Автор статьи: Кристина Курдюмова
Ментор продактов, Product Manager
Продуктовая аналитика — это мощный инструмент, который позволяет компаниям не просто оптимизировать свои продукты, но и планомерно увеличивать их масштабы. Благодаря глубокому анализу данных, компании могут лучше понимать своих пользователей, адаптировать продукт под их нужды и быстрее достигать поставленных бизнес-целей.
В этой статье я расскажу, как ведущие компании, на российском и международном рынке такие как Яндекс, Авито, Booking и Google, используют продуктовую аналитику для масштабирования своих продуктов.
Этап 1: Понимание пользователей на основе данных
Продуктовая аналитика начинается с анализа пользовательского поведения. Только зная, как пользователи взаимодействуют с вашим продуктом, можно принимать обоснованные решения. Этот этап особенно важен для масштабирования, так как без четкого понимания того, что привлекает и удерживает пользователей, масштабирование может оказаться неэффективным.
Пример: Яндекс использует аналитику для понимания того, как пользователи взаимодействуют с различными продуктами внутри экосистемы. Это помогает им адаптировать интерфейсы под разные аудитории. Благодаря детальному анализу пользовательского поведения, Яндекс смог улучшить рекомендации в Яндекс.Маркете, что привело к увеличению покупок и росту среднего чека.
Этап 2: Оптимизация на основе A/B-тестов
A/B-тестирование — один из ключевых инструментов для роста продукта. Оно позволяет тестировать разные гипотезы и выбирать те, которые реально работают. Это важно не только для улучшения текущего продукта, но и для его масштабирования, так как тестирование помогает находить наиболее эффективные решения для всех этапов взаимодействия с пользователями.
Пример: В компании Booking каждое изменение на сайте тестируется с помощью A/B-тестов. Так, при изменении формы бронирования, аналитики компании провели десятки тестов, чтобы найти оптимальный дизайн, который бы минимизировал количество отказов на этапе оплаты. Такие тесты помогают компании наращивать конверсии, что критично для масштабирования глобального сервиса.
Технологические компании, такие как Google, Amazon, Facebook, Airbnb, Netflix выстроили непрерывный процесс экспериментирования. Количество экспериментов в единицу времени - поражает:
Airbnb 700 проверяет гипотез в неделю,
Uber, Amazon проверяют 1200 гипотез в неделю.
Рост компании напрямую зависит от количества тестируемых гипотез. Чем больше гипотез проверяется в рамках A/B-тестов и других методов экспериментального подхода, тем быстрее компании могут находить работающие решения, адаптировать продукт к требованиям рынка и повышать его конкурентоспособность.
А сколько тестируете гипотез в неделю вы?
Этап 3: Продуктовая аналитика и персонализация
Масштабирование продукта тесно связано с улучшением пользовательского опыта. Одна из ключевых стратегий здесь — персонализация. Продуктовая аналитика помогает собирать данные о предпочтениях пользователей и настраивать продукт таким образом, чтобы каждый пользователь получал максимально релевантный контент.
Пример: Авито использует аналитику для персонализации ленты объявлений. В зависимости от поведения пользователя на сайте, ему показываются наиболее релевантные объявления, сторис, подборки. Это не только улучшает пользовательский опыт, но и значительно увеличивает шансы на успешную сделку, что, в свою очередь, способствует росту активности на платформе и её масштабированию.
Этап 4: Влияние на удержание пользователей
Анализ данных о поведении пользователей позволяет выявить факторы, которые влияют на их удержание. Снижение уровня оттока пользователей — одна из самых эффективных стратегий масштабирования. Продукты, которые теряют пользователей, не могут стабильно расти, поэтому важно вовремя обнаруживать проблемные зоны и устранять их.
Пример: Facebook уделяет огромное внимание удержанию пользователей. Аналитики компании обнаружили, что пользователи, добавившие больше пяти друзей в первые дни после регистрации, с большей вероятностью остаются активными на платформе. Это открытие позволило им сосредоточиться на функциях, которые стимулируют добавление друзей, что помогло улучшить удержание и увеличить активную базу пользователей.
Этап 5: Анализ метрик роста
При масштабировании продукта ключевую роль играют метрики роста, такие как LTV (Lifetime Value), Retention (удержание), CAC (Customer Acquisition Cost), и конверсии на разных этапах воронки. Продуктовая аналитика помогает отслеживать эти метрики в реальном времени и адаптировать стратегию в зависимости от их изменений.
