Wdrożenie platformy customer experience i analityki produktowej – case study MultiSport/MultiLife

Wyzwanie

Problem klienta z branży benefitów pracowniczych i rozwiązań wellbeingowych był wielowymiarowy.

W przypadku produktu MultiSport głównymi wyzwaniami były:

• źle wdrożona analityka produktowa w GA4, która nie odpowiadała na podstawowe pytania Product Managerów dotyczące użycia poszczególnych funkcji aplikacji,
• bałagan w strukturze kont i usług Google Tag Managera oraz Google Analytics 4 spowodowany przez brak wizji w utrzymaniu narzędzi oraz niespójności wobec środowisk CI/CD,
• zmiany wewnętrzne w organizacji dotyczące odpowiedzialności za obszary produktowe.

Dodatkowo aplikację webową oraz mobilną MultiSport czekało całkowite przepisanie na nowsze technologie, co też było idealnym momentem, aby od początku nowej wersji widzieć, jak użytkownicy z niej korzystają.

W przypadku platformy MultiLife - która ówcześnie była dosyć nowym rozwiązaniem na rynku - przede wszystkim chodziło o wdrożenie analityki, aby móc rozwijać produkt w oparciu o dane.

Oprócz typowych problemów wokół analityki, klient chciał:

• zautomatyzować proces obsługi klienta z powodu zbyt dużej liczby zgłoszeń telefonicznych, które prowadziły do niskiego NPSu,
• zwiększyć zaangażowanie użytkowników swoich produktów,
• poprawić onboarding użytkowników wprowadzając bazy wiedzy wraz z sekwencją mailingową.

Szukali więc osoby nie tylko z doświadczeniem w analityce produktowej, ale i też we wdrażaniu rozwiązania Intercom, które miało pełnić rolę platformy Customer Experience.

Rozwiązanie

Współpraca rozpoczęła się od rozmowy z Bartkiem, Senior Product Managerem w celu zrozumienia potrzeb, jakie ma w kontekście rozwoju produktu MultiLife. Jednocześnie sam musiałem poznać sposób działania platformy ML - produkt był ówcześnie na dosyć wczesnym etapie, stąd nie trzeba było robić zbyt dogłębnej analizy zastanej sytuacji.

Znając wyzwania, produkt i kierunek podążania w developmencie aplikacji MultiLife byłem w stanie usiąść do przygotowania dokumentacji dot. analityki produktowej wraz z częścią pod wdrożenie Intercomu.

Wiedząc, że narzędzia takie jak GA4 i GTM są mocno 'osadzone' w organizacji Benefit Systems postanowiłem nie wprowadzać nowego rozwiązania pod analitykę, zamiast tego uporządkować to, co konieczne, tj:

• stworzyć nową strukturę kont, która będzie lepiej dopasowana do realiów procesu developmentu wykorzystując do tego funkcję Environments w Google Tag Managerze,
• przygotować dokumentację z kodami do wdrożenia na każde środowisko wraz z instrukcją dla innych osób, w jaki sposób dodawać nowe tagi i testować je,
• przypilnować, aby nowe wdrożenie GTMa było kompatybilne z narzędziem pod cookiesy, dzięki czemu spełnione zostaną warunki prawidłowej implementacji Consent Mode'u.

Oprócz trzech powyższych kroków, konieczne było opracowanie matrycy danych o użytkownikach (user propertiesy) oraz zdarzenia pod śledzenie poszczególnych funkcji (custom eventy).

Ten etap był o tyle kluczowy, że był on powiązany z wdrożeniem Intercoma, gdyż zarówno analityka produktowa, jak i rozwiązanie typu Customer Experience bazują głównie na cechach użytkownika i tego, w jaki sposób korzysta on z produktu.

Odnosząc się do wyzwań Klienta - automatyzacja obsługi klientów Benefit Systems nie mogłaby się udać bez znajomości takich cech użytkownika jak email, numer i typ produktu czy nazwa firmy, a dokładnie takie same dane są też przydatne w kontekście analityki produktowej (no może niekoniecznie email, bo takiej informacji nie można wysyłać do GA4 z powodu ochrony danych osobowych, tzw. PII).

Po opracowaniu matrycy ważne było też spotkanie się z programistami w celu zrozumienia architektury produktu, gdyż część danych można było tylko zaciągać z backendu, a część tylko z frontendu.

Powyższe kroki pozwoliły na stworzenie roadmapy wdrożeń po stronie:

• frontów aplikacji webowej,
• frontów aplikacji Android,
• frontów aplikacji iOS,
• backendu.

Po etapie testowania prawidłowego przesyłu danych do GA4 oraz licznych wdrożeń nastąpił etap zbudowania raportów, które miały odpowiadać na pytania Product Managerów i pokazywać zaangażowanie użytkowników oraz adopcję produktu.

Natomiast po etapie implementacji Intercoma nadszedł czas stworzenia sekwencji onboardingowej, a także automatyzację obsługi użytkowników w oparciu o ich dane oraz funkcję tagowania zapytań.

Kiedy oba wdrożenia na platformie MultiLife były na zaawansowanym etapie, rozpocząłem prace przy aplikacji MultiSport, który był już gotowy do dobudowania warstwy analitycznej.

I choć etap produktu był inny w przypadku MS, jak również wyzwania były innej natury, tak prace wdrożeniowe oraz powdrożeniowe były praktycznie kalką tego, co działo się w przypadku MultiLife, który był dla nas swego rodzaju 'placem zabaw', gdzie mogliśmy rozpracować tak złożoną implementację od A do Z.

Dzięki temu samo wdrożenie analityki produktowej w oparciu o GTM i GA4 do nowej aplikacji MultiSport szacuję, że trwało 3 razy szybciej niż w przypadku MultiLife.

Jedynym dodatkiem był fakt, że aplikację MS trzeba było dodatkowo podpiąć pod hurtownię danych BigQuery.

Ostatnim etapem mojej pracy były prowadzone przeze mnie szkolenia dot. możliwości wykorzystania Intercomu w obrębie całej organizacji Benefit Systems, co po zakończeniu współpracy pozwoliło kontynuować im dalsze prace rozwojowe tego rozwiązania.