Улучшайте работу с уведомлениями с помощью многоканальной аналитики
24 октября 2022 г.Веб-аналитика является стандартом для онлайн-бизнеса, и менеджеры по продуктам в значительной степени полагаются на данные веб-аналитики при принятии решений о продукте. Такие статистические данные, как трафик веб-сайта, конверсии, события в приложении или уникальные пользователи, часто используются в качестве индикаторов состояния бизнеса, поскольку они помогают определить, движется ли продукт в правильном направлении или нет.
Однако с уведомлениями аналитика — это другая история. В то время как работа с уведомлениями, как правило, является одной из ключевых частей функциональности продукта, аналитика уведомлений редко доступна , а даже когда она доступна, обычно не так просто получить соответствующую информацию из данных. Но без аналитики уведомлений большинство компаний «ослепляют» свои уведомления и не знают, как их улучшить с течением времени.
В этой статье мы поговорим об многоканальной аналитике, о том, почему аналитика сложна для уведомлений и что, по нашему мнению, необходимо для расширения возможностей менеджеров по проектам. Мы также поделимся некоторыми конкретными советами по использованию аналитических данных для создания более информированных уведомлений для ваших пользователей.
Что такое многоканальная аналитика?
Отдельные данные сами по себе не очень информативны, но в совокупности они могут рассказать важную историю. Аналитика — это искусство осмысленного сбора сырых данных из вашего продукта. Например, вы можете агрегировать данные о событиях, собранные в приложении, и на их основе сделать вывод, какие функции приложения наиболее популярны среди ваших пользователей.
Затем вы можете использовать эти идеи для дальнейшего продвижения вашего продукта, расширяя функции, которые нравятся вашим пользователям, и отказываясь от тех, которые им не нравятся. Короче говоря, аналитика помогает вам прогнозировать и формировать будущее, понимая прошлое и настоящее.
В наши дни большинство компаний общаются со своими клиентами по нескольким каналам: электронная почта, push-уведомления, SMS и сообщения в социальных сетях дополняют более традиционные средства связи, такие как телефонные звонки и письма. При таком большом количестве вариантов связи с вашими клиентами недостаточно рассматривать только один канал, если вы хотите получить представление о том, как работает конкретная коммуникационная стратегия.
Если вы используете многоканальную стратегию для общения со своими клиентами, обычно бесполезно рассматривать эти каналы изолированно. Ваши клиенты могут игнорировать ваши информационные бюллетени в своем почтовом ящике, но, возможно, это потому, что они уже видели и им понравились ваши объявления в социальных сетях.
Так что самый разумный способ аналитики — группировать сообщения по содержанию, а не по каналам. Таким образом, в многоканальной аналитике вы рассматриваете взаимодействие пользователей с вашим продуктом комплексно по всем каналам.
Аналитика для уведомлений
Данные уведомлений означают, как пользователи взаимодействуют с вашими уведомлениями. Нажимают ли они на электронное письмо, как только получают его? Убирают ли они ваши push-уведомления со своих домашних экранов? Анализируя данные уведомлений, вы можете понять, какие стратегии коммуникации работают хорошо, а какие нет.
Уведомления пользователей о вашем продукте могут иметь огромное влияние на то, будут ли они продолжать его использовать. Отправка слишком большого количества уведомлений по неподходящим каналам или в неподходящее время может вызвать у пользователей такой негативный опыт, что они начнут искать лучшие альтернативы. С другой стороны, хороший опыт будет иметь большое значение для счастливой и устойчивой пользовательской базы.
Центральным показателем в аналитике уведомлений является показатель открываемости: он показывает, сколько пользователей открыли уведомление в течение определенного промежутка времени после его отправки. Низкий показатель открываемости означает, что вам придется подумать об изменении своей стратегии , возможно, путем отправки меньшего количества уведомлений, использования других каналов или обновления контента. Как указывалось ранее, аналитическая стратегия, учитывающая несколько каналов, может дать больше информации. Но прежде чем мы поговорим об этом, давайте кратко рассмотрим особенности данных уведомлений.
Трудности получения данных уведомлений
Данные — это основа всей аналитики , но бывает сложно получить данные, необходимые для анализа уведомлений. iOS от Apple, например, не позволяет разработчикам точно отслеживать показы push-уведомлений на устройствах своих пользователей. С SMS-сообщениями вообще нет аналитики: вы можете знать, какие сообщения вы отправили, но у вас нет никакой гарантии, что пользователи их получили.
