL.

2. Integrasjon med dataøkosystemet ditt

Analyseverktøyet ditt må fungere sømløst med alle datakildene dine, fra produktbruk til markedsføringskampanjer, CRM-systemer, supportbillettsystemer, finansielle databaser og mer.

Tradisjonelle produktanalyseverktøy er avhengige av punkt-til-punkt-integrasjoner med spesifikke verktøy eller komplekse reverse-ETL-pipelines for å bringe produktdata sammen med andre forretningsdata. Denne tilnærmingen resulterer ofte i datasiloer, inkonsekvenser og et fragmentert bilde av kundereisen. Det krever også konstant vedlikehold for å holde flere systemer synkroniserte og oppdaterte.

Ved å ta utgangspunkt i datavarehuset bygger bedrifter en sammensatt dataarkitektur som samler alle førstepartsdata i datavarehuset eller datasjøen. Dette sentraliserer data fra ulike kilder og skaper én sannhetskilde for hele organisasjonen.

Deretter kobles warehouse-native analyseverktøy som Optimizely Warehouse-Native Analytics direkte til det eksisterende datavarehuset, slik at du kan analysere all informasjonen sammen, uten behov for komplekse integrasjoner eller duplisering av data. Ettersom datavarehuset kontinuerlig oppdateres med den nyeste informasjonen fra ulike forretningssystemer, får du også tilgang til automatisk oppdatert innsikt i sanntid uten å måtte oppdatere eller avstemme data fra flere kilder manuelt.

3. Datastyring og sikkerhet

Sørg for at produktstyringsanalyseløsningen din har robuste datastyrings- og sikkerhetsfunksjoner for å sikre at dataene dine er nøyaktige, konsistente og beskyttede.

Se etter verktøy som er i samsvar med personvernregelverket, og som tilbyr detaljerte tilgangskontroller, slik at du kan angi tillatelser basert på roller og ansvarsområder. Du bør også sjekke at analyseløsningen din tilbyr revisjonslogger, sporing av data, datakryptering, datamaskering og anonymiseringsalternativer, slik at du kan beskytte alle brukerdata.

Mange bedrifter opplever at lagerintegrerte løsninger gir den beste balansen mellom funksjonalitet og sikkerhet. Ved å oppbevare alle data i ditt eget sikre lagermiljø har du full kontroll over tilgang, kryptering og samsvarstiltak. På denne måten kan du utnytte eksisterende sikkerhetsprotokoller og retningslinjer for datastyring, og siden du ikke trenger å duplisere data for å integrere dem med andre verktøy, slipper du å håndtere inkonsekvenser.

4. Skalerbarhet

Produktsjefer trenger verktøy som vokser i takt med produktet og brukerbasen. Sørg for at løsningen kan håndtere økende datamengder uten at ytelsen forringes, og at den har muligheter for å legge til brukere og team etter hvert som organisasjonen utvides.

Tradisjonelle produktanalyseverktøy er ofte vanskelige å skalere med, ettersom de vanligvis bruker hendelsesbaserte prismodeller. Det betyr at kostnadene kan skyte i været når brukerbasen og datavolumet vokser. I tillegg er disse verktøyene ofte siloformede, noe som betyr at du må gå gjennom dyre og tidkrevende reverse-ETL-prosesser for å migrere eller integrere produktinnsikt med andre systemer etter hvert som behovene dine utvikler seg.

Det beste alternativet for selskaper som skal utvikle seg fremover, er en sammensatt datastack og en fleksibel, skalerbar analyseløsning som er tilpasset lageret.

5. Selvbetjente ad hoc-analysefunksjoner

I produktledelsens hektiske verden er det noen ganger du trenger svar raskt.

Invester i verktøy som lar deg utforske dataene intuitivt uten kompleks SQL-koding. Da kan du (og teamet ditt) raskt grave i dataene for å svare på uventede spørsmål eller teste nye hypoteser. Optimizely Warehouse-Native Analytics' visuelle grensesnitt for datautforskning gir teamene tilgang til reell, tidsriktig innsikt knyttet til forretningsresultater. Enten du undersøker et plutselig fall i bruken av en funksjon, identifiserer de mest verdifulle brukersegmentene eller går i dybden på brukerreiser, får du kraften fra business intelligence kombinert med det beste fra produktanalyse.

Fra innsikt til effekt: Handlingsrettet produktstyringsanalyse

Produktstyringsanalyser bygger bro mellom informasjon og handling.

Med støtte fra det rette analyseverktøyet kan du ta trygge beslutninger, oppdage muligheter andre overser, og bygge produkter som brukerne elsker.

Ved å jobbe direkte med datalageret ditt gir Optimizely Warehouse-Native Analytics dypere forståelse og mer fleksibilitet, alt innenfor et sikkert og konsistent bedriftsmiljø.

Optimizely Warehouse-Native Analytics' analyseverktøy gjør det mulig for produktledere å koble sammen produktbruk, forretningsresultater og kundereisedata. Denne 360-graders oversikten hjelper deg med å avdekke skjulte mønstre, identifisere viktige suksessdrivere og ta datainformerte beslutninger som fremmer produktvekst.

Dette innsiktsnivået er avgjørende for å gjøre produktvisjonen om til målbar suksess.