Majstri Freemium-Konvertiĝon signifas seriozi pri produkta analitiko

Majstri Freemium-Konvertiĝon Uzante Produktan Analizon

Ĉu vi parolas Rollercoaster Tycoon aŭ Dropbox, freemium-ofertoj daŭre estu ofta maniero altiri novajn uzantojn al konsumantaj kaj entreprenaj programaj produktoj egale. Unufoje enŝipigitaj al la senpaga platformo, iuj uzantoj eventuale konvertiĝos al pagitaj planoj, dum multaj pli restos en la senpaga nivelo, enhavo kun kiuj ajn funkcioj ili povas aliri. esploro pri la temoj de freemium-konvertiĝo kaj retenado de klientoj abundas, kaj kompanioj kontinue defias fari eĉ pliajn plibonigojn en freemium-konvertiĝo. Tiuj, kiuj povas rikolti gravajn rekompencojn. Pli bona uzo de produktaj analizoj helpos ilin atingi tien.

Trajta Uzado Rakontas La Rakonton

La volumeno de datumoj envenantaj de programaj uzantoj estas miriga. Ĉiu funkcio uzata dum ĉiu kunsido diras al ni ion, kaj la sumo de tiuj lernoj helpas produktajn teamojn kompreni la vojaĝon de ĉiu kliento, per utiligado de produktaj analizoj ligitaj al la nuba datuma magazeno. Fakte la volumeno de datumoj neniam vere estis la problemo. Doni al produktaj teamoj aliron al la datumoj kaj ebligi al ili fari demandojn kaj kolekti agemajn informojn - jen alia historio. 

Dum merkatistoj uzas establitajn kampanjajn analizajn platformojn kaj tradicia BI estas disponebla por rigardi manplenon da historiaj metrikoj, produktaj teamoj ofte ne povas facile ekspluati la datumojn por fari (kaj respondi) la demandojn pri klientaj vojaĝoj, kiujn ili volas trakti. Kiuj trajtoj estas plej uzataj? Kiam la uzado de trajtoj emas malpliiĝi antaŭ liberigo? Kiel reagas uzantoj al ŝanĝoj en la elekto de funkcioj en la senpagaj kontraŭ pagitaj niveloj? Kun produkta analitiko, teamoj povas fari pli bonajn demandojn, krei pli bonajn hipotezojn, provi rezultojn kaj rapide efektivigi produktajn kaj vojmapajn ŝanĝojn.

Ĉi tio ebligas multe pli altnivelan komprenon de la uzantbazo, permesante al produktaj teamoj rigardi segmentojn laŭ trajta uzado, kiom longe uzantoj havas la programon aŭ kiom ofte ili uzas ĝin, prezentas popularecon kaj pli. Ekzemple, vi eble trovos, ke uzado de aparta funkcio troindeksas inter uzantoj en la senpaga parto. Do movu la funkcion al pagita nivelo kaj mezuru la efikon sur ambaŭ ĝisdatigoj al la pagita nivelo kaj la senpaga ĉurno. Tradicia BI-ilo sole mallongiĝus por rapida analizo de tia ŝanĝo

A Case Of The Free-Tier Blues

La celo de la senpaga parto estas konduki provojn, kiuj kondukas al eventuala ĝisdatigo. Uzantoj, kiuj ne ĝisdatigas pagitan planon, restas kostocentro aŭ simple retiriĝas. Nek generas abonajn enspezojn. Produkta analitiko povas havi pozitivan efikon sur ambaŭ ĉi tiuj rezultoj. Ekzemple por uzantoj, kiuj produktas teamojn, produkto-teamoj povas taksi kiel produktoj estis uzataj (ĝis la trajta nivelo) malsame inter uzantoj, kiuj rapide retiriĝis kontraŭ tiuj, kiuj okupiĝis pri iu agado dum tempo.

Por ne forlasi rapide, uzantoj devas vidi tujan valoron de la produkto, eĉ en la senpaga parto. Se funkcioj ne estas uzataj, ĝi povas esti indiko, ke la lerna kurbo sur la iloj estas tro alta por iuj uzantoj, malpliigante la ŝancojn, ke ili iam transformiĝos al pagita nivelo. Produkta analizo povas helpi teamojn taksi uzadon de trajtoj kaj krei pli bonajn produktajn spertojn, kiuj pli probable kaŭzas konvertiĝon.

Sen produkta analitiko, estus malfacile (se ne maleble) por produktaj teamoj kompreni kial uzantoj forlasas. Tradicia BI ne dirus al ili multe pli ol kiom da uzantoj retiriĝis, kaj ĝi certe ne klarigus la kiel kaj la kialon de tio, kio okazas malantaŭ la kulisoj.

Uzantoj, kiuj restas en la senpaga parto kaj daŭre uzas limigitajn funkciojn, prezentas malsaman defion. Estas klare, ke uzantoj spertas valoron de la produkto. La demando estas kiel utiligi ilian ekzistantan afinecon kaj movu ilin en pagitan nivelon. Ene de ĉi tiu grupo, produkta analitiko povas helpi identigi apartajn segmentojn, de maloftaj uzantoj (ne tre prioritataj) ĝis uzantoj, kiuj puŝas la limojn de sia senpaga aliro (bona segmento por fokusiĝi unue). Produkta teamo povus provi kiel ĉi tiuj uzantoj reagas al pliaj limoj pri sia senpaga aliro, aŭ la teamo povus provi malsaman komunikan strategion por reliefigi la avantaĝojn de la pagita nivelo. Kun ambaŭ manieroj, produkta analitiko ebligas al teamoj sekvi la klientan vojaĝon kaj repliki tion, kio funkcias tra pli vasta aro de uzantoj.

Alportante Valoron Dum La Tuta Klienta Vojaĝo

Dum la produkto pliboniĝas por uzantoj, idealaj segmentoj kaj personoj fariĝas pli ŝajnaj, donante komprenon por kampanjoj, kiuj povas allogi aspektajn klientojn. Ĉar klientoj uzas programaron laŭlonge de tempo, produktaj analizistoj povas daŭre kolekti sciojn de uzantaj datumoj, mapante la vojaĝon de la kliento al liberigo. Kompreni tion, kio faligas klientojn - kiajn trajtojn ili faris kaj ne uzis, kiel la uzado ŝanĝiĝis laŭlonge de la tempo - estas valora informo.

Dum oni identigas minacajn personojn, provu vidi, kiel malsamaj engaĝiĝaj ŝancoj sukcesas teni uzantojn surŝipe kaj alporti ilin al pagitaj planoj. De ĉi tiu maniero, analitiko estas ĝuste en la koro de produkta sukceso, kaŭzante plibonigojn de trajtoj, kiuj kondukas al pli multaj klientoj, helpante konservi ekzistantajn klientojn pli longe kaj konstruante pli bonan produktan vojmapon por ĉiuj uzantoj, nunaj kaj estontaj. Kun produkta analitiko ligita al la nuba datuma magazeno, produktaj teamoj posedas la ilojn por profiti maksimume la datumojn por fari ajnan demandon, formi hipotezon kaj provi kiel respondas uzantoj.

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.