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时间:2021-01-29 13:32编辑:实用云来源:实用云当前位置:主页 > 云数据库 >

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关于如何衡量激活度、参与度以及用户如何与你的产品交互,创业文献中充满了热情的建议。这些概念可能在短期内对你的业务有帮助,但却可能让你被那些你希望从长远来看能让你大开眼界的数据蒙蔽双眼。那么,你如何从简单地把你的数字插入曲奇饼公式,到回答有关你的产品和业务的关键问题呢?你问的问题是对的吗?什么是产品指标?产品度量是企业用来评估产品成功与否并确定客户如何参与的数据度量。像流失率和转化率这样的流行指标可以为产品策略提供信息,并帮助公司中的各个利益相关者了解产品的价值。不是所有的产品都是一样的在Intercom分析团队早期,我们的跟踪主要由典型的SaaS公司财务指标组成,例如客户从试用到付费的转化率以及每月经常性收入。虽然这些指标和其他常见指标(如客户获取成本(CAC)和客户生命周期价值(LTV))对于了解企业的整体健康状况及其战略至关重要,但对于产品管理团队来说,这些指标不足以回答所有对他们来说重要的问题,例如:,"客户是否认为此功能有价值?"或者"我们的产品使用起来有多简单?"。如果没有关注用户体验的额外指标,分析团队对产品团队所做决策的影响将减少。"大多数初创企业的失败之处在于他们不知道在开始衡量之前如何提出正确的问题"我们从阅读其他公司的做法开始。我们发现,许多关于产品分析的"最佳实践"建议对于引入概念很有用,但规则不能统一应用。这在很大程度上取决于你经营的业务类型。一个99美元的B2B SaaS应用程序将定义与电子商务网站截然不同的参与度。Intercom分析团队的一个关键价值是"从正确的问题开始"。如果我们只是盲目地应用过时的框架,我们将从别人的问题开始,而不是我们自己的问题。如果这些框架产生的指标没有从正确的问题开始,它们就不会影响产品的构建或业务的发展方向。这些指标变成了可能在纸上看起来不错的虚假代理,但却提供了一个错误的路线图,企业软件公司,并不能让您真正了解下一步在哪里开发产品或改进什么。"大多数人使用分析就像醉汉使用灯柱一样,是为了支持而不是照明。"——大卫奥格维更重要的是,随着公司规模的扩大,为整个公司提供服务的单一指标集的效率越来越低。团队往往在他们关心的指标方面存在分歧。虽然他们都可能有一个共同的高级别任务,但他们以不同的方式对任务作出贡献,因此必须以不同的方式衡量他们的成功。成长团队专注于产品的一部分,而营销团队则专注于产品的另一部分。SaaS产品指标的4个示例产品经理可以使用许多指标来衡量他们产品的成功与否。以下是SaaS公司使用的参与度指标的几个示例:将试用用户转换为付费用户的平均时间使用特定产品功能的用户百分比用户执行密钥操作的平均次数每个会话执行的平均关键操作数正确的指标从正确的问题开始大多数创业公司的失败之处在于,他们不知道如何在开始衡量之前提出正确的问题。这样做需要分析员和产品开发团队之间的协作伙伴关系,什么是数据中台,而不是更传统的涉众-资源关系。为了指导这种合作关系,我们从Google的心脏框架(HEART framework)中获得了灵感,该框架为定义产品目标之后的产品指标提供了建议。例如,我们向产品团队提出几个问题,帮助我们了解他们的目标,以便帮助他们定义有意义的指标:如果我们想象一个从我们的产品中获得价值的理想客户,数据建模,他们会采取什么行动?为了实现目标,大数据的概念,用户需要在我们的产品中采取哪些步骤?这个功能是为了解决我们所有用户都有的问题,还是仅仅是我们用户的一个子集?确定指标的3个接触点为了帮助我们的产品合作伙伴回答这些问题,我们使用的产品使用概念,随着时间的推移,这些概念已经被很好地理解和依赖。这些术语可以直接与客户在我们产品中的旅程中的关键点相关:意图使用:客户所采取的行动,明确地告诉我们他们打算使用产品或功能。激活:客户第一次从产品或功能中获得真正价值的点。参与度:客户从产品或功能中持续获得价值的程度(多少、多长时间、多长时间等)。有了这些简单的概念,我们就可以回答上面提出的问题。下一步是寻找特定于产品或特性的信号,这些信号映射到这些概念。我们发现,与产品团队中的人员(经理、设计师、研究人员和工程师)的开放式合作会产生许多有用的信号,我们可以利用这些信号来制定有效的产品成功指标。只要你问的问题是正确的,你就会得到有价值的见解,你可以据此采取行动。简而言之,从问题开始,而不是从数据开始。制定关键产品指标就像我们的"船来学"的哲学一样,淘客返利系统,定义产品成功指标只是一个开始。为了确保他们自己的成功,他们需要被提倡,沟通,甚至批评。就像他们衡量成功的产品一样,我们必须衡量成功的标准。这些指标是否为我们提供了产品成功的真实图景?它们会影响我们对产品的看法吗?他们是否在激励制造产品的团队?这些问题是分析师必须不断地向他们提出、倡导和报告的指标提出的问题。这种度量定义的协作方法使得分析和产品团队之间的关系更加无缝。同样,使用一种共同的、一致的工作方式意味着组织中的任何人都可以很容易地理解任何产品指标、它们的含义以及它们为什么重要。这意味着对产品的更改可以通过探索这些指标所构成的数据而得到通知,甚至可以由这些见解来引导。示例:我们如何为主要版本选择产品指标最近的一个例子是我们的知识库产品Articles。我们的分析和产品团队在这个项目上合作,从创意到启动。度量标准是在一开始就决定的,使用上面概述的简单、易于理解的问题优先方法。这意味着产品的早期beta已经有了一套可靠的度量标准,因此我们可以测试我们的假设。例如,我们假设,了解客户从积极创建文章(显示使用意图)到让客户的眼睛有效地看到这些文章(激活)所用的时间很重要。如果客户能够很快看到产品的价值,他们将更被迫从试用版转为付费用户,而不太可能流失。Beta版客户与产品早期版本的交互表明,客户需要很长时间才能达到这一点。因此,产品被简化,以提供更无缝的体验。在发布时,我们可以看到激活时间得到全面改善,这对客户从试用到付费的整体转换产生了积极影响。我们热衷于探索更多基于数据的设计。这只是一个开始,我们还有许多方面需要改进。但从一个基于合作伙伴关系的方法开始,我们已经走上了一条通往成为一个真正以数据为基础的组织的良好轨道。

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