Du byggde en produkt. 1 000 personer registrerade sig. Men du vet inte om de förstår hur den används. Du vet inte vilka funktioner de klickar på. Du vet inte var de fastnar. Det svarar produktanalys på. Den följer varje interaktion som en användare har med din produkt, så att du förstår vad de gör och när de slutar.
Produktanalys skiljer sig från webbplatsanalys. Webbplatsanalys mäter trafik och konverteringar. Produktanalys mäter vad människor gör inne i din produkt efter att de har kommit dit. Den här artikeln går igenom vad produktanalys mäter, varför den spelar roll när du bygger produkter som folk faktiskt använder och hur du agerar på det du lär dig.
Produktanalys följer användarnas interaktioner inne i din produkt. Ett klick på en knapp. Ett inskickat formulär. En visad sida. En använd funktion. Varje handling är en händelse. När du samlar tusentals händelser från tusentals användare ser du mönster: vilka funktioner som används, vilka som ignoreras och var folk blir frustrerade och slutar.
Produktanalys är skillnaden mellan att gissa hur folk använder din produkt och att veta. Du kanske tror att dina användare älskar funktion X. Men datan visar att 90 procent av användarna aldrig klickar på den. Det är ett glapp mellan antagande och verklighet.
Vad produktanalys faktiskt mäter
Produktanalys följer användarinteraktioner inne i din produkt. Varje handling är data: klick, inskickade formulär, sidvisningar, funktionsanvändning, tid som läggs på varje skärm, var användare fastnar och vilka vägar de tar genom din produkt.
Till skillnad från webbplatsanalys, som mäter trafik och allmänt beteende, zoomar produktanalys in på upplevelsen inne i din produkt. Webbplatsanalys säger "500 personer besökte." Produktanalys säger "300 av de 500 registrerade sig, 150 slutförde introduktionen, 80 använde kärnfunktionen och 50 kom tillbaka nästa vecka."
AARRR-modellen för produktmått
Fem mått spelar störst roll för varje produkt. Se dem som piratmåtten (AARRR): förvärv, aktivering, engagemang, retention och intäktsgenerering.
Förvärv: Hur många nya användare registrerar sig? Det visar om din marknadsföring fungerar.
Aktivering: Av dem som registrerade sig, hur många använde faktiskt din kärnfunktion? Det visar om din introduktion fungerar.
Engagemang: Hur ofta använder användare din produkt? Dagligen, varje vecka, varje månad? Det visar hur klibbig din produkt är.
Retention: Av användarna som var engagerade förra månaden, hur många kom tillbaka den här månaden? Det visar om användarna värdesätter det du byggt.
Intäktsgenerering: Hur mycket intäkter genererar varje användare? Det visar om din affärsmodell fungerar.
Tillsammans visar de fem hela bilden av en frisk produkt.
Viktiga mått i produktanalys att följa
Dagligen aktiva användare (DAU) och månatligen aktiva användare (MAU): Hur många använder din produkt varje dag och varje månad? Ett högt DAU betyder att folk kommer tillbaka gång på gång. Förhållandet DAU/MAU visar klibbighet: om 50 procent av dina månatliga användare är aktiva dagligen är din produkt klibbig.
Aktiveringsgrad: Av användarna som registrerade sig, hur många procent slutförde sin första meningsfulla handling (tittade på din handledning, skapade ett projekt, bjöd in en vän)? Låg aktivering betyder att din introduktion inte fungerar.
Funktionsanvändning: Hur många procent av användarna använder faktiskt din kärnfunktion? Om 60 procent registrerar sig men bara 20 procent använder huvudfunktionen har du ett användningsproblem, inte ett marknadsföringsproblem.
Sessionslängd: Hur länge stannar en genomsnittlig användare i din produkt per session? Långa sessioner betyder engagemang. Korta sessioner betyder att något är fel.
Sidor per session: Hur många skärmar besöker en användare innan hen lämnar? Om hen besöker en sida och lämnar utforskar hen inte. Om hen besöker tio är hen engagerad.
Kundbortfall (churn): Hur många procent av användarna slutar använda din produkt varje månad? Ett månatligt bortfall på 5 procent betyder att 95 procent av förra månadens användare kom tillbaka. Ett bortfall på 30 procent betyder att du förlorar kunder snabbt.
Så följer du produktmått i praktiken
Du behöver händelsespårning. Skapa händelser för de handlingar som spelar roll: användaren registrerar sig (förvärvshändelse), användaren skapar sitt första projekt (aktiveringshändelse), användaren bjuder in en annan användare (engagemangshändelse), användaren loggar in igen nästa vecka (retentionshändelse).
De flesta analysverktyg låter dig följa egna händelser. Google Analytics, produktanalysplattformar och WEMASYs analys stöder alla händelser. Dokumentera vilka händelser som spelar roll för ditt företag, skapa dem och låt datan flöda.
Det viktiga är att vara specifik. Följ inte bara "användaren är aktiv." Följ "användaren slutförde sin första uppgift" eller "användaren bjöd in en teammedlem" eller "användaren tittade på handledningen." Specifika händelser berättar historien. Vaga händelser berättar ingenting.
Därför visar segment den verkliga historien
Din totala aktiveringsgrad är 40 procent. Det låter okej tills du delar upp den: användare från organisk sökning aktiveras till 60 procent, användare från annonser till 15 procent. Nu ser du den verkliga historien: dina annonser lockar fel personer, eller så förklarar din landningssida för annonser inte tydligt vad din produkt är.
Segmentera dina användare efter källa, enhet, geografi och första beteende. Segmentet som aktiveras bra visar vilka budskap som fungerar. Segmentet som inte gör det visar vad som behöver åtgärdas.
Skillnaden mellan produktanalys och webbplatsanalys
Webbplatsanalys visar att 1 000 personer besökte webbplatsen. Produktanalys visar att 100 registrerade sig och 20 använder produkten varje dag. Webbplatsanalys är toppen av tratten. Produktanalys är vad som händer inne i tratten. Du behöver båda för att förstå tillväxt.
Vanliga frågor
Vad är skillnaden mellan produktanalys och webbanalys?
Webbanalys mäter vad som händer på din webbplats: trafik, sidvisningar, konverteringar. Produktanalys mäter vad som händer inne i din produkt efter att någon har registrerat sig: funktionsanvändning, engagemang, retention. Webbanalys är porten. Produktanalys är upplevelsen innanför. Med WEMASYs webbplatsbyggare kan du ställa in det direkt på din webbplats.
Hur länge ska jag vänta innan jag mäter produktmått?
Minst 30 dagar. Användare behöver tid för att upptäcka funktioner och återvända för upprepad användning. Mått efter en vecka är för tidigt. Mått efter en månad visar varaktigt beteende. Vänta 60 dagar om du vill mäta retention tillförlitligt.
Vad är ett bra DAU/MAU-förhållande?
Det beror på produkttypen. En social app kan ha som mål 40 till 50 procent DAU/MAU. Ett projektverktyg kan ha 20 till 30 procent. Ett rapportverktyg kan ha 5 till 10 procent. Jämför med liknande produkter, inte mellan kategorier.
Hur vet jag om ett mått är viktigt att följa?
Fråga: hänger det här måttet direkt ihop med mitt affärsmål? Om ditt mål är återkommande intäkter spelar bortfall roll. Om ditt mål är tillväxt spelar aktiveringsgrad roll. Om ditt mål är engagemang spelar DAU/MAU roll. Följ mått som stämmer med det du försöker uppnå.
Kan jag förbättra ett mått utan att förstå varför det är lågt?
Nej. Om aktiveringen är låg på 20 procent behöver du veta varför. Är användarna förvirrade av gränssnittet? Förstår de inte värdet? Stöter de på buggar? Att åtgärda fel problem slösar tid. Diagnostisera innan du optimerar.
Vad gör jag om min produktanalys strider mot återkopplingen från kundsupporten?
Din data visar att användare inte använder funktion X. Men ditt supportteam säger att kunderna älskar den. Båda kan stämma: högljudda kunder älskar den, men de flesta användare upptäcker den inte ens. Datan visar majoritetens mönster. Lyssna på både data och kunder.