Forrester ve Elena Verna ile Ürün Liderliğinde Büyümeyi Sürdürmek İçin Denemeyi Kullanma

Amplitude'de Büyüme Başkanı Elena Verna ve Forrester Baş Analisti Chris Condo, kısa süre önce ürün liderliğindeki büyümeyi (PLG) ve deneylerin işletmelerin hangi ürünlerin veya özelliklerin daha fazla odaklanmaya ve yatırıma değer olduğunu belirlemesine yardımcı olmada oynadığı rolü tartıştı.

Gelir merkezi olarak ürün

Elena, herhangi bir işletmenin nihai hedefinin nasıl büyümek olduğunu vurgulayarak web seminerini açtı. “Büyüme kaldıraçları” edinme, dikkat (veya etkinleştirme) ve para kazanma şeklinde gelir. Satış ve pazarlamaya dayalı büyüme hala yararlı ve tamamlayıcı bir çaba olsa da, ürüne dayalı büyümenin belirgin avantajları vardır - büyük ölçüde öngörülebilir, sürdürülebilir ve rekabetçi olarak savunulabilir olduğu için.

• Ürüne dayalı büyümede , kullanıcılar etkili bir şekilde pazarlamacı olarak hareket ederek diğer kullanıcıları kazanır. İnsan dokunuşu olmadan satın alma veya yükseltmeye yönlendirilirler ve kullanımları daha fazla kullanımı tetikleyebilir. Bunun nedeni genellikle ürünün, artan kişiselleştirme veya değere yol açan çıkarlarına veya ihtiyaçlarına uygun olmasıdır.
• Pazarlama odaklı büyümede , olası satış yaratma, üçüncü taraf platformlardan veya pazardaki beklentilerin halihazırda aktif olduğu mülklerden kaynaklanır. Pazarlama daha sonra satın alma seçenekleri veya boru hatları hakkında farkındalık oluşturmaya çalışır. Dönüşümden sonra pazarlama, kullanıcıları sürekli veya genişletilmiş kullanımlarını tetiklemek için eğitir.
• Satış odaklı büyümede , giden iletişim yeni alıcıları çeker ve sözleşmeler genellikle manuel olarak kapatılır. Periyodik check-in'ler, ya üç ayda bir yapılan iş incelemeleriyle zamanlanmış ya da müşteri başarısına erişimin bir parçası olarak müşteriyi elde tutma değeri sunar.

Tüm bu büyüme biçimlerinin genellikle gerekli olduğunu not etmek önemlidir. Ancak bu alanların önceliklendirilmesi veya sıralanması, benzersiz iş gereksinimlerine bağlıdır ve durumdan duruma değişir.

B2B'de pazarlama ve satış odaklı büyüme genellikle müşteri görüşmelerine dayanır. Ayrıca genellikle daha az müşteriye ve daha küçük bir adreslenebilir pazara sahiptirler, bu nedenle müşteri yaşam boyu değerini optimize etmek bir iş zorunluluğu haline gelir.

Ürüne dayalı büyümede, satın alma, elde tutma ve para kazanma baskıları ürünün kendisi için geçerlidir. Bu değişimin bir parçası olarak, sezgi sizi ancak bir yere kadar götürebilir ve deneyler tartışılamaz.

Müşteri görüşmeleri, pazarlama ve satış odaklı büyümedeki bilgi boşluğunu kapatabilirken, ürünün kendisinde değişiklik yaparken doğru verilere, metodolojiye ve deneysel çerçeveye ihtiyacınız vardır.

Kullanıcıları meşgul etme

Bir anlamda, ürüne dayalı büyüme, pazarlamaya karşı kullanıcılarınıza yatırım yapmakla ilgilidir. Bu, ürününüzle etkileşime giren insanları meşgul tutmakla ilgilidir.

Şirketler "kendilerini satabilecek" ürünlere yöneldikçe B2B'deki odak nihayet değişiyor. B2B, belki de "partiye 10 yıl geç kaldı" diye tahminde bulundu Elena, ancak şimdi deney yapmak şart. Deney yapmayanlar bozulmaya karşı daha savunmasızdır çünkü bu onların algı ve gerçeklik arasındaki uçurumu genişletir.

