Necesita una taxonomía de datos Lean para escalar el análisis de autoservicio

El diseño de taxonomía va de la mano con el análisis de productos. Independientemente de su industria, el tamaño de la empresa, la cartera de productos o la madurez de los datos, no puede establecer análisis de productos escalables sin una taxonomía ajustada. Esto es especialmente importante si se tiene en cuenta que la mayoría de las empresas necesitarán realizar un seguimiento de los recorridos de los usuarios entre plataformas y productos, y configurar la instrumentación de análisis de sus productos de forma que se anticipe a los escenarios futuros.

En otras palabras, debe preparar su taxonomía de datos para el futuro desde el momento en que lanza una solución de análisis de productos. Siga los principios clave a continuación para configurar el análisis de su producto para el éxito a largo plazo.

Mejores prácticas para preparar su análisis de productos y taxonomía de datos para el futuro

1. Invierte mucho en la taxonomía de tu primer producto

El análisis de productos es un juego de equipo y requiere que defina funciones y responsabilidades claras para las personas involucradas en el proceso. Una configuración sólida requiere la participación de dos roles críticos:

• Un líder comercial (a menudo jefe o vicepresidente de producto) que definirá el conjunto básico de casos de uso que deben cubrirse mediante análisis de productos
• Un líder técnico (a menudo, un rol de ingeniería sénior) que impulsará el aspecto técnico de la implementación de análisis

Ambos roles deben tener una visión multiplataforma y multiequipo sobre el producto para poder tomar decisiones a nivel de producto. Si hay varios equipos de producto e ingeniería que estarán involucrados en la implementación, es crucial que estos dos roles puedan coordinar los equipos. Esto garantizará la coherencia de los análisis de productos, independientemente de la cantidad de equipos involucrados. Mantener informado al equipo de liderazgo más amplio a menudo crea un impulso y entusiasmo adicionales en torno al análisis de productos y ayuda a elevar el trabajo en la hoja de ruta de toda la empresa.

Una vez que su equipo esté listo para construir la taxonomía del producto, debe establecer una imagen general de dónde se encuentra su producto antes de sumergirse en los detalles esenciales. Para hacer esto, piense en preguntas de arriba hacia abajo que el análisis de productos responderá para su equipo, como:

Si establece un entendimiento común sobre estas preguntas fundamentales entre su(s) equipo(s), siempre podrá ampliar la cobertura de análisis de su producto y profundizar en las áreas con el mayor potencial (p. ej., rutas de uso poco claras, mayor abandono). fueras).

Una vez que haya definido los casos de uso para el análisis de productos, es hora de definir su taxonomía de datos. Es decir, este consta de:

• Eventos
• Propiedades de eventos (contexto de eventos)
• Propiedades de usuario (contexto de un usuario).

Su objetivo en esta etapa es mantener la taxonomía lo más sencilla posible, alineada con las preguntas anteriores. Según nuestra experiencia, instrumentar solo 20 o 30 eventos es suficiente para responder alrededor del 90 % de las preguntas que los equipos hacen constantemente.

A menudo, solo un puñado de eventos producirá respuestas sólidas a preguntas comerciales comunes. Esto proporcionará a su empresa una comprensión de los recorridos de los usuarios reales (no simplemente los previstos ) y desbloqueará nuevos conocimientos, como:

• las personas reales del producto
• los puntos de fricción en los recorridos de los usuarios
• por qué algunos usuarios convierten y otros no
• qué mejoras en la interfaz de usuario se deben realizar en los momentos de entrega

Puede obtener más información sobre cómo documentar eventos, propiedades de eventos y propiedades de usuario en el Manual de taxonomía de datos de Amplitude. Los puntos clave incluyen mantener la taxonomía simplificada, usar convenciones de nomenclatura consistentes y lograr el equilibrio adecuado entre la instrumentación de eventos y propiedades.

2. Manténgase alejado del seguimiento de elementos de interfaz de usuario de bajo nivel

Según nuestra experiencia en el equipo de servicios profesionales de Amplitude, el seguimiento de elementos de la interfaz de usuario de bajo nivel y sin importancia es el signo n.º 1 de análisis de productos no escalables. A menudo, refleja un enfoque de instrumentación que mezcla las definiciones de eventos y las propiedades de los eventos.

