Analiz ve TestE-ticaret ve Perakende

Freemium Dönüştürmede Uzmanlaşmak Ürün Analitiğini Ciddiye Almak Demektir

Rollercoaster Tycoon veya Dropbox'tan bahsediyor olun, ücretsiz teklifler devam edecek Yeni kullanıcıları hem tüketici hem de kurumsal yazılım ürünlerine çekmenin yaygın bir yolu. Ücretsiz platforma başladıktan sonra, bazı kullanıcılar sonunda ücretli planlara dönüşecek, daha birçoğu ise erişebildikleri özelliklere sahip içerikler ücretsiz katmanda kalacak. Araştırma Freemium dönüştürme ve müşteriyi elde tutma konularında bol miktarda bulunur ve şirketler, freemium dönüştürmede kademeli iyileştirmeler yapmak için sürekli olarak zorlanır. Önemli ödüller kazanmaya dayanabilenler. Ürün analitiğinin daha iyi kullanılması, oraya ulaşmalarına yardımcı olacaktır.

Özellik Kullanımı Hikayeyi Anlatır

Yazılım kullanıcılarından gelen veri hacmi şaşırtıcı. Her oturumda kullanılan her özellik bize bir şeyler anlatır ve bu öğrenilenlerin toplamı, ürün ekiplerinin her müşterinin yolculuğunu anlamasına yardımcı olur, bulut veri ambarı. Aslında, veri hacmi hiçbir zaman gerçekten sorun olmadı. Ürün ekiplerine verilere erişim izni vermek ve sorular sormalarını ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmelerini sağlamak - bu başka bir hikaye. 

Pazarlamacılar yerleşik kampanya analizi platformlarını kullanırken ve geleneksel BI, bir avuç tarihi ölçüme bakmak için kullanılabilirken, ürün ekipleri, takip etmek istedikleri müşteri yolculuğu sorularını sormak (ve yanıtlamak) için verileri kolayca araştıramaz. En çok hangi özellikler kullanılıyor? Bağlantı kesilmeden önce özellik kullanımı ne zaman düşme eğilimindedir? Kullanıcılar, ücretsiz ve ücretli katmanlardaki özelliklerin seçimindeki değişikliklere nasıl tepki veriyor? Ürün analitiği sayesinde ekipler daha iyi sorular sorabilir, daha iyi hipotezler oluşturabilir, sonuçları test edebilir ve ürün ve yol haritası değişikliklerini hızla uygulayabilir.

Bu, kullanıcı tabanının çok daha karmaşık bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak, ürün ekiplerinin özellik kullanımına, kullanıcıların yazılıma ne kadar süredir sahip olduğuna veya ne sıklıkta kullandıklarına, özelliklerin popülerliğine ve daha fazlasına göre segmentlere bakmalarına olanak tanır. Örneğin, belirli bir özelliğin kullanımının ücretsiz katmandaki kullanıcılar arasında aşırı indekslendiğini fark edebilirsiniz. Bu nedenle, özelliği ücretli bir katmana taşıyın ve hem ücretli katmana hem de ücretsiz churn oranına yükseltmeler üzerindeki etkisini ölçün. Tek başına geleneksel bir iş zekası aracı, böyle bir değişikliğin hızlı analizi için yetersiz kalacaktır.

Ücretsiz Katmanlı Blues Örneği

Ücretsiz katmanın amacı, nihai yükseltmeye yol açan denemeleri yürütmektir. Ücretli bir plana yükseltme yapmayan kullanıcılar bir maliyet merkezi olarak kalır veya basitçe devre dışı kalır. Hiçbiri abonelik geliri sağlamaz. Ürün analitiğinin bu iki sonuç üzerinde olumlu bir etkisi olabilir. Örneğin, ürün ekipleri bağlantıyı kesen kullanıcılar için, ürünlerin nasıl kullanıldığını (özellik düzeyine kadar), hızlı bir şekilde bağlantısı kesilen kullanıcılar ile belirli bir süre boyunca bazı faaliyetlerde bulunanlar arasında farklı şekilde değerlendirebilir.

