چگونه مدیران محصول می‌توانند متریک‌ها و شاخص‌های کلیدی را شناسایی و تحلیل کنند تا عملکرد محصول بهبود یابد؟

اهمیت استفاده از داده‌ها

تصمیم‌گیری بدون استفاده از داده‌ها ممکن است کسب‌وکارها را با چالش‌های بسیاری مواجه کند. داده‌ها به ما کمک می‌کنند تا تصمیمات خود را بر اساس شواهد واقعی بگیریم و از خطاهای احتمالی جلوگیری کنیم. از تولید محصولات جدید گرفته تا بهینه‌سازی فرآیندها و حتی پیش‌بینی روندهای بازار، همه این‌ها نیازمند تحلیل داده‌ها هستند.

برای مثال:

1. شرکت تولیدی با استفاده از داده‌های تاریخی فروش می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام محصولات در فصل‌های آینده بیشتر فروش خواهند داشت.
2. فروشگاه آنلاین می‌تواند با بررسی داده‌های مربوط به رفتار کاربران در سایت، تجربه کاربری را بهبود بخشد و فروش خود را افزایش دهد.
3. تیم بازاریابی می‌تواند با تحلیل داده‌های کمپین‌های گذشته، بهترین کانال‌ها و روش‌های تبلیغاتی را شناسایی و منابع خود را بهینه‌سازی کند.

داده چیست؟

مجموعه‌ای از حقایق، ارقام، و اطلاعات که می‌تواند در قالب‌های مختلف جمع‌آوری و تحلیل شود. داده‌ها کمک می‌کنند که پدیده‌ها را بهتر درک کنیم و از آن‌ها برای پیش‌بینی یا بهبود عملکرد استفاده کنیم. داده‌ها ممکن است به‌صورت عددی، متنی یا حتی تصویری جمع‌آوری شوند و بسته به نوع داده، روش‌های مختلفی برای تحلیل آن‌ها وجود دارد.

انواع داده‌ها

داده‌ها به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند: داده‌های کمی (Quantitative Data) و داده‌های کیفی (Qualitative Data). هرکدام از این دسته‌ها به زیرمجموعه‌های خاص خود تقسیم می‌شوند که در ادامه توضیح داده می‌شوند.

داده‌های کمی (Quantitative Data)

به داده‌هایی اطلاق می‌شود که قابل شمارش و اندازه‌گیری هستند و معمولاً در قالب اعداد و ارقام بیان می‌شوند. این نوع داده‌ها برای تحلیل‌های آماری و محاسبات دقیق بسیار مناسب هستند.

• مثال ۱: تعداد فروش روزانه یک محصول در فروشگاه.
• مثال ۲: میزان کالری سوزانده شده توسط افراد در طول یک هفته.
• مثال ۳: تعداد کاربرانی که روزانه از یک اپلیکیشن استفاده می‌کنند.

۱- داده‌های گسسته (Discrete Data)

داده‌هایی که فقط می‌توانند مقادیر خاصی را بگیرند و بین این مقادیر هیچ مقداری وجود ندارد. این داده‌ها معمولاً در قالب اعداد کامل و بدون اعشار بیان می‌شوند.

• مثال ۱: تعداد دانش‌آموزانی که در یک کلاس حضور دارند (عدد دقیق). نمیتوانیم بگوییم ۱.۵ دانش‌آموز
• مثال ۲: تعداد اتومبیل‌هایی که در طول یک روز از یک جاده عبور کرده‌اند.
• مثال ۳: تعداد محصولات فروخته شده در یک فروشگاه در طول یک روز.

۲- داده‌های پیوسته (Continuous Data)

داده‌های پیوسته می‌توانند هر مقداری در یک بازه مشخص را بگیرند و معمولاً در قالب اعداد با اعشار بیان می‌شوند. این نوع داده‌ها معمولاً برای اندازه‌گیری‌هایی مثل زمان، دما، یا طول استفاده می‌شوند.

• مثال ۱: قد افراد (می‌تواند هر مقداری بین یک بازه مشخص باشد).
• مثال ۲: دمای هوا در طول یک روز (مقدار دقیق با اعشار).
• مثال ۳: زمان دویدن یک دونده در یک مسابقه (با دقت به ثانیه و اعشار).

داده‌های کیفی (Qualitative Data)

معمولاً در قالب توصیفی بیان می‌شوند و به‌صورت عددی نیستند. به بررسی و تحلیل ویژگی‌ها، تجربیات یا احساسات افراد کمک می‌کنند.

• مثال ۱: نظر کاربران درباره طراحی جدید یک وب‌سایت (مثل "خوب" یا "بد").
• مثال ۲: طبقه‌بندی مشتریان بر اساس وفاداری به برند (مثل "وفادار" یا "غیروفادار").
• مثال ۳: نظرات مشتریان درباره کیفیت محصولات یک فروشگاه.

منابع داده‌ها

داده‌ها معمولاً از دو منبع اصلی جمع‌آوری می‌شوند: داده‌های اولیه (Primary Data) و داده‌های ثانویه (Secondary Data). درک تفاوت این دو نوع داده و نحوه جمع‌آوری آن‌ها به ما کمک می‌کند که تصمیمات بهتر و دقیق‌تری بگیریم.

داده‌های اولیه (Primary Data)

مستقیماً از طریق تحقیق و آزمایش جمع‌آوری می‌شوند. این نوع داده‌ها برای نیازهای خاصی که ممکن است داده‌های موجود نتوانند آن‌ها را پوشش دهند، جمع‌آوری می‌شوند.

• مثال ۱: انجام نظرسنجی از مشتریان یک فروشگاه برای بررسی میزان رضایت آن‌ها.
• مثال ۲: جمع‌آوری داده‌های رفتاری کاربران در یک اپلیکیشن با استفاده از ابزارهای تحلیل.
• مثال ۳: انجام آزمایش برای بررسی تأثیر یک تغییر خاص در طراحی محصول.

داده‌های ثانویه (Secondary Data)

از منابع موجود و قبلاً جمع‌آوری شده به دست می‌آیند. این داده‌ها معمولاً از تحقیقات قبلی، گزارش‌های عمومی، یا منابع خارجی به‌دست می‌آیند و می‌توانند هزینه و زمان جمع‌آوری داده‌ها را کاهش دهند.

• مثال ۱: استفاده از گزارش‌های آماری دولتی برای تحلیل بازار یک کشور.
• مثال ۲: بررسی داده‌های فروش یک شرکت در سال‌های گذشته برای پیش‌بینی روندهای آینده.
• مثال ۳: استفاده از تحقیقات قبلی دانشگاه‌ها برای بررسی تأثیر یک تغییر در صنعت خاص.

ترکیب داده‌های اولیه و ثانویه

بسیاری از کسب‌وکارها از هر دو نوع داده (اولیه و ثانویه) برای تصمیم‌گیری‌های خود استفاده می‌کنند. ترکیب این دو نوع داده به آن‌ها کمک می‌کند که تصویر جامع‌تری از وضعیت داشته باشند و تصمیمات بهتری بگیرند.

• مثال ۱: شرکتی که از داده‌های اولیه (مثل نظرسنجی‌های مشتریان) و داده‌های ثانویه (مثل گزارش‌های بازار) برای توسعه استراتژی‌های بازاریابی استفاده می‌کند.
• مثال ۲: استفاده از داده‌های فروش تاریخی (داده‌های ثانویه) و تحلیل‌های رفتاری مشتریان جدید (داده‌های اولیه) برای بهبود تجربه کاربری.
• مثال ۳: ترکیب داده‌های آماری دولتی و تحقیق‌های میدانی برای تصمیم‌گیری درباره ورود به یک بازار جدید.

محاسبه ساده با داده‌های کمی برای مثال اگر شما بخواهید متوسط درآمد ماهانه یک فروشگاه را بر اساس داده‌های فروش روزانه محاسبه کنید، کافی است مجموع فروش روزانه را بر تعداد روزها تقسیم کنید:

میانگین = مجموع اعداد / تعداد اعداد

فرض کنید در یک هفته، فروش یک فروشگاه به این صورت باشد:
روز اول: ۵,۰۰۰,۰۰۰ تومان
روز دوم: ۶,۰۰۰,۰۰۰ تومان
روز سوم: ۷,۰۰۰,۰۰۰ تومان
روز چهارم: ۵,۵۰۰,۰۰۰ تومان
روز پنجم: ۶,۵۰۰,۰۰۰ تومان

برای محاسبه میانگین فروش روزانه:

میانگین فروش روزانه = مجموع فروش / تعداد روزها میانگین فروش روزانه = (۵,۰۰۰,۰۰۰ + ۶,۰۰۰,۰۰۰ + ۷,۰۰۰,۰۰۰ + ۵,۵۰۰,۰۰۰ + ۶,۵۰۰,۰۰۰) / ۵ میانگین فروش روزانه = ۳۰,۰۰۰,۰۰۰ / ۵ = ۶,۰۰۰,۰۰۰ تومان

این فرمول ساده به شما کمک می‌کند که عملکرد فروشگاه را بهتر ارزیابی کنید و استراتژی‌های بهتری برای بهبود فروش طراحی کنید.

درک تصمیم‌گیری مبتنی بر داده

به عنوان مدیر محصول، تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها یکی از اصول اصلی کار ماست. هر تصمیمی که می‌گیریم، نه صرفاً بر اساس حدس و گمان، بلکه بر پایه داده‌ها و اطلاعات دقیق است. به کمک داده‌ها می‌توانیم بفهمیم که کاربران چطور با محصول ما تعامل می‌کنند و آیا تغییرات یا بهبودهایی که اعمال کرده‌ایم مؤثر بوده‌اند یا خیر.

اهمیت متریک‌ها: متریک‌ها (معیارها) ابزارهای کلیدی هستند که به ما امکان می‌دهند موفقیت یا شکست هر اقدامی را اندازه‌گیری کنیم. مثلاً اگر هدف ما افزایش تعامل کاربران است، متریک‌هایی مثل تعداد کلیک‌ها، نرخ تبدیل و مدت‌زمان استفاده از محصول می‌توانند به ما نشان دهند که چقدر در این مسیر موفق بوده‌ایم. اما تنها داشتن متریک‌ها کافی نیست، باید بدانیم که چگونه این داده‌ها را به‌درستی تحلیل کنیم.

روند اندازه‌گیری همه‌چیز: امروزه اندازه‌گیری همه چیز، از سلامت فردی گرفته تا عملکرد کسب‌وکار، به امری عادی تبدیل شده است. به‌عنوان مدیر محصول، باید از این روند بهره بگیریم. مثلاً، اگر اپلیکیشنی طراحی کرده‌ایم که به کاربران کمک می‌کند سبک زندگی سالم‌تری داشته باشند، می‌توانیم با اندازه‌گیری داده‌هایی مثل تعداد قدم‌ها یا میزان کالری مصرفی، به آن‌ها بازخورد بدهیم. این همان کاری است که اپلیکیشن‌های تناسب اندام انجام می‌دهند.

جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها: برای اینکه تصمیمات بهتری بگیریم، ابتدا باید داده‌ها را به‌درستی جمع‌آوری کنیم. ابزارهایی مثل گوگل آنالیتیکس به ما کمک می‌کنند تا رفتار کاربران را ردیابی کنیم. پس از جمع‌آوری داده‌ها، نوبت به تحلیل آن‌ها می‌رسد. تحلیل داده‌ها به ما نشان می‌دهد که آیا تغییراتی که ایجاد کرده‌ایم نتیجه‌ای داشته‌اند یا خیر. برای مثال، اگر یک صفحه وب را به‌روزرسانی کرده‌ایم، می‌توانیم با مقایسه نرخ کلیک قبل و بعد از تغییرات بفهمیم که این تغییرات چقدر مؤثر بوده‌اند.

استفاده از داده‌ها در مدیریت محصول: مدیران محصول از داده‌ها استفاده می‌کنند تا تصمیمات استراتژیک بهتری بگیرند. این داده‌ها به ما کمک می‌کنند تا رفتار کاربران را بهتر بفهمیم، نقاط ضعف محصول را شناسایی کنیم و فرصت‌های جدیدی برای بهبود محصول بیابیم. به عنوان مثال، اگر متوجه شویم که تعداد زیادی از کاربران در حین فرآیند ثبت‌نام از ادامه کار منصرف می‌شوند، این داده‌ها به ما می‌گویند که باید در این مرحله تغییری ایجاد کنیم.

مشکلات داده‌های بیش از حد (استفراغ داده): یکی از چالش‌های بزرگی که با آن مواجه هستیم، حجم زیادی از داده‌هاست. وقتی با داده‌های زیادی روبه‌رو می‌شویم، ممکن است گیج شویم و نتوانیم بر مسائل کلیدی تمرکز کنیم. داشبوردهایی که پر از متریک‌های مختلف هستند، ممکن است به‌جای کمک کردن، سردرگمی ایجاد کنند.

جلوگیری از استفراغ داده: برای جلوگیری از این مشکل، باید فقط متریک‌هایی را پیگیری کنیم که واقعاً مهم هستند. همچنین، داده‌ها را باید به شکلی نمایش دهیم که فهم آن‌ها آسان باشد. بصری‌سازی‌های ساده و شفاف، مثل نمودارهای خطی یا میله‌ای، کمک زیادی می‌کند.

پیوند متریک‌ها به استراتژی محصول

به عنوان مدیر محصول، یکی دیگر از مهم‌ترین وظایف ما این است که متریک‌ها را به استراتژی محصول خود پیوند بزنیم. چرا؟ چون متریک‌ها به ما نشان می‌دهند که آیا استراتژی ما درست کار می‌کند یا نه. اگر هدفی مشخص و متریک‌های مناسب داشته باشیم، می‌توانیم نتایج اقدامات خود را به‌طور دقیق ارزیابی کنیم.

متریک‌ها به ما این امکان را می‌دهند که بررسی کنیم آیا تصمیماتی که گرفته‌ایم به نتایج مطلوب منجر شده‌اند یا خیر. برای مثال، فرض کنید تصمیم گرفته‌ایم یک ویژگی جدید به محصول اضافه کنیم. اگر به‌درستی متریک‌هایی مثل تعداد کاربران فعال یا میزان تعامل با آن ویژگی را ردیابی کنیم، می‌توانیم بفهمیم که آیا این ویژگی به موفقیت رسیده است یا نه.

مراحل کلیدی برای پیوند متریک‌ها به استراتژی

1. تعیین اهداف واضح:
   اول از همه باید اهداف روشن و قابل‌اندازه‌گیری داشته باشیم. مثلاً اگر هدف ما افزایش تعداد ثبت‌نام‌های جدید است، باید هدفی مثل "افزایش ۲۰ درصدی ثبت‌نام‌ها در شش ماه" تعیین کنیم.
2. انتخاب متریک‌های مرتبط:
   متریک‌هایی را انتخاب کنید که مستقیماً به اهداف شما مرتبط باشند. برای مثال، اگر هدف شما افزایش ثبت‌نام است، متریک‌هایی مثل تعداد ثبت‌نام‌های جدید و نرخ تبدیل را پیگیری کنید. باید مطمئن شوید که این متریک‌ها با اهداف کلی کسب‌وکار همسو هستند.
3. جمع‌آوری داده‌ها:
   از ابزارهای تحلیل داده استفاده کنید تا اطلاعات لازم را برای هر متریک جمع‌آوری کنید. ابزارهایی مثل گوگل آنالیتیکس و ابزارهای داخلی به شما کمک می‌کنند تا داده‌های مرتبط با رفتار کاربران را ردیابی کنید.
4. تحلیل داده‌ها:
   عملکرد منابع مختلف را با یکدیگر مقایسه کنید. باید به دنبال الگوهایی باشید که نشان می‌دهند کدام استراتژی‌ها موفق بوده‌اند و کدام‌یک نیاز به اصلاح دارند.
5. بازنگری استراتژی:
   بر اساس نتایج به دست آمده از تحلیل داده‌ها، استراتژی خود را در صورت نیاز بهبود دهید. مثلاً اگر متوجه شوید که کاربران به ویژگی جدید علاقه نشان نمی‌دهند، شاید بهتر باشد آن را ساده‌تر کنید یا بخش‌هایی از آن را تغییر دهید.

رابطه بین استراتژی و متریک‌ها: فرض کنید شما تصمیم گرفته‌اید که قیمت محصول را افزایش دهید. اگر متریک‌هایی مثل نرخ لغو اشتراک (refund) یا درخواست‌های پشتیبانی را پیگیری کنید، می‌توانید بفهمید که آیا کاربران به این تغییر قیمت واکنش منفی نشان داده‌اند یا خیر. این متریک‌ها به شما کمک می‌کنند که به‌سرعت استراتژی‌های خود را تنظیم کنید.

مثال: ویرگول
فرض کنید شما مدیر محصول ویرگول هستید، یک جامعه آنلاین برای اشتراک‌گذاری و بحث در مورد محتوا. در اینجا چگونگی پیوند متریک‌ها به استراتژی شما را توضیح می‌دهیم:

• هدف: افزایش ۱۵ درصدی تعامل کاربران در سه ماه.
• متریک‌ها: تعداد پست‌ها، نظرات و لایک‌ها را پیگیری کنید. مدل محتوای تولید شده توسط کاربران ویرگول به این معنی است که هر چه مشارکت بیشتر باشد، ارزش بیشتری تولید می‌شود.
• استراتژی برای افزایش مشارکت:
• فرآیند ارسال پست را ساده‌تر کنید.
• پاداش‌های اجتماعی ارائه دهید.
• از طریق ایمیل کاربران را به مشارکت بیشتر دعوت کنید.
• جمع‌آوری داده‌ها: از ابزارهای تحلیل داخلی ویرگول برای جمع‌آوری داده‌ها استفاده کنید.
• تحلیل: داده‌های تعامل کاربران را قبل و بعد از اجرای ویژگی‌های جدید مقایسه کنید.
• تعدیل استراتژی: اگر تعامل کاربران افزایش نیافت، شاید معرفی انواع جدید پست یا تبلیغ موضوعات محبوب بتواند کمک کند.

انتخاب متریک‌ها

• متریک‌های پایه‌ای: نشان‌دهنده موفقیت کلی هستند (مثلاً درصد کاربرانی که به مشتریان پرداختی تبدیل می‌شوند).
• متریک‌های هدف: برای تاثیرگذاری بر متریک‌های پایه انتخاب می‌شوند (مثلاً تعداد ورودهای روزانه در طول دوره‌های آزمایشی یا استفاده از ویژگی خاص).

همیشه باید دقت کنید که متریک‌هایی که انتخاب می‌کنید، به‌خوبی به اهداف اصلی شما مرتبط باشند. برای مثال، اگر هدف شما افزایش درآمد به‌ازای هر کاربر است، باید متریک‌هایی مثل ARPU (درآمد متوسط به ازای هر کاربر) را پیگیری کنید. این متریک‌ها به شما کمک می‌کنند که بفهمید چه اقداماتی بیشترین تأثیر را بر موفقیت محصول دارند.

استفاده از متریک‌ها برای بهبود استراتژی: متریک‌ها تنها برای نظارت نیستند، بلکه باید از آن‌ها برای بهینه‌سازی استراتژی استفاده کنید. وقتی تغییراتی در فرآیندهای محصول، آنبوردینگ یا طراحی ویژگی‌ها ایجاد می‌کنید، این متریک‌ها به شما نشان می‌دهند که این تغییرات چقدر موفق بوده‌اند و آیا به اهداف شما نزدیک‌تر شده‌اید یا نه.

انتخاب متریک‌های خوب

دو نوع متریک کلیدی وجود دارد که در مراحل مختلف تحلیل داده مورد استفاده قرار می‌گیرند: Exploratory Metrics و Reporting Metrics. این دو نوع متریک به شیوه‌های مختلفی به مدیران محصول کمک می‌کنند تا به اهداف خود دست یابند.

متریک‌های اکتشافی Exploratory Metrics

برای کاوش و بررسی داده‌ها بدون داشتن فرضیه‌های مشخص استفاده می‌شوند. این متریک‌ها به مدیران محصول کمک می‌کنند تا الگوها، مشکلات، فرصت‌های جدید یا ناهنجاری‌هایی که در داده‌ها وجود دارد را شناسایی کنند. این متریک‌ها به‌عنوان ابزاری برای کشف نکات پنهان در داده‌ها استفاده می‌شوند و معمولاً به‌صورت عمیق و غیرساختارمند بررسی می‌شوند.

ویژگی‌های Exploratory Metrics:

• کشف الگوهای جدید: به شما کمک می‌کنند تا رفتار کاربران را بررسی کرده و الگوهایی را که قبلاً مشخص نبوده‌اند، شناسایی کنید.
• کشف مشکلات پنهان: این متریک‌ها برای شناسایی مشکلات یا نقاط ضعفی که هنوز به‌طور واضح تعریف نشده‌اند، استفاده می‌شوند.
• تعیین مسیر برای متریک‌های قطعی: بعد از کاوش و بررسی داده‌ها با استفاده از متریک‌های اکتشافی، می‌توان متریک‌های مناسب‌تری برای گزارش‌های دقیق‌تر تعیین کرد.

