Riepilogo: l'analisi del prodotto è il processo di analisi del modo in cui gli utenti interagiscono con un prodotto o un servizio. Consente ai team di prodotto di monitorare, visualizzare e analizzare i dati sul coinvolgimento e sul comportamento degli utenti. I team utilizzano questi dati per migliorare e ottimizzare un prodotto o un servizio.
In qualità di product manager, cogliamo ogni opportunità per saperne di più sui nostri clienti, perché comprendere le loro esigenze è fondamentale per creare prodotti utili. Ciò significa condurre interviste con i clienti, eseguire sondaggi ed esaminare le analisi del prodotto. I dati che raccogliamo da queste analisi ci dicono in che modo gli utenti utilizzano effettivamente il prodotto, non cosa vogliono fare, come pensano di usarlo o anche come noi pensiamo che lo stiano usando.
Un aspetto in cui lo sviluppo di software è diverso è l'uso di una metodologia Agile, di cui sicuramente anche il settore edilizio potrebbe trarre vantaggio. Agile consente a più team di rispondere rapidamente ai cambiamenti. Quindi, in che modo Agile, un metodo basato sulla continuous delivery frequente può coesistere con una pianificazione a lungo termine e di ampio respiro? È possibile creare una previsione realistica per un lungo periodo di tempo, sapendo che l'unica costante è il cambiamento?
In qualità di PM, domande come: "Per quanto tempo al giorno gli utenti usano il prodotto?", "Quali azioni intraprendono più frequentemente?" e "Quali funzioni vengono utilizzate di meno?" sono incredibilmente preziose per comprendere gli utenti e darci indizi su come migliorare la loro esperienza. In questo post spiegherò cos'è l'analisi del prodotto e perché è importante usarla; come acquisire una reale comprensione degli utenti in modo da poter saldare il "debito di empatia"; e come utilizzare l'analisi per guidare lo sviluppo di nuove funzioni
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Che cos'è l'analisi del prodotto?
L'analisi del prodotto è il processo di analisi del modo in cui gli utenti interagiscono con un prodotto o un servizio. Consente ai team di prodotto di monitorare, visualizzare e analizzare i dati sul coinvolgimento e sul comportamento degli utenti. I team utilizzano questi dati per migliorare e ottimizzare un prodotto o un servizio.
Al fine di ottenere una comprensione quantitativa dell'uso del prodotto da parte degli utenti, il primo passo è instrumentarlo con l'analisi del prodotto. L'idea è quella di attivare un evento per ogni azione che un utente può intraprendere nel prodotto in modo da ottenere una vista aggregata di quanti utenti utilizzano una funzione e con quale frequenza. Ad esempio, se si desidera tenere traccia del numero di volte in cui un utente clicca su un pulsante specifico, è possibile attivare un evento chiamato "big-red-button.click". Da qui sarà possibile vedere su quali funzioni è necessario intervenire, quali sono quelle più importanti e utilizzare tali informazioni per assegnare la priorità alle modifiche.
Esistono tantissime soluzioni che offrono un framework per aggiungere gli eventi di analisi e monitorarli. Per iniziare, dai un'occhiata a Google Analytics o KISSmetrics.
In Atlassian, abbiamo cercato di rendere il più semplice possibile per tutti ottenere i dati ed essere in grado di eseguire le proprie query e i propri report. Utilizziamo alcuni strumenti sviluppati internamente per fornire questi servizi, ma anche strumenti come Google Analytics sono utili per iniziare. Ciò ha condotto tutti, dagli sviluppatori ai PM, fino agli addetti alla progettazione, a porre domande sull'utilizzo dei prodotti e a cercare di capire l'impatto di ciò che creiamo.
"Debito di empatia": il nuovo tipo di debito
Alla scoperta di un nuovo termine: "debito di empatia".
L'analisi interna del prodotto può aiutarti a saldare il debito di empatia in due modi: con feedback qualitativi raccolti attraverso attività come test concettuali e interviste ai clienti e con dati quantitativi raccolti all'interno del prodotto tramite strumenti come l'analisi del prodotto e sondaggi NPS.
Ad esempio, Confluence è in circolazione da abbastanza tempo e molte delle sue funzioni sono state analizzate poco o per niente. Una di queste è la dashboard, che è il punto da cui la maggior parte degli utenti parte quando inizia a utilizzare Confluence. Avevamo alcuni feedback sulla dashboard provenienti dalle interviste ai clienti, ma non avevamo un'analisi del prodotto completa necessaria per comprendere veramente l'utilizzo dello strumento da una prospettiva quantitativa. Avevamo molte domande senza risposta, come:
- Quanto viene utilizzata la dashboard? Quante volte le persone visitano la dashboard in una tipica sessione di Confluence?
- Per cosa viene usata effettivamente la dashboard? Per il feed Tutti gli aggiornamenti? Per il feed Più richiesti? Per navigare all'interno di uno spazio?
