أنت بحاجة إلى تصنيف بيانات بسيط لتوسيع نطاق تحليلات الخدمة الذاتية

يسير تصميم التصنيف جنبًا إلى جنب مع تحليلات المنتج. بغض النظر عن الصناعة أو حجم الشركة أو مجموعة المنتجات أو نضج البيانات ، لا يمكنك إنشاء تحليلات قابلة للتطوير للمنتج بدون تصنيف بسيط. هذا مهم بشكل خاص عندما تفكر في أن معظم الشركات ستحتاج إلى تتبع رحلات المستخدم عبر الأنظمة الأساسية وعبر المنتجات ، وإعداد أدوات تحليلات المنتجات الخاصة بهم بطريقة تتوقع السيناريوهات المستقبلية.

بعبارة أخرى ، تحتاج إلى إثبات تصنيف بياناتك في المستقبل من لحظة إطلاقك لأحد حلول تحليلات المنتج. اتبع المبادئ الأساسية أدناه لإعداد تحليلات المنتج لتحقيق النجاح على المدى الطويل.

أفضل الممارسات للتدقيق المستقبلي في تحليلات المنتج وتصنيف البيانات

1. استثمر بكثافة في تصنيف منتجك الأول

تحليلات المنتج هي لعبة جماعية وتتطلب منك تحديد أدوار ومسؤوليات واضحة للأشخاص المشاركين في العملية. يتطلب الإعداد القوي مشاركة من دورين مهمين:

• قائد أعمال (غالبًا ما يكون رئيسًا أو نائب رئيس للمنتج) الذي سيحدد المجموعة الأساسية لحالات الاستخدام التي يجب تغطيتها من خلال تحليلات المنتج
• قائد تقني (غالبًا ما يكون دورًا هندسيًا كبيرًا) يقود الجانب التقني لتنفيذ التحليلات

يجب أن يكون لكل من هذين الدورين عرض عبر الأنظمة الأساسية وعبر الفريق على المنتج حتى تتمكن من اتخاذ القرارات على مستوى المنتج. إذا كان هناك العديد من فرق المنتجات والهندسة التي ستشارك في التنفيذ ، فمن الأهمية بمكان أن يكون هذان الدوران قادرين على تنسيق الفرق. سيضمن ذلك اتساق تحليلات المنتج بغض النظر عن عدد الفرق المشاركة. غالبًا ما يخلق إبقاء فريق القيادة الأوسع في الحلقة زخمًا إضافيًا وإثارة حول تحليلات المنتج ويساعد على رفع مستوى العمل في خارطة الطريق على مستوى الشركة.

بمجرد أن يصبح فريقك جاهزًا لبناء تصنيف المنتج ، يجب عليك إنشاء صورة كبيرة لمكان وجود منتجك قبل الغوص في التفاصيل الدقيقة. للقيام بذلك ، فكر في الأسئلة التنازلية التي ستجيب عليها تحليلات المنتج لفريقك ، مثل:

إذا أسست فهمًا مشتركًا لهذه الأسئلة الأساسية بين فريقك (فريقك) ، فستتمكن دائمًا من توسيع تغطية تحليلات المنتج الخاص بك والغوص بشكل أعمق في المناطق ذات الإمكانات الأكبر (على سبيل المثال ، مسارات الاستخدام غير الواضحة ، أكبر انخفاض قبالة).

بمجرد تحديد حالات الاستخدام لتحليلات المنتج ، حان الوقت لتحديد تصنيف البيانات الخاص بك. وهي تتكون من:

• الأحداث
• خصائص الحدث (سياق الأحداث)
• خصائص المستخدم (سياق المستخدم).

هدفك في هذه المرحلة هو الحفاظ على التصنيف ضعيفًا قدر الإمكان ، بما يتماشى مع الأسئلة أعلاه. من واقع خبرتنا ، فإن استخدام الأدوات من 20 إلى 30 حدثًا فقط يكفي للإجابة على حوالي 90٪ من الأسئلة التي تطرحها الفرق باستمرار.