Но для более глубокого понимания изменений важно использовать не только целевые метрики, но и прокси-метрики, которые позволяют фиксировать промежуточные шаги на пути пользователя. Прокси-метрики важны на каждом этапе, так как они помогают понять, где возникают трудности и на каком этапе процесса стоит внести изменения для повышения общей конверсии.
Пример с воронкой продаж: Если целевая метрика — это завершение покупки, то прокси-метрики включают такие шаги, как просмотр страницы товара, добавление товара в корзину, заполнение данных для оплаты и нажатие кнопки "купить". Каждая из этих метрик отражает конкретный этап, и если какой-то из них показывает резкое падение, это сигнализирует о том, где продукт требует оптимизации. Например, если добавление товара в корзину стабильно высоко, но заполнение данных для оплаты сильно падает, это может указывать на проблемы с интерфейсом или сложностью ввода данных.
Пример: В Google аналитики внимательно следят за такими метриками, как время, проведенное пользователем в сервисах, и уровень удержания. North Star Metric (NSM) для Google — это, по сути, показатель вовлеченности, например, активное использование продуктов и времени, проведённого в них (например, в Google Search или YouTube).
Эти данные позволяют Google не только улучшать существующие продукты, но и быстро принимать решения о запуске новых функций или изменении стратегии продвижения.
Этап 6: Масштабирование через новые рынки
Когда продукт стабильно растет на одном рынке, следующий логичный шаг — выход на новые рынки. Продуктовая аналитика помогает компании оценить, насколько продукт готов к масштабированию в новые регионы, а также адаптировать продукт под особенности локальных пользователей.
Компании, которые выходят на новые рынки, активно используют аналитику для минимизации рисков и повышения вероятности успеха. Перед масштабированием или запуском в новых регионах проводится глубокий анализ поведения пользователей, чтобы адаптировать продукт под местные особенности и предпочтения. Продуктовая аналитика помогает адаптировать интерфейсы, контент и коммуникации, что позволяет избежать недоразумений с локальной аудиторией и максимизировать шансы на успешный запуск.
Например, анализ данных помогает оценить, какие функции или подходы лучше работают на определенных рынках, что позволяет минимизировать затраты и повысить эффективность запуска.
Этап 7: Важность когортного анализа
Когортный анализ — еще один важный инструмент масштабирования продукта. Он позволяет анализировать поведение различных групп пользователей (когорт) на протяжении времени и выявлять ключевые факторы, которые влияют на удержание и вовлеченность. Используя когортный анализ, можно принимать более обоснованные решения о том, как улучшить продукт и на каких сегментах аудитории сосредоточиться.
Пример: В Авито когортный анализ помогает отслеживать поведение пользователей, которые впервые взаимодействуют с площадкой, и сравнивать их с более лояльными пользователями. Это помогает компании лучше понять, какие факторы влияют на вовлеченность новичков и как можно увеличить их активность на платформе.
Этап 8: Автоматизация на основе аналитики
С ростом количества данных продуктовая аналитика должна быть автоматизирована. Это позволяет продуктовым командам быстро получать необходимую информацию и принимать решения в режиме реального времени. Автоматизация аналитики также помогает более эффективно управлять масштабированием продукта, так как многие рутинные процессы можно настроить на автоматическое выполнение.
Пример: В Google активно применяют автоматизированные инструменты аналитики, которые позволяют отслеживать поведение пользователей и изменения метрик в режиме реального времени. Это помогает командам быстрее принимать решения и адаптировать продукт к новым условиям.
Еще больше про аналитику — телеграмм канал: @blog_kak_business
Дополнительные статьи по продуктовой аналитике:
Продуктовая аналитика — это фундаментальный инструмент для масштабирования продуктов. Она позволяет не только оптимизировать текущие процессы, но и находить новые точки роста, улучшать пользовательский опыт и увеличивать доходы. Используя продуктовую аналитику, компании, такие как Яндекс, Авито, Booking, Facebook и Google, смогли выстроить успешные стратегии масштабирования своих продуктов, постоянно адаптируя их под потребности пользователей и требования рынка.
Научиться решать задачи продуктового анализа (включая работу с SQL и Python, A/B-тестирование и визуализацию данных) можно на онлайн-курсе «Продуктовая аналитика» под руководством экспертов.