إتقان تحويل Freemium يعني أن تكون جادًا بشأن تحليلات المنتج

إتقان تحويل Freemium باستخدام تحليلات المنتج

سواء كنت تتحدث عن Rollercoaster Tycoon أو Dropbox ، عروض freemium لا تزال طريقة شائعة لجذب مستخدمين جدد إلى منتجات برمجيات المستهلكين والمؤسسات على حدٍ سواء. بمجرد الانضمام إلى النظام الأساسي المجاني ، سيتحول بعض المستخدمين في النهاية إلى خطط مدفوعة ، بينما سيبقى الكثيرون في المستوى المجاني ، أي المحتوى مع أي ميزات يمكنهم الوصول إليها. أبحاث حول موضوعات تحويل freemium والاحتفاظ بالعملاء وفيرة ، وتواجه الشركات تحديات مستمرة لإجراء تحسينات إضافية في تحويل freemium. أولئك الذين يمكنهم تحمل جني ثمار كبيرة. سيساعد الاستخدام الأفضل لتحليلات المنتج في الوصول إلى هناك.

استخدام الميزة يروي الحكاية

حجم البيانات الواردة من مستخدمي البرامج مذهل. تخبرنا كل ميزة يتم استخدامها خلال كل جلسة بشيء ما ، ويساعد مجموع هذه المعلومات فرق المنتج على فهم رحلة كل عميل ، من خلال الاستفادة من تحليلات المنتج المرتبطة بـ مستودع البيانات السحابية. في الواقع ، لم يكن حجم البيانات هو المشكلة أبدًا. منح فرق المنتج إمكانية الوصول إلى البيانات وتمكينهم من طرح الأسئلة والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ - هذه قصة أخرى. 

بينما يستخدم المسوقون منصات تحليلات الحملات الراسخة ، ويتوفر ذكاء الأعمال التقليدي للنظر في عدد قليل من المقاييس التاريخية ، لا تستطيع فرق المنتج غالبًا استخراج البيانات بسهولة لطرح (والإجابة) على أسئلة رحلة العميل التي يريدون متابعتها. ما هي الميزات الأكثر استخداما؟ متى يميل استخدام الميزة إلى الانخفاض قبل فك الارتباط؟ كيف يتفاعل المستخدمون مع التغييرات في اختيار الميزات في المستويات المجانية مقابل المدفوعة؟ باستخدام تحليلات المنتج ، يمكن للفرق طرح أسئلة أفضل وبناء فرضيات أفضل واختبار النتائج وتنفيذ تغييرات خارطة الطريق والمنتج بسرعة.

يؤدي هذا إلى فهم أكثر تعقيدًا لقاعدة المستخدمين ، مما يسمح لفرق المنتجات بالنظر إلى الشرائح حسب استخدام الميزة ، ومدة امتلاك المستخدمين للبرنامج أو عدد مرات استخدامه ، وشعبية الميزة والمزيد. على سبيل المثال ، قد تجد أن استخدام ميزة معينة يؤدي إلى الإفراط في الفهرسة بين المستخدمين في الطبقة المجانية. لذا ، انقل الميزة إلى فئة مدفوعة وقم بقياس التأثير على كل من الترقيات إلى المستوى المدفوع ومعدل التغيير المجاني. إن أداة ذكاء الأعمال التقليدية لوحدها قد تكون عاجزة عن التحليل السريع لمثل هذا التغيير

حالة البلوز من الدرجة الحرة

الهدف من الطبقة المجانية هو إجراء تجارب تؤدي إلى ترقية نهائية. يظل المستخدمون الذين لا يقومون بالترقية إلى خطة مدفوعة يمثلون مركز تكلفة أو ينفصلون ببساطة. لا يولد أي من إيرادات الاشتراك. يمكن أن يكون لتحليلات المنتج تأثير إيجابي على هاتين النتيجتين. بالنسبة إلى المستخدمين الذين ينفصلون ، على سبيل المثال ، يمكن لفرق المنتج تقييم كيفية استخدام المنتجات (وصولاً إلى مستوى الميزة) بشكل مختلف بين المستخدمين الذين قاموا بفك الارتباط بسرعة مقابل أولئك الذين شاركوا في نشاط ما خلال فترة زمنية.

