Analisi del comportamento degli utenti: come monitorare e analizzare

Il comportamento degli utenti è l'insieme di azioni e modelli che gli utenti dimostrano quando interagiscono con il tuo prodotto . Il monitoraggio e l'analisi del comportamento degli utenti ti aiuterà a valutare ciò in cui gli utenti trovano valore e ti consentirà di migliorare la loro esperienza.

È anche importante notare che il comportamento degli utenti non è un comportamento di marketing, ciò che analizzi negli strumenti di analisi dei siti Web come Google Analytics. Gli strumenti di analisi web forniscono dati incentrati sull'acquisizione e sulle interazioni di marketing avvenute prima che la persona diventasse utente del tuo prodotto. Il comportamento degli utenti riguarda le persone che sono già utenti attivi.

Il comportamento degli utenti si concentra su metriche come registrazioni, tassi di attivazione, utilizzo e impatto delle funzionalità, abbandono della canalizzazione per gli acquisti in-app e tassi di fidelizzazione. Ad esempio, puoi ottenere informazioni dettagliate sull'effetto delle modifiche ai prezzi sulla fidelizzazione o sulla popolarità di una funzionalità in una coorte di utenti.

Agire in base ai dati sul comportamento degli utenti aiuterà il tuo team a diventare guidato dal prodotto e basato sull'esperienza del cliente. Prenderai decisioni sullo sviluppo del prodotto e sul marketing del prodotto sulla base di dati utilizzabili, piuttosto che su congetture.

Da asporto chiave

• Il monitoraggio e l'analisi del comportamento degli utenti ti aiutano a migliorare l'esperienza del prodotto e la strategia del prodotto.
• L'esperienza è tutto. Sfruttare i dati sul comportamento degli utenti ti aiuta a trasformare l'esperienza nel tuo vantaggio competitivo.
• Il comportamento degli utenti è la chiave per i cicli di feedback e per prendere decisioni basate su dati utilizzabili.
• L'utilizzo e l'impatto delle funzionalità, la persistenza, la conservazione, il tasso di attivazione e gli abbandoni della canalizzazione sono esempi di metriche del comportamento degli utenti.
• I percorsi, le coorti, i percorsi di conversione, le matrici di coinvolgimento e il monitoraggio delle anomalie sono tra i metodi utilizzati nell'analisi del comportamento degli utenti.
• Casi di studio di diverse aziende come Under Armour, Calm, DoorDash e Babel mostrano che il comportamento degli utenti può svelare opportunità di miglioramento che portano a grandi aumenti di fidelizzazione o attivazione.
• Gli errori comuni nell'ottimizzazione del comportamento degli utenti includono la spedizione eccessiva in una volta, la non corretta strumentazione o l'esagerazione del numero di eventi monitorati.

Perché il comportamento degli utenti è importante per le aziende?

L'esperienza del cliente è tutto e il comportamento degli utenti ti aiuta a capire, dare priorità e migliorare l'esperienza. Avere questa mentalità è essenziale per creare aziende incentrate sul prodotto come Netflix, Airbnb, Slack e Peloton. Questi marchi sono entrati in mercati saturi nelle rispettive categorie, ma hanno offerto esperienze uniche che hanno continuato a migliorare in base al comportamento degli utenti. Di conseguenza, sono riusciti a distinguersi dalla massa.

Un'altra azienda di prodotti nota per la sua esperienza è DoorDash, che offre un'app e una versione web. Per la maggior parte delle aziende come DoorDash, l'obiettivo è semplificare il modo in cui le persone aggiungono al carrello e semplificare il processo di acquisto. Potrebbero migliorare le loro app e i loro siti Web separatamente, che è un approccio comune, ma DoorDash si sta impegnando per un'esperienza più coerente per i propri clienti. Gli utenti possono visitare il sito Web DoorDash, effettuare ordini e ricevere aggiornamenti in tempo reale tramite l'app. Offrire questo livello di facilità può essere il punto di forza dell'azienda, soprattutto perché l'83% dei consumatori cita la comodità come priorità.

La creazione di un'esperienza omnicanale senza interruzioni non avviene facilmente. Devi collegare i punti per i tuoi utenti e capire come si comportano su più piattaforme. Con questa intuizione, puoi utilizzare il design consapevole e la sperimentazione per creare le esperienze più gratificanti.

