Podsumowanie: Analiza produktu to proces pozwalający zbadać, w jaki sposób użytkownicy używają produktu lub usługi. Umożliwia zespołom produktowym śledzenie, wizualizowanie i analizowanie danych dotyczących zaangażowania i zachowania użytkowników. Zespoły wykorzystują te dane do ulepszania i optymalizacji produktu lub usługi.
Jako menedżerowie produktów wykorzystujemy każdą okazję, aby dowiedzieć się więcej o naszych klientach, ponieważ zrozumienie ich potrzeb ma kluczowe znaczenie dla tworzenia przydatnych produktów. Oznacza to, że musimy przeprowadzać rozmowy z klientami i ankiety oraz przeglądać analizy produktu. Dane uzyskiwane podczas analiz mówią nam, w jaki sposób użytkownicy faktycznie wykorzystują produkt, a nie jak chcą to robić lub jak im albo nam wydaje się, że to robią.
Tym, co wyróżnia proces tworzenia oprogramowania, a co można również wykorzystać przy budowie domu, jest metodyka Agile. Umożliwia ona wielu zespołom szybkie reagowanie na zmiany. Jak zatem połączyć metodykę Agile, która opiera się na częstym, ciągłym dostarczaniu, z długoterminowym planowaniem w szerszym kontekście? Czy da się opracować realistyczną prognozę długoterminową, wiedząc, że jedyną stałą jest zmienność?
Dla menedżera projektu pytania, takie jak „Jak długo użytkownicy używają produktu codziennie?”, „Jakie działania wykonują najczęściej?” i „Które funkcje są używane najrzadziej?” są niezwykle cenne, ponieważ pozwalają zrozumieć użytkowników i wskazują, jak poprawić ich środowisko pracy. W tym wpisie wyjaśnię, czym jest analiza produktu i dlaczego należy jej używać. Dowiecie się, jak prawdziwie zrozumieć użytkowników, aby wyeliminować „niedostatek empatii”, a także jak korzystać z analiz, aby wyznaczać funkcje, które zostaną dodane w następnej kolejności.
Zaczynajmy!
Wypróbuj Jira Product Discovery za darmo
Ustalaj priorytety, współpracuj i dostarczaj nowe pomysły na produkty oraz opracowuj rozwiązania o dużym wpływie.
Na czym polega analiza produktu?
Analiza produktu to proces pozwalający zbadać, w jaki sposób użytkownicy używają produktu lub usługi. Umożliwia zespołom produktowym śledzenie, wizualizowanie i analizowanie danych dotyczących zaangażowania i zachowania użytkowników. Zespoły wykorzystują te dane do ulepszania i optymalizacji produktu lub usługi.
Aby uzyskać dane ilościowe na temat tego, co użytkownicy robią z Twoim produktem, należy zacząć od wyposażenia go w rozwiązanie do analizy. Chodzi o to, aby uruchomić zdarzenie dla każdego działania, które użytkownik może podjąć w produkcie, tak aby uzyskać sumaryczny obraz liczby użytkowników korzystających z danej funkcji, a także częstotliwości wykorzystania. Na przykład jeśli chcesz śledzić, ile razy użytkownik kliknie określony przycisk, możesz uruchamiać zdarzenie o nazwie „kliknięcie-dużego-czerwonego.przycisku”. Dysponując takimi informacjami, będziesz wiedzieć, które funkcje wymagają poprawy, a które są najważniejsze. Dane te pozwolą Ci nadać odpowiednie priorytety zmianom.
Istnieje mnóstwo rozwiązań, które umożliwiają dodawanie i śledzenie zdarzeń analitycznych. Na początek możesz wypróbować Google Analytics lub KISSMetrics.
W Atlassian staraliśmy się ułatwić każdemu dostęp do danych i umożliwić tworzenie własnych zapytań i raportów. W tym celu używamy wewnętrznie opracowanych narzędzi, ale zacząć można także do rozwiązań, takich jak Google Analytics. W efekcie wszyscy, od programistów przez menedżerów projektów po dział projektowania, zaczęli zadawać pytania dotyczące użytkowania i starali się zrozumieć, jakie rezultaty przynoszą dodawane przez nas funkcje.
„Niedostatek empatii”: nowy problem do rozwiązania
Zajmijmy się teraz nowym pojęciem, jakim jest „niedostatek empatii”.
Narzędzia do analityki zintegrowane z produktem mogą ułatwić wyeliminowanie niedostatku empatii w dwojaki sposób: dzięki informacjom jakościowym zgromadzonym w ramach działań, takich jak testowanie koncepcji i rozmowy z klientami oraz danym ilościowym zebranym w wyniku pracy z produktem i zastosowaniu rozwiązań, takich jak analizy użycia produktu czy ankiety NPS.
Przyjrzyjmy się na przykład oprogramowaniu Confluence, które funkcjonuje na rynku od dość dawna, ale wielu z jego funkcji nie można poddawać analizie. Jedną z nich jest pulpit, od którego większość użytkowników zaczyna swoją przygodę w Confluence. Zebraliśmy nieco informacji na temat pulpitu podczas rozmów z klientami, ale nie byliśmy w stanie przeprowadzić wszystkich analiz potrzebnych, aby spojrzeć na wykorzystanie z perspektywy ilościowej. Mieliśmy wiele pytań bez odpowiedzi, takich jak:
- Jak często wykorzystywany jest pulpit? Ile razy użytkownicy wyświetlają pulpit podczas sesji Confluence?
- Do czego użytkownicy faktycznie używają pulpitu? Aby przeglądać kanał Wszystkie nowości? Aby sprawdzić kanał Popularne? Aby przejść do danego obszaru?
