Cara menggunakan data untuk meningkatkan pengalaman perangkat lunak Anda

Membangun pengalaman perangkat lunak yang hebat memerlukan data-tetapi ini lebih dari sekadar melacak klik atau mengumpulkan respons survei sekali saja. Ini menuntut pemahaman holistik tentang bagaimana pengguna berpikir, merasakan, dan berperilaku.

Hanya mengandalkan data kuantitatif seperti metrik penggunaan mungkin mengungkapkan apa yang dilakukan pengguna, tetapi itu tidak akan terungkap Mengapa Mereka melakukannya. Di sisi lain, umpan balik kualitatif dari survei atau wawancara pengguna menawarkan wawasan yang kaya tentang sentimen dan motivasi pengguna, tetapi tidak memiliki skala yang diperlukan untuk memvalidasi pola di audiens yang luas. Hal yang sama berlaku untuk sentimen dan data visual: masing -masing menawarkan lensa yang unik, tetapi tidak ada yang menceritakan keseluruhan cerita dengan sendirinya.

Untuk benar -benar mengangkat mereka pengalaman perangkat lunaktim perlu menghubungkan titik -titik di semua tipe data ini. Wawasan paling berharga berasal dari persimpangan kuantitatif (apa yang dilakukan pengguna), kualitatif (apa yang dikatakan pengguna), sentimen (bagaimana perasaan pengguna), dan visual Data (apa yang dialami pengguna).

Berikut adalah enam kasus penggunaan praktis untuk menggabungkan beberapa jenis data – dan cara menggunakan platform Pendo untuk menghasilkan wawasan ini.

1. Mendeteksi frustrasi pengguna yang diam

Tim produk terbaik mengambil pendekatan proaktif untuk mencegah churn. Dengan data yang tepat, Anda dapat memahami apakah dan bagaimana alur kerja yang tampaknya sukses sebenarnya menyebabkan rasa sakit atau frustrasi bagi pengguna. Dengan cara ini, Anda dapat memprioritaskan pembaruan, desain ulang, atau panduan dalam aplikasi untuk mengurangi frustrasi sebelum itu berubah menjadi churn.

Temukan wawasan dengan Pendo: Gunakan a Jalur Laporan untuk mengidentifikasi pengguna yang menyelesaikan tugas (kuantitatif) tetapi tinggalkan negatif masukan (sentimen) dan menunjukkan tanda -tanda perjuangan dalam replay sesi (visual), seperti Klik berlebihan.

2. Tempat Tersembunyi Discovery Bottlenecks

Hanya karena Anda telah membangun fitur hebat tidak berarti pelanggan Anda menggunakannya – atau bahkan mengetahuinya. Dengan menggabungkan beberapa jenis data, Anda dapat mencapai dasar mengapa fitur memiliki penggunaan yang kurang diperkirakan dan kemudian segera mengambil tindakan untuk mengatasinya. Misalnya, Anda mungkin merasa perlu mendesain ulang tata letak halaman atau menambah Tur Terpandu untuk permukaan fitur kunci untuk pengguna.

Temukan wawasan dengan Pendo: Gunakan a Corong Laporkan untuk mengidentifikasi drop-off pada langkah tertentu (kuantitatif), dan kemudian konfirmasi melalui Ulasan Sesi bahwa pengguna tidak pernah melihat CTA langkah selanjutnya (visual). Pasangkan ini dengan tanggapan survei atau umpan balik teks bebas di mana pengguna mengeluh tentang “fungsionalitas yang hilang” (kualitatif).

3. Memvalidasi permintaan fitur dengan perilaku nyata

Pelanggan Anda kemungkinan memiliki banyak pendapat tentang dan ide untuk meningkatkan perangkat lunak Anda, dan mungkin sulit untuk menentukan mana yang layak diprioritaskan. Dengan luasnya sumber data, tim dapat menggunakan keinginan dan sinyal penggunaan untuk mengidentifikasi permintaan fitur yang paling masuk akal untuk bisnis – dan membuat permintaan dari vokal minoritas.

Temukan wawasan dengan Pendo: Validasi apakah fitur yang umum diminta dalam pengiriman umpan balik (kualitatif) masuk akal diberikan tipe data lainnya. Misalnya, jika sesi replay (visual) dan data penggunaan (kuantitatif) menunjukkan keterlibatan rendah di bidang terkait dan sentimen netral atau negatif terhadap alternatif.

4. Mengukur dampak emosional dari rilis baru

Bahkan ketika nomor adopsi Anda terlihat bagus, pengguna masih bisa memiliki pengalaman negatif dengan fitur atau alur kerja baru. Ini membuatnya semakin penting untuk mengukur dampak emosional dari fitur baru. Jika Anda melihat tanda -tanda ketidakpuasan emosional, Anda dapat mengambil tindakan dengan menyesuaikan pesan atau tutorial untuk memenuhi kebutuhan pengguna dengan lebih baik.

Temukan wawasan dengan Pendo: Cari tanda -tanda ketidakpuasan setelah peluncuran fitur. Misalnya, jika data adopsi fitur (kuantitatif) menunjukkan adopsi yang kuat, tetapi sentimen dari survei telah menurun dan replay sesi (visual) menunjukkan keraguan dalam bentuk pola hover yang bingung atau coba lagi.

5. Menemukan juara diam dan penguji beta

Mungkin ada banyak pengguna yang menyukai produk Anda dalam praktik, tetapi tidak perlu memberi tahu Anda bahwa dalam survei atau forum umpan balik lainnya. Dengan mencari sinyal di beberapa sumber data, Anda akan dapat mengidentifikasi pengguna yang cocok untuk grup beta akses awal, program duta besar, dan kegiatan advokasi lainnya.

Temukan wawasan dengan Pendo: Identifikasi pengguna yang banyak terlibat dengan produk Anda (kuantitatif), tinggalkan umpan balik positif (kualitatif), menunjukkan kepuasan tinggi atau promotor NPS (sentimen), dan tugas dan aliran yang lengkap (visual).

6. Membuktikan ROI Perbaikan UX

Lebih dari sebelumnya, tim produk perlu menghubungkan pekerjaan mereka dengan hasil bisnis, banyak di antaranya bergantung pada kepuasan pelanggan. Setelah membuat perubahan pada perangkat lunak Anda atau iterasi pada fitur tertentu, Anda dapat membangun narasi kedap udara yang didukung data untuk kepemimpinan yang membuktikan investasi ini terbayar.

Temukan wawasan dengan Pendo: Setelah desain ulang UX, cari penyelesaian tugas yang lebih cepat (kuantitatif), peningkatan sentimen, peningkatan umpan balik positif (kualitatif), dan tayangan ulang visual yang menunjukkan interaksi yang lebih langsung dan percaya diri (visual).

– –

Dengan Pendo, data kuantitatif, kualitatif, sentimen, dan visual Anda semuanya hidup dalam satu platform – membantu Anda mengungkap wawasan yang kuat, lebih cepat. Dapatkan demo untuk melihatnya beraksi.