Cómo utiliza Homebot Analytics para tener más confianza en el desarrollo de productos

Perspectivas/Acción/Resultado: Para alentar a los usuarios a obtener contexto adicional sobre una parte clave de su informe de propiedad de vivienda, Homebot creó un punto de fricción intencional en un módulo muy visto.Al introducir ese punto de fricción, movieron intencionalmente el botón con más clics en el módulo.Amplitude reveló una disminución significativa en las oportunidades de participación del módulo resultante, por lo que el equipo revirtió la ubicación del botón pero también mantuvo su nueva ubicación en la adición del módulo.Esto les permitió medir cómo tipos específicos de usuarios interactúan con el contenido, proporcionando nuevos conocimientos sobre el comportamiento del cliente.Ahora pueden crear funciones y contenido para involucrar a cohortes específicas de manera más efectiva a lo largo de su viaje.

Para la mayoría de las personas, una casa es su mayor compra y su activo más valioso. Y debido a eso, Homebot cree que educar a los consumidores es la clave para ayudarlos a tener éxito en bienes raíces y tomar decisiones inteligentes sobre la propiedad de la vivienda.

Fundada en 2015, Homebot pone las finanzas personales y el asesoramiento inmobiliario en manos de las personas que compran, venden y miran casas. Nuestro producto ofrece un panel financiero dinámico que ayuda a los propietarios de viviendas a acumular capital y generar ingresos de sus propiedades a través de información práctica y personalizada. A través de conocimientos y educación, nuestro objetivo es alertar a los propietarios y compradores de viviendas sobre oportunidades de inversión y refinanciamiento a lo largo del ciclo de vida de la propiedad de vivienda.

No nos dirigimos a los usuarios como clientes directos; en cambio, comercializamos nuestra plataforma a prestamistas y agentes inmobiliarios que la ofrecen a sus clientes como un valor agregado de marca. Y a medida que los usuarios comprenden mejor las condiciones del mercado, precalifican para la compra de viviendas y planifican sus carteras de bienes raíces, recurren a los expertos en la materia. Estos prestamistas, originadores de hipotecas y agentes inmobiliarios brindan asesoramiento y se convierten en valiosos asesores. Es una sinergia que funciona en toda la cadena de valor de bienes raíces.

No puedes mejorar UX sin análisis

Soy gerente de producto y estoy súper enfocado en la experiencia del consumidor. Formo parte de un equipo compuesto por siete desarrolladores y un diseñador dedicado. Seguimos los principios ágiles/scrum y estamos comprometidos a construir un producto rudo que, ante todo, respalde a nuestros usuarios. Suministramos contenido que educa a los clientes de nuestros clientes sobre el viaje de la propiedad de vivienda para que puedan tomar decisiones financieras inteligentes juntos.

Mi equipo se esfuerza por mejorar nuestro producto y simplificar el contenido complejo. También buscamos formas de involucrar mejor a los usuarios personalizando la experiencia para satisfacer sus necesidades. Un agricultor de Texas tiene poco en común con el dueño de un condominio frente al mar de $3 millones en Florida o un recién graduado universitario que vive en el sótano de sus padres en Oregón mientras ahorra para una propiedad. Queremos ofrecer contenido que hable a todos, independientemente de sus circunstancias.

Desafortunadamente, carecíamos de las herramientas de análisis para rastrear la participación y el comportamiento de los usuarios en nuestro sitio web. Cuando hicimos cambios, no podíamos estar seguros de que tuvieran el efecto correcto. Nuestros equipos de I+D utilizaron una combinación de Google Analytics, Metabase y Tableau para recopilar datos, pero los conocimientos que generamos eran confusos. Google Analytics ofrece un seguimiento de eventos limitado, Metabase se basa en consultas SQL y está orientado a científicos de datos, y la fortaleza de Tableau es la visualización, pero se basa en datos precisos para visualizar cualquier cosa significativa para el negocio.

Tomábamos decisiones con demasiada frecuencia en función de lo quesentíamosen lugar de lo quesabíamosa través de los datos cualitativos del producto. Necesitábamos más confianza en lo que veíamos y una mejor visión holística de lo que nuestros clientes hacían en línea.

