Guida per principianti all’analisi dei prodotti Saas

Senza l’analisi dei prodotti, come si fa a sapere come spostare l’ago della bilancia con la crescita dei prodotti?

Se siete solo all’inizio della vostra avventura con l’analisi dei prodotti, l’esame di tutti i dati d’uso può sembrare a prima vista eccessivo. Tuttavia, sforzarsi di comprendere i fondamenti vi permetterà di migliorare in modo significativo e più rapido tutte le vostre metriche di crescita.

Questo post vi aiuterà a comprendere i concetti principali dell’analisi di prodotto e a capire come implementarli per far crescere il vostro prodotto!

Iniziamo con una breve introduzione:

Che cos’è l’analisi dei prodotti?

L’analisi dei prodotti è il processo con cui si raccolgono, ispezionano e analizzano i dati sulle interazioni degli utenti con il prodotto.

Tracciando, registrando e attribuendo ogni azione degli utenti, è possibile costruire un quadro incredibilmente dettagliato:

• Chi sono i vostri utenti
• Come si muovono all’interno del vostro prodotto
• Con quali compiti hanno difficoltà?
• Punti in cui sperimentano l’attrito
• Quali sono le funzioni più utilizzate e quali quelle sottoutilizzate?
• Come i diversi gruppi di utenti si comportano e raggiungono il valore, ecc.

In termini più ampi, l’analisi di prodotto consente di valutare l’impatto delle esperienze digitali integrate nel prodotto.

Google Analytics è uno strumento di analisi dei prodotti SaaS?

No.

Se avete mai lavorato nel campo del marketing, vi sarete imbattuti in Google Analytics.

Se volete ottenere tutti i vantaggi che l’analisi dei prodotti ha da offrire, non potete affidarvi solo a Google Analytics.

Perché?

Perché Google Analytics è un kit di strumenti di analisi di marketing orientato esclusivamente alla prima parte del percorso dell’utente, cioè alla provenienza dei visitatori.

Questo blog di Semetic illustra bene questo punto:

Fonte: mixpanel.com

Il modo in cui un utente arriva a un sito web è infinitamente meno complesso dei modi in cui un utente può interagire con un prodotto.

Sebbene sia in una certa misura violabile con Tag Manager, il punto fondamentale rimane: Google Analytics si basa su un traffico anonimo piuttosto che su un tracciamento basato sugli eventi e collegato a un singolo ID utente.

Senza l’ID utente persistente, non c’è modo di capire come si comportano gli individui.

Le metriche di prodotto sono la stessa cosa delle analisi di prodotto?

No.

L’analisi dei prodotti consiste nel trovare modelli nei dati di utilizzo dei prodotti che possono essere utilizzati per informare il processo decisionale aziendale.

Le metriche di prodotto (o KPI) sono misurazioni dei progressi compiuti verso obiettivi aziendali prestabiliti, come vedremo più avanti.

L’analisi è uno dei modi più importanti per identificare e convalidare le modalità di miglioramento delle metriche di prodotto, come discuteremo nella prossima sezione.

Perché la Product Analytics è importante?

Il 51% delle persone non tornerà mai da un’azienda con cui ha avuto una brutta esperienza.

Nel mondo SaaS, la stragrande maggioranza delle interazioni degli utenti con la vostra azienda avviene attraverso il vostro prodotto.

Quindi, capire cosa fanno all’interno del vostro prodotto è di fondamentale importanza:

• migliorare l’acquisizione di nuovi utenti
• migliorare l’attivazione degli utenti
• massimizzare e aumentare le entrate
• migliorare la fidelizzazione degli utenti
• incoraggiare gli utenti attuali a segnalarvi nuovi utenti, ecc.

Come disse notoriamente Peter Drucker:

Ciò che viene misurato viene gestito.

Tutte le metriche di cui i product manager devono preoccuparsi dipendono dal comportamento degli utenti, dalle cose che fanno e non fanno. Su come si sentono sul prodotto. E sul valore che ne ricavano.

Quali ruoli utilizzano la Product Analytics?

