Come un fiorente team di prodotti utilizza i dati per migliorare la conservazione, dare priorità ai progetti e coinvolgere la comunità

Uno dei miei lavori principali come product manager è la definizione delle priorità, che spesso significa dire alle persone "no, non ora". Affrontare immediatamente ogni nuova funzionalità o modifica del design è impossibile, ma giustificare "no" con i dati darà credibilità a tali decisioni.

Da aprile 2021, sono Senior Product Manager per Showcase IDX, il principale plug-in IDX WordPress per il settore immobiliare che consente agli agenti immobiliari di visualizzare elenchi MLS locali direttamente sui loro siti Web. eXp World Holdings ha acquisito Showcase IDX nel 2020 per utilizzare la tecnologia IDX per migliorare l'esperienza di ricerca per il proprio broker online globale eXp Realty.

I team di progettazione e prodotto lavorano continuamente per perfezionare l'esperienza di ricerca complessiva dei nostri utenti, dalle ricerche di proprietà, alla valutazione delle opzioni e alla richiesta di ulteriori informazioni, e aiutarli a trovare la casa che amano.

I dati sono al centro di questa attività. Nel mio lavoro come product manager, mi affido molto al mio background in data warehousing e analisi. Ho gestito dati su larga scala presso aziende incredibili come Verizon, Comcast, AT&T e Rogers, il che mi ha offerto una prospettiva unica sull'utilizzo dei dati all'interno di organizzazioni enormi e complesse. A Showcase IDX, sapevo che dovevamo utilizzare i dati per risolvere un problema incombente - la conservazione - e stabilire gli strumenti giusti e la cultura dei dati era fondamentale.

I limiti di Google Analytics e SQL

Un obiettivo chiave di Showcase IDX è quello di guidare la crescita del traffico web per eXp Realty. Per farlo, dovevamo aumentare i nostri tassi di fidelizzazione dei consumatori. Sfortunatamente, non siamo riusciti a determinare i modi migliori per cambiare il nostro prodotto per aumentare la fidelizzazione.

Abbiamo utilizzato principalmente Google Analytics per il tracciamento del viaggio front-end e le query SQL per interrogare i nostri database back-end ed entrambe le opzioni avevano dei limiti. All'epoca, Google Analytics ci consentiva solo di visualizzare metriche di alto livello come le visualizzazioni di pagina e le query SQL erano complesse per un utente non tecnico che cercava di ottenere informazioni dettagliate. Inoltre, non siamo stati in grado di tracciare le azioni degli utenti in tempo reale o seguirle durante l'intero percorso del cliente. Quali passaggi hanno eseguito gli utenti dopo aver avviato una ricerca? Quali utenti hanno abbandonato la canalizzazione dopo? Non potevamo approfondire le relazioni comportamentali per determinare quali caratteristiche contassero di più, lasciandoci con enormi punti ciechi.

Quando i team di prodotto non hanno un modo per far emergere informazioni dettagliate, è difficile identificare un percorso da seguire.

Non avevamo un modo per far emergere le informazioni di cui avevamo bisogno e, senza di esse, avremmo solo indovinato cosa provare dopo e cosa stava funzionando.

Una scelta chiara per una maggiore funzionalità

Showcase IDX aveva bisogno di una piattaforma di analisi del prodotto in grado di supportare il nostro approccio sperimentale con approfondimenti tempestivi e accurati. Oltre a ciò, sapevamo che le capacità di condivisione sarebbero state fondamentali per collaborare con le principali parti interessate e migliorare la fiducia nelle nostre previsioni. Questo non solo creerebbe fiducia nel nostro processo di sviluppo del prodotto, ma dirigerebbe migliori decisioni di investimento e darebbe la priorità ai progetti giusti per il futuro.

Abbiamo considerato di investire di più nei nostri strumenti esistenti, ma poiché questo era fondamentale per il nostro piano di crescita strategica, abbiamo deciso di valutare altre opzioni sul mercato. I nostri obiettivi principali erano semplici: tracciare dati MAU accurati in base a una specifica definizione di utilizzo del prodotto, misurare la fidelizzazione degli utenti, monitorare la conversione in eventi chiave e determinare quali caratteristiche del prodotto avrebbero più probabilità di influenzare il miglioramento della fidelizzazione e della conversione.

Durante la nostra ricerca, non riuscivo a togliermi dalla mente Ampiezza. Avrei voluto provare Amplitude mentre ricoprivo ruoli precedenti, ma c'erano sempre degli ostacoli all'adozione. Quando ho avuto l'opportunità di creare da zero una piattaforma di analisi pronta per l'azienda, Amplitude era in cima alla mia lista.

