Você precisa de uma taxonomia de dados enxuta para dimensionar a análise de autoatendimento

O design da taxonomia anda de mãos dadas com a análise do produto. Independentemente do seu setor, tamanho da empresa, portfólio de produtos ou maturidade dos dados, você não pode estabelecer análises de produtos escaláveis ​​sem uma taxonomia enxuta. Isso é especialmente importante quando você considera que a maioria das empresas precisará rastrear jornadas de usuários entre plataformas e produtos e configurar sua instrumentação de análise de produtos de forma a antecipar cenários futuros.

Em outras palavras, você precisa preparar sua taxonomia de dados para o futuro desde o momento em que lança uma solução de análise de produtos. Siga os princípios-chave abaixo para configurar sua análise de produto para o sucesso a longo prazo.

Práticas recomendadas para preparar sua análise de produtos e taxonomia de dados para o futuro

1. Invista fortemente na taxonomia do seu primeiro produto

A análise de produtos é um jogo de equipe e exige que você defina funções e responsabilidades claras para as pessoas envolvidas no processo. Uma configuração forte requer o envolvimento de duas funções críticas:

• Um líder de negócios (geralmente chefe ou vice-presidente de produto) que definirá o conjunto principal de casos de uso que precisam ser cobertos pela análise de produtos
• Um líder técnico (geralmente função de engenharia sênior) que conduzirá o lado técnico da implementação de análises

Ambas as funções devem ter uma visão multiplataforma e entre equipes sobre o produto para poder tomar decisões no nível do produto. Se houver várias equipes de produto e engenharia envolvidas na implementação, é crucial que essas duas funções sejam capazes de coordenar as equipes. Isso garantirá a consistência da análise do produto, independentemente do número de equipes envolvidas. Manter a equipe de liderança mais ampla no circuito geralmente cria impulso e entusiasmo adicionais em torno da análise de produtos e ajuda a elevar o trabalho no roteiro de toda a empresa.

Quando sua equipe estiver pronta para construir a taxonomia do produto, você deve estabelecer uma visão geral de onde seu produto está antes de mergulhar nos detalhes básicos. Para fazer isso, pense nas perguntas de cima para baixo que a análise de produtos responderá para sua equipe, como:

Se você estabelecer um entendimento comum sobre essas questões fundamentais entre sua(s) equipe(s), sempre será capaz de expandir a cobertura de sua análise de produto e se aprofundar nas áreas com maior potencial (por exemplo, caminhos de uso pouco claros, maiores perdas off).

Depois de definir os casos de uso para análise de produtos, é hora de definir sua taxonomia de dados. Ou seja, consiste em:

• Eventos
• Propriedades do evento (contexto dos eventos)
• Propriedades do usuário (contexto de um usuário).

Seu objetivo nesta fase é manter a taxonomia o mais enxuta possível, alinhada com as questões acima. Em nossa experiência, instrumentar apenas 20 a 30 eventos é suficiente para responder cerca de 90% das perguntas que as equipes sempre fazem.

Muitas vezes, apenas um punhado de eventos produzirá respostas sólidas para perguntas comuns de negócios. Isso fornecerá à sua empresa uma compreensão das jornadas reais (não apenas as pretendidas ) do usuário e desbloqueará novos insights, como:

• as verdadeiras personas do produto
• os pontos de atrito nas jornadas do usuário
• por que alguns usuários convertem e outros não
• quais melhorias na interface do usuário devem ser feitas nos momentos de desistência

Você pode aprender mais sobre como documentar eventos, propriedades de eventos e propriedades do usuário no Manual de taxonomia de dados do Amplitude. Os pontos-chave incluem manter a taxonomia enxuta, usar convenções de nomenclatura consistentes e encontrar o equilíbrio certo entre eventos e propriedades de instrumentação.

2. Evite rastrear elementos de IU de baixo nível

O rastreamento de elementos de interface de usuário de baixo nível e sem importância é o sinal número 1 de análise de produto não escalável, em nossa experiência na equipe de serviços profissionais da Amplitude. Muitas vezes, é reflexo de uma abordagem de instrumentação que mistura as definições de eventos e propriedades de eventos .

