在当今营销密集的环境中，产品分析对于确保您的产品尽可能具有吸引力至关重要。 要了解您可以通过产品分析实现什么，您必须首先了解它的工作原理。 产品分析提供的工具可以将您的产品转化为巨大的成功。
成功的企业正在使用产品分析软件来更好地了解他们的现有和潜在客户如何使用他们的产品和服务。 本文将帮助您回答一些最紧迫的产品分析问题。
什么是产品分析？
产品分析是一组功能强大的工具，使产品经理和团队能够评估他们创建的数字体验的性能。 产品分析为优化性能、诊断问题以及将客户行为与长期价值相关联提供了重要数据。
如果您负责开发出色的网站或数字产品，产品分析可以告诉您谁在使用它……如何……在哪里……以及何时使用。
产品分析软件提供的工具可让您准确了解其商品的情况。 您可以评估用户的数字体验、优化产品使用性能、检测客户体验问题、将消费者行为与 LTV等等。
您想要了解您的消费者使用哪些功能以及他们忽略了哪些功能。 用户遇到困难的地方。 如何有效减少客户流失。 以及您可以个性化用户交互的地方。
为什么产品分析很重要？
产品很复杂！ 在构建它们时，需要做出一百万个决定。 但是哪个“正确”的选择是最好的呢？
一个多世纪以前，约翰·沃纳梅克 (John Wanamaker) 说：“我一半的营销支出都被浪费了——问题是我不知道是哪一半。” 今天，公司继续通过假设和猜测来衡量其软件的功效。
就直觉和经验而言，数据科学提供了一种比猜测或客户访谈更智能、更准确的决策方式。 分析为产品团队提供了超能力。
- 查看您实时满足用户需求的情况。
- 确定特定方面的精确成功。
- 基于支持业务目标的测量，做出产品决策。
- 提高您产生想法和创造用户体验的能力。
谁使用产品分析？
每个企业都可以而且应该拥抱数字优先时代。 此举的结果是，所有团队成员都将受益于通过产品数据更好地了解客户。 为了在整个企业中创建和传播这些客户洞察，许多行业、角色和团队都在采用产品分析。
在行业中使用产品分析
产品分析可用于通过数字平台深入了解所有行业的客户体验。 产品分析已被用于帮助企业在 B2B、消费者技术、电子商务、金融科技、媒体等行业进行扩张。 他们使用产品分析的方式包括：
- 确定参与度最高的消费者并利用这些知识提高保留率
- 对新功能进行 A/B 测试，以便快速做出产品决策
- 确定让消费者返回应用程序的保留挂钩
- 通过网络和移动设备跟踪用户，以获取从登陆页面到结帐的完整图片
- 根据用户的习惯为他们提供合适的产品或服务
- 利用受众或读者来推动内容决策
- 个性化优惠是通过将客户洞察与忠诚度计划数据相结合而创建的。
可能性与使用产品分析的行业一样多种多样。
使用产品分析的角色
数据洞察力不属于单一群体。 每个人，从最高管理层到产品经理再到营销人员，都可以从实时消费者洞察中受益。 产品分析通常用于以下角色：
- 产品经理
- 营销
- 工程师
- 分析师
- 研究人员和 UX/UI 设计师
- 数据科学家
- 首席执行官和执行管理层
- 运营负责人
- 客户成功经理
- 销售主管
要发现和讨论影响客户旅程的发现，所有团队成员都必须协作。 无论您是想了解当前的客户行为还是预测接下来会发生什么，解决方案都在您的产品分析中。
最重要的角色是您的客户。 他们从您学到的东西中受益，因为他们是您的数据来源。 您的产品分析可能会为您提供指导决策所需的精确数据，并继续创建满足客户需求的增强功能。
使用产品分析的产品类别
产品分析适用于范围广泛的产品，包括 Web 应用程序、移动应用程序、网站和 IoT（物联网）或智能硬件。 企业经常使用它来检查多种数字商品或渠道的性能。 毕竟，客户的旅程不会以单一设备开始和结束。 客户可能从网络开始，然后转到移动设备，您必须了解他们在每个数字环境中如何与您的公司互动。
产品分析中使用的指标
没有理由收集和分析您能找到的每一条数据。 这样做只会增加分析团队理解这一切的压力。
相反，选择对您来说重要的指标。 根据您的目标限制搜索，从而节省时间和精力。 如果您不确定从哪里开始，这些是产品分析师考虑的一些最重要的指标。
