Forrester 및 Elena Verna를 통해 제품 주도 성장을 주도하는 실험 사용

Amplitude의 성장 책임자인 Elena Verna와 Forrester의 수석 분석가인 Chris Condo는 최근 PLG(제품 주도 성장)와 기업이 더 집중하고 투자할 가치가 있는 제품이나 기능을 결정하는 데 도움이 되는 실험의 역할에 대해 논의했습니다.

수익 센터로서의 제품

Elena는 모든 비즈니스의 궁극적인 목표가 성장이라는 점을 강조하면서 웨비나를 시작했습니다. "성장 지렛대"는 획득, 관심(또는 활성화) 및 수익 창출의 형태로 제공됩니다. 판매 및 마케팅 주도 성장은 여전히 ​​유용하고 보완적인 노력이 될 수 있지만 제품 주도 성장은 예측 가능하고 지속 가능하며 경쟁적으로 방어할 수 있기 때문에 뚜렷한 이점이 있습니다.

• 제품 주도 성장 에서 사용자는 다른 사용자를 확보하여 효과적으로 마케터 역할을 합니다. 사람의 손길 없이 구매 또는 업그레이드로 이어지며, 이러한 사용은 더 많은 사용을 유발할 수 있습니다. 이는 종종 제품이 고객의 관심이나 필요에 맞춰져 개인화 ​​또는 가치가 증가하기 때문입니다.
• 마케팅 주도 성장 에서 리드 생성은 시장 내 잠재 고객이 이미 활성화된 타사 플랫폼 또는 자산에서 시작됩니다. 그런 다음 마케팅은 구매 옵션 또는 파이프라인에 대한 인지도를 구축하기 위해 노력합니다. 전환 후 마케팅은 사용자에게 계속 또는 확장된 사용을 촉발하도록 교육합니다.
• 판매 주도 성장 에서 아웃바운드 커뮤니케이션은 새로운 구매자를 끌어들이고 계약은 종종 수동으로 마감됩니다. 정기적인 체크인은 분기별 비즈니스 리뷰와 함께 또는 고객 성공 홍보의 일환으로 고객 유지를 위한 가치를 제공합니다.

이러한 모든 형태의 성장이 일반적으로 필요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 이러한 영역의 우선 순위 또는 순서는 고유한 비즈니스 요구 사항에 따라 다르며 경우에 따라 다릅니다.

B2B에서 마케팅 및 판매 주도 성장은 종종 고객 인터뷰에 의존합니다. 또한 고객이 적고 처리 가능한 시장도 작기 때문에 고객의 평생 가치를 최적화하는 것이 비즈니스의 필수 요소가 됩니다.

제품 주도 성장에서는 획득, 유지 및 수익 창출 압력이 제품 자체에 적용됩니다. 이러한 변화의 일환으로 직관은 당신을 여기까지만 데려갈 수 있으며 실험은 타협할 수 없습니다.

고객 인터뷰는 마케팅 및 판매 주도 성장의 지식 격차를 해소할 수 있지만 제품 자체를 변경할 때는 올바른 데이터, 방법론 및 실험적 프레임워크가 필요합니다.

사용자 참여 유지

어떤 의미에서 제품 주도 성장은 마케팅이 아닌 사용자에 대한 투자입니다. 제품과 상호 작용하는 사람들의 참여를 유지하는 것입니다.

B2B의 초점은 기업이 "자체적으로 판매"할 수 있는 제품으로 이동함에 따라 마침내 이동하고 있습니다. Elena는 B2B가 아마도 "당사에 10년 늦었다"고 평가했지만 이제는 실험이 필수입니다. 실험을 하지 않는 사람들은 지각과 현실의 격차가 벌어지기 때문에 혼란에 더 취약합니다.

Elena는 고객 인터뷰의 질적 피드백이 회의실에서 가장 큰 목소리의 피드백을 지나치게 강조하는 경향이 있다고 설명했습니다. “우리는 가장 목소리가 높은 사람들에게 초점을 맞춥니다. 우리는 파워 유저가 가장 목소리가 높기 때문에 주로 파워 유저에게 초점을 맞춥니다.”라고 그녀는 설명했습니다. 이는 대부분의 시장을 구성하는 핵심 사용 사례를 희생시키면서 발생할 수 있습니다.

