שליטה בהמרת Freemium פירושה להתייחס לניתוח מוצרים

שליטה בהמרה חופשית באמצעות ניתוח מוצרים

בין אם אתה מדבר על רכבת הרים טיקון או Dropbox, הצעות freemium ממשיך להיות דרך נפוצה למשוך משתמשים חדשים למוצרי תוכנה צרכניים וארגוניים כאחד. לאחר העלייה לפלטפורמה החינמית, משתמשים מסוימים יעברו בסופו של דבר לתוכניות בתשלום, בעוד שרבים אחרים יישארו ברמה החינמית, ותוכן עם התכונות שהם יכולים לגשת אליהם. מחקר בנושאים של המרת פרימיום ושימור לקוחות נמצא בשפע, והחברות מאותגרות ללא הרף לבצע אפילו שיפורים מצטברים בהמרת פרימיום. אלה שיכולים לעמוד כדי לקצור תגמולים משמעותיים. שימוש טוב יותר בניתוח מוצרים יעזור להם להגיע לשם.

שימוש בתכונה מספר את הסיפור

נפח הנתונים שמגיע ממשתמשי התוכנה הוא מדהים. כל תכונה המשמשת במהלך כל מפגש מספרת לנו משהו, וסיכום הלמידה הללו מסייע לצוותי המוצר להבין את המסע של כל לקוח, על ידי מינוף ניתוחי מוצרים הקשורים מחסן נתוני הענן. למעשה, נפח הנתונים מעולם לא היה הבעיה. מתן גישה לצוותי המוצרים לנתונים ומאפשר להם לשאול שאלות וללקט תובנות מעשיות - זה סיפור אחר. 

בעוד שמשווקים משתמשים בפלטפורמות ניתוח קמפיינים מבוססות, ו- BI מסורתי זמין לבדיקת קומץ מדדים היסטוריים, צוותי מוצרים לעיתים קרובות אינם יכולים לכרות את הנתונים בכדי לשאול (ולענות) לשאלות מסע הלקוחות שהם רוצים להמשיך. באילו תכונות משתמשים הכי הרבה? מתי השימוש בתכונות נוטה לרדת לפני ההתנתקות? כיצד משתמשים מגיבים לשינויים בבחירת התכונות ברמות החינמיות לעומת התשלום? באמצעות ניתוח מוצרים, צוותים יכולים לשאול שאלות טובות יותר, לבנות השערות טובות יותר, לבדוק תוצאות וליישם במהירות שינויים במוצרים ובמפות הדרכים.

זה גורם להבנה מתוחכמת הרבה יותר של בסיס המשתמשים, ומאפשר לצוותי מוצרים לבחון פלחים לפי שימוש בתכונות, כמה זמן למשתמשים הייתה התוכנה או באיזו תדירות הם משתמשים בה, פופולריות של תכונות ועוד. לדוגמה, ייתכן שתגלה שהשימוש בתכונה מסוימת הוא אינדקס יתר בקרב משתמשים ברמה החינמית. אז העבירו את התכונה לשכבה בתשלום ומדדו את ההשפעה על שני השדרוגים לשכבה בתשלום ושיעור הנטישה החינמי. כלי BI מסורתי לבדו יביא לניתוח מהיר של שינוי כזה

מקרה של הכחולים החופשיים

מטרת הדרג החינמי היא להניע ניסויים שמובילים לשדרוג בסופו של דבר. משתמשים שלא משדרגים לתוכנית בתשלום נותרים מרכז עלות או פשוט מתנתקים. אף אחד מהם לא מייצר הכנסות מנוי. לניתוח מוצרים יכולה להיות השפעה חיובית על שתי התוצאות הללו. עבור משתמשים שמתנתקים, למשל, צוותי מוצרים יכולים להעריך את אופן השימוש במוצרים (עד לרמת התכונות) באופן שונה בין משתמשים שהתנתקו במהירות לעומת אלו שעסקו בפעילות מסוימת לאורך זמן.

כדי למנוע מהנשירה במהירות, המשתמשים צריכים לראות ערך מיידי מהמוצר, אפילו ברמה החינמית. אם לא משתמשים בתכונות, זו עשויה להיות אינדיקציה לכך שעקומת הלמידה על הכלים גבוהה מדי עבור משתמשים מסוימים, מה שמקטין את הסיכויים שהם ימירו אי פעם לשכבה בתשלום. ניתוח מוצרים יכול לעזור לצוותים להעריך את השימוש בתכונות וליצור חוויות טובות יותר במוצר אשר סביר יותר להוביל להמרה.

ללא ניתוח מוצרים, יהיה קשה (אם לא בלתי אפשרי) לצוותי המוצר להבין מדוע משתמשים יורדים. BI מסורתי לא יגיד להם הרבה יותר מכמה משתמשים התנתקו, וזה בהחלט לא יסביר את האופן והסיבה למה שקורה מאחורי הקלעים.

משתמשים שנשארים בדרג החינמי וממשיכים להשתמש בתכונות מוגבלות מהווים אתגר אחר. ברור שמשתמשים חווים ערך מהמוצר. השאלה היא כיצד למנף את זיקתם הקיימת ו להעביר אותם לשכבה בתשלום. במסגרת קבוצה זו, ניתוח מוצרים יכול לסייע בזיהוי פלחים נפרדים, החל ממשתמשים נדירים (לא בעדיפות גבוהה) וכלה במשתמשים שדוחפים את גבולות הגישה החופשית שלהם (פלח טוב להתמקד בו קודם). צוות מוצרים עשוי לבדוק כיצד משתמשים אלו מגיבים להגבלות נוספות על הגישה החופשית שלהם, או שהצוות עשוי לנסות אסטרטגיית תקשורת אחרת כדי להדגיש את היתרונות של הרמה בתשלום. בשתי הגישות, ניתוח המוצרים מאפשר לצוותים לעקוב אחר מסע הלקוחות ולשכפל את מה שעובד על פני מערך משתמשים רחב יותר.

הבאת ערך לאורך כל מסע הלקוחות

ככל שהמוצר נעשה טוב יותר עבור המשתמשים, פלחים ואישיות אידיאליים הופכים ברורים יותר, ומספקים תובנה לקמפיינים שיכולים למשוך לקוחות דומים. ככל שלקוחות משתמשים בתוכנה לאורך זמן, אנליסטים של מוצרים יכולים להמשיך וללקט ידע מנתוני משתמשים, ולמפות את המסע של הלקוח להתנתקות. הבנה מה מזרז את הלקוחות המתגבשים - אילו תכונות הם עשו ולא השתמשו, כיצד השתנה השימוש לאורך זמן - היא מידע רב ערך.

כאשר מזוהים אישיות מסוכנות, בדקו כיצד הזדמנויות מעורבות שונות מצליחות לשמור על המשתמשים על הסיפון ולהביא אותם לתוכניות בתשלום. באופן זה, אנליטיקה היא ממש לב ההצלחה במוצרים, מה שגורם לשיפורים בתכונות שמובילים ליותר לקוחות, עוזרים לשמור על הלקוחות הקיימים לאורך זמן ובונים מפת דרכים טובה יותר למוצרים לכל המשתמשים, בהווה ובעתיד. עם ניתוח מוצרים המקושרים למחסן נתוני הענן, צוותי המוצרים מחזיקים בכלים לניצול מירבי של הנתונים לשאול כל שאלה, לגבש השערה ולבדוק כיצד מגיבים המשתמשים.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.