今日のマーケティングが多用されている環境では、製品をできるだけ魅力的にするために製品分析が不可欠です。 製品分析で何が達成できるかを把握するには、まずその仕組みを理解する必要があります。 製品分析によって提供されるツールは、製品を大きな成功に変えることができます.
製品分析ソフトウェアは、現在および潜在的な顧客が製品やサービスにどのように関与しているかをよりよく理解するために、成功している企業によって使用されています。 この記事は、最も差し迫った製品分析の質問のいくつかに答えるのに役立ちます.
製品分析とは何ですか?
製品分析は、製品マネージャーとチームが作成したデジタル エクスペリエンスのパフォーマンスを評価できる強力なツール セットです。 製品分析は、パフォーマンスの最適化、問題の診断、および顧客の行動と長期的な価値の関連付けに不可欠なデータを提供します。
優れた Web サイトやデジタル製品の開発を担当している場合、製品分析により、誰が、どのように、どこで、いつ、それを使用しているかを知ることができます。
製品分析ソフトウェアが提供するツールを使用すると、商品で何が起こっているかを正確に確認できます. ユーザーのデジタル エクスペリエンスを評価し、製品の使用パフォーマンスを最適化し、カスタマー エクスペリエンスの問題を検出し、消費者の行動を LTV、 もっと。
消費者がどの機能を使用し、どの機能を無視しているかを知りたいと考えています。 ユーザーが困難に遭遇する場所。 チャーンを効果的に減らす方法。 また、ユーザー インタラクションをパーソナライズできる場所。
製品分析が重要な理由
製品は複雑です！ それらを構築するとき、何百万もの決定を下す必要があります。 しかし、「正しい」選択肢のどれが最良でしょうか?
XNUMX 世紀以上前、John Wanamaker は次のように述べています。 今日、企業は仮定と推測によって自社のソフトウェアの有効性を評価し続けています。
本能と経験の点では、データ サイエンスは、当て推量や顧客インタビューよりも賢明で正確な意思決定の方法を提供します。 分析は、製品チームに強力な力を提供します。
- ユーザーのニーズにどれだけ応えているかをリアルタイムで確認できます。
- 特定の側面の正確な成功を決定します。
- ビジネス目標をサポートする測定に基づいて、製品の決定を行います。
- アイデアを生み出し、ユーザー エクスペリエンスを作成する能力を向上させます。
製品分析を使用するのは誰ですか?
すべての企業は、デジタル ファーストの時代を受け入れることができ、受け入れる必要があります。 この移行の結果、すべてのチーム メンバーは、製品データを通じて顧客をよりよく知ることから恩恵を受けることになります。 これらの顧客インサイトを作成してビジネス全体に広めるために、幅広い業界、役割、チームが製品分析を採用しています。
業界での製品分析の使用
製品分析を使用して、デジタル プラットフォームを使用するすべての業界のカスタマー エクスペリエンスに関する洞察を生成できます。 製品分析は、B2B、消費者向けテクノロジー、e コマース、フィンテック、メディアなどの業界でビジネスを拡大するために使用されてきました。 製品分析の使用方法には、次のようなものがあります。
- 最もエンゲージメントの高い消費者を特定し、その知識を利用して定着率を高める
- 迅速な製品決定を行うための新機能の A/B テスト
- 消費者のアプリへのリピーターを維持するリテンション フックを特定する
- ランディング ページからチェックアウトまでの全体像を把握するために、ウェブとモバイルでユーザーを追跡する
- ユーザーの習慣に応じて、ユーザーに適切な製品またはサービスを提供する
- オーディエンスまたは読者層を使用してコンテンツの決定を促進する
- パーソナライズされたオファーは、顧客の洞察とロイヤルティ プログラムのデータを組み合わせることによって作成されます。
可能性は、製品分析を使用するセクターと同じくらい多様です。
