Capire come gli utenti interagiscono con il prodotto digitale a ogni touchpoint è fondamentale per creare un prodotto o un servizio di successo che soddisfi le esigenze dei clienti e risulti piacevole. Affidarsi a dati incompleti o metriche superficiali, tuttavia, è motivo di mancate opportunità, strategie inefficaci e alti tassi di abbandono.
È qui che entrano in gioco le product analytics (analisi del prodotto), che rivelano chi usa il prodotto, dove, come e quando, evitandoti così di doverti affidare a congetture. Ma che cos'è esattamente l'analisi del prodotto e come si può integrare nel proprio flusso di lavoro?
In questa guida illustriamo i fondamenti delle product analytics e perché sono importanti. Leggendo l'articolo puoi anche capire:
Le principali differenze tra product analytics, web analytics e digital experience analytics
Come vari team possono trarre vantaggio dall'analisi del prodotto
Come utilizzare gli strumenti di product analytics per migliorare le prestazioni del prodotto
Cosa sono le product analytics e chi le usa?
Le product analytics (PA) sono un insieme completo di dati quantitativi che consente alle aziende di valutare e ottimizzare le prestazioni dei loro prodotti e servizi.
Monitorando le interazioni degli utenti nel tempo e attraverso più sessioni, le piattaforme di Product Analytics come Contentsquare (👋) forniscono informazioni critiche che consentono di fare una diagnosi dei pain point degli utenti, identificare le opportunità di miglioramento delle prestazioni del prodotto e creare in maniera incessante esperienze digitali che soddisfino le esigenze degli utenti e ne incontrino il favore.
Sebbene l'analisi del prodotto sia preziosa per molti team, è particolarmente utile per:
I manager dei team di prodotto che vogliono capire più chiaramente cosa fanno esattamente gli utenti quando interagiscono con il prodotto e, di conseguenza, come ottimizzarlo
I responsabili del marketing che vogliono identificare quali campagne attraggono i clienti di alto valore, per quali ragioni e quali sono gli elementi del prodotto che portano alla fidelizzazione a lungo termine dei clienti.
I dirigenti aziendali che hanno bisogno di un modo affidabile per misurare e quantificare il valore del prodotto e prendere decisioni consapevoli durante lo sviluppo strategico dell'attività
I team di data science che vogliono identificare casi d'uso per l'analisi avanzata e modelli di machine learning.
💡Contentsquare offre analytics dettagliate delle prestazioni del prodotto che portano a decisioni d'impatto e basate sui dati. Puoi usarle solo per un'analisi granulare o abbinarle alla nostra analisi dell'esperienza digitale per una visione olistica del percorso dell'utente.
Le product analytics di Contentsquare sono fornite da Heap per offrirti informazioni approfondite sul prodotto.
Product analytics vs. digital experience analytics vs. web analytics
Leggendo l'articolo potresti cominciare a credere che le product analytics siano molto simili alle web analytics e alle digital experience analytics (DXA) e non è affatto sbagliato. Questi strumenti si sovrappongono in modo significativo e vengono spesso combinati per migliorare l'esperienza complessiva dell'utente.
Esistono tuttavia alcune differenze fondamentali per quanto riguarda l'ambito di applicazione e le domande a cui questi strumenti mirano a rispondere:
Ambito di applicazione
Informazioni di esempio
Product Analytics (PA)
Si concentra sulle interazioni dell'utente con il prodotto in una sequenza specifica e predefinita di eventi, nell'arco di più sessioni.
Come si presenta il percorso globale dell'utente, dall'inizio alla fine, a prescindere da sessioni, piattaforme e dispositivi?
Cosa porta alla fidelizzazione degli utenti?
Come stabilire le priorità negli investimenti sui prodotti?
Digital Experience Analytics (DXA)
Si concentra sull'intera esperienza dell'utente, seguendolo lungo il sito web e l'app, nell'arco di una singola sessione.
A quale punto i clienti provano frustrazione lungo il percorso dell'utente?
Quanto gli utenti sono soddisfatti dell'esperienza globale, dall'inizio alla fine?
Quali sono i contenuti che generano il maggior numero di conversioni ed entrate ?
Web Analytics
Si concentra sul monitoraggio del traffico e delle prestazioni del sito web
Quanti visitatori riceve il sito?
Quali sono le pagine più visitate?
Qual è la durata media della sessione e la frequenza di rimbalzo?