في كثير من الأحيان ، ينتج عن عدد قليل من الأحداث إجابات قوية لأسئلة العمل الشائعة. سيوفر هذا لشركتك فهمًا لرحلات المستخدم الحقيقية (وليس المقصود فقط) ، وفتح رؤى جديدة ، مثل:

• الشخصيات الحقيقية للمنتج
• نقاط الاحتكاك في رحلات المستخدم
• لماذا يقوم بعض المستخدمين بالتحويل والبعض الآخر لا يقوم بذلك
• تحسينات واجهة المستخدم التي يجب إجراؤها في لحظات الانسحاب

يمكنك معرفة المزيد حول توثيق الأحداث وخصائص الأحداث وخصائص المستخدمين في Amplitude's Data Taxonomy Playbook. تشمل النقاط الرئيسية الحفاظ على التصنيف ضعيفًا ، واستخدام اصطلاحات تسمية متسقة ، وتحقيق التوازن الصحيح بين أحداث وخصائص الأجهزة.

2. الابتعاد عن تتبع عناصر واجهة المستخدم منخفضة المستوى

يعد تتبع عناصر واجهة المستخدم منخفضة المستوى وغير المهمة العلامة رقم 1 على تحليلات المنتج غير القابلة للتطوير ، في تجربتنا مع فريق الخدمات الاحترافية في Amplitude. في كثير من الأحيان ، إنها تعكس نهج الأجهزة الذي يخلط بين تعريفات الأحداث وخصائص الأحداث .

على سبيل المثال ، قد يعمل فريق المنتج الخاص بك على رهان لتحسين تدفق عملية الدفع لمنتجك. أثناء عملهم على هذا الرهان ، قد يختبرون بعض التكرارات التي تضيف عناصر واجهة المستخدم أو تزيلها. أثناء محاولة قياس أداء كل اختبار ، قد يكون هناك ميل طبيعي لتتبع أحداث مثل:

• تم النقر فوق خانة الاختيار
• تم النقر فوق الزر
• تم تمرير تبديل الضرب
• تم النقر على نص الحقل

إذا كان التصنيف الأولي الخاص بك ممتلئًا بعناصر واجهة المستخدم مثل العناصر المذكورة أعلاه ، فقد يكون الوقت قد حان للتراجع وإعادة التجميع. نعم ، كان الفريق يعمل على تحسين تدفق عملية الدفع وقام بتعديل هذه العناصر ، ولكن تذكر: لا يزال الهدف من هذا التدفق هو أن يكون المستخدمون قادرين على التحرك بسلاسة من خلاله. ما تريد الشركة رؤيته كرحلة مستخدم في التحليلات هو على الأرجح "بدء الدفع" ← "تم تحديد طريقة الدفع" ← "تحديد تفاصيل الدفع" ← "تم إرسال المعاملة". يعتبر هذا النوع من التدفق أكثر إفادة وقابلية للتوسع من أي شيء مثل: "تم النقر على الزر" ← "مربع اختيار محدد" ← "تم النقر على نص الحقل". إذا كنت لا تزال تبحث عن الدقة أثناء تقييم التحويل بين الخطوات ، فيمكنك معالجة ذلك بطريقتين بديلتين:

1. عناصر واجهة المستخدم للأداة في خصائص أحداث الأحداث. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون لحدث "تم إرسال المعاملة" خاصية تشير إلى ما إذا كان المستخدم قد نفذ الإجراء باستخدام مربع اختيار أو نقرة زر أو عنصر واجهة مستخدم آخر.
2. استخدم اختبارات A / B لتحسين التحويل في الخطوات ذات معدل الانسحاب المرتفع . على سبيل المثال ، إذا لاحظت انخفاضًا كبيرًا بين الخطوتين 1 و 2 ، فغالبًا ما يكون إجراء اختبار A / B بواجهة مستخدم معدلة ومراقبة النتائج الموضوعية على عينتك أكثر تأثيرًا ، بدلاً من استخدام أدوات متعددة أثناء عملية التكرار.

3. إنشاء ارتباط بنتائج الأعمال

في النهاية ، يجب أن يكشف إعداد تحليلات المنتج الخاص بك كيف تدفع منتجاتك الرقمية عملك.