Vantaggi dell'analisi del comportamento degli utenti

I seguenti vantaggi possono dare un contributo importante al successo di un marchio:

• Crea un'esperienza che diventi il ​​tuo motore di differenziazione e di crescita. Jumbo è stato in grado di crescere e ottenere un'esperienza cliente ottimale grazie alla personalizzazione delle esperienze senza innescare problemi di privacy.
• Sviluppare e innovare su larga scala. Dopo aver utilizzato grafici curati per tenere traccia dell'impatto delle modifiche ai prodotti, Babbel è stata in grado di rilasciare nuovi contenuti e aggiornamenti dei prodotti più velocemente.
• Riduci il rischio di investire in iniziative e funzionalità di prodotto sbagliate. Under Armour Connected Fitness, la divisione di prodotti digitali del marchio, ha sfruttato le informazioni comportamentali per lanciare una nuova funzionalità dopo un test di successo di un aggiornamento del prodotto.
• Aumenta la conversione, la fidelizzazione e le entrate. Calm ha utilizzato la coorte comportamentale per confrontare gli utenti che hanno utilizzato la funzione Promemoria giornaliero con quelli che non l'hanno fatto. Dopo aver evidenziato questa funzionalità e averla resa più visibile agli altri utenti, la fidelizzazione è aumentata.

Metriche chiave per la raccolta di dati comportamentali

Le metriche del comportamento degli utenti possono aiutare a fornire una visione olistica dell'esperienza del cliente e indicare opportunità di miglioramento. Non stiamo intenzionalmente includendo le metriche di marketing, che si concentrano sul percorso per registrarsi e diventare un utente.

• Utilizzo delle funzionalità: conoscere le funzionalità desiderate dagli utenti può aiutarti a decidere quali funzionalità creare, aggiungere o rimuovere.
• Clic sugli elementi e interazioni: più clic ottiene un elemento (ad es. un pulsante), più utile è per gli utenti.
• Caduta della canalizzazione durante l'attivazione: vedere un modello chiaro di persone che abbandonano il tuo prodotto può aiutarti a risolvere eventuali problemi.
• Rapporto di viscosità: la viscosità ti dà informazioni su quanti dei tuoi clienti stanno tornando al tuo prodotto o funzione.
• Sessioni per utente: il numero di istanze in cui un utente ha utilizzato il tuo prodotto è un indicatore di coinvolgimento.
• Tasso di adozione : la percentuale di utenti che utilizzano una nuova funzionalità che hai spedito.
• Tasso di attivazione: il tasso con cui l'onboarding riesce a convincere i nuovi utenti a eseguire le prime azioni chiave nel tuo prodotto, come impostare il primo grafico in uno strumento di visualizzazione dei dati.
• Tasso di referral: indica quanto bene il tuo prodotto o le sue caratteristiche sono in grado di motivare gli utenti a presentarlo ad altri.
• Tasso di abbandono: la percentuale di utenti che hai perso durante un periodo di tempo. La perdita di utenti è comune, ma può essere ridotta al minimo se gestita correttamente.
• MRR e ARR: le entrate mensili e annuali generate dal tuo prodotto.
• Tasso di fidelizzazione: misura quanti utenti tornano sulla tua piattaforma e, con i dati comportamentali corretti, rivela anche il motivo.

Considerando due o tre metriche, puoi ottenere una comprensione più completa di come migliorare le esperienze. Ad esempio, il tasso di ritenzione mostra quante persone continuano a pagare per il tuo prodotto. Se lo combini con la viscosità di una funzionalità, potresti essere in grado di vedere quali delle tue funzionalità aiutano gli utenti a voler continuare a pagarti.

Ad Amplitude, consigliamo anche alle aziende di definire la loro North Star Metric (NSM). Questa metrica definisce la proposta di valore del tuo prodotto insieme agli input che contribuiscono. Ti consente di collegare i problemi dei tuoi clienti all'obiettivo di entrate della tua azienda, consentendoti di tracciare un percorso che avvantaggia entrambi. Esplora il framework NSM nel nostro Playbook North Star per trovare la tua stella polare.

