Аналитика для создания великолепных продуктов и услуг

Вы купили классные беспроводные наушники. У них глубокий звук, удобная форма, есть функция шумоподавления и насадки разных размеров. Но оказалось, что у них нет функции переключения треков через сам наушник! ☹ Боль от необходимости доставать телефон, каждый раз, когда нужно переключить трек (на тренировке и на прогулке зимой) портит впечатление от покупки. Знакомая ситуация?

Сегодня разбираем, как при помощи аналитики создавать продукты, приложения или услуги, которые максимально отвечают потребностям юзеров.

Вы можете воспользоваться отдельными инструментами из этого списка, но самый полный и точный результат будет если пройти через все пункты.

Про анализ поведения потребителей будет внизу статьи.
А начинаем с социологических методов:

Общаемся с экспертом из области (маркетолог, директор, владелец продукта), чтобы узнать его взгляд на то, что важно юзерам. Какие идеи улучшения продукта уже есть? Почему они должны сработать? Какие сегменты аудитории и какие потребности выделяет эксперт?

Цель этого этапа — выписать идеи/гипотезы улучшения продукта, которые уже есть. Провести мозговой штурм, выдвинуть дополнительные предположения.

Проводятся с текущими клиентами или представителями целевой аудитории. Тет-а-тет или в составе фокус-группы. Узнаем, какие «боли» тревожат пользователей и какие истинные потребности реализует ваш продукт.
Цель этого этапа — взглянуть на мир глазами юзеров, обогатить и уточнить список предположений-гипотез о необходимых атрибутах идеального продукта.

Необходим, чтобы валидировать и приоритизировать идеи, которые были собраны в течение предыдущих пунктов. Вам понадобится не менее 100 респондентов на сегмент аудитории (если сегментов два, например мужчины и женщины, то потребуется как минимум 200 ответов). Подробнее формирование выборок тут. А про инструменты проведения опросов тут.

Какие именно вопросы положить в анкету? ↓

Нужно понимать, что простые вопросы не всегда работают хорошо. Иногда на открытые вопросы юзеры отвечают поверхностно. Вопросы о будущем в социологии имеют малую связь с реальностью, а выбрать самую крутую функцию по списку на экране не так то просто.

С практикой маркетологи и социологи наработали методологию, которая точнее коррелирует с реальностью:

Матрица «важности х удовлетворенностью атрибутами» помогает разделить все атрибуты продукта на четыре сегмента и понять, какие требуют внимания в первую очередь, а усовершенствование каких можно отложить (потому что они НЕ важны или потому что уже реализованы на должном уровне).

Атрибуты, которые попали в сегмент «важно + удовлетворены» можно использовать в рекламных коммуникациях, как основную киллер-фичу. Аналогичные матрицы можно построить по конкурентам, чтобы понимать окружение.

Метод Кано — это способ изучения эмоциональной реакции на характеристики продукции. Он помогает оценить важность атрибутов на протяжении жизненного цикла.

Для применения методики необходимо отобрать репрезентативную выборку целевой аудитории достаточного размера и задать два вопроса:

Комбинации ответов на эти вопросы помогают сегментировать атрибуты на привлекательные, линейные, безразличные и безусловные.

Обязательные. Необходимы по умолчанию. Без них продукт не имеет смысла, как машина без колес. Улучшение таких атрибутов не приводит к росту удовлетворенности (зачем машине 7 колёс?)

Линейные. Чем больше — тем лучше: объем памяти, экономичность мотора, мощность процессора... Чем лучше значения этих показателей, тем выше удовлетворенность клиента. Задача разработчиков развивать эти характеристики.

Привлекательные. Не являются обязательными, но их наличие вызывает сильную эмоциональную реакцию — WOW-эффект. Такие атрибуты сильней всего влияют на удовлетворенность, но по мере привыкания переходят в разряд линейных, обязательных или даже безразличных (срочная доставка, возможность заказа через интернет, персональный менеджер)

Неважные. Функционал, который никак не влияет на уровень удовлетворенности клиента. Нет смысла использовать такие характеристики в рекламе. Пример (на конец 2021 года): детектор отпечатков пальцев в смартфоне.

Нежелательные. Те свойства, увеличения уровня которых приводит к снижению удовлетворенности потребителей. Сложность настройки, габариты, вес, количество токсичных компонентов, сложность утилизации.

Подробнее о том, как применить метод Кано на практике в отдельной статье:

Эта методология максимально приближает юзера к ситуации реального выбора и помогает оценить вклад каждой фичи в воспринимаемую цену продукта.

Метод очень полезен, когда исследователь подходит к осуждению обсуждению социально-спорных аспектов. Речь не только про функции секс-игрушек, но и про цены на что угодно. В прямых вопросах респонденты всегда занижают важность цены для себя, чтобы казаться круче и богаче.

