Análise de produto é o processo de recolha e transformação de dados ao nível do utilizador em insights que revelam como os clientes interagem com produtos específicos. A análise de produto permite que uma organização rastreie e analise as viagens de seus usuários -- desde a ativação do usuário até todas as outras fases de uso -- para entender o que faz com que eles se envolvam e retornem ao produto. Isso também ajuda as organizações a entender o valor que o produto fornece aos clientes.
Dados de uso coletados através da análise de produto incluem informações como os recursos mais populares de um produto, o tempo médio gasto pelos usuários em uma ação específica, quais canais de marketing estão gerando os melhores usuários e quantos usuários retornam ao produto em incrementos diários, semanais ou mensais. Com essas informações, as empresas podem analisar como os usuários interagem com o que constroem e usar esses insights para melhorar suas experiências de usuário (UX).
Análise de produto é normalmente usada por empresas de tecnologia que fornecem aplicativos web e móveis; no entanto, também é usada por empresas de comércio eletrônico cuja receita principal vem de propriedades digitais. Dentro dessas empresas, os líderes de produto, designers e desenvolvedores usam os dados coletados através da análise do produto para informar suas decisões. Muitos líderes de mercado, incluindo Uber, Spotify e Netflix, usam a análise de produtos para melhorar seus serviços.
Análise de produtos é uma parte importante das práticas de gerenciamento de produtos de uma empresa porque a maioria dos aplicativos e websites não são projetados para produzir relatórios detalhados sobre si mesmos. Sem análise, os dados de utilização são muitas vezes formatados de forma inadequada e inconsistente. O software de análise de produto torna estes dados não estruturados benéficos ao integrar todas as fontes de dados em uma visão única e organizada.
Importância da análise de produto
Análise de produto mostra às empresas o comportamento de seus clientes -- especificamente o que os usuários realmente fazem ao invés do que eles dizem que fazem. Compreender o cliente e suas necessidades é essencial para a construção de produtos eficazes e benéficos. Os gestores de produto podem usar a informação hiper-detalhada recolhida através da análise de produto para se empatizar com os clientes e tomar decisões de produto mais informadas e lucrativas.
Dados qualitativos fornecidos por pesquisas, discussões e entrevistas com clientes nem sempre são precisos e muitas vezes não contam a história completa da experiência do utilizador. Em contraste, a análise do produto fornece dados objetivos e definitivos do cliente que foram coletados por software que rastreia o comportamento real do usuário com o produto. Portanto, a análise de produto permite que as equipes de produto conduzam uma análise mais profunda das informações certificadas do que teriam sido capazes com entrevistas, pesquisas e discussões propensas ao erro humano.
Embora a implementação da análise de produto seja benéfica para as empresas que procuram entender como seus clientes usam as características existentes do produto, ela também é valiosa para testar novas características e medir a experiência do usuário. Se uma equipe tem um objetivo para o quanto um novo recurso deve ser usado, então eles podem usar os dados fornecidos pela análise de produto para trabalhar em direção a esse objetivo.
Nos últimos anos, empresas de tecnologia com foco no desenvolvimento de aplicativos descobriram que a análise de produto é uma das maneiras mais eficientes de aumentar a retenção de usuários e otimizar a posição da empresa dentro de um mercado competitivo.
Como implementar a análise de produto
A análise de produto só deve ser implementada depois de um produto ter atingido um número mínimo definido de usuários. Se a base de clientes for muito pequena então os dados recolhidos através da análise de produtos não serão suficientes para fornecer uma amostra significativa que possa orientar as decisões organizacionais. Práticas qualitativas de coleta de feedback - como pesquisas e entrevistas com clientes - são recomendadas até que o produto tenha atingido seu menor número de usuários.
O processo de implementação da análise de produto envolve:
- > forte>Conectar os dados do cliente aos objetivos do negócio. Os objetivos específicos do negócio devem ser delineados em relação aos dados que estão sendo coletados. Por exemplo, o objetivo poderia ser converter mais participantes de testes gratuitos em usuários pagantes.
- Criar um plano de rastreamento para os dados. Dados analíticos de produto são divididos em unidades chamadas eventos. Um evento é uma ação tomada por um usuário com o produto. Planos de rastreamento detalhados devem ser criados, incluindo uma identificação de todos os eventos que devem ser rastreados enquanto os clientes interagem com o produto. A não criação de um plano eficaz de rastreamento de eventos pode distrair de insights importantes sobre como os usuários se envolvem com o produto.
- > forte>Escolhendo a melhor ferramenta de análise de produto. Cada ferramenta é diferente; nenhuma ferramenta executa todas as tarefas de análise de produto ou gera cada tipo de relatório. Uma empresa deve pesquisar as ferramentas disponíveis no mercado de análise de produtos -- como o Google Analytics ou o Mixpanel -- para determinar quais se adequam melhor às necessidades da organização. É comum que múltiplas ferramentas sejam implementadas para melhor servir a estratégia analítica de produto de uma empresa.
Como usar a análise de produto
Análise de produto combina business intelligence (BI) com software analítico que reúne feedback do cliente, retornos de produto, relatórios de serviço, garantias e dados de sensores embutidos. O processo é usado para ajudar as empresas a identificar defeitos de produto, avaliar padrões de uso ou capacidade, descobrir oportunidades de melhoria e vincular todas essas informações ao usuário.
O software de análise de produto é construído em torno de duas funções principais que ajudam as empresas a entender seus clientes:
- Tracking data -- capturando visitas e eventos
- Analyzing data -- visualizando as informações em dashboards e relatórios
Os dados que são coletados e organizados pelo software de análise de produto permitem às empresas fazer uma variedade de perguntas, incluindo:
- Quais são os dados demográficos do usuário?