مثال‌های Exploratory Metrics:

1. رفتار غیرمعمول کاربران در یک ویژگی جدید: شما ممکن است به بررسی رفتار کاربران در یک ویژگی جدید بپردازید و متوجه شوید که گروهی از کاربران به‌صورت غیرمنتظره‌ای از این ویژگی استفاده نمی‌کنند. با استفاده از این متریک می‌توانید الگوی مشکل‌زا را کشف کنید.
2. بررسی نوسانات غیرعادی در ترافیک وب‌سایت: به عنوان مثال، اگر ترافیک وب‌سایت در روزهای خاصی به‌شدت افزایش یا کاهش پیدا کند، می‌توانید از متریک‌های اکتشافی استفاده کنید تا دلایل این نوسانات را بررسی کنید (مثلاً آیا مربوط به تبلیغات، مشکلات سرور یا تغییرات فصلی است).
3. تحلیل الگوی کلیک کاربران در بخش‌های مختلف اپلیکیشن: ممکن است با بررسی الگوی کلیک متوجه شوید که کاربران در بعضی از بخش‌ها بیشتر کلیک می‌کنند و در بخش‌های دیگر کمتر، که این می‌تواند به بهبود تجربه کاربری کمک کند.

متریک‌های گزارش‌دهی Reporting Metrics

به‌صورت منظم و ساختارمند برای بررسی عملکرد و پیشرفت محصول مورد استفاده قرار می‌گیرند. این متریک‌ها به‌عنوان ابزارهایی برای نظارت مستمر بر روی محصول و روندهای کلیدی استفاده می‌شوند و به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و اجرایی کمک می‌کنند. برخلاف متریک‌های اکتشافی که برای کشف و جستجو استفاده می‌شوند، Reporting Metrics برای ارزیابی پیشرفت‌ها و انحراف از اهداف مشخص‌شده به کار می‌روند.

ویژگی‌های Reporting Metrics:

• اندازه‌گیری پیشرفت‌ها: این متریک‌ها برای بررسی میزان پیشرفت در جهت رسیدن به اهداف از پیش تعیین‌شده استفاده می‌شوند.
• نظارت مستمر: متریک‌های گزارش‌دهی به‌صورت منظم (روزانه، هفتگی، ماهانه) گزارش می‌شوند تا به‌طور مستمر عملکرد محصول یا کسب‌وکار بررسی شود.
• ارتباط با KPIها: معمولاً این متریک‌ها به شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مرتبط هستند و به مدیران محصول کمک می‌کنند تا عملکرد تیم‌ها و محصول را در چارچوب اهداف کلان کسب‌وکار بسنجند.

مثال‌های Reporting Metrics:

1. نرخ نگهداشت کاربران (User Retention Rate): بررسی منظم درصد کاربرانی که پس از اولین استفاده از محصول، در بازه‌های زمانی مشخص همچنان فعال باقی می‌مانند.
2. نرخ تبدیل (Conversion Rate): بررسی درصد کاربرانی که از مراحل مختلف فروش عبور کرده و به مشتری تبدیل شده‌اند. این متریک به‌صورت هفتگی یا ماهانه گزارش می‌شود تا روند تغییرات بررسی شود.
3. درآمد به ازای هر کاربر (Average Revenue Per User - ARPU): یک متریک مالی که به‌صورت ماهانه یا فصلی برای ارزیابی میزان درآمد حاصل از هر کاربر فعال استفاده می‌شود.

به‌عنوان یک مدیر محصول، انتخاب متریک‌های خوب یکی از مهم‌ترین مهارت‌های ماست. متریک‌های خوب به ما کمک می‌کنند تا پیشرفت‌ها را به‌درستی اندازه‌گیری کنیم و تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیریم. اما باید بدانیم که همه متریک‌ها به یک اندازه مفید نیستند. برخی متریک‌ها ممکن است گمراه‌کننده باشند و ما را از مسیر درست خارج کنند. در اینجا به شما می‌گویم چطور متریک‌های مناسب را انتخاب کنید و چرا این انتخاب اهمیت دارد.

ویژگی‌های متریک‌های خوب یک متریک خوب باید چند ویژگی مهم داشته باشد:

• شفاف و واضح باشد: متریک باید ساده و قابل درک باشد. اگر اعضای تیم یا ذی‌نفعان نتوانند آن را بفهمند، پس احتمالاً آن متریک به درد کار نمی‌خورد.
• مرتبط باشد: متریک باید به‌طور مستقیم با هدف شما همخوانی داشته باشد. مثلاً اگر هدف شما افزایش تعامل کاربران است، باید متریک‌هایی مثل تعداد لایک‌ها یا کامنت‌ها را بررسی کنید.
• قابل اقدام باشد: متریک باید به شما کمک کند تا تصمیمات مشخصی بگیرید. متریکی که به شما نمی‌گوید چه کاری باید انجام دهید، فقط وقت شما را هدر می‌دهد.
• قابل مقایسه باشد: باید بتوانید متریک‌ها را در طول زمان یا بین گروه‌های مختلف مقایسه کنید تا بتوانید الگوها را شناسایی کنید و تصمیمات هوشمندانه بگیرید.

مراحل انتخاب متریک‌های خوب

1. اهداف خود را مشخص کنید:
   قبل از هر چیز، باید اهداف خود را به‌وضوح تعریف کنید. به‌عنوان مثال، اگر هدف شما افزایش تعامل کاربران است، این یک هدف واضح است که می‌توانید برای آن متریک‌های مناسبی تعریف کنید.
2. طوفان فکری برای متریک‌های ممکن:
   فکر کنید که چطور می‌توانید هدف خود را اندازه‌گیری کنید. مثلاً برای افزایش تعامل، متریک‌هایی مثل تعداد نظرات، لایک‌ها و اشتراک‌گذاری‌ها می‌توانند مناسب باشند. این متریک‌ها دقیقاً نشان می‌دهند که کاربران چطور با محصول شما تعامل دارند.
3. ارزیابی هر متریک:
   هر متریک را بررسی کنید که آیا شفاف، مرتبط، قابل اقدام و قابل مقایسه هست یا خیر. برای مثال، تعداد نظرات متریکی است که به‌خوبی تعامل کاربران را نشان می‌دهد و قابل‌فهم است. اما تعداد بازدید از صفحه بدون بررسی تعامل بیشتر، شاید متریک کاملی نباشد.
4. انتخاب بهترین متریک‌ها:
   در نهایت، باید متریک‌هایی را انتخاب کنید که بیشترین همخوانی را با اهداف شما دارند. برای تعامل کاربران، ممکن است نظرات و اشتراک‌گذاری‌ها را انتخاب کنید، چون این دو متریک بهترین نمایانگر تعامل واقعی هستند.

مثال عملی: فیسبوک فرض کنید شما مدیر محصول فیسبوک هستید و هدف شما این است که کاربران مدت بیشتری را در سایت بگذرانند. چند متریک ممکن را بررسی می‌کنید:

• میانگین طول هر جلسه: این متریک نشان می‌دهد که کاربران به‌طور متوسط چقدر زمان در فیسبوک صرف می‌کنند. متریکی شفاف و مرتبط با هدف است.
• تعداد بازدیدها به ازای هر کاربر: این متریک نیز مرتبط است، اما ممکن است دقیقاً زمان صرف‌شده را نشان ندهد.
• زمان صرف‌شده در بخش‌های خاص (مثل عکس‌ها یا خبرخوان): این متریک دقیقاً نشان می‌دهد که کاربران وقت خود را در کدام بخش‌ها می‌گذرانند و می‌تواند اطلاعات خوبی به شما بدهد.

در نهایت، شما ممکن است "میانگین طول هر جلسه" و "زمان صرف‌شده در بخش‌های کلیدی" را به‌عنوان متریک‌های اصلی خود انتخاب کنید.

ترکیب متریک‌ها گاهی اوقات لازم است که متریک‌های مختلف را ترکیب کنید تا به یک متریک سطح بالا برسید. به‌عنوان مثال، در فیسبوک می‌توانید متریک "مجموع زمان صرف‌شده در فیسبوک" را به‌عنوان یک متریک کلیدی داشته باشید و متریک‌های زیرمجموعه‌ای مثل "زمان صرف‌شده در خبرخوان" یا "زمان صرف‌شده در ویدیوها" را برای درک دقیق‌تر استفاده کنید.

جلوگیری از متریک‌های بد متریک‌های بد می‌توانند شما را گمراه کنند و انرژی و زمان شما را هدر دهند. برخی از این مشکلات شامل:

• متریک‌های بی‌ارزش (Vanity Metrics): این متریک‌ها ممکن است خوب به نظر برسند اما به تصمیم‌گیری کمک نمی‌کنند. مثلاً تعداد کل کاربران ممکن است خیلی زیاد باشد، اما اگر این کاربران فعال نباشند، این عدد واقعاً بی‌فایده است.
• متریک‌های پیچیده: متریک‌هایی که سخت به‌نظر می‌رسند یا درک آن‌ها دشوار است، ممکن است تیم شما را گیج کنند. همیشه سعی کنید متریک‌های ساده و قابل فهم انتخاب کنید.
• متریک‌های نامرتبط: اگر متریکی به اهداف اصلی شما مربوط نیست، انرژی خود را روی آن تلف نکنید.

متریک‌های پیشرو و پسرو

وقتی که داده‌ها و متریک‌ها را بررسی می‌کنیم، باید تفاوت بین متریک‌های پیشرو (Leading) و پسرو (Lagging) را درک کنیم. این دو نوع متریک به ما کمک می‌کنند تا هم نتایج اقدامات گذشته را ببینیم و هم آینده را پیش‌بینی کنیم. هر دو نوع متریک اهمیت دارند و باید بدانیم که چطور از هرکدام در زمان مناسب استفاده کنیم.

متریک‌های پیشرو و پسرو چیست؟

• متریک‌های پیشرو:
• نتایج آینده را پیش‌بینی می‌کنند.
• به شما کمک می‌کنند قبل از نهایی شدن نتایج، تغییرات لازم را اعمال کنید.
• مثال: تعداد سرنخ‌های جدید برای یک تیم فروش که می‌تواند فروش آینده را پیش‌بینی کند.
• متریک‌های پسرو:
• عملکرد گذشته را اندازه‌گیری می‌کنند.
• نتایج اقداماتی را که قبلاً انجام شده است نشان می‌دهند.
• مثال: مجموع درآمد فروش که نتیجه تلاش‌های فروش گذشته را نشان می‌دهد.

نکات کلیدی و مهم

• متریک‌های پیشرو در مقابل متریک‌های پسرو:
• متریک‌های پیشرو: این متریک‌ها وقتی تغییر می‌کنند، تغییرات در متریک‌های دیگر را به دنبال دارند. آن‌ها پیش‌بینی‌کننده هستند و می‌توان قبل از وقوع تغییرات در نتایج، اقدامات لازم را انجام داد.
• متریک‌های پسرو: این متریک‌ها در نتیجه تغییرات گذشته تغییر می‌کنند. آن‌ها بازتاب‌دهنده هستند و نتایج اقدامات قبلی را نشان می‌دهند.
• وابستگی متریک‌ها به یکدیگر:
  متریک‌ها تقریباً همیشه به یکدیگر وابسته هستند. تغییرات در یک متریک معمولاً منجر به تغییرات در متریک‌های دیگر می‌شود. درک این روابط برای نظارت و تصمیم‌گیری موثر بسیار مهم است.

