W dashboardach analitycznych większości produktów mobilnych dominują dwa wskaźniki: ocena w App Store i wskaźnik instalacji. Oba mają duże znaczenie komercyjne. Żaden z nich nie mówi jednak, czy użytkownicy polubili produkt po tym, jak już zaczęli z niego korzystać.

W przypadku aplikacji objętych badaniem oceny w sklepach odpowiadają za mniej niż 1% tego, jak użytkownicy postrzegają jakość produktu. Podobnie wygląda sytuacja ze wskaźnikiem instalacji: pokazuje on skalę pobrań, a nie realną satysfakcję użytkowników. Zasięg i jakość pozostają niezależne od siebie. Najpopularniejsze aplikacje są najczęściej uruchamiane, ale niekoniecznie najbardziej cenione. Rozdział 3 rozwija ten wątek.

Oba te wskaźniki mierzą widoczność. Mówią zespołowi produktowemu, jak odbiorcy trafiają na ich produkt, a nie czy sam produkt jest wartościowy. Aby odpowiedzieć na to drugie pytanie, zespoły potrzebują zupełnie innego rodzaju danych.

NPS opiera się na jednym pytaniu: czy użytkownik poleciłby dany produkt. To kryterium sięga znacznie głębiej niż tradycyjne oceny, ponieważ wymaga aktywnego wsparcia i rekomendacji, a nie tylko pasywnej obecności na urządzeniu. Użytkownicy nie usuwają tych aplikacji, mimo że ich nie polecają. To właśnie w luce między dalszym korzystaniem z produktu a gotowością do jego rekomendowania kryje się sedno dyskusji o jakości.

Nieliczne produkty z dodatnim NPS-em łączy jedno: użytkownicy wyraźnie odczuwają różnicę między korzystaniem z aplikacji a alternatywnymi sposobami rozwiązania tego samego problemu. Ludzie polecają produkty, które rozwiązują realne potrzeby na tyle dobrze, że stają się wyraźnie lepsze od dostępnych alternatyw: oszczędzają czas, upraszczają codzienne działania albo dają poczucie kontroli i pewności.

Pozostałe aplikacje utrzymują się na telefonach głównie dzięki nawykom, automatyzmowi lub kosztowi zmiany. A to są przewagi, które łatwo stracić. Produkty, które bronią się jedynie rutyną i inercją użytkowników, są najbardziej zagrożone. Dzisiejszy ujemny NPS pozwala zidentyfikować tych użytkowników, którzy najszybciej przejdą do konkurencji lub wybiorą alternatywę opartą na AI, gdy tylko taka pojawi się w ich zasięgu.

Oceny w sklepach mierzą widoczność. NPS określa skłonność do rekomendacji. Żaden z tych wskaźników nie tłumaczy jednak, co realnie wpływa na postrzeganą jakość produktu. Dlatego w Framna stworzyliśmy model App Pulse. Stanowi on fundament kolejnych rozdziałów raportu, a w tej sekcji wyjaśniamy, jak działa.

Sercem modelu są dwa pytania, na które użytkownicy odpowiadają w skali od 1 do 5: jak ogólnie oceniają satysfakcję z produktu oraz jak bardzo są skłonni go polecić. Poziom satysfakcji odpowiada za trzy czwarte końcowej oceny App Pulse Score, natomiast wskaźnik rekomendacji NPS (przeskalowany do skali 1-5) odpowiada za pozostałą jedną czwartą. Satysfakcja odzwierciedla realne doświadczenia użytkownika wewnątrz produktu. Rekomendacja również je uwzględnia, ale dodatkowo wychwytuje nawyki, normy rynkowe w danej kategorii oraz koszty związane ze zmianą rozwiązania.

Na oba te pytania wpływają cztery główne czynniki, mierzone w tej samej skali od 1 do 5: wydajność techniczna, UX i design, zaufanie oraz zaawansowanie dostępnych funkcji. Pod nimi kryje się jedenaście konkretnych stwierdzeń ankietowych, pogrupowanych według poszczególnych czynników. Wynik każdego czynnika stanowi średnią ważoną ocen tych twierdzeń. Wszystkie cztery czynniki łącznie odpowiadają za 76% wariancji wskaźnika App Pulse (patrz: rozdz. 1.4).

NPS daje pojedynczą liczbę. Model App Pulse dostarcza zarówno wynik, jak i mapę działań wskazującą, gdzie warto inwestować w następnej kolejności. Końcowy wynik plasuje produkt na tle rynku, a poszczególne czynniki tłumaczą, skąd bierze się ta pozycja.

Model App Pulse mierzy postrzeganą jakość produktu. Zasięg opisują osobne wskaźniki: liczba instalacji i częstotliwość użytkowania. Rozdział 2 pokazuje, jak oba te wymiary układają się na mapie rynku.

Wniosek
Cztery główne obszary odpowiadają za 76% tego, jak użytkownicy postrzegają jakość produktu. Zasięg i jakość to dwie niezależne zmienne.

 

Dowody
Badanie blisko 400 produktów w Danii, Holandii i Szwecji (613 par aplikacja-rynek). Kluczowe znaczenie mają: zaawansowanie funkcjonalne, UX i design, wydajność techniczna oraz zaufanie. Oceny w sklepach odpowiadają za mniej niż 1% postrzeganej jakości. Wskaźnik instalacji mierzy przede wszystkim zasięg, a nie jakość.

 

Konsekwencje biznesowe
Produkty wyznaczające standardy rynkowe zmieniają oczekiwania użytkowników. To, jak Twój produkt wypada na ich tle, powinno kształtować kolejne priorytety w roadmapie.

 

Dlaczego powtórzyliśmy to badanie
To drugi rok naszej analizy. Zeszłoroczny model nie miał wystarczającej siły prognostycznej. Po roku pracy nad metodologią, usunięciu elementów generujących szum informacyjny i przebudowie struktury badania, wyselekcjonowane cztery czynniki wyjaśniają dziś aż 77% tego, jak użytkownicy postrzegają jakość produktu. Model spełnia jeszcze jedną funkcję: pomaga zespołom identyfikować kolejne priorytety inwestycyjne i pokazuje, które obszary już dziś działają świetnie. Tworzenie produktów cyfrowych to nasza pasja. Analiza zachowań użytkowników jest naszą codziennością. Jeśli ten raport pomoże podnieść jakość aplikacji, które wpływają na życie ludzi każdego dnia, uznamy, że osiągnęliśmy swój cel.