- 参与: 将参与度量视为客户旅程的地图。 您收集有关客户如何找到您、他们在注册前做了什么、他们使用最多（和最少）的功能以及是什么让他们回头的信息。 这些数据使您能够微调您的产品，以改善尽可能多的新消费者的客户旅程。
- 客户流失： 跟踪客户流失会告诉您客户何时选择停止使用您的产品。
- 保留： 使用此指标，您可以观察有多少客户返回、何时返回以及返回多少次。 您可以观察那些高保留率消费者的行为，然后让其他人更容易获得这些东西。
- 新客户成本： 检查此度量将揭示您在访问者成为客户之前花费了多少钱。 您可以通过修改产品来跟踪此数字是上升还是下降。
- 客户终生价值 不仅仅是客户在您的产品上花费的金额。 跟踪这一点可以让您研究最重要客户的习惯，并尝试说服其他人效仿。
您可以执行的产品分析分析
在购买产品分析解决方案时，请牢记您的最终目标。 您想知道客户在产品中进行了哪些活动，他们有什么共同点，以及您如何利用这些知识来改善客户体验。
#1。 队列分析
同类群组分析是一种分析类型，可让您根据共享功能将用户分成几组。 例如，您可以根据用户在注册后执行的操作或在给定时间范围内显示的不同行为对用户进行分类。 从那里，您可能会开始确定哪些客户是有价值的，哪些可能需要推动才能变得有价值。
#2。 流失分析
虽然其他工具可以证明您的客户流失率很高，但产品分析可以帮助您确定如何降低客户流失率。 客户流失研究表明有多少消费者继续使用或放弃您的产品。 无论客户是在开始使用您的产品后很快就放弃还是逐渐脱离，流失分析都将帮助您确定客户体验的哪个阶段受流失影响最大。
#3。 保留分析
保留分析将帮助您发现随着时间的推移有多少消费者返回您的产品：第一天、第二天以及数周或数月后。 您还可以使用您的同类群组进行保留研究，以了解哪些行为可以提高产品的总体保留率。 此信息可用于设计保留策略和改进保留营销工作。
#4。 漏斗分析
如果您可以查看和衡量用户如何完成一系列流程，您就可以找到新的改进和增长潜力。 通过分析渠道可以提高转化率。 您可能会发现用户放弃了您的入职体验，或者买家在将产品添加到购物车后没有完成结帐。
#5。 转换分析
转化分析允许您比较在“转化窗口”内完成渠道所有阶段的用户与未转化的消费者。 转换分析会深入了解您的渠道的细节，以获取有关您的转换客户的共同点的信息。
Amplitude 中的转化驱动因素功能通过分析起点和成功终点之间发生的所有产品内事件并确定其中哪些步骤与转化或流失最相关，将转化分析提升到一个新的水平。 通过这种方式，您可以确定哪些行为有助于在漏斗的每个点取得成功。
#6。 里程碑分析
当客户有一个“顿悟时刻”时，他们就会爱上你的产品，此时他们会更加投入并且更有可能成为回头客。 您可能已经知道您的产品的里程碑并且只需要检查您的假设，或者您可能需要进一步挖掘您的产品数据以发现消费者里程碑。 您可以利用里程碑分析来查找高价值客户执行的操作，并鼓励更多人完成相同的步骤。
#7。 客户体验分析
客户旅程之后是客户体验，但是，路径很少是线性的。 从最初的营销努力到持续的保留和品牌忠诚度，您必须考虑所有接触点。
如果您的努力在每个阶段都是量身定制的，那么客户更有可能做出回应。 您可以使用 A/B 测试通过了解哪些个性化方法促使客户在您的产品中执行特定的高价值活动来敦促其他消费者也这样做。
#8。 个性化营销体验
如今，客户期望通过所有数字渠道获得个性化体验。 使用行为数据，您可以大规模创建量身定制的体验。 您可以使用细分来定位最大的消费者，为不同的群体自动发送最佳消息，并跟踪您的广告、电子邮件、应用程序内体验等的效果。
您不仅可以简化您的个性化工作，还可以使用统一的分析和营销个性化解决方案可靠地衡量您的产品或活动的影响。
步骤产品分析成功
优先考虑在团队范围内采用的公司强调产品分析的成功。 让每个人都可以使用产品分析可以让团队更快地行动并做出更明智的产品决策。
您可以按照以下建议为您的产品分析平台的成功奠定基础。
#1。 鼓励职能间协作
当您将具有不同专业知识领域的人员聚集到一个项目中时，您的团队可以专注于总体目标。 这种跨职能协作使每个团队成员都能将数据发现置于情境中。 让所有用户访问产品分析是实现这一目标的最简单方法。