Come analizzare il comportamento degli utenti

L'analisi del comportamento degli utenti può rivelare informazioni utili per lo sviluppo di un prodotto migliore. Le idee su cosa analizzare includono:

• Le coorti comportamentali implicano la segmentazione degli utenti in base alle azioni intraprese nel prodotto al fine di facilitare i confronti e rivelare le tendenze.
• I viaggi mostrano percorsi verso la conversione o lontano da essa. Sapere dove i tuoi utenti subiscono attrito ti consente di modificare il tuo prodotto, i tuoi messaggi o la tua strategia. Puoi anche correlare questi modelli con coorti comportamentali per analisi future.
• Le anomalie e il loro monitoraggio sistematico ti aiutano a scoprire i bug attuali e potenziali nel tuo prodotto e a individuarne le cause.
• La matrice di coinvolgimento ti consente di ottenere informazioni dettagliate su come determinate funzionalità vengono ricevute dai tuoi utenti, in modo da poter evidenziare tali funzionalità o migliorarle.
• La viscosità ti mostra cosa differenzia i tuoi utenti più attivi da quelli medi. L'idea è trovare ciò che li riporta al tuo prodotto ancora e ancora.
• L'analisi A/B della canalizzazione radicata nel monitoraggio degli eventi ti consente di analizzare dove gli utenti si ritirano dal flusso, in modo da poter rimuovere gli ostacoli.
• I comportamenti di conversione sono attuabili soprattutto quando trovi ciò che li ha preceduti . Sapere quali comportamenti dei clienti portano alla conversione può aiutarti a determinare quali idee di sviluppo prodotto valga la pena perseguire.
• L'analisi dell'impatto riguarda il monitoraggio del modo in cui il primo utilizzo di una funzione influisce sul percorso complessivo di un utente. Ciò ti consente di discernere quali funzionalità possono portare a una migliore esperienza utente.
• Entrate e LTV è la fine del gioco. Ma ricorda che non è semplice ottimizzarlo perché di solito devi prima ottimizzare tutti i trampolini di lancio.

Quando si analizza il comportamento degli utenti, l'attenzione si concentra sulle azioni intraprese all'interno del prodotto (avvio di un gioco, apertura dell'app) o sull'attività dell'utente correlata (notifiche push, acquisto). Chiamiamo questa ricchezza di informazioni "eventi".

Le buone notizie? Hai pieno accesso allo spettacolo poiché gli eventi si verificano nel tuo prodotto. La chiave per sfruttarli sta nel sapere dove cercare. Segui questo processo di analisi del comportamento degli utenti in 10 passaggi per iniziare:

1. Imposta obiettivi di business e di analisi.
2. Determina quali eventi (azioni dell'utente) supportano questi obiettivi.
3. Imposta una tassonomia delle categorie di eventi e delle proprietà dei prodotti.
4. Identificare gli utenti per attribuire eventi anonimi ai legittimi proprietari.
5. Decidi se hai bisogno di analisi comportamentali multipiattaforma.
6. Identifica le metriche dell'app che riflettono i tuoi obiettivi e le tue analisi aziendali.
7. Tieni traccia degli eventi cruciali per l'onboarding, la conversione e la fidelizzazione.
8. Imposta le proprietà degli utenti e degli eventi per ottenere informazioni più approfondite su come i tuoi clienti interagiscono con la tua app.
9. Esaminare se gli eventi di comportamento degli utenti vengono rilevati correttamente.
10. Analizza il comportamento degli utenti.

Quando sei pronto, puoi utilizzare le informazioni sul comportamento degli utenti per perfezionare il tuo prodotto e l'esperienza del cliente.

Esempi di analisi dei dati comportamentali

Le entrate sono l'obiettivo di ogni azienda, ma concentrarsi su di esse singolarmente tende a produrre risultati a breve termine. Sfruttare attivamente l'analisi del comportamento degli utenti è la chiave per una strategia di crescita sostenibile. In questo modo, puoi identificare le aree di miglioramento, sapere cosa vogliono gli utenti su larga scala, capire quali metriche principali possono contribuire alla crescita a lungo termine e ottenere un vantaggio competitivo.

Under Armour Connected Fitness

Under Armour voleva sapere in che modo la loro esperienza mobile ha aiutato gli utenti a raggiungere i loro obiettivi di fitness. Ma i loro analisti di prodotto sono stati sottoposti a un processo dispendioso in termini di tempo che ha richiesto più iterazioni. Sfruttando l'analisi del comportamento degli utenti, il team ha potuto testare rapidamente le ipotesi, accedere ai dati e rispondere.