Что нам действительно нужно для расширения возможностей PM: многоканальная аналитика
Чтобы получить целостную картину взаимодействия с уведомлениями своих клиентов, менеджеры по управлению проектами должны знать, как разные уведомления работают в разных каналах.
Это особенно верно, учитывая, что будущее принесет больше настроек уведомлений и гибкость для каждого пользователя. . По мере того, как уведомления каждого становятся все более персонализированными, менеджерам по проектам необходимо будет перейти к аналитике, которая сгруппирована по содержимому уведомлений, а не по каналам.
Например, все уведомления о новых упоминаниях в приложении для документов должны быть представлены вместе на панели аналитики, независимо от того, были ли уведомления отправлены по электронной почте, в Slack или через мобильное приложение, в зависимости от предпочтений каждого пользователя. Но чтобы включить многоканальную аналитику для уведомлений, менеджеры по управлению проектами должны преодолеть несколько препятствий.
Для каналов, где данные уведомлений трудно получить, разработчики могут использовать надежные прокси-данные, которые помогают им аппроксимировать данные, которые они действительно ищут. Читайте дальше, чтобы узнать больше.
Как получить многоканальную аналитику в своем приложении
Чтобы получить многоканальную аналитику, вам потребуются нужные данные и возможность получать отчеты в нужном формате. Вот шаги, которые мы рекомендуем выполнить, чтобы добиться этого.
Внедрите аналитику для каждого канала — в максимально возможной степени
Конечно, первым шагом является сбор любых данных, которые вы можете разумно собрать об использовании уведомлений, соблюдая при этом соответствующие правила конфиденциальности и создавая как можно меньше неудобств для пользователя.
Например, при отправке электронной почты через стороннюю почтовую платформу, такую как SendGrid или AWS SES, вам следует рассмотреть возможность сбора следующих данных:
- Для каждого отправленного уведомления по электронной почте: получатель, дата, тема, вложения.
- Открыть и нажать на показатели
- Статистика по отказам от подписки
- Статистика жалоб
Обратите внимание, что не все эти данные будут доступны на каждой платформе, и разные платформы могут использовать разные термины для описания одних и тех же показателей.
Для некоторых каналов будет невозможно собирать прямые данные для взаимодействий с уведомлениями. В таких случаях вам нужно будет придумать прокси-данные: то есть данные, которые могут не совпадать непосредственно с тем, что вам нужно, но которые можно использовать для вывода нужных вам показателей.
Например, в случае с SMS-сообщениями, в которых вообще нет аналитики, вы можете предположить конкретную открываемость, основанную на отраслевых бенчмарках, или вставить ссылку, по которой вы сможете отслеживать клики. Затем вы можете рассчитать приблизительный показатель открываемости для всей клиентской базы.
Некоторые каналы имеют хорошо зарекомендовавшие себя обходные пути для отслеживания. Например, в электронных письмах обычно используются веб-маяки, также известные как пиксели отслеживания. Обычно они реализуются в виде крошечных изображений, размещенных на стороннем веб-сервере, и когда пользователь открывает электронное письмо, почтовый клиент загружает этот ресурс со стороннего сервера, что указывает отправителю, что получатель открыл электронное письмо.
Однако такие решения не всегда работают: пользователи могут отключать изображения в электронных письмах, а во встроенном почтовом приложении iOS есть параметр, запрещающий такое отслеживание. Существуют и другие методы отслеживания, такие как добавление информации о пользователе ко всем ссылкам в электронном письме, поэтому, если ссылка нажата, можно легко узнать, от какого пользователя произошло взаимодействие.
Обеспечение качества данных
Чтобы создавать достоверные отчеты об уведомлениях, вы должны быть уверены в данных, на которых основываются отчеты. Несмотря на то, что некоторые данные могут быть основаны на прокси-метриках, как мы обсуждали выше, вы должны быть уверены, что это лучшие прокси-метрики для использования в вашей конкретной ситуации.
Кроме того, потратьте некоторое время на понимание возможных ограничений исходных данных — возможно, есть задержка в статистике, которую выдают вам некоторые системы, или, может быть, иногда в данных есть пустые строки. Вам нужно учесть это заранее, чтобы потом не столкнуться с проблемами.
Определите, как вы будете сопоставлять статистику между каналами
Реализации каналов уведомлений, таких как электронная почта, чат или SMS, ничего не знают о содержании отправляемого вами уведомления.
