startup metrics

Top 5: start-up metrics

In dit artikel zullen we kijken naar de top 5 start-up metrics die oprichters en product managers zouden moeten meten en analyseren.

Tijdens het ontwikkelen van een nieuwe web of mobiele app start je vaak met ideeën omtrent de functies, gedrag en behoefte van de gebruiker.

Laten we eerlijk zijn en toegeven dat we vaak geen idee hebben hoe gebruikers zullen reageren.

Om deze reden is het belangrijk om te starten met een hypothese. Vervolgens ga je bewijzen dat deze hypothese goed of fout is. Op deze manier worden de risico’s geassocieerd met de lancering van het nieuwe product verminderd.

Een manier om deze risico’s te verminderen is om te starten met een minimum viable product (MVP). Met een MVPwordt de focus gericht op de belangrijkste functies van het nieuwe product die je vervolgens lanceert.

Als het product eenmaal gelanceerd is, hoe weet je dan of het product succesvol is of niet? Om deze vraag te beantwoorden kunnen we gebruik maken van start-up statistieken.

Voordelen van start-up metrics

Door middel van start-up statistieken kun je grote hoeveelheden data van jouw gebruikers verzamelen en analyseren. Deze data kan vervolgens inzicht bieden hoe gebruikers daadwerkelijk over jouw nieuwe app denken.

De wekelijkse hoeveelheid uren die wordt gestoken in het ontwikkelen van een app kunnen vervolgens worden geanalyseerd door middel van start-up metrics.

Het is een manier om de prestaties van jouw app functies en acquisitie strategieën te beoordelen. Door te kijken naar kwalitatieve en kwantitatieve data kun je continu de app ervaring voor gebruikers verbeteren.

In dit artikel zullen we kijken naar de top 5 start-up metrics. Hierbij zullen we een aantal analytische tools bekijken die start-up oprichters en productmanagers kunnen gebruiken.

Focus op lean analytics

Voordat we dieper ingaan op de top 5 metrics is het belangrijk om te bedenken dat jouw tijd kostbaar is. Statistieken geven niet altijd het complete plaatje weer.

Het is daarom belangrijk om metrics te meten die daadwerkelijk de prestatie en voortgang van jouw app meten.
Bepalen welke van deze start-up statistieken bijgehouden moeten worden is vrij simpel. De statistieken moeten met elkaar vergeleken kunnen worden. Dit vertaalt zich in het bijhouden van data die van periode op periode met elkaar vergeleken kan worden. Het bijhouden van absolute aantallen is hierbij niet effectief.

Volgens Alistair Croll en Benjamin Yoskovitz die het boek Lean Analytics hebben geschreven is het belangrijk dat start-ups niet in de val lopen en hun energie gaan richten op vanity metrics.

Een voorbeeld van een bekende vanity metric is het totale aantal aanmeldingen. Hoge cijfers klinken goed, zullen gedurende tijd toenemen en je een goed zelfvertrouwen geven. Het nadeel is alleen dat deze cijfers geen inzicht geven in hoe actief jouw gebruikers zijn.

Gebruik maken van het totaal aantal actieve gebruikers is een betere metric, maar is nog steeds gebaseerd op absolute aantallen in tegenstelling tot ratio’s.

Op basis van bovengenoemde kunnen we stellen dat het percentage actieve gebruikers een geweldige start-up statistiek is om bij te houden. Op deze manier kun je bijvoorbeeld vergelijken hoe jouw app vijf maanden geleden presteerde in vergelijking met nu. Dit is wat Lean Analytics een actionable metric noemt.

Zelfs vergelijkbare start-up statistieken kunnen een vertekend beeld weergeven. Het is daarom belangrijk om te bekijken welke acties tot bepaalde resultaten hebben geleid. Heeft een marketingcampagne bijvoorbeeld geleid tot een hoge toename in downloads?

Voor nu, met de gedachten van actionable metrics zullen we kijken naar de top 5 start-up metrics.

Metric #1: Cohort analyse

Volgens Wikipedia betekent een cohort analyse het volgende. “Cohort analyse is a subset of behavioral analytics, which breaks down data into a series of groups (cohort) based on specific common experience within a time period.”