Hanno presto scoperto che i loro piani di allenamento per la gara erano bassi sul coinvolgimento degli utenti. Quindi, per ribaltare la situazione, hanno rinnovato i piani per introdurre una più ampia varietà di obiettivi, dalle basi della corsa al fitness cardiovascolare. Le modifiche hanno soddisfatto gli utenti, aumentando le conversioni da gratuite a a pagamento e migliorando la fidelizzazione. I piani di formazione sono triplicati in uso tra gli utenti a pagamento.

Babbel

L'app per l'apprendimento delle lingue Babbel ha creato un team Product Performance per generare contenuti di alta qualità più velocemente. Per fare ciò, hanno esaminato in che modo le loro attività di apprendimento e le modifiche ai prodotti hanno influenzato gli utenti.

Utilizzando i modelli di ampiezza, il team ha potuto tenere traccia dell'impatto degli aggiornamenti del prodotto utilizzando grafici curati immediatamente. Questo ha fornito loro dati preziosi che hanno abbreviato i loro cicli di rilascio e hanno permesso loro di creare più contenuti.

Errori comuni durante l'analisi del comportamento degli utenti

Evita queste insidie ​​comuni quando rifletti sulla tua analisi comportamentale:

• Avere una metrica di vanità come una stella polare. Le aziende devono raggiungere obiettivi e KPI per migliorare la redditività. Ma l'impostazione di una metrica di vanità come l'aumento delle entrate non fornisce un chiaro percorso da seguire.
• Avvio di troppe nuove funzionalità contemporaneamente. Finisci per creare troppo lavoro per te stesso. Il monitoraggio di una sola caratteristica richiede sette passaggi per valutare il successo. Lanciare troppo in una volta potrebbe confondere l'intero quadro o rendere l'analisi inefficace.
• Strumentazione impropria di eventi e proprietà . Quando si strumentano gli eventi, l'azienda deve stabilire e applicare una serie di regole di governance dei dati. Nel monitoraggio del comportamento degli utenti, una buona implementazione è la pietra angolare del successo.
• Inizialmente monitorando troppi eventi con il tuo strumento di analisi. Concentrati solo sugli eventi chiave all'inizio, così vedrai quali hanno più impatto. La nostra raccomandazione è di strumentare da 20 a 30 eventi nel passaggio iniziale. Se si verificano più eventi, puoi sempre aggiungerli in un secondo momento.
• Non coinvolgendo tutti i team nell'utilizzo dell'analisi. L'analisi dei prodotti non è riservata solo ai team di prodotto e ai data scientist. La democratizzazione dei dati rimuove i colli di bottiglia che impediscono ad altri team (design UX/UI, marketing, vendite, supporto, leadership) di contribuire al percorso dell'utente. I team a contatto con i clienti, ad esempio, sono spesso esclusi.
• Analisi dei dati con strumenti di monitoraggio automatico o di marketing. Studiare le interazioni di marketing a livello di superficie non aiuta a lungo termine. Con gli strumenti di analisi degli utenti, l'attenzione si concentra sull'esperienza del prodotto e sul percorso dell'acquirente per promuovere una crescita sostenibile. Scopri di più sulle differenze con il nostro confronto di Google Analytics e ampiezza.
• Non utilizzare i migliori strumenti nel tuo stack tecnologico. La tecnologia si evolve rapidamente. Non vuoi ritrovarti con nuovi strumenti che non si integrano con quelli vecchi, creando silos di dati, cosa che può succedere molto alle aziende legacy.

Il comportamento degli utenti porta a migliori iniziative sui prodotti

Man mano che ti sintonizzi sul comportamento degli utenti esistenti, diventa più facile determinare di cosa hanno bisogno. Puoi utilizzare i tuoi risultati per creare o migliorare prodotti (e funzionalità) che non solo soddisfano gli utenti attuali, ma ne attraggono anche di nuovi a un ritmo crescente.

Per vedere come appare il comportamento degli utenti in uno strumento di analisi del prodotto, esplora i nostri dati di test in questa demo self-service gratuita.