Почему так важна продуктовая аналитика, как интегрировать UX-исследования в рабочие процессы компании, какими методами и инструментами пользуются сегодня ведущие бренды? Эти и другие вопросы, связанные с аналитикой поведения пользователей, рассмотрели на онлайн-конференции UX-Марафон #25, состоявшейся в октябре 2021 года. Предлагаем вашему вниманию конспекты двух выступлений экспертов. Узнать больше и получить доступ к видеозаписям всех докладов можно на странице конференции.
Как понять, чего хочет пользователь
Алексей Бородкин, Product Lead в компании Ozon, выступил на конференции с докладом «Чего хочет пользователь: как убедиться, что ваш продукт будет кому-то нужен».
Пользователю от продукта нужны всего три вещи:
- чтобы было полезно (ценность продукта);
- чтобы было удобно (удобство пользования продуктом);
- чтобы было интересно (в продукте должен присутствовать определенный fun factor, или «душа»).
В условиях монополии вполне достаточно уделять внимание только первой составляющей. На развивающемся рынке помимо этого необходимо заботиться об удобстве пользования. Однако на высококонкурентном рынке и этого будет уже недостаточно. Единственный способ выигрывать в условиях высококонкурентного рынка – «прокачивать» душу продукта.
Чтобы не вкладывать время и ресурсы в стартап, который в результате окажется просто не нужен пользователю, развитие продукта необходимо строить в рамках HADI-цикла:
- H (hypothesis) – ставим гипотезу;
- A (actions) – реализуем гипотезу;
- D (data) – получаем данные;
- I (insights) – интерпретируем полученные данные.
При этом интерпретация данных, завершающая HADI-цикл, может стать исходной точкой для нового цикла исследований. Например, представим, что мы попытались ввести в службе такси детский тариф, но идея не зашла. Однако анализируя, почему именно эта идея оказалась невостребованной, мы можем обнаружить материал для новых гипотез.
Планируя исследование, мы всегда выбираем между количественными и качественными исследованиями. У каждой из этих групп исследований есть свои плюсы, минусы и сфера применения.
В частности, количественные исследования хороши тем, что обладают статистической значимостью, хорошо демонстрируют преобладающие тенденции и дают возможность проверять гипотезы. Однако они достаточно сложны в проведении, требуют серьезного подхода и применения методов математической статистики. Даже небольшая ошибка, допущенная при проведении количественного исследования, может привести к неправильным выводам.
Еще один серьезный недостаток количественных исследований – то, что они не отвечают на вопрос «Почему?». Ответ на этот вопрос могут дать только качественные исследования. Они не обладают статистической значимостью и не подходят для проверки гипотез, зато позволяют понять причины происходящих событий и сформулировать новые гипотезы. Поэтому проводить качественные исследования необходимо постоянно, и начинать их желательно как можно раньше, тем более, что они отличаются от количественных относительно низким порогом входа – самые первые качественные исследования можно делать практически «на коленке».
При запуске нового продукта необходимо начинать с ценностных исследований.
Главные правила стратегического исследования:
- мыслить гипотезами;
- помнить, что проверять стратегические гипотезы сложнее всего;
- помнить, что стратегические решения без исследований – путь в могилу.
На этапе решений мы проверяем удобство пользования продуктом. Что касается души продукта, то проверить ее можно только со временем по таким косвенным показателям, как LTV, виральность и ретеншн. NPS (индекс потребительской лояльности) – не самый подходящий инструмент для оценки души продукта, но его можно использовать, если нет альтернативы.
Глобальные правила исследования от Алексея Бородкина:
- Матстат – это кровь, эмпатия – хлеб. В количественных исследованиях цена ошибки слишком высока, поэтому самое главное здесь – корректное использование методов математической статистики. В качественных исследованиях самое главное – эмпатия.
- Вовлечение команды. Исследования – это не привилегия избранных специалистов. Подключайте к исследованиям всех членов команды.
- Не стесняться простых исследований, не бояться сложных. Не нужно стесняться простоты исследований «на коленке». Для того, чтобы просто пообщаться с пользователем, не нужно больших расходов или усилий, но результаты от этого менее ценными не становятся.
Аналитика в большом продукте
Анастасия Ермолаева, специалист по исследованию пользовательского опыта (Контур), рассказала, как аналитика помогает продукту и команде, как выстроить систему сбора данных внутри продукта и что делать, когда данных много, а вас – нет. Также Анастасия поделилась особенностями подхода к разработке новых фич и поддержания действующих.
Анастасия работает с продуктом «Экстерн» – сервисом для сдачи отчетности юрлицами. Продукту уже 20 лет, его основные особенности:
- сложная система;
- много конкурентов;
- высокая цена ошибки (через «Экстерн» сдается много регламентной отчетности).
Чтобы снизить риск, в команде выработали свои правила «техники безопасности»:
- не выпускать обновления в последние дни отчетности;
- не релизить по пятницам.
Аналитика помогает команде «Экстерна»:
1. Определять потребности не только из общения с пользователями:
- понимать, в каком направлении развивать фичу;
- находить узкие места и точки роста в продукте.
2. Оценивать масштаб проблемы:
- приоритизировать задачи.
3. Формировать выборку для исследования или эксперимента.
4. Выпускать фичи с учетом всего продукта (взаимодействие разных частей сервиса между собой).
5. Держать руку на пульсе – отслеживать и предотвращать факапы.
6. Измерять.
Проблемы (почву для гипотез и предположений) находят в следующих каналах:
- интервью, ЮТ, общение с пользователями, ежеквартальные опросы;
- ОС в сервисе;
- данные продукта;
- техническая поддержка;
- маркетинг и продажи;
- законодательство;
- конкуренты.
Вот как, к примеру, организована работа с обращения от пользователей через техподдержку. На каждой странице продукта есть форма обратной связи. По умолчанию обратная связь уходит в техподдержку, но периодически исследователи анализируют ее с помощью внутреннего продукта Feedback aggregator.
Кроме того, ежеквартально проводятся опросы пользователей. Ответы разбиваются по сегментам:
- корпоративный;
- обслуживающий;
- массовый.
Чтобы понять, как пользователи используют продукт, данные о поведении пользователей отправляют в ClickHouse, где есть возможность разбирать пользовательские сессии: кто, когда и что делал.
Фичи подключают очень аккуратно, с использованием фича-флагов, которые позволяют включить или выключить фичу определенным пользователям.
После релиза следят за алертами, обращая внимание на отказы по определенным отчетам или аномальный рост обращений в техподдержку по тем или иным темам. Позднее, когда изменения в продукт по итогам обращений внесены, обязательно замеряют результаты, чтобы понять, насколько полезны были эти изменения.
Например, в какой-то момент пользователям было не ясно, как добавлять в программу организации в «Экстерне». Чтобы решить эту проблему, в продукте сделали подсказки и онбординг. В результате количество обращений по этой теме заметно снизилось:
Мы представили краткие конспекты двух из восьми выступлений на онлайн-конференции UX-Марафон #25 | Аналитика поведения пользователей.