掌握免費增值轉換​​意味著認真對待產品分析

使用產品分析掌握免費增值轉換

無論您是談論過山車大亨還是Dropbox,免費增值服務 繼續是 一種吸引新用戶使用消費類和企業級軟件產品的通用方法。 一旦進入免費平台,一些用戶最終將轉換為付費計劃,而更多用戶將停留在免費層中,無論他們可以訪問哪些功能,他們都將對其內容滿意。 調研 關於免費增值轉換​​和保留客戶的話題很多,並且公司不斷面臨挑戰,要求甚至在免費增值轉換​​方面進行增量改進。 那些能夠獲得豐厚回報的人。 更好地使用產品分析將有助於他們實現目標。

功能用法說明故事

來自軟件用戶的數據量驚人。 每次會議期間使用的每個功能都可以告訴我們一些信息,這些學習的總和可以利用與產品相關的產品分析來幫助產品團隊了解每個客戶的旅程。 雲數據倉庫。 實際上,數據量從未真正成為問題。 使產品團隊能夠訪問數據,並使他們能夠提出問題並收集可行的見解,這是另一回事了。 

當營銷人員使用已建立的活動分析平台並且可以使用傳統的BI來查看一些歷史指標時,產品團隊通常不能輕易挖掘數據來詢問(並回答)他們想要追求的客戶旅程問題。 最常用的功能是什麼? 分離前什麼時候使用功能會下降? 用戶對免費和付費套餐中的功能選擇變化有何反應? 借助產品分析,團隊可以提出更好的問題,提出更好的假設,測試結果并快速實施產品和路線圖更改。

這樣可以更深入地了解用戶群,從而使產品團隊可以按功能使用情況,用戶使用軟件的時間或使用頻率,功能受歡迎程度等來細分細分市場。 例如,您可能會發現特定功能的使用在免費套餐的用戶中過度索引了。 因此,將功能部件移至付費層,並衡量升級到付費層和免費客戶流失率的效果。 僅傳統的BI工具就不足以對這種變化進行快速分析

一個自由的藍調案例

免費套餐的目標是推動試驗,最終導致升級。 不升級到付費計劃的用戶仍然是成本中心或只是脫離接觸。 兩者均未產生訂閱收入。 產品分析可以對這兩個結果產生積極影響。 例如,對於脫離接觸的用戶,產品團隊可以評估快速脫離接觸的用戶與一段時間內從事某些活動的用戶之間如何使用產品(降至功能級別)。

為了避免退出速度過快,即使在免費套餐中,用戶也需要從產品中獲得即時價值。 如果未使用功能,則可能表明該工具上的學習曲線對某些用戶而言過高,從而降低了他們轉換為付費等級的機會。 產品分析可以幫助團隊評估功能使用情況並創建更好的產品體驗,從而更有可能帶來轉化。

沒有產品分析,產品團隊將很難(如果不是不可能的話)了解用戶為何下車。 傳統的BI不會告訴他們太多的脫離用戶的信息,它當然也不會解釋幕後發生的事情的方式和原因。

保持免費套餐並繼續使用有限功能的用戶面臨著另一項挑戰。 顯然,用戶可以從產品中體驗價值。 問題是如何利用他們現有的親和力和 將它們轉移到付費層。 在此組中,產品分析可以幫助識別不同的細分,從不頻繁的用戶(不是高優先級)到那些在限制其免費訪問權限的用戶(首先要重點關注的細分)。 產品團隊可能會測試這些用戶如何應對其免費訪問權限的進一步限制,或者產品團隊可能會嘗試採用其他交流策略來突出付費層的好處。 無論採用哪種方法,產品分析都可以使團隊跟隨客戶的旅程,並在更廣泛的用戶範圍內復制正在運行的功能。

在整個客戶旅程中帶來價值

隨著產品變得更適合用戶,理想的細分市場和角色變得更加明顯,從而為可以吸引相似客戶的廣告系列提供洞察力。 隨著客戶隨著時間的推移使用軟件,產品分析師可以繼續從用戶數據中收集知識,從而繪製出從客戶到脫機的整個過程。 了解促使客戶動手的是什麼—他們使用和不使用哪些功能,使用方式隨時間的變化—是有價值的信息。

確定風險人物角色後,進行測試,以查看不同的參與機會如何成功地吸引用戶,並將他們帶入付費計劃。 這樣,分析就成為產品成功的核心,它可以促進功能的改進,從而吸引更多的客戶,有助於使現有客戶保持更長的時間,並為當前和將來的所有用戶建立更好的產品路線圖。 通過將產品分析鏈接到雲數據倉庫,產品團隊擁有可以充分利用數據的優勢來提出任何問題,形成假設並測試用戶如何響應的工具。

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