製品分析を活用する役割
データの洞察は、単一のグループに属していません。 経営幹部からプロダクト マネージャー、マーケティング担当者まで、誰もがリアルタイムの消費者インサイトから恩恵を受ける可能性があります。 製品分析は、一般的に次の役割で使用されます。
- 製品マネージャー
- マーケティング担当者
- エンジニア
- アナリスト
- 研究者・UX/UIデザイナー
- データサイエンティスト
- CEOと経営陣
- オペレーション リーダー
- カスタマーサクセスマネージャー
- セールスエグゼクティブ
カスタマー ジャーニーに影響を与える調査結果を明らかにして議論するには、すべてのチーム メンバーが協力する必要があります。 現在の顧客の行動を理解したい場合でも、次に何が起こるかを予測したい場合でも、解決策は製品分析にあります。
最も重要な役割は、お客様の役割です。 彼らはあなたのデータのソースであるため、あなたが学んだことから恩恵を受けます。 製品分析は、意思決定を導き、顧客を満足させる拡張機能を作成し続けるために必要な正確なデータを提供する場合があります。
商品分析を活用する商品カテゴリー
製品分析は、Web アプリ、モバイル アプリ、Web サイト、IoT (モノのインターネット) またはスマート ハードウェアなど、幅広い製品に役立ちます。 これは、企業が複数のデジタル商品またはチャネルのパフォーマンスを調べるためによく使用されます。 結局のところ、カスタマー ジャーニーは XNUMX つのデバイスで始まり、終わるわけではありません。 顧客は Web から始めてモバイルに移行する可能性があり、それぞれのデジタル環境で顧客が会社とどのようにやり取りするかを理解する必要があります。
製品分析で使用される指標
見つけられるすべてのデータを収集して分析する理由はありません。 そうすることは、分析チームがすべてを理解するための負担を増やすだけです.
代わりに、自分にとって重要な指標を選択してください。 目的に基づいて検索を制限することで、時間と労力を節約できます。 どこから始めればよいかわからない場合、これらは製品アナリストが考慮する最も重要な指標の一部です。
- 契約： エンゲージメント メジャーは、カスタマー ジャーニーの地図と考えてください。 顧客があなたを見つけた方法、サインアップする前に何をしたか、最もよく使用した (および最も使用しなかった) 機能、および顧客が戻ってくる理由についての情報を収集します。 このデータにより、製品を微調整して、できるだけ多くの新しい消費者のクライアント ジャーニーを改善できます。
- 顧客離れ： 顧客離れを追跡すると、顧客が製品の使用をやめた時期がわかります。
- 保持： このメトリクスを使用すると、何人の顧客が戻ってきたか、いつ戻ってきたか、何回戻ったかを観察できます。 リテンションの高い消費者が何をしているかを観察し、それらを他の人が利用しやすくすることができます。
- 新規顧客の費用: この測定値を調べると、訪問者が顧客になるまでに費やした金額が明らかになります。 製品を変更することで、この数値が増減するかどうかを追跡できます。
- 顧客生涯価値 顧客が製品に費やす金額だけではありません。 これを追跡することで、最も大切なクライアントの習慣を研究し、他の人にもそれに倣うよう説得することができます.
実行できる製品分析分析
製品分析ソリューションを購入するときは、最終目標を念頭に置いてください。 顧客が製品内でどのような活動を行っているか、顧客の共通点は何か、この知識をどのように使用して顧客体験を改善できるかを知りたいと考えています。
＃1。 コホート分析
コホート分析は、共有機能に基づいてユーザーをグループに分割できる分析の一種です。 たとえば、サインアップ後にユーザーが行ったアクションや、特定の時間範囲内に表示された明確な行動に基づいて、ユーザーを分類できます。 そこから、どのクライアントが価値があり、どのクライアントが価値を高めるためにナッジが必要なのかを判断し始めることができます.