مثال از کاهش وزن:

• متریک پسرو: وزن (نتیجه اقدامات گذشته).
• متریک‌های پیشرو: کالری مصرفی و کالری سوزانده شده. تمرکز بر روی این متریک‌ها می‌تواند به کنترل متریک پسرو (وزن) کمک کند.

کاربرد عملی در مدیریت محصول:

• نظارت بر درخواست‌های بازپرداخت و تیکت‌های پشتیبانی مشتری به عنوان متریک‌های پسرو می‌تواند مشکلات محصول را نشان دهد.
• شناسایی متریک‌های پیشرو (مثل بازخورد کاربران و متریک‌های فروش) می‌تواند به پیش‌بینی و پیشگیری از مشکلات کمک کند.

اهمیت شناسایی روابط:
شناسایی رابطه بین متریک‌های پیشرو و پسرو به مدیریت پیشگیرانه کمک می‌کند. به عنوان مثال، درک اینکه قیمت‌های بالاتر ممکن است منجر به افزایش انتظارات و درخواست‌های بازپرداخت بیشتر شود، به تنظیم استراتژی‌ها کمک می‌کند.

متریک‌ها بر اساس کوهورت

این روش به ما کمک می‌کند تا رفتار کاربران را بر اساس زمان یا شرایط خاصی که به محصول پیوسته‌اند، بهتر درک کنیم. کوهورت به زبان ساده یعنی گروهی از کاربران که یک ویژگی مشترک دارند، مثلاً همه کاربرانی که در یک ماه خاص ثبت‌نام کرده‌اند. این نوع تحلیل به ما کمک می‌کند تا بفهمیم آیا تغییرات محصول بر گروه‌های مختلف کاربران تأثیر متفاوتی داشته یا خیر.

مفهوم کوهورت کوهورت‌ها به گروهی از کاربران گفته می‌شود که یک ویژگی یا نقطه مشترک دارند. این نقطه مشترک می‌تواند زمان ثبت‌نام، استفاده از یک ویژگی خاص، یا هر فاکتور دیگری باشد که به ما کمک می‌کند رفتار این گروه را در طول زمان بررسی کنیم. با استفاده از تحلیل کوهورت، می‌توانیم ببینیم که کاربران جدید چطور از محصول استفاده می‌کنند در مقایسه با کاربران قدیمی‌تر. این تحلیل به ما کمک می‌کند که ببینیم تغییرات در محصول چطور بر روی گروه‌های مختلف تأثیر می‌گذارد.

اهمیت تحلیل کوهورت تحلیل کلی متریک‌ها ممکن است بعضی از جزئیات مهم را پنهان کند. اما وقتی متریک‌ها را بر اساس کوهورت دسته‌بندی می‌کنیم، می‌توانیم تفاوت‌های مهم بین گروه‌های مختلف کاربران را بهتر ببینیم. به‌عنوان مثال، ممکن است یک به‌روزرسانی در محصول باعث افزایش تعامل کاربران جدید شود اما هیچ تأثیری بر کاربران قدیمی نداشته باشد. این نوع تحلیل به شما امکان می‌دهد تا متوجه این تفاوت‌ها شوید و استراتژی‌های مناسب برای هر گروه از کاربران تنظیم کنید.

مراحل انجام تحلیل کوهورت

1. شناسایی کوهورت‌ها:
   ابتدا باید کوهورت‌های خود را تعریف کنید. این کوهورت‌ها می‌توانند بر اساس تاریخ ثبت‌نام کاربران، تاریخ اولین استفاده از محصول، یا هر ویژگی دیگری که به شما کمک می‌کند رفتار کاربران را در طول زمان مقایسه کنید، تعریف شوند.
   مثال: می‌توانید کوهورت‌های خود را بر اساس ماه ثبت‌نام کاربران تعیین کنید. مثلاً گروهی از کاربران که در ژانویه ثبت‌نام کرده‌اند و گروهی که در فوریه ثبت‌نام کرده‌اند.
2. انتخاب متریک‌های مرتبط:
   برای هر کوهورت، باید متریک‌های مهمی را که می‌خواهید بررسی کنید انتخاب کنید. این متریک‌ها می‌توانند شامل نرخ نگهداشت (retention rate)، نرخ تعامل، یا نرخ تبدیل باشند.
   مثال: برای کاربران جدید، می‌توانید بررسی کنید که چند درصد از آن‌ها بعد از یک هفته همچنان فعال هستند.
3. جمع‌آوری داده‌ها:
   داده‌های مربوط به هر کوهورت را جمع‌آوری کنید تا بتوانید رفتار آن‌ها را مقایسه کنید. ابزارهای مختلفی مثل گوگل آنالیتیکس یا ابزارهای داخلی کسب‌وکار شما می‌توانند به جمع‌آوری این داده‌ها کمک کنند.
4. تحلیل داده‌ها:
   پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را تحلیل کنید تا الگوهای رفتاری کاربران را بر اساس کوهورت‌ها شناسایی کنید. این تحلیل به شما نشان می‌دهد که آیا تغییرات در محصول تأثیری بر روی گروه‌های مختلف داشته است یا خیر.
   مثال: فرض کنید تغییرات جدیدی در اپلیکیشن اعمال کرده‌اید و می‌خواهید ببینید آیا کاربران جدید بیشتر از کاربران قدیمی با این تغییرات تعامل دارند یا خیر.
5. تفسیر نتایج و اعمال تغییرات:
   با استفاده از نتایج به دست آمده از تحلیل کوهورت، می‌توانید تصمیمات بهتری بگیرید. اگر متوجه شوید که کاربران جدید با ویژگی‌های جدید بهتر تعامل می‌کنند اما کاربران قدیمی همچنان به ویژگی‌های قدیمی پایبند هستند، می‌توانید برای کاربران قدیمی آموزش‌های بیشتری ارائه دهید یا تجربه کاربری آن‌ها را بهبود بخشید.

مثال عملی: تغییرات در اپلیکیشن Yelp فرض کنید شما در تیم محصول اپلیکیشن Yelp کار می‌کنید و اخیراً تغییراتی در رابط کاربری اعمال کرده‌اید. برای اینکه متوجه شوید این تغییرات چقدر بر تعامل کاربران تأثیر داشته است، کوهورت‌های مختلفی را بر اساس زمان ثبت‌نام کاربران تعیین می‌کنید. شاید متوجه شوید که کاربران جدید که بعد از تغییرات ثبت‌نام کرده‌اند، تعامل بیشتری با اپلیکیشن دارند، درحالی‌که کاربران قدیمی ممکن است کمتر به این تغییرات توجه کرده باشند. با استفاده از این تحلیل، می‌توانید بفهمید که باید استراتژی‌های متفاوتی برای هر گروه از کاربران در نظر بگیرید.

اهمیت استراتژی‌های متفاوت برای کوهورت‌های مختلف بر اساس تحلیل کوهورت، شما می‌توانید استراتژی‌های متفاوتی برای گروه‌های مختلف کاربران طراحی کنید. مثلاً اگر متوجه شدید که کاربران قدیمی کمتر از ویژگی‌های جدید استفاده می‌کنند، می‌توانید کمپین‌های آموزشی یا ایمیل‌های راهنما برای آن‌ها ارسال کنید. از سوی دیگر، اگر کاربران جدید سریع‌تر با ویژگی‌های جدید سازگار می‌شوند، می‌توانید بیشتر روی این کاربران تمرکز کنید و تجربه کاربری آن‌ها را بهبود دهید.

تحلیل کوهورت ابزاری قدرتمند است که به شما کمک می‌کند تا رفتار کاربران را در طول زمان بهتر درک کنید و بر اساس آن استراتژی‌های مناسب طراحی کنید. این تحلیل به شما امکان می‌دهد که دقیق‌تر بفهمید کدام گروه از کاربران با تغییرات سازگارتر هستند و کدام گروه نیاز به توجه بیشتری دارند. با استفاده از این تحلیل می‌توانید به‌صورت هدفمندتر برای بهبود محصول و تجربه کاربری اقدام کنید.

متریک‌ها با دسته‌بندی بر اساس منبع اصلی

به‌عنوان یک مدیر محصول، شناخت دقیق منابع ورودی کاربران یکی از مهم‌ترین بخش‌های کار است. کاربران از کانال‌های مختلفی وارد محصول شما می‌شوند: شبکه‌های اجتماعی، کمپین‌های ایمیلی، موتورهای جستجو و بازدیدهای مستقیم. دسته‌بندی متریک‌ها بر اساس منبع اصلی به شما کمک می‌کند که بفهمید کدام کانال‌ها مؤثرترند و کدام نیاز به بهبود دارند. این کار به شما امکان می‌دهد منابع و بودجه خود را بهتر مدیریت کنید و استراتژی‌های بازاریابی موثرتری تدوین کنید.

چرا دسته‌بندی متریک‌ها بر اساس منبع اصلی اهمیت دارد؟ دسته‌بندی متریک‌ها بر اساس منبع اصلی به شما این امکان را می‌دهد که عملکرد کانال‌های مختلف جذب کاربران را به‌صورت دقیق‌تری بررسی کنید. با این رویکرد می‌توانید بفهمید که کدام کانال‌ها کاربران وفادارتر یا باارزش‌تری جذب می‌کنند. همچنین، می‌توانید ببینید که آیا تلاش‌های بازاریابی شما در کانال‌های خاص مثل شبکه‌های اجتماعی یا کمپین‌های ایمیلی به نتیجه مطلوب رسیده است یا خیر.

