[vc_section][vc_row][vc_column][vc_column_text]

Что такое пользовательская аналитика, и как она может помочь вам стимулировать рост продукта?

Пользовательская аналитика позволяет получить действенные сведения о поведении пользователей. Это позволит вам увидеть, что делают различные сегменты ваших клиентов с вашим продуктом и почему они ведут себя именно так.

С помощью продуманных стратегий и правильных инструментов пользовательской аналитики вы можете использовать пользовательскую аналитику для улучшения показателей SaaS и обеспечения роста.

Давайте узнаем, как вы можете это сделать.

TL;DR

• Пользовательская аналитика — это метод сбора и анализа поведения пользователей на вашем сайте или продукте.
• Пользовательская аналитика позволяет сегментировать пользователей на основе их персон и сценариев использования, анализировать их действия и улучшать продуктовый опыт для каждой из групп.
• Сегментная аналитика позволяет группировать пользователей на основе демографических данных, поведения в приложении, учетной записи, атрибутов пользователя и/или настроения пользователя.
• Аналитика воронки позволяет определить пользователей, которые конвертируются на каждом этапе воронки , и таким образом найти области с высокой конверсией трафика.
• Когортная аналитика дает представление о поведении конкретной когорты в вашем продукте и использует эти данные для снижения оттока клиентов.
• Пользовательская аналитика поможет вам создать карты путешествий пользователей, чтобы вы могли улучшить пользовательский опыт для стимулирования активации и принятия.
• Анализ различных когорт или сегментов позволяет наблюдать закономерности для создания персонализированного пользовательского опыта и повышения уровня удержания пользователей.
• Аналитика поведения пользователей поможет вам выявить недостаточно эффективные функции и изменить процесс регистрации, чтобы улучшить раскрытие функций.
• Userpilot, Hotjar и Mixpanel — это три ведущих инструмента пользовательской аналитики.

Что такое пользовательская аналитика в SaaS?

Пользовательская аналитика — это метод сбора и анализа поведения пользователей на вашем сайте или продукте.

Он регистрирует действия пользователей, группирует их по поведенческим сегментам и анализирует ключевые показатели SaaS, такие как вовлеченность и активация пользователей.

В чем ценность пользовательской аналитики?

Сколько бы данных вы ни собрали, без пользовательской аналитики они бессмысленны.

51% пользователей не вернутся в компанию, если у них был плохой опыт общения с ней. Знание своих клиентов необходимо для разработки эффективных маркетинговых кампаний, совершенствования продукции, повышения вовлеченности и удержания.

Кроме того, собранные вами количественные данные могут помочь вам не только обнаружить, но и предсказать определенные тенденции в поведении пользователей.

Когда вы знаете, как ведут себя пользователи, вы можете определить функции, с которыми они больше всего взаимодействуют, и узнать, какие преимущества они получают от вашего продукта.

Вы даже можете анализировать поведение пользователей для создания реактивного опыта в приложении. Вы также можете проактивно выяснить потребности клиентов и в соответствии с этим улучшить свой продукт или определенные функции.

Более того, анализ поведения пользователей позволяет сегментировать пользователей на основе их персоналий и сценариев использования. Это поможет вам узнать, как различные сегменты пользователей взаимодействуют с вашим продуктом, чтобы вы могли создать лучший продукт для каждого из них.

Потоки регистрации можно анализировать, чтобы обнаружить узкие места, повысить конверсию и выявить отток клиентов. Это поможет вам улучшить процесс регистрации и использовать маркетинг продукта для повышения конверсии, активации и удержания.

Пользовательская аналитика также дает представление о том, как пользователи взаимодействуют с продуктами на каждом этапе пользовательского пути. Таким образом, вы сможете разработать четко определенную дорожную карту для пользователей, чтобы улучшить процесс принятия решений, связанных с изменениями в дизайне UI/UX, обновлениями, новыми функциями и внедрением. Вы даже можете корректировать показатели роста SaaS в режиме реального времени.

Каковы различные типы пользовательской аналитики?

Существует 3 различных типа пользовательской аналитики.

