Freemium-konverzje behearskje betsjuttet serieus te wurden oer produktanalyses

Freemium konverzje behearskje mei produktanalyses

Oft jo Rollercoaster Tycoon of Dropbox prate, freemium-oanbiedingen trochgean te wêzen in mienskiplike manier om nije brûkers oan te lûken foar konsumint- en ûndernimmingssoftwareprodukten. Ienris oan board fan it fergese platfoarm sille guon brûkers úteinlik konvertearje nei betelle plannen, wylst in protte mear yn 'e fergese nivo bliuwe, ynhâld mei hokker funksjes se tagong hawwe. Ûndersyk oer de ûnderwerpen fan freemium-konverzje en retentje fan klanten is genôch, en bedriuwen wurde kontinu útdage om sels inkrementele ferbetteringen te meitsjen yn freemium-konversaasje. Dyjingen dy't kinne stean om wichtige foardielen te heljen. Better gebrûk fan produktanalyses sil har helpe dêr te kommen.

Feature Usage Fertelt It Ferhaal

It folume fan gegevens dat binnenkomt fan softwaregebrûkers is ferrassend. Elke funksje dy't wurdt brûkt tidens elke sesje fertelt ús wat, en de som fan dy learingen helpt produktteams de reis fan elke klant te begripen, troch gebrûk te meitsjen fan produktanalyses ferbûn mei it wolkegegevenspakhús, Eins hat it folume fan gegevens noait it probleem west. Produktteams tagong jaan ta de gegevens en se yn steat stelle om fragen te stellen en aksjeare ynsjoggen op te heljen - dat is in oar ferhaal. 

Wylst marketeers fêste kampanjeanalytyske platfoarms brûke en tradisjonele BI beskikber is foar it besjen fan in hantsjefol histoaryske metriken, kinne produktteams de gegevens faak net maklik mynje om de fragen fan 'e klantreizen te freegjen (en te beantwurdzjen) dy't se wolle neigean. Hokker funksjes wurde it meast brûkt? Wannear hat funksje-gebrûk de neiging om te ferminderjen foar ûntkoppeling? Hoe reagearje brûkers op feroaringen yn 'e seleksje fan funksjes yn' e fergese tsjin betelle nivo's? Mei produktanalyze kinne teams bettere fragen stelle, bettere hypotezen bouwe, resultaten testje en feroaringen fan produkten en roadmap fluch útfiere.

Dit soarget foar in folle ferfine begryp fan 'e brûkersbasis, wêrtroch't produktteams segminten kinne besjen op funksje-gebrûk, hoe lang brûkers de software hawwe of hoe faak se it brûke, populariteit fan funksjes en mear. Jo kinne bygelyks fine dat it gebrûk fan in bepaalde funksje te yndeksearjen is ûnder brûkers yn 'e fergese tier. Ferpleatse de funksje dus nei in betelle nivo en mjit it effekt op beide upgrades nei de betelle nivo en de fergese taryf. In tradisjonele BI-ark allinich soe koart komme foar rappe analyze fan sa'n feroaring

In gefal fan 'e Free-Tier Blues

It doel fan 'e fergese nivo is om proeven te bestjoeren dy't liede ta in úteinlike upgrade. Brûkers dy't net opwurdearje nei in betelle plan bliuwe in kostesintrum of gewoan útskeakelje. Gjin fan beide genereart abonnemintsynkomsten. Produktanalyses kinne in positive ynfloed hawwe op beide dizze útkomsten. Foar brûkers dy't har ûntkoppelje, kinne bygelyks produktteams oars evaluearje hoe't produkten waarden brûkt (oant it funksjennivo) ferskillend tusken brûkers dy't har gau losmakken tsjin dejingen dy't oer in perioade dwaande wiene mei wat aktiviteiten.

Om te foarkommen dat it fluch fuort falt, moatte brûkers direkte wearde sjen fan it produkt, sels yn 'e fergese nivo. As funksjes net wurde brûkt, kin it in oantsjutting wêze dat de learkurve op 'e ark te heech is foar guon brûkers, wêrtroch de kâns wurdt fermindere dat se ea konvertearje nei in betelle nivo. Produktanalyses kinne teams helpe om funksjegebrûk te evaluearjen en bettere produktûnderfiningen te meitsjen dy't faker liede ta konverzje.

Sûnder produktanalyses soe it foar produktteams lestich wêze (as net ûnmooglik) om te begripen wêrom't brûkers ôfbrekke. Tradysjonele BI soe har net folle mear fertelle dan hoefolle brûkers har losmakke, en it soe grif net útlizze hoe en wêrom't wat efter de skermen bart.

Brûkers dy't yn 'e frije tier bliuwe en trochgean mei beheinde funksjes brûke, presintearje in oare útdaging. It is dúdlik dat brûkers wearde hawwe fan it produkt. De fraach is hoe't se har besteande affiniteit en ferpleatse se yn in betelle nivo, Binnen dizze groep kinne produktanalyses helpe by it identifisearjen fan ûnderskate segminten, fariearjend fan seldsume brûkers (gjin hege prioriteit) oant brûkers dy't de limiten fan har fergese tagong ferpleatse (in goed segmint om earst op te fokusjen). In produktteam kin teste hoe't dizze brûkers reagearje op fierdere limiten op har fergese tagong, of it team kin in oare kommunikaasjestrategy besykje om de foardielen fan 'e betelle nivo te markearjen. Mei beide oanpak makket produktanalyse teams yn steat de klantreis te folgjen en te replikearjen wat wurket oer in bredere set brûkers.

Wearde bringe troch de heule klantreis

As it produkt better wurdt foar brûkers, wurde ideale segminten en persoanen dúdliker, en jouwe ynsjoch foar kampanjes dy't likense klanten kinne lûke. As klanten software yn 'e rin fan' e tiid brûke, kinne produktanalysten trochgean om kennis te sammeljen fan brûkersgegevens, en de reis fan 'e klant yn kaart bringe nei ûntkoppeling. Begripe wat kliïnten foarkomt - hokker funksjes se dienen en net brûkten, hoe't gebrûk yn 'e tiid feroare - is weardefolle ynformaasje.

Om't persoanen mei risiko wurde identifisearre, test om te sjen hoe ferskillende kânsen foar belutsenens suksesfol binne om brûkers oan board te hâlden en yn betelle plannen te bringen. Op dizze manier is analytyk rjocht yn 't hert fan produktsúkses, wêrtroch ferbetterings fan funksjes liede ta mear klanten, helpe om besteande klanten langer te hâlden en in bettere roadmap foar produkten te bouwen foar alle brûkers, hjoeddeistich en takomst. Mei produktanalyses dy't keppele binne oan it cloud data warehouse, hawwe produktteams de ark om maksimaal foardiel te meitsjen fan 'e gegevens om elke fraach te stellen, in hypoteze te foarmjen en te testen hoe't brûkers reagearje.

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.