In che modo Homebot utilizza l'analisi per diventare più sicuro nello sviluppo del prodotto

Approfondimenti/Azione/Risultato: Per incoraggiare gli utenti a ottenere un contesto aggiuntivo su una parte fondamentale del loro rapporto sulla proprietà della casa, Homebot ha creato un punto di attrito intenzionale su un modulo molto visto.Quando hanno introdotto quel punto di attrito, hanno spostato intenzionalmente il pulsante più cliccato sul modulo.Amplitude ha rivelato un calo significativo delle opportunità di coinvolgimento del modulo risultanti, quindi il team ha ripristinato la posizione del pulsante, ma ha anche mantenuto la sua nuova posizione nell'aggiunta del modulo.Ciò ha permesso loro di misurare il modo in cui specifici tipi di utenti interagiscono con i contenuti, fornendo nuove informazioni sul comportamento dei clienti.Ora possono creare funzionalità e contenuti per coinvolgere gruppi specifici in modo più efficace lungo il loro percorso.

Per la maggior parte delle persone, una casa è il loro più grande acquisto e il bene più prezioso. E per questo motivo, Homebot crede che educare i consumatori sia la chiave per aiutarli ad avere successo nel settore immobiliare e prendere decisioni intelligenti sulla proprietà della casa.

Fondata nel 2015, Homebot mette la consulenza finanziaria personale e immobiliare nelle mani di persone che acquistano, vendono e guardano case. Il nostro prodotto offre un cruscotto finanziario dinamico che aiuta i proprietari di case a costruire equità e generare entrate dalle loro proprietà attraverso approfondimenti personalizzati e fruibili. Attraverso approfondimenti e formazione, miriamo ad avvisare i proprietari di case e gli acquirenti di case sulle opportunità di investimento e rifinanziamento durante tutto il ciclo di vita della proprietà.

Non ci rivolgiamo agli utenti come clienti diretti; invece, commercializziamo la nostra piattaforma a prestatori e agenti immobiliari che la offrono ai propri clienti come valore aggiunto di marca. E man mano che gli utenti comprendono meglio le condizioni del mercato, si prequalificano per l'acquisto di case e pianificano i propri portafogli immobiliari, si rivolgono agli esperti del settore. Questi istituti di credito, promotori di mutui e agenti immobiliari forniscono consulenza e diventano preziosi consulenti. È una sinergia che funziona lungo tutta la catena del valore immobiliare.

Non puoi migliorare la UX senza l'analisi

Sono un product manager e sono super concentrato sull'esperienza del consumatore. Faccio parte di una squadra composta da sette sviluppatori e un designer dedicato. Seguiamo i principi scrum/agile e ci impegniamo a creare un prodotto tosto che, prima di tutto, supporti i nostri utenti. Forniamo contenuti che istruiscono i clienti dei nostri clienti sul percorso di proprietà della casa in modo che possano prendere decisioni finanziarie intelligenti insieme.

Il mio team si impegna a migliorare il nostro prodotto e semplificare i contenuti complessi. Cerchiamo anche modi per coinvolgere meglio gli utenti personalizzando l'esperienza in base alle loro esigenze. Un agricoltore del Texas ha poco in comune con il proprietario di un condominio sulla spiaggia da 3 milioni di dollari in Florida o con un neolaureato che vive nel seminterrato dei genitori nell'Oregon mentre risparmia per una proprietà. Vogliamo fornire contenuti che parlino a tutti, indipendentemente dalle loro circostanze.

Sfortunatamente, non avevamo gli strumenti di analisi per monitorare il coinvolgimento e i comportamenti degli utenti sul nostro sito web. Quando abbiamo apportato modifiche, non potevamo essere sicuri che avessero l'effetto giusto. I nostri team di ricerca e sviluppo hanno utilizzato una combinazione di Google Analytics, Metabase e Tableau per raccogliere i dati, ma le informazioni che abbiamo generato erano nebulose. Google Analytics offre un monitoraggio degli eventi limitato, Metabase si basa su query SQL ed è orientato ai data scientist e il punto di forza di Tableau è la visualizzazione, ma si basa su dati accurati per visualizzare qualsiasi cosa significativa per l'azienda.

Prendevamo decisioni troppo spesso in base a ciò chesentivamoinvece che a ciò chesapevamotramite dati di prodotto qualitativi. Avevamo bisogno di maggiore fiducia in ciò che vedevamo e di una migliore visione olistica di ciò che i nostri clienti facevano online.