Elena, müşteri görüşmelerinden elde edilen niteliksel geri bildirimin, odadaki en yüksek sesten gelen geri bildirimi aşırı vurgulama eğiliminde olduğunu açıkladı. “En sesli insanlara odaklanıyoruz; Çoğu zaman ileri düzey kullanıcılara odaklanıyoruz çünkü onlar en çok sesliler” diye detaylandırdı. Bu, pazarın çoğunu oluşturan temel kullanım durumu pahasına gerçekleşebilir.

Chris, ürüne dayalı büyümenin ürünü değiştirmeyi ve özelliklerin veya gelişmiş ayarların kullanışlılığını belirlemeyi içerdiğini belirtti. Şirketlerin hipotezleri test etmek, farklı versiyonları karşılaştırmak ve nihayetinde “müşteri için neyin önemli olduğunu” belirlemek için gerçek son kullanıcılardan geri bildirim almasına olanak tanır. Bazen yanıt, sezgilere aykırıdır; bu nedenle, pazara uygunluğu değerlendirmeye çalışırken tahminde bulunmak yeterli bir yöntem değildir.

PLG maliyetleri düşürür ve temel iş ihtiyaçlarını karşılar

Doğru yatırımları yapmak özellikle ekonomik kriz dönemlerinde önemlidir. Neyse ki, ürüne dayalı büyüme, maliyetleri çok çeşitli şekillerde azaltabilir ve temel iş ihtiyaçlarınızı karşılayabilir.

Dijital reklam boşluklarına daha az dolar harcanıyor

Ürüne dayalı büyüme, kısmen uygun maliyetli olduğu için popüler hale geliyor. PLG'ye yatırım yapmak, pahalı ve sıklıkla dalgalanan Google ve sosyal reklam harcamalarını büyümeyi destekleyen araştırma ve geliştirmeye yeniden tahsis etmenize olanak tanır.

Yayın kadansını hızlandırır ve boru hattını yeniden önceliklendirir

Değişim de gereklidir, çünkü birçok şirket için ürün piyasaya çıkış temposu durmuştur. Kazanan özellikleri bulmak ve ürün liderliğindeki büyümeye odaklanmak için aşamalı testler yapmak yerine Chris, "Hiç değeri olmayan çok fazla boşa harcanan teknik borç özelliği boru hattından geçiriliyor" dedi.

Ürün odaklı model, kullanıcı ihtiyaçları ile uyumlu olmayan, düşük değerli birikmiş öğeleri ortadan kaldırır. Ayrıca, sıraya konanları değiştirerek bireysel ve kurumsal verimlilik artar.

Müşteri desteği üzerindeki yük azalır

İyileştirilmiş müşteri deneyimleri, hizmet sorguları ve müşteri desteği için arka uç maliyetlerini azaltabilir. Ürünün kullanımı daha kolay hale gelir ve kullanıcılar “aha” anına ulaştıkça değer hızla çıkarılabilir.

Müşteriler daha fazla harcıyor

Müşteri deneyimini geliştirmek, müşterilerin endüstriler arasında daha fazla harcama yapmasına neden olur. Web seminerinde Chris, Forrester'dan, marjinal kazançların bile büyük müşteri tabanları arasında çarpıldığında önemli bir gelir etkisi olabileceğini gösteren bir tablo sunuyor.

Müşterileri elde tutmak daha kolay

Ayrıca ürüne dayalı büyümeyi üstlenmeyerek müşteri kaybetme riski de vardır. İronik olarak, başarısızlık korkusu deneyi engelleyebilir ve müşteri üründen vazgeçip vazgeçene kadar aynı hataları tekrar tekrar yapmaya yol açabilir.

Kim deneyebilir ve neden yapsınlar?

Bankalar gibi bazı kuruluşlar, deneylerin yasak olduğunu düşünebilir. Ancak deneme, özellikleri veya varyasyonları dahili olarak veya daha küçük alt kümelerle test etmek için daha kontrollü bir yaklaşım olabilir ve ardından daha sonra kullanıcı tabanınıza aşamalı olarak sunum yapılabilir. Chris'e göre bu, "ürün ekibinin geri kalanını sürüm döngüsünde rehin tutmak yerine, dağıtım üzerinde kontrole karşı sürüm üzerinde kontrol sağlar."

