ค้นพบโอกาสในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลแบบบริการตนเอง

หัวใจสำคัญของการจัดการผลิตภัณฑ์คือความอยากรู้และแรงผลักดันในการตอบคำถาม การดูว่าผลิตภัณฑ์ทำงานเป็นอย่างไรและสงสัยว่าทำไมไม่เพียงพอ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ดีจะติดตามความอยากรู้ การแบ่งส่วน และการแยกข้อมูลด้วยวิธีต่างๆ ให้ได้มากที่สุดเพื่อวินิจฉัยว่าเกิดอะไรขึ้น

PM บางคนมีความอยากรู้อยากเห็น แต่ไม่มีเครื่องมือที่จะทำต่อไป แต่พวกเขามักจะต้องพึ่งพาใครบางคนเช่นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือทีมวิเคราะห์เฉพาะ ใช้เวลานานกว่ามากในการกำหนดสมมติฐานและตอบคำถามด้วยวิธีนี้ ทำให้กระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ช้าลง การมีเครื่องมือที่เหมาะสมในการตอบคำถามอย่างอิสระสามารถสร้างความแตกต่างให้กับการแปลงได้

เวลานำที่ยาวนานและจุดสิ้นสุดของข้อมูล

ฉันรู้สิ่งนี้จากประสบการณ์ส่วนตัวในฐานะ PM ที่กะตลาดรถใช้แล้ว ตลาดรถยนต์มือสองมีความซับซ้อน เป็นวัฏจักร ดังนั้นในขณะที่ลมพัดผ่านเข้ามาเป็นส่วนใหญ่ในช่วงการแพร่ระบาด แต่เราต้องเผชิญกับลมพายุครั้งใหญ่ในบางครั้ง การซื้อรถยนต์คันใดก็ตามก็เป็นกระบวนการที่ยาวนานเช่นกัน สำหรับหลายๆ คน รถของพวกเขาถือเป็นการซื้อครั้งใหญ่เป็นอันดับสองในชีวิต รองจากบ้านของพวกเขา ผู้ซื้อต้องการความมั่นใจว่ากำลังเลือกรถที่เหมาะสม ซึ่งต้องใช้เวลาและการพิจารณา เส้นทางการซื้อรถยนต์โดยเฉลี่ยใช้เวลาสามเดือน และมีหลายขั้นตอนในการเดินทางนั้น ตั้งแต่การวิจัยและการจัดทำงบประมาณไปจนถึงการให้ความสำคัญกับรุ่นเฉพาะและข้อดีของรถยนต์แต่ละคัน

การมีเครื่องมือที่เหมาะสมในการตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลผลิตภัณฑ์อย่างอิสระสามารถสร้างความแตกต่างให้กับ Conversion ได้

ฉันก้าวเข้าสู่บทบาทผู้จัดการผลิตภัณฑ์อาวุโสที่ Shift ในปี 2020 ซึ่งฉันรับผิดชอบการเติบโต “การเติบโต” สามารถครอบคลุมได้มาก ฉันมุ่งเน้นที่ SEO และทำงานอย่างใกล้ชิดกับแผนกการตลาดของเราเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการโฆษณา ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเมื่อพิจารณาจากงบประมาณสินค้าคงคลังและการโฆษณาจำนวนมากของเรา เรายังจัดโปรโมชันในบางช่วงเวลา เช่น วันที่ 4 กรกฎาคมหรือช่วงการขายสิ้นปี และฉันช่วยให้แน่ใจว่าโปรโมชันเหล่านั้นจะประสบความสำเร็จ

เมื่อฉันมาถึง Shift ทีมงานใช้ Segment เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) ของเรา เรายังใช้งาน Periscope Data ซึ่งเป็นเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ (BI) ที่ทำงานบนการสืบค้น SQL ฉันทำให้มันใช้งานได้เพราะฉันรู้ SQL นิดหน่อย แต่ต้องใช้เวลามาก และคนจำนวนมากในองค์กรผลิตภัณฑ์ก็ไม่มีความสามารถเหมือนกัน แต่พวกเขาต้องส่งตั๋วเพื่อสร้างแผนภูมิแล้วส่งตั๋วต่อไปหากพวกเขาไม่ได้รับสิ่งที่ต้องการ ต้องใช้เวลารอนานในการรับคำตอบของข้อมูลเหล่านั้น และถึงกระนั้น เราก็พบกับทางตันจำนวนมากเพราะข้อมูลไม่ครบถ้วน

