Cómo un equipo de productos próspero utiliza los datos para mejorar la retención, priorizar proyectos e involucrar a la comunidad

Uno de mis trabajos principales como gerente de producto es la priorización, lo que a menudo significa decirle a la gente "no, ahora no". Abordar cada nueva característica o cambio de diseño a la vez es imposible, pero justificar "no" con datos dará credibilidad a esas decisiones.

Desde abril de 2021, he sido gerente sénior de productos para Showcase IDX, el complemento líder de IDX WordPress para bienes raíces que permite a los agentes inmobiliarios mostrar listados locales de MLS directamente en sus sitios web. eXp World Holdings adquirió Showcase IDX en 2020 para utilizar la tecnología IDX a fin de mejorar la experiencia de búsqueda para su corretaje global en línea eXp Realty.

Los equipos de ingeniería y productos trabajan continuamente para refinar la experiencia de búsqueda general de nuestros usuarios, desde búsquedas de propiedades, evaluación de opciones y solicitud de más información, y ayudarlos, en última instancia, a encontrar la casa que aman.

Los datos se encuentran en el corazón de esta actividad. En mi trabajo como gerente de producto, me apoyo mucho en mi experiencia en almacenamiento y análisis de datos. Manejé datos a gran escala en compañías increíbles como Verizon, Comcast, AT&T y Rogers, lo que me dio una perspectiva única sobre el uso de datos dentro de organizaciones complejas y masivas. En Showcase IDX, sabía que teníamos que usar datos para resolver un problema inminente, la retención, y establecer las herramientas y la cultura de datos adecuadas era crucial.

Las limitaciones de Google Analytics y SQL

Un objetivo clave de Showcase IDX es impulsar el crecimiento del tráfico web para eXp Realty. Para hacer eso, necesitábamos aumentar nuestras tasas de retención de consumidores. Desafortunadamente, no pudimos determinar las mejores formas de cambiar nuestro producto para aumentar la retención.

Principalmente usamos Google Analytics para el seguimiento del viaje de front-end y consultas SQL para consultar nuestras bases de datos de back-end, y ambas opciones tenían limitaciones. En ese momento, Google Analytics solo nos permitía ver métricas de alto nivel, como páginas vistas, y las consultas SQL eran complejas para un usuario no técnico que intentaba obtener información. Tampoco podíamos rastrear las acciones de los usuarios en tiempo real ni seguirlas a lo largo de todo el recorrido del cliente. ¿Qué pasos tomaron los usuarios después de iniciar una búsqueda? ¿Qué usuarios abandonaron el embudo después de eso? No pudimos profundizar más en las relaciones de comportamiento para determinar qué características importaban más, lo que nos dejó con puntos ciegos masivos.

Cuando los equipos de productos no tienen una forma de sacar a la luz ideas, es difícil identificar un camino a seguir.

No teníamos una forma de obtener la información que necesitábamos, y sin eso, solo estaríamos adivinando qué probar a continuación y qué estaba funcionando.

Una clara elección para una mayor funcionalidad

Showcase IDX necesitaba una plataforma de análisis de productos que pudiera respaldar nuestro enfoque experimental con información oportuna y precisa. Más allá de eso, sabíamos que compartir capacidades sería fundamental para asociarnos con partes interesadas clave y mejorar la confianza en nuestros pronósticos. Esto no solo generaría confianza en nuestro proceso de desarrollo de productos, sino que dirigiría mejores decisiones de inversión y priorizaría los proyectos correctos en el futuro.

Consideramos invertir más en nuestras herramientas existentes, pero dado que esto era fundamental para nuestro plan de crecimiento estratégico, decidimos evaluar otras opciones en el mercado. Nuestros objetivos principales eran simples: realizar un seguimiento de los datos de MAU precisos en función de una definición de uso de producto específica, medir la retención de usuarios, realizar un seguimiento de la conversión a eventos clave y determinar qué características del producto tenían más probabilidades de influir en la mejora de la retención y la conversión.

Durante nuestra búsqueda, no pude quitarme Amplitud de la cabeza. Quería probar Amplitude en roles anteriores, pero siempre había barreras para la adopción. Cuando tuve la oportunidad de crear una plataforma de análisis lista para la empresa desde cero, Amplitude estaba en lo más alto de mi lista.