Chris는 제품 주도 성장에는 제품을 변경하고 기능 또는 고급 설정의 유용성을 결정하는 것이 포함된다고 말했습니다. 이를 통해 기업은 실제 최종 사용자로부터 피드백을 받아 가설을 테스트하고, 다양한 버전을 비교하고, 궁극적으로 "고객에게 무엇이 중요한가?"를 결정할 수 있습니다. 때로는 대답이 직관적이지 않기 때문에 시장 적합성을 평가할 때 추측만으로는 충분하지 않습니다.

PLG는 비용을 절감하고 핵심 비즈니스 요구 사항을 충족합니다.

경기 침체기에 올바른 투자를 하는 것이 특히 중요합니다. 다행히도 제품 주도 성장은 다양한 방식으로 비용을 절감하고 핵심 비즈니스 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

디지털 광고 공백에 들어가는 비용 절감

제품 주도 성장은 부분적으로 비용 효율적이기 때문에 대중화되고 있습니다. PLG에 투자하면 비싸고 자주 변동하는 Google 및 소셜 광고 지출을 성장을 주도하는 연구 및 개발에 재할당할 수 있습니다.

릴리스 속도를 높이고 파이프라인의 우선 순위를 재지정합니다.

많은 회사에서 제품 출시 주기가 정체되기 때문에 변화도 필요합니다. "너무 많은 낭비된 기술 부채 기능이 가치가 없는 파이프라인을 통해 밀려나고 있습니다."라고 Chris가 관찰했습니다.

제품 주도 모델은 사용자 요구에 맞지 않는 낮은 가치의 백로그 항목을 제거합니다. 또한 파이프라인에 투입되는 것을 변경함으로써 개인 및 조직의 생산성이 향상됩니다.

고객 지원에 대한 부담이 줄어듭니다.

개선된 고객 경험은 서비스 문의 및 고객 지원에 대한 백엔드 비용을 절감할 수 있습니다. 제품은 사용하기 쉬워지고 사용자가 "아하" 순간에 도달하면 가치를 빠르게 추출할 수 있습니다.

고객은 더 많은 지출

고객 경험을 향상시키면 고객이 산업 전반에 걸쳐 더 많은 지출을 하게 되는 경향이 있습니다. 웹 세미나에서 Chris는 Forrester의 표를 제공하여 미미한 이익이라도 대규모 고객 기반에 곱할 때 상당한 수익 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.

고객을 유지하는 것이 더 쉽습니다.

제품 주도 성장을 수행 하지 않아 고객을 잃을 위험도 있습니다. 아이러니하게도 실패에 대한 두려움은 실험을 방해하고 고객이 제품을 포기하고 이탈할 때까지 같은 실수를 반복할 수 있습니다.

누가 실험할 수 있으며 왜 실험해야 합니까?

은행과 같은 일부 조직에서는 실험이 금지되어 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 실험은 내부적으로 또는 더 작은 하위 집합을 사용하여 기능이나 변형을 테스트하고 나중에 사용자 기반에 점진적으로 롤아웃하는 더 통제된 접근 방식이 될 수 있습니다. Chris에 따르면, 이는 "릴리스 주기에 나머지 제품 팀을 인질로 잡는 대신 배포에 대한 제어와 릴리스에 대한 제어를 제공합니다."

또한 조직은 점진적 변경과 낮은 배포 비용에 대한 관성을 유지할 수 있습니다. 이 접근 방식은 시장과 일치하지 않을 수 있는 단일 릴리스에 집중적으로 집중하고 6개월 후에 투자를 포기하는 것보다 훨씬 더 지속 가능합니다.

방에서 가장 높은 직위의 사람으로부터 완전하고 균일한 합의나 집행 결정을 구하는 것은 해로운 영향을 미칠 수 있습니다. 전자에서는 독창적이지 않거나 시장에 늦게 출시되는 제품을 만들거나 후자는 팀 사기를 떨어뜨릴 수 있습니다. 결국 제안된 제품에 대한 합의는 혁신을 촉진하지 않을 것이며 아무도 자신의 관점이 중요하지 않다는 말을 듣고 싶어하지 않습니다.

객관적인 고객 데이터를 사용하여 직관을 개선하고 실험을 안내하며 제품 주도 성장을 지원하는 것이 훨씬 더 책임감 있고 포괄적입니다. 결과는 임의의 프로젝트 요구 사항이 아닌 유용한 제품을 중심으로 한 성공적인 고객 경험입니다.