Por ejemplo, su equipo de producto podría estar trabajando en una apuesta para mejorar el flujo de pago de su producto. Mientras trabajan en esta apuesta, pueden probar algunas iteraciones que agreguen o eliminen elementos de la interfaz de usuario. Al tratar de medir el rendimiento de cada prueba, puede haber una tendencia natural a rastrear eventos como:

• Casilla de verificación marcada
• Botón pulsado
• Alternar deslizado
• Texto del campo en el que se hizo clic

Si su taxonomía inicial se llena con elementos de la interfaz de usuario como los anteriores, podría ser el momento de dar un paso atrás y reagruparse. Sí, el equipo ha estado trabajando para mejorar el flujo de pago y ha estado ajustando esos elementos, pero recuerda: el objetivo de este flujo sigue siendo que los usuarios puedan moverse sin problemas a través de él. Lo que la empresa quiere ver como un viaje del usuario en análisis es probablemente "Pago iniciado" → "Método de pago seleccionado" → "Detalles de pago seleccionados" → "Transacción enviada". Este tipo de flujo es mucho más informativo y escalable que algo como: "Botón presionado" → "Casilla de verificación seleccionada" → "Texto de campo presionado". Si todavía está buscando granularidad mientras evalúa la conversión entre pasos, puede abordar esto con dos métodos alternativos:

1. Elementos de la interfaz de usuario del instrumento en las propiedades de evento de los eventos. Por ejemplo, un evento de "Transacción enviada" puede tener una propiedad que indique si el usuario realizó la acción mediante una casilla de verificación, un clic en un botón u otro elemento de la interfaz de usuario.
2. Use pruebas A/B para mejorar la conversión en pasos con un alto abandono . Por ejemplo, si observa una caída alta entre los pasos 1 y 2, a menudo es más eficaz ejecutar una prueba A/B con una interfaz de usuario modificada y observar resultados objetivos en su muestra, en lugar de instrumentar varios elementos durante el proceso de iteración.

3. Establecer el vínculo con los resultados comerciales

En última instancia, la configuración de análisis de su producto debe revelar cómo sus productos digitales impulsan su negocio.

Con una taxonomía de datos bien instrumentada, hay muchos factores que su equipo puede explorar en el viaje del usuario, como:

• personas
• caminos comunes
• impacto de los lanzamientos en métricas clave
• controladores de conversión
• viajes de usuario
• y más

Vemos que los equipos que tienen éxito en el análisis de productos siempre cierran el círculo entre los eventos que rastrean, el negocio en el que se encuentran y el "juego de compromiso" que juega su producto.

(El juego de compromiso se refiere a uno de los tres "juegos" principales que impulsa su producto: transacción, atención o productividad. Lea más sobre estos métodos en el libro de jugadas Mastering Engagement de Amplitude).

Por ejemplo, si su producto cae en el "juego de la productividad", podría tener un excelente embudo de incorporación, pero ese excelente embudo de incorporación no es suficiente para alcanzar sus objetivos comerciales. En última instancia, su producto tiene que cumplir la promesa de productividad; esto significa que los usuarios deberían volver a utilizar las funciones principales que generan valor (productividad) para ellos. Además de realizar un seguimiento del éxito de su flujo de incorporación, asegúrese de aprovechar los análisis de productos para evaluar cómo los usuarios repiten acciones críticas.

4. No rastree todo a la vez

El seguimiento de datos se percibe como una necesidad en la mayoría de las empresas digitales en estos días y la industria tecnológica hace que sea cada vez más fácil recopilar, almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Las empresas que comienzan con el análisis de productos y ya tienen un CDP o un almacén de datos a menudo se inclinan por omitir el paso del diseño de la taxonomía y simplemente comienzan a transmitir todos los datos valiosos que ya han recopilado.

La práctica de Servicios Profesionales en Amplitude vuelve al viejo principio: menos es más. Mostrar un conjunto de 10 eventos relevantes y que se explican por sí mismos a sus usuarios de Amplitude siempre es mejor que mostrar una lista de 600 eventos (a menudo con duplicados y sin propiedades de eventos cruciales) a las personas que solo necesitan una idea de cuántos usuarios activos hay. o cuál es la tasa de conversión crítica.

Está completamente en sus manos instrumentar una taxonomía esbelta y concisa que impulse análisis de productos escalables de autoservicio, el tipo de análisis que sus colegas estarán encantados de usar en las tareas diarias.

De un producto a análisis de productos cruzados

Ofrecer una implementación inicial ajustada de análisis de productos desbloquea conocimientos para cada equipo digital: marketing, producto, ingeniería y más. Con estos conocimientos confiables, también atrae a la organización hacia una cultura basada en datos. Los equipos empiezan a alejarse de los cuellos de botella de datos hacia el análisis de autoservicio y acortan el ciclo de información de semanas a minutos.

La taxonomía ajustada del primer producto establece el estándar de análisis de productos en la empresa y permite que otros equipos sigan el ejemplo. El análisis exitoso de productos cruzados solo es posible cuando todos y cada uno de los productos tienen una taxonomía bien instrumentada conectada con los resultados comerciales que la empresa desea lograr.