Product Analytics: il carburante per far crescere i prodotti digitali
In un’epoca in cui tutto è misurabile, ignorare i dati equivale a navigare a vista. I product analytics sono uno strumento essenziale per chi costruisce, migliora o gestisce prodotti digitali.
Se ti occupi di piattaforma, e-commerce, SaaS, UX design o Software, comprendere come gli utenti usano il tuo prodotto è la chiave per farlo crescere in modo efficiente.
Che cosa sono i product analytics e perché sono importanti?
I product analytics sono l’insieme di strumenti, tecniche e metriche che permettono di monitorare il comportamento degli utenti all’interno di una piattaforma digitale, che si tratti di un app o di un e-commerce.
L’obiettivo è raccogliere insight concreti per:
Validare o correggere decisioni di design
Capire quali feature funzionano davvero
Ottimizzare l’esperienza utente e la retention
A differenza di altre analisi più generiche, i product analytics si focalizzano sull’interazione con il prodotto, non solo sul traffico.
Product analytics vs Web analytics: qual è la differenza?
La somiglianza tra i termini product analytics e web analytics (come Google Analytics) può far sembrare gli ambiti simili, ma le differenze sono sostanziali:
Web Analytics: misurano i traffico e le fonti sorgenti, con un focus sulle pagine visitate. Sono funzionali ai team di marketing.
Product Analytics: misurano metriche significative su prodotti digitali, con focus su feature, flussi di conversione e user journey. Sono importanti per i team di prodotto.
Se il web analytics ti dice chi è arrivato e da dove, il product analytics ti dice cosa ha fatto una volta dentro.
Usare le metriche per guidare le decisioni di prodotto
Immagina di lanciare una nuova funzionalità. Senza raccogliere dati comportamentali sarà difficile valutare se hai raggiunto degli obiettivi.
Definendo delle metriche di valore per il tuo prodotto potrai:
Capire se viene usata (e da chi)
Vedere se migliora o peggiora la retention (ritorno dei tuoi utenti)
Identificare ostacoli o drop-off
Testare versioni diverse con A/B testing
Le metriche più usate
Nei tool di Product Analytics non è necessario tracciare tutto: serve tracciare ciò che conta. Ecco le metriche più utilizzare nei prodotti digitali:
Retention: quanti utenti tornano dopo la prima visita?
Activation Rate: quante persone arrivano al primo valore (es. completano un onboarding)?
Churn Rate: quanti utenti smettono di usare il prodotto?
Engagement: quanto tempo passano gli utenti e quali azioni compiono?
Conversion Funnel: dove si perdono gli utenti durante il processo?
Queste metriche non sono statiche: vanno adattate al tipo di prodotto e alla fase in cui si trova (early stage, scale-up, ecc.).
La definizione di metriche deve seguire gli obiettivi di business o strategichi che il team si è prefissato. Ciò che è cruciale per una piattaforma di e-commerce potrebbe non esserlo per un'applicazione di produttività, e viceversa.
Usare i Product Analytics in ogni fase di vita di un prodotto
I dati di prodotto non sono da utilizzare solo a posteriori, ma sono una risorsa preziosa che può guidare ogni fase del ciclo di vita di un prodotto digitale: dalla fase di ideazione fino al lancio e all'ottimizzazione continua.
Ecco come i dati possono supportare le diverse fasi:
Ideazione e Ricerca:
Identificazione di opportunità: Scoprire pattern di comportamento degli utenti che suggeriscono nuove funzionalità o miglioramenti.
Definizione del target: Comprendere meglio chi sono gli utenti, come interagiscono con il prodotto e quali sono le loro aspettative.
Design e Prototipazione:
Ottimizzazione dei flussi: Utilizzare i dati per progettare percorsi utente più intuitivi ed efficienti, identificando i punti di abbandono o nelle versioni beta.
Test A/B su elementi UI/UX: Confrontare diverse versioni di interfacce o micro-interazioni per determinare quale performa meglio in termini di engagement e conversione.
Personalizzazione dell'esperienza: Raccogliere dati sul comportamento per creare esperienze utente più mirate e rilevanti.
Sviluppo e Lancio:
Monitoraggio pre-lancio: Testare le funzionalità con un gruppo limitato di utenti per identificare bug o problemi di usabilità prima del lancio completo.
Misurazione delle performance al lancio: Valutare immediatamente l'impatto delle nuove funzionalità o del prodotto sul comportamento degli utenti.
Identificazione di anomalie: Rilevare rapidamente picchi o cali improvvisi di utilizzo che possono indicare problemi tecnici o di usabilità.
Fase di Ottimizzazione e Iterazione:
Miglioramento continuo: Basare le decisioni di sviluppo su dati reali, anziché su supposizioni, per ottimizzare costantemente il prodotto.
Analisi della retention e del churn: Comprendere perché gli utenti rimangono o abbandonano il prodotto e intervenire di conseguenza.
Identificazione di funzionalità "zombie": Scoprire quali funzionalità non vengono utilizzate e decidere se migliorarle, rimuoverle o sostituirle.
Il valore per il team UX
Anche la miglior interfaccia può fallire se gli utenti non capiscono come usarla. I product analytics permettono ai designer di:
Osservare i flussi reali di navigazione
Identificare frizioni nelle interazione
Validare (o scartare) ipotesi sul comportamento utente
In pratica, si passa da “pensiamo che funzioni” a “i dati dimostrano che funziona”.
Product Analytics, UX Analytics e Data-Driven UX: facciamo chiarezza
Nel mondo dell’analisi dei dati digitali, spesso si usano termini come product analytics, UX analytics e data-driven UX in modo intercambiabile.
