I migliori team di prodotto e di marketing si affidano ai dati per prendere decisioni aziendali, stabilire le priorità delle roadmap e migliorare l'esperienza del cliente dall'inizio alla fine. Ma se si esamina solo una porzione di tutti i dati disponibili, si rischia di perdere una grande quantità d'informazioni, specialmente quelle incentrate sul cliente che potrebbero avere un impatto più evidente sull'attività.
Combinando le product analytics quelle sull'esperienza digitale si ottiene un quadro completo del comportamento degli utenti sul sito e con il prodotto, permettendoti di ottenere una visione a 360 gradi delle interazioni e del coinvolgimento. Continua a leggere se vuoi scoprire quali metriche per l'analisi del prodotto monitorare e perché sono così importanti per i team che si affidano ai dati.
Product analytics è il processo di acquisizione, organizzazione e comprensione delle informazioni critiche in merito ai prodotti digitali da te concepiti, ad esempio siti web e applicazioni mobili. Con una gamma pressoché infinita di dati utente tra cui scegliere, però, come si fa a sapere cosa è importante e cosa no?
La selezione delle giuste metriche per l'analisi del prodotto e degli indicatori chiave di prestazione (KPI) da monitorare ti aiuta a cancellare il rumore di fondo e a monitorare quello che conta di più per la tua attività, fornendoti preziose informazioni su fidelizzazione, churn, adozione e utilizzo.
Ecco le 10 metriche fondamentali da monitorare immediatamente, oltre ad alcuni suggerimenti in merito alle product analytics che possono aiutarti ad analizzare i dati per trovare informazioni utili.
1. Utenti attivi giornalieri/utenti attivi mensili (DAU/MAU)
Gli utenti attivi, che siano giornalieri o mensili, sono quelli che si interagiscono regolarmente con il prodotto. Utilizzando il rapporto tra DAU e MAU, i product manager e gli altri stakeholder possono capire quanti utenti mensili fanno un uso giornaliero del prodotto.
Partendo dal presupposto che gli utenti che interagiscono più frequentemente con un prodotto ne ricavano maggior valore, un elevato rapporto DAU/MAU significa che il prodotto è più accattivante e coinvolgente, mentre un rapporto DAU/MAU basso suggerisce una scarsa fidelizzazione.
Per calcolare il DAU/MAU, occorre innanzitutto definire chi è un "utente attivo". Ad esempio, si potrebbe definire "attivo" un utente che compie un'azione importante sul sito o sull'app, ad esempio cliccare "mi piace" su un post, fare un acquisto o salvare un rapporto.
Una volta determinati i criteri di un "utente attivo", questi vanno monitorati per giorno e mese tramite uno strumento di product analytics come Contentsquare, usando questa formula:
Rapporto = (DAU/MAU) x 100
2. Sessioni per utente
Le sessioni per utente misurano il numero di volte in cui un utente medio è stato attivo sul sito o con il prodotto. Combinando questa informazione con altre metriche di sessione, come la durata di sessione (e cioè la durata tipica di ogni sessione) e le pagine per sessione (il numero di pagine visualizzate dagli utenti in ogni sessione), per capire quanto sono coinvolti gli utenti.
Per calcolare le sessioni per utente, occorre innanzitutto definire cosa si intende per "sessione". Di solito, il semplice accesso o le visite non sono parametri di riferimento efficaci per misurare le sessioni, in quanto non misurano il coinvolgimento effettivo (basta pensare a quante schede aperte hai nel browser in questo momento anche se le stai usando). Conviene invece definire una sessione come il completamento di un'azione o lo scorrimento fino a una certo punto della pagina.
A questa punto puoi usare la seguente formula:
Sessioni per utente = sessioni/utenti totali
Per ottenere un quadro veramente accurato delle sessioni e del loro impatto, è necessario uno strumento di product analytics in grado di monitorare gli utenti tra sessioni, dispositivi e domini per avere un'idea chiara del percorso completo dell'utente. Con Product analytics di Contentsquare puoi guardare alle diverse sessioni per:
Scoprire quante sessioni sono necessarie agli utenti per convertirsi
Analizzare gli eventi principali nelle varie sessioni
Identificare l'attrito tra le diverse fasi
Confrontare il modo in cui diversi eventi influenzano il tasso di conversione
Grazie a queste informazioni, è possibile osservare il modo in cui si comportano gli utenti attraverso tutto il percorso multicanale e full-funnel ed effettuare ottimizzazioni basate sui dati.