Ayrıca kuruluş, artımlı değişiklikler üzerindeki ataletini koruyabilir ve dağıtım maliyetlerini azaltabilir. Bu yaklaşım, pazar uyumu olmayan tek bir sürüme yoğun bir şekilde odaklanıp altı ay sonra yatırımı bırakmaktan çok daha sürdürülebilir.

Odadaki en yüksek rütbeli kişiden tam ve tek tip bir anlaşma veya yönetici kararı istemek, ilkinde orijinal olmayan veya pazara geç çıkan bir ürün yaratmak veya ikincisinde takımın moralini düşürmek gibi zararlı etkilere sahip olabilir. Ne de olsa, önerilen bir ürün üzerinde fikir birliği yeniliği teşvik etmeyecek ve kimse bakış açısının önemli olmadığını duymaktan hoşlanmaz.

Sezgiyi geliştirmek, deneylere rehberlik etmek ve ürün odaklı büyümeyi güçlendirmek için nesnel müşteri verilerini kullanmak çok daha sorumlu ve kapsayıcıdır. Sonuç, rastgele proje gereksinimleri değil, yararlı bir ürün etrafında odaklanan kazanan bir müşteri deneyimidir.

Deneyler nasıl yapılır ve neyin işe yaradığını (ya da yaramadığını) ölçün

Çok işlevli ekipler artık daha derin bir düzeyde deneyler yürütmeye başlıyor. Ürün liderliğindeki büyüme, ekiplerin kullanıcıların ne istediğini ilk seferde (veya en azından daha önce) doğru yapmak yerine tahmin ettiği genişleyen mikro hizmetler ve son kullanıcı tahmin oyunları ile karmaşık mimarilerden uzaklaşmayı temsil eder. Dahili testler veya dar kapsamlı minimum uygulanabilir ürün deneyleri, tüm kullanıcı tabanını etkilemeden müşteri deneyimini optimize edebilir ve şirketler, ürün ölçümleri için temel çizgiler oluşturmak için telemetriyi tanıtabilir.

Chris'in belirttiği gibi, kurumsal katılıktan kurtulmak için, en azından yeni bir sürümün, özelliğin veya ürünün değiştirilmesi gerekenle aynı düzeyde hizmet, kullanılabilirlik ve işlevsellik sağlayıp sağlamadığını belirlemek için denemeye değer. Yeni ve sözde üstün sürümün, kullanıcıların beğendiği bazı işlevleri kaldırmış olması mümkündür. Herhangi bir deneyde başarısızlık son derece öğretici olabilir.

Bazen şirketler, ölçümlerini yükseltmek için büyük bir lansman veya sürüm bekler, ancak olmaz. Bu algı ile gerçeklik arasındaki farkı belirlemek, organizasyonel değişimi ve fikir birliğini yönlendirmek için değerli olabilir. Şirketlerin, başarısızlıkları nasıl ölçeceklerini öğrenmeleri ve sebeplerini belirlemeleri gerekiyor -esas olarak, "nasıl öğrenileceğini öğrenmek". Bu sonuçta daha öngörülebilir kazançlara ve tekrarlanabilir başarılara yol açar.

Deneyler basitleştirmeye, geliştirmeye, yeniden sıralamaya, yeniden yapılandırmaya, eklemeye veya yeniden icat etmeye çalışabilir; optimizasyonlar sürtünmeyi azaltmayı amaçlar; yenilikler potansiyel olarak değeri genişletir.

Web semineri sırasında Elena ve Chris, deneylerle ilgili aşağıdaki kılavuzu sağladı:

Aşağıdaki durumlarda deneme YAPMAYIN:

• Deneme maliyeti çok yüksek.
• Öğrenmeyi toplamak için yeterli veri yok.
• Net bir hipotez yok.
• Test, iş sonuçlarıyla stratejik olarak uyumlu değildir.
• Alınacak hiçbir öğrenme yok.
• Olası bir olumsuzluk yok.