⭐ Caveat: le capacità e la definizione di strumenti di PA, DXA e web analytics possono variare a seconda della piattaforma utilizzata o del team con cui si collabora. Quindi assicurati di valutare attentamente gli obiettivi del progetto in anticipo per determinare quali sono gli strumenti che si adattano meglio alle tue esigenze.
Quali sono i vantaggi dell'analisi del prodotto?
In sostanza, l'analisi del prodotto consente ai team di prendere decisioni migliori, basandole di più sui dati. Ma i vantaggi non finiscono qui. Qui sotto trovi io cinque fondamentali vantaggi che rendono le product analytics una risorsa indispensabile per qualsiasi organizzazione.
1. Incremento della fidelizzazione
La fidelizzazione degli utenti è fondamentale per il successo a lungo termine di qualsiasi prodotto, ma molte aziende faticano a mantenere gli utenti coinvolti dopo l'acquisizione iniziale.
Un tasso di abbandono elevato segnala che gli utenti non trovano un valore a lungo termine nel prodotto, con conseguente perdita di fatturato e opportunità di crescita sprecate.
Le PA contribuiscono alla fidelizzazione degli utenti analizzando i comportamenti che risultano nell'abbandono, consentendo ai team di customer success e di prodotto di:
Identificare quali utenti sono a rischio di abbandono in base alle interazioni con il prodotto, come la diminuzione dell'attività o l'abbandono di funzionalità chiave.
Semplificare i processi di onboarding identificando ed eliminando le barriere all'adozione delle funzionalità.
Attivare interventi sul prodotto come messaggi personalizzati o tutorial in momenti critici, indirizzandoli agli utenti che mostrano i segni di una mancanza di coinvolgimento.
🔥Consiglio dell'esperto: puoi usare Contentsquare per comprendere meglio il processo di fidelizzazione degli acquirenti su più sessioni e piattaforme, analizzando diverse metriche in dettaglio:
Tasso di fidelizzazione dopo il clic: la percentuale di utenti che sono tornati per una nuova sessione dopo aver cliccato su ogni zona
Il tasso di conversione per clic (multisessione): il tasso di ritorno degli utenti che si convertono in un'altra sessione
Ad esempio, i team di UX e di marketing possono esaminare il modo in cui elementi specifici del prodotto, come il design dei pulsanti o il contenuto del carosello, facciano tornare gli utenti sul sito e, di conseguenza, li convertano in sessioni successive.
Le product analytics di Contentsquare misurano il tasso di fidelizzazione dopo il clic e il tasso di acquisto per clic su più sessioni.
In alternativa puoi ottenere una panoramica più ampia delle tue prestazioni per la fidelizzazione, ad esempio gli utenti attivi giornalieri (DAU), gli utenti attivi mensili (MAU), la fidelizzazione per coorte e la frequenza delle sessioni.
La dashboard di Contentsquare con panoramica sulla fidelizzazione è un prodotto Heap
2. Una crescita guidata dal prodotto
Durante la fase di sviluppo di un prodotto, i team formulano spesso ipotesi sulle esigenze, le preferenze e i comportamenti degli utenti, oltre a quelle su come il prodotto dovrebbe funzionare e quali caratteristiche dovrebbe includere. Tali ipotesi danno vita spesso a prodotti che non colgono nel segno oppure non riescono a coinvolgere efficacemente gli utenti.
Gli strumenti di product analytics eliminano questo tipo di congetture, fornendo informazioni granulari e immediatamente applicabili che permettono di prendere decisioni consapevoli sui prodotti in ogni fase dello sviluppo. I team di prodotto possono usare le product analytics per:
Semplificare la roadmap dei prodotti e scoprire quali funzionalità implementare in seguito, identificando con cosa i clienti interagiscono di più.
Testare e convalidare idee per nuovi progetti o modifiche alle funzionalità, quantificandone i risultati.
Migliorare l'esperienza utente con il prodotto identificando e risolvendo quegli elementi che provocano attrito e frustrazione nell'utente
🔥 Consiglio dell'esperto: usa Impact Quantification di Contentsquare per identificare e dare priorità ai pain point più critici del prodotto quantificandone l'impatto sul tasso di conversione, sul fatturato, sulle prestazioni e sull'esperienza dell'utente, il tutto senza dover ricorrere costantemente all'aggiunta di tag.
Inizia l'analisi da una singola voice of customer (VoC) per capire quanto è diffuso il problema oppure comincia con una panoramica ampia per concentrarti strategicamente sui principali pain point e sulle opportunità di miglioramento.
A questo punto puoi combinare i risultati con Zone-Based Heatmaps e Customer Journey Analysis per capire meglio il "perché" contestuale dei dati.
