Ang Pagdumala sa Freemium Conversion Nagpasabut nga Magkuha Seryoso Bahin sa Product Analytics

Pagdumala sa Freemium Conversion nga Naggamit Product Analytics

Kung naghisgot ka man sa Rollercoaster Tycoon o Dropbox, mga freemium nga paghalad magpadayon nga usa ka kasagarang paagi aron makadani ang mga bag-ong ninggamit sa parehas nga mga produkto sa consumer ug enterprise software. Kung nakasakay na sa libre nga plataporma, ang pipila nga mga ninggamit sa katapusan mabalhin sa bayad nga mga plano, samtang daghan pa ang magpabilin sa libre nga hut-ong, sulud sa bisan unsang mga dagway nga mahimo nila ma-access. research sa mga hilisgutan sa freemium conversion ug pagpabilin sa kostumer daghan, ug ang mga kompanya padayon nga gihagit nga himuon bisan ang mga dugang nga pagpaayo sa freemium conversion. Kadtong makabarug aron maani ang hinungdanon nga mga ganti. Ang labi ka maayo nga paggamit sa analytics sa produkto makatabang kanila nga makaabut didto.

Ang Tampok nga Paggamit Nagasulti sa Sugilanon

Nakurat ang gidaghanon sa datos nga gikan sa mga naggamit sa software. Ang matag bahin nga gigamit sa matag sesyon nagsulti sa us aka butang, ug ang katibuk-an sa mga nahibal-an nakatabang sa mga koponan sa produkto nga masabtan ang panaw sa matag kustomer, pinaagi sa paggamit sa analytics sa produkto nga konektado sa ang bodega sa data sa cloud. Sa tinuud, ang gidaghanon sa datos dili gyud mao ang isyu. Paghatag sa mga koponan sa produkto og access sa datos ug gipaarang sila makapangutana ug makapanguha mga mahimo’g mahibal-an nga panan-aw — kana usa pa ka istorya. 

Samtang ang mga tigbaligya naggamit gitukod nga mga platform sa analytics sa kampanya ug ang tradisyonal nga BI magamit alang sa pagtan-aw sa daghang mga makasaysayanon nga sukatan, ang mga pangkat sa produkto kanunay dili dali nga minaon ang datos aron pangutan-on (ug tubagon) ang mga pangutana sa panaw sa kustomer nga gusto nila ipadayon. Unsang mga dagway ang labing gigamit? Kanus-a man mogamit ang paggamit sa dagway sa wala pa pagbiya? Giunsa ang reaksyon sa mga ninggamit sa mga pagbag-o sa pagpili sa mga dagway sa libre kumpara sa bayad nga mga tier? Sa pag-analisar sa produkto, ang mga tem mahimong makapangutana labi ka maayo nga mga pangutana, makahimo og labi ka maayo nga mga pangagpas, pagsulay sa mga sangputanan ug dali nga ipatuman ang mga pagbag-o sa produkto ug roadmap.

Naghimo kini alang sa labi ka sopistikado nga pagsabut sa sukaranan sa gumagamit, nga gitugotan ang mga pangkat sa produkto nga tan-awon ang mga bahin pinaagi sa paggamit sa dagway, unsa kadugay ang mga ninggamit sa software o kung giunsa nila kini gigamit, gipakita ang pagkapopular ug daghan pa. Pananglitan, mahimo nimo mahibal-an nga ang paggamit sa usa ka partikular nga bahin sobra sa pag-indeks taliwala sa mga ninggamit sa libre nga hut-ong. Mao nga ibalhin ang bahin sa usa ka bayad nga hut-ong ug sukdon ang epekto sa pareho nga pag-upgrade sa bayad nga tier ug ang libre nga churn rate. Ang us aka tradisyonal nga himan nga BI mag-abut og mubo alang sa dali nga pagtuki sa usa ka pagbag-o

Usa ka Kaso Sa Mga Free-Tier Blues

Ang katuyoan sa libre nga hut-ong mao ang pagduso sa mga pagsulay nga mosangput sa katapusan nga pag-upgrade. Ang mga ninggamit nga wala mag-upgrade sa usa ka bayad nga plano nagpabilin nga usa ka sentro sa gasto o yano nga pagtangtang. Ni ang naghimo sa kita sa suskrisyon. Ang analytics sa produkto mahimong adunay positibo nga epekto sa pareho nga mga sangputanan. Pananglitan sa mga ninggamit nga nakalayo, pananglitan, ang mga pangkat sa produkto mahimo’g susihon kung giunsa ang paggamit sa mga produkto (hangtod sa lebel sa bahin sa dagway) nga lahi sa taliwala sa mga ninggamit nga dali nga nakalusot vs.