Denemeye karar verdikten sonra şunları unutmayın:

• Güçlü bir hipotezle başlayın (ekiplerin önsezileri olabilir, ancak teste tabi tutulmaları gerekir).
• Çok fazla değişken içeren deneyler oluştururken dikkatli olun.
• Görev için yeterli teknolojik kaynaklara sahip olun ve yerel araçların veri yönetimini bozabileceğinin farkında olun.
• Onay önyargısından kaçının. Bilimde amaç, bir şeyin neden işe yaradığını bulmaktır; İş hayatında, işe yarayan bir şeye dokunmaktan veya bunu yapmanın değerine rağmen açıklamaya daha derine inmekte genellikle tereddüt vardır.
• Değişim yönetiminin öneminin farkına varın.
• Önce deney olacak kültürü oluşturun.

Daha büyük problemleri daha küçük testlere ayırmayı daha somut ve daha kolay hale getirmek için varsayım başına bir deney tasarlamak önemlidir. Bir şirketin ilk aşamalarında düşük bir veri hacmi olabilir ve bu da istatistiksel önemi daha fazla erişilemez hale getirir. Ancak bu bile bir tür deneyi engellemez. Kuruluşlar yine de beta testleri, pilot uygulama yapabilir veya test yöntemlerini buna göre ayarlayabilir. Muhtemelen, neyin yapıştığını görmek için fikirleri değerlendirmek için en uygun zamandır.

Denemeye başlarken

Deneme, müşterilerin doğru özellikleri görmelerini ve sadakat yaratan değer elde etmelerini sağlar ve sonuçta işinizi büyütmenize yardımcı olur. Değer elde etme süresini iyileştiren ve çevik metodolojiyi benimseyen etkili bir sürüm süreci etrafında yöneticileri ve ekipleri meşgul eder ve koordine eder.

Kaynaklarınız varsa, şirketinizde deneye dayalı bir kültür için zemin hazırlamaya değer. Bir ürünü kullanıma sunarken varsayımları güvenle ortadan kaldırırken aynı zamanda dahili bir işbirliği ve hesap verebilirlik ortamını da geliştirebileceksiniz.

Bu özeti beğendiyseniz, tam web seminerini izleyin veya ücretsiz bir Amplitude hesabına kaydolarak ürün liderliğindeki büyüme ve denemeler hakkında daha fazla bilgi edinin .

Web Semineri Soru-Cevap

Web seminerinin ardından, ürün liderliğindeki büyümede denemenin rolünü daha fazla araştırdığımız bir Soru-Cevap oturumu izledi. Cevaplarımızı görmek için okumaya devam edin:

1. Ürün odaklı büyümeyi temel kullanıcılarınızın ötesinde nasıl uygularsınız? Bazı şirketlerin ürünlerini satın alan temel hedef kitleleri vardır. Ürün odaklı büyümeyi yalnızca izleyici veya tüketici olabilecek diğer kişilere nasıl uygularsınız?

Web seminerinde ürün odaklı büyüme hakkında konuştuğumuzda, üç temel hedefe baktık: elde tutma, edinme ve para kazanma. Diğer insanlar ürününüzün tüketicisi olduğunda (ürününüzün sunduğu raporlara veya gösterge tablolarına bakan yöneticiler gibi) ancak ürünü günlük olarak kullanmadığında, bu yine de genel olarak elde tutmanıza yardımcı olur.

Çekirdek kullanıcılarınız ürününüzden çok fazla değer elde eder çünkü bu onların işlerini daha iyi yapmalarına yardımcı olur ve ürününüzü daha yapışkan hale getirir. Ancak, yalnızca bu çekirdek kullanıcıları değil, çevrelerindeki tüm ekosistemi ve ürününüzün benimsemeyi içeriden etkilemek için adım adım iyileştirmeleri nasıl sağlayabileceğini düşünmek önemlidir.

2. Ürün odaklı olup olmadığımızı anlamak için şirketimiz hangi performans veri metriklerine yönelmelidir?

Web seminerinde tartışıldığı gibi Elena, ürün liderliğindeki büyümeye elde tutma, satın alma ve para kazanmanın bir sonucu olarak bakıyor. Ayrıca ürün, pazarlama ve satış fırsatları genelinde bir büyüme matrisine baktı.