Ma non sono solo i product manager a doversi preoccupare dell’analisi dei prodotti:

• I designer UX devono capire come gli utenti navigano all’interno dei prodotti e interagiscono con gli elementi dell’interfaccia utente.
• Gli sviluppatori devono capire quali sono i bug riscontrati dagli utenti e quali sono i miglioramenti a cui dare priorità.
• I marketer devono capire quali sono i canali e le campagne che portano gli utenti più redditizi
• I team finanziari devono comprendere l’andamento dei ricavi e dei costi per le previsioni aziendali.

Non solo, è essenziale per le aziende di tutte le dimensioni. Anche le startup possono fare un grande uso delle analisi in-app per regolare e perfezionare i loro prodotti e garantire il Product-Market Fit.

Perché la Product Analytics è più efficace di altre fonti di feedback?

Abbiamo già pubblicato un lungo post su questo argomento, ma ecco i punti salienti:

Obiettività

L’analisi dei prodotti è oggettiva. La maggior parte dei sondaggi e delle interviste lascia trapelare la soggettività (fanno eccezione i microsondaggi molto brevi, come la funzionalità NPS fornita da Userpilot). Spesso le persone ricordano male quello che hanno fatto, perché lo hanno fatto e cosa è successo dopo. Analytics non lo fa.

Ciò che le persone fanno è un indicatore molto migliore di ciò che provano e di ciò che faranno in seguito rispetto a ciò che dicono, soprattutto quando i modelli di comportamento sono aggregati su un gran numero di utenti.

Specificità

Le analisi consentono inoltre di avere una visione estremamente granulare e specifica. Permette di ingrandire particolari aspetti, come l’adozione di una particolare funzione, il tasso di abbandono di una particolare attività, il completamento del flusso di onboarding, e di diagnosticare ciò che sta accadendo.

La maggior parte degli strumenti di analisi consente anche di segmentare il pubblico, per caratteristiche demografiche, per coorte, per fase del viaggio dell’utente, per livello di pagamento, ecc.

Suddividendo la vostra base di utenti in segmenti, potete personalizzare le soluzioni ai loro problemi e i messaggi che rispondono direttamente alle loro esigenze.

Efficienza

Gli Analytics sono anche molto più efficienti dei sondaggi e di altre fonti di feedback. I sondaggi richiedono molto tempo per essere impostati e realizzati. Il tasso di risposta è spesso basso. Le interviste richiedono ancora più tempo e sono particolarmente soggette a rischi di soggettività.

Ma l’installazione di uno strumento di analisi sul vostro SaaS è solitamente una questione di inserimento di una riga di codice e di gestione dei dati attraverso un’interfaccia grafica di facile utilizzo.

Questo non significa che il feedback proveniente da fonti diverse dall’analisi sia privo di valore. Per saperne di più, consultate questo blog su come ottenere il meglio dal feedback degli utenti.

Tuttavia, come ha dimostrato l’ultimo rapporto State of Product Analytics , più un team di prodotto è alfabetizzato e orientato ai dati, più è probabile che l’analisi dei prodotti sia la sua principale fonte di informazioni sugli utenti.

Fonte: mixpanel.com

Quali sono i KPI utilizzati nella Product Analytics? Come utilizzare la Product Analytics per il vostro SaaS

Meglio chiedersi: come faccio a stabilire i giusti KPI per il mio SaaS?

I migliori strumenti di analisi dei prodotti vi permetteranno di tracciare e misurare quasi ogni tipo di evento in-app. La maggior parte consente di definire eventi personalizzati o di combinare le attività in gruppi di eventi virtuali.

Ma non tutto ciò che può essere misurato è importante!

Seguite quindi queste regole:

KPI analitici di prodotto 101a: Articolare gli obiettivi aziendali

Quali sono gli obiettivi che la vostra azienda sta cercando di raggiungere e in che modo il prodotto può servire a questo scopo?

• Se genera entrate, allora le entrate dovrebbero essere sicuramente un KPI!
• Se il prodotto è uno strumento di marketing freemium finalizzato all’upselling degli utenti verso un’alternativa a pagamento, è necessario tenere traccia del numero di prove gratuite e delle conversioni da gratuite a pagamento.
• Se il vostro prodotto ha un elevato costo di acquisizione del cliente (CAC) che recuperate solo gradualmente attraverso le tariffe di abbonamento, i tassi di abbandono e di fidelizzazione avranno un’enorme importanza quando si tratterà di realizzare un profitto.

