Perché non dovresti mai accontentarti di analisi pronte all'uso

Gli esseri umani hanno molti talenti, ma il processo decisionale impeccabile non è sicuramente uno di questi. Puoi davvero fidarti del tuo intuito quando si tratta di crescita aziendale? Probabilmente preferiresti fare affidamento su fatti e dati, giusto?

Certo che lo faresti. Fortunatamente, anche il mercato lo sa e fornisce una serie di soluzioni che ti consentono di tracciare e analizzare le tue app. Puoi scegliere tra strumenti come Google Analytics, Firebase, Mixpanel e Facebook Analytics.

Ognuno di essi fornisce una serie di dashboard predefiniti che potrebbero essere un buon punto di partenza. Tuttavia, accontentarsi delle informazioni che offrono è uno dei percorsi più sicuri per il disastro aziendale. In questo articolo, ti mostrerò perché.

Qual è il vero scopo della Business Intelligence?

La Business Intelligence (BI) trasforma sostanzialmente i dati raccolti in informazioni fruibili sotto forma di dashboard personalizzati per il dominio. L'intero processo è basato sui dati, il che rende il processo decisionale più efficiente, più potente e più accurato.

Perché dovresti preoccuparti di analisi e BI corrette? Il motivo è piuttosto semplice. In qualità di stakeholder, vuoi sapere come funziona la tua app. A tal fine, è necessario rispondere a una serie di domande importanti, ad esempio:

• Quali funzionalità vengono utilizzate?
• Quali contenuti sono apprezzati e quali no?
• Quali sono i tassi di conversione per i principali gruppi target?
• In che modo gli utenti seguono i percorsi critici dell'app?
• Quando e perché si agitano?
• Quando vengono attivati ​​e come puoi tenerli impegnati?

In che modo la Business Intelligence è utile nel processo di sviluppo del software?

Un'integrazione di base anche del miglior strumento di analisi non ti darà molte delle statistiche specifiche del dominio immediatamente. Ad esempio, l'integrazione di Firebase ti fornisce il numero di utenti attivi, i loro dati demografici, i dispositivi o persino gli schermi aperti.

Ma questo non risponde direttamente alle domande dichiarate, vero? Le informazioni sul numero di installazioni o sugli utenti attivi mensili sono importanti, ma raramente questi sono gli obiettivi effettivi dell'app.

Perché hai bisogno di più di una soluzione prefabbricata?

Questi strumenti sono generali, costruiti per adattarsi a tutti. Ciò significa che sono davvero fatti su misura per nessuno. Non possono aggregare dati da fonti diverse (come database di app, CRM o analisi di mercato), né possono mostrarti le metriche univoche per la tua applicazione. Questi strumenti forniscono un quadro limitato e incompleto della situazione che può essere molto fuorviante per la tua azienda. Di solito hanno anche una capacità limitata di approfondire i dati raccolti per cercare di comprendere i risultati presentati.

Non fraintendermi qui. Questi strumenti sono fantastici e consiglio di usarli. Devono solo essere adeguatamente personalizzati. Se desideri ottenere informazioni dettagliate sul contenuto, sulla monetizzazione (ad es. abbonamenti) o sul coinvolgimento degli utenti, devi pianificare e implementare con attenzione eventi analitici personalizzati. Il passaggio successivo consiste nel creare dashboard BI personalizzati utilizzando sia gli eventi raccolti che i dati archiviati nel database dell'app. Tali dashboard possono essere utilizzati per visualizzare i numeri più importanti che rispondono direttamente a queste domande.

L'impatto delle decisioni basate sui dati

Il McKinsey Global Institute ha svolto ricerche su come il processo decisionale basato sui dati influenza le organizzazioni che lo utilizzano. Questi risultati confermano chiaramente che controllare le tue metriche chiave è davvero un must. Ma ti sei mai fermato a considerare davvero quali numeri definiscono il successo del tuo prodotto? Qual è la tua stella polare o funzione di crescita, come direbbero gli hacker della crescita?

Prima di iniziare a creare le tue analisi, devi indicare chiaramente le tue metriche essenziali. La maggior parte dei prodotti condividerà alcune componenti comuni della crescita dei ricavi. Questi potrebbero essere l'acquisizione, l'attivazione e la fidelizzazione di nuovi utenti. Tuttavia, ogni app ha il proprio insieme di fattori specifici dell'azienda che influenzano le entrate.

Come identificare i fattori che influenzano le tue entrate

Identifica le azioni più direttamente correlate con gli utenti che sperimentano il valore fondamentale della tua app. Per Uber potrebbero essere corse completate, numero di corse, numero di utenti che riprenotano una corsa. Per Facebook potrebbe essere il numero di inviti accettati o il numero di post, commenti e reazioni aggiunti.

Le metriche di base fornite dagli strumenti di analisi sono ovviamente preziose. Potrebbero includere visualizzazioni di pagina, numero di installazioni o numero di sessioni. Tuttavia, è più importante tenere traccia delle metriche importanti per il tuo prodotto. Strumenti come Google Analytics forniscono centinaia di grafici. Sfortunatamente, spesso si rivelano più confusi che utili.

