Что такое продуктовая разведка?

Программное обеспечение для аналитики продуктов помогает командам использовать данные своих клиентов для создания качественных продуктов. По мере того, как каждый традиционный бизнес ускоряет инвестиции в цифровую трансформацию и все больше нашей жизни тратится на использование цифровых продуктов, произошел большой сдвиг в отношениях между потребителями и создателями, которые создают продукты для всех нас.

Интеллектуальная информация о продукте — это ответ на эти сдвиги — изменения в том, как мы взаимодействуем с продуктами, и в том, как компании конкурируют за то, чтобы удерживать, радовать и привлекать клиентов. Речь также идет об изменениях в том, как кросс-функциональные команды получают доступ к сложным поведенческим данным, осмысливают их и действуют на них.

Понимание этих изменений и того, какое место в вашей дорожной карте занимают сведения о продукте, поможет вам удержать клиентов и обеспечить устойчивый рост, основанный на продуктах. И ваши команды будут более тесно связаны со своей работой и найдут новые и творческие способы помочь людям за пределами здания, вашим клиентам.

С чего, собственно, все и начинается…

Выбор и опыт

Чтобы понять интеллект продукта, нам сначала нужно изучить наши личные отношения с продуктами, которые мы используем (и прекращаем использовать).

Сегодня у нас — потребителей продукта — больше возможностей выбора. Мы также более связаны между собой — планшеты, часы, телефоны, рабочие ноутбуки, телевизоры, велосипеды, консоли и автомобили, и это лишь некоторые из них. И все эти выборы и эти экраны превращают нас в снобов опыта. Если продукты не развлекают нас, не делают нас более эффективными в нашей работе, не связывают нас, не информируют нас, не радуют и не вдохновляют нас — мы увольняем их и пробуем что-то новое. Нашу лояльность нужно заслужить.

73% покупателей утверждают, что опыт №1 является фактором лояльности… а лояльные клиенты в 5 раз чаще совершают повторные покупки. Гартнер

Поэтому, естественно, именно здесь компании пытаются конкурировать и заслужить нашу лояльность: предлагая дифференцированный опыт в нашей подключенной (и оффлайн) жизни и используя данные, чтобы лучше понять наши сложные отношения с продуктами, которые мы любим.

Мы наблюдаем этот сдвиг во многих сферах, включая банковское дело, СМИ, здравоохранение и потребительские товары. «Мы — бургерная компания, — объясняет Эли Джавис, вице-президент по управлению техническими продуктами в Restaurant Brands International (Burger King), — это наш продукт. Это не сайт. Но чтобы оставаться актуальными, мы должны делать гораздо больше, чем просто продавать Whoppers. Сегодня как никогда важно для нас думать об опыте, который люди получат с брендом Burger King, который будет актуален и установит значимую эмоциональную связь».

Ставки высоки

Что происходит с отстающими компаниями?

Они теряют клиентов. Итак… им приходится платить больше, чтобы привлечь новых клиентов. Они отчаянно бросают деньги, пытаясь удержать этих клиентов. Но клиенты все равно уходят, а компания теряет долю рынка и еще больше отстает. Между тем, внутри происходит падение морального духа, меньше чувства воздействия и более реактивное принятие решений. Ставки высоки. Это порочная, самоусиливающаяся петля.

Путь вперед

Итак, как вы наметите другой курс? Лучшие цифровые команды имеют несколько общих черт при решении этих задач. Они:

Компании, которые работают таким образом, получают лучшие результаты: более высокие показатели доходов, повышенную лояльность (и меньший отток) и более быстрые инновации. А компании, которым трудно внедрить эти методы, демонстрируют снижение роста выручки на 32% и медленнее наверстывают упущенное (McKinsey, Business value of design, октябрь 2018 г.).

Разрыв

Итак, мы знаем, как выглядит добро, но как все это привести в действие?

Во-первых, у вас есть необходимые культурные сдвиги. Он начинается с предоставления командам прямого доступа к клиентам и значимой качественной и количественной информации. Следующим шагом станет предоставление командам возможности проводить безопасные эксперименты, которые дают ценную информацию. Чтобы понять эти идеи, команде нужна грамотность данных. Эти сдвиги требуют отказа от понятия «команды доставки» и замены его идеей команд «решения проблем».

В дополнение к этим большим (и важным) культурным сдвигам у вас есть ряд серьезных технических проблем: ускорение доставки и экспериментов, поток потоковых данных из разных источников и разных точек пути клиента, совместимость со всей экосистемой. инструментов и услуг, а также разрешения идентификации и управления пользователями. И все это при обеспечении самообслуживания для множества команд.

Если это уже ваш мир, вы, вероятно, сможете понять. Если это не так, то кто-то в вашей компании, вероятно, беспокоится об этом (или будет беспокоиться, когда ваша организация примет участие в этом путешествии).

Информация о продукте

Вот тут-то и появляется интеллект продукта (и почему он отличается очевидным и тонким образом).

Что такое продуктовая аналитика?

Аналитика продукта помогает командам использовать данные о клиентах для создания отличных продуктов, которые привлекают и удерживают пользователей. Это интегрированное и простое в использовании программное обеспечение для всех команд, влияющих на цифровой опыт, чтобы они могли лучше понимать своих клиентов, быстрее предлагать нужные продукты и добиваться измеримых бизнес-результатов.