- Cosa vogliono visualizzare le persone sulla dashboard? Possiamo stabilire gli elementi migliori da mostrare in base a ciò che le persone fanno dopo aver visitato la dashboard?
Queste sono alcune delle domande fondamentali per cui necessitavamo di una risposta prima di impegnarci nella modifica di una delle pagine più visitate di Confluence. Se non disponi di funzioni di analisi nel tuo prodotto o se c'è una funzione specifica che intendi modificare, allora ti trovi nella stessa situazione e ti consigliamo di prendere decisioni con estrema cautela. È ora di saldare quel debito di empatia!
Dal test sulla dashboard è emerso che una delle azioni più comuni intraprese sulla dashboard era la visualizzazione delle "pagine preferite". Questa è stata una scoperta molto importante e che non faceva necessariamente parte della nostra ipotesi iniziale. Questo ci porta al punto principale di questo articolo: salda il debito di empatia il prima possibile. Se non hai previsto analisi del prodotto, aggiungile il prima possibile e inizia a utilizzare i dati per prendere decisioni più informate sui prodotti. Altrimenti, prenderai decisioni importanti al buio. E ricorda che le analisi non mentono! Ci mostrano esattamente cosa fanno gli utenti con il prodotto, ma cerca di scavare un po' più a fondo e usa le analisi per capire le reali esigenze degli utenti.
Testare il futuro per tempo
Sebbene l'aggiunta di funzioni di analisi del prodotto possa essere utile per comprendere come gli utenti utilizzano le funzioni esistenti, è anche estremamente utile per testare nuove funzioni ed esperienze. Se hai un obiettivo chiaro su quanto desideri che la funzione venga utilizzata, l'analisi del prodotto ti aiuta a lavorare seguendo il vecchio mantra Agile che consiglia di fallire in fretta e continuare a iterare fino a raggiungere il successo.
Il processo che seguiamo generalmente è simile al seguente:
- Definire un'ipotesi chiara per una modifica di un prodotto, ad es. "Aumentando le dimensioni della casella dei commenti, ci aspettiamo un aumento del 5% dei commenti".
- Compilare l'implementazione più economica possibile di questa modifica, completa di tutti gli eventi di analisi necessari, che ci consentirà di testare la nostra ipotesi.
- Distribuire la modifica a un sottoinsieme di clienti in un test A/B.
- Non ci resta che aspettare i risultati.
- Eseguire un'analisi dei risultati, con l'aiuto di un analista nel caso di modifiche più complesse, e decidere se la modifica ha avuto successo.
Per le modifiche alla dashboard abbiamo finito per progettare tre dashboard molto "dogmatiche", ognuna delle quali incentiva un caso d'uso e un insieme di comportamenti diversi. Le abbiamo eseguite attraverso questo processo (anche se la nostra ipotesi era un po' più complicata) ottenendo ottimi risultati. Ma ci sono alcuni trucchi comuni che abbiamo imparato, a volte nel modo più duro, a cui ti consigliamo di pensare prima di testare le nuove funzioni con questo metodo.
- Non c'è niente di peggio che arrivare alla fine di un esperimento e rendersi conto di non avere tutti gli eventi di cui si ha bisogno... Prova a fare un'analisi in autonomia prima di eseguire l'esperimento usando alcuni dati fittizi: vedrai rapidamente eventuali lacune in ciò che stai acquisendo.
- Elaborare un'ipotesi può richiedere molto tempo, ma è necessario assicurarsi di averne una e di poterla dimostrare o confutare servendosi dell'analisi del prodotto effettuata prima del lancio. Fare un'analisi su dati fittizi prima del lancio ti aiuterà a testare anche questo aspetto.
- Accertati di eseguire test su un numero sufficiente di utenti e per un periodo di tempo sufficientemente lungo. È necessario assicurarsi che i risultati siano statisticamente significativi.
- Preparati a scartare le cattive idee! Come ho già detto, è consigliabile testare le funzioni nel modo più economico possibile ed eseguire questi test il più rapidamente possibile. Fallire rapidamente è un bene.
Non dimenticare di ascoltare anche gli utenti
Come ho detto prima, è fantastico essere informati sui dati, ma farsi guidare interamente dai dati a volte può non farci vedere l'esperienza complessiva che stiamo creando per gli utenti. Dipendere interamente dai dati può essere anche un po' paralizzante quando arriva il momento di prendere una decisione e non si hanno tutti i dati necessari.
L'analisi del prodotto espone la cruda realtà di come le persone utilizzano il prodotto, o persino una particolare funzione, ma può essere molto unidimensionale. Unendo ciò che pensi di sapere basandoti sui dati dell'analisi del prodotto ai feedback qualitativi emersi dalle interviste ai clienti, dai workshop sui test concettuali e dallo sparring, otterrai un quadro più completo della situazione attuale che ti consentirà di creare il miglior prodotto possibile.