＃2。 チャーン分析
他のツールで解約率が高いことを示すことができますが、製品分析は解約率を下げる方法を決定するのに役立ちます。 解約調査は、何人の消費者が製品を使い続けているか、放棄しているかを示します。 顧客が製品を使用し始めてすぐに放棄するか、徐々に離れていくかにかかわらず、チャーン分析は、カスタマー エクスペリエンスのどの段階がチャーンの影響を最も受けているかを特定するのに役立ちます。
＃3。 リテンション分析
リテンション分析は、最初の日、XNUMX 日目、数週間または数か月後に製品に戻ってくる消費者の数を特定するのに役立ちます。 また、コホートを使用して保持調査を行い、どのアクションが製品の全体的な保持につながるかを確認することもできます. この情報は、保持戦略を設計し、保持マーケティング活動を改善するために使用できます。
＃4。 ファンネル分析
ユーザーが一連のプロセスをどのように通過するかを表示および測定できれば、改善と成長の新しい可能性を見つけることができます。 コンバージョンは、ファネルを分析することで改善される場合があります。 ユーザーがオンボーディング エクスペリエンスを放棄したり、購入者が製品をカートに追加した後にチェックアウトを完了していないことに気付く場合があります。
＃5。 コンバージョン分析
コンバージョン分析では、目標到達プロセスのすべての段階を「コンバージョン ウィンドウ」内に完了したユーザーと、コンバージョンに至らなかった消費者を比較できます。 コンバージョン分析では、目標到達プロセスの詳細を掘り下げて、コンバージョンに至ったクライアントの共通点に関する情報を引き出します。
Amplitude のコンバージョン ドライバー機能は、開始点と成功したエンドポイントの間に発生するすべての製品内イベントを分析し、その間のどのステップがコンバージョンまたはドロップオフに最も関連しているかを判断することにより、コンバージョン分析を次のレベルに引き上げます。 このようにして、目標到達プロセスの各ポイントで、どの行動が成功につながる傾向があるかを特定できます。
＃6。 マイルストーン分析
顧客は「あはは」の瞬間にあなたの製品に恋をし、その時点でより深く関わり、リピーターになる可能性が高くなります。 製品のマイルストーンをすでに認識していて、仮定を確認するだけでよい場合もあれば、製品データをさらに掘り下げて消費者のマイルストーンを発見する必要がある場合もあります。 マイルストーン分析を利用して、価値の高い顧客が実行するアクションを見つけ、より多くの人に同じ手順を完了するように促すことができます。
＃7。 顧客体験分析
カスタマー ジャーニーの後にはカスタマー エクスペリエンスが続きますが、経路が直線的であることはめったにありません。 最初のマーケティング活動から継続的なリテンションとブランド ロイヤルティまで、すべてのタッチポイントを考慮する必要があります。
取り組みがすべての段階で調整されていれば、顧客は反応する可能性が高くなります。 A/B テストを使用して、どのようなパーソナライゼーション手法が顧客を製品内の特定の高価値アクティビティの実行に駆り立てるかを知ることで、他の消費者にも同じことを行うよう促すことができます。
#8。 マーケティング体験をパーソナライズ
今日の顧客は、すべてのデジタル チャネルでパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しています。 行動データを使用して、カスタマイズされたエクスペリエンスを大規模に作成できます。 セグメンテーションを使用して、最大の消費者を特定し、さまざまなコホートに最適なメッセージを自動化し、広告、電子メール、アプリ内エクスペリエンスなどのパフォーマンスを追跡できます.
