Што ви кажува вашата аналитика (ако знаете каде да гледате)

На повеќето бизниси не им недостига аналитика. Имаат Google Analytics, или Mixpanel, или Amplitude. Имаат податоци од CRM, показатели од платформата за е-пошта, табли од рекламните платформи и можеби Looker или Metabase што некој ги поставил пред две години. Податоците постојат.

Она што обично недостига е систематски начин тие податоци да се претворат во одлуки. Таблите се натрупуваат. Неделните извештаи се праќаат. А стратегиските прашања што навистина би носеле раст остануваат без одговор, зашто никој не знае точно кој показател да го погледне.

Почнете од прашањето, не од таблата

Најчестата грешка во аналитиката е отворање на таблата за да се види „што прават бројките“ без конкретно прашање на ум. Тоа води до барање шеми во сѐ што се движи — сообраќајот горе, ангажираноста долу, конверзиите рамни — без кохерентна рамка за толкување што значат тие движења.

Почнете од деловното прашање. Не „како оди сообраќајот?“, туку „зошто нашата стапка на конверзија од пробен во платен корисник падна три процентни поени минатиот месец?“ Не „какви ни се показателите за ангажираност?“, туку „која содржина води до регистрации во производот, а која привлекува публика што никогаш не конвертира?“

Прашањето одредува кои податоци се релевантни. Најголемиот дел од податоците во типична аналитичка поставеност не се релевантни за поставеното прашање — затоа нефокусираните прегледи на табли даваат повеќе шум отколку сигнал.

Приказната живее во инката

За повеќето дигитални бизниси, анализата со најголема вредност е анализата на инката: како корисниците се движат од првата свест до активен клиент и каде отпаѓаат?

Ова звучи едноставно. Во пракса бара спојување податоци низ системи што не се направени да разговараат меѓу себе — рекламни платформи, веб-аналитика, серии е-пораки, настани во производот, фази во CRM. Многу бизниси никогаш не го составиле ова чисто, што значи дека можат да ја видат секоја фаза одделно, но не можат да го набљудуваат целото патување.

Кога инката е видлива од почеток до крај, прашањата стануваат многу поостри. Дали врвот на инката е здрав, но активацијата на пробните корисници е слаба? Проблемот е воведувањето во производот, а не маркетингот. Дали активацијата е добра, но проширувањето е ниско? Производот можеби има проблем со длабочина — корисниците добиваат вредност, но не доволно за да ја зголемат употребата. Дали инката е здрава во секоја фаза, а растот е бавен? Врвот е претесен — ограничувањето е дистрибуцијата, а не конверзијата.

Кохортната анализа открива што кријат просеците

Збирните показатели се просеци. Просеците ја кријат структурата на тоа што навистина се случува.

Стапка на задржување од 60% на 30 дена изгледа исто збирно, без разлика дали 100% од корисниците се задржани првите 28 дена, па сите се откажуваат, или 60% се задржани постојано, а 40% се откажуваат веднаш по регистрацијата. Тоа се сосема различни производи со сосема различни проблеми — а збирното задржување не ги разликува.

Кохортната анализа ги групира корисниците според тоа кога се приклучиле (или според некоја карактеристика) и го следи нивното однесување со текот на времето. Открива дали производот се подобрува — поновите кохорти се задржуваат подобро од постарите — или дали некоја промена ги влошила работите. Покажува дали одредени канали за придобивање даваат подобри долгорочни корисници од други. Го прави збирниот показател искрен.

Квалитативните податоци се исто така податоци

Аналитичките алатки одговараат на „што“ и „колку“. Ретко одговараат на „зошто“.

За клиентот што се откажал по 28 дена, аналитиката покажува кога престанал да го користи производот и што направил последно. Не покажува зошто престанал. За тоа треба да се прашува.

Анкетите при заминување, тековите за откажување со прашања со задолжителен избор, интервјуата со корисници, снимките од сесии и анализата на тикетите од поддршката се сите форми квалитативни податоци што ги објаснуваат шемите што квантитативните податоци ги откриваат. Бизнисите што ги користат обете имаат значително појасна слика од оние што се потпираат само на табли.

Мерењето што значи

Мерката за добра аналитичка пракса не е софистицираноста на алатките. Мерката е дали тимот редовно носи одлуки што не би ги донел без податоците и дали тие одлуки водат до подобри резултати.

Ако таблите се прегледуваат, а стратегијата не се менува, аналитиката е декорација. Вложувањето во инфраструктура за податоци е оправдано само со одлуките што ги подобрува.

---

PNK WORKS гради маркетинг и производна аналитика што информира одлуки, а не само извештаи. Започнете проект.