• Сегментная аналитика
• Аналитика воронки
• Когортная аналитика

Сегментная аналитика

Сегментация клиентов — это процесс разделения пользователей на группы на основе их общего пользовательского поведения для обеспечения лучшего опыта.

Таким образом, сегментная аналитика предполагает анализ пользователей каждого сегмента потребителей. Вы можете определить сегменты по пользователям, данным опросов, событиям использования и даже внешним источникам, таким как данные из систем управления продажами и маркетингом и реферальных каналов.

Большинство инструментов пользовательской аналитики позволяют сегментировать пользователей на основе следующих моделей:

• Демографические показатели — включают пол, доход и возраст. Более подробные схемы включают национальность, род занятий, расу и даже образ жизни.
• Поведение в приложении — показывает, активировали ли пользователи приложение, завершили ли они определенный UX-поток, выполнили ли какие-то пользовательские события или взаимодействовали с новой функцией.
• Учетная запись — Разделяет клиентов на новых пользователей, корпоративных пользователей и опытных пользователей.
• Атрибуты пользователя — включают в себя тарифный план, на котором работает пользователь, какой язык он предпочитает, какие устройства использует, зарегистрировался ли он через члена компании или самостоятельно.
• Настроение пользователей — Используя метрику Net Promoter Score (NPS), эта модель разделяет пользователей на промоутеров (лояльных пользователей и сторонников), пассивов (равнодушных пользователей) и отщепенцев (недовольных пользователей).

Обычно, чем крупнее SaaS-бизнес, тем больше сегментов пользователей вам потребуется. Поэтому, возможно, вам придется комбинировать и сопоставлять критерии из более чем одной модели. Малым предприятиям обычно требуется 3-4 сегмента.

Вы можете использовать данные о поведении пользователей, полученные в результате анализа сегментов, для предоставления индивидуальных решений для каждого сегмента. Кроме того, вы можете выявить сегменты, находящиеся на грани оттока, и принять превентивные меры.

Аналитика воронки

Воронка (также известная как воронка продаж или воронка конверсии) — это ряд шагов, используемых для составления схемы движения пользователей к конверсии. Это может быть любой тип конверсии, например, покупка или регистрация.

Аналитика воронки — это процесс определения пользователей, которые конвертируются на каждом этапе воронки.

Это позволяет принимать обоснованные решения для улучшения пользовательского опыта и, соответственно, коэффициента конверсии. Вы можете использовать свои сильные стороны, выделив области с высококонверсионным трафиком.

Более того, аналитика воронки позволяет проводить кампании по повторному привлечению, изменять потоки онбординга или исправлять ошибки в любой точке потока пользователей.

Более того, он выходит за рамки улучшения показателей конверсии и помогает понять, как они различаются в зависимости от поведения пользователя. Таким образом, вы можете узнать, что стимулирует конверсию, что заставляет пользователей отторгаться до конверсии и что оптимизирует эффективность воронки.

Вы можете использовать продвинутый инструмент визуализации воронки, такой как Google Analytics. С помощью этого инструмента вы можете устанавливать цели и использовать функцию Goal Flow для фильтрации источников конвертируемого трафика.

Когортная аналитика

Когортная аналитика позволяет увидеть, что когорта (подсекция пользователей) делает в вашем продукте. Компании-разработчики программного обеспечения обычно используют когортную аналитику для измерения оттока клиентов. Именно поэтому когортный анализ также называют анализом оттока клиентов.

Существует 2 наиболее распространенных вида когортной аналитики:

• Когорта приобретения: когда сегмент клиентов создается на основе даты их регистрации.
• Поведенческая когорта: когда когорта основана на поведении пользователей во время использования ими вашего продукта.

В зависимости от выбранного вами типа, когортная аналитика поможет вам ответить на эти вопросы:

• Какой сегмент пользователей (например, по сценарию использования, пользовательской персоне, плану подписки и т.д.) больше всего отторгается?
• Как долго вы можете удерживать среднего клиента и в какой момент он покидает ваш продукт?

Для проведения когортного анализа вам понадобится таблица когорт, подобная той, что показана ниже.

