Zrozumienie, w jaki sposób odwiedzający i klienci korzystają z Twojego produktu, jest krytyczne dla cyklu rozwoju produktu opartego na informacji zwrotnej i oto jak zaczęliśmy w Typito z pomocą analityki Heap.
Gdy zaczynasz budować produkt, jedną z najtrudniejszych decyzji we wczesnych dniach jest decyzja dotycząca ziarnistości konfiguracji analityki. Jakie zdarzenia i punkty danych są rejestrowane i jak szczegółowe powinny być? Co ma sens, a co nie? Liczba tych pytań, które napotkasz, może cię przytłoczyć i zaprowadzić do króliczej nory i niezmiennie odciągnąć twoją uwagę od ważnej części – rozmów z klientami i budowania produktu.
To nie jest hipotetyczna opowieść ostrzegawcza. To była moja historia jako założyciela Typito i to też po spędzeniu 5 lat na budowaniu i zarządzaniu produktami w branżach takich jak gry społecznościowe i opieka zdrowotna, które są silnie napędzane metrykami. Po rozmowach z wieloma innymi założycielami, oto czego się nauczyłem: albo nie doceniasz wartości metryk produktu w ciągu pierwszego roku i kończysz nie wiedząc, co się dzieje, albo spędzasz dużo czasu na kłótniach z samym sobą i swoim zespołem na temat tego, co należy rejestrować i jak to jest istotne – tak jak ja spędziłem kilka pierwszych dni w Typito. Patrząc wstecz, oto co moim zdaniem powinieneś zrozumieć na temat metryk w startupach na wczesnym etapie rozwoju:
Metryki są super ważne od pierwszego dnia w twoim startupie, ale upewnij się, że śledzisz tylko najważniejsze działania użytkownika (3 działania w naszym przypadku), aby uniknąć wessania w króliczą norę metryk. Reszta twojego szkieletu analitycznego powinna być budowana w sposób przyrostowy, podyktowany retrospekcją lub zdolnością do spojrzenia wstecz na to, jak pewne wydarzenia nabrały kształtu, bez martwienia się o nie w czasie budowania.
I tu właśnie Heap Analytics pięknie pasuje. To nasze ulubione oprogramowanie analityczne na rynku, które pozwala na prowadzenie analityki retroaktywnej – to znaczy, że poza trzema głównymi metrykami, możesz wnioskować na podstawie aktywności użytkowników w produkcie, która jest rejestrowana retroaktywnie przez Heap – czy to wizyty na stronie, lejki, a nawet kliknięcia przycisków. Więcej o tym wkrótce!
Nasz pierwszy wykres i lejek: Pierwsze 90 dni przy użyciu Heap
Aby dać trochę kontekstu, Typito to narzędzie do projektowania wideo używane przez 85000+ marketerów i agencji marketingowych do tworzenia profesjonalnych filmów online. Jest on zbudowany na 2 podstawowych hipotezach:
1. niebotyczny trend konsumpcji wideo, który widzimy teraz, będzie wkrótce śledzony przez miliony firm przyjmujących wideo w ciągu najbliższych kilku lat jako format treści w Internecie.
2. projektowanie wideo jest procesem twórczym, a najlepsze filmy wideo doceniane przez świat zostały stworzone przez wspaniałych gawędziarzy. Jeśli mamy odnieść sukces jako produkt, który umożliwia tworzenie niesamowitych filmów, musi zacząć od zapewnienia użytkownikom swobody twórczej w projektowaniu filmów w sposób, jaki sobie wymyślą.
Kiedy w końcu wydostaliśmy wersję beta Typito do końca marca 2017 r., postanowiliśmy zarejestrować 3 działania w produkcie:
- Użytkownik rejestruje się przy użyciu adresu e-mail
- Użytkownik tworzy projekt wideo
- Użytkownik eksportuje projekt wideo
Uwaga: Tutaj jest artykuł o tym, jak możesz logować niestandardowe zdarzenia na Heap. Zajęłoby nam mniej niż godzinę, aby wprowadzić wszystkie trzy metryki na żywo, dzięki szczegółowej dokumentacji zespołu Heap.