مراحل دسته‌بندی و تحلیل متریک‌ها بر اساس منبع اصلی

1. شناسایی منابع اصلی کاربران:
   ابتدا باید منابع مختلفی که کاربران از آن‌ها وارد می‌شوند، شناسایی کنید. این منابع می‌توانند شامل شبکه‌های اجتماعی مثل فیسبوک و اینستاگرام، کمپین‌های ایمیلی، تبلیغات گوگل، موتورهای جستجو یا حتی بازدیدهای مستقیم باشند.
   مثال: کاربران شما ممکن است از طریق گوگل ادز، فیسبوک و خبرنامه‌های ایمیلی وارد سایت شوند.
2. انتخاب متریک‌های مرتبط برای هر منبع:
   برای هر منبع ورودی، باید متریک‌هایی را که می‌خواهید بررسی کنید، انتخاب کنید. این متریک‌ها می‌توانند شامل نرخ تبدیل، نرخ تعامل، و نرخ نگهداشت کاربران باشند.
   مثال: اگر هدف شما جذب کاربران جدید است، ممکن است متریک‌هایی مثل تعداد ثبت‌نام‌های جدید از هر منبع و نرخ تبدیل آن‌ها را پیگیری کنید.
3. جمع‌آوری داده‌ها:
   با استفاده از ابزارهای تحلیل داده مثل گوگل آنالیتیکس یا ابزارهای داخلی، داده‌های مربوط به هر منبع را جمع‌آوری کنید. این ابزارها به شما کمک می‌کنند که بفهمید کاربران از کدام منابع وارد می‌شوند و چطور با محصول تعامل می‌کنند.
   مثال: گوگل آنالیتیکس به شما اجازه می‌دهد که میزان ترافیک ورودی به سایت را بر اساس منبع تفکیک کنید و ببینید کاربران هر کانال چطور رفتار می‌کنند.
4. تحلیل داده‌ها و مقایسه منابع:
   بعد از جمع‌آوری داده‌ها، نوبت به تحلیل می‌رسد. عملکرد منابع مختلف را با یکدیگر مقایسه کنید تا ببینید کدام‌یک کاربران بیشتری جذب می‌کند، کدام‌یک نرخ تعامل بالاتری دارد، و کدام‌یک نرخ نگهداشت بهتری ارائه می‌دهد.
   مثال: ممکن است متوجه شوید که کاربران ورودی از فیسبوک به‌طور کلی نرخ تعامل بالاتری نسبت به کاربران ورودی از تبلیغات گوگل دارند، اما کاربران گوگل ادز بیشتر تبدیل به مشتری می‌شوند.
5. تفسیر نتایج و تصمیم‌گیری:
   پس از تحلیل داده‌ها، باید نتایج را تفسیر کنید و تصمیم بگیرید که بودجه و منابع را چطور بین کانال‌های مختلف تخصیص دهید. اگر یک منبع عملکرد بهتری دارد، می‌توانید بودجه بیشتری به آن اختصاص دهید و منابع دیگر را بهبود دهید.
   مثال: اگر ببینید که کاربران گوگل ادز بیشترین نرخ تبدیل را دارند، می‌توانید بودجه بیشتری به این کانال اختصاص دهید. همچنین، می‌توانید کمپین‌های ایمیلی را برای افزایش نرخ تعامل بهینه‌سازی کنید.

چالش‌ها در دسته‌بندی متریک‌ها بر اساس منبع اصلی

• پیچیدگی داده‌ها: دسته‌بندی و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف می‌تواند پیچیده باشد، مخصوصاً وقتی که تعداد منابع ورودی زیاد است.
• مشکلات انتساب (Attribution): یکی از چالش‌های بزرگ این است که دقیقاً بفهمید کاربران از کدام کانال وارد شده‌اند. در برخی مواقع، کاربران ممکن است از چندین کانال وارد شده باشند و انتساب دقیق مشکل باشد.
• زمان‌بر بودن تحلیل‌ها: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به هر منبع ممکن است زمان زیادی ببرد، به‌ویژه اگر از ابزارهای متعددی استفاده می‌کنید.

راهکارها برای غلبه بر چالش‌ها

• استفاده از ابزارهای خودکار: از ابزارهایی مثل گوگل آنالیتیکس استفاده کنید که جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها را خودکار می‌کنند و به شما کمک می‌کنند تا داده‌ها را بر اساس منبع به‌سرعت تفکیک کنید.
• مدل‌های انتساب شفاف: برای اینکه دقیقاً بفهمید کاربران از کدام کانال‌ها جذب شده‌اند، باید مدل‌های انتساب واضح و شفاف تعریف کنید. این مدل‌ها به شما کمک می‌کنند تا عملکرد هر کانال را دقیق‌تر بسنجید.
• تمرکز بر متریک‌های کلیدی: برای اینکه تحلیل‌هایتان قابل مدیریت باشد، فقط روی متریک‌های کلیدی و مهم تمرکز کنید. نیازی نیست که همه متریک‌ها را در تمام منابع پیگیری کنید.

مثال عملی: کاربران از منابع مختلف مثل گوگل ادز، فیسبوک، و خبرنامه‌های ایمیلی وارد فروشگاه شما می‌شوند. شما می‌خواهید ببینید کدام منبع بهترین عملکرد را دارد. بعد از دسته‌بندی و تحلیل داده‌ها، متوجه می‌شوید که کاربران ورودی از گوگل ادز بیشترین نرخ تبدیل را دارند، درحالی‌که کاربران ورودی از فیسبوک بیشتر وقت خود را صرف گشت‌وگذار در سایت می‌کنند و نرخ تعامل بالاتری دارند. بر اساس این تحلیل، شما تصمیم می‌گیرید که بودجه بیشتری به گوگل ادز اختصاص دهید و کمپین‌های ایمیلی را بهبود دهید تا نرخ تبدیل آن‌ها افزایش یابد.

دسته‌بندی متریک‌ها بر اساس منبع اصلی به شما کمک می‌کند تا به‌طور دقیق بفهمید کدام کانال‌ها عملکرد بهتری دارند و کدام‌یک نیاز به بهبود دارند. این رویکرد به شما امکان می‌دهد تا منابع خود را به‌طور بهینه تخصیص دهید و استراتژی‌های بازاریابی خود را بر اساس داده‌های واقعی تنظیم کنید. با این کار، می‌توانید نرخ تعامل و تبدیل کاربران را بهبود بخشید و بازدهی کسب‌وکار خود را افزایش دهید.

مقدمه‌ای بر آزمون تی (T-test)

آزمون تی یکی از مهم‌ترین ابزارهای آماری است که به ما کمک می‌کند تا تفاوت بین دو گروه را بررسی کنیم و ببینیم آیا این تفاوت معنی‌دار است یا خیر. به‌عنوان مدیر محصول، ممکن است نیاز داشته باشیم که بدانیم آیا تغییرات محصول تأثیری بر رفتار کاربران داشته یا نه. آزمون تی به ما کمک می‌کند این نوع سوالات را با داده‌های واقعی پاسخ دهیم.

آزمون تی چیست؟ آزمون تی یک روش آماری است که میانگین‌های دو گروه را با هم مقایسه می‌کند تا بفهمد آیا تفاوت بین آن‌ها از نظر آماری معنی‌دار است یا نه. این روش مخصوصاً وقتی کاربرد دارد که بخواهیم تأثیر یک تغییر را بر یک گروه از کاربران بسنجیم و آن را با گروهی دیگر که این تغییر روی آن‌ها اعمال نشده مقایسه کنیم. برای مثال، فرض کنید تغییراتی در رابط کاربری ایجاد کرده‌اید و می‌خواهید بدانید آیا این تغییرات باعث افزایش رضایت کاربران شده یا خیر. با استفاده از آزمون تی، می‌توانید این موضوع را بررسی کنید.

چرا آزمون تی مهم است؟ آزمون تی به شما کمک می‌کند تا:

• تأیید تغییرات: بفهمید آیا تغییرات محصول واقعاً تأثیر معنی‌داری بر کاربران داشته‌اند.
• مقایسه گروه‌ها: عملکرد دو گروه مختلف از کاربران را مقایسه کنید. این کار به شما امکان می‌دهد تا بفهمید که آیا استراتژی‌های مختلف روی گروه‌های مختلف اثرات متفاوتی داشته است.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: با استفاده از شواهد آماری، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید و از نتایج تجربی برای بهبود استراتژی‌های خود استفاده کنید.

مراحل انجام آزمون تی

1. فرضیه‌سازی: ابتدا باید دو فرضیه تعریف کنید:
• فرضیه صفر (H0): تفاوت معنی‌داری بین دو گروه وجود ندارد.
• فرضیه جایگزین (H1): تفاوت معنی‌داری بین دو گروه وجود دارد. این فرضیه‌ها به ما کمک می‌کنند که بدانیم نتیجه نهایی آزمون تی چه چیزی را به ما نشان می‌دهد.
2. جمع‌آوری داده‌ها:
   برای انجام آزمون تی، ابتدا باید داده‌های مربوط به هر دو گروه را جمع‌آوری کنید. به عنوان مثال، می‌توانید داده‌های مربوط به تعامل کاربران قبل و بعد از یک تغییر محصول را جمع‌آوری کنید.
3. محاسبه میانگین‌ها:
   میانگین هر گروه را محاسبه کنید تا بتوانید تفاوت بین آن‌ها را ارزیابی کنید. این میانگین‌ها به شما کمک می‌کنند که به‌صورت عددی تفاوت بین گروه‌ها را ببینید.
4. محاسبه آماره تی:
   از یک فرمول آماری برای محاسبه آماره تی استفاده می‌کنید که به شما نشان می‌دهد تفاوت بین دو گروه چقدر بزرگ است. این فرمول از میانگین‌ها، انحراف معیارها و اندازه نمونه‌های هر گروه استفاده می‌کند.
5. محاسبه مقدار P:
   مقدار P به شما می‌گوید که آیا تفاوت بین گروه‌ها از نظر آماری معنی‌دار است یا نه. اگر مقدار P کمتر از 0.05 باشد، به این معنی است که احتمالاً این تفاوت تصادفی نیست و باید فرضیه صفر را رد کنید.
6. تصمیم‌گیری:
   اگر مقدار P پایین بود (معمولاً کمتر از 0.05)، فرضیه صفر را رد کنید و نتیجه بگیرید که تفاوت بین دو گروه معنی‌دار است. اما اگر مقدار P بالا بود، فرضیه صفر را رد نمی‌کنیم و نتیجه می‌گیریم که تفاوت معنی‌داری وجود ندارد.

مثال: پیش و پس از تغییر محصول فرض کنید شما یک تغییر در محصول خود ایجاد کرده‌اید و می‌خواهید ببینید آیا این تغییر بر رفتار کاربران تأثیر داشته است یا خیر. در اینجا چگونگی استفاده از آزمون تی را توضیح می‌دهیم:

1. فرضیه‌ها را فرموله کنید:
• فرض H0: هیچ تفاوتی در رفتار کاربران قبل و بعد از تغییر وجود ندارد.
• فرض H1: تفاوتی در رفتار کاربران قبل و بعد از تغییر وجود دارد.
2. جمع‌آوری داده‌ها:
   داده‌های مربوط به تعامل کاربران قبل و بعد از تغییرات را جمع‌آوری کنید. مثلاً داده‌های مربوط به نرخ بازدید کاربران یا میزان رضایت آن‌ها.
3. محاسبه میانگین‌ها:
   میانگین تعامل کاربران قبل از تغییرات و بعد از تغییرات را محاسبه کنید.
   مثال: میانگین رضایت کاربران قبل از تغییرات ۴ و بعد از تغییرات ۴.۶ است.
4. محاسبه آماره تی:
   با استفاده از فرمول آزمون تی، مقدار آماره تی را محاسبه کنید.
5. محاسبه مقدار P:
   با استفاده از یک ماشین‌حساب آماری یا نرم‌افزار آماری مثل اکسل یا SPSS، مقدار P را بیابید.
6. تصمیم‌گیری:
   اگر مقدار P کمتر از ۰.۰5 بود، نتیجه‌گیری می‌کنید که تغییرات محصول به‌طور معنی‌داری باعث بهبود رضایت کاربران شده است.