Pianifica attentamente le tue analisi

A questo punto, potresti essere tentato di decidere semplicemente di "tracciare tutto" e dargli un senso in seguito. Questo è un errore molto comune. Ciò può portare direttamente a un disastro.

Potresti presumere che puoi facilmente avere un quadro completo di tutto ciò che accade nella tua app. Devi solo chiedere al tuo team di sviluppo di inviare eventi per ogni pulsante e ogni azione, giusto? Beh no.

A cosa ti servono i data scientist?

Certo, gli sviluppatori sarebbero felici di accontentarti aggiungendo l'SDK selezionato e implementando l'invio di eventi per ogni azione. Ma cosa accadrà se non hanno in mente il quadro più ampio? Invieranno solo incautamente ciò che pensano possa essere importante. Sicuramente ti ritroverai con molti dati, ma saranno parametri chiave non strutturati, caotici e molto probabilmente mancanti. Ecco perché è così importante includere i data scientist nel processo e creare un piano di raccolta dei dati.

Che cos'è un piano di raccolta dati?

Un piano di raccolta dati è fondamentalmente una documentazione di tutti gli eventi che devono essere inviati dall'applicazione. Ci vogliono solo pochi giorni di lavoro da un data scientist per prepararne uno. Questo sforzo viene ripagato durante il tempo di sviluppo. In questo modo, gli sviluppatori possono semplicemente seguire la documentazione senza dover pensare all'implementazione degli eventi.

Imparando dalla mia esperienza, ho scoperto cosa funziona meglio qui. Inizia a creare il tuo piano con un workshop sulla raccolta e l'utilizzo dei dati con il team di data science. Durante questo incontro, confermi i tuoi obiettivi di raccolta dati. Quindi esamini il tuo prodotto per stabilire punti dati e definire le metriche chiave. Infine, puoi discutere di come verranno presentati sui dashboard. Tale incontro ridurrà al minimo il rischio di incomprensioni.

Visualizza ciò che conta

Avendo lavorato su alcune dozzine di progetti software, ho visto che i responsabili delle decisioni sono fin troppo inclini a tagliare gli angoli della Business Intelligence. È un peccato, poiché la BI è l'unico strumento su cui possono basare le proprie decisioni, guidare la crescita e costruire un prodotto di successo. Questo atteggiamento si basa spesso sul presupposto errato che se la loro idea per un prodotto è giusta, è destinata ad avere successo.

Ma la realtà è molto diversa. Tutti i prodotti di successo vengono costantemente migliorati attraverso esperimenti basati sui dati. Il mercato è crudele: dormi, perdi. Ecco perché è così importante monitorare costantemente le metriche chiave della tua applicazione. Tuttavia, senza un'abile personalizzazione della dashboard, otterrai solo una quantità schiacciante di registri non strutturati. Si verificherà un sovraccarico di informazioni che non farà che scoraggiare l'utilizzo della BI.

Come evitare il sovraccarico di informazioni

Quello di cui hai bisogno è vedere chiaramente i parametri più importanti a prima vista. In questo modo, puoi facilmente approfondire lo sfruttamento dei tuoi dati. Ciò richiede la personalizzazione del dashboard. Sulla base di queste analisi puoi creare dashboard di business intelligence. Ti permetteranno di imparare come gli utenti interagiscono con l'app, trarre conclusioni e applicarle nel tuo modello di business.

Puoi farlo in una certa misura utilizzando strumenti di analisi come Google Analytics o Firebase. Ma il più delle volte è necessario combinare i risultati di molte origini dati diverse e creare dashboard BI personalizzati . Di seguito puoi vedere un esempio di dashboard personalizzato molto semplice, ma informativo, creato in Google Data Studio.

Come puoi immaginare, una dashboard di questo tipo è relativamente facile da creare per un data scientist esperto. In genere sono necessari alcuni giorni per crearne uno in strumenti come Tableau, Graphana, Google Data Studio o Power BI. È quasi nulla in confronto allo sforzo complessivo che viene impiegato nell'implementazione del prodotto software. Se consideri il loro valore aggiunto, i dashboard personalizzati non sono sicuramente qualcosa su cui scendere a compromessi.

Non uscire alla cieca nel mercato

Non posso sottolineare abbastanza quanto sia fondamentale disporre almeno di analisi in atto quando l'app diventa attiva. In caso contrario, perderai la tua unica possibilità di ottenere informazioni chiave sull'app quando sono più necessarie, ovvero quando l'app viene verificata sul mercato. Una corretta analisi dei dati è sorprendentemente economica quando si tratta del tempo di implementazione richiesto. Tuttavia, è in qualche modo spesso trascurato dalle aziende che si accontentano delle soluzioni più semplici.

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Devi raccogliere e visualizzare i tuoi dati in un modo che comunichi facilmente le prestazioni della tua app. Non accontentarti di niente di meno. Non vuoi ritrovarti a rimanere indietro e a non sapere nemmeno il motivo. Proprio come un pilota non può pilotare un aereo senza strumenti adeguati che monitorano costantemente i parametri di volo cruciali, senza la corretta analisi e presentazione dei dati volerai alla cieca.

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