Monitora le metriche di sessione per tipo di browser e dispositivo grazie a Contentsquare, in esclusiva con Heap.
💡 Consiglio dell'esperto: puoi usare gli strumenti di riproduzione delle sessioni per capire ancora più a fondo il comportamento degli utenti sul sito o sull'app. Osserva cosa fanno gli utenti durante la sessione seguendo ogni clic, ogni volta che scorrono o che passano il mouse da qualche parte lungo il percorso per scoprirne le motivazioni e le frustrazioni.
Avete bisogno di andare ancora più a fondo? Puoi filtrare le riproduzioni delle sessioni in base a diversi parametri, ad esempio il tipo di dispositivo, il browser, la posizione o il segmento di utenti (come nuovi utenti o utenti abituali) per ottenere informazioni ancora più dettagliate.
Puoi poi sfruttare le conoscenze acquisite per formulare ipotesi con l'obiettivo di aumentare il coinvolgimento degli utenti, ad esempio ottimizzando la UX su mobile per far sì che gli utenti continuino a tornare.
Guarda una riproduzione di sessione con Contentsquare per scoprire per filo e per segno come gli utenti si comportano sul sito o sull'app.
3. Frequenza di rimbalzo
La frequenza di rimbalzo misura il mancato coinvolgimento monitorando la percentuale di sessioni in cui gli utenti escono immediatamente senza interazioni o clic. Un'alta frequenza di rimbalzo suggerisce che gli utenti non hanno trovato quanto cercavano: ciò potrebbe essere dovuto a contenuti non pertinenti, a un link fuorviante che li ha indirizzati nel posto sbagliato, a una scarsa esperienza utente (UX) o a fastidiosi problemi tecnici, ad esempio la lentezza di caricamento della pagina. ( Consiglio dell'esperto: puoi usare un sondaggio all'uscita sull'intento per chiedere agli utenti perché vanno via e identificare rapidamente le aree da migliorare).
Per calcolare la frequenza di rimbalzo:
(Numero di sessioni a pagina singola e senza clic)/(numero totale di sessioni)
4. Customer satisfaction score e Net Promoter Score®
La soddisfazione dei clienti (CSAT) e il Net Promoter Score® (NPS®) potrebbero non sembrare le tipiche metriche di prodotto, ma vale sempre la pena di acquisire e analizzare il feedback di voice-of-the-customer oltre ai KPI più "tradizionali".
Di conseguenza, queste metriche arricchiscono i dati quantitativi dell'analisi del prodotto con il feedback qualitativo dei clienti, che indica cosa i clienti apprezzano del prodotto.
La soddisfazione dei clienti misura quanto i clienti siano soddisfatti del prodotto, servizio o esperienza (ad esempio un'interazione con il servizio clienti). Puoi monitorare questa informazione nel tempo per individuare i trend del sentiment dei clienti e prevenire potenziali problemi.
Il Net Promoter Score® misura la probabilità che un utente raccomandi il prodotto o il servizio ad altri, espressa con una scala numerica. Analizzando i risultati dei sondaggi NPS tra diversi segmenti di clienti puoi individuare le opportunità per incrementare la fidelizzazione di questi gruppi rispondendo alle loro specifiche esigenze.
Una panoramica del sondaggio NPS con Contentsquare
💡 Consiglio dell'esperto: gli strumenti di voice-of-the-customer come i feedback e i sondaggi, ti permettono di acquisire informazioni in tempo reali in ogni punto del percorso del cliente.
Con Contentsquare, puoi aggiungere un pulsante di feedback in qualsiasi punto del sito per permettere ai clienti di condividere i propri pensieri liberamente. Acquisisci automaticamente gli screenshot per osservare esattamente cosa hanno visto quando hanno dato il proprio feedback oppure vai direttamente alla riproduzione della sessione specifica per un contesto ancora più ampio.
Combinare il feedback con altri strumenti di product analytics come Session Replays per capire cosa esattemente porta a esperienze utente spiacevoli (o eccellenti!)
Combinare metriche per capire meglio il coinvolgimento degli utenti
Le quattro metriche sopracitate, DAU/MAU, sessioni per utente, frequenza di rimbalzo, soddisfazione dei clienti e NPS, sono tutti esempi di metriche sul coinvolgimento degli utenti. Non esiste un KPI unico per il coinvolgimento degli utenti: invece, è invece necessario esaminare una serie di metriche (come queste!) per comprendere l'ampiezza e la profondità delle interazioni dell'utente.