パーソナライゼーションの取り組みを合理化するだけでなく、分析とマーケティングのパーソナライゼーションのための統合ソリューションを使用して、製品またはキャンペーンの影響を確実に測定することもできます。
ステップ 製品分析の成功
製品分析の成功は、チーム全体での採用を優先する企業によって重視されます。 誰もが製品分析を利用できるようにすることで、チームはより迅速に行動し、より多くの情報に基づいて製品に関する意思決定を行うことができます。
以下のアドバイスに従って、製品分析プラットフォームを成功させるための土台を築くことができます。
＃1。 部門間のコラボレーションを促進する
プロジェクトのためにさまざまな専門分野を持つ人々を集めると、チームは全体的な目標に集中し続けることができます。 この機能横断的なコラボレーションにより、各チーム メンバーはデータの発見を文脈化することができます。 これを実現する最も簡単な方法は、製品分析へのアクセス権をすべてのユーザーに付与することです。
開始時にすべてのチームがデータに基づいて意思決定できるようにする方法を検討してください。 技術スタッフは、製品をスケーラブルにするために懸命に取り組んでいる場合があります。 経営陣は収益を予測したいと考えています。 マーケティング チームは、消費者がコンバージョンに至るまでの平均時間を短縮したいと考えています。 あなたは、製品分析によって提供されるコラボレーションをチームに受け入れてもらいたいと考えています。
＃2。 データ管理を最優先事項として設定します。
データを製品分析プラットフォームに接続するには、効果的なデータ管理方法が必要です。 データが使いやすく、煩雑にならないようにすることが重要です。 データ管理フレームワークは、次のコンポーネントで構成する必要があります。
- 製品分析のために収集するデータと、その正確性と信頼性を維持する方法の決定
- 製品分析データを整理し、クリーンに保ち、データ サイロをなくす
- 製品分析内で各チームの要求に対応できるように、データのアクセシビリティを確保する
＃3。 製品分析のインストルメンテーションを計画する
製品分析インストルメンテーションは、データ ソースを構成し、製品で何を追跡するかを決定するプロセスです。 これらの決定はサイロで行うべきではなく、対象となる知識を持つ複数の部門の担当者を関与させる必要があります。 計測チームは、すべてのチームの要求が満たされていることを確認する必要があります。
計測手順には、次のチーム メンバーが含まれる場合があります。
- 各チームが答えてほしい質問を集める
- 追跡する特定の KPI と指標の選択
- もっと理解したいワークフローから始める
- 達成したい目標や目標を立てる
- 将来のテストのためのプロトタイプの作成
最も重要なビジネス上の質問に答えることが、インストルメンテーションの最初のステップです。 その後、チーム メンバーは製品分析ソリューションを使用して答えを特定できます。 その後、インストルメンテーション チームは、製品分析を試して、新しいユース ケースに適用できるはずです。 計測には事前の技術的作業が必要であることに注意することが重要ですが、この投資により、チームは今後何年にもわたって明確で関連性のあるデータを研究できます。
＃4。 優れたデータ ガバナンスの実装
データ デモクラシーには、すべてのチームが製品分析にアクセスし、結果を信頼できることが必要です。 データの使用方法の基準を設定し、チームを教育するデータ管理者は、このアクセスを維持する責任があります。 このポジションは通常、データ サイエンス チームで見られ、エンジニアとプロダクト マネージャーの両方と緊密に連携します。
データ管理者はデータ分類法を所有し、質問を追跡する頼りになる専門家になります。 また、時間の経過とともにデータに発生する変更に合わせて、標準を最新の状態に保つことも担当しています。
＃5。 統合が複数の製品を接続できるようにします。
データの主なソースは製品ですが、他のプラットフォームにデータが保存されている場合があります。 製品分析プラットフォームをよく知られたツールと統合して、さまざまなデータ タイプを組み合わせて、顧客の包括的なビューを取得します。
- セールスフォース CRM 接続により、アカウントの分析とグループ レベルのプロパティの作成が可能になります。
- のZendesk 接続により、会社はすべてのユーザー データを共有して完全な追跡を行うことができます。
- AmazonRedshift 統合により、ETL プロセスを必要とせずにアドホック クエリが可能になります。