Después de contemplar lo que necesitábamos desde una perspectiva de producto, ejecutivo e ingeniería, quedó claro que Amplitude sería nuestra mejor opción. Sabíamos que Amplitude funcionaría bien dentro de nuestra pila tecnológica y nos otorgaría la funcionalidad con la que habíamos estado soñando.

Establecer un camino consistente hacia la adopción

Tuve la suerte de contar con soporte de nivel ejecutivo y creamos un equipo pequeño y muy unido para trabajar en la implementación, algo esencial para algo completamente nuevo. Trabajé en estrecha colaboración con un ingeniero y el experto en implementación de Amplitude para desarrollar una hoja de ruta prioritaria del proyecto. Estábamos en funcionamiento en menos de un mes. Luego, recurrí a nuestra fuerza laboral.

Desde el principio, los datos se convirtieron en parte de nuestra vida diaria a través de paneles de Amplitude Analytics seleccionados. Presenté estos tableros durante nuestras reuniones generales y de estrategia y establecí un conjunto de parámetros que examinaríamos para rastrear tendencias. Fue muy útil usar tableros e informes para mostrar a las personas cómo el seguimiento conduce a tendencias y cómo eso afecta el pronóstico. Nos acostumbramos a hacer preguntas como grupo y explorar los datos en consecuencia para responder estas preguntas, aumentando la transparencia dentro de nuestra organización.

Usamos los mismos cuatro o cinco tipos de gráficos durante los primeros meses y, a medida que crecíamos y ganamos un poco más de ancho de banda, las personas adquirieron la confianza suficiente para explorar y experimentar de forma independiente. A través del descubrimiento repetido de información y la toma de decisiones basada en datos, otros equipos de productos también adoptaron Analytics en sus operaciones diarias. Hubo un efecto de bola de nieve; una vez que un equipo comenzó a ver el valor, otro equipo recogió la pelota y corrió con ella, y todos comenzamos a notar algunos cambios emocionantes.

Supuestos desafiantes con datos

Nuestra misión como empresa es crear conexiones significativas entre consumidores y agentes. Para respaldar esa misión, ofrecemos a los consumidores la opción de hacer preguntas, solicitar recorridos, guardar una búsqueda o guardar una lista específica. Inicialmente teorizamos que los consumidores comenzarían a establecer una conexión guardando las búsquedas para poder regresar a ellas repetidamente.

Estuvimos equivocados. Una vez que implementamos Analytics, nos dimos cuenta de que era más probable que los clientes guardaran una búsqueda, mucho más tarde en su viaje. Descubrimos otras características que estaban más correlacionadas con una mejor retención y probabilidad de conectarse con un agente. Con esa información, volvimos a la mesa de dibujo y comenzamos a centrarnos en otros puntos del viaje del cliente, priorizando un compromiso más profundo antes de centrarnos en la retención.

El uso de Analytics también cambió la forma en que nos acercamos a nuestra audiencia. Nuestro producto siempre ha tenido una base de usuarios dual (agentes y consumidores) y tratamos de tener esto en cuenta al tomar decisiones sobre el producto. Nuestra empresa hermana, eXp Realty, se lanzó en 2009 como la primera agencia inmobiliaria basada en la nube. El CEO de eXp World Holdings, Glenn Sanford, hizo crecer eso de docenas de agentes a más de 85,000 agentes en todo el mundo, y vio un salto correspondiente en los agentes que utilizan y solicitan nuevas herramientas basadas en la nube para hacer crecer sus negocios.

La empresa quería expandir la línea de productos Agent Experience para traer agentes a nuestro ecosistema de consumidores y ayudarlos (y a los consumidores) a encontrar otros agentes para obtener asistencia, referencias o tutoría. Pero desconocíamos el uso real del producto en toda la comunidad de agentes hasta que investigamos los datos en Analytics y nos dimos cuenta de que el uso entre los agentes inmobiliarios era 2 o 3 veces más alto de lo que pensábamos al principio. Aprendimos que una de las cosas más importantes que valoraban los agentes era tener una comunidad y conectarse con otros agentes.