Tenete presente che è probabile che nella vostra azienda ci siano molti stakeholder al di fuori del team di prodotto che meritano di essere consultati in questa fase del processo di definizione dei KPI.

KPI analitici di prodotto 101b: Rendere gli obiettivi quantitativi

Un modo molto efficace di ricavare i KPI è quello degli obiettivi “SMART“.

“SMART” sta per :

• Specifico – Legato a un’attività o a un obiettivo particolare.
• Misurabile – I progressi verso il raggiungimento dell’obiettivo possono essere misurati.
• Raggiungibile – Esiste una prospettiva realistica di raggiungere l’obiettivo.
• Rilevante – L’obiettivo fa una differenza significativa per la vostra attività.
• Limitato nel tempo – C’è una scadenza per il raggiungimento dell’obiettivo.

Fonte: Fitsmallbusiness.com

Un obiettivo SMART per un SaaS potrebbe essere quello di aumentare del 150% il numero di utenti che hanno pagato più del loro CAC entro un anno.

L’analisi dei prodotti è tutta una questione di numeri: è innanzitutto un’attività quantitativa.

Quindi, traducete i vostri obiettivi SMART in numeri, in termini di cambiamenti nei modelli comportamentali che saranno necessari per realizzarli.

Come?

1. Valutare la situazione attuale: ad esempio, forse avete 500 utenti paganti e redditizi.
2. Dall’obiettivo SMART, ricavare un obiettivo quantitativo: in questo caso, portare altri 750 utenti nella stessa posizione entro 12 mesi.

Un KPI quantitativo non deve essere necessariamente un numero assoluto. Gli autori di “Lean Analytics” raccomandano invece di utilizzare rapporti e intervalli.

KPI analitici di prodotto 101c: ipotizzare e testare

Come possiamo arrivare da dove siamo a dove vogliamo essere?

Formulare ipotesi esplicative e metterle alla prova.

Ad esempio:

1. “Al nostro attuale tasso di acquisizione di nuovi utenti, abbassando il CAC del 10% il punto in cui gli utenti diventano redditizi scenderebbe da 4 a 3 mesi”.
2. “Gli utenti in prova che non utilizzano il prodotto più di una volta nella prima settimana hanno molte meno probabilità di diventare utenti paganti”.
3. “Gli utenti che hanno adottato più di una funzionalità hanno una probabilità significativamente inferiore di rinunciare al servizio nei primi 6 mesi rispetto a quelli che ne hanno adottata solo una”.

• 1 potrebbe essere testato adottando misure per ridurre il CAC e analizzando poi la retention delle coorti acquisite con diverse campagne di marketing.
• 2 potrebbe essere testato con uno split test di un flusso di lavoro di onboarding primario più intensivo per i nuovi utenti rispetto agli accordi esistenti.
• 3 potrebbe essere testata costruendo esperienze in-app che segnalino a determinati segmenti di utenti le funzionalità più rilevanti.

Le analisi vi diranno se ogni ipotesi è valida.

Volete creare esperienze di onboarding in-app? Parlate con l’esperto di prodotto di Userpilot e iniziate oggi stesso.

KPI analitici di prodotto 101d: Abbandonare le metriche di facciata

Troppe aziende adottano un approccio non formale ai propri KPI, scegliendoli non per la differenza che fanno, ma perché tutti gli altri li usano.

Ancora peggio è dipendere dalle “vanity metrics”, ovvero da cifre che sembrano belle ma non significano nulla.

Come suggerisce Roman Pichler qui, ad esempio, i “download di app” sono spesso solo una metrica di facciata (soprattutto quando l’app è gratuita). Ciò che conta di più sono gli accessi ripetuti, il tempo trascorso sul posto, i flussi di onboarding completati ecc.

Naturalmente, se una metrica è una vanity metric dipende da ciò che sposta l’ago della bilancia per la vostra SaaS, il che ci riporta all’inizio di questa sezione!

I migliori strumenti di analisi dei prodotti per SaaS

La scelta dello strumento migliore dipende da ciò che fa la vostra SaaS e da ciò che dovete sapere sui vostri utenti.