لمنع التسرب بسرعة ، يحتاج المستخدمون إلى رؤية القيمة الفورية للمنتج ، حتى في المستوى المجاني. إذا لم يتم استخدام الميزات ، فقد يكون ذلك مؤشرًا على أن منحنى التعلم على الأدوات مرتفع للغاية بالنسبة لبعض المستخدمين ، مما يقلل من فرص تحولهم إلى فئة مدفوعة. يمكن أن تساعد تحليلات المنتج الفرق في تقييم استخدام الميزات وإنشاء تجارب منتج أفضل من المرجح أن تؤدي إلى التحويل.

بدون تحليلات المنتج ، سيكون من الصعب (إن لم يكن من المستحيل) على فرق المنتج فهم سبب انسحاب المستخدمين. لن يخبرهم ذكاء الأعمال التقليدي بأكثر من عدد المستخدمين الذين تم فك ارتباطهم ، وبالتأكيد لن يشرح كيف ولماذا ما يحدث وراء الكواليس.

يمثل المستخدمون الذين يبقون في المستوى المجاني ويستمرون في استخدام ميزات محدودة تحديًا مختلفًا. من الواضح أن المستخدمين يشعرون بقيمة من المنتج. السؤال هو كيفية الاستفادة من تقاربهم الحالي و نقلهم إلى فئة مدفوعة. ضمن هذه المجموعة ، يمكن أن تساعد تحليلات المنتج في تحديد شرائح مميزة ، تتراوح من مستخدمين غير متكررين (ليسوا أولوية عالية) إلى المستخدمين الذين يدفعون حدود وصولهم المجاني (شريحة جيدة للتركيز عليها أولاً). قد يختبر فريق المنتج كيف يتفاعل هؤلاء المستخدمون مع المزيد من القيود المفروضة على وصولهم المجاني ، أو قد يحاول الفريق استراتيجية اتصال مختلفة لتسليط الضوء على فوائد الطبقة المدفوعة. باستخدام أي من النهجين ، تمكّن تحليلات المنتج الفرق من متابعة رحلة العميل وتكرار ما يعمل عبر مجموعة أوسع من المستخدمين.

تحقيق القيمة خلال رحلة العميل بأكملها

عندما يصبح المنتج أفضل للمستخدمين ، تصبح الشرائح والشخصيات المثالية أكثر وضوحًا ، مما يوفر نظرة ثاقبة للحملات التي يمكن أن تجذب عملاء مشابهين. نظرًا لأن العملاء يستخدمون البرامج بمرور الوقت ، يمكن لمحللي المنتجات الاستمرار في جمع المعرفة من بيانات المستخدم ، ورسم خريطة رحلة العميل حتى فك الارتباط. إن فهم ما يدفع العملاء إلى التقلّب - ما هي الميزات التي استخدموها وما لم يستخدموها ، وكيف تغير الاستخدام بمرور الوقت - هو معلومات قيمة.

عندما يتم تحديد الأشخاص المعرضين للخطر ، اختبر لمعرفة مدى نجاح فرص المشاركة المختلفة في إبقاء المستخدمين على متن الطائرة وإدراجهم في الخطط المدفوعة. بهذه الطريقة ، تكون التحليلات في صميم نجاح المنتج ، مما يؤدي إلى تحسين الميزات التي تؤدي إلى المزيد من العملاء ، مما يساعد في الحفاظ على العملاء الحاليين لفترة أطول وبناء خارطة طريق أفضل للمنتج لجميع المستخدمين ، الحاليين والمستقبليين. من خلال تحليلات المنتج المرتبطة بمستودع البيانات السحابية ، تمتلك فرق المنتج الأدوات لتحقيق أقصى استفادة من البيانات لطرح أي سؤال وتشكيل فرضية واختبار كيفية استجابة المستخدمين

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.