Opanowanie Freemium Conversion oznacza poważne podejście do analizy produktów

Opanowanie konwersji Freemium przy użyciu analizy produktu

Niezależnie od tego, czy mówisz Rollercoaster Tycoon, czy Dropbox, oferty freemium nadal być powszechny sposób na przyciągnięcie nowych użytkowników do oprogramowania konsumenckiego i korporacyjnego. Po dołączeniu do bezpłatnej platformy niektórzy użytkownicy ostatecznie przejdą na płatne plany, podczas gdy wielu innych pozostanie na bezpłatnym poziomie, zawierającym funkcje, do których mają dostęp. Badania na temat konwersji freemium i utrzymania klientów jest mnóstwo, a firmy są nieustannie zmuszane do wprowadzania nawet stopniowych ulepszeń w konwersji freemium. Te, które mogą odnieść znaczące korzyści. Lepsze wykorzystanie analityki produktu pomoże im to osiągnąć.

Użycie funkcji opowiada historię

Ilość danych napływających od użytkowników oprogramowania jest oszałamiająca. Każda funkcja używana podczas każdej sesji coś nam mówi, a suma tych informacji pomaga zespołom produktowym zrozumieć podróż każdego klienta, wykorzystując analizę produktu połączoną z hurtownia danych w chmurze. W rzeczywistości ilość danych nigdy tak naprawdę nie była problemem. Zapewnienie zespołom produktowym dostępu do danych i umożliwienie im zadawania pytań i gromadzenia przydatnych informacji - to już inna historia. 

Podczas gdy marketerzy używają ugruntowanych platform do analizy kampanii, a tradycyjna BI jest dostępna do przeglądania kilku historycznych wskaźników, zespoły produktowe często nie mogą łatwo wydobyć danych, aby zadać (i odpowiedzieć) pytania dotyczące podróży klienta, które chcą realizować. Jakie funkcje są najczęściej używane? Kiedy użycie funkcji spada przed wyłączeniem? Jak użytkownicy reagują na zmiany w wyborze funkcji w warstwie bezpłatnej i płatnej? Dzięki analizie produktu zespoły mogą zadawać lepsze pytania, budować lepsze hipotezy, testować wyniki i szybko wdrażać zmiany w produktach i planach działania.

Zapewnia to znacznie bardziej wyrafinowane zrozumienie bazy użytkowników, umożliwiając zespołom produktowym spojrzenie na segmenty według wykorzystania funkcji, jak długo użytkownicy mają oprogramowanie lub jak często z niego korzystają, popularność funkcji i nie tylko. Na przykład może się okazać, że użycie określonej funkcji powoduje nadmierne indeksowanie wśród użytkowników w warstwie bezpłatnej. Więc przenieś tę funkcję na poziom płatny i zmierz wpływ na oba ulepszenia do poziomu płatnego i współczynnik rezygnacji z bezpłatnych. Samo tradycyjne narzędzie BI nie wystarczyłoby do szybkiej analizy takiej zmiany

Przypadek bluesa z poziomu darmowego

Celem warstwy bezpłatnej jest udostępnianie wersji próbnych prowadzących do ewentualnej aktualizacji. Użytkownicy, którzy nie przejdą na płatny plan, pozostają centrum kosztów lub po prostu się wycofują. Żadne z nich nie generuje przychodów z subskrypcji. Analityka produktu może mieć pozytywny wpływ na oba te wyniki. Dla użytkowników, którzy się wycofali, na przykład zespoły produktowe mogą ocenić, w jaki sposób produkty były używane (aż do poziomu funkcji) w różny sposób między użytkownikami, którzy szybko się wycofali, a tymi, którzy wykonywali jakąś czynność przez pewien czas.

Aby uniknąć szybkiego porzucenia, użytkownicy muszą zobaczyć natychmiastową wartość produktu, nawet w warstwie bezpłatnej. Jeśli funkcje nie są używane, może to oznaczać, że krzywa uczenia się narzędzi jest zbyt wysoka dla niektórych użytkowników, zmniejszając szanse, że kiedykolwiek przejdą na płatną warstwę. Analiza produktu może pomóc zespołom ocenić wykorzystanie funkcji i stworzyć lepsze doświadczenia z produktami, które z większym prawdopodobieństwem doprowadzą do konwersji.

Bez analizy produktu zespoły produktowe byłyby trudne (jeśli nie niemożliwe), aby zrozumieć, dlaczego użytkownicy rezygnują. Tradycyjny BI nie powiedziałby im o wiele więcej niż o tym, ilu użytkowników się wycofało, a na pewno nie wyjaśniłoby, jak i dlaczego dzieje się za kulisami.

Użytkownicy, którzy pozostają w warstwie bezpłatnej i nadal korzystają z ograniczonych funkcji, stanowią inne wyzwanie. Oczywiste jest, że użytkownicy doświadczają wartości produktu. Pytanie brzmi, jak wykorzystać ich istniejące powinowactwo i przenieś je na płatny poziom. W tej grupie analiza produktów może pomóc zidentyfikować odrębne segmenty, od rzadkich użytkowników (o niskim priorytecie) po użytkowników, którzy przekraczają granice swojego bezpłatnego dostępu (dobry segment, na którym należy się najpierw skupić). Zespół produktu może przetestować, jak ci użytkownicy reagują na dalsze ograniczenia ich bezpłatnego dostępu lub może wypróbować inną strategię komunikacji, aby podkreślić zalety płatnej warstwy. W obu przypadkach analiza produktu umożliwia zespołom śledzenie podróży klienta i powielanie tego, co działa na szerszej grupie użytkowników.

Wnoszenie wartości podczas całej podróży klienta

W miarę jak produkt staje się lepszy dla użytkowników, idealne segmenty i persony stają się bardziej widoczne, zapewniając wgląd w kampanie, które mogą przyciągać podobnych klientów. Ponieważ klienci używają oprogramowania w miarę upływu czasu, analitycy produktów mogą nadal zbierać wiedzę z danych użytkowników, mapując drogę klienta do wycofania się. Zrozumienie, co przyspiesza odejście klientów - jakich funkcji używali, a jakich nie, jak zmieniało się użycie w czasie - jest cenną informacją.

Gdy identyfikowane są osoby zagrożone, sprawdź, jak różne możliwości zaangażowania są skuteczne w zatrzymywaniu użytkowników na pokładzie i wprowadzaniu ich do płatnych planów. W ten sposób analityka jest podstawą sukcesu produktu, zachęcając do ulepszeń funkcji, które prowadzą do większej liczby klientów, pomagając zatrzymać obecnych klientów na dłużej i budować lepszy plan działania dla wszystkich użytkowników, obecnych i przyszłych. Dzięki analizie produktu połączonej z hurtownią danych w chmurze zespoły produktowe dysponują narzędziami umożliwiającymi maksymalne wykorzystanie danych do zadawania pytań, formułowania hipotez i testowania reakcji użytkowników.

Co o tym myślisz?

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.