Jak widać, jedyne punkty danych, o które się martwiliśmy, koncentrowały się na tym, czy użytkownicy znajdowali wartość używając na wpół ugotowanej wersji (czytaj Beta) Typito. Dla nas, wartość była z grubsza wskazana przez użytkowników podejmujących ból, aby zarejestrować się, stworzyć projekt i wyeksportować wideo za pomocą narzędzia. Poniższy wykres na Heap pokazuje, jak użytkownicy zaczęli natknąć się na Typito jako usługę i zaczęli tworzyć filmy.
Możesz również wyraźnie zobaczyć, jak popełniliśmy błąd, nie logując dokładnie rejestracji użytkownika jako działania przez pierwsze 2 miesiące. Nauczyliśmy się trudnej lekcji dość wcześnie:
Testowanie oprzyrządowania lub procesu logowania danych jest jednym z najbardziej krytycznych, ale niedocenianych zadań, gdy rozwijasz swój produkt. Więc loguj mniej i loguj je doskonale, gdy zaczynasz.
Z narzędziem takim jak Heap, logowanie podstawowych działań produktu nie powinno zająć więcej niż godzinę, a testowanie ich może być zakończone w ciągu pół dnia, jeśli masz aktywny ruch na swojej stronie.
Kolejnym oczywistym krokiem dla nas było dowiedzieć się, jak kształtuje się podróż użytkownika. Aby wyjaśnić to w prostszych słowach: wiedzieliśmy, że nasi użytkownicy zazwyczaj przechodzą przez kolejne kroki: użytkownik rejestruje się -> tworzy projekt -> eksportuje projekt. Więc to miało sens dla nas, aby dowiedzieć się, jak ten lejek wyglądał we wczesnych dniach uruchomienia Typito. Teraz, dzięki instrumentacyjnej wpadce, którą popełniliśmy podczas logowania zdarzenia „user signs up”, mogliśmy spojrzeć na lejek tylko od czerwca 2017, kiedy zaczęliśmy mieć wszystkie trzy punkty danych na Heap.
Ten lejek stworzony na Heap dał nam proste zrozumienie tego, jak użytkownicy przechodzili przez sekwencję kluczowych działań w produkcie w tym czasie. Nie mieliśmy benchmarków, z którymi moglibyśmy to porównać, ani nie spędziliśmy całych dni nad tym, jak poprawić ten lejek w tamtym czasie – produkt był wtedy w połowie wspierany. Chcieliśmy po prostu wiedzieć, co się dzieje, a Heap łatwo dał nam odpowiedź. Z mojego doświadczenia wynika, że istnieje nieunikniona luka czasowa pomiędzy tym, kiedy się czegoś nauczysz, a tym, jak zdecydujesz się na to zadziałać. Więc najlepiej jest uczyć się najwcześniej :).
Uwaga: Tutaj są artykuły o tym, jak skonfigurować wykres i lejek na Heap. Te reprezentacje danych pomogą ci zrozumieć, jak zestaw działań jest wykonywany w twoim produkcie niezależnie lub sekwencyjnie.
Jak analiza retroaktywna na Heap pomogła nam
Jak wyjaśniłem w poprzedniej sekcji, zaczęliśmy nasze oprzyrządowanie na Heap z filozofią „mniej znaczy więcej”. Jednym z powodów, dla których byliśmy przekonani do takiego podejścia jest obietnica Heap’a, że pokaże nam dane, których nigdy nie zamierzaliśmy rejestrować w pierwszej kolejności. Dowiedzmy się więcej o głównej USP Heap, która umożliwia założycielom, marketerom i właścicielom produktów: Retroactive Analysis.
Kiedy dodajesz snippet JS Heap na danej stronie swojej witryny lub aplikacji internetowej, zasadniczo rejestruje on wszystkie możliwe działania, które użytkownik podejmuje na stronie, w tym odsłony strony, kliknięcia w elementy interaktywne, takie jak przyciski (oparte na selektorze CSS), przesłanie formularza, zmiana stanu w elementach (oparta na selektorze CSS) lub rozpoczęcie sesji. Zasadniczo obejmuje to większość akcji, które dzieją się po stronie klienta, czyli Twojej aplikacji załadowanej do przeglądarki. W większości aplikacji webowych, zdarzenia te będą dokładnie obrazowały akcję podjętą przez użytkownika (np. obejrzenie strony z ceną) lub w najgorszym przypadku mogą być obiecującym proxy dla akcji podjętej przez użytkownika (np. kliknięcie na przycisk „Pobierz film” jest proxy dla zdarzenia, kiedy użytkownik pobrał film). Teraz, gdy przedstawiłem Ci kontekst tego, co Heap robi po stronie klienta, pozwól mi wyjaśnić, jak analiza retroaktywna pomaga Ci na przykładzie z naszej podróży:
Co jeśli chcę wiedzieć, jak radzi sobie strona docelowa Typito?
