„Freemium“ konversijos įvaldymas reiškia rimtą produkto analizės procesą

„Freemium“ konversijos įvaldymas naudojant produktų analizę

Nesvarbu, ar kalbate „Rollercoaster Tycoon“, ar „Dropbox“, „Freemium“ pasiūlymai ir toliau įprastas būdas pritraukti naujus vartotojus tiek į vartotojų, tiek iš įmonės programinės įrangos produktų. Kai bus įdiegta nemokama platforma, kai kurie vartotojai galų gale pereis prie mokamų planų, o daugelis kitų išliks nemokamame turinyje, turėdami bet kurias funkcijas, kurias gali pasiekti. tyrimai Freemium konversijos ir klientų išlaikymo temomis yra daugybė, o įmonėms nuolat kyla iššūkis dar labiau pagerinti freemium konversiją. Tie, kurie gali sulaukti reikšmingo atlygio. Geresnis produktų analizės naudojimas padės jiems ten patekti.

Funkcijos naudojimas pasakoja pasaką

Duomenys, gaunami iš programinės įrangos vartotojų, yra stulbinantys. Kiekviena kiekvieno seanso metu naudojama funkcija mums ką nors pasako, o šių mokėjimų suma padeda produktų komandoms suprasti kiekvieno kliento kelionę pasitelkiant produkto analizę, susijusią su debesies duomenų saugykla. Tiesą sakant, duomenų apimtis niekada nebuvo problema. Suteikti produktų komandoms prieigą prie duomenų ir suteikti jiems galimybę užduoti klausimus bei įgyti įžvalgų - tai jau kita istorija. 

Nors rinkodaros specialistai naudojasi nusistovėjusiomis kampanijų analizės platformomis ir tradicinė BI yra prieinama norint peržiūrėti keletą istorinių metrikų, produktų komandos dažnai negali lengvai išgauti duomenų, norėdami užduoti (ir atsakyti) į kliento kelionės klausimus. Kokios funkcijos dažniausiai naudojamos? Kada funkcijų naudojimas mažėja prieš atsijungiant? Kaip vartotojai reaguoja į nemokamų ir mokamų pakopų funkcijų pasirinkimo pokyčius? Naudodamos produktų analizę, komandos gali užduoti geresnius klausimus, kurti geresnes hipotezes, išbandyti rezultatus ir greitai įgyvendinti produkto ir plano pakeitimus.

Tai leidžia daug sudėtingiau suprasti vartotojų bazę, leidžiant produktų komandoms pažvelgti į segmentus pagal funkcijų naudojimą, kiek laiko vartotojai turi programinę įrangą ar kaip dažnai ją naudoja, funkcijų populiarumą ir dar daugiau. Pavyzdžiui, galite pastebėti, kad tam tikros funkcijos naudojimas yra per didelis indeksavimas tarp nemokamos pakopos vartotojų. Taigi perkelkite funkciją į mokamą pakopą ir įvertinkite poveikį abiem mokamos pakopos naujovinimams ir laisvo valymo greičiui. Vien tik tradicinis BI įrankis būtų trumpas, kad būtų galima greitai analizuoti tokius pokyčius

Laisvojo lygio bliuzo atvejis

Nemokamos pakopos tikslas - paskatinti bandymus, kurie galiausiai bus atnaujinti. Vartotojai, kurie neatnaujina mokamo plano, lieka išlaidų centru arba tiesiog atsijungia. Nei viena, nei kita negauna pajamų iš prenumeratos. Produktų analizė gali teigiamai paveikti abu šiuos rezultatus. Pvz., Atsijungę vartotojai, produktų komandos gali įvertinti, kaip produktai buvo naudojami (iki funkcijų lygio) skirtingai tarp vartotojų, kurie greitai atsijungė nuo tų, kurie tam tikrą laiką užsiėmė kokia nors veikla.

Kad vartotojai greitai nenukristų, vartotojai turi pamatyti tiesioginę produkto vertę net ir nemokamoje pakopoje. Jei funkcijos nenaudojamos, tai gali reikšti, kad kai kuriems vartotojams įrankių mokymosi kreivė yra per aukšta, todėl sumažėja tikimybė, kad jie kada nors konvertuosis į mokamą pakopą. Produktų analizė gali padėti komandoms įvertinti funkcijų naudojimą ir sukurti geresnes produktų naudojimo galimybes, kurios greičiausiai paskatins konversiją.

Be produktų analizės produktų komandoms būtų sunku (jei ne neįmanoma) suprasti, kodėl vartotojai atsisako. Tradicinis BI nepasakys jiems daug daugiau, nei tai, kiek vartotojų atsijungė, ir tai tikrai nepaaiškins, kaip ir kodėl vyksta užkulisiai.

Vartotojai, kurie lieka nemokamoje pakopoje ir toliau naudoja ribotas funkcijas, kelia kitokį iššūkį. Akivaizdu, kad vartotojai patiria produkto vertę. Klausimas yra, kaip panaudoti jų esamą giminystę ir perkelti juos į mokamą pakopą. Šioje grupėje produktų analizė gali padėti nustatyti atskirus segmentus, pradedant retais vartotojais (ne itin svarbiais) ir baigiant laisvos prieigos ribomis (geras segmentas, į kurį pirmiausia reikia sutelkti dėmesį). Produkto komanda gali išbandyti, kaip šie vartotojai reaguoja į tolesnius laisvos prieigos apribojimus, arba komanda gali išbandyti kitokią komunikacijos strategiją, kad pabrėžtų mokamos pakopos pranašumus. Taikant bet kurį metodą, produktų analizė leidžia komandoms sekti klientų kelionę ir pakartoti tai, kas veikia platesniame vartotojų rinkinyje.

Atneškite vertę per visą kliento kelionę

Kai produktas tampa geresnis vartotojams, idealūs segmentai ir asmenybės tampa vis akivaizdesni ir suteikia įžvalgų kampanijoms, kurios gali pritraukti panašių klientų. Laikui bėgant, klientai naudoja programinę įrangą, produktų analitikai gali toliau rinkti žinias iš vartotojo duomenų, apibūdindami kliento kelią iki atsiribojimo. Suprasti, kas skatina klientus sunaikinti - kokias funkcijas jie naudojo ir nenaudojo, kaip laikui bėgant keitėsi naudojimas, yra vertinga informacija.

Kai nustatomos rizikos grupės, patikrinkite, ar sėkmingos skirtingos įsitraukimo galimybės yra išlaikyti vartotojus laive ir įtraukti juos į mokamus planus. Tokiu būdu analizė yra pagrindinis produkto sėkmės šerdis, skatinantis funkcijų patobulinimus, kurie pritraukia daugiau klientų, padeda ilgiau išlaikyti esamus klientus ir sukuria geresnį visų dabartinių ir būsimų vartotojų planą. Produktų analizė, susieta su debesijos duomenų sandėliu, produktų komandos turi įrankius, kad maksimaliai išnaudotų duomenis, kad galėtų užduoti bet kokį klausimą, suformuoti hipotezę ir išbandyti, kaip vartotojai reaguoja.

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.