Строки (сверху вниз) сегментируют когорты на основе дат их регистрации, в частности, по месяцам. Колонки (слева направо) показывают, сколько времени прошло с момента подписки клиента.

В каждой ячейке таблицы указан процент клиентов, откликнувшихся в течение определенного месяца после оформления подписки.

Зная, когда пользователи уходят и как меняется коэффициент оттока в зависимости от того, когда регистрируется новая когорта, вы можете проверить, насколько эффективны ваши маркетинговые и продуктовые стратегии.

Кроме того, вы сможете увидеть, влияют ли изменения, внесенные вами в процесс приема новых пользователей, на коэффициент удержания пользователей в первый месяц. Вы даже можете увидеть, оказывают ли изменения в вашем продукте, UX или маркетинговой стратегии какое-либо влияние, положительное или отрицательное, на ваш продукт.

Как использовать пользовательскую аналитику для улучшения показателей SaaS?

Анализ данных о пользователях поможет вам узнать, насколько пользователи вовлечены в работу с вашим продуктом и как это влияет на удержание, пожизненную ценность клиента, доход и другие жизненно важные показатели.

Поэтому пользовательская аналитика — это ключ к улучшению показателей SaaS и стимулированию роста продукта. И вот как вы можете этого добиться.

Используйте данные пользовательской аналитики для составления схемы «путешествия» пользователя

Основная цель пользовательского путешествия — помочь конвертировать пользователей в платящих клиентов и полностью принять ваш продукт.

Вы создаете карту путешествия пользователя, чтобы визуализировать это путешествие. Вы можете использовать данные пользовательской аналитики для создания карты путешествия пользователя и поиска нужных показателей для отслеживания.

Более того, вы можете планировать несколько пользовательских маршрутов с помощью сегментации пользователей на основе различных персон. Это поможет вам найти области с низким уровнем пользовательского опыта.

Если вы быстро решите проблемы с пользовательским опытом, вы сможете удержать пользователей и помочь им понять ценность вашего продукта.

Таким образом, ваши пользователи смогут быстро достичь момента «Ага! » (осознать ценность вашего продукта) и активировать его (фактически получить ценность).

Вы можете персонализировать onboarding для каждого сегмента и использовать такие элементы, как всплывающие подсказки и контрольные списки, чтобы помочь пользователям быстрее достичь точки активации.

После того как пользователи активируют и подпишутся на ваш продукт, используйте вторичный onboarding, чтобы помочь пользователям освоить больше функций и перейти на премиум-класс.

Поэтому карта путешествия пользователя помогает увеличить привлечение, удержание клиентов и доходы вашей компании.

Использование аналитических данных для создания персонализированного пользовательского опыта

Анализ различных когорт или сегментов помогает заметить закономерности для создания персонализированного пользовательского опыта.

Вы можете определить области трения и устранить их, чтобы пользователям было легче найти ценность. Это снижает отток клиентов и повышает уровень принятия и удержания продукта.

С помощью сегментации, как в приведенном ниже примере, можно даже обнаружить пользователей с высокой степенью невовлеченности и создать для них персонализированный опыт входа в систему, чтобы предотвратить отток.

Знакомство с пользователем должно происходить в контексте того, что пользователи делают или не делают в вашем продукте в настоящее время.

Персонализированный, контекстный onboarding, основанный на целях, роли, персоне и сценарии использования пользователей, делает их опыт более вовлекающим, релевантным и, следовательно, эффективным.

Более того, в современном мире SaaS самообслуживание при входе в систему имеет решающее значение для обеспечения положительного пользовательского опыта. Он должен быть доступен для пользователей 24 часа в сутки 7 дней в неделю, чтобы помочь им решать повторяющиеся вопросы самостоятельно, не дожидаясь человеческих агентов.

Ресурсные центры в приложении позволяют пользователям искать все ваши документы по ключевым словам, что значительно улучшает процесс внедрения.

Используйте пользовательскую аналитику для выявления функций, которые не работают должным образом

Аналитика поведения пользователей поможет вам выявить те функции, которые работают плохо.

