Analytics és tesztelésE-kereskedelem és kiskereskedelem

A Freemium konverzió elsajátítása azt jelenti, hogy komolyan foglalkozunk a termékanalitikával

Akár Rollercoaster Tycoonról, akár Dropboxról beszél, freemium kínálat továbbra is az új felhasználók vonzásának általános módja a fogyasztói és a vállalati szoftvertermékek számára egyaránt. Miután felkerült az ingyenes platformra, egyes felhasználók végül áttérnek fizetett tervekre, míg sokkal többen maradnak az ingyenes rétegben, és olyan tartalommal, amelyhez hozzáférnek. Kutatás A freemium konverzió és az ügyfelek megtartása témakörökben rengeteg van, és a vállalatokat folyamatosan arra késztetik, hogy még inkrementális javításokat hajtsanak végre a freemium konverzióban. Azok, amelyek jelentős jutalmakat érhetnek el. A termékanalitika jobb felhasználása segít nekik eljutni.

A funkcióhasználat elmeséli a mesét

A szoftverfelhasználóktól érkező adatok mennyisége megdöbbentő. Az egyes munkamenetek során használt minden funkció mond valamit nekünk, és ezek összegyűjtése segít a termékcsapatoknak megérteni az egyes ügyfelek útját azáltal, hogy a a felhő adattárház. Valójában az adatok mennyisége soha nem volt igazán kérdés. A termékcsapatok számára hozzáférést biztosít az adatokhoz, és lehetővé teszi számukra a kérdések feltevését és a hasznos betekintést - ez egy másik történet. 

Míg a marketingszakemberek bevett kampányelemző platformokat használnak, és a hagyományos BI elérhető egy maroknyi történelmi mutató megtekintéséhez, a termékcsapatok gyakran nem tudják bányászni az adatokat, hogy feltegyék (és megválaszolják) az ügyfelekkel kapcsolatos kérdéseket. Milyen funkciókat használnak a legjobban? Mikor csökken a funkcióhasználat a kiszabadulás előtt? Hogyan reagálnak a felhasználók az ingyenes vagy fizetett szint funkcióinak kiválasztásában bekövetkezett változásokra? A termékelemzéssel a csapatok jobb kérdéseket tehetnek fel, jobb hipotéziseket készíthetnek, tesztelhetik az eredményeket, és gyorsan megvalósíthatják a termék- és ütemterv-változásokat.

Ez a felhasználói bázis sokkal kifinomultabb megértését teszi lehetővé, lehetővé téve a termékcsoportok számára, hogy a szegmenseket a funkcióhasználat, a felhasználók mióta birtokolják a szoftvert, vagy milyen gyakran használják, a funkció népszerűségét és még sok mást. Például azt tapasztalhatja, hogy egy adott szolgáltatás használata túl indexeli az ingyenes réteg felhasználói között. Tehát helyezze át a szolgáltatást egy fizetett szintre, és mérje meg a fizetett szintre történő frissítések és a szabad lemorzsolódás hatását. Egy ilyen hagyományos BI eszköz önmagában rövid lenne egy ilyen változás gyors elemzéséhez

A szabadkategóriás blues esete

Az ingyenes szint célja olyan próbák vezetése, amelyek egy esetleges frissítéshez vezetnek. Azok a felhasználók, akik nem frissítenek fizetős csomagra, továbbra is költségközpontok maradnak, vagy egyszerűen leválnak. Egyik sem generál előfizetési bevételt. A termékanalitika pozitív hatással lehet mindkét eredményre. Azoknál a felhasználóknál, akik például kikapcsolnak, a termékcsapatok különböző módon értékelhetik a termékek használatát (a funkció szintjéig) azok között a felhasználók között, akik gyorsan kiváltak, és azok között, akik egy bizonyos ideig valamilyen tevékenységet folytattak.