Con ese conocimiento en mente, nuestro equipo está trabajando arduamente para desarrollar, refinar e implementar herramientas para nuestra increíble comunidad de agentes. Estamos invirtiendo en proyectos prioritarios que les faciliten la vida y los acerquen a los consumidores.

Medición de los resultados de los cambios basados ​​en datos

Analytics no solo nos ayuda a medir los resultados de nuestros cambios. También nos ayuda a detectar problemas con nuestras elecciones. Nuestra interfaz de usuario anterior tenía una barra de búsqueda, botones de filtro y un botón de "guardar búsqueda" en una fila. Cambiamos el color de ese botón y lo movimos a un lugar diferente como parte de un rediseño de la interfaz de usuario, y notamos una caída masiva en la cantidad de usuarios que guardan búsquedas. Estábamos perdidos. ¿Qué pasó durante el lanzamiento?

En Analytics, descubrimos que no todos los que previamente hicieron clic en "guardar búsqueda" querían guardar la búsqueda. Los usuarios escribieron algo en la barra de búsqueda y luego presionaron el botón "guardar búsqueda", pensando que solo estaban realizando una búsqueda, no guardándola. Mover el botón resolvió ese problema. Aún así, vimos que las personas que querían guardar una búsqueda tenían dificultades para hacerlo porque ya no podían encontrar el botón. Cambiamos el color a algo más visible y las búsquedas guardadas volvieron a los niveles anteriores. De hecho, las conversiones se duplicaron con creces , porque ahora, en su mayoría, son las personas con una gran intención de hacer clic en ese botón las que seguirán y finalizarán esa acción.

A medida que obtuvimos más información, también comenzamos a adaptar nuestras filosofías de diseño. Como lo demuestra nuestro análisis, los dispositivos móviles dominan nuestro uso y continúan creciendo. Cada vez que tenemos un nuevo producto o una característica, abordamos todo como un diseño móvil primero. Queremos saber qué es lo primero que hace un usuario primerizo. A partir de ahí, consideramos acciones rápidas y razonables para llevarlos a través del embudo sin empantanarse en una experiencia de alta presión de varios pasos que requiere que ingresen una gran cantidad de información.

Utilizamos los conocimientos de Analytics para rediseñar nuestra interfaz de usuario y vimos una mejora del 20-25 % en la retención.

Usamos los conocimientos de Analytics para rediseñar nuestra interfaz de usuario y luego rastreamos cómo cambiaron nuestras tasas de retención. Vimos una mejora del 20-25 % en la retención, y cuando escalas eso en términos de cientos y miles o millones de usuarios, comenzamos a ver los beneficios de mejorar la retención al desarrollar un volante de crecimiento impulsado por el producto.

Analytics permite que todo nuestro equipo resuelva problemas, descubra otros nuevos y los resuelva también, todo utilizando datos que se ajustan a nuestras necesidades.

Priorizando el hoy para un futuro priorizado

No tengo que esforzarme tanto para manejar los datos en estos días. Es a la vez conmovedor y aleccionador dar un paso atrás y ver que la gente sigue sentándose a la mesa con su propio análisis. Los datos se han convertido en una parte importante de las conversaciones y la toma de decisiones en Showcase IDX, y los análisis juegan un papel muy importante en nuestro proceso de desarrollo de productos. Analytics permite que todo nuestro equipo resuelva problemas, descubra otros nuevos y los resuelva también, todo utilizando datos que se ajustan a nuestras necesidades.

Los datos que obtenemos de Analytics nos permiten concentrar nuestros esfuerzos y mejorar nuestro producto mientras contribuimos al crecimiento de eXp Realty. Tenemos la confianza para probar experimentos más pequeños e idear dentro de espacios incipientes más emocionantes como el aprendizaje automático.

No es fácil construir una cultura basada en datos, pero cuando sucede, la vida como gerente de producto se vuelve mucho más fácil. Puedo decir con confianza "no" a las ideas de menor prioridad y "sí" a los proyectos que se mantendrán fieles a nuestra cultura de "Resultados sobre actividad".