Il coinvolgimento degli utenti è una delle metriche più importanti da monitorare per i product manager e i team di marketing, in quanto permette di capire se il prodotto offre valore agli utenti. Quando gli utenti interagiscono in maniera profonda con il prodotto e lo integrano nelle loro routine e i propri flussi di lavoro, è più probabile che ne facciano un uso a lungo termine, incrementando la fidelizzazione e le entrate ricorrenti.
5. Fidelizzazione
La fidelizzazione degli utenti monitora il numero di utenti che tornano ripetutamente al prodotto e continuano a investire in esso, rendendoli una delle coorti più preziose per la tua attività.
I tassi di fidelizzazione sono altamente correlati ai ricavi, alla fedeltà alla piattaforma e alla soddisfazione dei clienti e possono farci capire molto sul coinvolgimento degli utenti e sull'adeguatezza del prodotto al mercato. L'analisi della fidelizzazione degli utenti di lunga data e di quelli con un alto coinvolgimento rivela anche quali sono i segmenti di utenti più redditizi, così da consentirti d'identificare le opportunità d'incremento della fidelizzazione da sfruttrare nella strategia di prodotto.
Per calcolare il tasso di fidelizzazione:
Tasso di fidelizzazione = numero di utenti continuativi/numero di clienti iniziali
Retention Analysis di Contentsquare mostra il percorso dei clienti di maggior valore e ti fa scoprire le azioni di maggior impatto i nuovi utenti dovrebbero essere incoraggiati a intraprendere.
6. Churn
Il churn è la percentuale di utenti che smettono di usare il prodotto. Il churn è essenzialmente il contrario della fidelizzazione e, come quest'ultima, può essere preso come indice della soddisfazione del cliente (o dell'insoddisfazione).
Per calcolare il churn, bisogna prendere il numero di utenti all'inizio di un periodo e sottrarre il numero di utenti rimasti alla fine del dato periodo. Dividi poi il risultato per il numero di utenti che avevi all'inizio del periodo.
Churn = (numero di utenti all'inizio del periodo - numero di utenti alla fine del periodo)/numero di utenti all'inizio del periodo
7. Customer acquisition cost (CAC)
Il costo di acquisizione cliente (CAC), più noto con il suo nome in inglese, è l'importo medio che l'azienda spende per acquisire un nuovo cliente. Il CAC è utile per misurare l'efficacia delle attività di marketing e di vendita, consentendoti così di valutare se il denaro speso per l'acquisizione dei clienti ha un riscontro positivo.
Per calcolare il CAC, bisogna dividere il costo totale delle attività di marketing e vendita per il numero di utenti che sono diventati nuovi clienti:
CAC = costo totale (marketing + vendite)/numero di nuovi clienti
8. Customer lifetime value (LTV)
Il customer lifetime value, tradotto in italiano come valore di vita dell'utente e abbrevviato in CLTV, CLV o LTV, è una stima della quantità di denaro che un cliente potrebbe spendere per il prodotto durante il suo rapporto con la tua attività.
Ti permette di capire quanto dovresti spendere per acquisire clienti e identificare i clienti a cui dovresti dedicare più attenzione (come suggerimento: di solito questi sono i clienti con l'LTV più alto).
Grazie alla suddivisione in segmenti di utenti in base all'LTV di Contentsquare, puoi lanciare campagne di marketing personalizzate rivolte a clienti a spesa bassa, media o alta. Nell'ambito della strategia di product analytics, dovresti prenderti tutto il tempo necessario per esplorare i dati: una volta individuati i comportamenti legati ai clienti di alto valore, cerca di replicare le azioni con i nuovi utenti. Ad esempio, se noti che i clienti con un LTV elevato interagiscono con le recensioni dei prodotti prima dell'acquisto, potresti dare maggior risalto alle recensioni dei prodotti nelle pagine principali.
Per calcolare l'LTV, puoi usare questa formula:
CLTV = valore medio dell'ordine x frequenza di acquisto x durata di vita del cliente
9. Fatturato mensile ricorrente (MRR)
Il fatturato mensile ricorrente (MRR) è rappresentato dal totale delle entrate generate dal prodotto ogni mese. Puoi usare questa metrica per prevedere il flusso di cassa, monitorare la situazione finanziaria e scoprire i trend di fatturato.
