Mengapa setiap perusahaan digital pertama membutuhkan analisis produk?
Dunia sedang bergeser ke arah ekonomi digital dan pandemi hanya mempercepat proses ini. Laporan terbaru dari Adobe memperkirakan bahwa pembelanjaan online global akan mencapai USD$4,2 triliun pada tahun 2021, naik dari hanya USD$2,9 triliun pada tahun 2020.
Ini menggaris bawahi pentingnya pendekatan digital pertama saat Anda memikirkan masa depan bisnis Anda.
Saat pelanggan semakin terlibat melalui situs web dan aplikasi seluler, Anda perlu berpikir lebih keras tentang perjalanan pelanggan digital. Untuk meningkatkan akuisisi, konversi, dan retensi pelanggan, Anda perlu menjawab pertanyaan seperti:
- Di mana pengguna berhenti di alur pendaftaran saya, dan mengapa?
- Serangkaian tindakan apa yang mengarah ke jalur sukses menuju konversi?
- Seberapa sering pengguna saya menggunakan produk saya (penggunaan aktif)?
- Perilaku pengguna mana yang mendorong retensi yang lebih baik?
- Apakah fitur situs/aplikasi baru saya mendorong konversi, keterlibatan, dan retensi?
Meskipun Anda mungkin sudah memiliki beberapa alat untuk analitik, alat tersebut sering kali tidak memenuhi kebutuhan semua orang — terutama tim produk yang membangun aplikasi dan situs web yang mendukung kehadiran digital Anda.
Faktanya, survei kami terhadap lebih dari 450 manajer produk secara global menemukan bahwa lebih dari 50% tidak dapat memperoleh jawaban atas pertanyaan produk dengan cepat dan 38% lebih lanjut tidak dapat mengukur metrik produk secara efektif.
Salah satu alasannya adalah banyak organisasi mencoba menjawab pertanyaan produk hanya dengan alat intelijen bisnis (BI).
Business Intelligence (BI) dan analisis produk mengapa Anda membutuhkan keduanya
Dengan alat BI, Anda bisa membuat kueri dan memvisualisasikan data dari sumber gudang data, baik itu keuangan, pemasaran, sumber daya manusia, atau data produk. Ini sempurna untuk memadatkan sejumlah besar data dalam suatu organisasi ke beberapa KPI utama tetapi ada kelemahan yang signifikan.
BI sangat fleksibel dalam jenis data yang dapat divisualisasikan, tetapi sebagai hasilnya, BI tidak dapat masuk ke wawasan pengguna sedalam alat analisis produk yang dibuat khusus karena terbatas pada struktur data di gudang data Anda.
Analisis produk memungkinkan Anda untuk masuk lebih dalam. Dengan menggunakan model data standar yang menangkap aspek-aspek kunci dari perilaku pengguna (peristiwa, pengguna, dan dimensi lainnya), alat analisis produk seperti Mixpanel menyediakan mesin kueri yang kuat dan disetel dengan baik yang menjawab pertanyaan dengan lebih efisien daripada alat analisis lainnya.
Seperti yang telah saya tulis sebelumnya, manfaat analisis produk ini memungkinkan tim produk melakukan analisis mandiri, dan mendapatkan jawaban atas pertanyaan kompleks tentang pengguna mereka hanya dalam hitungan detik.
Wawasan ini sangat penting untuk memungkinkan perusahaan terlibat dalam proses pengembangan produk yang cepat, eksploratif, dan kreatif.
Misalnya, jika Anda ingin analisis corong untuk melihat bagaimana kemajuan pengguna melalui alur pendaftaran Anda (atau tidak). Dengan SQL, corong ini dapat membutuhkan ratusan baris SQL untuk dibuat, tetapi di Mixpanel, mungkin hanya perlu sepuluh klik.
Jika Anda ingin memeriksa lebih lanjut pengguna yang berhenti pada tahap tertentu dari alur pendaftaran, Anda akan dapat dengan mudah menyimpan pengguna yang berhenti sebagai kohor dan menganalisis jika kohor berubah dari waktu ke waktu, mengelompokkannya berdasarkan pengguna properti, atau membandingkannya dengan kelompok pengguna lain untuk memahami perbedaannya.
