Aveți nevoie de o taxonomie de date slabă pentru a scala Analytics cu autoservire

Designul taxonomiei merge mână în mână cu analiza produselor. Indiferent de industria dvs., dimensiunea companiei, portofoliul de produse sau maturitatea datelor, nu puteți stabili o analiză scalabilă a produselor fără o taxonomie lean. Acest lucru este deosebit de important atunci când aveți în vedere că majoritatea companiilor vor trebui să urmărească călătoriile utilizatorilor între platforme și produse și să își configureze instrumentele de analiză a produselor într-un mod care anticipează scenariile viitoare.

Cu alte cuvinte, trebuie să vă protejați taxonomia datelor din momentul în care lansați o soluție de analiză a produsului. Urmați principiile cheie de mai jos pentru a vă configura analiza de produs pentru succes pe termen lung.

Cele mai bune practici pentru a vă asigura viitorul Analiza produselor și taxonomia datelor

1. Investește mult în taxonomia primului tău produs

Analiza produselor este un joc de echipă și necesită definirea unor roluri și responsabilități clare pentru persoanele implicate în proces. O configurație puternică necesită implicarea a două roluri critice:

• Un lider de afaceri (de multe ori șef sau VP de produs) care va defini setul de bază de cazuri de utilizare care trebuie acoperite de analiza produsului
• Un lider tehnic (de multe ori rol de inginerie senior) care va conduce partea tehnică a implementării analizei

Ambele roluri ar trebui să aibă o viziune multiplatformă și între echipe asupra produsului pentru a putea lua decizii la nivel de produs. Dacă există mai multe echipe de produs și de inginerie care vor fi implicate în implementare, este esențial ca aceste două roluri să fie capabile să coordoneze echipele. Acest lucru va asigura consecvența analizei produselor, indiferent de numărul de echipe implicate. Menținerea echipei de conducere mai largi în buclă creează adesea un impuls suplimentar și entuziasm în jurul analizei produselor și ajută la creșterea activității în foaia de parcurs la nivel de companie.

Odată ce echipa dvs. este gata să construiască taxonomia produsului, ar trebui să vă stabiliți o imagine de ansamblu a locului în care se află produsul dvs. înainte de a vă arunca în detalii esențiale. Pentru a face acest lucru, gândiți-vă la întrebări de sus în jos la care analiza produselor va răspunde pentru echipa dvs., cum ar fi:

Dacă stabiliți o înțelegere comună cu privire la aceste întrebări fundamentale în rândul echipelor dvs., veți putea întotdeauna să extindeți acoperirea analizei produselor dvs. și să vă scufundați mai adânc în zonele cu cel mai mare potențial (de exemplu, căi de utilizare neclare, cea mai mare pierdere). offs).

După ce ați definit cazurile de utilizare pentru analiza produselor, este timpul să vă definiți taxonomia datelor. Și anume, aceasta constă din:

• Evenimente
• Proprietăți eveniment (contextul evenimentelor)
• Proprietăți utilizator (contextul unui utilizator).

Scopul tău în această etapă este să păstrezi taxonomia cât mai slabă posibil, aliniată cu întrebările de mai sus. Din experiența noastră, instrumentarea a doar 20-30 de evenimente este suficientă pentru a răspunde la aproximativ 90% dintre întrebările pe care echipele le pun în mod constant.

Adesea, doar câteva evenimente vor produce răspunsuri solide la întrebările comune de afaceri. Acest lucru va oferi companiei dvs. o înțelegere a călătoriilor reale ale utilizatorilor (nu doar a celor intenționate ) și va debloca noi perspective, cum ar fi:

• personajele reale ale produsului
• punctele de frecare în călătoriile utilizatorului
• de ce unii utilizatori convertesc și alții nu
• care îmbunătățiri ale interfeței de utilizare ar trebui făcute în momentele de abandon

Puteți afla mai multe despre documentarea evenimentelor, proprietăților evenimentelor și proprietăților utilizatorului în Amplitude's Data Taxonomy Playbook. Punctele cheie includ menținerea taxonomiei slabe, utilizarea convențiilor de denumire consecvente și atingerea echilibrului potrivit între instrumentarea evenimentelor și proprietăților.

2. Stai departe de urmărirea elementelor UI de nivel scăzut

Urmărirea elementelor de interfață de utilizator de nivel scăzut și neimportante este semnul numărul 1 al analizei nescalabile a produselor, în experiența noastră în echipa de servicii profesionale a Amplitude. Adesea, reflectă o abordare de instrumentare care amestecă definițiile evenimentelor și proprietățile evenimentului .

