Ammaistrà a Cunversione di Freemium Significa Seriu nantu à l'Analitiche di u Produttu

Ammaistrà a Cunversione di Freemium Aduprendu Analisi di u Produttu

Sia chì parli Rollercoaster Tycoon o Dropbox, offerte freemium cuntinuà à esse un modu cumunu per attirà novi utenti à i prudutti di u cunsumadore è di i software per l'impresa. Una volta imbarcati nantu à a piattaforma gratuita, alcuni utenti eventualmente si convertiranu in piani pagati, mentre assai altri resteranu in u nivellu gratuitu, cuntenuti cù e caratteristiche ch'elli ponu accede. Research nantu à i temi di cunversione freemium è di fidelizazione di i clienti hè abbundante, è e cumpagnie sò continuamente sfidate à fà ancu miglioramenti incrementali in a cunversione freemium. Quelli chì ponu suppurtà à raccoglie ricumpense significative. Un megliu usu di l'analitiche di u produttu li aiuterà à ghjunghje.

Usu Feature Dice U Raccontu

U voluminu di dati chì venenu da l'utilizatori di u software hè stupefacente. Ogni caratteristica aduprata durante ogni sessione ci dice qualcosa, è a somma di questi apprendimenti aiuta e squadre di prudutti à capisce u viaghju di ogni cliente, sfruttendu l'analisi di i prudutti cunnessi à u magazinu di dati in nuvola. In realtà, u volume di dati ùn hè mai statu veramente u prublema. Dà l'accessu à e squadre di produttu à i dati è permettenduli di dumandà e dumande è raccogliere insights azionabili - questa hè un'altra storia. 

Mentre i venditori utilizanu piattaforme analitiche di campagne stabilite è a BI tradiziunale hè dispunibule per guardà una manciata di metriche storiche, e squadre di prudutti spessu ùn ponu micca sfruttà facilmente i dati per dumandà (è risponde) à e dumande di viaghju di i clienti chì volenu perseguite. Chì caratteristiche sò più aduprate? Quandu l'usu di e caratteristiche tende à calà prima di disimpegnassi? Cumu reagiscenu l'utenti à i cambiamenti in a selezzione di funzioni in i livelli gratuiti vs. pagati? Cù analitiche di produttu, e squadre ponu pone dumande megliu, custruisce migliori ipotesi, testà i risultati è implementà rapidamente cambiamenti di produttu è di carta di strada.

Ciò face una comprensione assai più sofisticata di a basa di l'utente, permettendu à e squadre di produttu di guardà segmenti per l'usu di e funzioni, quantu tempu l'utenti anu avutu u software o quantu spessu l'anu utilizatu, a popularità di e caratteristiche è ancu di più. Per esempiu, pudete truvà chì l'usu di una caratteristica particulare sia troppu indiziatu trà l'utilizatori in u nivellu gratuitu. Dunque move a funzione à un nivellu pagatu è misurà l'effettu nantu à i dui aghjurnamenti à u nivellu pagatu è u tassu di churn gratuitu. Un strumentu tradiziunale di BI solu venerà cortu per una analisi rapida di tale cambiamentu

Un Casu Di U Blues Di Livellu Libera

L'ubbiettivu di u livellu liberu hè di guidà e prove chì portanu à un eventuale aghjurnamentu. L'utilizatori chì ùn aghjurnanu micca à un pianu pagatu restanu un centru di costi o semplicemente si liberanu. Mancu genera rivenuti d'abbonamentu. L'analisi di u produttu pò avè un impattu pusitivu annantu à questi risultati. Per l'utilizatori chì si sdegnanu, per esempiu, e squadre di prudutti ponu valutà cumu i prudutti sò stati aduprati (finu à u livellu di e caratteristiche) in modu diversu trà l'utilizatori chì si sò sbulicati rapidamente vs.

Per impedisce di abbandunà veloci, l'utilizatori anu bisognu di vede un valore immediatu da u pruduttu, ancu in u livellu gratuitu. Se e caratteristiche ùn sò micca usate, pò esse un'indicazione chì a curva di apprendimentu nantu à l'utensili hè troppu alta per alcuni utilizatori, diminuendu e probabilità chì si convertinu mai in un livellu pagatu. L'analisi di u pruduttu pò aiutà e squadre à valutà l'usu di e caratteristiche è à creà sperienze di pruduttu megliu chì sò più propensi à cunduce à a cunversione.

Senza analisi di u pruduttu, sarebbe difficiule (per ùn esse impussibile) per e squadre di produttu capisce perchè l'utenti abbandunanu. U BI tradiziunale ùn li diceria micca assai di più di quanti utilizatori sbulicati, è certamente ùn spiegaria micca u cumu è u perchè di ciò chì accade dietro le quinte.

L'utilizatori chì stanu in u nivellu gratuitu è ​​continuanu à aduprà caratteristiche limitate presentanu una sfida diversa. Hè chjaru chì l'utenti sperimentanu valore da u pruduttu. A quistione hè cumu sfruttà a so affinità esistente è trasfurmalli in un nivellu pagatu. Dentru stu gruppu, l'analisi di u produttu pò aiutà à identificà segmenti distinti, chì vanu da l'utilizatori pocu frequenti (micca una priorità alta) à l'utilizatori chì stanu spinghjendu i limiti di u so accessu gratuitu (un bonu segmentu per fucalizza prima). Una squadra di produttu puderia pruvà cume questi utenti reagiscenu à ulteriori limiti in u so accessu gratuitu, o a squadra puderia pruvà una strategia di cumunicazione diversa per mette in evidenza i benefici di u livellu pagatu. Cù entrambe l'approcciu, l'analitica di u produttu permette à e squadre di seguità u viaghju di u cliente è di riplicà ciò chì travaglia in un gruppu più largu di utenti.

Purtendu Valore In Tuttu u Viaghju di u Cliente

Quandu u pruduttu diventa megliu per l'utilizatori, i segmenti ideali è e persone diventanu più evidenti, dendu una visione per e campagne chì ponu attirà clienti simili. Cum'è i clienti utilizanu u software cù u tempu, l'analisti di i prudutti ponu cuntinuà à raccoglie cunniscenze da i dati di l'utente, mappendu u viaghju di i clienti finu à u disimpegnu. Capisce ciò chì precipita i clienti chì sfruttanu - chì caratteristiche anu fattu è micca adupratu, cumu l'usu cambiò cù u tempu - hè una infurmazione preziosa.

Cum'è e persone à risicu sò identificate, testate per vede cumu e diverse opportunità d'impegnu riescenu à tene l'utenti à bordu è purtalli in piani pagati. In questu modu, l'analitica hè ghjustu in u core di u successu di u pruduttu, inducendu miglioramenti di funzionalità chì portanu à più clienti, aiutendu à mantene i clienti esistenti per più tempu è custruendu una foglia di strada di produttu megliu per tutti l'utenti, attuali è futuri. Cù analitiche di produttu ligate à u magazinu di dati in nuvola, e squadre di prudutti pussedenu l'utili per prufittà u massimu di i dati per pone ogni domanda, formà una ipotesi è testà cume rispondenu l'utenti.

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