Sono disponibili moltissimi strumenti diversi che servono sia per nicchie particolari che per il settore nel suo complesso. Qui ne analizzeremo cinque che rispondono a diverse esigenze.

Strumento di analisi del prodotto #1: Userpilot

Oltre a darvi la possibilità di costruire e offrire esperienze in-app contestuali per i vostri utenti, Userpilot fornisce analisi del prodotto per monitorare le metriche chiave:

• Attivazione di nuovi utenti nell’onboarding
• Adozione delle caratteristiche
• Formazione e aggiornamento degli utenti esistenti
• Utilizzo del self-service e dell’helpdesk
• Sentimento degli utenti

Le capacità analitiche di Userpilot sono quindi allineate alle esigenze dei growth manager, dei product manager e dei product marketer in ambito SaaS. Le intuizioni che si possono estrarre saranno utili anche ai designer UX e agli sviluppatori web.

Una volta installato il codice javascript di Userpilot sulla vostra applicazione, i dati sui clic possono essere raccolti attraverso i tag di funzionalità dell’interfaccia utente. Non c’è quindi bisogno di codice, il che lo rende intuitivo, semplice da usare e modificare e per fornire rapporti comprensibili ai colleghi. In alternativa, gli eventi personalizzati e gli attributi dell’utente possono essere ancora impostati su Userpilot.

Userpilot consente anche di effettuare split test delle esperienze tra o all’interno di diversi segmenti.

Il monitoraggio delle analisi di questi test fornisce prove basate sui dati per migliorare i vostri KPI, come abbiamo spiegato nell’ultima sezione.

All’altro estremo della scala, al momento non include potenti strumenti di visualizzazione per vedere i progressi effettivi del percorso dell’utente rispetto al percorso ideale mappato.

Volete saperne di più su cosa potete fare con gli analytics di Userpilot? Parlate con uno dei nostri esperti di prodotto e vedetelo in azione!

Strumento di analisi dei prodotti #2: Heap

Fonte: heap.io

Heap è una suite di analisi dei prodotti completa e indipendente.

La cosa migliore è che, una volta installato nella vostra applicazione, Heap tiene traccia di tutto ciò che fanno gli utenti.

Non è necessaria alcuna configurazione o definizione di “eventi” da monitorare. Fin dal primo giorno, è tutto lì.

Questo è incredibilmente utile perché alcuni degli altri strumenti di questa lista – Mixpanel, per esempio – richiedono agli utenti un lungo lavoro di configurazione per determinare ciò che si vuole monitorare. Certo, in questi strumenti è possibile aggiungere nuovi eventi man mano che si procede, ma i dati vengono raccolti solo dal momento in cui si definisce l’evento.

Heap permette anche:

• Tracciamento a livello di utente e di account
• Combinare i dati tracciati in “eventi virtuali” personalizzati per il monitoraggio
• Analisi lungo più assi e segmenti comportamentali

Fonte: heap.io

Ma non è economico. Il pacchetto gratuito è piuttosto limitato in termini di utilizzo, mentre i piani a pagamento partono da 1.000 dollari al mese.

Strumento di analisi dei prodotti #3: FullStory

Come Heap, FullStory cattura tutte le interazioni degli utenti con la vostra applicazione senza alcuna configurazione.

Fonte: fullstory.com

FullStory traccia e misura anche i “clic di rabbia”, quando un utente frustrato si accanisce sul suo mouse. Chi dice che l’analitica debba essere per forza noiosa!

Insieme alle analisi, la caratteristica principale di Fullstory è la registrazione delle sessioni. Quando si riesce a far funzionare queste due funzioni in tandem, è incredibilmente efficace per estrarre informazioni.

I dati quantitativi raccolti da più utenti possono essere incrociati con l’esperienza qualitativa di ciò che gli utenti reali hanno effettivamente fatto sullo schermo. In questo modo, capire perché le cose accadono nell’ordine in cui accadono è molto più facile che con la sola analisi dei dati.

Fonte: fullstory.com

FullStory dispone anche di funzioni di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico che consentono di estrarre informazioni dai dati.