Dengan alat BI, jawaban atas pertanyaan tersebut akan membutuhkan aliran kerja terbaru dari tim rekayasa data agar mengubah data ke dalam format yang tepat untuk menjawab pertanyaan spesifik tersebut. Sehingga kadang-kadang bisa berarti menunggu berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu.
Untuk banyak organisasi, analis data khusus atau bahkan ilmuwan data kemudian ditugaskan untuk membantu proses ini, yang kemudian menciptakan antrian untuk waktu mereka.
Analisis produk swalayan membantu tim produk dengan waktu untuk mendapatkan wawasan, tetapi juga mencegah tim data, analis, dan ilmuwan data dibebani dengan pekerjaan manual yang dapat mengalihkan mereka dari proyek yang lebih penting dan strategis.
Dengan cara ini, analitik produk dan alat BI dapat bekerja bersama. Banyak pelanggan kami memanfaatkan alat BI untuk melacak metrik perusahaan yang lebih luas saat menggunakan Mixpanel untuk membantu tim produk mereka menyelami perilaku pengguna dengan cepat.
Tumpukan data modern dan bagaimana analisis produk cocok
Diperlukan investasi awal yang besar dalam data untuk mendapatkan nilai dari alat BI. Hal ini sering membutuhkan tim data khusus yang mengelola pengumpulan, kualitas, dan transformasi data ke dalam tabel yang dapat ditanyakan secara efisien oleh alat BI, dan kemudian juga memuat data ini ke dalam gudang data.
Hal ini dapat mempersulit perusahaan tahap awal untuk menerapkan BI tetapi analisis produk dapat diimplementasikan tanpa langkah-langkah ini.
Namun, kami menemukan bahwa sebagian besar perusahaan akhirnya menyadari bahwa ada kebutuhan bagi mereka untuk membangun tumpukan data mereka sendiri untuk mendukung semua kebutuhan data dan analitik mereka.
Ini berarti bahwa analitik produk juga harus dengan mudah diintegrasikan ke dalam tumpukan data modern Anda kapan pun Anda memilih untuk membangunnya.
Hal ini dapat dicapai dengan beberapa cara.
1. Menggunakan Platform Data Pelanggan (CDP) atau Software Development Kits (SDK)
Salah satu opsinya adalah menggunakan CDP yang berfungsi sebagai penyimpanan data pengguna Anda dan memasukkan data tersebut ke berbagai aplikasi, termasuk analisis produk seperti Mixpanel.
Ini memastikan bahwa sejak hari pertama, tim produk Anda memiliki akses ke analisis produk yang sangat kuat untuk iterasi dan pertumbuhan yang cepat.
2. Mengimpor data dari gudang data
Kami juga telah bekerja dengan banyak perusahaan yang membuat satu sumber kebenaran untuk data perusahaan mereka dengan memasukkan data dari berbagai sumber ke dalam satu gudang data.
Karena data yang sama sedang ditanyakan oleh alat BI dan analisis produk, ini berarti bahwa informasi tersebut identik di seluruh alat.
Ini membantu Anda menciptakan kepercayaan pada data karena semua orang di organisasi (terlepas dari alat yang mereka gunakan), akan melihat angka yang sama.
Keuntungan tambahan dari pendekatan ini adalah Anda bisa memperkaya data perilaku pengguna yang dikumpulkan sebagai bagian dari analisis produk dengan sejumlah data lain (misalnya data operasional dari sistem CRM Anda) untuk memiliki lebih banyak wawasan tentang pengguna Anda.
Pada akhirnya, wawasan produk dan pengguna akan sangat penting untuk strategi digital pertama dan seperti yang mereka katakan, waktu adalah uang.
Penggunaan alat analisis produk adalah faktor penting yang harus dimiliki oleh setiap perusahaan digital pertama.
Penting juga untuk mengetahui bahwa BI dan analitik produk tidak selalu memiliki tujuan yang sama — Anda akan memerlukan analitik produk, dan itu bekerja sangat baik dalam kombinasi dengan alat BI.