실험을 실행하고 작동 여부를 측정하는 방법

다기능 팀은 이제 더 깊은 수준에서 실험을 실행하기 시작했습니다. 제품 주도 성장은 마이크로서비스와 최종 사용자 추측 게임을 확장하는 복잡한 아키텍처에서 벗어나 처음으로(또는 최소한 더 일찍) 사용자가 원하는 것이 무엇인지에 대해 팀이 추측하는 것을 나타냅니다. 내부 테스트 또는 엄격한 범위의 최소 실행 가능한 제품 실험을 통해 전체 사용자 기반에 영향을 주지 않고 고객 경험을 최적화할 수 있으며 기업은 원격 측정을 도입하여 제품 메트릭의 기준선을 설정할 수 있습니다.

Chris가 말했듯이 조직의 경직성에서 벗어나려면 새 버전, 기능 또는 제품이 대체하려는 것과 동일한 수준의 서비스, 사용성 및 기능을 제공하는지 여부를 확인하기 위해 최소한 실험할 가치가 있습니다. 새롭고 우수한 버전이 사용자가 높이 평가한 기능 중 일부를 제거했을 수 있습니다. 어떤 실험이든 실패는 매우 유익할 수 있습니다.

때때로 기업은 지표를 높이기 위해 대규모 출시나 출시를 기대하지만 그렇지 않습니다. 인식과 현실의 격차를 식별하는 것은 조직의 변화와 합의를 이끌어내는 데 유용할 수 있습니다. 기업은 실패를 수량화하고 그 이유를 결정하는 방법, 즉 "학습 방법을 배우는" 방법을 배워야 합니다. 이는 궁극적으로 더 예측 가능한 승리와 반복 가능한 성공으로 이어집니다.

실험은 단순화, 향상, 재정렬, 재구성, 추가 또는 재발명을 위해 노력할 수 있습니다. 최적화는 마찰을 줄이는 것을 목표로 합니다. 혁신은 잠재적으로 가치를 확장합니다.

웨비나 동안 Elena와 Chris는 실험에 대한 다음 지침을 제공했습니다.

다음과 같은 경우 실험하지 마십시오.

• 실험 비용이 너무 높습니다.
• 학습 자료를 수집하기에 데이터가 충분하지 않습니다.
• 명확한 가설이 없습니다.
• 테스트는 비즈니스 결과와 전략적으로 일치하지 않습니다.
• 배울 것이 없습니다.
• 가능한 단점은 없습니다.

실험하기로 결정한 후 다음 사항을 기억하십시오.

• 강력한 가설로 시작하십시오(팀은 직감을 가질 수 있지만 테스트를 거쳐야 함).
• 변수가 너무 많은 실험을 만들 때는 주의하십시오.
• 작업에 대한 적절한 기술 리소스를 보유하고 자체 개발한 도구가 데이터 거버넌스를 깨뜨릴 수 있음을 인식합니다.
• 확증 편향을 피하십시오. 과학에서 목표는 왜 효과가 있었는지 알아내는 것입니다. 비즈니스에서는 가치가 있음에도 불구하고 효과가 있는 것을 만지거나 더 깊이 설명하는 것을 주저하는 경우가 많습니다.
• 변경 관리의 중요성을 인식합니다.
• 먼저 실험할 문화를 구축하십시오.

더 큰 문제를 더 작은 테스트로 더 쉽게 구분할 수 있도록 가정별로 실험을 설계하는 것이 중요합니다. 초기 단계의 회사는 데이터 양이 적어 통계적 중요성이 더 이상 도달할 수 없는 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 이것조차도 어떤 형태의 실험을 배제하지는 않습니다. 조직은 여전히 ​​베타 테스트, 파일럿을 수행하거나 그에 따라 테스트 방법을 조정할 수 있습니다. 틀림없이, 지금이 아이디어를 평가하여 무엇이 달라붙는지 확인하기에 가장 적절한 시기입니다.

실험 시작하기

실험을 통해 고객이 올바른 기능을 보고 충성도를 높이는 가치를 얻을 수 있으므로 궁극적으로 비즈니스 확장에 도움이 됩니다. 이는 가치 실현 시간을 개선하고 민첩한 방법론을 수용하는 효과적인 릴리스 프로세스를 중심으로 경영진과 팀을 참여시키고 조정합니다.

