คุณต้องการอนุกรมวิธานข้อมูลแบบลีนเพื่อปรับขนาด Analytics แบบบริการตนเอง

การออกแบบอนุกรมวิธานควบคู่ไปกับการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ ไม่ว่าอุตสาหกรรมของคุณ ขนาดบริษัท พอร์ตโฟลิโอผลิตภัณฑ์ หรือความสมบูรณ์ของข้อมูลจะเป็นอย่างไรก็ตาม คุณไม่สามารถสร้างการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ปรับขนาดได้โดยไม่ต้องใช้อนุกรมวิธานแบบลีน สิ่งนี้สำคัญอย่างยิ่งเมื่อคุณพิจารณาว่าบริษัทส่วนใหญ่จะต้องติดตามการเดินทางของผู้ใช้ข้ามแพลตฟอร์มและข้ามผลิตภัณฑ์ และตั้งค่าเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของตนในลักษณะที่คาดการณ์สถานการณ์ในอนาคต

กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณต้องพิสูจน์อนุกรมวิธานข้อมูลของคุณในอนาคตตั้งแต่วินาทีที่คุณเปิดตัวโซลูชันการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ ปฏิบัติตามหลักการสำคัญด้านล่างเพื่อตั้งค่าการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของคุณเพื่อความสำเร็จในระยะยาว

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของคุณในอนาคตและการจัดอนุกรมวิธานข้อมูล

1. ลงทุนอย่างหนักในอนุกรมวิธานของผลิตภัณฑ์แรกของคุณ

การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เป็นเกมของทีม และคุณต้องกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับผู้ที่เกี่ยวข้องในกระบวนการ การตั้งค่าที่แข็งแกร่งต้องอาศัยการมีส่วนร่วมจากสองบทบาทที่สำคัญ:

• ผู้นำธุรกิจ (มักจะเป็นหัวหน้าหรือรองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์) ซึ่งจะกำหนดชุดหลักของกรณีการใช้งานที่ต้องครอบคลุมโดยการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์
• หัวหน้าฝ่ายเทคนิค (มักจะเป็นฝ่ายวิศวกรรมอาวุโส) ซึ่งจะขับเคลื่อนด้านเทคนิคของการนำการวิเคราะห์ไปใช้

บทบาททั้งสองนี้ควรมีมุมมองข้ามแพลตฟอร์มและข้ามทีมในผลิตภัณฑ์เพื่อให้สามารถตัดสินใจในระดับผลิตภัณฑ์ได้ หากมีทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมหลายทีมที่จะมีส่วนร่วมในการดำเนินการ บทบาททั้งสองนี้จะต้องสามารถประสานงานทีมได้ สิ่งนี้จะช่วยให้มั่นใจถึงความสม่ำเสมอของการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์โดยไม่คำนึงถึงจำนวนทีมที่เกี่ยวข้อง การรักษาทีมผู้นำในวงกว้างให้อยู่ในวงกว้างมักจะสร้างโมเมนตัมและความตื่นเต้นเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ และช่วยยกระดับงานในแผนงานทั่วทั้งบริษัท

เมื่อทีมของคุณพร้อมที่จะสร้างอนุกรมวิธานผลิตภัณฑ์แล้ว คุณควรสร้างภาพรวมว่าผลิตภัณฑ์ของคุณอยู่ที่ใดก่อนที่จะลงลึกในรายละเอียดที่สำคัญ ในการทำเช่นนี้ ให้คิดถึงคำถามจากบนลงล่างที่การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์จะตอบให้กับทีมของคุณ เช่น:

หากคุณสร้างความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับคำถามพื้นฐานเหล่านี้ในทีมของคุณ คุณจะสามารถขยายความครอบคลุมของการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของคุณและเจาะลึกลงไปในพื้นที่ที่มีศักยภาพมากที่สุด (เช่น เส้นทางการใช้งานที่ไม่ชัดเจน การลดลงที่ใหญ่ที่สุด ปิด)

เมื่อคุณกำหนดกรณีการใช้งานสำหรับการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์แล้ว ก็ถึงเวลากำหนดอนุกรมวิธานข้อมูลของคุณ กล่าวคือประกอบด้วย:

• กิจกรรม
• คุณสมบัติเหตุการณ์ (บริบทของเหตุการณ์)
• คุณสมบัติผู้ใช้ (บริบทของผู้ใช้)

เป้าหมายของคุณในขั้นตอนนี้คือการรักษาอนุกรมวิธานให้น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยสอดคล้องกับคำถามข้างต้น จากประสบการณ์ของเรา การจัดทำเพียง 20-30 เหตุการณ์ก็เพียงพอที่จะตอบคำถามประมาณ 90% ที่ทีมถามอย่างสม่ำเสมอ

บ่อยครั้ง เพียงไม่กี่เหตุการณ์เท่านั้นที่จะให้คำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามทางธุรกิจทั่วไป สิ่งนี้จะช่วยให้บริษัทของคุณมีความเข้าใจในการใช้งานจริง (ไม่ใช่แค่สิ่งที่ ตั้งใจไว้ ) และปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เช่น:

• ตัวตนที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์
• จุดเสียดทานในการเดินทางของผู้ใช้
• ทำไมผู้ใช้บางคนแปลงและคนอื่นไม่ทำ
• การปรับปรุง UI ใดควรทำในช่วงเวลาที่ออกจากระบบ

คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดทำเอกสารเหตุการณ์ คุณสมบัติของเหตุการณ์ และคุณสมบัติของผู้ใช้ได้ใน Data Taxonomy Playbook ของ Amplitude ประเด็นสำคัญ ได้แก่ การรักษาอนุกรมวิธานแบบลีน การใช้รูปแบบการตั้งชื่อที่สอดคล้องกัน และการสร้างสมดุลที่เหมาะสมระหว่างเหตุการณ์เครื่องมือวัดและคุณสมบัติ

2. อยู่ห่างจากการติดตามองค์ประกอบ UI ระดับต่ำ

การติดตามองค์ประกอบ UI ระดับต่ำและไม่สำคัญเป็นสัญญาณ #1 ของการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ไม่สามารถปรับขนาดได้ จากประสบการณ์ของเราในทีมบริการระดับมืออาชีพของ Amplitude บ่อยครั้งที่สะท้อนถึงวิธีการวัดที่ผสมผสานคำจำกัดความของ เหตุการณ์ และ คุณสมบัติ ของเหตุการณ์

ตัวอย่างเช่น ทีมผลิตภัณฑ์ของคุณอาจกำลังเดิมพันเพื่อปรับปรุงขั้นตอนการชำระเงินของผลิตภัณฑ์ของคุณ ขณะที่พวกเขาทำงานกับการเดิมพันนี้ พวกเขาอาจทดสอบการวนซ้ำสองสามครั้งที่เพิ่มหรือลบองค์ประกอบ UI ขณะพยายามวัดประสิทธิภาพของการทดสอบแต่ละครั้ง อาจมีแนวโน้มตามธรรมชาติที่จะติดตามเหตุการณ์ เช่น

• คลิกช่องทำเครื่องหมาย
• คลิกปุ่มแล้ว
• สลับรูด
• คลิกข้อความช่อง

หากอนุกรมวิธานเริ่มต้นของคุณเต็มไปด้วยองค์ประกอบ UI เช่นเดียวกับข้างต้น อาจถึงเวลาที่ต้องถอยกลับไปและจัดกลุ่มใหม่ ใช่ ทีมงานกำลังทำงานเพื่อปรับปรุงขั้นตอนการชำระเงินและได้ปรับองค์ประกอบเหล่านั้น แต่อย่าลืมว่า: เป้าหมายของขั้นตอนนี้ยังอยู่ที่ผู้ใช้จะสามารถดำเนินการผ่านขั้นตอนนั้นได้อย่างราบรื่น สิ่งที่ธุรกิจต้องการเห็นในฐานะเส้นทางของผู้ใช้ในการวิเคราะห์คือ "เริ่มชำระเงินแล้ว" → "เลือกวิธีการชำระเงิน" → "เลือกรายละเอียดการชำระเงินแล้ว" → "ส่งธุรกรรมแล้ว" โฟลว์ประเภทนี้ให้ข้อมูลและปรับขนาดได้มากกว่าแบบอื่น: “คลิกปุ่มแล้ว” → “เลือกช่องทำเครื่องหมาย” → “คลิกช่องข้อความ” หากคุณยังคงมองหาความละเอียดขณะประเมิน Conversion ระหว่างขั้นตอนต่างๆ คุณสามารถแก้ไขปัญหานี้ด้วยวิธีอื่นได้ 2 วิธี:

1. องค์ประกอบ UI ของเครื่องมือในคุณสมบัติเหตุการณ์ของเหตุการณ์ ตัวอย่างเช่น เหตุการณ์ "ส่งธุรกรรมแล้ว" สามารถมีคุณสมบัติที่ระบุว่าผู้ใช้ดำเนินการโดยใช้ช่องทำเครื่องหมาย การคลิกปุ่ม หรือองค์ประกอบ UI อื่นๆ
2. ใช้การทดสอบ A/B เพื่อปรับปรุง Conversion ในขั้นตอนที่มีการออกจากไซต์ สูง ตัวอย่างเช่น หากคุณสังเกตเห็นการดร็อปออฟที่สูงระหว่างขั้นตอนที่ 1 และ 2 การทดสอบ A/B ด้วย UI ที่แก้ไขแล้วมักจะมีผลมากกว่าและสังเกตผลลัพธ์ตามวัตถุประสงค์ในตัวอย่างของคุณ แทนที่จะใช้เครื่องมือหลายองค์ประกอบในระหว่างกระบวนการวนซ้ำ

3. สร้างการเชื่อมโยงไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ในที่สุด การตั้งค่าการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของคุณควรเปิดเผยว่าผลิตภัณฑ์ดิจิทัลของคุณขับเคลื่อนธุรกิจของคุณอย่างไร