- Czego użytkownicy potrzebują na pulpicie? Czy jesteśmy w stanie ustalić, jakie elementy dodać na pulpit na podstawie tego, co użytkownicy robią po jego zamknięciu?
Są to fundamentalne pytania, odpowiedzi na które musimy poznać, zanim zaczniemy wprowadzać zmiany w jednej z najczęściej odwiedzanych stron w Confluence. Jeśli nie masz dostępu do analiz dotyczących swojego produktu lub nawet konkretnej funkcji, którą chcesz zmienić, będziesz działać po omacku, a podejmowanie decyzji w takich warunkach będzie ryzykowne. Zastanów się zatem, czy nie warto pozbyć się problemu niedostatku empatii!
Podczas testowania pulpitu dowiedzieliśmy się, że jednym z najczęstszych działań podejmowanych na pulpicie było przeglądanie „ulubionych stron”. To było bardzo ważne odkrycie, ponieważ nasze początkowe założenia tego nie uwzględniały. W ten sposób dochodzimy do głównego wniosku z tych rozważań: wyeliminuj niedostatek empatii tak szybko, jak to możliwe — jeśli w Twoim produkcie nie ma rozwiązań do analizy, dodaj je jak najszybciej i zacznij wykorzystywać dane, które ułatwią Ci podejmowanie decyzji dotyczących produktu. W przeciwnym razie będziesz to robić po omacku. Pamiętaj, że analizy nie kłamią! Pokazują nam dokładnie, co użytkownicy robią z produktem. Jednak postaraj się spojrzeć nieco głębiej i wykorzystaj analizy, aby zrozumieć, czego użytkownicy naprawdę oczekują.
Testowanie przyszłych rozwiązań, zanim staną się niezbędne
Analizy użycia produktu mogą ułatwić zrozumienie, w jaki sposób użytkownicy korzystają z istniejących funkcji, ale są one również niezwykle cenne do testowania nowych rozwiązań i narzędzi obsługi. Jeśli masz sprecyzowane wymagania dotyczące poziomu wykorzystania danej funkcji, stosując analizy użycia produktu szybko pozostawisz niepowodzenia za sobą i zgodnie ze starym prawidłem metodyki Agile, dzięki licznym iteracjom odniesiesz sukces.
Stosowany przez nas proces zazwyczaj wygląda następująco:
- Definiujemy klarowną hipotezę dotyczącą wprowadzenia zmiany w produkcie — np. „Zwiększając rozmiar pola komentarza, spodziewamy się 5% wzrostu liczby komentarzy”.
- Tworzymy możliwie najtańsze wdrożenie tej zmiany i dodajemy wszelkie wymagane zdarzenia analityczne, które pozwolą nam przetestować naszą hipotezę.
- Wdrażamy zmianę w podzbiorze klientów według metody A/B.
- Zbijamy bąki, czekając na wyniki.
- Analizujemy wyniki, w przypadku bardziej złożonych zmian z pomocą analityka, i decydujemy, czy zmiana była korzystna.
Projektując zmiany pulpitu, postawiliśmy na trzy bardzo odmienne podejścia, z których każde promowało inny przypadek użycia i zestaw zachowań. Wszystkie trzy pulpity przetestowaliśmy przy użyciu tego procesu (choć nasza hipoteza była nieco bardziej skomplikowana) i odnieśliśmy sukces. Ale kilku rzeczy musieliśmy się nauczyć - czasami na własnej skórze. Warto o nich pomyśleć przed rozpoczęciem testowania nowych funkcji tą metodą.
- Nie ma nic gorszego niż uświadomienie sobie po zakończeniu eksperymentu, że nie uwzględniło się wszystkich wymaganych zdarzeń… Przetestuj eksperyment przed jego uruchomieniem przy użyciu fałszywych danych. Pozwoli Ci to szybko zorientować się, czego brakuje.
- Skonstruowanie hipotezy może być czasochłonne, ale musisz to zrobić. Dodatkowo przed rozpoczęciem musisz upewnić się, że będziesz w stanie udowodnić lub obalić tę hipotezę za pomocą dostępnych rozwiązań analitycznych. Analiza z użyciem fałszywych danych będzie przydatna i w tym przypadku.
- Upewnij się, że przeprowadzasz testy na wystarczającej liczbie użytkowników i przez odpowiednio długi czas. W przeciwnym razie wyniki nie będą istotne statystycznie.
- Odrzucaj złe pomysły bez wahania! Taj jak wspomniałem, funkcje należy testować najniższym kosztem i tak szybko, jak to możliwe. Wczesne wykrywanie nieudanych iteracji to dobra droga.
Pamiętaj, aby również słuchać swoich użytkowników
Jak wspomniałem powyżej, korzystanie z danych to dobra droga, ale nie można opierać swoich decyzji wyłącznie na nich Mogłoby Ci to przesłonić ogólne wrażenia, jakie użytkownicy odnoszą, korzystając z owoców Twojej pracy. Całkowite uzależnienie od danych może Ci też utrudnić podjęcie decyzji, gdy okaże się, że nie masz wszystkich potrzebnych informacji.
Analizy użycia produktu pokazują, jak w rzeczywistości ludzie używają go lub konkretnej funkcji. Taki obraz może jednak być bardzo jednowymiarowy. Łącząc wiedzę pozyskaną z danych pochodzących z analiz użycia produktu z informacjami jakościowymi uzyskanymi podczas rozmów z klientami, sesji testowania koncepcji i sparingów, stworzysz pełniejszy widok całości, który pozwoli Ci zbudować najlepszy możliwy produkt.