자원이 있다면 회사에서 실험 기반 문화를 위한 토대를 마련할 가치가 있습니다. 제품을 출시할 때 자신 있게 추측을 제거하는 동시에 협업 및 책임의 내부 환경을 조성할 수 있습니다.

이 요약이 유익했다면 전체 웨비나를 시청 하거나 무료 Amplitude 계정에 가입하여 제품 주도 성장 및 실험에 대해 자세히 알아보십시오 .

웨비나 Q&A

웨비나에 이어 Q&A 세션이 이어지며 제품 주도 성장에서 실험의 역할에 대해 자세히 살펴보았습니다. 답변을 보려면 계속 읽으십시오.

1. 핵심 사용자 외에 제품 주도 성장을 어떻게 적용합니까? 일부 회사에는 제품을 구매하는 핵심 타겟 고객이 있습니다. 시청자 또는 소비자일 수 있는 다른 페르소나에게 제품 주도 성장을 어떻게 적용합니까?

웨비나에서 제품 주도 성장에 대해 이야기할 때 세 가지 핵심 목표인 유지, 획득 및 수익 창출을 살펴보았습니다. 다른 사람들이 제품의 소비자이지만(예: 제품이 내놓는 보고서나 대시보드를 보는 임원) 매일 사용하지 않는 경우에도 전반적인 유지에 도움이 됩니다.

핵심 사용자는 작업을 더 잘 수행하여 제품을 더 견고하게 만들기 때문에 제품에서 많은 가치를 얻습니다. 그러나 핵심 사용자뿐만 아니라 그들을 둘러싼 전체 생태계와 제품이 내부에서 채택에 영향을 미치도록 개선을 점진적으로 추진할 수 있는 방법을 고려하는 것이 중요합니다.

2. 우리 회사가 제품 주도형인지 여부를 이해하기 위해 어떤 성능 데이터 메트릭을 지향해야 합니까?

웨비나에서 논의한 바와 같이 Elena는 제품 주도 성장을 유지, 획득 및 수익 창출의 정점으로 봅니다. 그녀는 또한 제품, 마케팅 및 영업 리드 전반에 걸친 성장 매트릭스를 살펴보았습니다.

예를 들어 획득이 제품 주도인 경우 제품에 다른 사용자를 초대한 사용자 수와 같은 측정항목이 표시됩니다. 그러나 판매 주도형이라면 새로운 구매자와 사용자에게 더 많은 아웃바운드 활동을 하게 될 것입니다.

웨비나의 5분 14초에 이에 대한 좋은 개요가 있습니다.

3. 실험의 가치는 매우 분명하지만 전체 조직이 실험을 채택하도록 설득하는 것은 어렵습니다. 이 문제를 해결하는 방법에 대한 권장 사항이 있습니까?

웨비나에서 더 자세히 다루었지만 일반적인 주제에 주목할 가치가 있습니다. 조직 전체에서 리더십까지 동의하는 데 어려움을 겪고 있다면 훨씬 더 작게 시작하십시오. 단일 팀으로 시작하여 실험을 실행하게 합니다.

비결은 좋은 결과와 나쁜 결과를 모두 공유하는 것입니다. 긍정적인 효과와 결과를 보여주는 좋은 결과와 기능을 출시하는 것이 해로울 수 있음(위험 완화)을 보여주는 결과를 표시합니다.

결국, 다른 팀은 그들이 배송한 것이 중요하다는 것을 보여주는 귀중한 데이터를 어떻게 얻을 수 있는지에 관심을 갖게 될 것입니다. 사회적 증거는 강력한 도구입니다!

더 자세한 답변은 다시보기에서 45분 45초를 확인하세요.

4. 트래픽이 훨씬 낮은 B2B 제품의 맥락에서 실험에 어떻게 접근합니까?

이것은 많은 회사에서 까다로운 영역입니다. 일반적으로 이를 위해서는 큰 표본 크기 없이 실험에서 통계적 유의성에 도달할 수 있는 다양한 통계 분석이 필요합니다. 때로는 방향성이 더 높을 수 있지만 여전히 큰 상승 효과를 볼 수 있습니다. 어쩌면 당신은 진정한 통계 신호에 도달하지 못했지만 비즈니스 의사 결정 컨텍스트에서 방향성은 여전히 ​​기능을 릴리스하기에 충분합니다. 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 흥미로운 업데이트가 있으니 계속 지켜봐 주십시오.