Для проведения исследования нужно подготовить набор прототипов, карточек или виртуальных продуктов. Каждый виртуальный продукт будет обладать своим набором характеристик. Эти карточки (а.к.а виртуальные прототипы) показываются респондентам, которые оценивают их баллами или виртуальной валютой.

При помощи регрессии рассчитывается вклад каждого атрибута в цену карточки, так и выявляется истинная важность характеристик без зашумления на социально-неприемлемое.

Подробнее про методологию здесь:

Это был краткий обзор социологических методов. Благодаря им вы можете ранжировать функции, которых пока не существует и находить специфичные сегменты аудитории. Общий недостаток социологического подхода в том, что люди подвержены когнитивным искажениям, могут обманывать и себя и исследователей. Альтернативный подход заключается в том, чтобы наблюдать за фактическим поведением потребителей и делать выводы на основе этих данных. Давайте посмотрим, как это:

Общий принцип базируется на сравнении поведения потребителей в двух группах:

А — тестовой

• пользователи, которые выполняли какое-то действие (например, просматривали определенный URL)
• пользователи, которые объединены общей проблемой (например, им не нравятся способ доставки и они пытаются иго изменить)
• пользователи, которые пользовались определенным функционалом (например, кастомизировали продукт)

Б — контрольной
это юзеры, которые не предпринимали ничего такого. Т.е. сегмент для базового сравнения.

АБ-тесты — это управляемые эксперименты. Они подходят для ситуаций, когда функционала ещё нет и нужно оценить, как он повлияет на метрики юзеров. Для части пользователей выкатывается определенный атрибут. Юзеры, которым будет доступна новая фича называются тестовой группой. Обычно это от 10 до 50% (чем больше группа, тем быстрее вы получите результаты, но и рисков, если что-то пойдет не так больше).

Остальные клиенты пользуются продуктом по-старому. Эта группа называется контрольной. По прошествии времени вы сравниваете конверсию / средний чек / удовлетворенность / среднюю прибыль на юзера за период в тестовой и контрольной группе.

Разницу между группами объясняется влиянием этой новой функции при условии, что группы были гомогенны, а различия в показателях статистически значимы. Подробнее про статистическую проверку гипотез здесь:

АБ-тесты требуют ресурсов на их проектирование и проведение. Иногда выводы о необходимости функций можно сделать из текущих данных о продукте и пользователях.

В основе когортного анализа лежит следующий принцип: сегментируйте юзеров в группы в зависимости от некого события, которое их объединяет. Например по неделе первого заказа, или по фамилии персонального менеджера. После чего дайте юзерам прожить некоторый период (зависит от специфики бизнеса / продукта). Например, пол года, если речь про парикмахерскую или 24 часа, если про IT-продукт. Этот период называется окном расчета. Сравните, как прожили свою «жизнь» клиенты в разных когортах:

По результатам эксперимента может отказаться, что клиентам парикмахерской, которым оказали доп.услугу при первом посещении на дистанции в пол года принесли больше выручки по сравнению с когортой клиентов, которых обслуживали по стандартному флоу.

На какие {метрики} смотреть? Зависит от стратегических целей и бизнес модели. Ниже несколько идей:

Удовлетворенность по городам, конверсию в продажу по менеджерам, доход на клиента по тем кто пользовался {календарем / платной доставкой / подставьте нужное...}

Найдите сегменты в которых метрики отличаются сильней всего. Межгрупповые «разбеги» намекнут на точки роста.

Какой сегмент клиентов самый счастливый? Почему так? У какого менеджера самая высокая конверсия? В каком филиале самый низкий средний чек? На какой платформе самый высокий ARPU? Из-за чего?

Очень много золотишка можно нарыть лопатой «почемучки». Пользуйтесь!

После предыдущих шагов у вас накопится ряд идей и гипотез о причинах счастья/несчастья или прибыльности/неприбыльности ваших клиентов. Выделите сегменты и проведите опрос, чтобы глубже и точнее понять причины отличия в их поведении и набор действий, необходимый, чтобы уважить грустных.

Например можно объединить данные CRM (где есть ARPU) с данными результатов опросов (где есть много информации о юзерах), чтобы найти сегменты юзеров с самым высоким ARPU. Подробнее про это:

Непрерывно улучшайте свои продукты и услуги, чтобы делать их великолепными, а клиентов счастливыми :)

Как показывает аналитическая практика вселенское равновесие нерушимо на свободном рынке. Даже если вы попробуете обмануть рынок «втюхав» товары услуги низкого качества по завышенной цене, то равновесие найдет вас ростом доли возвратов и % скидок. А инвестиции в качество продукта всегда откупятся ростом конверсии, лояльности и доли повторных покупок.

Поделиться: