Ogni utente lascia tracce del proprio comportamento. La differenza tra i team che crescono e quelli che si bloccano dipende spesso dall'analisi dell'utilizzo, che acquisisce il comportamento degli utenti in un modo che sondaggi e punteggi di raccomandazione (NPS) non riescono a fare. Le applicazioni e i software moderni generano miliardi di questi dati ogni mese, e le aziende che riescono a trasformarli in informazioni utili possono muoversi più rapidamente e servire meglio i clienti. Da anni alcune aziende, come Starbucks, sfruttano l'analisi dell'utilizzo delle proprie applicazioni per dispositivi mobili per ottimizzare l'esperienza dei clienti.

Di seguito spiegheremo quali aspetti misura l'analisi dell'utilizzo, come viene implementata dalle attività più avanzate e come i dati comportamentali possano guidare decisioni più smart.

Contenuto dell'articolo

• Che cos'è l'analisi dell'utilizzo?
  
• Quali sono i componenti principali di un framework di analisi dell'utilizzo efficace?
  
• In che modo le attività possono implementare l'analisi dell'utilizzo per guidare decisioni di prodotto e marketing?
  
• In che modo l'analisi dell'utilizzo migliora l'esperienza del cliente?
  
• Quali sfide devono affrontare le attività quando si espandono e mantengono un sistema di analisi dell'utilizzo?
  
• In che modo Stripe Billing può essere d'aiuto
  

Che cos'è l'analisi dell'utilizzo

L'analisi dell'utilizzo è la pratica di studiare ciò che le persone fanno realmente all'interno di un prodotto: come lo esplorano, che cosa ignorano e cosa le spinge a tornare. Ogni tocco, ricerca o pausa racconta una storia. Nel tempo, queste azioni costruiscono un quadro chiaro di come i clienti vivono l'esperienza del prodotto.

Molti team monitorano già registrazioni e traffico. Pochi, però, sanno indicare con certezza quali comportamenti favoriscono la fidelizzazione o portano all'abbandono. È proprio questo che l'analisi dell'utilizzo rende visibile. Misura i comportamenti all'interno del prodotto, come l'adozione delle funzioni, i modelli di utilizzo ricorrenti o i punti di interruzione del percorso. Queste informazioni consentono ai team di basarsi su evidenze concrete invece che sull'intuizione.

Componenti principali di un framework di analisi dell'utilizzo efficace

Un framework efficace di analisi dell'utilizzo misura ciò che è davvero rilevante per un'attività. L'obiettivo è trasformare il flusso continuo delle interazioni degli utenti in segnali chiari, affidabili e utilizzabili dai team. I sistemi più solidi combinano precisione tecnica e rigore metodologico.

In genere includono i seguenti elementi.

Tracciamento di eventi e strumentazione:

Tutto parte dalla raccolta dei dati. Il tracciamento degli eventi registra ogni azione significativa e la collega a singoli utenti o account. Un team di prodotto, ad esempio, può monitorare il completamento del percorso di attivazione o la creazione del primo report, poiché questi passaggi sono direttamente correlati all'attivazione o alla fidelizzazione. Se implementato correttamente, il tracciamento degli eventi offre una visione dettagliata e accurata di come gli utenti si muovono all'interno del prodotto.

Approfondimenti a livello di utente e account

Non sempre un prodotto viene utilizzato da una sola persona. Un approccio analitico concreto deve collegare l'utilizzo individuale al livello di account, così da individuare sia gli utenti più attivi che favoriscono l'adozione, sia quelli meno coinvolti a rischio di abbandono. Quando le attività mappano l'utilizzo su entrambi i livelli, possono valutare a colpo d'occhio lo stato di salute dell'account e individuare dove l'adozione si sta diffondendo o dove sta rallentando.

Funnel, percorsi e abbandoni

Le analisi dei funnel e dei percorsi mostrano come gli utenti avanzano verso un obiettivo, dove esitano e dove interrompono il percorso. Osservare questi flussi in forma aggregata mette in evidenza punti di attrito nascosti, come una fase di attivazione in cui il 30% dei nuovi utenti rinuncia o un flusso operativo che viene sistematicamente aggirato. Questi modelli forniscono ai team di prodotto una mappa per ripensare i punti critici del percorso e migliorare i tassi di completamento.

Segmentazione e coorti

La segmentazione raggruppa gli utenti in base a comportamenti o attributi, come area geografica, tipologia di piano o adozione delle funzioni, mentre l'analisi per coorti segue un gruppo nel tempo. Insieme, questi approcci fanno emergere tendenze. Gli utenti che utilizzano funzioni avanzate nella prima settimana restano più a lungo? Gli account enterprise seguono percorsi di utilizzo diversi rispetto alle start-up? Le risposte influenzano decisioni che vanno dai livelli di tariffazione alla progettazione dell'attivazione.

Fidelizzazione, coinvolgimento e Dashboard

L'analisi dell'utilizzo deve mostrare sia l'intensità sia la frequenza del coinvolgimento, con dati facilmente accessibili. I framework moderni offrono spesso dashboard self-service, che consentono ai team di prodotto, marketing e di successo dei clienti di ottenere risposte in autonomia, senza dipendere da analisti.

Governance e integrazione

Un'analisi efficace richiede una solida governance. Questo implica coerenza nella denominazione degli eventi, gestione sicura delle autorizzazioni e pratiche di tutela della riservatezza conformi alle normative. L'integrazione consente di collegare i dati di utilizzo al resto dell'attività, garantendo a tutti una visione unificata del percorso del cliente.

Modalità con cui le attività possono implementare l'analisi dell'utilizzo per favorire le decisioni

L'analisi dell'utilizzo genera valore quando diventa parte integrante di come un'azienda opera. Le implementazioni più efficaci si realizzano quando un'attività impara a osservare il prodotto attraverso il comportamento dei clienti, acquisisce dati sull'utilizzo e agisce in modo sistematico su ciò che l'analisi mette in evidenza.

Ecco come farlo correttamente:

1. Parti da un'ipotesi

I programmi migliori iniziano con domande concrete. Che cosa stai tentando di comprendere? Attivazione, adozione di funzioni o fidelizzazione a lungo termine? Definisci due o tre obiettivi chiari, quindi individua i comportamenti che ne segnalano l'avanzamento.

2. Progetta la rilevazione con criterio

Una volta definiti gli obiettivi, progetta la rilevazione dei dati del prodotto in modo mirato, assicurandoti che le azioni rilevanti siano misurate lungo l'intero percorso dell'utente. Parti da un piano essenziale e ben strutturato. Ogni evento deve rispondere a una precisa esigenza informativa dell'attività. Il risultato sono dati coerenti, affidabili e più facili da interpretare.

3. Integra il contesto tra i sistemi

I dati di utilizzo diventano molto più potenti se combinati con le altre informazioni disponibili sul cliente. Collegare l'analisi dell'utilizzo ai sistemi di gestione delle relazioni con i clienti, di addebito e di assistenza consente di individuare schemi che una singola fonte non può mostrare. L'infrastruttura analitica di Stripe, ad esempio, convoglia dati di prodotto in tempo reale nei sistemi finanziari, permettendo ai team di prendere decisioni più rapide e meglio informate.

4. Passa dall'analisi all'azione

L'uso efficace dei dati deve tradursi in azioni concrete per il team. Trasforma i dati emerse dall'analisi in priorità di roadmap, sperimentazioni e adeguamenti dei messaggi. Il marketing può rafforzare i comportamenti che anticipano la fidelizzazione, mentre il team di prodotto può semplificare i passaggi che conducono a quei risultati.

5. Mantieni e itera

La parte più complessa dell'analisi dell'utilizzo è la manutenzione nel tempo. I prodotti evolvono e lo stesso deve fare il tracciamento. Rivedi la strumentazione con cadenza trimestrale, elimina le metriche non più rilevanti e verifica la qualità dei dati. Quando i dati restano accurati e le domande ben definite, l'analisi dell'utilizzo diventa un dialogo continuo tra prodotto e utenti.

Modalità con cui l'analisi dell'utilizzo migliora l'esperienza del cliente

Quando i team possono osservare come i clienti utilizzano realmente un prodotto, smettono di basarsi su intuizioni. L'analisi dell'utilizzo offre una visione diretta di ciò che genera valore, di ciò che presenta criticità e di ciò che rafforza la fidelizzazione.

Ecco come le aziende trasformano la progettazione dell'esperienza in pratiche basate su dati concreti.

Individua le complessità prima che si trasformino in abbandono

L'analisi dell'utilizzo mette in luce segnali silenziosi di frustrazione, come interruzioni nei percorsi di attivazione, tentativi ripetuti di completare la stessa operazione o improvvisi rallentamenti nella durata delle sessioni. Ognuno di questi segnali indica una possibile criticità: intervenire tempestivamente consente di prevenire problemi più gravi di fidelizzazione.

Riconosci i diversi modi in cui i clienti traggono valore

I dati di utilizzo dimostrano che l'utente "tipo" non esiste. Alcuni utilizzano fin da subito funzioni avanzate, altri si concentrano sulle funzionalità principali e crescono gradualmente. Individuare questi modelli semplifica la personalizzare dell'esperienza utente.

Anticipa le esigenze, invece di reagire

L'analisi dei dati può segnalare in anticipo situazioni di rischio o opportunità. Un calo improvviso nell'uso di una funzione può attivare un contatto preventivo prima che il cliente si allontani. Al contrario, un caso d'uso intenso e costante può indicare la disponibilità a un'estensione del piano o di funzioni avanzate. Questo approccio proattivo rende il supporto più tempestivo e percepito come realmente attento, anche su larga scala.

Considera il comportamento come un feedback

Ogni interazione rappresenta un'indicazione su come il prodotto viene utilizzato. Interpretare questi comportamenti consente di capire quali funzioni sono apprezzate, quali creano confusione e quali incoraggiano il ritorno sul sito. Questo feedback continuo consente di migliorare l'esperienza in modo mirato e misurabile.

Sfide che le attività affrontano quando si espandono e mantengono un sistema di analisi dell'utilizzo

L'analisi dell'utilizzo può generare informazioni di grande valore, ma scalarla nel tempo è complesso perché richiede un equilibrio tra tecnologia, qualità dei dati, privacy e cultura organizzativa.

Ecco che cosa è importante considerare.

Integrazione di dati frammentati

Ii dati di utilizzo del prodotto, di addebito, di assistenza e di marketing risiedono spesso in sistemi separati. Quando queste fonti non comunicano tra loro, le informazioni restano isolate. Integrarle richiede investimenti e coordinamento, ma rinunciarvi espone l'attività al rischio di dati incompleti e poco affidabili.

Gestione della complessità e della qualità dei dati

I prodotti digitali possono generare miliardi di eventi ogni mese. Senza una struttura chiara, i team vengono sommersi da dati inutili. Per evitare questa situazione, le attività devono eliminare eventi duplicati o inutilizzati e integrare controlli di qualità in ogni rilascio, così da garantire un monitoraggio accurato nel tempo. Al tempo stesso, devono mantenere una bassa latenza: flussi di dati in tempo reale o quasi consentono alle attività di prendere decisioni tempestive e rilevanti.

Equilibrio tra approfondimenti e privacy

L'analisi dell'utilizzo deve rispettare le persone a cui i dati si riferiscono. È essenziale garantire la conformità alle normative applicabili, come il GDPR in Europa, il CCPA in California o altri requisiti dell'area geografica. Anonimizzazione, gestione del consenso e livelli di autorizzazione aiutano a proteggere l'accesso ai dati. La tutela della privacy deve essere parte della progettazione del prodotto.

Strutturazione di una cultura orientata ai dati

Anche le Dashboard più accurate sono inutili se nessuno le utilizza. I team devono sviluppare abitudini di analisi e condivisione delle metriche. Programma revisioni periodiche, valorizza i successi basati sui dati per rafforzare queste abitudini e crea una cultura basata su prove condivise.

In che modo Stripe Billing può essere d'aiuto

Con Stripe Billing puoi gestire fatture e clienti come preferisci, dai semplici addebiti ricorrenti a quelli a consumo, fino ai contratti negoziati con il reparto commerciale. Inizia ad accettare pagamenti ricorrenti in tutto il mondo in pochi minuti, senza bisogno di scrivere codice, oppure crea un'integrazione personalizzata usando l'API.

Stripe Billing può aiutarti a:

• Offrire tariffe flessibili: rispondi più rapidamente alle richieste degli utenti con modelli di prezzo flessibili, ad esempio a consumo, a livelli, a tariffa fissa più costi aggiuntivi. Billing supporta inoltre i coupon, le prove gratuite, le ripartizioni pro rata e i componenti aggiuntivi.

• Espanderti a livello globale: aumenta la conversione offrendo ai clienti i metodi di pagamento che preferiscono. Stripe supporta oltre 100 metodi di pagamento locali e oltre 130 valute.

• Aumentare i ricavi e ridurre l'abbandono: migliora l'acquisizione dei ricavi e riduci il tasso di abbandono involontario con Smart Retries e le automazioni del flusso di lavoro di recupero. Gli strumenti di recupero di Stripe hanno aiutato gli utenti a recuperare ricavi per oltre 6,5 miliardi di USD nel 2024.

• Aumentare l'efficienza: utilizza gli strumenti modulari di Stripe per la gestione delle imposte, la rendicontazione dei ricavi e i dati per unificare più sistemi di ricavi in uno solo. Si integrano facilmente con software di terze parti.

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