5. 어떤 것이 사실이거나 유효한 실험으로 간주되려면 최소 몇 명의 사용자가 필요합니까?

정확한 수치를 알려드릴 수 있는 이에 대한 직접적인 답변은 없습니다. 실험이 얼마나 큰 영향을 미칠 것으로 예상하는지, 결과에 대해 얼마나 확신을 갖고 싶은지, 어느 정도의 오탐지율을 수용할 수 있는지, 어떤 유형의 통계 분석과 같은 몇 가지 요인에 따라 결정됩니다. 지휘하고 있다.

당신이 찾고 있는 것은 샘플 크기 계산기입니다. 이 질문에 도움이 되도록 제품에 내장된 계산기가 있지만 권장 샘플 크기에 도달하는 데 도움이 되는 많은 수동 및 자동 계산기가 온라인에 있습니다.

6. 각 A/B 테스트에 대한 고객 피드백은 어떻게 받습니까? 인터뷰? 피드백 양식?

이것은 대부분의 회사에서 제품 관리자의 특징적인 역할이며 구축 대상에 대한 피드백은 여러 곳에서 제공됩니다. 1:1 고객 인터뷰나 전화 통화가 될 수도 있고 영업 전화, 분석가 피드백, 시장 조사 또는 더 나은 실제 고객 데이터에서 나올 수도 있습니다.

사람들이 Amplitude Analytics를 사용하는 큰 이유이기 때문에 우리는 마지막 것에 부분적입니다. 당사의 분석 제품을 사용하면 사용자가 제품 전체에서 어떻게 이동하는지, 어떤 기능에 참여하는지, 제품 사용의 다양한 단계에서 전환율 등을 확인할 수 있습니다. 사용자가 이탈하거나 이탈하거나 혼란스러워하는 위치를 찾을 수 있습니다. . 어떤 사용자에게 이런 일이 발생하는지 알 수 있으므로 해당 마찰 지점에 도달하면 대상 설문조사를 보내거나 인앱 피드백을 트리거할 수 있습니다.

경험의 해당 부분을 보다 원활하게 만들고 구현할 수 있는 몇 가지 방법을 빠르게 식별할 수 있습니다. 새로운 경험을 기능 플래그 뒤에 던지고 실험을 통해 수정하고자 하는 참여도를 높일 수 있는지 확인하십시오. 그렇다면 모든 사람에게 배포하십시오. 그렇지 않은 경우 해를 끼치 지 않고 폐기하고 새로운 것을 시도하십시오.

7. 현재 사용자 풀로 실험을 실행하는 것이 데이터의 현실에 영향을 줍니까?

그것은 긍정적으로든 부정적으로든 절대적으로 할 수 있습니다. 어떤 경우에는 사용자에게 거슬리는 변경 사항을 릴리스할 수 있으며, 사용자는 단순히 새로운 기능이라는 이유로 참여를 거부할 것입니다. 다른 경우에는 "빛나는 새 개체"처럼 느껴지는 변경 사항을 릴리스합니다. 더 많은 사람들이 그것에 참여할 것이지만 그 효과는 단기적일 수 있습니다.

두 경우 모두 여전히 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다. 새롭다고 해서 거슬린다면 사용자에게 새 기능을 부드럽게 소개하여 사용자가 놀라지 않도록 하는 방법을 살펴보는 것이 좋을 수 있습니다. "반짝이는 새 개체" 문제가 의심되는 경우 사람들이 새 기능에 익숙해짐에 따라 효과 크기가 어떻게 정규화되는지 확인하기 위해 더 오래 실험을 실행하는 것을 고려할 수 있습니다.

Amplitude와 같은 도구를 사용하면 코호트 분석을 통해 실험의 사용자 코호트를 더 자세히 탐색할 수도 있습니다. 새 기능을 반복적으로 사용합니까, 아니면 "빛나는 새 개체"였기 때문에 한 번만 사용했습니까?

8. 마케팅 세계에서 랜딩 페이지 이미지, 버튼 색상 또는 광고 문구 변경과 같은 실험이 한동안 있었습니다. 제품 팀이 실험을 수용하는 데 방해가 되는 것은 무엇입니까?