- Como pode ser reduzida a rotatividade (ou a rotatividade do usuário)?
- Qual é o fluxo típico da viagem do usuário através do site ou aplicativo?
Ao responder a perguntas como estas, os gerentes de produto e suas equipes visam melhorar seus produtos e experiências de usuário por:
- compreendendo como os clientes estão usando o site ou aplicativo;
- descobrindo pontos de insatisfação, erro ou dor do usuário;
- segmentar os usuários mais rentáveis;>diminuir a rotatividade dos clientes;>aumentar as taxas de retenção de produtos; e >identificar onde o seu orçamento de marketing deve ser investido.
Análise de produtos também é benéfica para as equipas que procuram testar novas características do produto. Este processo frequentemente envolve:
- estabelecer uma previsão clara para uma mudança de produto -- por exemplo, espera-se que a quantidade de respostas aumente em 10% após o aumento do tamanho do botão de resposta;
- preparar a implementação da mudança com o melhor custo-benefício, incluindo quaisquer eventos analíticos necessários para testar as previsões;
- implementar a mudança para um subconjunto de clientes usando uma técnica de teste A/B; e
- quebrar os resultados uma vez que eles cheguem para decidir se a mudança foi bem sucedida.
Com o passar do tempo, como uma empresa continua a utilizar a análise do produto, a equipa de produto irá recolher um repositório de evidências baseado em dados que lhes permitam fazer loops de feedback positivo. Um loop de feedback positivo significa que, como uma equipe acumula mais dados da análise de produtos, mais eles podem usá-los para melhorar e iterar suas estratégias de marketing e desenvolvimento de produtos. Mais iterações também levarão a mais dados e mais testes, o que acabará por melhorar o ciclo de vida global do produto.
Ferramentas de análise de produto
Ferramentas de análise de produto permitem às empresas acompanhar passo a passo as viagens dos seus utilizadores. Características como segmentação, funis e coortes são essenciais para ajudar as empresas a compreender os seus clientes e as decisões que tomam.
O software de análise de produtos também precisa de funcionar em tempo real para poder alertar as equipas de produtos para as necessidades de serviço e substituição ou sugerir acções preventivas. A ferramenta também deve ser capaz de encaminhar solicitações de serviço para os indivíduos apropriados ou automatizar o serviço usando a aprendizagem da máquina (ML).
As características comuns das ferramentas de análise de produto incluem:
- >forte>Rastreamento do usuário. A capacidade de rastrear ações do cliente dentro do aplicativo ou website.
- > forte>>>forte>Measuring. O envolvimento do usuário deve ser medido por cada característica do produto.
- >forte>Segmentação. Descubra quem são os usuários e os separe em grupos menores -- ou coortes -- com base em fatores compartilhados, como demografia, idade ou emprego.
- >Análises de porte. Os usuários são separados em coortes e as empresas rastreiam informações -- como o número de dias que um usuário leva para completar sua segunda ação -- e visualizá-las em um gráfico.>>li>>strong>Notificações.A ferramenta deve permitir que os usuários se comuniquem entre si, assim como enviar alertas para a equipe do produto.>>strong>Análise de túneis. Um funil é uma representação visual da viagem dos usuários. Ele pode ajudar as empresas a identificar onde os usuários estão ficando presos, onde eles partem e quando completam a etapa final. As empresas que praticam a análise de funil podem usar a informação para rastrear onde os clientes estão perdidos e avaliar diferentes formas de reduzir a rotatividade nesses pontos.
- >strong>A/B testing. Também conhecido como split testing, o teste A/B é uma técnica que permite às empresas identificar qual versão de seu produto alcança os melhores resultados ou atinge o objetivo do negócio mais efetivamente.
- Displayboards. Este recurso de interface com o usuário permite que as empresas visualizem seus dados coletados com modelos ou relatórios de clientes.
algumas das melhores ferramentas de análise de produtos disponíveis incluem:
- Google Analytics
- Kissmetrics
- Mixpanel
- Intercom
- Amplitude
- Heap Analytics
- Segmento.com
Análise de produto vs. análise de marketing
Enquanto tanto a análise de produto como a análise de marketing são usadas para ajudar as organizações a alcançar seus objetivos de negócio, os dois processos variam muito na forma como o fazem.
p>Análise de produto foca apenas no produto da empresa. O software recolhe dados de eventos de clientes a partir de múltiplas fontes. O objetivo do processo é fornecer aos tomadores de decisão insights que revelem o quadro geral e melhorem os esforços de tomada de decisão do produto.
Em contraste, a análise de marketing olha especificamente para o sucesso das atividades de marketing. O processo envolve a recolha de dados a partir de múltiplos canais de marketing. O objetivo da análise de marketing é fornecer aos marqueteiros a oportunidade de ver onde eles podem fazer melhorias em suas campanhas.
A análise de produto também é mais complexa do que a análise de marketing. Por exemplo, criar um funil para análise de marketing é mais fácil porque a jornada do cliente consiste em menos etapas do que aquela exibida em um funil para análise de produto. Além disso, a análise de marketing apenas observa as fases iniciais da jornada do cliente -- como conversão e aquisição -- enquanto a análise de produto considera todas as diferentes fases da jornada.
Além disso, a análise de produto opera com informações confidenciais do cliente enquanto a análise de marketing utiliza dados públicos. Os dados confidenciais envolvidos na análise do produto incluem nomes, apelidos, endereços de e-mail, endereços físicos e números de telefone do cliente. Por outro lado, os dados recolhidos através da análise de marketing estão abertamente disponíveis ao público.