Recap: Cofnijmy się do końca czerwca 2017 roku, kiedy to właśnie minęły 3 miesiące od uruchomienia bety Typito, a my zalogowaliśmy tylko 3 zdarzenia niestandardowe. Na początku czerwca zdajemy sobie sprawę, że jedno z tych 3 zdarzeń nie zostało poprawnie zalogowane i naprawiamy je. Minęło już 30 dni od tej poprawki i teraz chcesz wiedzieć jak radzi sobie Twój landing page.
Zaczynam od spisania 10 działań użytkownika na stronie docelowej, które mogą mi pomóc w ilościowym określeniu jak radzi sobie strona docelowa. Z tego zawężam się do 3 ważnych działań:
1. Użytkownik odwiedza stronę docelową (https://typito.com/create)
2. Użytkownik klika na przycisk „Get Started” (podstawowe wezwanie do działania w celu zapisania się)
3. Użytkownik zapisuje się na Typito (już zalogowany przy użyciu niestandardowych zdarzeń na Heap)
Teraz, ponieważ Heap już przechowuje aktywność użytkownika, taką jak odsłony strony i kliknięcia przycisków, muszę tylko iść dalej i zdefiniować odpowiednie zdarzenia oparte na odwiedzonej stronie lub klikniętym selektorze CSS. Możesz znaleźć więcej szczegółów o tym jak zdefiniować te zdarzenia tutaj.
Aby uzyskać selektor CSS dla przycisku „Get Started” na stronie docelowej, Heap dostarcza mi łatwy w użyciu Event Visualiser.
Dla odniesienia, oto jak użyłem Event Visualiser do zdefiniowania zdarzenia dla kliknięcia przycisku „Get Started” na stronie docelowej:
Więc w kilka minut, Definiuję zdarzenia i dostaję się do kontroli konwersji dziejącej się na mojej stronie docelowej bez ręcznego rejestrowania 2 z tych 3 zdarzeń, kiedy zacząłem używać snippetu Heap JS na moich stronach aplikacji internetowych. Jak niesamowite jest to? 🙂
Od czasów beta Typito, stwierdziliśmy, że super łatwo jest używać Heap do analizowania zachowań użytkowników na różnych etapach: akwizycji, aktywacji, retencji, poleceń i przychodów (framework AARRR). W rzeczywistości, kilka miesięcy temu Heap wymyślił sekcję na dashboardzie o nazwie „Sugerowane raporty”, która pomaga Ci odpowiedzieć na ważne pytania dotyczące Twojego biznesu poprzez połączenie Twoich zapytań z metrykami wykorzystującymi analizę kohortową, ocenę lejka itp. Oto więcej na temat Sugerowanych Raportów.
Dla startupu we wczesnej fazie rozwoju, który chce zrozumieć, co dzieje się w tych pierwszych dniach po uruchomieniu, Zdecydowanie polecam korzystanie z pakietu analitycznego innego niż Google Analytics (który jest świetnym produktem do analizy odsłon i innych punktów danych związanych ze stroną internetową / blogiem / ecommerce z prostym zachowaniem transakcyjnym, ale nie jest zbudowany do rejestrowania przepływów użytkowników). Ze wszystkich produktów w tej kategorii, I’d any day sugerują, aby dać Heap analityki spróbować po prostu ze względu na wartość jego retroaktywnej analizy przynosi na stole – zmniejszenie zmęczenie decyzji i czas, który inaczej spędzić dowiedzieć się, co do dziennika i co nie do dziennika. Mam nadzieję, że ten artykuł dał szybką perspektywę na temat tego, jak przejść do analizy danych jako startup we wczesnej fazie rozwoju.
Mam nadzieję, że wkrótce napiszemy o tym, jak używamy Heap teraz (ponad 2 lata od tych początkowych dni). Proszę podzielcie się swoimi przemyśleniami na temat narzędzi, których używaliście do analizy przepływu użytkowników i doświadczeń w aplikacji – czekamy na informacje! 🙂
Ta historia została pierwotnie opublikowana na blogu Typito.