من خلال تصنيف البيانات المُجهز جيدًا ، هناك الكثير من العوامل التي يمكن لفريقك استكشافها في رحلة المستخدم ، مثل:

• شخصيات
• المسارات المشتركة
• تأثير الإصدارات على المقاييس الرئيسية
• محركات التحويل
• رحلات المستخدم
• و اكثر

نرى أن الفرق التي تنجح في تحليلات المنتج تغلق دائمًا الحلقة بين الأحداث التي تتعقبها ، والعمل الذي يعملون فيه ، و "لعبة المشاركة" التي يلعبها منتجهم.

(تشير لعبة المشاركة إلى واحدة من ثلاث "ألعاب" أساسية يقودها منتجك: المعاملة ، أو الاهتمام ، أو الإنتاجية. اقرأ المزيد حول هذه الأساليب في Amplitude's Mastering Engagement playbook.)

على سبيل المثال ، إذا كان منتجك يقع ضمن "لعبة الإنتاجية" ، فقد يكون لديك مسار رائع للإعداد ، ولكن مسار التحويل الرائع هذا لا يكفي لمطابقة أهداف عملك. يجب أن يفي منتجك في النهاية بوعد الإنتاجية ؛ هذا يعني أنه يجب على المستخدمين العودة لاستخدام الميزات الأساسية التي تزيد من القيمة (الإنتاجية) بالنسبة لهم. بالإضافة إلى تتبع نجاح تدفق الإعداد الخاص بك ، تأكد من الاستفادة من تحليلات المنتج لتقييم كيفية تكرار المستخدمين للإجراءات الهامة.

4. لا تتبع كل شيء مرة واحدة

يُنظر إلى تتبع البيانات على أنه أمر لا بد منه في معظم الشركات الرقمية هذه الأيام ، كما أن صناعة التكنولوجيا تجعل من السهل بشكل متزايد جمع كميات هائلة من البيانات وتخزينها ومعالجتها. غالبًا ما تميل الشركات التي تبدأ بتحليلات المنتج ولديها بالفعل CDP أو مستودع بيانات إلى تخطي خطوة تصميم التصنيف والبدء في التدفق في جميع البيانات الثمينة التي جمعوها بالفعل.

تعود ممارسة الخدمات الاحترافية في Amplitude إلى المبدأ القديم: الأقل هو الأكثر. من الأفضل دائمًا عرض مجموعة من 10 أحداث ذات صلة ولا تحتاج إلى شرح لمستخدمي Amplitude لديك ، ثم عرض قائمة من 600 حدث (غالبًا مع نسخ مكررة وبدون خصائص الحدث المهمة) للأشخاص الذين يحتاجون فقط إلى نظرة ثاقبة حول عدد المستخدمين النشطين الموجودين هناك أو ما هو معدل التحويل الحرج.

إن أداة التصنيف الهزيل والموجزة التي تقود تحليلات المنتجات القابلة للتطوير للخدمة الذاتية هي بين يديك تمامًا - وهو نوع التحليلات التي سيسعد زملاؤك باستخدامها في المهام اليومية.

من منتج واحد إلى تحليلات عبر المنتجات

يؤدي تقديم تنفيذ أولي بسيط لتحليلات المنتج إلى فتح الرؤى لكل فريق رقمي: التسويق والمنتج والهندسة والمزيد. باستخدام هذه الرؤى الموثوقة ، يمكنك أيضًا جذب المؤسسة نحو ثقافة مستنيرة بالبيانات. تبدأ الفرق في الابتعاد عن أعناق زجاجة البيانات إلى تحليلات الخدمة الذاتية وتقصير الدورة إلى الرؤى من أسابيع إلى دقائق.

يحدد التصنيف البسيط للمنتج الأول معيار تحليلات المنتج في الشركة ويسمح للفرق الأخرى باتباع المثال. لا يمكن تحقيق التحليلات الناجحة عبر المنتجات إلا عندما يكون لكل منتج تصنيف جيد الأدوات مرتبط بنتائج الأعمال التي تريد الشركة تحقيقها.