ด้วยการจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่มีเครื่องมืออย่างดี มีหลายปัจจัยที่ทีมของคุณสามารถสำรวจได้ในการเดินทางของผู้ใช้ เช่น:

• บุคลิก
• เส้นทางทั่วไป
• ผลกระทบของการเผยแพร่ต่อตัวชี้วัดที่สำคัญ
• ไดรเวอร์การแปลง
• การเดินทางของผู้ใช้
• และอื่น ๆ

เราเห็นว่าทีมที่ประสบความสำเร็จในการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์มักจะปิดวงจรระหว่างเหตุการณ์ที่พวกเขาติดตาม ธุรกิจที่พวกเขาอยู่ และ "เกมการมีส่วนร่วม" ที่ผลิตภัณฑ์ของพวกเขาเล่น

(เกมการมีส่วนร่วมหมายถึงหนึ่งในสาม "เกม" หลักที่ผลิตภัณฑ์ของคุณขับเคลื่อน: ธุรกรรม ความสนใจ หรือประสิทธิภาพ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการเหล่านี้ในคู่มือ การเรียนรู้ Mastering Engagement ของ Amplitude)

ตัวอย่างเช่น หากผลิตภัณฑ์ของคุณอยู่ใน "เกมเพิ่มประสิทธิภาพ" คุณอาจมีช่องทางการเริ่มต้นใช้งานที่ดี แต่ช่องทางการเริ่มต้นใช้งานที่ดีนั้นไม่เพียงพอต่อเป้าหมายทางธุรกิจของคุณ ในที่สุดผลิตภัณฑ์ของคุณก็ต้องปฏิบัติตามสัญญาด้านการผลิต ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ควรกลับมาใช้คุณสมบัติหลักที่ขับเคลื่อนคุณค่า (ประสิทธิภาพ) ให้กับพวกเขา นอกจากการติดตามความสำเร็จของขั้นตอนการเริ่มต้นใช้งานแล้ว อย่าลืมใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อประเมินว่าผู้ใช้ทำซ้ำการกระทำที่สำคัญอย่างไร

4. อย่าติดตามทุกอย่างพร้อมกัน

ข้อมูลการติดตามถือเป็นสิ่งที่จำเป็นในบริษัทดิจิทัลส่วนใหญ่ในปัจจุบัน และอุตสาหกรรมเทคโนโลยีทำให้ง่ายต่อการรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล บริษัทที่เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์และมี CDP หรือคลังข้อมูลอยู่แล้วมักจะข้ามขั้นตอนการออกแบบการจัดหมวดหมู่และเพิ่งเริ่มสตรีมข้อมูลอันมีค่าทั้งหมดที่พวกเขาได้รวบรวมไว้แล้ว

แนวปฏิบัติของบริการระดับมืออาชีพที่ Amplitude กลับมาที่หลักการเดิม: น้อยแต่มาก การแสดงชุดเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องและอธิบายตนเองได้ 10 รายการแก่ผู้ใช้ Amplitude ของคุณจะดีกว่าเสมอ จากนั้นแสดงรายการ 600 เหตุการณ์ (มักมีเหตุการณ์ซ้ำกันและไม่มีคุณสมบัติของเหตุการณ์สำคัญ) ต่อผู้ที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับจำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ หรืออัตราการแปลงที่สำคัญคืออะไร

การจัดหมวดหมู่แบบรัดกุมและรัดกุมอยู่ในมือคุณแล้ว ซึ่งขับเคลื่อนการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่สามารถปรับขนาดได้แบบบริการตนเอง ซึ่งเป็นประเภทของการวิเคราะห์ที่เพื่อนร่วมงานของคุณจะยินดีที่จะใช้ในงานประจำวัน

จากผลิตภัณฑ์เดียวไปจนถึงการวิเคราะห์ข้ามผลิตภัณฑ์

การนำการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ไปใช้เบื้องต้นแบบลีนจะช่วยปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกสำหรับทุกทีมดิจิทัล: การตลาด ผลิตภัณฑ์ วิศวกรรม และอื่นๆ ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้เหล่านี้ คุณจะดึงองค์กรไปสู่วัฒนธรรมการให้ข้อมูล ทีมเริ่มเปลี่ยนจากปัญหาคอขวดของข้อมูลไปสู่การวิเคราะห์แบบบริการตนเอง และลดระยะเวลาเป็นข้อมูลเชิงลึกจากสัปดาห์เหลือเป็นนาที

อนุกรมวิธานแบบลีนของผลิตภัณฑ์แรกกำหนดมาตรฐานของการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ในบริษัท และอนุญาตให้ทีมอื่นๆ ทำตามตัวอย่าง การวิเคราะห์ข้ามผลิตภัณฑ์ที่ประสบความสำเร็จจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อผลิตภัณฑ์แต่ละรายการมีอนุกรมวิธานที่มีเครื่องมือช่วยอย่างดีซึ่งเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่บริษัทต้องการบรรลุ