การตัดสินใจที่ดีขึ้นและเร็วขึ้นทั่วทั้งองค์กร

การขาดการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ทำให้ทีมผลิตภัณฑ์ต้องทำงานช้าลง ซึ่งเป็นเหตุให้ Shift หันมาใช้ Amplitude Analytics ก่อนที่ฉันจะมาถึงได้ไม่นาน มีคนไม่กี่คนที่ใช้แพลตฟอร์มนี้ แต่ฉันมองเห็นคุณค่า ข้อมูลแบบบริการตนเองจะช่วยให้ PM นักออกแบบ และคนอื่นๆ ในบริษัทสามารถตอบคำถามของตนเองได้

เพื่อให้เข้าใจบริบท: เมื่อฉันเริ่มต้นใช้งาน Shift มีเวลาเพียงสี่โมงเย็น ตอนนี้เรามี 16 แล้ว การเติบโตเพียงอย่างเดียวคงเป็นไปไม่ได้หากทุกคนยังคงส่งคำขอข้อมูลผ่านทีมวิเคราะห์ต่อไป เราจำเป็นต้องเปิดใช้งาน PM แต่ละคนเพื่อสร้าง แก้ไข และแชร์แผนภูมิ

การให้อำนาจแก่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และนักออกแบบในการตอบคำถามทำให้พวกเขาตัดสินใจที่สำคัญได้อย่างรวดเร็ว

เราเริ่มโครงการริเริ่มอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มการใช้งาน Analytics ที่ Shift ทุกๆ สองสัปดาห์ ฉันจะจัดทำคำแนะนำแบบเปิดคำเชิญของแดชบอร์ดที่แชร์และเข้าใจง่ายของแพลตฟอร์ม ฉันคุยกับใครก็ได้เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม ไม่ว่าพวกเขาจะมาจากผลิตภัณฑ์ การออกแบบ การวิจัยผู้ใช้ หรือที่ใดก็ตามในระหว่างนั้น ฉันมีวาระการประชุมสำหรับเซสชันเหล่านั้น แต่บ่อยครั้งที่ฉันพบว่าเซสชันที่มีส่วนร่วมมากที่สุดคือการที่ผู้คนมาถึงด้วยคำถามเฉพาะ เช่น "มีคนกี่คนที่ผ่านขั้นตอนที่ 3, 4 และ 5 ของการขอสินเชื่อของเรา" เมื่อฉันแสดงให้ผู้คนเห็นถึงวิธีการระบุเหตุการณ์การวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องเพื่อตอบสนองความต้องการของพวกเขา พวกเขาจะเห็นคุณค่าของแพลตฟอร์มทันที

เมื่อเวลาผ่านไป ฉันเห็นผู้คนใช้งานและไว้วางใจ Analytics มากขึ้น รวมถึงการปรับปรุงความมั่นใจในข้อมูลในทีมที่ใหญ่ขึ้น การให้อำนาจ PM และนักออกแบบสามารถตอบคำถามของพวกเขาได้ ช่วยให้พวกเขาตัดสินใจที่สำคัญสำหรับพื้นที่ของตนได้รวดเร็วยิ่งขึ้น โดยสร้างผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและแผนที่ถนนเชิงกลยุทธ์ เราสามารถเห็นสิ่งนี้ได้จากการปรับปรุง YoY ที่แข็งแกร่งในหนึ่งในตัวชี้วัดหลักของเรา นั่นคือ Visitor to Lead: เส้นทางของผู้ใช้จากการเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราไปสู่ความสนใจในรถยนต์อย่างจริงจัง นับตั้งแต่เผยแพร่ Analytics ที่ Shift ให้เป็นที่นิยม เราได้ทำการปรับปรุงหลายอย่างในกระบวนการซื้อของ รวมถึงการสร้างบทความหลายร้อยบทความเพื่อช่วยให้ความรู้แก่ผู้คนในขณะที่พวกเขาซื้อ ทั้งหมดนี้ส่งผลให้มีการวัดผู้เข้าชมที่เป็นลูกค้าเป้าหมายสูงขึ้น

วิธีที่เราใช้คุณลักษณะ Amplitude เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของเรา

PMs ของเราใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติมากมายภายในแพลตฟอร์มเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของเรา ซึ่งรวมถึง:

การทดสอบแอมพลิจูด : ฉันคิดว่านี่เป็นระดับที่สองของการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ระดับแรกเป็นเพียงความเข้าใจในสิ่งที่เกิดขึ้น ระดับที่สองที่เราปลดล็อกด้วยการทดสอบคือเห็นผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงโดยอิงจากการทดสอบ A/B ก่อนหน้านี้เราได้ทำการทดสอบ A/B โดยใช้โซลูชันที่พัฒนาขึ้นเอง แต่ยังต้องการให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของเราใช้เวลาในการเขียนโค้ดเพื่อสร้างแดชบอร์ดการทดสอบใน Periscope Data