Dopo aver considerato ciò di cui avevamo bisogno dal punto di vista del prodotto, dell'esecutivo e dell'ingegneria, è diventato chiaro che Amplitude sarebbe stata la nostra migliore opzione. Sapevamo che Amplitude avrebbe funzionato bene all'interno del nostro stack tecnologico e ci avrebbe garantito la funzionalità che sognavamo.

Stabilire un percorso coerente verso l'adozione

Ho avuto la fortuna di avere un supporto a livello dirigenziale e abbiamo creato un piccolo team affiatato per lavorare sull'implementazione, essenziale per qualcosa di nuovo di zecca. Ho lavorato a stretto contatto con un ingegnere e l'esperto di implementazione di Amplitude per sviluppare una tabella di marcia del progetto con priorità. Eravamo operativi in ​​meno di un mese. Poi mi sono rivolto alla nostra forza lavoro.

Fin dall'inizio, i dati sono diventati parte della nostra vita quotidiana attraverso dashboard di Amplitude Analytics curati. Ho presentato questi dashboard durante le nostre riunioni strategiche e a tutto tondo e ho stabilito una serie di parametri che avremmo esaminato per tenere traccia delle tendenze. È stato molto utile utilizzare dashboard e report per mostrare alle persone come il monitoraggio porta alle tendenze e in che modo ciò influisce sulle previsioni. Ci siamo abituati a porre domande in gruppo ed esplorare i dati di conseguenza per rispondere a queste domande, aumentando la trasparenza all'interno della nostra organizzazione.

Abbiamo usato gli stessi quattro o cinque tipi di grafici per i primi mesi e, man mano che crescevamo e guadagnavamo un po' più di larghezza di banda, le persone sono diventate abbastanza sicure da esplorare e sperimentare in modo indipendente. Attraverso l'individuazione ripetuta di informazioni dettagliate e il processo decisionale basato sui dati, anche altri team di prodotto hanno adottato Analytics nelle loro operazioni quotidiane. C'era un effetto valanga; una volta che una squadra ha iniziato a vedere il valore, un'altra squadra ha raccolto la palla e ha corso con essa, e tutti abbiamo iniziato a notare alcuni cambiamenti eccitanti.

Assunzioni sfidanti con i dati

La nostra missione come azienda è creare connessioni significative tra consumatori e agenti. Per supportare questa missione, offriamo ai consumatori la possibilità di porre domande, richiedere tour, salvare una ricerca o salvare un'inserzione specifica. Inizialmente abbiamo teorizzato che i consumatori avrebbero iniziato a creare una connessione salvando le ricerche in modo da potervi tornare ripetutamente.

Abbiamo sbagliato. Dopo aver distribuito Analytics, ci siamo resi conto che i clienti avevano maggiori probabilità di salvare una ricerca, molto più avanti nel loro percorso. Abbiamo scoperto altre funzionalità che erano più correlate con una migliore conservazione e probabilità di connessione con un agente. Con questa intuizione, siamo tornati al tavolo da disegno e abbiamo iniziato a concentrarci su altri punti del percorso del cliente dando la priorità a un coinvolgimento più profondo prima di concentrarci sulla fidelizzazione.

L'utilizzo di Analytics ha anche cambiato il modo in cui ci siamo avvicinati al nostro pubblico. Il nostro prodotto ha sempre avuto una doppia base di utenti (agenti e consumatori) e abbiamo cercato di tenerne conto di conseguenza quando prendiamo decisioni sui prodotti. La nostra consociata eXp Realty è stata lanciata nel 2009 come prima società di intermediazione immobiliare basata su cloud. Glenn Sanford, CEO di eXp World Holdings, è cresciuto da dozzine di agenti a oltre 85.000 agenti in tutto il mondo e ha visto un corrispondente aumento degli agenti che utilizzano e richiedono nuovi strumenti basati su cloud per far crescere le loro attività.

L'azienda voleva espandere la linea di prodotti Agent Experience per portare gli agenti nel nostro ecosistema di consumatori e aiutarli (e i consumatori) a trovare altri agenti per assistenza, referral o tutoraggio. Ma eravamo ciechi sull'utilizzo effettivo del prodotto nella comunità degli agenti finché non abbiamo approfondito i dati in Analytics e ci siamo resi conto che l'utilizzo tra gli agenti immobiliari era 2-3 volte superiore a quanto pensassimo. Abbiamo appreso che una delle cose più importanti che gli agenti apprezzavano era avere una comunità e connettersi con altri agenti.

