Analisis & UjianE-dagang dan Runcit

Menguasai Penukaran Freemium Bermakna Mempertimbangkan Analisis Produk

Sama ada anda bercakap mengenai Rollercoaster Tycoon atau Dropbox, persembahan freemium terus menjadi cara biasa untuk menarik pengguna baru untuk produk perisian pengguna dan perusahaan sama. Setelah menaiki platform percuma, beberapa pengguna akhirnya akan menukar ke paket berbayar, sementara banyak lagi akan tetap berada di peringkat percuma, kandungan dengan ciri mana saja yang dapat mereka akses. penyelidikan pada topik penukaran freemium dan pengekalan pelanggan banyak, dan syarikat terus dicabar untuk membuat peningkatan tambahan dalam penukaran freemium. Mereka yang boleh memperolehi ganjaran yang besar Penggunaan analitik produk yang lebih baik akan membantu mereka sampai di sana.

Penggunaan Ciri Menceritakan Kisah

Jumlah data yang masuk dari pengguna perisian sangat mengejutkan. Setiap ciri yang digunakan dalam setiap sesi memberitahu kami sesuatu, dan jumlah pembelajaran tersebut membantu pasukan produk memahami perjalanan setiap pelanggan, dengan memanfaatkan analisis produk yang terhubung ke gudang data awan. Sebenarnya, jumlah data tidak pernah menjadi masalah. Memberi pasukan produk akses ke data dan membolehkan mereka mengajukan soalan dan mengumpulkan pandangan yang dapat ditindaklanjuti - itu kisah lain. 

Walaupun pemasar menggunakan platform analisis kempen yang mapan dan BI tradisional tersedia untuk melihat sebilangan metrik bersejarah, pasukan produk sering tidak dapat menambang data untuk menanyakan (dan menjawab) pertanyaan perjalanan pelanggan yang ingin mereka lalui. Apa ciri yang paling banyak digunakan? Bilakah penggunaan fitur cenderung menurun sebelum melepaskan diri? Bagaimana reaksi pengguna terhadap perubahan dalam pemilihan ciri dalam peringkat percuma berbanding yang berbayar? Dengan analitik produk, pasukan boleh mengemukakan soalan yang lebih baik, membina hipotesis yang lebih baik, menguji hasil dan melaksanakan perubahan peta dan peta produk dengan cepat.

Ini membuat pemahaman yang lebih canggih mengenai pangkalan pengguna, membolehkan pasukan produk melihat segmen berdasarkan penggunaan ciri, berapa lama pengguna mempunyai perisian atau seberapa sering mereka menggunakannya, populariti ciri dan banyak lagi. Sebagai contoh, anda mungkin mendapati bahawa penggunaan ciri tertentu terlalu banyak diindeks di kalangan pengguna di peringkat percuma. Oleh itu, pindahkan ciri ke peringkat berbayar dan ukur kesannya pada kedua-dua peningkatan ke peringkat berbayar dan kadar pertukaran percuma. Alat BI tradisional sahaja yang akan muncul untuk analisis pantas perubahan tersebut

Kes Blues Tahap Percuma

Matlamat tahap percuma adalah untuk mendorong percubaan yang membawa kepada peningkatan akhirnya. Pengguna yang tidak menaik taraf ke rancangan berbayar tetap menjadi pusat kos atau melepaskan diri. Tidak menjana pendapatan langganan. Analisis produk boleh memberi kesan positif pada kedua hasil ini. Untuk pengguna yang melepaskan diri, misalnya, pasukan produk dapat menilai bagaimana produk digunakan (hingga ke tahap ciri) secara berbeza antara pengguna yang melepaskan diri dengan cepat berbanding mereka yang melakukan beberapa aktiviti dalam jangka masa tertentu.

Agar tidak cepat putus, pengguna perlu melihat nilai langsung dari produk, walaupun pada peringkat percuma. Sekiranya fitur tidak digunakan, ini mungkin merupakan petunjuk bahawa kurva pembelajaran pada alat terlalu tinggi untuk beberapa pengguna, sehingga mengurangi kemungkinan mereka akan berubah menjadi tingkat berbayar. Analisis produk dapat membantu pasukan menilai penggunaan fitur dan membuat pengalaman produk yang lebih baik yang cenderung membawa kepada penukaran.