La nostra ricerca di una soluzione all-in-one

Il modo più rapido per un'azienda nella nostra fase di imparare è attraverso la sperimentazione. Dobbiamo esaminare i dati comportamentali acquisiti in diversi punti della canalizzazione, che riflettono le varie esperienze degli utenti e queste informazioni devono essere democratizzate in tutta l'organizzazione, inclusi product manager, designer e dirigenti. È anche importante fornire a tutti uno strumento per guardare e analizzare questi dati da soli senza dover esaurire i nostri sviluppatori.

Il modo più rapido per un'azienda di imparare è attraverso la sperimentazione.

Il nostro Santo Graal era una piattaforma centralizzata che rendeva i dati visibili a tutti nella nostra organizzazione, anche se non avevano precedenti esperienze con l'analisi. In sei mesi abbiamo valutato Heap, LaunchDarkly, Optimizely e VWO. Abbiamo parlato con i fornitori e tenuto consultazioni interne per determinare le nostre esigenze. È stato un processo esaustivo che ha incluso diverse prove di concetto, ma il momento decisivo è stato quando abbiamo messo le mani su Amplitude.

Amplitude è davvero una piattaforma di analisi digitale all-in-one su cui possiamo fare affidamento per molti usi diversi. Altre soluzioni puntuali potrebbero fare davvero bene una cosa, ma dovremmo comunque mettere insieme altri pezzi del puzzle per ottenere tutto ciò di cui abbiamo bisogno. Amplitude può fare tutto e questo l'ha reso il vincitore nel nostro libro. Quando abbiamo visto i diversi modi in cui potevamo usarlo quotidianamente, siamo stati venduti.

Sono ossessionato dall'analisi e Amplitude Analytics offre immediatamente valore. Una volta impostato il monitoraggio degli eventi, è facile per i product manager entrare nella piattaforma, attivare un paio di dashboard, disporre alcuni grafici e iniziare a raccogliere approfondimenti.

La piattaforma ha migliorato la nostra tassonomia degli eventi fin dall'inizio. Non esiste alcuna funzionalità di tracciamento automatico, il che ci ha reso molto ponderati sulla tassonomia degli eventi e sulla governance dei dati. Questi eventi definiscono le metriche più critiche da monitorare e l'esperienza dell'utente dipende da questo linguaggio comune che tutti utilizzano per analizzare il comportamento e le prestazioni dell'utente. L'analisi ci ha costretto a prenderci il tempo per correggere la nostra tassonomia. Non abbiamo preso scorciatoie e il nostro prodotto è migliore per questo.

Approfondimento del comportamento degli utenti

Con Analytics, i nostri product manager possono generare grafici e visualizzare dati che misurano il coinvolgimento lungo percorsi specifici nella nostra canalizzazione, identificando dove i clienti fanno clic o abbandonano. Ora dispongono di dati quantificabili per sostenere, o confutare, le nostre intuizioni e basare le decisioni sui prodotti sui fatti invece che sulle opinioni.

Una delle prime cose che abbiamo fatto con Analytics è stata convalidare il modo in cui gli utenti interagiscono con il nostro modulo Automated Valuation Model (AVM), che genera il valore nella parte superiore di ogni rapporto sui proprietari di case ed è il modulo più visualizzato sulla pagina. Non ha lo scopo di sostituire una valutazione della proprietà umana (un CMA, o analisi di mercato comparativa, tipicamente gestita da un agente immobiliare), ma è progettato per far riflettere i proprietari di case sul valore della loro proprietà e su come possono sfruttare il loro investimento.

Inizialmente volevamo creare un punto di attrito intenzionale che costringesse gli utenti a fare clic su un pulsante per saperne di più sulla provenienza del loro AVM, in modo che avessero più contesto per la figura prima di intraprendere ulteriori azioni all'interno del modulo AVM. Nell'introdurre quel punto di attrito, abbiamo spostato intenzionalmente il pulsante più cliccato sul modulo, che genera un sacco di attività, e abbiamo monitorato i dati per un paio di settimane. Abbiamo notato un calo significativo nel modo in cui i consumatori interagivano con l'AVM della propria casa, incluso un minor numero di messaggi inviati per interagire con il proprio consulente domestico, quindi abbiamo ripristinato la posizione del pulsante, ma abbiamo comunque mantenuto la nuova posizione all'interno dell'area del "punto di attrito" che abbiamo aggiunto. In questo modo, con Amplitude, siamo in grado di vedere come i consumatori accedono al pulsante e poi si connettono con la persona che fornisce loro Homebot.