De exemplu, echipa dvs. de produse ar putea lucra la un pariu pentru a îmbunătăți fluxul de plată a produsului dvs. Pe măsură ce lucrează la acest pariu, ar putea testa câteva iterații care adaugă sau elimină elemente de UI. În timp ce încercați să măsurați performanța fiecărui test, ar putea exista o tendință naturală de a urmări evenimente precum:

• S-a făcut clic pe caseta de selectare
• Buton apăsat
• Comutați glisarea
• S-a făcut clic pe textul câmpului

Dacă taxonomia ta inițială se umple cu elemente de UI precum cele de mai sus, ar putea fi timpul să faci un pas înapoi și să te regrupezi. Da, echipa a lucrat la îmbunătățirea fluxului de casă și a ajustat aceste elemente, dar rețineți: scopul acestui flux este în continuare ca utilizatorii să poată trece fără probleme prin el. Ceea ce compania vrea să vadă ca o călătorie a utilizatorului în analiză este probabil „Checkout Started” → „Metoda de plată selectată” → „Detalii de plată selectate” → „Tranzacție trimisă”. Acest tip de flux este mult mai informativ și mai scalabil decât ceva de genul: „Button Clicked” → „Checkbox Selected” → „Field Text Clicked”. Dacă încă mai căutați granularitate în timp ce evaluați conversia dintre pași, puteți rezolva acest lucru cu două metode alternative:

1. Elementele UI de instrument în proprietățile evenimentelor. De exemplu, un eveniment „Tranzacție trimisă” poate avea o proprietate care indică dacă utilizatorul a efectuat acțiunea folosind o casetă de selectare, un clic pe buton sau alt element de interfață.
2. Folosiți teste A/B pentru a îmbunătăți conversia în pașii cu pierderi ridicate . De exemplu, dacă observați o scădere mare între pașii 1 și 2, este adesea mai eficient să rulați un test A/B cu o interfață de utilizare modificată și să observați rezultate obiective pe eșantion, decât să instrumentați mai multe elemente în timpul procesului de iterație.

3. Stabiliți legătura cu rezultatele afacerii

În cele din urmă, configurația dvs. de analiză a produselor ar trebui să dezvăluie modul în care produsele digitale vă conduc afacerea.

Cu o taxonomie a datelor bine instrumentată, există o mulțime de factori pe care echipa ta îi poate explora în călătoria utilizatorului, cum ar fi:

• personaje
• căi comune
• impactul lansărilor asupra valorilor cheie
• drivere de conversie
• călătoriile utilizatorilor
• și altele

Vedem că echipele care reușesc în analiza produselor închid întotdeauna bucla dintre evenimentele pe care le urmăresc, afacerea în care se află și „jocul de implicare” pe care îl joacă produsul lor.

(Jocul de implicare se referă la unul dintre cele trei „jocuri” principale pe care le conduce produsul dvs.: tranzacție, atenție sau productivitate. Citiți mai multe despre aceste metode în manualul de joc Mastering Engagement de la Amplitude.)

De exemplu, dacă produsul dvs. se încadrează în „jocul de productivitate”, ați putea avea o pâlnie grozavă de înscriere, dar acea pâlnie grozavă de înscriere nu este suficientă pentru a se potrivi obiectivelor dvs. de afaceri. În cele din urmă, produsul dvs. trebuie să îndeplinească promisiunea de productivitate; aceasta înseamnă că utilizatorii ar trebui să revină pentru a utiliza caracteristicile de bază care generează valoare (productivitate) pentru ei. Pe lângă urmărirea succesului fluxului dvs. de onboarding, asigurați-vă că utilizați analiza produselor pentru a evalua modul în care utilizatorii repetă acțiunile critice.

4. Nu urmăriți totul deodată

Urmărirea datelor este percepută ca o necesitate în majoritatea companiilor digitale în zilele noastre, iar industria tehnologică face din ce în ce mai ușoară colectarea, stocarea și procesarea unor cantități mari de date. Companiile care încep cu analiza produselor și au deja un CDP sau un depozit de date sunt adesea înclinate să sară peste pasul de proiectare a taxonomiei și să înceapă pur și simplu să transmită toate datele prețioase pe care le-au colectat deja.

Practica Serviciilor Profesionale la Amplitude revine la vechiul principiu: less is more. Afișarea unui set de 10 evenimente relevante și care se explică de la sine pentru utilizatorii dvs. Amplitude este întotdeauna mai bine decât afișarea unei liste de 600 de evenimente (adesea cu duplicate și fără proprietăți cruciale ale evenimentelor) pentru persoanele care au nevoie doar de o perspectivă despre câți utilizatori activi sunt acolo. sau care este rata de conversie critică.

Este complet în mâinile tale să instrumentezi o taxonomie simplă și concisă care conduce la analiza produselor scalabile cu autoservire - tipul de analiză pe care colegii tăi vor fi încântați să îl folosească în sarcinile de zi cu zi.

De la un produs la analize încrucișate

Oferirea unei implementări inițiale slabe a analizei de produs deblochează informații pentru fiecare echipă digitală: marketing, produs, inginerie și multe altele. Cu aceste informații fiabile, trageți organizația către o cultură bazată pe date. Echipele încep să treacă de la blocajele de date la analize în sistem self-service și scurtează ciclul la informații de la săptămâni la minute.

Taxonomia slabă a primului produs stabilește standardul de analiză a produselor în companie și permite altor echipe să urmeze exemplul. Analiza de succes între produse este posibilă numai atunci când fiecare produs are o taxonomie bine instrumentată, conectată la rezultatele de afaceri pe care compania dorește să le obțină.