Örneğin, satın alma işleminiz ürün odaklıysa, kaç kullanıcının diğer kullanıcıları ürüne davet ettiği gibi ölçümler görürsünüz. Ancak satış odaklıysa, yeni alıcılara ve kullanıcılara yönelik daha fazla sayıda giden etkinliğiniz olur.

Web seminerinin 5:14 dakikalık işareti buna iyi bir genel bakış sunuyor.

3. Deney yapmanın değeri oldukça açıktır, ancak tüm bir organizasyonu deneyi benimsemeye ikna etmek zordur. Bununla nasıl başa çıkılacağına dair herhangi bir tavsiye var mı?

Bunu web seminerinde daha fazla ele aldık, ancak genel temayı belirtmekte fayda var. Kuruluş genelinde ve liderliğe kadar katılım konusunda zorluk yaşıyorsanız, çok daha küçük başlayın. Tek bir ekiple başlayın ve deneyler yapmalarını sağlayın.

İşin püf noktası, bulgularınızı hem iyi hem de kötü olarak paylaşmaktır. Olumlu artışlar ve sonuçlar gösteren iyi sonuçları ve bir özelliği serbest bırakmanın zararlı olacağını gösterenleri (risk azaltılmış) gösterin.

Sonunda, diğer ekipler, gönderdikleri şeyin önemli olduğunu göstermek için bu kadar değerli verileri nasıl elde edebilecekleriyle ilgilenecekler. Sosyal kanıt güçlü bir araçtır!

Daha derinlemesine bir cevap için tekrardaki 45:45 dakikalık işareti kontrol edin.

4. Trafiğin çok daha düşük olduğu B2B ürünleri bağlamında denemeye nasıl yaklaşıyorsunuz?

Bu, birçok şirket için zor bir alandır. Tipik olarak, bu, büyük bir numune boyutu gerektirmeden bir deneyde istatistiksel anlamlılığa ulaşabileceğiniz farklı istatistiksel analizler gerektirecektir. Bazen bunlar daha yönlü olabilir, ancak yine de büyük bir artış görürsünüz. Belki tam olarak gerçek bir istatistik işaretine ulaşamıyorsunuz, ancak iş kararları bağlamında, özelliği serbest bırakmak için yönsel olarak yeterince iyi. Bunu çözmeye yardımcı olacak bazı heyecan verici güncellemelerimiz olduğu için bizi izlemeye devam edin.

5. Bir şeyi doğru veya geçerli bir deney olarak kabul etmek için minimum kaç kullanıcı gerekir?

Bunun için size kesin bir sayı verebileceğimiz basit bir cevap yok. Bu, denemenizin ne kadar büyük bir etki yaratmasını beklediğiniz, sonuçlarınızdan ne kadar emin olmak istediğiniz, hangi yanlış pozitif oranı kabul etmek istediğiniz ve ne tür istatistiksel analiz yapacağınız gibi birkaç faktöre bağlıdır. yürütüyoruz.

Muhtemelen aradığınız şey, örnek boyutlu bir hesap makinesidir. Bu soruya yardımcı olması için ürünümüzde yerleşik bir hesap makinesi var, ancak önerilen bir numune boyutuna ulaşmanıza yardımcı olacak çevrimiçi olarak birçok manuel ve otomatik hesap makinesi var.

6. A/B testlerinin her biri için müşteri geri bildirimini nasıl alırsınız? röportajlar? Geri bildirim formları?

Bu, çoğu şirkette bir ürün yöneticisinin ayırt edici rolüdür ve neyin inşa edileceğine dair geri bildirim birkaç yerden gelir. 1:1 müşteri görüşmeleri veya aramaları olabilir veya satış aramalarından, analist geri bildirimlerinden, pazar anketlerinden veya daha iyisi gerçek müşteri verilerinden gelebilir.

Sonuncusuna kısmen katılıyoruz çünkü bu, insanların Amplitude Analytics kullanmasının büyük bir nedeni. Analitik ürünümüzle, kullanıcıların ürününüz boyunca nasıl hareket ettiklerini, hangi özelliklerle etkileşime geçtiklerini, ürün kullanımının çeşitli aşamalarındaki dönüşüm oranlarını vb. görebilirsiniz. Kullanıcıların ilgisiz kaldığı, vazgeçtiği veya kafasının karıştığı yerleri bulabilirsiniz. . Bunun hangi kullanıcılara olduğunu bileceksiniz, böylece hedeflenen anketler gönderebilir veya bu sorun noktasına geldiklerinde uygulama içi geri bildirimleri tetikleyebilirsiniz.