مثال عملی: بررسی رضایت کاربران قبل و بعد از تغییرات فرض کنید شما مدیر محصول یک اپلیکیشن هستید و به تازگی تغییراتی در رابط کاربری اعمال کرده‌اید. برای بررسی تأثیر این تغییرات، نظرسنجی‌هایی بین کاربران قبل و بعد از به‌روزرسانی انجام داده‌اید. نتایج نظرسنجی‌ها به این شکل است:

• قبل از به‌روزرسانی: [۴, ۵, ۳, ۴, ۴]
• بعد از به‌روزرسانی: [۵, ۴, ۵, ۴, ۵]

شما با استفاده از آزمون تی می‌توانید بفهمید که آیا تفاوت میان رضایت کاربران قبل و بعد از به‌روزرسانی معنی‌دار است یا خیر. بعد از محاسبه میانگین‌ها و آماره تی، اگر مقدار P کمتر از 0.05 باشد، نتیجه می‌گیرید که به‌روزرسانی تأثیر مثبتی بر رضایت کاربران داشته است.

زمان استفاده از داده‌ها در مقابل شهود

اغلب با این چالش مواجهیم که تصمیم‌هایمان را بر اساس داده‌ها بگیریم یا به شهود خود تکیه کنیم. هر دو روش ارزشمندند و هرکدام مزایای خاص خود را دارند. تصمیم‌گیری فقط بر اساس داده‌ها ممکن است محدودیت‌هایی داشته باشد، همان‌طور که تکیه‌ی صرف به شهود می‌تواند منجر به اشتباه شود. مهم این است که بدانیم چه زمانی باید داده‌ها را مبنا قرار دهیم و چه زمانی شهود و تجربه خود را به کار بگیریم.

تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در مقابل هدایت‌شده توسط داده در تصمیم‌گیری‌های محصول دو رویکرد وجود دارد:

• مبتنی بر داده (Data-Driven):
  تصمیم‌ها کاملاً بر اساس داده‌های موجود گرفته می‌شوند. وقتی داده‌های کافی، دقیق و قابل‌اطمینان داریم، استفاده از این رویکرد بهترین راه است.
  مثال: فرض کنید می‌خواهید دو نسخه از یک صفحه وب را با هم مقایسه کنید. با اجرای A/B تست و بررسی داده‌ها می‌توانید به‌صورت کاملاً علمی تصمیم بگیرید که کدام نسخه بهتر عمل می‌کند.
• هدایت‌شده توسط داده (Data-Informed):
  داده‌ها به ما کمک می‌کنند تصمیم‌های بهتری بگیریم، اما تنها عامل تصمیم‌گیری نیستند. این روش به ما اجازه می‌دهد که تجربیات و شهود خود را نیز در نظر بگیریم.
  مثال: فرض کنید شما می‌خواهید یک ویژگی جدید را به محصول اضافه کنید. بازخورد کاربران به شما می‌گوید که این ویژگی محبوب است، اما شهود و تجربه شما نشان می‌دهد که زمان‌بندی فعلی مناسب نیست. بنابراین، تصمیم می‌گیرید اضافه‌کردن آن را به تعویق بیندازید.

زمان استفاده از داده‌ها

1. داده‌های واضح و قابل‌اعتماد:
   اگر داده‌های دقیقی دارید که مستقیماً به تصمیم‌گیری شما مرتبط هستند، باید به داده‌ها تکیه کنید. در این مواقع، داده‌ها می‌توانند تصویری روشن از وضعیت ارائه دهند و به شما کمک کنند که بهترین تصمیم را بگیرید.
   مثال: انتخاب بهترین کمپین تبلیغاتی بر اساس نرخ کلیک یا فروش.
2. موقعیت‌های تکراری و قابل اندازه‌گیری:
   در مواردی که یک موقعیت بارها و بارها تکرار می‌شود و داده‌های دقیقی از آن در دسترس است، بهترین راه استفاده از داده‌هاست.
   مثال: بهینه‌سازی مسیرهای تحویل بر اساس داده‌های تاریخی ترافیک.
3. تصمیم‌های با ریسک بالا:
   اگر تصمیم شما تأثیرات بزرگی بر کسب‌وکار دارد، داده‌ها باید مبنای اصلی تصمیم‌گیری باشند.
   مثال: اگر قصد راه‌اندازی یک محصول جدید دارید، باید تحقیقات بازار و پیش‌بینی‌های فروش دقیقی داشته باشید تا مطمئن شوید که تصمیم درستی گرفته‌اید.

زمان استفاده از شهود

1. عدم وجود داده‌های کافی:
   در مواقعی که داده‌های کافی یا قابل‌اعتماد وجود ندارد، باید به شهود و تجربه خود تکیه کنید.
   مثال: ورود به یک بازار جدید که داده‌های زیادی از آن در دسترس نیست. در این حالت، می‌توانید از تجربه‌های قبلی و شناخت خود از بازار استفاده کنید.
2. موقعیت‌های جدید و خاص:
   وقتی با موقعیتی جدید و غیرمعمول مواجه می‌شوید که داده‌ها نمی‌توانند پاسخگوی نیاز شما باشند، شهود می‌تواند نقش مهمی داشته باشد.
   مثال: مواجهه با تغییرات ناگهانی بازار که تحلیل داده‌ها نمی‌تواند به‌سرعت شما را به نتیجه برساند.
3. تصمیم‌های خلاقانه و نوآورانه:
   برای تصمیم‌هایی که به خلاقیت و نوآوری نیاز دارند، داده‌ها نمی‌توانند به‌تنهایی کافی باشند. در این مواقع، تکیه به شهود و ایده‌های نوآورانه کمک بزرگی است.
   مثال: طراحی یک کمپین تبلیغاتی جدید برای افزایش آگاهی از برند که نیاز به خلاقیت و ایده‌های جدید دارد.

تعادل بین داده و شهود

1. استفاده از داده‌ها برای هدایت شهود:
   داده‌ها می‌توانند جهت‌دهنده خوبی برای شهود باشند، اما نباید تجربه و بینش شما را از بین ببرند.
   مثال: اگر نتایج یک نظرسنجی به شما نشان می‌دهد که کاربران یک ویژگی جدید را دوست دارند، می‌توانید از این داده برای تأیید شهود خود استفاده کنید و تصمیم بگیرید که آیا باید آن ویژگی را اضافه کنید یا نه.
2. اعتبارسنجی شهود با داده‌ها:
   هر زمان که ممکن است، شهود خود را با داده‌ها آزمایش کنید. این کار به شما کمک می‌کند که مطمئن شوید تصمیماتی که بر اساس شهود گرفته‌اید، واقعاً درست بوده‌اند.
   مثال: اگر احساس می‌کنید یک تغییر خاص باعث بهبود تعامل کاربران می‌شود، ابتدا با داده‌های تست A/B این موضوع را بررسی کنید.
3. ترکیب هر دو رویکرد:
   بهترین تصمیم‌ها معمولاً آن‌هایی هستند که هم از داده‌ها و هم از شهود استفاده می‌کنند. این ترکیب به شما اجازه می‌دهد که تصمیم‌های هوشمندانه‌تری بگیرید.
   مثال: برای برنامه‌ریزی استراتژی سه‌ماهه آینده، هم داده‌های فروش قبلی را بررسی کنید و هم از تجربیات خود در بازار استفاده کنید تا استراتژی کامل‌تری تدوین کنید.

مثال عملی: فرض کنید شما مدیر محصول یک اپلیکیشن هستید و می‌خواهید تصمیم بگیرید که آیا یک ویژگی جدید به اپلیکیشن اضافه کنید یا نه. ابتدا داده‌هایی از بازخورد کاربران جمع‌آوری می‌کنید که نشان می‌دهد آن‌ها به این ویژگی علاقه دارند. اما از سوی دیگر، تجربه شما می‌گوید که این ویژگی ممکن است در حال حاضر چندان با استراتژی کلان بازار همخوانی نداشته باشد. شما می‌توانید داده‌ها را بررسی کنید، ولی در نهایت تصمیم بگیرید که اضافه کردن این ویژگی را تا زمانی که شرایط مناسب‌تر شود، به تعویق بیندازید.

استفاده از KPI: چرایی و اهمیت آن

اندازه‌گیری دقیق عملکرد و موفقیت‌ها به یکی از مهم‌ترین جنبه‌های مدیریت تبدیل شده است. یکی از اصلی‌ترین ابزارهایی که مدیران برای این منظور استفاده می‌کنند، شاخص‌های کلیدی عملکرداست. KPIها به مدیران این امکان را می‌دهند که با استفاده از داده‌های دقیق و قابل‌اندازه‌گیری، فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کرده و عملکرد خود را با اهداف از پیش تعیین‌شده تطبیق دهند.

تاریخچه و معرفی اولیه KPI

اگرچه استفاده از شاخص‌های کلیدی عملکرد به شکل امروزی بیشتر در دهه‌های اخیر گسترش یافته، اما مفهوم اندازه‌گیری عملکرد به‌عنوان یک اصل مدیریتی ریشه‌های بسیار قدیمی دارد. در گذشته، مدیران با استفاده از روش‌های سنتی مثل گزارش‌های مالی و بررسی‌های میدانی تلاش می‌کردند که عملکرد سازمان یا واحد‌های خود را ارزیابی کنند. اما با پیشرفت فناوری و ابزارهای آماری، نیاز به شاخص‌های دقیق و قابل‌اندازه‌گیری برای بهبود فرآیندها و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک بیشتر احساس شد.

از دهه ۱۹۹۰ میلادی به‌طور گسترده‌ای در سازمان‌ها و شرکت‌ها مورد استفاده قرار گرفتند. به‌خصوص زمانی که سیستم‌های مدیریتی مثل مدیریت عملکرد متوازن (Balanced Scorecard) به سازمان‌ها معرفی شدند. این سیستم‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کردند تا نه تنها معیارهای مالی، بلکه دیگر جنبه‌های مهم سازمان مثل رضایت مشتریان و بهبود داخلی را نیز به دقت بررسی کنند. به مرور زمان، KPIها به بخشی جدانشدنی از مدیریت عملکرد سازمانی تبدیل شدند.

چرایی استفاده از KPI‌ها

استفاده از KPI به مدیران محصول و دیگر افراد در سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات خود را بر اساس داده‌های دقیق و قابل‌اعتماد بگیرند. دلیل اصلی استفاده از KPI‌ها این است که به شما کمک می‌کنند به طور دقیق ببینید که آیا در مسیر رسیدن به اهداف خود هستید یا خیر. این شاخص‌ها بر مبنای اهداف کلان و خرد سازمانی تنظیم می‌شوند و به شما کمک می‌کنند تا پیشرفت خود را اندازه‌گیری کرده و در صورت لزوم، تغییرات لازم را در استراتژی‌های خود اعمال کنید.