考虑让所有团队在开始时都能根据数据做出决策的方法。 您的技术人员可能正在努力使产品具有可扩展性。 最高管理层希望预测收入。 营销团队希望减少消费者转化所需的平均时间。 您希望您的团队接受产品分析提供的协作。
#2。 将数据管理设置为重中之重。
将数据连接到产品分析平台时，需要有效的数据管理方法。 您的数据保持可用并且不会变得麻烦至关重要。 您的数据管理框架应包含以下组件：
- 确定将为您的产品分析收集哪些数据以及如何保持这些数据的准确性和可靠性
- 让您的产品分析数据井井有条、干净整洁，并且没有数据孤岛
- 确保数据可访问性，以便每个团队的需求在产品分析中得到解决
#3。 规划您的产品分析仪器
产品分析仪器是配置数据源和确定要在产品中跟踪的内容的过程。 这些决定不应孤立地做出，而应涉及具有学科知识的多个部门的人员。 您的仪表团队应确保满足所有团队的需求。
您的仪器程序可能包括以下团队成员：
- 收集每个团队想要回答的问题
- 选择某些 KPI 和指标进行跟踪
- 从他们想要了解更多的工作流程开始
- 制定他们想要实现的目标
- 创建用于未来测试的原型
回答最关键的业务问题应该是检测的第一步。 然后团队成员可以使用您的产品分析解决方案来确定答案。 然后，您的仪器团队应该能够试验产品分析并将其应用于新的用例。 重要的是要注意仪器将需要一些前期技术工作，但这项投资将使您的团队能够在未来许多年内研究清晰且相关的数据。
#4。 实施良好的数据治理
数据民主需要所有团队都可以访问产品分析并能够依赖结果。 数据监管者为数据的使用方式设定标准并培训团队，负责维护此访问权限。 这个职位通常出现在数据科学团队中，与工程师和产品经理密切合作。
您的数据管理者将拥有数据分类法，并成为跟踪问题的首选专家。 他们还负责使标准与数据随时间发生的任何变化保持同步。
#5。 允许集成连接多个产品。
虽然您的主要数据来源是您的产品，但您可能将数据存储在其他平台上。 将您的产品分析平台与知名工具集成，以混合各种数据类型并全面了解您的客户。
- Salesforce CRM 连接允许进行帐户分析和创建组级属性。
- Zendesk 连接允许您的公司共享所有用户数据以进行完整跟踪。
- 亚马逊红移 集成支持临时查询，无需 ETL 过程。
- M粒子 集成可以在客户的整个生命周期中跟踪事件和用户。
- Facebook广告 整合和行为数据创建自定义受众
- 对讲集成 可以通过定制的活动和消息来定位客户。
#6。 从成功案例中学习
即使在执行了这些步骤之后，您可能仍然想知道如何在组织内部最好地利用产品分析。 案例研究是发现其他公司如何使用产品分析来发展其数字商品的绝佳方式。
- HubSpot 采用混合构建和购买产品分析方法来更好地分析用户行为并创建令人惊叹的数字解决方案。
- UnderArmour 依靠产品分析在他们著名的锻炼应用程序中进行细分、漏斗等，
- Instacart 采用产品分析来提高结帐完成率，
- GoFundMe 通过 A/B 测试进行产品测试，以增加捐赠。
- 石板 使用数据有效地开展了付费专区业务。
产品分析工具
根据我们的研究，以下是市场上最好的产品分析工具，正如他们对 Capterra 和 G2 的平均评论所表明的那样。 应该注意的是，这些高级工具通常具有基于使用量的定制价格策略。 这些工具的价格如下所示，但请记住它们可能会发生变化。
#1。 用户体验相机
UXCam 是一种流行的移动应用程序产品分析解决方案，专为与移动应用程序一起使用而创建。
它是市场上很受欢迎的解决方案，基于 4.7 条评论，评分为 5（满分 133）。 该平台支持所有移动应用程序框架，包括 iOS、Android、React Native、Flutter、Xamarin、Unity、NativeScript 和 Cordova。
UXCam 的自动捕捉技术是其显着功能之一，因为它会自动将应用程序中的所有用户手势存储为数据点，以便日后进行评估。 这消除了手动事件配置的要求，并支持回顾性数据分析。
如果您有移动应用程序并希望改善用户体验和转化率，UXCam 可能是合适的选择。 它提供定量和定性分析，只需两行代码即可在不到 5 分钟的时间内轻松整合。