Deneyimin bu bölümünü daha sorunsuz hale getirmenin birkaç yolunu hızla belirleyebilir ve uygulayabilirsiniz. Yeni deneyimi bir özellik bayrağının arkasına atın ve düzeltmeyi umduğunuz etkileşimde artış sağlayıp sağlamadığını görmek için denemeler yapın. Eğer öyleyse, herkese dağıtın. Olmazsa, zarar vermeden hurdaya çıkarın ve yeni bir şey deneyin.

7. Mevcut kullanıcı havuzuyla denemeler yapmak, verilerin gerçekliğini etkiler mi?

Kesinlikle hem olumlu hem de olumsuz olabilir. Bazı durumlarda, kullanıcılarınıza rahatsız edici gelen bir değişiklik yayınlayabilirsiniz ve onlar sırf yeni bir şey olduğu için onunla etkileşime girmeyi reddedeceklerdir. Diğer durumlarda, "parlak yeni bir nesne" gibi hissettirecek bir değişiklik yayınlarsınız. Daha fazla insan onunla meşgul olacak, ancak etkisi kısa ömürlü olabilir.

Her iki durumda da, yine de değerli bilgiler alacaksınız. Bir şey yeni olduğu için rahatsız ediciyse, şaşırmamaları için kullanıcılara yeni özelliklerin nasıl yumuşak bir şekilde sunulacağına bakmak iyi olabilir. "Parlak yeni nesne" sorunundan şüpheleniyorsanız, insanlar yeni özelliğe alıştıkça efekt boyutunun nasıl normalleştiğini görmek için deneylerinizi daha uzun süre çalıştırmayı düşünebilirsiniz.

Amplitude gibi bir araçla, kohort analizi yoluyla deneydeki kullanıcı grubunu daha yakından keşfedebilirsiniz. Yeni özelliği tekrar tekrar mı kullanıyorlar yoksa “parlak yeni bir nesne” olduğu için yalnızca bir kez mi kullandılar?

8. Açılış sayfası resimlerini, düğme renklerini veya reklam metnini değiştirmek gibi şeylerle, pazarlama dünyasında bir süredir denemeler yapılıyor. Ürün ekiplerini deneyleri benimsemekten alıkoyan nedir?

En basit yanıt, yalnızca farklı olduklarıdır, özellikle de değişikliklerin deneyimde nasıl yapıldığı (açılış sayfası kopyası ve bir üründeki işlevsellik) açısından farklıdır. Bir değişikliğin genel etkisi, ürün üzerinde daha büyük bir tehdide (gerçek veya algılanan) sahip olabilir. Üründeki bir değişiklik hakkında yanlış bir karar verirseniz, bu bir deneme olsa bile, bir kullanıcıyı veya müşteriyi tamamen kaybetme riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Reklam metni konusunda kötü bir karar verirseniz, umduğunuz kadar çok sayıda potansiyel müşteriniz olmaz.

Ancak, üretimdeki bir ürün gibi yüksek riskli ve yüksek getirisi olan bir ortamda, bir deneme yoluyla sunulan kötü özellik kararlarına karşı birkaç kullanıcıyı kaybetmek, herkese sunulan kötü bir özellikle kullanıcılarınızın çoğunu kaybetmekten daha iyidir. . Riskten son derece kaçınırken, yeteneğimizi abartmak yaygın bir durumdur. Denemenin doğası gereği "emin olmadığımız bir şeyi test edeceğiz" gibi gizli bir anlamı vardır ve bir ürün ekibi için emin olmamak korkutucudur.

Daha ayrıntılı bir yanıt için 42:00 dakika civarındaki web semineri tekrarına göz atın.

9. Kullanıcıların size geri bildirim vermesini beklediğiniz için denemelerin çalışması uzun sürdüğünde sorunlarla nasıl başa çıkıyorsunuz?