가장 간단한 대답은 주로 경험에 변경 사항이 적용되는 방식(방문 페이지 사본과 제품의 기능)이 다를 뿐이라는 것입니다. 변경의 전반적인 영향은 제품에 더 큰 위협(실제 또는 인지)을 가질 수 있습니다. 실험이라 하더라도 제품 변경에 대해 잘못된 결정을 내리면 사용자나 고객을 모두 잃을 위험이 있습니다. 광고 문구에 대해 잘못된 결정을 내리면 예상한 만큼의 인바운드 리드가 발생하지 않습니다.

그러나 생산 중인 제품과 같이 위험도가 높고 보상이 높은 환경에서는 모든 사용자에게 배포된 잘못된 기능으로 인해 대부분의 사용자를 잃는 것보다 실험을 통해 나온 잘못된 기능 결정으로 인해 몇 명의 사용자를 잃는 것이 더 낫습니다. . 우리의 능력을 과대평가하면서도 위험을 회피하는 것이 일반적입니다. 실험은 본질적으로 "확실하지 않은 것을 테스트할 것"이라는 숨겨진 의미를 가지고 있으며, 제품 팀에게 확신이 없다는 것은 무서운 것입니다.

더 자세한 답변을 보려면 42:00분 경에 다시 재생되는 웨비나를 확인하십시오.

9. 사용자의 피드백을 기다리기 때문에 실험을 실행하는 데 시간이 오래 걸리는 문제는 어떻게 처리합니까?

사용자가 좋아하는지 여부를 사용자에게 의존하지 않기 때문에 실제 실험 플랫폼이 도움이 될 수 있습니다. 대신 실험과 상호작용한 사용자 행동을 모니터링하고 측정합니다.

예를 들어 전자상거래 상점의 새로운 결제 흐름을 추적하는 실험을 실행한다고 가정해 보겠습니다. 새 체크아웃 흐름의 사용자가 더 빠르게 체크아웃하고 더 많은 트랜잭션을 완료하는 경우 새 체크아웃 흐름이 더 낫다는 것을 알기 위해 구두 또는 서면 피드백이 필요하지 않습니다. 이것이 바로 실험과 분석이 결합된 힘입니다.

10. 어떻게 표현하고 가설을 세우는 것을 추천합니까? 기준선부터 시작해 볼까요? "개선"에 대한 우리의 기준은 무엇입니까?

우리는 상대적으로 일반적인 방식으로 제품에서 가설을 구성합니다. 여기서 영향을 미치고 싶은 제품 메트릭으로 표현되는 실험의 목표와 영향을 미치기를 원하는 정도를 설정합니다. 예를 들어, "변형 A 는 대조군보다 체크아웃 완료율을 8% 증가시킬 것이라고 믿습니다." 여기에서 Amplitude와 같은 강력한 분석 도구가 작동하여 메트릭이 수행된 방식에 대한 과거 기준선이 있는지 확인합니다. 이전에 어떻게 지내고 있었는지 모른다면 새로운 경험으로 더 나아졌는지 나빠졌는지 알 수 없습니다.

개선이 어떤 모습이어야 하는지는 주로 비즈니스 상황에 따라 다릅니다. 일부 회사는 더 높은 수익, 참여 또는 유지와 같은 의미 있는 비즈니스 결과를 얻기 위해 메트릭에서 10-15% 상승을 확인해야 합니다. 다른 회사(일반적으로 고도로 최적화된 제품과 많은 사용자가 있는 대규모 회사)의 경우 1% 상승만으로도 큰 비즈니스 결과를 얻을 수 있습니다.

11. 회사가 오늘 시작할 수 있는 동급 최고의 실험 도구를 추천할 수 있습니까?

제품 실험 시장에서 틀림없이 최고인 동급 최고의 실험 플랫폼인 Amplitude Experiment를 판매하기 때문에 이것은 약간 자급자족할 것입니다. 당사 제품은 한 곳에서 제품 실험을 계획, 구성, 모니터링 및 분석할 수 있는 올인원 플랫폼에서 필요한 모든 것을 제공합니다. 우리는 또한 이러한 실험을 제공하고 자동으로 추적할 수 있는 완전히 성숙한 기능 관리 시스템을 보유하고 있습니다.

강력한 메트릭 추적 및 실험 외부의 고객 행동에 대한 심층적인 인사이트를 위한 당사의 분석 플랫폼과 연결하면 이러한 인사이트를 실제 비즈니스 결과에 영향을 미치는 조치로 전환하는 방법을 알게 될 것입니다.