Con questa conoscenza in mente, il nostro team è al lavoro per sviluppare, perfezionare e implementare strumenti per la nostra incredibile comunità di agenti. Stiamo investendo in progetti prioritari che semplifichino la loro vita e li avvicinino ai consumatori.

Misurare i risultati dei cambiamenti guidati dai dati

Analytics non ci aiuta solo a misurare i risultati delle nostre modifiche. Ci aiuta anche a individuare i problemi con le nostre scelte. La nostra precedente interfaccia utente aveva una barra di ricerca, pulsanti di filtro e un pulsante "salva ricerca" di seguito. Abbiamo cambiato il colore di quel pulsante e lo abbiamo spostato in una posizione diversa come parte di una riprogettazione dell'interfaccia utente e abbiamo notato un enorme calo del numero di utenti che salvano le ricerche. Eravamo in perdita. Cosa è successo durante il lancio?

In Analytics, abbiamo scoperto che non tutti coloro che in precedenza avevano fatto clic su "salva ricerca" volevano salvare la ricerca. Gli utenti hanno digitato qualcosa nella barra di ricerca e quindi hanno premuto il pulsante "salva ricerca", pensando che stessero solo eseguendo una ricerca, non salvandola. Lo spostamento del pulsante ha risolto il problema. Tuttavia, abbiamo visto che le persone che volevano salvare una ricerca avevano difficoltà a farlo perché non riuscivano più a trovare il pulsante. Abbiamo cambiato il colore in qualcosa di più visibile e le ricerche salvate sono tornate ai livelli precedenti. In effetti, le conversioni sono più che raddoppiate , perché ora sono principalmente le persone con un'alta intenzione di fare clic su quel pulsante che seguiranno e completeranno quell'azione.

Man mano che ottenevamo maggiori informazioni, abbiamo anche iniziato ad adattare le nostre filosofie di progettazione. Come evidenziato dai nostri Analytics, i dispositivi mobili dominano il nostro utilizzo e continuano a crescere. Ogni volta che abbiamo un nuovo prodotto o una funzionalità, ci avviciniamo a tutto come un design mobile first. Vogliamo sapere la prima cosa che fa un utente per la prima volta. Da lì, prendiamo in considerazione azioni rapide e ragionevoli per farli passare attraverso la canalizzazione senza impantanarsi in un'esperienza a più fasi e ad alta pressione che richiede loro di inserire molte informazioni.

Abbiamo utilizzato le informazioni di Analytics per riprogettare la nostra interfaccia utente e abbiamo riscontrato un miglioramento del 20-25% nella fidelizzazione.

Abbiamo utilizzato le informazioni di Analytics per riprogettare la nostra interfaccia utente, quindi abbiamo monitorato come sono cambiati i nostri tassi di fidelizzazione. Abbiamo riscontrato un miglioramento del 20-25% nella fidelizzazione e, quando la ridimensioni in termini di centinaia e migliaia o milioni di utenti, iniziamo a vedere i vantaggi di migliorare la fidelizzazione durante lo sviluppo di un volano di crescita basato sul prodotto.

Analytics consente a tutto il nostro team di risolvere problemi, scoprirne di nuovi e risolvere anche quelli, il tutto utilizzando dati che si adattano alle nostre esigenze.

Priorità oggi per un futuro prioritario

Al giorno d'oggi non devo spingere così tanto per guidare i dati. È sia commovente che umiliante fare un passo indietro e vedere le persone continuare a venire al tavolo con la propria analisi. I dati sono diventati una parte importante delle conversazioni e del processo decisionale in Showcase IDX e l'analisi gioca un ruolo enorme nel nostro processo di sviluppo prodotto. Analytics consente a tutto il nostro team di risolvere problemi, scoprirne di nuovi e risolvere anche quelli, il tutto utilizzando dati che si adattano alle nostre esigenze.

I dati che emergono da Analytics ci consentono di concentrare i nostri sforzi e migliorare il nostro prodotto contribuendo allo stesso tempo alla crescita di eXp Realty. Abbiamo la sicurezza per testare esperimenti più piccoli e ideare all'interno di spazi più eccitanti e nascenti come il Machine Learning.

Non è facile costruire una cultura basata sui dati, ma quando succede, la vita da product manager diventa molto più semplice. Posso dire con sicurezza "no" alle idee con priorità più bassa e "sì" ai progetti che rimarranno fedeli alla nostra cultura dei "risultati rispetto all'attività".