Nuestra búsqueda de una solución todo en uno

La forma más rápida de que una empresa en nuestra etapa aprenda es a través de la experimentación. Necesitamos observar los datos de comportamiento capturados en diferentes puntos del embudo, que reflejen diversas experiencias de usuario, y esta información debe democratizarse en toda la organización, incluidos los gerentes de producto, diseñadores y ejecutivos. También es importante que proporcionemos a todos una herramienta para ver y analizar estos datos por sí mismos sin tener que cansar a nuestros desarrolladores.

La forma más rápida de que una empresa aprenda es a través de la experimentación.

Nuestro santo grial era una plataforma centralizada que hacía que los datos fueran visibles para todos en nuestra organización, incluso si no tenían experiencia previa con análisis. Durante seis meses, evaluamos Heap, LaunchDarkly, Optimizely y VWO. Hablamos con los proveedores y realizamos consultas internas para determinar nuestras necesidades. Fue un proceso exhaustivo que incluyó varias pruebas de concepto, pero el momento decisivo fue cuando pusimos nuestras manos en Amplitude.

Amplitude realmente es una plataforma de análisis digital todo en uno en la que podemos confiar para muchos usos diferentes. Otras soluciones puntuales podrían hacer una cosa realmente bien, pero aún tendríamos que improvisar otras piezas del rompecabezas para lograr todo lo que necesitábamos. La amplitud puede hacerlo todo, y eso la convirtió en la ganadora de nuestro libro. Cuando vimos las diferentes formas en que podíamos usarlo a diario, nos convencimos.

Estoy obsesionado con el análisis y Amplitude Analytics ofrece valor de inmediato. Una vez que configura el seguimiento de eventos, es fácil para los gerentes de productos saltar a la plataforma, activar un par de paneles, diseñar algunos gráficos y comenzar a recopilar información.

La plataforma mejoró nuestra taxonomía de eventos desde el principio. No hay funcionalidad de seguimiento automático, lo que nos hizo muy deliberados acerca de nuestra taxonomía de eventos y gobierno de datos. Estos eventos definen las métricas más críticas para rastrear, y la experiencia del usuario depende de este lenguaje común que todos usan para analizar el comportamiento y el rendimiento del usuario. Analytics nos obligó a tomarnos el tiempo para obtener nuestra taxonomía correcta. No tomamos ningún atajo y nuestro producto es mejor gracias a ello.

Profundizando en el comportamiento del usuario

Con Analytics, nuestros gerentes de productos pueden generar gráficos y visualizar datos que miden el compromiso a lo largo de rutas específicas en nuestro embudo, identificando dónde hacen clic o abandonan los clientes. Ahora tienen datos cuantificables para respaldar, o refutar, nuestras corazonadas y basar las decisiones de productos en hechos en lugar de opiniones.

Una de las primeras cosas que hicimos con Analytics fue validar cómo los usuarios interactúan con nuestro módulo de Modelo de valoración automatizada (AVM), que genera el valor en la parte superior de cada informe de propietario y es el módulo más visto de la página. No pretende reemplazar una tasación de propiedad humana (un CMA, o análisis de mercado comparativo, generalmente manejado por un agente de bienes raíces), pero está diseñado para que los propietarios piensen en el valor de su propiedad y cómo pueden aprovechar su inversión.

Inicialmente, queríamos crear un punto de fricción intencional que obligara a los usuarios a hacer clic en un botón para obtener más información sobre el origen de su AVM, de modo que tuvieran más contexto para la figura antes de realizar acciones adicionales dentro del módulo AVM. Al introducir ese punto de fricción, movimos intencionalmente el botón del módulo con más clics, lo que genera mucha actividad, y rastreamos los datos durante un par de semanas. Vimos una disminución significativa en la forma en que los consumidores interactuaban con el AVM de su hogar, incluidos menos mensajes enviados para interactuar con su asesor de hogar, por lo que revertimos la ubicación del botón pero mantuvimos la nueva ubicación dentro del área de "punto de fricción" que agregamos. De esta manera, con Amplitude, podemos ver cómo los consumidores acceden al botón y luego se conectan con la persona que les proporciona Homebot.