Por exemplo, sua equipe de produto pode estar trabalhando em uma aposta para melhorar o fluxo de checkout do seu produto. Enquanto trabalham nessa aposta, eles podem testar algumas iterações que adicionam ou removem elementos da interface do usuário. Ao tentar avaliar o desempenho de cada teste, pode haver uma tendência natural de rastrear eventos como:

• Caixa de seleção clicada
• Botão clicado
• Alternar deslizado
• Texto do campo clicado

Se sua taxonomia inicial estiver cheia de elementos de interface do usuário como os acima, talvez seja hora de dar um passo atrás e reagrupar. Sim, a equipe está trabalhando para melhorar o fluxo de checkout e ajustando esses elementos, mas lembre-se: o objetivo desse fluxo ainda é que os usuários possam se mover facilmente por ele. O que a empresa deseja ver como uma jornada do usuário na análise é provavelmente “Checkout iniciado” → “Método de pagamento selecionado” → “Detalhes de pagamento selecionados” → “Transação enviada”. Este tipo de fluxo é muito mais informativo e escalável do que algo como: “Button Clicked” → “Checkbox Selected” → “Field Text Clicked”. Se você ainda estiver buscando granularidade ao avaliar a conversão entre as etapas, poderá resolver isso com dois métodos alternativos:

1. Instrumentar elementos de interface do usuário nas propriedades de eventos de eventos. Por exemplo, um evento "Transação enviada" pode ter uma propriedade que indica se o usuário executou a ação usando uma caixa de seleção, clique de botão ou outro elemento de interface do usuário.
2. Use testes A/B para melhorar a conversão em etapas com alta desistência . Por exemplo, se você observar uma alta desistência entre as etapas 1 e 2, geralmente é mais eficaz executar um teste A/B com uma interface do usuário modificada e observar resultados objetivos em sua amostra, em vez de instrumentar vários elementos durante o processo de iteração.

3. Estabeleça o link para os resultados de negócios

Por fim, sua configuração de análise de produto deve revelar como seus produtos digitais impulsionam seus negócios.

Com uma taxonomia de dados bem instrumentada, há muitos fatores que sua equipe pode explorar na jornada do usuário, como:

• personas
• caminhos comuns
• impacto dos lançamentos nas principais métricas
• drivers de conversão
• jornadas do usuário
• e mais

Vemos que as equipes que têm sucesso na análise de produtos sempre fecham o ciclo entre os eventos que acompanham, o negócio em que estão e o “jogo de engajamento” que seu produto joga.

(O jogo de engajamento refere-se a um dos três “jogos” primários que seu produto impulsiona: transação, atenção ou produtividade. Leia mais sobre esses métodos no manual Mastering Engagement da Amplitude.)

Por exemplo, se o seu produto se enquadra no “jogo da produtividade”, você pode ter um ótimo funil de integração, mas esse ótimo funil de integração não é suficiente para corresponder às suas metas de negócios. Em última análise, seu produto precisa cumprir a promessa de produtividade; isso significa que os usuários devem voltar a usar os principais recursos que geram valor (produtividade) para eles. Além de acompanhar o sucesso do seu fluxo de integração, certifique-se de aproveitar a análise do produto para avaliar como os usuários repetem ações críticas.

4. Não acompanhe tudo de uma vez

O rastreamento de dados é percebido como uma obrigação na maioria das empresas digitais atualmente e o setor de tecnologia torna cada vez mais fácil coletar, armazenar e processar grandes quantidades de dados. As empresas que começam com análise de produtos e já têm um CDP ou um data warehouse costumam pular a etapa de design de taxonomia e simplesmente começar a transmitir todos os dados preciosos que já coletaram.

A prática de Serviços Profissionais na Amplitude volta ao velho princípio: menos é mais. Mostrar um conjunto de 10 eventos relevantes e autoexplicativos para seus usuários do Amplitude é sempre melhor do que mostrar uma lista de 600 eventos (geralmente com duplicatas e sem propriedades de eventos cruciais) para pessoas que precisam apenas de uma visão sobre quantos usuários ativos existem por aí ou qual é a taxa de conversão crítica.

Está completamente em suas mãos instrumentar a taxonomia enxuta e concisa que impulsiona a análise de produtos escalável de autoatendimento – o tipo de análise que seus colegas terão prazer em usar nas tarefas do dia-a-dia.

De um produto à análise de vários produtos

Fornecer uma implementação inicial enxuta de análise de produtos libera insights para todas as equipes digitais: marketing, produto, engenharia e muito mais. Com esses insights confiáveis, você também direciona a organização para uma cultura informada por dados. As equipes começam a se afastar de gargalos de dados para análises de autoatendimento e encurtam o ciclo de insights de semanas para minutos.

A taxonomia enxuta do primeiro produto define o padrão de análise de produtos na empresa e permite que outras equipes sigam o exemplo. A análise de produtos cruzados bem-sucedida só é possível quando cada produto possui uma taxonomia bem instrumentada conectada aos resultados de negócios que a empresa deseja alcançar.