E la parte davvero interessante è che possiamo utilizzare Analytics per misurare il modo in cui i clienti interagiscono con i loro AVM e agiscono in un paio di percorsi diversi. Poiché possiamo vedere la loro attività, possiamo creare funzionalità e contenuti che coinvolgano i clienti che vogliono andare direttamente a mettere a punto il loro AVM e coloro che preferiscono maggiori informazioni di base.

Misurare il coinvolgimento attraverso la sperimentazione

Abbiamo anche adottato Amplitude Experiment e, man mano che stavamo imparando a conoscere questo strumento, abbiamo iniziato con piccoli ma preziosi esperimenti incentrati sulla copia su pulsanti specifici. Come possiamo rendere il clic di un pulsante più convincente per aumentare il coinvolgimento? Abbiamo iniziato a eseguire test multivariati su un gruppo mirato di clienti per vedere se piccoli cambiamenti nei contenuti inviati ai loro clienti possono alimentare e guidare i comportamenti degli utenti.

L'interfaccia utente intuitiva di Experiment include diverse schede di configurazione, tra cui una scheda "analisi" che ci avvisa quando l'impatto delle nostre modifiche raggiunge un significato statistico. In alcuni dei primi test, abbiamo raggiunto quel punto abbastanza rapidamente e abbiamo apportato le modifiche alla copia di conseguenza. È abbastanza semplice ed è un ottimo modo per essere più sicuri che stiamo massimizzando l'impatto della nostra messaggistica.

Uno dei migliori indicatori del coinvolgimento del cliente è l'intenzione di acquistare o rifinanziare una casa ed è uno dei nostri KPI più importanti. Il processo in genere inizia con un messaggio diretto (DM) dall'utente al proprio prestatore o partner agente immobiliare. Questi DM segnalano che è in corso una conversazione che potrebbe portare a una transazione e al momento stiamo aggiungendo questa attività alla nostra tassonomia degli eventi. Una volta che tutti i nostri eventi sono tracciabili, possiamo iniziare a mettere insieme quella storia di dati che collega l'attività al coinvolgimento. Questo è il nostro Monte Everest in questo momento, e siamo quasi in cima.

Mettere i dati al centro del processo decisionale

Amplitude CDP svolge per noi un'altra funzione. A differenza di altri CDP, Amplitude non ha un prezzo per utente. Paghiamo lo stesso canone mensile indipendentemente da quante persone lo usano, il che dà a tutti in Homebot un posto a tavola. Inseriamo i dati degli eventi nel nostro magazzino Snowflake e li mettiamo a disposizione del nostro team BI in Tableau. Amplitude è un componente fondamentale della nostra pipeline di dati che si integra con entrambe le piattaforme.

Quando le piattaforme di analisi non hanno un prezzo per posto, tutti ottengono un posto al tavolo.

La scelta di Amplitude come CDP ha posto i dati al centro del nostro processo decisionale. Possiamo analizzare la nostra piattaforma, apportare modifiche iterative e comunicare rapidamente l'impatto delle nostre decisioni di progettazione. Disponiamo di dati quantitativi che ci danno fiducia in ciò che vediamo e possono quantificare l'impatto delle attività e dei comportamenti dei clienti. Il nostro team di ricerca e sviluppo lo sta utilizzando per ora, ma prevedo di entrare a far parte del nostro team di marketing entro l'anno e sfruttare le funzionalità specifiche del marketing.

Stiamo aumentando le dimensioni e prevediamo solo che il nostro volume di dati cresca. Attualmente stiamo sviluppando la nostra app mobile che consentirà ai proprietari di case di accedere a informazioni immobiliari e finanziarie personali in movimento, interagendo con Homebot in modi nuovi ed entusiasmanti. Avremo un sacco di nuovi dati da analizzare e ci condurrà a una bella storia su come le persone accedono e aprono i loro Homebot, dove li stanno usando e come questi percorsi utente potrebbero differire.

L'ampiezza è al centro di questa narrazione da qui in avanti. Il monitoraggio degli eventi online non è mai stato così semplice e la nostra tassonomia dei dati in evoluzione ci consente di stabilire metriche di impatto che faranno avanzare la nostra attività e aiuteranno i nostri utenti a creare ricchezza ed equità.