Прежде чем пользователь начнет жаловаться или уходить, вы можете проактивно понять его потребности, отслеживая тенденции и действия. Это может помочь вам направить маркетинг продукта и ценностное предложение, если, например, определенная функция используется чаще, чем другие.

Если ваши пользователи не принимают определенную функцию, особенно после того, как они ее запросили, это может означать, что ваша вторичная поддержка не работает. Это также может указывать на то, что функция не находится в интуитивно понятном месте вашего продукта.

Улучшенный вторичный onboarding может помочь пользователям открыть для себя больше возможностей и, таким образом, принести все больше пользы. Это облегчает привлечение новых пользователей и сторонников бренда.

3 лучших инструмента для отслеживания пользовательской аналитики

Выбор подходящего для вас инструмента пользовательской аналитики зависит, помимо прочих факторов, от вашего продукта и бизнес-целей.

Прежде чем выбрать инструмент пользовательской аналитики, необходимо учесть некоторые критерии.

• Что он измеряет
• Как она собирает и измеряет данные
• Измеряет ли он неидентифицируемые или идентифицируемые данные (электронная почта, уникальный идентификатор и т.д.)
• Тип аналитики, которую он выполняет
• Отслеживает ли он активность пользователей в приложении или на сайте
• Вписывается ли он в ваши текущие технологии и технологический стек

Давайте рассмотрим 3 лучшие платформы пользовательской аналитики, которые вы можете использовать для отслеживания поведения пользователей.

#1 — Userpilot

Userpilot позволяет отслеживать поведение пользователей на основе заранее определенных целей. Это позволяет гибко выбирать, на каких аспектах использования продукта сосредоточиться, что значительно облегчает отслеживание и интерпретацию данных о пользователях.

Аналитика Userpilot построена на том, что пользователи делают внутри вашего продукта.

Он основан на тегах функций, которые позволяют вам «помечать» функции на передней панели веб-приложения. Он также основан на пользовательских событиях, созданных разработчиками программного обеспечения.

Уникальность Userpilot заключается в том, что он предлагает проактивное включение. Это поможет вам взять под контроль путешествие пользователя, заранее понять его потребности и направить его к определенным функциям/опыту.

#2 — Hotjar

Hotjar — это инструмент поведенческой аналитики, который поставляется с функциями записи сеансов и теплового картирования.

Вы можете записывать действия браузера ваших клиентов во время посещения ими вашего сайта и получать ценные сведения об их поведении. Вы даже можете многократно просматривать эти записи, чтобы получить более глубокий анализ пользователей.

Кроме того, вы можете найти области трения на пути принятия пользователями решений. Таким образом, вы можете предпринять оперативные действия для сокращения времени создания стоимости, улучшения пользовательского опыта и повышения коэффициента удержания.

Собрав воедино полученные данные, вы сможете эффективно спланировать весь жизненный цикл пользователя — от простого посетителя до опытного пользователя.

#3 — Mixpanel

Mixpanel — это очень продвинутое аналитическое решение, позволяющее отслеживать и собирать данные о пользователях в режиме реального времени.

С помощью Mixpanel вы можете отслеживать взаимодействие каждого сегмента пользователей с вашим продуктом. Вы даже можете прогнозировать активность пользователей для упреждающего снижения оттока.

Однако платформа не осуществляет отслеживание на уровне аккаунта, если вы не можете объединить всех своих клиентов в один сегмент.

Mixpanel может быть наиболее подходящим вариантом для вас, если вы являетесь крупной компанией с собственной командой аналитиков. Будучи высокотехничным инструментом, он позволяет проводить сложную аналитику с использованием больших массивов данных.

Подведение итогов

Если вы хотите добиться роста продукта, вам не обойтись без пользовательской аналитики. Это открывает мир, полный практических знаний о поведении пользователей.

В свою очередь, вы можете использовать эти данные для улучшения маркетинга и стратегий роста, а значит, и таких показателей SaaS, как активация и удержание.

Хотите получить ценные сведения об аналитике ваших пользователей? Получите демо-версию Userpilot и узнайте, как вы можете легко этого достичь.

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][/vc_section]