A gyors lemorzsolódás elkerülése érdekében a felhasználóknak azonnali értéket kell látniuk a termékről, még az ingyenes szinten is. Ha a funkciókat nem használják, ez azt jelezheti, hogy az eszközök tanulási görbéje túl magas néhány felhasználó számára, csökkentve annak esélyét, hogy valaha is fizetős szintre váltsanak. A termékanalitika segítségével a csapatok értékelhetik a funkciók használatát, és jobb termékélményeket teremthetnek, amelyek nagyobb valószínűséggel vezetnek konverzióhoz.

Termékelemzés nélkül a termékcsoportok számára nehéz (ha nem is lehetetlen) megérteni, hogy miért esnek ki a felhasználók. A hagyományos BI nem mondana nekik többet, mint azt, hogy hány felhasználó kapcsolódott ki, és természetesen nem magyarázta el, hogy a kulisszák mögött mi és miért történik.

Azok a felhasználók, akik az ingyenes rétegben maradnak és továbbra is korlátozott funkciókat használnak, más kihívást jelentenek. Egyértelmű, hogy a felhasználók értéket tapasztalnak a termékből. A kérdés az, hogyan lehetne kihasználni meglévő affinitásukat és fizetős szintbe költöztesse őket. Ezen a csoporton belül a termékanalitika segíthet azonosítani a különálló szegmenseket, a ritka felhasználóktól (nem kiemelt prioritás) egészen azokig a felhasználókig, akik túllépik a szabad hozzáférés határait (jó szegmens, amelyre először koncentrálni kell). Egy termékcsoport tesztelheti, hogy ezek a felhasználók hogyan reagálnak a szabad hozzáférésük további korlátozásaira, vagy a csapat megpróbálhat más kommunikációs stratégiát, hogy rávilágítson a fizetett réteg előnyeire. Bármelyik megközelítéssel a termékanalitika lehetővé teszi a csapatok számára, hogy nyomon kövessék az ügyfelek útját és megismételhessék a munka szélesebb felhasználói körében.

Értékteremtés a teljes ügyfélutazás során

Amint a termék jobbá válik a felhasználók számára, az ideális szegmensek és személyek nyilvánvalóbbá válnak, és betekintést nyújtanak a kampányokba, amelyek vonzóak lehetnek a látszólagos vásárlók számára. Mivel az ügyfelek idővel szoftvereket használnak, a termékelemzők továbbra is összegyűjthetik az ismereteket a felhasználói adatokból, feltérképezve az ügyfelek útját az elszakadásig. Értékes információ annak megértése, hogy mi váltja ki az ügyfeleket - milyen funkciókat használtak és nem használtak, hogyan változott a használat az idő múlásával.

A veszélyeztetett személyek azonosításakor tesztelje, hogy a különböző elköteleződési lehetőségek mennyire sikeresek a felhasználók fedélzeten tartásában és fizetett tervekbe vonásában. Ily módon az elemzés a termék sikereinek középpontjában áll, és olyan funkciók fejlesztését ösztönzi, amelyek több ügyfélhez vezetnek, segítenek a meglévő ügyfelek hosszabb ideig tartásában, és jobb termékmenetrendet építenek az összes felhasználó számára, a jelenlegi és a jövő számára. A felhőalapú adattárházhoz kapcsolt termékelemzéssel a termékcsoportok rendelkeznek azokkal az eszközökkel, amelyek az adatok maximális kihasználását szolgálják bármilyen kérdés feltevéséhez, hipotézis kialakításához és a felhasználók reakcióinak teszteléséhez.

Jeremy Levy

Jeremy Levy társalapító jelző barátjával és a közösségi média úttörőjével, Andrew Weinrichtel, miután a MatchMoi, egy helyalapú társkereső alkalmazás futtatása közben megtalálta a minőségi ügyféladatok szükségességét. A duó megalapította az Xtify nevű mobil értesítési eszközt is, amelyet eladtak az IBM-nek.

Kapcsolódó cikkek

Vissza a lap tetejére gombra
közel

Adblock észlelve

Martech Zone ingyenesen tudja biztosítani Önnek ezt a tartalmat, mivel webhelyünkkel bevételt szerezünk hirdetési bevételek, társult linkek és szponzorálás révén. Nagyra értékelnénk, ha eltávolítaná hirdetésblokkolóját, miközben megtekinti webhelyünket.