دلایل اصلی استفاده از KPI‌ها عبارتند از:

1. ارزیابی عملکرد: KPIها به شما کمک می‌کنند که به‌طور دقیق عملکرد خود را ارزیابی کنید. این ارزیابی شامل تمام جنبه‌های کسب‌وکار، از فروش و بازاریابی گرفته تا مدیریت منابع انسانی و تولید می‌شود.
   مثال: یک شرکت تولیدی ممکن است از KPI‌هایی مانند نرخ تولید روزانه یا تعداد محصولات معیوب برای ارزیابی عملکرد خطوط تولید خود استفاده کند.
2. پیش‌بینی روندهای آینده: KPIها به شما امکان می‌دهند که نه تنها عملکرد فعلی خود را ارزیابی کنید، بلکه روندهای آینده را نیز پیش‌بینی کنید. با پیگیری مداوم این شاخص‌ها، می‌توانید الگوهای مختلف را شناسایی کرده و استراتژی‌های خود را بر اساس آن‌ها تنظیم کنید.
   مثال: اگر KPI مربوط به رشد کاربران جدید نشان دهد که جذب کاربران در حال کاهش است، می‌توانید قبل از رسیدن به بحران، برنامه‌های تبلیغاتی جدیدی را تدوین کنید.
3. هم‌راستاسازی اهداف تیمی و سازمانی: KPIها کمک می‌کنند که تمام بخش‌ها و تیم‌های یک سازمان در راستای اهداف کلی سازمان حرکت کنند. این شاخص‌ها به‌عنوان پل ارتباطی بین اهداف استراتژیک سازمان و عملکرد روزانه تیم‌ها عمل می‌کنند و از اختلافات عملکردی جلوگیری می‌کنند.
   مثال: اگر هدف کلی سازمان افزایش فروش است، تیم‌های مختلف از بازاریابی گرفته تا فروش باید KPIهایی داشته باشند که به این هدف کمک کنند. تیم بازاریابی ممکن است KPI مربوط به نرخ تبدیل تبلیغات داشته باشد و تیم فروش KPI مرتبط با تعداد فروش نهایی.

ویژگی‌های یک KPI مناسب: رویکرد SMART

KPIها تنها زمانی مفید خواهند بود که به درستی تعریف شده باشند. برای تعریف درست KPIها، می‌توان از رویکرد SMART استفاده کرد. بر اساس این رویکرد، هر KPI باید ویژگی‌های زیر را داشته باشد:

• مشخص:
  هر KPI باید مشخص و دقیق باشد و هدف خاصی را دنبال کند. نباید کلی و مبهم باشد.
  مثال: "افزایش فروش" یک هدف کلی است، اما "افزایش فروش محصولات X به میزان ۲۰ درصد در سه ماه آینده" یک KPI مشخص است.
• قابل اندازه‌گیری:
  KPI باید به‌طور دقیق قابل اندازه‌گیری باشد تا بتوانید پیشرفت خود را ارزیابی کنید.
  مثال: "افزایش رضایت مشتریان" یک KPI قابل اندازه‌گیری نیست، اما "افزایش رضایت مشتریان به ۹۰ درصد در نظرسنجی‌های دوره‌ای" یک KPI قابل اندازه‌گیری است.
• قابل دستیابی:
  هر KPI باید واقع‌بینانه و قابل دستیابی باشد. تعیین اهداف غیرواقعی باعث ناامیدی تیم و کاهش انگیزه می‌شود.
  مثال: اگر قبلاً در یک ماه ۵۰۰۰ واحد محصول فروخته‌اید، افزایش فروش به ۱۰,۰۰۰ واحد در ماه شاید غیرواقعی باشد. هدف مناسب‌تری می‌تواند افزایش فروش به ۶۰۰۰ واحد باشد.
• مرتبط:
  KPI باید مستقیماً به اهداف کلی سازمان مرتبط باشد و در راستای استراتژی‌های کلی کسب‌وکار عمل کند.
  مثال: "افزایش تعداد کارمندان بخش مالی" شاید هدفی مفید باشد، اما اگر سازمان در حال تلاش برای بهبود رضایت مشتریان است، این KPI ممکن است به آن هدف کلی مرتبط نباشد.
• محدود به زمان:
  هر KPI باید یک بازه زمانی مشخص داشته باشد. این کار به شما کمک می‌کند تا بتوانید ارزیابی کنید که آیا به اهداف خود در زمان مناسب دست یافته‌اید یا خیر.
  مثال:
• "افزایش فروش محصولات X به میزان ۲۰ درصد تا پایان سه ماهه دوم" یک KPI زمان‌دار است.
• "افزایش تعداد کاربران فعال ماهانه (MAU) از ۴۰,۰۰۰ نفر به ۵۰,۰۰۰ نفر تا پایان سه ماهه دوم."

چالش‌ها و نکات مهم در استفاده از KPI‌ها

اگرچه KPIها ابزار قدرتمندی برای ارزیابی و بهبود عملکرد هستند، اما استفاده نادرست از آن‌ها می‌تواند باعث انحراف در تصمیم‌گیری شود. برخی از چالش‌های رایج عبارتند از:

• تعیین KPIهای اشتباه: اگر KPIها به درستی تعریف نشوند، ممکن است تیم‌ها بر روی اهداف نامناسب متمرکز شوند.
• پیگیری بیش از حد KPIها: داشتن تعداد زیادی KPI می‌تواند باعث شود که تمرکز از اهداف اصلی منحرف شود. بهتر است تعداد محدودی از KPIهای کلیدی انتخاب شوند.
• عدم انعطاف‌پذیری: KPIها باید به‌طور دوره‌ای بازبینی شوند تا مطمئن شوید که همچنان مرتبط و قابل دستیابی هستند.

انواع KPI‌ها و مثال‌های مرتبط

مالی این نوع KPI‌ها به ارزیابی عملکرد مالی شرکت یا محصول کمک می‌کنند و به طور خاص بر درآمد، سود و هزینه‌ها تمرکز دارند.
مثال‌ها:

• درآمد کل (Total Revenue): میزان درآمدی که شرکت از فروش محصولات یا خدمات در یک بازه زمانی مشخص به دست می‌آورد.
• حاشیه سود خالص (Net Profit Margin): درصد سود خالص از کل درآمد.
• هزینه جذب مشتری (Customer Acquisition Cost - CAC): هزینه‌ای که برای جذب هر مشتری جدید صرف می‌شود.

عملکرد محصول این KPI‌ها به شما کمک می‌کنند که بفهمید آیا محصول شما با نیازها و انتظارات کاربران همخوانی دارد یا خیر. آن‌ها میزان موفقیت محصول را در زمینه‌های مختلف اندازه‌گیری می‌کنند.
مثال‌ها:

• نرخ نگهداشت (Retention Rate): درصد کاربرانی که پس از یک دوره زمانی همچنان به استفاده از محصول ادامه می‌دهند.
• نرخ ریزش (Churn Rate): درصد کاربرانی که استفاده از محصول را متوقف می‌کنند.
• میانگین زمان استفاده از محصول: میانگین زمانی که کاربران در یک جلسه کاری از محصول استفاده می‌کنند.

بازاریابی این KPI‌ها به مدیران کمک می‌کنند تا اثرگذاری تلاش‌های بازاریابی و تبلیغاتی خود را اندازه‌گیری کنند و در مورد بهینه‌سازی این تلاش‌ها تصمیم بگیرند.
مثال‌ها:

• نرخ تبدیل (Conversion Rate): درصد بازدیدکنندگانی که به خریدار تبدیل می‌شوند.
• نرخ کلیک (Click-Through Rate - CTR): درصد افرادی که بر روی لینک‌های تبلیغاتی یا ایمیل کلیک می‌کنند.
• نرخ بازگشت سرمایه بازاریابی (Return on Marketing Investment - ROMI): میزان بازگشت سرمایه برای هزینه‌های انجام‌شده در بازاریابی.

مربوط به مشتری این KPI‌ها تمرکز بر تجربه و رضایت مشتری دارند و به شما کمک می‌کنند تا بفهمید که مشتریان چگونه با محصول یا شرکت شما تعامل دارند.
مثال‌ها:

• نمره خالص ترویج‌کنندگان (Net Promoter Score - NPS): معیاری برای سنجش احتمال توصیه محصول توسط مشتریان به دیگران.
• نرخ رضایت مشتری (Customer Satisfaction - CSAT): درصد مشتریانی که از محصول یا خدمات شما راضی هستند.
• میانگین زمان حل مشکل (Average Resolution Time): مدت‌زمانی که طول می‌کشد تا مشکلات و شکایات مشتریان حل شوند.

بهره‌وری این KPI‌ها به بررسی کارایی و اثربخشی تیم‌ها و فرآیندهای داخلی شرکت می‌پردازند.
مثال‌ها:

• نرخ تکمیل پروژه (Project Completion Rate): درصد پروژه‌هایی که به‌موقع تکمیل شده‌اند.
• میانگین زمان صرف‌شده برای هر وظیفه: مدت‌زمانی که برای تکمیل یک وظیفه مشخص صرف می‌شود.
• هزینه به‌ازای هر واحد تولید (Cost Per Unit): هزینه تولید هر واحد محصول.

هر محصول بسته به ویژگی‌ها، هدف‌ها و کاربران خود می‌تواند مجموعه‌ای از KPIهای منحصربه‌فرد داشته باشد. تعریف KPI برای هر محصول نیازمند درک دقیق از فرآیندها، کاربران و اهداف کسب‌وکار است. به عبارتی، نمی‌توان از یک فرمول ثابت برای تمام محصولات استفاده کرد، بلکه باید KPIها را با توجه به نیازهای خاص محصول و تجربیات کاربران آن تنظیم کرد.

برای پیدا کردن KPI مناسب برای یک محصول، باید ابتدا فرآیند کاری محصول و مسیر کاربر را به‌طور دقیق بررسی کنید. پس از شناسایی نقاط کلیدی در این فرآیند، می‌توانید معیارهایی برای اندازه‌گیری موفقیت در هر مرحله تعریف کنید. این معیارها باید هم به اهداف کلی کسب‌وکار کمک کنند و هم تجربه کاربر را بهبود دهند.