Deze metric geef inzicht in patronen gedurende levenscyclus van een gebruiker.

Een cohort analyse heeft te maken met gebruikers retentie en is daarom een van de meest belangrijke start-up statistieken voor app ontwikkelaars.

Je kunt het aantal gebruikers dat jouw app installeert bijhouden, maar dit geeft niet het volledige plaatje weer aangezien dit niet actieve gebruikers kunnen zijn. Hierbij zitten gebruikers die de app hebben geïnstalleerd, maar de volgende dag weer verwijderd hebben.

Met behulp van cohort analyse kan dit probleem visueel gemaakt worden door jouw actieve gebruikers te analyseren. Hierbij kunnen gebruikers op dagelijkse, wekelijkse of maandelijkse basis worden bijgehouden. Als je vervolgens deze data correleert met het aantal downloads kun je zien hoeveel gebruikers de app zijn blijven gebruiken na het downloaden.

Firebase is een tool die je kunt helpen om deze data bij te houden.

Waar moet je op letten?

Cohorten zijn niet onderverdeeld op basis van demografie (geslacht, leeftijd, etc), maar op basis van dezelfde ervaring. Hierbij kan gedacht worden aan gebruikers die zich hebben aangemeld of iets hebben gekocht gedurende dezelfde periode.

Volgens Quettra verliest de gemiddelde app 77% van zijn dagelijks actieve gebruikers binnen de eerste drie dagen en dat loopt op tot 95% binnen de eerste 90 dagen. Dit geeft aan dat gebruikers eerst jouw app testen en vervolgens gaan vergelijken met andere apps.

Het goede nieuws is dat apps die langer dan drie tot zeven dagen worden gebruikt een langere levensduur hebben.

A/B testing (waar we later op terugkomen) is vergelijkbaar met cohorten, doordat het in vergelijking op dezelfde manier wordt gebruikt.

Het is belangrijk om te onthouden dat er een onderscheid is. A/B tests meten en vergelijken twee verschillende landingspagina’s of app functies. Cohort analyse vergelijkt hoe twee of meer groepen gebruikers zich gedragen.

Cohort analyse is een cruciale statistiek voor start-up oprichters en product managers om gebruikers retentie en churn te begrijpen. Deze informatie wordt op een logische wijze weergeven en niet elke gebruiker wordt hetzelfde behandeld. Op deze manier laat deze start-up statistiek een goed beeld zien van gebruikers retentie tijdens de levensduur van een product

Door te onthouden dat ratio’s belangrijker zijn dan absolute aantallen kun je richten op de belangrijke cohorten die vertellen hoe jouw app presteert.

Metric #2: Conversie/ Funnel analyse

Bij een conversie of funnel analyse houd je bij welke acties leiden tot een gewenst resultaat. Dit kan het moment zijn waarop een gebruiker daadwerkelijk besluit een product te kopen bij een e-commerce platform.

Een funnel analyse is een effectieve manier om conversie ratio’s voor specifieke gebruikers te berekenen. Dit kan zijn door een registratie, verkoop of andere actie dat gewenst is van het publiek.

Om een conversie of funnel analyse te kunnen doen moet je eerst jouw doelstellingen bepalen. Deze moeten het aantal stappen bevatten die een gebruiker moet doen om een bepaalde taak te kunnen voltooien (bijvoorbeeld een aankoop).

Met behulp van Doelprocesstroom in Google Analytics kun je de funnel visueel bekijken.

Met Google Analytics en de SDK kun je template doelstellingen gebruiken zoals duration goal en destination goal of kan je jouw eigen doelen opstellen.

Door de actionable metric methodologie te volgen kun je gebruik maken van een funnel analyse om de ratio van het aantal gebruikers bij te houden dat zijn credit card gegevens heeft geregistreerd in de profiel sectie van jouw app. Vervolgens kan je bekijken of dit aantal is toegenomen in vergelijking met vorige maand.

Tot een bepaald niveau zegt deze start-up metric iets over het UX ontwerp van jouw app. Het helpt de vraag beantwoorden of gebruikers meer doen dan het minimale vereiste voor jouw app of dat mensen zich juist aanmelden voor de betaalde versie.