Burası gerçek bir deneme platformunun yardımcı olabileceği yer çünkü kullanıcıların beğenip beğenmediklerini söylemelerine güvenmiyorsunuz. Bunun yerine, deneyle etkileşime girdikten sonra kullanıcı davranışını izler ve ölçersiniz.

Örneğin, e-ticaret mağazanız için yeni bir ödeme akışını izleyen bir deneme çalıştırdığınızı varsayalım. Yeni ödeme akışındaki kullanıcılar daha hızlı ödeme yapıyor ve daha fazla işlem yapıyorsa, yeni ödeme akışının daha iyi olduğunu bilmek için sözlü veya yazılı geri bildirime ihtiyacınız yoktur. İşte deney ve analitiğin birleşiminin gücü budur.

10. Bir hipotez oluşturmayı ve ifade etmeyi nasıl önerirsiniz? Bir temelle mi başlıyoruz? Bir “iyileştirme” için kriterlerimiz ne olmalıdır?

Ürünümüzde hipotezimizi, etkilemek istediğiniz ürün metriği olarak ifade edilen deney için bir hedef belirlediğiniz ve onu ne kadar etkilemeyi umduğunuzu nispeten yaygın bir şekilde yapılandırırız. Örneğin, "A varyantının kontrole göre ödeme tamamlama oranlarını %8 artıracağına inanıyoruz." Bu, metriğin nasıl performans gösterdiğine ilişkin tarihsel temele sahip olmanızı sağlamak için Amplitude gibi güçlü bir analiz aracının devreye girdiği yerdir. Daha önce nasıl yaptığınızı bilmiyorsanız, yeni deneyimle daha iyi mi yoksa daha kötü mü yaptığınızı bilemezsiniz.

İyileştirmenin nasıl olması gerektiğine gelince, bu büyük ölçüde işinizin bağlamına bağlıdır. Bazı şirketlerin daha yüksek gelir, katılım veya elde tutma gibi anlamlı bir iş sonucu elde etmek için bir metrikte %10-15'lik bir artış görmesi gerekir. Diğer şirketler için (genellikle yüksek düzeyde optimize edilmiş ürünlere ve çok sayıda kullanıcıya sahip olan daha büyük şirketler) büyük ticari sonuçlara sahip olmaları için %1'lik bir artış yeterlidir.

11. Şirketlerin bugünden başlayabilecekleri, sınıfının en iyisi deney araçları önerebilir misiniz?

Bu biraz kendi kendine hizmet edecek çünkü ürün denemeleri için tartışmasız pazarın en iyisi olan sınıfının en iyisi bir deneme platformu olan Amplitude Experiment'i satıyoruz. Ürünümüz, ürün deneylerini tek bir yerde planlayabileceğiniz, yapılandırabileceğiniz, izleyebileceğiniz ve analiz edebileceğiniz hepsi bir arada bir platformda ihtiyacınız olan her şeyi sağlar. Ayrıca, bu deneyleri sunmak ve bunları sizin için otomatik olarak izlemek için tamamen olgun bir özellik yönetim sistemimiz var.

Bunu, sağlam metrik izleme ve deneylerin dışında müşteri davranışına ilişkin derin öngörüler için analitik platformumuzla birleştirirseniz, bu öngörüleri gerçek iş sonuçlarını etkileyen eylemlere nasıl dönüştüreceğinizi bileceksiniz.

12. UI tabanlı olmayan deneylere örnekler verebilir misiniz?

Pek çok insan, pazarlama dünyasında dönüşüm optimizasyonuna odaklanan deneylere aşinadır. Bunlar, kullanıcıların hangisini tercih ettiğini görmek için metin, resim veya renkleri değiştirmeye benziyor. Bunların hepsini Amplitude ile de yapabilirsiniz, ancak biz öncelikli olarak ürün deneyiminde değişiklik yapmaya odaklanıyoruz - ödeme akışlarını, kullanıcı katılımını, gezinme değişikliklerini, uygulama sayfası yapılarını, yapılandırma seçeneklerini ve çok daha fazlasını düşünün. Kullanıcılarınızın işlerini yapmak için ürününüzle nasıl etkileşime girdiğiyle ilgili her şeyi, deneylerle etkileyebilirsiniz.