Con Impact Quantification di Contentsquare puoi identificare e dare priorità agli errori del prodotto in base all'impatto potenziale sull'azienda e l'attività.
3. Ottimizzare la strategia di marketing
I team di marketing spesso si affidano a set di dati incompleti o a metriche di vanità come le visualizzazioni delle pagine e le percentuali di clic (CTR), che non possono fornire un quadro completo dell'efficacia delle campagne e dei contenuti. Questa dipendenza rende difficile lo sviluppo di KPI mirati e l'elaborazione di strategie basate sui dati, in grado di stimolare il coinvolgimento e incrementare la fidelizzazione dei clienti.
Le product analytics spostano l'attenzione su informazioni più significative, collegando gli sforzi di marketing alle azioni degli utenti con il prodotto, in modo da:
Progettare campagne promozionali che attirano l'attenzione degli utenti nei momenti giusti del loro percorso, basandosi su analytics dettagliate del coinvolgimento.
Personalizzare la messaggistica della campagna identificando i contenuti che risultano in un maggior coinvolgimento degli utenti attivi.
Attribuire con precisione le conversioni tra i vari touchpoint per verificare come le diverse tattiche di marketing e i diversi canali che guidano gli utenti attraverso il funnel
🔥 Consiglio dell'esperto: puoi usare le dashboard di Contentsquare, che si basano solo sui dati, per identificare i canali di marketing, le landing page e le campagne che offrono il ROI più elevato, in modo da adeguare di conseguenza spese e risorse.
Ti aiuta anche a:
Determinare quali caratteristiche promuovere nelle campagne attraverso dettagliate engagement analytics
Monitorare le azioni degli utenti sulle landing page in tempo reale grazie a dashboard pronte per l'uso.
Le dashboard di Contentsquare rivelano quali sono i canali di marketing che stimolano il coinvolgimento degli utenti
4. Aumentare il customer lifetime value (CLV)
Il customer lifetime value è un KPI importante per conoscere la situazione finanziaria a lungo termine della tua attività, misuranto il ricavo generale generato da un cliente nel corso del suo rapporto con l'azienda.
Se non riesci a capire quali sono gli elementi del prodotto che determinano le interazioni di valore con i clienti, potresti perdere l'opportunità di attrarre nuovi utenti di alto valore e di promuovere comportamenti con gli utenti attuali che aumentino nel tempo il CLV.
Le product analytics colmano questa lacuna aiutando i team a:
Misurare il valore di tutti gli elementi della customer experience, campagne, contenuti e funzionalità, attraverso le sessioni e le milestone dei clienti.
Segmentare i clienti di alto valore che contribuiscono maggiormente al fatturato, dandoti l'opportunità d'identificare e dare priorità alle loro preferenze
Promuovere le funzionalità che gli utenti ad alto CLV utilizzano frequentemente per attrarre e fidelizzare simili utenti di alto valore.
🔥 Consiglio dell'esperto: vai ancora più a fondo nei dati degli utenti di alto valore, grazie alla segmentazione clienti . Puoi, ad esempio, usare le product analytics per analizzare diversi gruppi di utenti con i seguenti approcci:
Segmentazione comportamentale: suddive gli utenti di alto valore in base al modo in cui usano il prodotto, ad esempio le funzionalità con cui interagiscono di più, le pagine che visitano o la maniera in cui si rapportano ai contenuti.
Segmentazione tecnologica: suddivide gli utenti di alto valore in base alle tecnologie che utilizzano, come il dispositivo, il browser, il sistema operativo, ad esempio iOS vs Android.
Segmentazione geografica: suddivide gli utenti di alto valore in base al Paese o alla città in cui si trovano
Segmentazione in base al valore: suddivide gli utenti di alto valore in base al profitto che ne ricava l'attività, come la media del lifetime value (LTV) o l'iscrizione al programma di fedeltà.
Un report sulle prestazioni dei segmenti di clienti in Contentsquare
5. Prendere decisioni aziendali consapevoli
Spesso i dirigenti aziendali si affidano a ricerche di mercato aneddotiche e dati di vendita obsoleti per guidare lo sviluppo aziendale, con conseguente perdita di opportunità di mercato e una competitività che ne risulta ridotta.
Proponendo una visione di alto livello delle prestazioni del prodotto e del coinvolgimento degli utenti, l'analisi del prodotto aiuta i team di sviluppo aziendale a:
Scoprire nuovi flussi di entrate, come le funzioni premium o i modelli di abbonamento, monitorando i pattern di utilizzo delle funzioni e il comportamento di acquisto dei clienti.