12. UI 기반이 아닌 실험의 예를 들어주실 수 있습니까?

많은 사람들이 마케팅 세계에서 전환 최적화에 초점을 맞춘 실험에 익숙합니다. 이것은 사용자가 선호하는 것을 확인하기 위해 텍스트, 이미지 또는 색상을 변경하는 것처럼 보입니다. Amplitude를 사용하여 이 모든 작업을 수행할 수도 있지만 주로 제품 경험을 변경하는 데 중점을 둡니다. 결제 흐름, 사용자 온보딩, 탐색 변경, 애플리케이션 페이지 구조, 구성 옵션 등을 생각해보세요. 사용자가 작업을 완료하기 위해 제품과 상호 작용하는 방식과 관련된 모든 것이 실험에 영향을 줄 수 있습니다.

13. 제품 관리자로서 우리는 때때로 제품의 변화에 ​​대해 육감이나 직감을 구축합니다. 그렇지 않다고 말하는 데이터에 직면하더라도 직감에 따라 행동해야 합니까?

데이터는 바로 데이터입니다. 데이터가 말하는 내용에 얼마나 많은 비중을 두었는지 왜곡할 수 있는 귀하의 비즈니스에 대해 데이터가 알지 못하는 것이 있습니다. 현재의 실험 데이터로는 말할 수 없는 회사 전략의 방향이나 시장이 전체적으로 어떻게 변화하고 있는지에 대한 것들이 있을 수 있습니다.

그러나 일반적으로 제품 관리자로서의 직감은 무엇에서 비롯되지만 그것이 무엇인지 말로 표현하지 못할 수도 있습니다. 실험과 데이터를 사용하여 그 당시 가장 합리적인 방식으로 의사 결정을 내리십시오. 때때로 그것은 결과에 완전히 기대어 그것을 기반으로 결정하는 것을 의미할 수도 있고, 데이터가 말할 수 없는 강력한 증거가 다른 곳에 있기 때문에 약간 다른 방향으로 가는 것을 의미할 수도 있습니다.

14. 첫 번째 실험을 시작한 후 전체 프로그램을 하향 나선형으로 만들 수 있는 일반적인 함정은 무엇입니까?

많은 경우 실험이 회사 문화의 일부가 되면 많은 실험이 실패합니다. 달리 말하면, 실험의 결과는 제품 변경이 기대했던 상승 효과를 갖지 못하거나 경우에 따라 완전히 출시될 경우 제품에 손상을 줄 수 있음을 알려줍니다.

실행하는 첫 번째 실험이 이러한 실험 중 하나이고 축하할 큰 승리를 얻지 못하면 작업을 수행한 팀에게 매우 의욕이 떨어질 수 있습니다. 출시를 진행합니다. Elena가 이러한 문화를 구축하는 중요한 단계는 "배우는 방법을 배우는 것"이라고 지적한 이유 중 하나입니다. 즉, "실패한" 실험이 있더라도 사용자에 대한 귀중한 지식과 통찰력을 얻을 수 있습니다.

어떤 기능이 제품에 해가 될 것인지와 고객이 좋아할 기능 중에서 선택해야 하는 경우 전자에 대해 아는 것이 좋습니다. 그것은 엄청난 사고 방식의 변화이며 많은 사람들에게 불편합니다. "실패한" 실험을 인정하고 시도하는 것조차 건강에 도움이 될 수 있습니다.

15. 기업의 제품 주도 성장 전략은 누구에게 맡겨야 할까요? 제품팀이라고 해야 할까요? 아니면 성장 마케팅 팀? 아니면 둘다?

성장은 회사에서 모든 사람의 일이며 다양한 요인이 제품 주도 성장을 성공적으로 만들 수 있습니다. 그 중 일부는 전환 최적화와 더 많은 사용자가 무료에서 유료로 또는 인지도에서 평가판으로 전환하도록 하는 것입니다. 다른 부분은 사람들이 없이는 살 수 없는 Rockstar 제품을 갖도록 하는 것입니다. 궁극적으로 목표를 일치시키고 더 강력한 성장을 위해 결합된 힘으로서 유지, 획득 및 수익 창출에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 것입니다.

웨비나 초반에 이에 대해 다루었습니다. 처음 10분을 확인하십시오.

16. 이 웨비나의 녹음이 있습니까?

전적으로! 웹 세미나를 놓쳤거나 동료들과 웨비나를 공유하고 싶다면 다시보기를 시청할 수 있습니다.