フリーミアム変換をマスターすることは、製品分析に真剣に取り組むことを意味します

製品分析を使用したフリーミアム変換の習得

Rollercoaster TycoonとDropboxのどちらを話している場合でも、フリーミアム製品 続ける 新しいユーザーを消費者向けソフトウェア製品とエンタープライズソフトウェア製品に同様に引き付ける一般的な方法。 無料プラットフォームにオンボーディングされると、一部のユーザーは最終的に有料プランに変換しますが、さらに多くのユーザーは無料利用枠にとどまり、アクセスできる機能を備えたコンテンツを提供します。 研究 フリーミアムの変換と顧客維持のトピックについては豊富であり、企業はフリーミアムの変換を段階的に改善することさえも絶えず挑戦されています。 重要な報酬を獲得するために立つことができるもの。 製品分析をより適切に使用することで、そこにたどり着くことができます。

機能の使用法が物語を語る

ソフトウェアユーザーからのデータ量は驚異的です。 すべてのセッションで使用されるすべての機能は私たちに何かを教えてくれます。それらの学習の合計は、に接続された製品分析を活用することにより、製品チームが各顧客の旅を理解するのに役立ちます クラウドデータウェアハウス。 実際、データの量が実際に問題になることはありませんでした。 製品チームにデータへのアクセスを許可し、質問をしたり、実用的な洞察を収集したりできるようにすることは、別の話です。 

マーケターは確立されたキャンペーン分析プラットフォームを使用しており、従来のBIを使用して少数の過去の指標を確認できますが、製品チームはデータを簡単にマイニングして、追求したいカスタマージャーニーの質問をする(そして答える)ことができないことがよくあります。 最も使用されている機能は何ですか? 機能の使用が解除される前に減少する傾向があるのはいつですか? 無料層と有料層の機能の選択の変更にユーザーはどのように反応しますか? 製品分析により、チームはより良い質問をし、より良い仮説を立て、結果をテストし、製品とロードマップの変更を迅速に実装できます。

これにより、ユーザーベースをより高度に理解できるようになり、製品チームは、機能の使用状況、ユーザーがソフトウェアを使用していた期間や使用頻度、機能の人気などによってセグメントを確認できます。 たとえば、特定の機能の使用が、無料枠のユーザー間で過剰にインデックス付けされていることに気付く場合があります。 そのため、機能を有料階層に移動し、有料階層へのアップグレードと無料解約率の両方への影響を測定します。 従来のBIツールだけでは、このような変化を迅速に分析するには不十分です。

フリーティアブルースの事例

無料利用枠の目標は、最終的なアップグレードにつながるトライアルを推進することです。 有料プランにアップグレードしないユーザーは、コストセンターのままであるか、単に離脱します。 どちらもサブスクリプション収入を生み出しません。 製品分析は、これら両方の結果にプラスの影響を与える可能性があります。 たとえば、離脱するユーザーの場合、製品チームは、製品がどのように使用されたか(機能レベルまで)を、迅速に離脱したユーザーと一定期間にわたって何らかの活動に従事したユーザーとで異なる方法で評価できます。

すぐに脱落しないようにするには、ユーザーは、無料枠であっても、製品からの即時の価値を確認する必要があります。 機能が使用されていない場合は、ツールの学習曲線が一部のユーザーにとって高すぎることを示している可能性があり、有料階層に変換される可能性が低くなります。 製品分析は、チームが機能の使用状況を評価し、コンバージョンにつながる可能性が高いより良い製品エクスペリエンスを作成するのに役立ちます。

製品分析がなければ、製品チームがユーザーが脱落する理由を理解することは(不可能ではないにしても)困難です。 従来のBIは、何人のユーザーが離脱したかをはるかに超えることはなく、舞台裏で何が起こっているのか、そしてその理由を説明することもできませんでした。

無料枠にとどまり、限られた機能を使い続けるユーザーは、別の課題を提示します。 ユーザーが製品の価値を体験していることは明らかです。 問題は、既存の親和性をどのように活用するかです。 それらを有料階層に移動します。 このグループ内で、製品分析は、頻度の低いユーザー(優先度が高くない)から無料アクセスの制限を押し上げているユーザー(最初に焦点を当てるのに適したセグメント)まで、個別のセグメントを特定するのに役立ちます。 製品チームは、これらのユーザーが無料アクセスのさらなる制限にどのように反応するかをテストしたり、別のコミュニケーション戦略を試して有料階層の利点を強調したりする場合があります。 どちらのアプローチでも、製品分析により、チームはカスタマージャーニーを追跡し、より幅広いユーザーセットで機能しているものを複製できます。

カスタマージャーニー全体を通して価値をもたらす

製品がユーザーにとってより良いものになるにつれて、理想的なセグメントとペルソナがより明確になり、そっくりな顧客を引き付けることができるキャンペーンの洞察を提供します。 顧客が時間の経過とともにソフトウェアを使用するにつれて、製品アナリストはユーザーデータから知識を収集し続け、顧客の旅から解放までの道のりをマッピングすることができます。 顧客の混乱を助長するもの、つまり、顧客が使用した機能と使用しなかった機能、時間の経過とともに使用がどのように変化したかを理解することは、貴重な情報です。

リスクのあるペルソナが特定されたら、さまざまなエンゲージメントの機会がユーザーを維持し、有料プランに参加させるのにどのように成功するかをテストします。 このように、分析は製品の成功の中心であり、より多くの顧客につながる機能の改善を促し、既存の顧客をより長く維持し、現在および将来のすべてのユーザーにとってより良い製品ロードマップを構築するのに役立ちます。 クラウドデータウェアハウスにリンクされた製品分析により、製品チームは、データを最大限に活用して質問をしたり、仮説を立てたり、ユーザーの反応をテストしたりするためのツールを備えています。

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