Řešení pro CPO

Produktová analytika pro lepší rozhodnutí

Které funkce uživatelům pomáhají a kde se v produktu zaseknou? Propojíme data z aplikace se zpětnou vazbou zákazníků. Uvidíte, kdo produkt skutečně používá, kdo se vrací a co se změnilo po novém releasu. Produktovému a vývojovému týmu připravíme podklady pro prioritizaci změn, jejich měření i A/B testy.

Aktivita a retence uživatelů

Počet registrací znáte, ale kolik lidí produkt skutečně používá a kdo se vrací? Sjednotíme definici aktivního uživatele a připravíme přehled aktivity včetně MAU – měsíčně aktivních uživatelů. V kohortách podle data registrace ukážeme, jak se používání produktu vyvíjí v čase. Budeme sledovat churn a porovnáme odchody s předchozí aktivitou a využíváním features, abyste viděli, které chování provází dlouhodobé používání a kdy lidé přestávají produkt používat.

Aktivita se společnou definicí – produkt i vedení vidí stejné počty denně aktivních uživatelů i MAU.
Retence podle registrace – porovnáte, kolik uživatelů se z jednotlivých kohort vrací a jak se jejich aktivita mění.
Chování před odchodem – zjistíte, které skupiny ztrácejí aktivitu a co v produktu dělaly předtím.

Konverzní funnely a příčiny propadů

Mezi registrací, ověřením a prvním nákupem nebo investicí se část uživatelů ztratí. Ukážeme, ve kterém kroku odpadají, a porovnáme průchod podle zařízení, operačního systému i verze aplikace. Když konverze náhle spadne, dohledáme, zda za tím stojí chyba v aplikaci, změna průchodu nebo jiné složení uživatelů. Od celkového propadu se tak dostanete ke konkrétnímu kroku a skupině, například k ověření přes BankID v určité verzi aplikace pro Android.

Průchod krok za krokem – vidíte, kolik uživatelů dojde od registrace k prvnímu nákupu nebo investici.
Rozdíly mezi zařízeními – porovnáte konverze na webu a v aplikaci i mezi jednotlivými verzemi.
Vysvětlení náhlého poklesu – oddělíme změnu chování uživatelů od problému v aplikaci nebo úpravy průchodu.

Využití nových features a jejich dopad

Nové features jsou venku, ale kolik lidí je začalo používat a co jim přinesly? Ukážeme, kdo je vyzkoušel, jak rychle se rozšířily a které skupiny se k nim vracejí. Ať jde o AI chat, novou analytiku, integraci nebo automatické investování, porovnáme využívání i retenci před releasem a po něm. Zohledníme přitom změny ve složení uživatelů. Uvidíte, co se s novým releasem změnilo a které features má smysl dál rozvíjet.

Využití nových features – sledujete první použití, tempo adopce i opakované využívání.
Vliv na retenci – porovnáte retenci uživatelů, kteří nové features využívají, s těmi, kteří je nepoužívají.
Vývoj s novým releasem – uvidíte změny v chování a konverzích v kontextu nové verze i složení uživatelů.

CX a zpětná vazba

V produktu vidíte pokles aktivity, na podpoře přibývají stejné dotazy a v hodnocení se opakují výhrady. Propojíme chování zákazníků s NPS, spokojeností po objednávce, tikety i hovory na podporu. Doplníme důvody odchodu a výsledky pokusů zákazníka udržet. Získáte přehled opakujících se problémů i toho, kolika zákazníků a jakých tržeb se týkají. Produkt a podpora tak mají společné podklady pro rozhodnutí, co řešit nejdřív.

Čísla vedle zpětné vazby – hodnocení a požadavky na podporu uvidíte v kontextu používání produktu.
Priority podle rozsahu problému – porovnáte, kolik zákazníků se s problémem potýká a jaké tržby přinášejí.
Churn a retence – sledujete, proč zákazníci odcházejí a kolik jich po zásahu zůstává.

Podpora engineering týmu a A/B testy

Vývojový tým potřebuje vědět už před implementací, jak se nová funkce vyhodnotí. Připravíme specifikaci eventů, aby po vydání nechyběla důležitá data. U změn, které stojí za experiment, nastavíme A/B test: co přesně měříme, kolik uživatelů potřebujeme a jak dlouho má test běžet. Výsledek vyhodnotíme včetně nejistoty a toho, zda rozdíl může být jen náhoda. Průběžně také nahradíme ruční exporty z produkční databáze reporty, ve kterých si byznys najde odpovědi sám.

Měření připravené před vývojem – vývojáři dostanou jasné zadání událostí a parametrů pro vyhodnocení změny.
Test s jasnými podmínkami – předem určíme metriku, potřebný počet uživatelů i dní a meze vyhodnocení.
Méně ručních exportů – opakované požadavky byznysu pokryjí aktualizované přehledy a vývoj má čas na produkt.
Tým Primulus před sídlem firmy.
Case study

DaTeam pomáhá Primulu porozumět zákazníkům a zlepšovat jejich zkušenost

Pro Primulus jsme propojili marketingová data s produktem, aby tým viděl, které zákazníky přivádí akvizice, kdo se vrací a co má na retenci vliv. Společně vyhodnocujeme konverzní funnely a hledáme kroky, ve kterých zákazníci odpadají. Chování propojujeme se zpětnou vazbou zákazníků a pomáháme určit, co zlepšit v CX i v průchodu k nákupu.

Připojte se k našim spokojeným klientům