- MP粒子 統合により、顧客の生涯を通じてイベントとユーザーを追跡できます。
- Facebook広告 カスタムオーディエンスを作成した統合および行動データ
- インターコムの統合 カスタマイズされたキャンペーンとメッセージで顧客をターゲットにできます。
＃6。 成功事例から学ぶ
これらの手順を実行した後でも、組織内で製品分析を最大限に活用する方法を疑問に思うかもしれません. ケーススタディは、他の企業が製品分析を使用してデジタル商品を成長させている方法を発見する優れた方法です。
- HubSpot は、ユーザーの行動をより適切に分析し、驚くべきデジタル ソリューションを作成するために、構築と購入を組み合わせたハイブリッドな製品分析手法を採用しました。
- UnderArmour 有名なワークアウト アプリ内のセグメンテーション、ファネルなどの製品分析に依存しています。
- Instacart 製品分析を採用してチェックアウトの完了を強化し、
- GoFundMe 寄付を増やすためにA / Bテストで製品テストを実施しました。
- スレート データを活用したペイウォール事業を効果的に立ち上げました。
製品分析ツール
以下は、Capterra と G2 の平均的なレビューで示されているように、当社の調査によると、市場で最も優れた製品分析ツールです。 これらのプレミアム ツールには、使用量に基づいた特注の価格戦略があることが多いことに注意してください。 これらのツールの価格は以下に示されていますが、変更される可能性があることに注意してください。
＃1。 UXカム
UXCam は、モバイル アプリ専用に作成された人気のあるモバイル アプリ製品分析ソリューションです。
これは、4.7 件のレビューに基づいて 5 段階中 133 の評価を得て、市場で好評のソリューションです。 iOS、Android、React Native、Flutter、Xamarin、Unity、NativeScript、Cordova など、すべてのモバイル アプリ フレームワークがプラットフォームでサポートされています。
UXCam の自動キャプチャ テクノロジは、注目すべき機能の XNUMX つです。アプリ内のすべてのユーザー ジェスチャを、後で評価できるデータ ポイントとして自動的に保存します。 これにより、手動でイベントを構成する必要がなくなり、レトロスペクティブなデータ分析が可能になります。
モバイル アプリを持っていて、ユーザー エクスペリエンスとコンバージョン率を向上させたい場合は、UXCam が最適です。 定量分析と定性分析の両方を提供し、わずか 5 行のコードで XNUMX 分未満で簡単に組み込むことができます。
ただし、Web アプリの製品分析ツール、A/B テスト ツール、またはマーケティング活動を評価するツールを探している場合、UXCam は理想的な選択肢ではない可能性があります。
UXCam は、無料プランと無料トライアルを提供します。
＃2。 ミックスパネル
Mixpanel は、顧客からの 4.4 件のレビューに基づいて、5 段階中 84 の評価を得ています。
このオプションには機能とセッションが制限されているだけですが、価格は月額36ドルからです. Mixpanel のユーザー履歴、予測分析、特注のダッシュボードは、その優れた機能の一部です。
＃3。 アドビ アナリティクス
Adobe Analytics は人気のある製品分析ソリューションであり、4.4 人のユーザー評価に基づいて 5 段階中 167 の評価を得ています。
同社は価格情報を公開していませんが、100,000 ドルから始まると噂されています。 カスタムの分析と視覚化、明確なインターフェイス、広範なセグメンテーション機能は、Adobe Analytics の主な機能の一部です。
＃4。 ゲインサイト PX
Gainsight PX は、4 件のレビューと 5 段階中 XNUMX の評価を持つ製品分析ツールです。
楽器の価格は、メーカーによって開示されていません。 Gainsight PX の主な機能には、カスタム イベントの有無にかかわらずユーザー アクティビティを追跡する機能、製品ガイド、およびユーザー フィードバックを収集する機能が含まれます。
＃5。 振幅
Amplitude は、4.4 件のレビューに基づいて 5 つ星中 39 の評価を得た製品分析ソリューションです。
