Как продуктовая аналитика помогает бизнесу зарабатывать и развиваться

Маркетинг привлекает новых клиентов, а продуктовая аналитика помогает удерживать их. У бизнеса может быть потрясающая реклама и красивый сайт, но мало клиентов. 

Важно понимать поведение пользователей в цифровом пространстве, чтобы знать, почему они закрывают сайт, приложение или сервис. 

Сбор и обработка этой информации и есть продуктовая аналитика. Рассказываем подробнее, как она влияет на бизнес и прибыль. 

Что такое продуктовая аналитика 

Продуктовая аналитика — это изучение взаимодействии пользователей с продуктом в цифровой экосистеме (сайтах, приложениях, сервисах). Зная онлайн-поведение потенциальных клиентов, можно внедрить решения, чтобы продукт стал более привлекательным и желанным. 

Например, вы владелец сервиса доставки еды. В приложении 80% пользователей заполняют корзину, но в итоге ничего не заказывают. Аналитик видит, что клиенты «спотыкаются», когда в конце высвечивается стоимость доставки. 

Вы делаете доставку «бесплатной», но чуть увеличиваете цену товаров, и продажи растут. Так и работает продуктовая аналитика. Она показывает точки роста бизнеса, то есть возможности для увеличения прибыли.

Из чего состоит продуктовая аналитика

Продуктовая аналитика включает четыре этапа: 

Сбор данных. С помощью различных цифровых инструментов аналитик наблюдает за поведением пользователей и состоянием продукта, собирает метрики. Это непрерывный процесс, постоянный мониторинг, при котором подсвечиваются точки роста бизнеса. 

Анализ данных. Найденные «аномалии», например, отказ от покупки на стадии оформления доставки, команда берет в работу. Она начинает предполагать, почему упали метрики и как можно доработать сайт или продукт, чтобы повысить показатели. Команда формирует гипотезы для решения проблемы. 

A/B-тестирование. Это проверка нескольких гипотез. Не гадаем, какой офер или кнопка лучше, а делим трафик и смотрим, какой вариант принесет больше денег. Например, чуть меняем интерфейс приложения и тестируем вариант на 10% пользователей. 

После эксперимента команда с помощью математических алгоритмов анализирует, какой вариант интерфейса лучше удерживает клиентов.

Реализация. После тестирования команда считает, сколько потребуется денег на внедрения решения и какую потенциальную прибыль или рост показателей это принесет. Не всегда какие-то изменения в продукте стоят того. 

В целом продуктовая аналитика позволяет управлять жизненным циклом клиента. Она помогает убрать ненужное и найти тот самый момент или действие, после которого пользователь совершает покупку. 

Зачем нужна продуктовая аналитика

Если вы не знаете, на каком шаге воронки пользователь «спотыкается» и уходит — вы не управляете бизнесом. Вы просто надеетесь на чудо. 

Для сохранения и развития бизнеса важно признавать свои ошибки и исправлять их как можно раньше. Для этого и нужна продуктовая аналитика. 

Предпринимателю она позволять выполнить минимум три задачи: 

1. Удержать клиентов. Привлечь новую аудиторию обычно дороже, чем сохранить старую. Продуктовая аналитика покажет слабые места воронки продаж, через которые утекают деньги.
2. Сэкономить бюджет. Даже если доработка продукта или новая функция сайта кажутся классными, не факт, что это принесет прибыль. Продуктовая позволяет не создавать то, что покупателям не нужно. 
3. Видеть варианты монетизации и точки роста бизнеса. Постоянно анализируя поведение клиентов, можно его предугадывать и подстраиваться под запросы пользователей. Мы решаем дополнительные задачи людей за деньги, что повышает доход. 

Продуктовая аналитика — это страховка не только для ваших, но и сторонних инвестиций. Инвесторы не ведутся на «красивые презентации», они покупают контролируемые метрики. 

Как ИИ используют в продуктовой аналитике

Искусственный интеллект позволяет автоматизировать многие процессы в бизнесе и создать персональный подход к пользователям. 

Примеры того, как крупные компании используют ИИ в продуктовой аналитике

Netflix персонализирует контент. Платформа отслеживает, что нравится пользователям и предсказывает, что им может еще понравиться. 

Amazon оптимизирует цепочки поставок. Команда аналитиков учитывает поведение покупателей, историю покупок и сезонные тренды, поэтому четко прогнозирует рост спроса, чтобы менеджеры вовремя пополняли запасы товаров. 

Zara гибко управляет производством. Сайты магазинов видят продажи в реальном времени, модные тенденции и предпочтения покупателей. ИИ предвидит рост и спад спроса, поэтому компания быстро реагирует на изменения на рынке. 

Например, уменьшает излишки производства, вовремя пополняет запасы и сокращает время доставки товара. Команда сразу реагирует на «быструю моду»: успевает выпустить и продать хайповый продукт, пока это актуально. 

Автоматизация и искусственный интеллект позволяют лучше понимать поведение пользователей и оптимизировать продуктовые стратегии. В результате клиенты остаются с компаниями, что приводит к коммерческому успеху. 

Частые ошибки при внедрении продуктовой аналитики

Красивые цифры в отчетах, графиках и таблицах могут ничего не говорить о продукте и потребителях. Сбор и анализ данных для галочки может стать дырой для бюджета. Разберем, почему так происходит. 

Какие ошибки чаще всего специалисты допускают в продуктовой аналитике:

Клиентов не сегментируют. В бизнесе получить данные «в среднем по больнице» можно, но не очень нужно. Например, в онлайн-магазине цветов одним клиентам важны скидки, другим — скорость доставки, третьим — дополнительные услуги. У них разные требования к продукту, поэтому нужно тестировать разные предложения для разных сегментов пользователей. 

Данные собирают, но не используют. Например, аналитик видит, что клиенты в приложении оформляют доставку, а на сайтах — лишь 30%, но команда с этим ничего не делает. Возможно, там большая форма для заполнения или не работает кнопка с веб-версии. Проблему вычислили, но не решают. 

Путают корреляцию и причинно-следственную связь. При корреляции два показателя одновременно меняются, но могут быть не связаны друг с другом. Не всегда между показателями есть прямая связь. 

Отказываются от тестирования. Классная идея в голове может разбиться о реальность. Иногда новая фича клиентам ничего не даст, а бизнес потеряет деньги. Любое решение должно проходить путь: гипотеза — тестирование — реализация. 

Коротко о продуктовой аналитике

Продуктовая аналитика изучает поведение пользователей в цифровых продуктах, что в результате помогает бизнесу удерживать клиентов и расти за счет данных. Она показывает, на каких этапах пользователи уходят с сайта, сервиса или приложения. 

Это позволяет находить точки роста и принимать эффективные решения через точные данные, а не интуицию. 

Предпринимателям продуктовая аналитика нужна, чтобы удерживать аудиторию, экономить бюджет и увеличивать доход. Ее делают командой, а в последние годы дополнительно применяют ИИ для персонализации и прогнозов. 

Однако без правильного сбора, анализа и использования данных аналитика превращается в бесполезные отчеты.