但是，如果您正在寻找用于 Web 应用程序的产品分析工具、A/B 测试工具或评估营销工作的工具，UXCam 可能不是理想的选择。
UXCam 提供免费计划和免费试用。
#2。 混合面板
基于 4.4 条客户评论，Mixpanel 的评分为 5（总分 84）。
它的起价为每月 36 美元，尽管此选项仅包括受限的功能和会话。 Mixpanel 的用户历史记录、预测分析和定制仪表板是其一些突出的功能。
#3。 土坯分析
Adobe Analytics 是一种流行的产品分析解决方案，根据 4.4 位用户评分获得 5 分（满分 167 分）。
虽然该公司没有公开透露定价信息，但有传言称其起价为 100,000 美元。 自定义分析和可视化、清晰的界面和广泛的细分功能是 Adobe Analytics 的一些主要功能。
#4。 Gainsight PX
Gainsight PX 是一种产品分析工具，只有一次评论，评分为 4 分（满分 5 分）。
制造商没有透露仪器的价格。 Gainsight PX 的主要功能包括使用和不使用自定义事件跟踪用户活动的能力、产品指南以及收集用户反馈的能力。
#5。 振幅
Amplitude 是一种产品分析解决方案，基于 4.4 条评论获得 5 星评级（满分 39 星评级）。
据 GetApp 称，他们提供每月多达 10 万次活动的免费计划。 具有更复杂功能的商务套餐起价为每月 995 美元，可根据要求提供企业费率。 自定义仪表板、用户配置文件和实时事件流只是 Amplitude 重要功能的一部分。
如何使用产品分析工具
以下是如何充分利用产品分析工具：
- 将工具连接到您的产品： 将该工具与您的移动应用程序或网站集成，确保收集所有相关数据。
- 定义重要指标： 确定要跟踪的指标，例如用户参与度、转化率或客户满意度。
- 配置跟踪和事件跟踪： 设置工具以跟踪您指定的指标和事件。
- 分析数据： 登录程序并开始研究数据，搜索用户活动的趋势和模式。
- 可视化数据： 使用图形、图表和其他视觉辅助工具以清晰和相关的方式传达事实。
- 识别见解： 寻找对用户行为的洞察，并就鼓励参与和转化的因素形成结论。
- 分享结果： 结果应与利益相关者共享，包括产品和营销团队，以便为产品开发和营销策略提供信息。
- 采取行动： 根据您的发现，对您的产品进行调整或引入新策略以改善用户体验并实现您的目标。
产品分析工具的行业标准功能是捕获事件和用户旅程。 无论您使用哪种工具，仪表板都应该显示有意义的见解。
高级产品分析系统无需事件设置即可立即收集所有用户交互。 这些工具利用增加的数据深度来生成热图或会话回放，以及执行回顾性分析。
产品分析软件类别的类型
不同类型的工具可用于产品分析。 有些仅提供分析，而另一些则额外提供相关工具包，例如用于收集客户反馈的工具包。
此外，定性和定量产品分析工具之间存在区别。 定性分析工具关注用户行为，而定量分析工具关注数值数据。
由于用于 Web 和移动商品的技术不同，因此为每种商品使用单独的工具是有意义的。 通用的产品分析解决方案可能缺乏特性或功能。 您想要具体并使用专业工具。
您还可以尝试创建自己的内部产品分析解决方案。 这需要额外的开发成本以及一定程度的风险。 我们建议在这种情况下进行成本效益分析。
与其他解决方案相比的产品分析
有许多可用的解决方案试图解决有关参与度、产品利用率和其他主题的问题。 另一方面，其他解决方案存在只有产品分析才能覆盖的漏洞。
- 移动和网络分析 （例如 Google Analytics）旨在分析营销支出，例如 SEO 和页面指标。 通过整合行为数据、更丰富的数据调查以及根据直接来自平台的洞察采取行动的更高灵活性，产品分析得以扩展。
- 尽管 商业智能（BI）工具 可以提供见解和趋势，他们通常有一个陡峭的学习曲线。 BI 工具最适合战略指导，而不是战术性的、可操作的产品信息。
- 数据管理平台 获取、存储和组织数据。 但是，他们经常无法进行精细的用户分析。 它们还需要重要的查询编写能力，限制了数据民主化的能力。
将这些工具与产品分析平台相结合的团队可以两全其美。 它们各司其职，但产品分析填补了其他解决方案留下的需求。
参考资料