In realtà, ognuna una sfumatura differente, e come è professionisti è importante conoscere le differenze per ottenere insight davvero utili.
L'analisi dei dati in ambito prodotto e UX si articola in diverse discipline, ognuna con un focus e un pubblico specifici.
L’analisi dei Product Analytics ha l’obiettivo di ottimizzare le performance del prodotto (retention, activation, funnel, conversioni). Sono attività di cui in carico a product manager, startup founder e growth hacker, che tipicamente utilizzano strumenti come Mixpanel, Amplitude e PostHog per le loro analisi.
La UX Analytics, invece, si dedica all'analisi dell'interazione tra utente e interfaccia al fine di migliorare l'esperienza complessiva. Questa disciplina è fondamentale per UX/UI designer, ricercatori e team di design, che spesso si avvalgono di strumenti come Hotjar, FullStory e Smartlook.
Infine, la Data-Driven UX non è uno strumento, bensì una vera e propria filosofia progettuale che impiega i dati per guidare le decisioni di design. Questa metodologia è rilevante per tutti i team coinvolti nel design e nello sviluppo del prodotto e può sfruttare qualsiasi strumento di analisi, tecniche di A/B testing e tool di user research.
Come si applicano?
Gli strumenti di Product analytics aiutano a rispondere a domande come: "Quanti utenti completano l’onboarding?", "Qual è il tasso di conversione tra la feature A e la feature B?"
UX analytics ti mostra dove cliccano gli utenti, dove si bloccano, o dove abbandonano il flusso. È più visivo, basato su heatmap e session recording.
Data-driven UX è l’approccio più olistico: significa progettare con l’aiuto dei dati, non basarsi solo su intuizioni o best practice.
Questi 3 ambiti non si escludono, ma si completano a vicenda. Un team efficace integra tutti e tre per avere una visione completa del prodotto e dell’esperienza utente.
Come Il Wall Street Journal ha usato i dati per lanciare una nuova funzione AI
Nel mondo dei prodotti e servizi digitali, il tema sono abituati a prendere decisioni basandoci sui dati. Ma cosa succede quando i numeri non ci danno risposte chiare?
Un interessante caso studio del Wall Street Journal, condiviso da Ryan Daly Gallardo, SVP Consumer Product di Dow Jones, ci offre uno spunto di riflessione cruciale.
Anteprima della funzione testata dal Wall Street Journey, che mostra dei riassunti AI-generated
Il test A/B e i risultati ambigui
Per valutare l'impatto di una nuova funzionalità, il team del WSJ ha condotto un A/B testing monitorando due metriche chiave: articoli per sessione e tempo speso per articolo. I risultati iniziali sono stati sorprendenti:
-0.8% articoli per sessione
+4 secondi spesi per articolo
Un impatto davvero basso, con una leggera tendenza negativa sulla prima metrica. I dati, in questo caso, non fornivano evidenze sufficienti per prendere una decisione definitiva.
Versioni A (controllo) e B (Variation) utilizzate nel testing, con i risultati ottenuti
Oltre i numeri: la ricerca degli insight comportamentali
Questo ci porta a un takeaway fondamentale: i dati, seppur preziosi, possono essere fuorvianti e mostrare solo piccole tendenze. Come esperti di prodotto, il nostro compito è andare oltre, sondando gli insight comportamentali dei nostri utenti.
Nel caso di Dow Jones, l'intuizione che il tempo speso per articolo fosse leggermente aumentato ha spinto il team a indagare più a fondo.
Come? Semplicemente chiedendo agli utenti cosa pensassero dell'introduzione di questa nuova feature.
La scoperta del "perché"
Ciò che hanno scoperto è illuminante: la funzionalità aumentava la comprensione del contenuto, permettendo ai lettori di capire se fosse di loro interesse, quanto fosse profondo e quanto tempo richiedesse per la lettura.
Questo esempio ci dimostra che osservare i comportamenti delle persone e fare ricerca qualitativa è la strada giusta per comprendere veramente il valore di una funzionalità e prendere decisioni informate.
La mia esperienza: come ho scoperto perché gli utenti cliccavano un pulsante
Negli ultimi mesi, il mio studio sui Product Analytics mi ha portato a fare numerosi esperimenti, imparando ogni giorno nuovi approccio.
L'obiettivo principale è sempre lo stesso: migliorare e ottimizzare i prodotti digitali attraverso lo studio del comportamento degli utenti.
Su una piattaforma nell’ambito editoriale, ci siamo trovati di fronte a un enigma: non capivamo perché le persone compissero una determinata azione.
Ho analizzato i dati, notando che si trattava di un'azione ricorrente per molti utenti, ma il motivo del click su quel pulsante rimaneva oscuro.
Il tool di product analytics Posthog permette di creare e lanciare survey per raccogliere le risposte degli utenti
Per fare chiarezza, ho deciso di chiedere direttamente agli utenti attraverso una breve survey integrata nella pagina. I risultati ci hanno fornito intuizioni preziose:
Alta percentuale di conversione: Il 49% delle persone che hanno visualizzato la survey ha risposto, dimostrando una comunità di utenti molto attiva e coinvolta.
Molteplici motivazioni: Non esiste un unico "perché", ma abbiamo identificato tre comportamenti predominanti che guidano il click.
Opportunità di business: Questa funzione, essendo molto utilizzata, ci apre a nuove modalità di abbonamento, offrendo un potenziale aumento delle revenue.
Strumento efficace: La survey si è rivelata uno strumento eccellente per comprendere meglio i nostri utenti e identificare nuove funzionalità da sviluppare.
Analisi dei dati ottenuti con la survey di Posthog
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