Deze analyse helpt bepalen of jouw bestaande UX ontwerp duidelijk is of juist tot verwarring leidt bij jouw gebruikers.

Funnels vertellen een interessant verhaal en bieden goede feedback over jouw UX ontwerp.

Metric #3: Demografische analyse

Door middel van een demografische analyse kan worden achterhaald welke gebruikers jouw app downloaden en waar deze vandaan komen.

Op deze manier kan je jouw gebruikers segmenteren in verschillende groepen en bepalen welke groepen van meer waarde zijn. Denk hierbij aan: locatie, leeftijd, uitgavenpatroon, toestel, besturingssysteem, etc.

Al deze informatie helpt om belangrijke beslissingen te maken, zoals op welke taal je moet richten of om oudere besturingssystemen buiten te sluiten.

Het aantal downloads en demografische informatie kun je achterhalen met behulp van Google Analytics en hun campaign measurement SDK.

Op zichzelf is het aantal downloads niet erg belangrijk of hulpvol. Deze data krijgt meer betekenis in combinatie met cohorten. Hierdoor krijg je een beeld hoe gebruikers actief blijven nadat de app is geïnstalleerd.

Countly biedt een geweldig dashboard aan om deze start-up metric bij te houden. Het is mogelijk om het aantal downloads (nieuwe en oude gebruikers) in context van actieve gebruikers te analyseren.

Veel analytische tools hebben de optie om het aantal app installaties te achterhalen. Tot voor kort was het echter niet mogelijk om uit te zoeken hoe gebruikers terecht zijn gekomen bij jouw app in de App Store.

Informatie die aantoont waar jouw gebruikers vandaan komen is erg waardevol. Zo kun je prioriteiten stellen voor bepaalde marketing campagnes op kanalen waar weinig downloads vandaan komen of juist meer energie steken in de kanalen waar veel downloads vanaf komen.

Een belangrijk aspect voor de toekomst van een app is jouw gebruikers demografie. In het bijzonder het toestel en besturingssystemen. Deze informatie toont aan hoe snel je support voor oudere versies/ toestellen kunt beëindigen.

Een paar voorbeelden

Neem als voorbeeld dat 1% van jouw gebruikers iOS 7 gebruikt. Met deze informatie ter beschikking kan je veel makkelijker het besluit nemen om voor iOS 7 niet meer te updaten.

Daarnaast zijn er een aantal andere conclusies die je kan maken op basis van het gebruikte toestel en besturingssysteem.

Stel voor dat je een mobiele web app en een iOS app hebt en ziet dat het grootste gedeelte van jouw gebruikers de web app gebruikt. Hieruit kun je de assumptie maken dat er niet veel iOS gebruikers zijn maar dat er mogelijk wel veel Android gebruikers zijn. Op deze manier kun je schatten wat de vraag in de Android markt is.

Nogmaals, kijk naar ratio’s in plaats van aantallen bij het berekenen van jouw start-up statistieken. Gebruiken de meeste gebruikers een bepaald toestel, besturingssysteem, groot scherm of komen ze vanuit een bepaald geografisch gebied?

Metric #4: Gedrags/ sessie analyse

Zoals de naam aangeeft, maak je gebruik van een sessie analyse om gebruikers te categoriseren op basis van een sessie.

Met deze start-up metric kun je bijhouden hoe gebruikers omgaan tijdens een sessie met jouw app. Welke pagina’s worden bekeken, hoe vaak wordt een item bekeken, welke knoppen worden er gebruikt, etc.

Met Countly kun je gebruiker sessies beter begrijpen. Hieruit komt naar voren waar in jouw app gebruikers vele minuten of uren naar kijken en welke onderdelen binnen enkele seconden worden weggeklikt.

Gedragsanalyse kijkt naar jouw crash reports. Hoeveel app crashes zijn er per sessie en hoeveel gebruikers zijn hierdoor geraakt.

Crash reporting is een statistiek dat het meest is weggelegd voor het ontwikkeling en test team. Dit rapport biedt belangrijke informatie omtrent hoe vaak een crash voorkomt, welke crash het meeste voorkomt en in welke omgeving of op welke toestellen.