Y lo realmente genial es que podemos usar Analytics para medir cómo los clientes interactúan con sus AVM y toman medidas en un par de caminos diferentes. Debido a que podemos ver su actividad, podemos crear funciones y contenido que atraigan a los clientes que desean ir directamente a ajustar su AVM y a aquellos que prefieren más información general.

Medir el compromiso a través de la experimentación

También adoptamos Amplitude Experiment y, a medida que aprendíamos sobre esta herramienta, comenzamos con pequeños pero valiosos experimentos centrados en la copia de botones específicos. ¿Cómo hacemos que un clic en un botón sea más convincente para generar más participación? Comenzamos a realizar pruebas multivariadas en un grupo específico de clientes para ver si los pequeños cambios en el contenido enviado a sus clientes pueden nutrir y guiar los comportamientos de los usuarios.

La interfaz de usuario intuitiva de Experiment incluye diferentes pestañas de configuración, incluida una pestaña de "analizar" que nos notifica cuando el impacto de nuestros cambios alcanza una importancia estadística. En algunas de las primeras pruebas, llegamos a ese punto con bastante rapidez e hicimos los cambios de copia correspondientes. Es bastante fácil y una excelente manera de estar más seguros de que estamos maximizando el impacto de nuestros mensajes.

Uno de los mejores indicadores del compromiso del cliente es la intención de comprar o refinanciar una casa, y es uno de nuestros KPI más importantes. El proceso generalmente comienza con un mensaje directo (DM) del usuario a su prestamista o socio de bienes raíces. Estos mensajes directos indican que hay una conversación en curso que puede conducir a una transacción, y actualmente estamos agregando esta actividad a nuestra taxonomía de eventos. Una vez que tengamos todos nuestros eventos rastreables, podemos comenzar a armar esa historia de datos que conecta la actividad con el compromiso. Ese es nuestro Monte Everest en este momento, y estamos casi en la cima.

Poner los datos en el centro de la toma de decisiones

Amplitude CDP cumple otra función para nosotros. A diferencia de otros CDP, Amplitude no tiene un precio por usuario. Pagamos la misma tarifa mensual independientemente de cuántas personas la usen, lo que les da a todos en Homebot un asiento en la mesa. Introducimos datos de eventos en nuestro almacén de Snowflake y los ponemos a disposición de nuestro equipo de BI en Tableau. Amplitude es un componente central de nuestra canalización de datos que se integra con ambas plataformas.

Cuando las plataformas de análisis no tienen un precio por puesto, todos tienen un lugar en la mesa.

Elegir Amplitude como nuestro CDP ha puesto los datos en el centro de nuestro proceso de toma de decisiones. Podemos analizar nuestra plataforma, realizar cambios iterativos y comunicar rápidamente el impacto de nuestras decisiones de diseño. Tenemos datos cuantitativos que nos dan confianza en lo que vemos y podemos cuantificar el impacto de las actividades y comportamientos de los clientes. Nuestro equipo de I+D lo está utilizando por ahora, pero espero incorporar a nuestro equipo de marketing dentro de un año y aprovechar las funciones específicas de marketing.

Estamos escalando y solo esperamos que nuestro volumen de datos crezca. Actualmente estamos desarrollando nuestra aplicación móvil que brindará a los propietarios acceso a información sobre bienes raíces y finanzas personales sobre la marcha, interactuando con Homebot de formas nuevas y emocionantes. Tendremos una tonelada de datos nuevos para analizar y nos llevará a una historia interesante sobre cómo las personas acceden y abren sus Homebots, dónde los usan y cómo pueden diferir esas rutas de usuario.

La amplitud está en el corazón de esta narración de aquí en adelante. El seguimiento de eventos en línea nunca ha sido tan fácil, y nuestra taxonomía de datos en evolución nos permite establecer métricas impactantes que impulsarán nuestro negocio y ayudarán a nuestros usuarios a generar riqueza y equidad.