مثال: KPI‌های اسنپ برای دپارتمان گرفتن ماشین

در اپلیکیشن‌های تاکسی اینترنتی مثل اسنپ، فرآیند از لحظه درخواست مسافر تا پایان سفر شامل چندین مرحله است که در هر مرحله KPI‌های خاصی برای ارزیابی عملکرد و بهبود تجربه کاربری تعریف می‌شوند. در اینجا به چند KPI مهم اشاره می‌کنیم که می‌تواند در هر مرحله از فرآیند سفر در اسنپ مورد توجه قرار گیرد:

1. درخواست ماشین توسط مسافر:
• نرخ تأیید درخواست (Request Confirmation Rate): درصد درخواست‌هایی که توسط راننده‌ها در مدت‌زمان مشخصی تأیید می‌شوند.
• زمان انتظار تا دریافت درخواست (Time to Match): مدت‌زمانی که طول می‌کشد تا یک راننده برای مسافر پیدا شود. این KPI بهبود تجربه کاربری و کاهش زمان انتظار را بررسی می‌کند.
2. قبول درخواست توسط راننده:
• نرخ پذیرش راننده (Driver Acceptance Rate): درصد درخواست‌هایی که توسط راننده‌ها پذیرفته می‌شوند. این KPI به شما کمک می‌کند که بفهمید آیا راننده‌ها مایل به قبول سفرها هستند یا مشکلاتی در انتخاب سفر وجود دارد.
• زمان تصمیم‌گیری راننده (Driver Decision Time): مدت‌زمانی که راننده برای تصمیم‌گیری و پذیرش یا رد درخواست نیاز دارد.
3. رسیدن راننده به محل مسافر:
• زمان رسیدن (Arrival Time): مدت‌زمانی که راننده پس از قبول درخواست نیاز دارد تا به محل مسافر برسد. این KPI به کیفیت مسیریابی و دسترسی سریع رانندگان مرتبط است.
• لغو سفر توسط راننده (Driver Cancellation Rate): درصد سفرهایی که پس از قبول درخواست توسط راننده لغو می‌شوند. این KPI نشان‌دهنده مشکلاتی است که راننده‌ها ممکن است با آن مواجه شوند.
4. سوار شدن مسافر:
• نرخ موفقیت سوار شدن (Boarding Success Rate): درصد مسافرانی که پس از رسیدن راننده به محل مشخص شده سوار می‌شوند. این KPI به مشکلات احتمالی مسافر یا راننده در هماهنگی برای شروع سفر اشاره می‌کند.
• لغو سفر توسط مسافر (Passenger Cancellation Rate): درصد سفرهایی که توسط مسافر لغو می‌شوند.
5. در طول سفر:
• زمان سفر (Trip Duration): مدت‌زمانی که سفر از ابتدا تا انتها طول می‌کشد. این KPI به مسائلی مانند ترافیک، کیفیت مسیریابی و رانندگی راننده مرتبط است.
• نرخ رضایت مسافر (Passenger Satisfaction Rate): میزان رضایت مسافر از تجربه سفر که معمولاً پس از پایان سفر با امتیازدهی اندازه‌گیری می‌شود.
6. پایان سفر:
• نرخ موفقیت‌آمیز بودن سفر (Successful Trip Completion Rate): درصد سفرهایی که بدون مشکل به پایان می‌رسند. این KPI نشان می‌دهد که سفرها تا چه حد به‌طور مؤثر و بدون لغو یا مشکلات دیگر انجام شده‌اند.
• زمان تسویه مالی (Payment Settlement Time): مدت‌زمانی که برای تسویه هزینه سفر پس از پایان آن نیاز است، به‌ویژه اگر پرداخت به صورت آنلاین انجام شود.
7. پشتیبانی و خدمات پس از سفر:
• نرخ تماس با پشتیبانی (Support Contact Rate): درصد سفرهایی که پس از پایان آن‌ها مسافران یا رانندگان با پشتیبانی تماس می‌گیرند. این KPI به مشکلات و نارضایتی‌های پس از سفر مرتبط است.
• زمان حل مشکلات (Issue Resolution Time): مدت‌زمانی که طول می‌کشد تا مشکلات یا شکایات پس از سفر حل شود.

چطور KPI مناسب پیدا کنیم؟

برای پیدا کردن KPI مناسب، باید هر مرحله از فرآیند کاربر در محصول را بررسی کرده و نقاط کلیدی را که به اهداف کلی محصول مرتبط هستند، شناسایی کنید. سوالاتی که می‌توانید برای تعریف KPI بپرسید شامل موارد زیر هستند:

• کاربران در هر مرحله چه انتظاری دارند؟
• چه معیارهایی نشان‌دهنده موفقیت یا شکست در این مرحله است؟
• چگونه می‌توانیم مشکلات یا موانعی را که کاربران با آن‌ها مواجه می‌شوند، اندازه‌گیری کنیم؟
• چه مدت‌زمانی برای انجام هر فرآیند ایده‌آل است؟

با استفاده از این روش و پیاده‌سازی KPIهای مناسب در بخش‌های مختلف، می‌توان به بهبود تجربه کاربری و افزایش کارایی سیستم کمک کرد. در مثال اسنپ، هر KPI به یکی از بخش‌های کلیدی سفر مرتبط است و ارزیابی عملکرد هر مرحله به بهبود کلی فرآیند کمک می‌کند.

فیلم مانی‌بال (Moneyball) و تأثیر استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری

مانی‌بال یکی از فیلم‌های معروفی است که به‌طور مستقیم به اهمیت استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های کلان می‌پردازد. این فیلم بر اساس داستان واقعی بیلی بین، مدیر تیم بیسبال اوکلند اتلتیکز ساخته شده است. در این داستان، بیلی بین به‌جای تکیه بر روش‌های سنتی در انتخاب بازیکنان، از تحلیل داده‌ها و آمارهای پیچیده برای انتخاب تیم استفاده می‌کند. او با بهره‌گیری از رویکرد داده‌محور، موفق می‌شود تیمی با بودجه محدود را به نتایجی خیره‌کننده برساند.

این فیلم به خوبی نشان می‌دهد که چگونه استفاده از داده‌ها و متریک‌ها می‌تواند حتی در حوزه‌های غیرقابل‌پیش‌بینی مانند ورزش، نتایج شگفت‌انگیزی به همراه داشته باشد و اثبات می‌کند که تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده می‌تواند به موفقیت‌های بزرگ منجر شود.

برای مطالعه بیشتر و بررسی دقیق‌تر تأثیر این فیلم بر دنیای داده‌محور و کسب‌وکار، به مقاله جامع من درباره مانی‌بال از طریق لینک زیر مراجعه کنید.

https://vrgl.ir/VeAEj

1. داده (Data)
   اطلاعاتی که جمع‌آوری شده و برای تحلیل و تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.
2. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (Data-Driven Decision Making)
   فرآیندی که در آن تصمیمات بر اساس تحلیل داده‌ها و اطلاعات انجام می‌شود.
3. استفراغ داده (Data Vomit)
   وضعیتی که در آن حجم زیادی از داده‌ها بدون ساختار و اولویت‌بندی ارائه می‌شوند و باعث سردرگمی می‌شوند.
4. بصری‌سازی داده (Data Visualization)
   نمایش داده‌ها به‌صورت نمودارها و گراف‌ها برای فهم بهتر اطلاعات.
5. متریک (Metric)
   معیاری که برای اندازه‌گیری موفقیت یا عملکرد یک فرآیند استفاده می‌شود.
6. هدف‌گذاری (Goal Setting)
   تعیین اهداف مشخص و قابل اندازه‌گیری برای محصول یا کسب‌وکار.
7. تحلیل داده (Data Analysis)
   فرآیند بررسی و تفسیر داده‌ها به‌منظور استخراج الگوها و نتیجه‌گیری‌ها.
8. استراتژی محصول (Product Strategy)
   نقشه‌ای که نشان می‌دهد چگونه محصول به اهداف کسب‌وکار و نیازهای بازار پاسخ خواهد داد.
9. متریک‌های خوب (Good Metrics)
   متریک‌هایی که شفاف، قابل اندازه‌گیری، مرتبط با اهداف و قابل اقدام هستند.
10. متریک‌های بد (Bad Metrics)
    متریک‌هایی که گمراه‌کننده، پیچیده یا غیرمرتبط با اهداف کلان هستند.
11. نسبت‌ها و نرخ‌ها (Ratios and Rates)
    شاخص‌هایی که نشان‌دهنده عملکرد نسبی یا درصدی هستند، مانند نرخ تبدیل یا نرخ رشد.
12. نسبت‌های مفید (Actionable Ratios)
    نسبت‌هایی که قابلیت اقدام و تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهند.
13. متریک‌های پیشرو (Leading Metrics)
    متریک‌هایی که عملکرد آینده را پیش‌بینی می‌کنند.
14. متریک‌های پسرو (Lagging Metrics)
    متریک‌هایی که نتایج اقدامات گذشته را نشان می‌دهند.
15. وابستگی متریک‌ها (Metric Dependencies)
    رابطه بین متریک‌های پیشرو و پسرو که باعث تغییرات در یکدیگر می‌شوند.
16. نرخ ریزش (Churn Rate)
    درصد کاربرانی که استفاده از محصول را متوقف می‌کنند.
17. کوهورت (Cohort)
    گروهی از کاربران که بر اساس ویژگی‌های مشترک مانند زمان ثبت‌نام یا رفتار خاص دسته‌بندی شده‌اند.
18. تحلیل کوهورت (Cohort Analysis)
    فرآیند بررسی رفتار گروه‌های کاربران در طول زمان برای درک بهتر تغییرات و الگوهای رفتاری.
19. نرخ نگهداشت (Retention Rate)
    درصد کاربرانی که پس از یک دوره زمانی مشخص همچنان از محصول استفاده می‌کنند.
20. نرخ تعامل (Engagement Rate)
    درصد کاربرانی که به‌طور فعال با محصول تعامل دارند.
21. منبع ورودی (Origin Source)
    کانالی که از طریق آن کاربران وارد محصول می‌شوند، مثل شبکه‌های اجتماعی، تبلیغات گوگل یا بازدید مستقیم.
22. نرخ تبدیل (Conversion Rate)
    درصد بازدیدکنندگانی که به کاربر یا خریدار تبدیل می‌شوند.
23. نرخ بازگشت (Return Rate)
    درصد کاربرانی که دوباره به محصول بازمی‌گردند یا دوباره خرید می‌کنند.
24. نرخ کلیک (Click-Through Rate - CTR)
    درصد افرادی که روی لینک‌های تبلیغاتی یا ایمیل کلیک می‌کنند.
25. آزمون تی (T-test)
    یک روش آماری برای مقایسه میانگین‌های دو گروه به‌منظور بررسی معنی‌دار بودن تفاوت‌ها.
26. فرضیه صفر (Null Hypothesis - H۰)
    فرضیه‌ای که بیان می‌کند هیچ تفاوت معنی‌داری بین دو گروه وجود ندارد.
27. فرضیه جایگزین (Alternative Hypothesis - H۱)
    فرضیه‌ای که بیان می‌کند تفاوت معنی‌داری بین دو گروه وجود دارد.
28. مقدار P (P-value)
    احتمال اینکه نتایج به‌دست آمده از داده‌ها به‌طور تصادفی به وجود آمده باشند.
29. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده (Data-Driven Decision Making)
    تصمیم‌گیری بر اساس تحلیل داده‌های موجود.
30. تصمیم‌گیری هدایت‌شده توسط داده (Data-Informed Decision Making)
    استفاده از داده‌ها به‌عنوان راهنما برای تصمیم‌گیری، اما با توجه به تجربه و شهود.
31. شهود (Intuition)
    تکیه بر تجربه و احساسات برای تصمیم‌گیری در شرایطی که داده‌های کافی وجود ندارد.
32. خلاقیت و نوآوری (Creativity and Innovation)
    استفاده از فکر خلاق و ایده‌های نو برای تصمیم‌گیری در شرایط غیرقابل پیش‌بینی یا جدید.