GetApp によると、彼らは毎月最大 10 万のイベントに対応する無料プランを提供しています。 より高度な機能を備えたビジネス パッケージは月額 995 ドルからで、ご要望に応じてエンタープライズ レートをご利用いただけます。 カスタム ダッシュボード、ユーザー プロファイル、リアルタイムのイベント ストリームは、Amplitude の重要な機能のほんの一部です。
製品分析ツールの使用方法
製品分析ツールを最大限に活用する方法は次のとおりです。
- ツールを製品に接続します。 このツールをモバイル アプリまたは Web サイトと統合して、すべての関連データが確実に収集されるようにします。
- 重要な指標を定義します。 ユーザー エンゲージメント、コンバージョン率、顧客満足度など、追跡する指標を決定します。
- トラッキングとイベント トラッキングを構成します。 指定した指標とイベントを追跡するようにツールを設定します。
- データの分析： プログラムにログインしてデータの調査を開始し、ユーザー アクティビティの傾向とパターンを検索します。
- データの視覚化： グラフ、チャート、およびその他の視覚補助を使用して、明確かつ適切な方法で事実を伝えます。
- 洞察を特定する: ユーザーの行動に関する洞察を探し、エンゲージメントとコンバージョンを促進するものについて結論を導き出します。
- 結果を共有する: 製品開発およびマーケティング戦略を知らせるために、結果を製品およびマーケティング チームを含む関係者と共有する必要があります。
- 行動を取る： 調査結果に基づいて、製品を調整するか、新しい戦術を導入して、ユーザー エクスペリエンスを改善し、目標を達成します。
製品分析ツールの業界標準機能は、イベントとユーザー ジャーニーをキャプチャすることです。 使用するツールに関係なく、ダッシュボードには意味のある洞察が表示されるはずです。
高度な製品分析システムは、イベントのセットアップを必要とせずに、すべてのユーザー インタラクションを即座に収集します。 これらのツールは、増加したデータ深度を使用して、ヒートマップまたはセッション リプレイを生成し、レトロスペクティブ分析を実行します。
製品分析ソフトウェア カテゴリの種類
製品分析には、さまざまな種類のツールを使用できます。 分析のみを提供するものもあれば、クライアントのフィードバックを収集するためのツールキットなど、関連するツールキットを追加で提供するものもあります。
さらに、定性的な製品分析ツールと定量的な製品分析ツールには違いがあります。 定性分析ツールはユーザーの行動に関係していますが、定量分析ツールは数値データに関係しています。
Web とモバイル製品で利用されるテクノロジーは異なるため、それぞれに個別のツールを使用することは理にかなっています。 画一的な製品分析ソリューションには、機能や機能が欠けている可能性があります。 具体的になり、専門的なツールを使用したいと考えています。
また、独自の社内製品分析ソリューションの作成を試みることもできます。 これには、追加の開発コストと一定レベルのリスクが伴います。 この場合、費用便益分析を実施することをお勧めします。
他のソリューションと比較した製品分析
エンゲージメント、製品の使用、およびその他のトピックに関する懸念に対処しようとする、利用可能なソリューションが多数あります。 一方、他のソリューションには、製品分析だけがカバーできる穴があります。
- モバイルおよびウェブ分析 (Google アナリティクスなど) は、SEO やページ メトリックなどのマーケティング支出を分析するように設計されています。 行動データ、より豊富なデータ調査、およびプラットフォームから直接洞察に基づいて行動するための柔軟性の向上を組み込むことにより、製品分析が拡張されます。
- しかし ビジネスインテリジェンス（BI）ツール 洞察と傾向を提供できますが、通常、学習曲線は急勾配です。 BI ツールは、戦術的で実用的な製品情報ではなく、戦略のガイダンスに最適です。
- データ管理プラットフォーム データを取得、保存、および整理します。 ただし、詳細なユーザー分析に失敗することがよくあります。 また、データを民主化する機能を制限する、かなりのクエリ作成機能も必要です。
これらのツールを製品分析プラットフォームと組み合わせたチームは、両方の長所を活用できます。 それぞれが特定の役割を果たしますが、製品分析は、他のソリューションによって残されたニーズを満たします。
- 顧客維持戦略: 顧客維持のための意味と効果的な戦略
- 従業員定着率: 計算方法と知っておくべきこと
- 雇用維持: 定義、戦略、税額控除、税率
- リードコンバージョン: 例とレート
- キャッシュコンバージョンサイクルとは：CCCをブーストして計算する方法
参考文献