การย้ายการทดสอบไปยังการทดสอบหมายความว่าเราสามารถสร้างแดชบอร์ด เริ่มและหยุดการทดสอบ และตอบคำถามด้วยตัวเราเอง ตัวอย่างหนึ่งคือการทดสอบที่เราเรียกใช้คุณลักษณะใหม่ที่เรียกว่า Car Comparison Car Comparison ให้ผู้ใช้เลือกรถได้หลายคันและเปรียบเทียบคุณสมบัติ ราคา และรายละเอียดต่างๆ เช่น จำนวนอุบัติเหตุในแต่ละครั้ง นอกจากนี้ยังแสดงภาพถ่ายของรถเหล่านี้เคียงข้างกัน การเปรียบเทียบแอปเปิลกับแอปเปิลช่วยให้ผู้ใช้ตัดสินใจซื้อได้รวดเร็วและมั่นใจยิ่งขึ้น ฟีเจอร์นี้เปิดตัวด้วยความช่วยเหลือของ Experiment สุดท้าย ผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถควบคุมการเปิดตัวและแยกการทดสอบด้วยตนเอง (โดยไม่ต้องใช้วิศวกรรมหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล) สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงรอบเวลาตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงการเรียนรู้ได้อย่างมาก หลังจากผ่านไปสองสามสัปดาห์ เราเห็นการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในเมตริกหลักและอัปเดตการทดสอบทันทีเพื่อเปิดใช้คุณลักษณะนี้แก่ผู้ซื้อรถยนต์ 100% การเปรียบเทียบรถยนต์ประสบความสำเร็จอย่างมากในการทดสอบ A/B และตอนนี้เราได้เปิดตัวแล้ว ถือเป็นส่วนสนับสนุนหลักในการวัดผู้เข้าชมสู่ลูกค้าเป้าหมายของเรา

การแบ่ง กลุ่มและกลุ่มประชากรตามรุ่น : เรามักใช้การแบ่งกลุ่มเพื่อสร้างกลุ่มผู้ใช้และวินิจฉัยปัญหาใต้พื้นผิวของข้อมูลของเรา ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้คนจำนวนมากขึ้นเริ่มเลือกซื้อของจากอุปกรณ์เคลื่อนที่ เราจึงเห็นผู้ใช้จำนวนมากเข้าชมไซต์ของเราบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นครั้งแรก จากนั้นจึงเปลี่ยนไปใช้เดสก์ท็อปในภายหลังเพื่อกรอกแบบฟอร์มทางการเงิน ดังนั้น เราจะสร้างกลุ่มประชากรตามรุ่นเพื่อติดตามพฤติกรรมของอุปกรณ์สองเครื่องนั้น

อีกสิ่งหนึ่งที่เราได้เห็นเกี่ยวกับปัญหาเงินเฟ้อและห่วงโซ่อุปทาน คือมีความสนใจเพิ่มขึ้นในตลาดรถยนต์มือสอง ในฐานะที่เป็นหนึ่งในตลาดซื้อขายรถยนต์มือสองชั้นนำ นี่หมายถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมากในบอทที่รวบรวมข้อมูลไซต์ของเราและรวบรวมข้อมูลบนยานพาหนะของเราเพื่อการวิจัยตลาด บ็อตเริ่มสร้างความกังวลอย่างมาก เพราะมันสร้างการพุ่งสูงขึ้นอย่างมากในประเภทเพจบางประเภท เช่น หน้ารายละเอียดรถของเรา แต่ตอนนี้ เราได้สร้างกลุ่มประชากรตามรุ่นที่ช่วยให้เราสามารถระบุและกรองบอทเหล่านี้ออกจากข้อมูลผู้ใช้ของเราได้ เรายังใช้กลุ่มประชากรตามรุ่นเพื่อแบ่งกลุ่มผู้ใช้ตามช่องทางการตลาด

การ ค้นหาผู้ใช้: การค้นหาผู้ใช้เป็นเครื่องมือวินิจฉัยที่ยอดเยี่ยม เราอาจมีคำถามเช่น "มีเหตุการณ์เกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้คลิกถัดไปบนภาพหมุนหรือไม่" ในกรณีนั้น ฉันพบ ID ผู้ใช้ที่ไม่ระบุตัวตนใน Amplitude คลิกผ่านภาพหมุนในเบราว์เซอร์ แล้วดูว่าเหตุการณ์ใดเกิดขึ้น