Identificare nuovi mercati trovando un nesso tra i dati delle product analytics con le informazioni qualitative provenienti dai feedback degli utenti, dai sondaggi e dalle interviste ai clienti.
Migliorare la comunicazione e la trasparenza e guadagnare l'appoggio degli stakeholder condividendo i dati con le parti interessate.
🔥Contentsquare si integra con strumenti di business intelligence come J+Report e strumenti per la collaborazione come Slack, Microsoft Teams e Jira, consentendoti di comunicare senza problemi gli approfondimenti sulle product analytics con gli stakeholder e di ottenere l'approvazione per le proprie idee di soluzione.
Contentsquare si integra con strumenti di reporting di business intelligence come J-Report
Quali sono le caratteristiche di un buon strumento di product analytics?
Strumenti potenti per l'analisi del prodotto, come Product Analytics di Contentsquare, offrono ampie funzionalità concepite per fornire approfondimenti sul comportamento degli utenti, ottimizzare le prestazioni dei prodotti e guidare il processo decisionale e strategico.
Ecco una lista di controllo delle caratteristiche essenziali delle product analytics da tenere in considerazione e il valore che apportano:
✅ 1. Raccolta dati completa: raccogli dati dettagliati su un'ampia varietà di punti dati (interazioni dell'utente, durata delle sessioni, visualizzazioni di pagina, uso del prodotto) per creare un quadro completo delle interazioni dell'utente
✅ 2. Segmentazione utenti: raggruppa gli utenti in base ad attributi specifici, età, posizione, lingua, per personalizzare le esperienze in base alle loro esigenze e ai loro interessi.
✅ 3. Analisi del funnel: monitora il percorso dell'utente e identifica i punti in cui abbandonano, per ottimizzare l'esperienza dell'utente e il percorso di conversione
✅ 4. Analisi di coorte: analizza i dati di specifici gruppi di utenti che condividono un'esperienza (per esempio, quando si sono iscritti per la prima volta a una mailing list) per capire come questi comportamenti hanno un influsso sul tasso di fidelizzazione e il CLV
✅ 5. Dashboard e report personalizzabili: crea dashboard personalizzate per migliorare la trasparenza all'interno del team e ottenere il consenso degli stakeholder.
✅ 6. Integrazioni con altri strumenti: collega il software di product analytics con strumenti di DXA o di BI per migliorare le capacità di analisi e l'integrazione dei flussi di lavoro.
Migliorare le prestazioni del prodotto e la soddisfazione dei clienti con l'analisi del prodotto
L'integrazione di strumenti di product analitycs al tech stack è fondamentale per ottimizzare le prestazioni del prodotto. Grazie a informazioni affidabili basate sui dati, tu e il tuo team avete a disposizione tutto ciò che serve per prendere decisioni consapevoli che portano a un incremento della soddisfazione del cliente e alla garanzia di un successo aziendale costante.
Domande frequenti sulle product analytics
Quali sono i migliori strumenti di product analytics?
Anche se siamo un po' di parte, riteniamo che gli strumenti di analisi del prodotto di Contentsquare siano le migliori risorse per le product analytics. Le informazioni dettagliate, le dashboard di facile uso e un set di dati completo, i team possono prendere rapidamente e facilmente decisioni basate sui dati che migliorano l'esperienza con il prodotto, aumentano le conversioni e stimolano la crescita.
In che modo le product analytics hanno un impatto positivo sull'attività aziendale?
Le product analytics forniscono informazioni fondamentali su come migliorare le prestazioni del prodotto e creare continuamente esperienze digitali che soddisfino le esigenze degli utenti e incontrino il loro favore. Gli strumenti di product analytics: - Guidano lo sviluppo del prodotto - Portano a un incremento in fidelizzazione - Ottimizzano le strategie di marketing - Aumentano il customer lifetime value (CLV) - Permettono di prendere decisioni aziendali consapevoli
In che modo le product analytics si differenziano da web analytics e digital experience analytics?
Le product analytics si concentrano sulle interazioni degli utenti con un prodotto nel corso di più sessioni, fornendo informazioni sull'adozione delle funzionalità, sui percorsi degli utenti e sulle prestazioni complessive del prodotto. Al contrario, le analisi dell'esperienza digitale (DXA) esaminano l'intera esperienza dell'utente sui siti web e app in un'unica sessione, identificando i punti di attrito e la soddisfazione. Le web analytics monitorano il traffico del sito web e metriche sulle prestazioni, come il numero di visitatori, le pagine più visitate e la durata delle sessioni.