Per calcolare l'MRR, bisogna moltiplicare il numero totale di clienti per il fatturato medio per utente (ARPU) mensile:
MRR = numero di clienti x ARPU al mese
10. Tasso di adozione
Il tasso di adozione è la percentuale di utenti che vanno oltre l'esplorazione o la prova del prodotto e diventano utenti abituali, integrandolo nel loro flusso di lavoro in modo continuativo.
Ancora una volta, la definizione di "adozione" può variare. Per le aziende SaaS, si può considerare l'utilizzo delle funzionalità: ad esempio, l'uso di una determinata funzionalità per un numero X di volte in un determinato periodo. Qualunque sia l'evento utilizzato per indicare l'adozione, è importante assicurarsi che abbia un nesso con gli utenti che traggono valore dal prodotto.
Per calcolare il tasso di adozione, dividi il numero di utenti che hanno eseguito gli eventi chiave di adozione per il numero totale di utenti, quindi moltiplica per 100 per ottenere la percentuale:
Tasso di adozione = (numero di nuovi utenti/numero totale di utenti) x 100
I vantaggi del monitoraggio delle giuste metriche di product analytics per la tua attività
Capire come gli utenti, sia quelli potenziali che i clienti paganti, interagiscono con il prodotto offre agli esperti di marketing che si affidano ai dati e ai team di prodotto che si focalizzano sul cliente informazioni utili che risultano in esperienze migliori. Ecco come le giuste metriche possono aiutare.
1. Incremento del coinvolgimento dei clienti
Analizzando il comportamento dei clienti mentre esplorano e adottano il prodotto, puoi dare uno sguardo di prima mano ai pain point e agli ostacoli. Usando le metriche descritte più sopra, puoi identificare i punti di attrito nel percorso dell'utente che impediscono di trarre il massimo del valore dalle funzionalità del prodotto, per poi sperimentare e ottimizzare in modo tale da creare esperienze migliori per l'utente e coinvolgere maggiormente i clienti.
2. Incremento della fidelizzazione (e del fatturato)
Usa le product analytics per scoprire cosa porta gli utenti a restare o a lasciare. Puoi trovare metodi che si basano sui dati per aumentare l'adozione delle funzionalità e del prodotto e regalare agli utenti momenti di "epifania" più velocemente e trarre più valore dal prodotto, trasformandoli in clienti soddisfatti a lungo termine.
3. Attirare più clienti di alto valore
Analizza i dati di product analytics per capire meglio il comportamento, le esigenze e le motivazioni dei clienti di maggior valore. Crea specifici segmenti di clienti ad alto LTV ed esplorane i comportamenti e i tratti fondamentali associati alla coorte. Usa poi tali conoscenze per stabilire le priorità della roadmap del prodotto, pianificare nuove funzionalità e perfezionare le comunicazioni di marketing per connetterti con un maggior numero di utenti di questo tipo.
Metriche di product analytics e metriche di digital experience analytics: qual è la differenza?
Le product analytics (PA) si concentrano sul modo in cui gli utenti interagiscono con un prodotto specifico, mentre le digital experience analytics forniscono una visione più ampia del percorso dell'utente.
Un'altra sottile differenza è che le product analytics forniscono una visione incentrata sull'utente, mentre le digital experience analytics si focalizzano su una visione incentrata sulla sessione. Di conseguenza, l'analisi di prodotto consente di monitorare i cambiamenti nel tempo e tra diverse piattaforme, mentre la DXA offre una comprensione approfondita di come gli utenti interagiscono con il sito web e l'app.
Non bisogna scegliere le une o le altre: entrambe sono importanti. Insieme, forniscono sia ampiezza che profondità e hai bisogno sia di PA che di DXA per ottenere un quadro completo e olistico dell'utente e del suo percorso.
Ottieni informazioni approfondite e fruibili con le giuste metriche di product analytics
L'integrazione di metriche di product analytics nel monitoraggio e nella reportistica ti consente di capire in maniera dettagliata come i clienti interagiscono con il prodotto e la percezione che ne hanno. Puoi usare le informazioni raccolte per apportare miglioramenti che si affidino ai dati e mettano il cliente al centro, dall'implementazione di nuovi flussi di onboarding che risolvono gli ostacoli più comuni, per guidare lo sviluppo del prodotto con un incremento in fidelizzazione, una riduzione churn e utenti più soddisfatti e coinvolti.