13. Ürün yöneticileri olarak, bazen üründeki bir değişiklik hakkında altıncı bir his veya içgüdüsel bir his oluştururuz. Aksini söyleyen veriler karşısında bile kendimize içgüdülerimizle hareket etme izni vermeli miyiz?

Veri sadece budur—veri. Verilerin işletmeniz hakkında bilmediği, söylediklerine ne kadar ağırlık verdiğinizi çarpıtabilecek şeyler var. Şirket stratejinizin gittiği yön veya pazarın bir bütün olarak nasıl değiştiği hakkında, şu anda deney verilerinin size söyleyemeyeceği şeyler olabilir.

Tipik olarak, ürün yöneticileri olarak içgüdüsel duygularımız bir şeyden gelir, ancak bunun ne olduğunu sözlü olarak ifade edemeyebiliriz. Karar vermek için deneyleri ve verileri o anda sizin için en anlamlı olan şekilde kullanın. Bazen bu, sonuçlara tamamen eğilmek ve buna dayanarak karar vermek anlamına gelebilir veya biraz farklı bir yöne gitmek anlamına gelebilir, çünkü verilerin size söyleyemeyeceği başka yerlerde zorlayıcı kanıtlarınız olabilir.

14. İlk deneyinize başladıktan sonra tüm programı aşağı doğru bir sarmal halinde gönderebilecek yaygın bir tuzak nedir?

Çoğu durumda, deneme bir şirketin kültürünün yerleşik bir parçası olduğunda, birçok deney başarısız olur. Başka bir deyişle, deneylerin sonuçları size, ürün değişikliğinin görmeyi umduğunuz artışa sahip olmayacağını veya bazı durumlarda tam olarak uygulanması durumunda ürüne zarar vereceğini söyleyecektir.

Çalıştırdığınız ilk deney bu deneylerden biri olursa ve kutlamak için büyük bir kazanç elde edemezseniz, bu işi yapan ekipler için çok moral bozucu olabilir, kodu çıkarın ve ardından onlara yapmamalarını söyleyen verileri görün. serbest bırakma ile ilerleyin. Elena'nın bu kültürü inşa etmek için kritik bir adımın “öğrenmeyi öğrenmek” olduğuna işaret etmesinin sebeplerinden biri de bu. Bu, "başarısız" denemelerde bile kullanıcılarınız hakkında değerli bilgiler ve içgörüler edindiğiniz anlamına gelir.

Hangi özelliklerinizin ürününüze zarar vereceğini ve müşterilerinizin hangilerini seveceğini bilmek arasında seçim yapmak zorunda kaldıysanız, ilkini bilmek daha iyidir. Bu çok büyük bir zihniyet değişimi ve birçokları için rahatsız edici. “Başarısız” bir deneyi kabul etmek ve hatta bunun için çabalamak, bu aşağı doğru sarmalın olmaması açısından sağlıklı ve yardımcı olabilir.

15. Bir şirkette ürüne dayalı büyüme stratejisine kim sahip olmalıdır? Ürün ekibi mi olmalı? Ya da büyüme pazarlama ekibi? Ya da her ikisi de?

Büyüme, bir şirkette herkesin işidir ve birden çok faktör ürüne dayalı büyümeyi başarılı kılabilir. Bunlardan bazıları dönüşüm optimizasyonu ve daha fazla kullanıcının ücretsizden ücretliye veya farkındalıktan denemeye geçmesini sağlamak. Diğer parçalar, insanların onsuz yaşayamayacağı bir rock yıldızı ürününüz olmasını sağlıyor. Nihayetinde, hedeflere uyum sağlamak ve birleşik bir güç olarak, daha güçlü büyüme için elde tutma, edinme ve para kazanmayı nasıl etkilediğinizi anlamakla ilgilidir.

Bunu web seminerinin başlarında ele aldık; ilk 10 dakikaya göz atın.

16. Bu web seminerinin bir kaydı var mı?

Kesinlikle! Kaçırdıysanız veya webinarı iş arkadaşlarınızla paylaşmak istiyorsanız tekrarını izleyebilirsiniz.