Самая частая проблема с аналитикой в том, что фаундеры о ней вообще не задумываются.
Они думают:
мы видим, сколько нам платят;
мы видим, сколько приложение скачивают;
мы видим цифры в рекламном кабинете;
ну значит, мы и так примерно понимаем, что происходит.
НО
То, что вы видите installs, оплаты и цифры по трафику, вообще не означает, что вы понимаете, как человек проходит по продукту, где у него проблема, что сработало, а что сделало продукт хуже.
А если вы этого не видите — вы слепы.
Можно экспертно что-то предположить. Можно даже иногда случайно попасть в правильное решение. Но если вы хотите не угадывать, а менять продукт осознанно — аналитика вам нужна.
Что вы видите — и что при этом остаётся невидимым
Почему аналитика важна
Почему аналитика важна
Без аналитики вы не понимаете реальность продукта. Именно из-за этого происходят самые дорогие ошибки.
Вы делаете изменение — и не можете сказать:
оно правда улучшило продукт;
оно ничего не изменило;
или оно вообще сделало продукт хуже.
Вы выкатываете релиз и не можете понять, повлияло ли это на продукт.
Например:
новый paywall сработал лучше? Или туда просто больше людей дошло?
новый трафик дал рост? Или просто стал дешевле по клику, а дальше по продукту всё сломал?
новая фича улучшила продукт? Или добавила шум и ухудшила путь пользователя?
новое изменение в продукте повысило оплату? Или просто временно поменяло поведение, а потом всё вернулось обратно?
Как тогда вы принимаете решения?!
Петля принятия решений без аналитики — почему она не заканчивается
Аналитика даёт ответы на вопросы
как пользователь проходит по продукту;
на каком этапе он отваливается;
где он задерживается;
чем реально пользуется;
чем не пользуется вообще;
после какого действия он чаще возвращается;
где лучше всего конвертится в оплату;
в каком месте paywall вообще работает;
вы выкатили изменение — стало лучше, хуже или никак.
Если ваша аналитика не даёт ответа на эти вопросы — то она либо неполная, либо бесполезная, либо просто существует для вида.
Как выглядит плохая аналитика
Как выглядит плохая аналитика
Плохая аналитика — это не только когда её нет. Плохая аналитика — это ещё и когда она как будто есть, но по ней нельзя принять решение.
То есть:
какие-то события приходят;
какие-то дашборды есть;
какие-то цифры крутятся;
кто-то даже открывает отчёты;
! но ответа на важные вопросы всё равно нет.
Есть общие цифры, но непонятно, зачем они вообще нужны, а события не помогают понять путь пользователя.
Что видно в аналитике — путь пользователя с точками и без
Что происходит без аналитики
Что происходит без аналитики
Без аналитики продуктом начинают управлять не по реальности, а по ощущению.
кто громче кричит, тот и прав;
кто авторитетнее, тот и продавливает решение;
«я же фаундер, я лучше чувствую»;
«конкуренты так делают, значит, и нам надо»;
«ну вроде логично»;
«мне кажется, проблема вот тут».
То есть вместо аналитики начинается:
интуитивное предпринимательство;
интуитивный product management;
решения по авторитету;
решения по эмоциям;
решения по аналогиям;
решения по одному-двум кейсам;
решения по внутреннему ощущению команды.
И всё это может иногда даже случайно сработать. Но это очень дорогой способ гадать на продукте.
Чем дороже обходится каждое решение без аналитики
Что обычно делают вместо нормальной аналитики
Что обычно делают вместо нормальной аналитики
1Ошибка
Смотрят только на общие цифры
выручка;
скачивания;
установки;
DAU/MAU;
рекламный кабинет.
Проблема в том, что общие цифры не показывают путь пользователя и не объясняют, где именно ломается продукт.
2Ошибка
Делают выводы по ощущениям
«Мне кажется, люди не понимают продукт.»
«Мне кажется, проблема в цене.»
«Мне кажется, надо больше трафика.»
Кажется — плохая основа для продуктового решения, если вы не можете это проверить.
3Ошибка
Принимают единичные сигналы за систему
Один отзыв, комментарий, разговор с клиентом.
Это может быть важно и это правда часто важно. Но только аналитика вам скажет, стоит ли обращать внимание на это, или это случай единичный.
4Ошибка
Копируют конкурентов
«У них так сделано, значит, и нам надо так же.»
А вдруг у конкурента тоже нет аналитики, и он даже не вкурсе что пытается продвигать вредный для продукта функционал?
Что с этим делать
Что с этим делать
Проблема с аналитикой в том, что без неё очень легко жить в иллюзии, что вы «и так всё понимаете».
Пока не станет нужно принять реальное решение, понять, где именно сломалась воронка, доказать, что релиз сделал продукт лучше, а не хуже.
Вот в эти моменты и выясняется, что продукта вы не видите.
Поэтому здесь важно не «собрать побольше данных», а сначала честно ответить:
Честные вопросы к себе
видите ли вы путь пользователя по продукту;
понимаете ли вы, где он отваливается;
понимаете ли вы, что именно влияет на оплату;
можете ли вы сказать, какое изменение реально сработало;
и можете ли вы отделить проблему активации от проблемы монетизации, монетизацию от retention, retention от всего остального.
Если нет — значит, тут у вас слепая зона.
Слепые зоны на воронке — что вы не можете отделить друг от друга
Следующий шаг
Даже если у вас есть какие-то цифры — это ещё не значит, что вы реально видите продукт
Следующий логичный шаг здесь — не собирать ещё больше шума, а понять, где именно у вас слепые зоны и чего не хватает, чтобы перестать гадать.