Tanpa analisis produk, sukar bagi pasukan produk (jika tidak mustahil) untuk memahami mengapa pengguna turun. BI tradisional tidak akan memberitahu mereka lebih banyak daripada berapa banyak pengguna yang melepaskan diri, dan itu pasti tidak akan menjelaskan bagaimana dan mengapa apa yang berlaku di belakang tabir.

Pengguna yang berada di tahap percuma dan terus menggunakan ciri terhad menghadirkan cabaran yang berbeza. Sudah jelas bahawa pengguna mengalami nilai dari produk. Persoalannya adalah bagaimana memanfaatkan hubungan mereka yang ada dan pindahkan mereka ke peringkat berbayar. Dalam kumpulan ini, analisis produk dapat membantu mengenal pasti segmen yang berbeza, mulai dari pengguna yang jarang (bukan keutamaan tinggi) hingga pengguna yang mendorong had akses percuma mereka (segmen yang baik untuk difokuskan terlebih dahulu). Pasukan produk mungkin menguji bagaimana pengguna ini bereaksi terhadap had akses percuma mereka lebih lanjut, atau pasukan mungkin mencuba strategi komunikasi yang berbeza untuk menyoroti manfaat dari peringkat berbayar. Dengan kedua-dua pendekatan tersebut, analisis produk membolehkan pasukan mengikuti perjalanan pelanggan dan mereplikasi apa yang berfungsi di sekumpulan pengguna yang lebih luas.

Membawa Nilai Sepanjang Keseluruhan Perjalanan Pelanggan

Apabila produk menjadi lebih baik untuk pengguna, segmen dan personaliti yang ideal menjadi lebih jelas, memberikan pandangan untuk kempen yang dapat menarik pelanggan yang mirip. Oleh kerana pelanggan menggunakan perisian dari masa ke masa, penganalisis produk dapat terus mengumpulkan pengetahuan dari data pengguna, memetakan perjalanan pelanggan hingga melepaskan diri. Memahami apa yang mendorong pelanggan berpindah — ciri apa yang mereka buat dan tidak gunakan, bagaimana penggunaan berubah dari masa ke masa — adalah maklumat yang berharga.

Ketika seseorang yang berisiko dikenal pasti, uji untuk melihat bagaimana peluang pertunangan yang berbeza berjaya memastikan pengguna tetap berada di dalam dan membawanya ke dalam rancangan berbayar. Dengan cara ini, analisis tepat di tengah kejayaan produk, mendorong peningkatan ciri yang membawa kepada lebih banyak pelanggan, membantu menjaga pelanggan yang ada lebih lama dan membina peta jalan produk yang lebih baik untuk semua pengguna, semasa dan masa depan. Dengan analitik produk yang dihubungkan ke gudang data awan, pasukan produk memiliki alat untuk memanfaatkan data secara maksimum untuk mengajukan sebarang pertanyaan, membuat hipotesis dan menguji bagaimana pengguna bertindak balas.

Jeremy Levy

Jeremy Levy ditubuhkan bersama indikatif bersama rakan dan perintis media sosial Andrew Weinrich setelah mendapati keperluan untuk data pelanggan berkualiti semasa menjalankan MeetMoi, aplikasi temu janji berdasarkan lokasi yang mereka jual ke Match.com. Duo ini juga mengasaskan Xtify, alat pemberitahuan mudah alih yang mereka jual kepada IBM.

Artikel yang berkaitan

Kembali ke atas butang
Tutup

Adblock Dikesan

Martech Zone mampu memberikan anda kandungan ini tanpa sebarang kos kerana kami mengewangkan tapak kami melalui hasil iklan, pautan ahli gabungan dan tajaan. Kami amat menghargai jika anda akan mengalih keluar penyekat iklan anda semasa anda melihat tapak kami.