Чем аналитика продукта отличается, скажем, от бизнес-аналитики, маркетинговой аналитики, визуализации данных или CDP. Это сводится к потребности, которую продукт заполняет…

Маркетинговая аналитика, например, сосредоточена на оптимизации расходов на рекламу и начальной конверсии. Речь идет о кампаниях, просмотрах страниц и линейных воронках. BI, как правило, ориентирован на широту охвата — обобщенная отчетность по бизнес-операциям для поддержки широкого спектра бизнес-решений. Визуализация данных фокусируется на визуализации данных. Платформы данных о клиентах, по данным Gartner, сосредоточены на «сборе данных, унификации профилей, сегментации и активации».

Введите рост продуктов и опыта. Игра роста за счет продукта уникальна, и уникальные задачи требуют новых классов продуктов. С помощью продуктовой аналитики вы решаете три уникальные задачи:

1. Очень сложные поведенческие данные, полученные в результате сложных переживаний (растянутых за разные промежутки времени и различные контексты).
2. Уникальные способы совместной работы кросс-функциональных продуктовых и развивающих команд, а также групп команд…
3. Как цифровые команды принимают меры (итеративные, интегрированные, персонализированные, быстро развивающиеся) и идеи, необходимые для понимания влияния этих действий.

Как известно любому проницательному менеджеру по продукту, дизайнеру или инженеру, нельзя быть всем для всех. Уникальные требования к разработке продукта требуют уникального подхода.

Интеллектуальная информация о продукте поддерживает изменения…

Два ключевых принципа анализа продукта

В нашей работе с широким кругом цифровых команд сформировались два ключевых принципа:

Принцип № 1. Вы не можете изолировать аналитику, управление данными о клиентах, эксперименты и поведенческий таргетинг друг от друга и ожидать, что сможете оптимизировать работу с продуктом в любом масштабе.

У вас могут быть лучшие диаграммы, инструменты анализа и исследования данных, но без правильных данных — полезных, надежных, понятных и доступных данных — вы будете бороться. Хорошо управляемая таксономия и упрощенное управление — невидимые множители силы. Но на этом останавливаться нельзя: вся идея заключается в том, чтобы действовать и принимать лучшие решения.

Существует три критически важных интеллектуальных возможности продукта:

• Аналитика продуктов: аналитика в режиме реального времени для мониторинга, углубления и изучения поведения пользователей и межплатформенных цифровых путешествий. Поймите влияние ставок на продукт.
• Управление данными клиентов: всеобъемлющие конвейеры данных, не требующие кода, с инструментами для управления данными и доступностью. Создавайте точные и контролируемые окна в поведенческих данных.
• Поведенческий таргетинг и эксперименты: интеграция с такими платформами, как Braze, Facebook, Intercom, Iterable, Salesforce и другими. Легко подключайте данные к другим инструментам, чтобы обеспечить персонализированный опыт и мгновенно анализировать результаты. Не отставайте от частых выпусков и помогайте командам понять, как эти выпуски улучшают качество обслуживания и увеличивают пожизненную ценность клиентов.

Принцип № 2. Платформы и интеграции не дают вам хорошего опыта работы с продуктом. Команды это делают, и вам нужно помочь им сотрудничать более эффективно. Сотрудничество не может быть задним числом.

Современные продуктовые команды многофункциональны и тесно сотрудничают. Движение вперед и назад плавное, динамичное, нелинейное и строится само на себе. При использовании традиционных отчетов и бизнес-аналитики команда должна заранее сформулировать свои вопросы. Они отправляют заявку , ждут и возвращают отчет или информационную панель. Для работы с продуктом эта игра в ожидание несостоятельна; Вы должны быть в состоянии идти в ногу с быстрыми вопросами, исследованиями и принятием решений. Это командный вид спорта.

«Менеджер по продукту поделится диаграммой, а затем дизайнер нажмет на нее, изучит ее и задаст уточняющий вопрос, — объясняет Маура Черч, глава отдела науки о данных в Patreon, — или специалисты по данным сгруппируют ее другим способом и раскопают. во что-то более глубокое».

Разработка продукта итеративна. Цикл — спрашивай, действуй, измеряй и делись — имеет значение. Совместная работа в нашей ментальной модели не ограничивается предоставлением доступа к информационным панелям и блокнотам. На самом деле вам нужно подтолкнуть команды к циклу обучения.

Вы можете распространить этот цикл обучения на саму организацию. Когда дело доходит до того, чтобы стать более ориентированным на воздействие, возникает сетевой эффект. Прогресс начинается с нескольких человек или групп. Другие команды замечают, что происходит — замечают наблюдаемое влияние — и хотят быть частью этого.

В заключение

Аналитика продукта помогает командам использовать данные о клиентах для создания отличных продуктов, которые привлекают и удерживают пользователей.

Это ответ на вызов с высокими ставками, связанный с использованием широкого выбора потребителей, опыта как ключевого дифференциатора и вытекающих из этого сложностей, присущих взаимодействию между устройствами (и всем данным, которые генерируются). Компании, которые смогут решить эту головоломку, выиграют.

В заключение мы хотели бы вернуться к тому, с чего начали — к выбору, опыту и связи. Человеческий аспект — помогать нашим клиентам помогать ИХ клиентам — чрезвычайно важен для нас здесь, в Amplitude. Мы ценим партнерство с вами в процессе изучения продукта.

Чтобы узнать больше, загрузите наш отчет Product Intelligence Report и узнайте, как успешные компании работают с ростом, ориентированным на продукты.