การค้นหาผู้ใช้ช่วยให้เข้าใจวิธีสร้างช่องทางได้เช่นกัน หากฉันต้องการเข้าใจโฟลว์ของพฤติกรรมผู้ใช้บางอย่าง ฉันจะดำดิ่งลงไปในสตรีมเหตุการณ์เพื่อดูเหตุการณ์สำคัญที่นำไปสู่ ​​Conversion ที่เป็นปัญหา การใช้เครื่องมือนี้แสดงให้เราเห็นว่าการเดินทางของลูกค้าแต่ละรายเป็นอย่างไร และเส้นทางที่พวกเขาใช้ไปซื้อรถจากเรา

การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยให้ทุกคนค้นพบโอกาสภายในผลิตภัณฑ์

ช่องทาง: ช่องทางมีความสำคัญต่อเราเนื่องจากกระบวนการซื้อรถยนต์ใช้เวลานานและมีขั้นตอนมากมาย เราดึงดูดผู้ใช้ในขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการซื้อรถยนต์ บางคนเข้ามาหาเราตั้งแต่เริ่มต้นการเดินทาง เมื่อพวกเขายังคงค้นหาว่ารถประเภทใดที่เหมาะกับพวกเขา พวกเขาอาจกำลังพูดคุยกับคู่ของพวกเขาเกี่ยวกับการซื้อหรือตัดสินใจว่าพวกเขาต้องการรถเลยหรือไม่ ลูกค้ารายอื่นๆ มาถึงเว็บไซต์ของเราโดยได้ทำการวิจัยแล้ว โดยทราบปี ยี่ห้อ และรุ่นที่ต้องการอย่างแม่นยำ

ช่องทางช่วยทีมผลิตภัณฑ์แบ่งเส้นทางการซื้อรถยนต์ที่ซับซ้อนของผู้ใช้ออกเป็นขั้นตอน โดยมีเป้าหมายเฉพาะที่บ่งชี้ว่าลูกค้าเข้าใกล้การซื้อมากขึ้น ดังนั้นช่องทางแรกของเราจึงอาจกำลังสมัครเข้าใช้เว็บไซต์ของเรา ถัดไปอาจเกี่ยวข้องกับการชื่นชอบรถหลายคันหรือเพิ่มการค้นหาที่บันทึกไว้ ผ่าน Analytics เราได้ระบุเหตุการณ์สำคัญในเส้นทางของผู้ซื้อ ตัวอย่างเช่น เราพบว่าเมื่อลูกค้าคลิกเพื่อดูรายงาน CARFAX พวกเขามีแนวโน้มที่จะซื้อรถมากขึ้น

ระบุโอกาสที่น่าติดตาม

ในบางองค์กร ผู้ที่ได้รับค่าตอบแทนสูงสุดในห้องจะตัดสินใจว่าจะไปที่ใดในลำดับต่อไป พวกเขามีลางสังหรณ์ว่าหน้าแรกควรเป็นสีน้ำเงิน ดังนั้นหน้าแรกจึงกลายเป็นสีน้ำเงิน ไม่มีใครถามคำถามที่เป็นรูปธรรมเพราะเป็นการยากที่จะได้คำตอบที่เป็นรูปธรรม แต่คุณไม่ควรตัดสินใจโดยอาศัยหลักฐานเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นช่วยให้ทุกคนที่ Shift ค้นพบโอกาสที่มีอยู่ในผลิตภัณฑ์ของเรา เมื่อเราเห็นสิ่งที่ไม่คาดคิดใน Analytics เราทุกคนสามารถเจาะลึกลงไปเพื่อดูว่าช่วงเวลานั้นเป็นโอกาสในการสร้างหรือไม่ และแม้แต่ทดสอบเพื่อค้นหาความหมายของการไล่ตามนั้น ที่ทำให้ทุกคนตัดสินใจได้ดีขึ้น การสูญเสียตัวเลขและเมตริกจำนวนมากเป็นเรื่องง่าย แต่ Analytics ให้ข้อมูลเชิงปริมาณที่ยอดเยี่ยม ซึ่งเราสามารถจับคู่กับข้อมูลเชิงคุณภาพและทำงานร่วมกับทีมวิจัยผู้ใช้เพื่อตัดสินใจว่าโอกาสใดที่ควรค่าแก่การไล่ตาม และโอกาสใดที่ควรค่าแก่การไล่ตาม และโอกาสใดที่ผิดพลาดหรือไม่คุ้ม .

Amplitude ช่วยให้ Shift PMs มุ่งเน้นความพยายามของเราในส่วนที่มีความสำคัญ ซึ่งจะขับเคลื่อนผลกระทบทางธุรกิจ และช่วยให้ลูกค้ามีความสบายใจมากขึ้นในการซื้อรถยนต์มือสอง