Qual è la fregatura? Beh, i prezzi sono solo su richiesta…

Strumento di analisi dei prodotti #4: Mixpanel

Mixpanel è probabilmente lo strumento di analisi dei prodotti più potente di questo elenco, ma è anche il più difficile da usare.

Fonte: mixpanel.com

Sebbene Mixpanel disponga di una vasta gamma di funzionalità per il monitoraggio e la raccolta dei dati degli utenti, in particolare dei dati in tempo reale, dove eccelle, è difficile da implementare.

• Ogni evento che si vuole tracciare deve essere definito prima di essere catturato.
• L’impostazione di report che sfruttino al meglio i dati raccolti è complicata e richiede molto tempo.
• L’analisi dei dati raccolti richiede competenze specialistiche.

Stranamente, una cosa che Mixpanel non supporta è il monitoraggio a livello di account (a meno che, ovviamente, non si riesca a capire come aggiungere tutti gli utenti di un’azienda in un segmento personalizzato).

Se siete una grande azienda con competenze interne in materia di dati e analisi, o se avete davvero bisogno di scavare in profondità nelle minuzie di un percorso utente lungo e complesso, Mixpanel potrebbe essere l’opzione migliore per voi.

Fonte: mixpanel.com

I principianti dovrebbero diffidare del prezzo contenuto (il pacchetto Growth costa solo 17 dollari al mese). È uno strumento che offre il massimo agli utenti aziendali.

Strumento di analisi del prodotto n. 5: Iterazione

Fonte: iterative.ly

Iterativamente fa qualcosa di diverso dagli altri strumenti di questo elenco.

Permette di combinare tutte le altre fonti di dati in un unico luogo, in una “singola fonte di verità”. Oltre a lavorare con gli strumenti di questo elenco, come Mixpanel e Heap, Iteratively si integra anche con Facebook Analytics, Google Analytics, Segment, Intercom e altre applicazioni che non rientrano nell’ambito dell’analisi dei prodotti.

È incredibilmente utile:

• Per ridurre i dati e ridurli a un livello gestibile e agibile
• Per garantire che tutti i team siano allineati sui KPI e sulle metriche che stanno esaminando, indipendentemente dagli strumenti che preferiscono.

Se siete un’azienda esperta di dati alle prese con l’enorme quantità di informazioni fornite dai vostri pacchetti di analisi, 120 dollari al mese spesi per Iteratively potrebbero essere un ottimo investimento.

Come estrarre informazioni dagli strumenti di analisi dei prodotti

Il problema principale dell’analisi dei prodotti è raramente – se non mai – l’acquisizione dei dati.

È l’interpretazione: il processo di comprensione di ciò che i dati vi dicono di fare per migliorare le vostre metriche.

Qualunque sia lo strumento scelto, assicuratevi di configurare questi cruscotti:

Analisi della coorte

Fonte: ChartMogul

Il monitoraggio del comportamento di gruppi di utenti che hanno iniziato a usare il vostro prodotto in tempi diversi (“coorti”) mostrerà come le modifiche apportate al vostro prodotto o all’onboarding influiscono sulla rinuncia, sulla fidelizzazione e sul valore raggiunto nel tempo.

Analisi dell’imbuto

Fonte: Wikipedia

Tracciate un percorso ideale dell’utente in termini di eventi all’interno dell’app e monitorate dove gli utenti abbandonano perché mancano le attività necessarie.

Adozione delle caratteristiche

Fonte: Userpilot

Quali sono le caratteristiche che portano il maggior valore all’utente? Vengono utilizzati e visti a sufficienza per offrire un’esperienza ottimale? Tracciando le analisi dell’uso delle funzionalità, è possibile sviluppare e fornire un prodotto che offra agli utenti esperienze sempre migliori.

Solo gli scienziati dei dati e gli esperti possono usare la Product Analytics?

Assolutamente no.

Forse lo useranno meglio di un principiante, ma la gamma di strumenti facili da usare disponibili oggi significa che chiunque sia alfabetizzato sui dati, abbia una mentalità aperta e pensi in modo scientifico può migliorare le prestazioni del proprio prodotto con un piccolo sforzo!

Per ora è tutto. Ci auguriamo che vi sia stato utile e che siate sulla buona strada per ottenere di più dall’analisi dei vostri prodotti!