Hızlı bir şekilde ayrılmamak için, kullanıcıların ücretsiz katmanda bile üründen anında değer görmesi gerekir. Özellikler kullanılmıyorsa, araçlar üzerindeki öğrenme eğrisinin bazı kullanıcılar için çok yüksek olduğunun bir göstergesi olabilir ve bu durum, ücretli bir katmana dönüşme şanslarını azaltabilir. Ürün analizi, ekiplerin özellik kullanımını değerlendirmesine ve dönüşüme yol açma olasılığı daha yüksek olan daha iyi ürün deneyimleri oluşturmasına yardımcı olabilir.

Ürün analizi olmadan, ürün ekiplerinin kullanıcıların neden ayrıldığını anlaması (imkansız değilse de) zor olurdu. Geleneksel BI, onlara kaç kullanıcının bağlantısının kesildiğinden çok daha fazlasını söylemezdi ve kesinlikle perde arkasında olanların nasıl ve neden olduğunu açıklamazdı.

Ücretsiz katmanda kalan ve sınırlı özellikleri kullanmaya devam eden kullanıcılar, farklı bir zorluk teşkil eder. Kullanıcıların üründen değer elde ettiği açıktır. Sorun, mevcut yakınlıklarından nasıl yararlanılacağı ve onları ücretli bir aşamaya taşıyın. Bu grup içinde, ürün analitiği, seyrek kullanıcılardan (yüksek öncelikli değil) ücretsiz erişimlerinin sınırlarını zorlayan kullanıcılara (ilk odaklanmak için iyi bir segment) kadar farklı segmentlerin belirlenmesine yardımcı olabilir. Bir ürün ekibi, bu kullanıcıların ücretsiz erişim sınırlarına nasıl tepki verdiklerini test edebilir veya ekip, ücretli katmanın avantajlarını vurgulamak için farklı bir iletişim stratejisi deneyebilir. Her iki yaklaşımda da ürün analizi, ekiplerin müşteri yolculuğunu takip etmesine ve daha geniş bir kullanıcı kümesi arasında işe yarayan şeyleri çoğaltmasına olanak tanır.

Tüm Müşteri Yolculuğunda Değer Getirmek

Ürün kullanıcılar için daha iyi hale geldikçe, ideal segmentler ve kişiler daha belirgin hale gelir ve benzer müşterileri çekebilecek kampanyalar için içgörü sağlar. Müşteriler zaman içinde yazılımı kullandıkça, ürün analistleri kullanıcı verilerinden bilgi toplamaya devam edebilir ve müşteri yolculuğunu bağlantının kesilmesine kadar haritalandırabilir. Müşterilerin çalkantıya neden olan şeyleri anlamak - hangi özellikleri kullanıp kullanmadıklarını, kullanımın zaman içinde nasıl değiştiğini anlamak değerli bilgilerdir.

Risk altındaki kişiler belirlendikçe, farklı katılım fırsatlarının kullanıcıları dahil etmede ve onları ücretli planlara getirmede ne kadar başarılı olduğunu görmek için test edin. Bu şekilde, analitik, ürün başarısının tam kalbinde yer alır ve daha fazla müşteriye yol açan özellik iyileştirmelerini teşvik eder, mevcut müşterileri daha uzun süre tutmaya yardımcı olur ve mevcut ve gelecekteki tüm kullanıcılar için daha iyi bir ürün yol haritası oluşturur. Bulut veri ambarına bağlı ürün analitiği ile ürün ekipleri, herhangi bir soru sormak, bir hipotez oluşturmak ve kullanıcıların nasıl yanıt verdiğini test etmek için verilerden maksimum yararlanma araçlarına sahiptir.

Jeremy Levy

Jeremy Levy kurucularından belirten arkadaşı ve sosyal medyanın öncüsü Andrew Weinrich ile birlikte, Match.com'a sattıkları konuma dayalı bir tanışma uygulaması olan MeetMoi'yi çalıştırırken kaliteli müşteri verilerine ihtiyaç duyduktan sonra. İkili, IBM'e sattıkları bir mobil bildirim aracı olan Xtify'ı da kurdu.

İlgili Makaleler

Başa dön düğmeye
Kapanış

Adblock Algılandı

Martech Zone sitemizden reklam geliri, bağlı kuruluş bağlantıları ve sponsorluklar yoluyla para kazandığımız için size bu içeriği ücretsiz olarak sağlayabilir. Sitemizi gezerken reklam engelleyicinizi kaldırırsanız seviniriz.