Чтобы иметь возможность перекрестно ссылаться на одни и те же виды уведомлений по каналам, вам необходимо создать идентификатор — например, уникальный идентификационный номер — для каждого уведомления. Такие идентификаторы должны быть одинаковыми для нескольких каналов, чтобы их можно было сгруппировать позже при создании отчетов.
Преобразование всех данных в общий формат
Чтобы просмотреть несколько каналов вместе, вам необходимо иметь все данные в одном отчете, информационной панели или электронной таблице, но это не так просто, поскольку разные поставщики по-разному представляют данные в своей статистике. Чтобы иметь возможность одновременно просматривать все точки данных по каналам, вам потребуется преобразовать все данные в стандартизированный формат, например, с помощью ETL конвейер.
После преобразования данных вы можете использовать любую уже используемую вами систему отчетности или бизнес-аналитики , например Looker, Tableau или Excel , чтобы просмотреть все точки данных вместе.
Группировать по идентификатору уведомления — или, возможно, по темам или типам уведомлений
Теперь, когда у вас есть все данные в одном месте и в одном формате, а также есть способ перекрестных ссылок на уведомления по каналам, вы можете группировать точки данных по идентификатору уведомления (или аналогичному идентификатору) по каналам. .
Затем вы можете сгруппировать эти данные по темам или типам уведомлений. Например, вы можете захотеть видеть все уведомления о жизненном цикле на одной информационной панели и все уведомления о транзакциях на другой информационной панели.
Следующий шаг: используйте аналитику для улучшения уведомлений
Доступ к аналитике уведомлений — это само по себе достижение, но помните, что вы делаете это с определенной целью: сделать свои уведомления лучше.
Теперь, когда у вас есть данные об уведомлениях по разным каналам, вы можете использовать многоканальные данные, чтобы найти возможности исправить или улучшить работу с уведомлениями.
Определить возможности для улучшения
Подумайте, какие из существующих уведомлений чаще всего используются. Чему вы можете научиться из этого? Можно ли каким-либо образом повторить успех таких уведомлений в других частях вашего интерфейса уведомлений?
Напротив, какие уведомления в настоящее время вызывают мало интереса у пользователей? Возможно, это признак того, что эти уведомления нужно переработать или удалить, или что вы отправляете слишком много уведомлений.
Еще один вопрос, который может помочь определить возможности, в которых уведомления ваши лучшие клиенты получают больше всего? «Лучшая» часть здесь может быть интерпретирована в соответствии с вашими бизнес-целями — это могут быть лучшие клиенты по доходам, уровню их вовлеченности или другим показателям. Есть ли связь между получением этих уведомлений и ценностью, которую они получают от использования вашего приложения? Если да, то как это отразится на остальной части вашей пользовательской базы?
Какие тенденции вы можете отслеживать?
В дополнение к поиску конкретных ответов в данных ваших уведомлений иногда может быть полезно отслеживать тенденции, чтобы вы заранее видели, начинают ли что-то меняться. Вот несколько тенденций, на которые вы можете обратить внимание:
- Взаимосвязь между взаимодействиями с уведомлениями и ростом числа пользователей. Если вы добавите больше пользователей, но они меньше взаимодействуют с уведомлениями, это может означать, что пользователи менее вовлечены или что работа с уведомлениями больше не является хорошо подходит для вашей новой клиентской базы.
- Когортный анализ. Новые пользователи реагируют на уведомления лучше или хуже, чем пользователи, которые уже существуют некоторое время? Просматривая статистику уведомлений в контексте групп пользователей, вы можете количественно оценить влияние изменений уведомлений на адаптацию новых пользователей.
Нет времени самостоятельно создавать инфраструктуру уведомлений? Попробуйте курьера
Многоканальная аналитика – это инструмент, который позволяет добиваться замечательных результатов с помощью уведомлений, и мы считаем, что работа такой аналитики в вашем продукте – это ключ к долгосрочным улучшениям работы с уведомлениями.
Однако создание всей необходимой инфраструктуры для многоканальной аналитики может потребовать больших усилий. И если у вас нет необходимых ресурсов, чтобы реализовать все это самостоятельно, рассмотрите возможность использования Courier.
Одной из ключевых функций, предлагаемых Courier, является панель управления Analytics, с помощью которой вы можете отслеживать движение по каналам уведомлений за пределами коробка. Нужно что-то более нестандартное? С помощью функции Журналирование Courier может экспортировать сведения обо всех уведомлениях, отправленных по каналам, в выбранную вами систему, чтобы что вы можете создавать более подробные отчеты.
Также опубликовано здесь.
Оригинал