Twitter’s Answer analytics tool dat onderdeel is van Fabric suite kan helpen om crashes te achterhalen en test builds te distribueren.

Weten welke bugs het meest voorkomen is erg belangrijk tijdens de eerste stages van een start-up. Op deze manier kan het ontwikkel team en een projectmanager belangrijke problemen prioriteren.

Veel SDK’s bieden de mogelijkheid om jouw eigen tracking op te stellen. Zo kun je bijvoorbeeld bepalen om het aantal aanmeldingen bij te houden met extra eigenschappen als geslacht en leeftijd.

Het is mogelijk om gebruikersgedrag real-time bij te houden. Dus wat er op dit moment gebeurd. Met deze informatie weet je direct wat er zich afspeelt en of bepaalde doelen worden behaald.

Real-time statistieken zijn vooral handig tijdens marketing campagnes. Op deze manier kan je bijhouden hoe het verkeer wordt beïnvloed en of een bepaalde promotie tot de gewenste resultaten leidt.

Wat is de Customer Lifetime Value?

Een andere gedragsstatistiek is om gebruikers interactie te meten op verschillende toestellen. Dit is een belangrijke start-up metric aangezien veel gebruikers jouw app waarschijnlijk op verschillende toestellen zullen gebruiken. Hierdoor moet je zien te achterhalen wat jouw Customer Lifetime Value (LTV).

Het bepalen van de LTV geeft beter inzicht hoe waardevol gebruikers zijn vanaf de dag dat zij jouw app installeren op hun iPhone, later gebruiken op hun iPad en vervolgens de web versie.

Google Analytics is een goede tool om de LTV te meten op verschillende platformen door Google+ als authenticatie mechanisme te gebruiken.

Metric #5: Push campagnes bijhouden en A/B testing

Push campagnes hebben betrekking op het bijhouden van push notificaties. Hierbij let je op hoeveel mensen de notificatie ontvangen en hoeveel gebruikers reageren op de notificatie.

Vanaf iOS 8 heeft Apple een betere push notificatie interactie ontwikkelt. Het is mogelijk om action buttons, zoals “gelezen” of “check in” aan te klikken. Dit is vervolgens te zien op de Apple watch.

De meest voorkomende aanleiding voor een push notificatie is directe berichtgeving gebaseerd op nieuwe content of user-to-user interactie. Push notificatie strategie in combinatie met marketing campagnes kunnen erg effectief zijn.

Deze start-up metric hebben we voor het laatst bewaard, aangezien deze afhankelijk is van andere statistieken die we eerder hebben bekeken. Push notificaties kun je richten op bepaalde doelgroepen. Dit kunnen actieve gebruikers zijn of mensen die jouw app gedownload hebben maar nooit meer zijn teruggekomen.

Een andere strategie is een A/B testing campagne. Zo kun je de ene groep een bepaald bericht sturen en de andere groep een ander bericht.

Op basis van push response zal je in staat zijn om te achterhalen welke campagne beter is. Dit is degene die tot meer actie heeft geleid.

Conclusie

In dit artikel hebben we bekeken waarom start-up metrics cruciaal zijn en hoe deze statistieken kunnen helpen om een hypothese te bevestigen of ontkrachten. Hierdoor kun je jouw prestatie meten als oprichter of productmanager.

Deze statistieken kunnen zelfs een belangrijke rol spelen tijden het fundraising proces!

Het is niet noodzakelijk om alle 5 start-up metrics toe te passen. Wel is het belangrijk om te weten welke statistieken belangrijke informatie kunnen geven tijdens verschillende fases van de app.
Houd rekening dat vanity metrics een onjuist beeld geven over de voortgang van het project. Gebruik juist metrics die vergelijkbaar zijn.
Er is een overvloed aan Android en iOS SDK’s die je kan gebruiken om deze top 5 start-up statistieken te bepalen. Welke tools je gebruikt is afhankelijk van de app zelf en jouw eigen voorkeur omtrent functionaliteit.


Nog steeds niet helemaal duidelijk?

Ik help je graag met al je vragen. Je mag me altijd even bellen of mailen.