Aron malikayan nga dali nga makagawas, ang mga tiggamit kinahanglan nga makakita dayon nga bili gikan sa produkto, bisan sa libre nga hut-ong. Kung ang mga dagway wala gigamit, mahimo kini usa ka timailhan nga ang kurba sa pagkat-on sa mga gamit labi ka taas alang sa pipila nga mga ninggamit, nga nagpaminus sa mga kahigayunan nga mabalhin sila sa usa ka bayad nga hut-ong. Ang analytics sa produkto makatabang sa mga tim sa pagtimbang-timbang sa paggamit sa dagway ug paghimo labi ka maayo nga mga kasinatian sa produkto nga labi nga magdala ngadto sa pagkakabig.

Kung wala ang pag-analisar sa produkto, lisud kini (kung dili imposible) nga masabtan sa mga pangkat sa produkto kung ngano nga mohunong ang mga tiggamit. Dili isulti kanila sa tradisyunal nga BI ang labi pa sa kung pila ka mga ninggamit nga nagwala sa trabaho, ug siguradong dili kini ipasabut kung giunsa ug kung ngano ang nahitabo sa likud nga mga talan-awon.

Ang mga mogamit nga nagpabilin sa libre nga hut-ong ug padayon nga naggamit limitado nga mga dagway naghatag lainlain nga hagit. Tin-aw nga ang mga ninggamit masinati ang kantidad gikan sa produkto. Ang pangutana kung giunsa magamit ang ilang naanaa nga pagkakinaugalingon ug ibalhin sila sa usa ka bayad nga hut-ong. Sulod sa kini nga grupo, ang mga analytics sa produkto mahimong makatabang nga mailhan ang lainlaing mga bahin, gikan sa dili kanunay nga mga mogamit (dili usa ka hataas nga prayoridad) sa mga ninggamit nga nagduso sa mga limitasyon sa ilang libre nga pag-access (usa ka maayong bahin nga una nga gipunting). Mahimong sulayan sa usa ka pangkat sa produkto kung unsa ang reaksyon sa kini nga mga ninggamit sa dugang nga mga limitasyon sa ilang libre nga pag-access, o tingali gisulayan sa grupo ang lahi nga estratehiya sa komunikasyon aron ma-highlight ang mga benepisyo sa bayad nga lebel. Uban sa bisan unsang pamaagi, ang mga analytics sa produkto nagtugot sa mga koponan nga sundon ang pagbiyahe sa kustomer ug kopyahon kung unsa ang nagtrabaho sa usa ka mas lapad nga set sa mga ninggamit.

Pagdala sa Bili sa Tibuok Ang Tibuok nga Panaw sa Customer

Tungod kay ang produkto nahimong labi ka maayo alang sa mga ninggamit, ang mga sulundon nga mga bahin ug personahe nahimong labi ka dayag, naghatag paghatag panan-aw alang sa mga kampanya nga mahimong makadani sa hitsura sa mga kustomer. Samtang ang mga kustomer naggamit software sa paglabay sa panahon, ang mga analista sa produkto mahimong magpadayon sa pagtipig kahibalo gikan sa datos sa gumagamit, pagmapa sa pagbiyahe sa kostumer hangtod sa pagkawala sa trabaho. Ang pagsabut kung unsa ang nakapukaw sa mga kustomer nga nagbagting — unsang mga dagway ang ilang gihimo ug wala gigamit, kung giunsa ang pagbag-o sa paggamit sa paglabay sa panahon — mao ang hinungdanon nga kasayuran.

Ingon sa giila ang mga nameligro nga mga persona, pagsulay aron makita kung unsa ang kalampusan sa lainlaing mga oportunidad sa pakiglambigit nga ipadayon ang mga naggamit sa board ug dad-on sila sa mga bayad nga plano. Niining paagiha, ang analytics husto sa maayong sangputanan sa produkto, nga nag-aghat sa mga pagpaayo sa dagway nga mosangput sa daghang mga kostumer, nga nagtabang sa pagpadayon sa adunay na mga kustomer sa labi ka dugay ug pagtukod usa ka labi ka maayo nga roadmap sa produkto alang sa tanan nga mga naggamit, karon ug sa umaabot. Sa pag-analisar sa produkto nga nalambigit sa bodega sa cloud data, ang mga pangkat sa produkto adunay mga galamiton aron mapahimuslan ang datos aron makapangutana bisan unsang pangutana, maghimo usa ka pangagpas ug susihon kung giunsa pagtubag sa mga ninggamit.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.