분석 및 테스트전자 상거래 및 소매

부분 유료화 전환을 마스터한다는 것은 제품 분석에 대한 진지함을 의미합니다.

Rollercoaster Tycoon이든 Dropbox 든, 부분 유료화 서비스 계속해서 소비자 및 엔터프라이즈 소프트웨어 제품 모두에 새로운 사용자를 유치하는 일반적인 방법입니다. 일단 무료 플랫폼에 온 보딩되면 일부 사용자는 결국 유료 플랜으로 전환하고 더 많은 사용자가 액세스 할 수있는 기능이있는 콘텐츠 인 프리 티어에 머물게됩니다. 리써치 부분 유료화 전환 및 고객 유지에 대한 주제는 많으며 기업은 부분 유료화 전환을 점진적으로 개선해야하는 과제를 지속적으로 해결해야합니다. 상당한 보상을 거둘 수있는 사람들. 제품 분석을 더 잘 사용하면 목표 달성에 도움이됩니다.

기능 사용에 따른 이야기

소프트웨어 사용자로부터 들어오는 데이터의 양은 엄청납니다. 모든 세션에서 사용되는 모든 기능은 우리에게 무언가를 알려주며, 이러한 학습의 합계는 다음에 연결된 제품 분석을 활용하여 제품 팀이 각 고객의 여정을 이해하는 데 도움이됩니다. 클라우드 데이터웨어 하우스. 실제로 데이터의 양이 실제로 문제가 된 적이 없습니다. 제품 팀이 데이터에 액세스 할 수 있도록하고 질문을하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있도록하는 것은 또 다른 이야기입니다. 

마케터는 기존 캠페인 분석 플랫폼을 사용하고 있으며 기존 BI를 사용하여 소수의 기록 메트릭을 볼 수 있지만 제품 팀은 추구하려는 고객 여정 질문을 묻고 대답하기 위해 데이터를 쉽게 마이닝 할 수없는 경우가 많습니다. 가장 많이 사용되는 기능은 무엇입니까? 기능 사용이 해제되기 전에 감소하는 경향이있는시기는 언제입니까? 사용자는 무료 및 유료 계층의 기능 선택 변경에 어떻게 반응합니까? 제품 분석을 통해 팀은 더 나은 질문을하고, 더 나은 가설을 세우고, 결과를 테스트하고, 제품 및 로드맵 변경 사항을 신속하게 구현할 수 있습니다.

이를 통해 사용자 기반을 훨씬 더 정교하게 이해하여 제품 팀이 기능 사용, 사용자가 소프트웨어를 사용하는 기간 또는 사용 빈도, 기능 인기 등을 기준으로 세그먼트를 볼 수 있습니다. 예를 들어 특정 기능의 사용이 프리 ​​티어의 사용자간에 과잉 인덱싱되는 것을 알 수 있습니다. 따라서 기능을 유료 계층으로 이동하고 유료 계층으로의 업그레이드와 무료 이탈률 모두에 미치는 영향을 측정하십시오. 전통적인 BI 도구만으로는 그러한 변화를 신속하게 분석 할 수 있습니다.

자유 계층 블루스 사례

프리 티어의 목표는 최종 업그레이드로 이어지는 평가판을 유도하는 것입니다. 유료 플랜으로 업그레이드하지 않는 사용자는 비용 센터로 남거나 단순히 참여를 해제합니다. 어느 쪽도 구독 수익을 창출하지 않습니다. 제품 분석은 이러한 두 가지 결과 모두에 긍정적 인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 참여를 끊은 사용자의 경우 제품 팀은 빠르게 참여를 끊은 사용자와 일정 기간 동안 일부 활동에 참여한 사용자간에 제품이 어떻게 사용되었는지 (기능 수준까지) 다르게 평가할 수 있습니다.

빠르게 탈락하지 않으려면 사용자는 프리 티어에서도 제품의 즉각적인 가치를 확인해야합니다. 기능을 사용하지 않는 경우 도구에 대한 학습 곡선이 일부 사용자에게 너무 높기 때문에 유료 계층으로 전환 할 가능성이 줄어드는 것일 수 있습니다. 제품 분석은 팀이 기능 사용을 평가하고 전환으로 이어질 가능성이 더 높은 더 나은 제품 경험을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

제품 분석이 없으면 제품 팀이 사용자가 이탈하는 이유를 이해하기 어렵습니다 (불가능하지는 않더라도). 전통적인 BI는 얼마나 많은 사용자가 참여를 멈췄는지보다 더 많이 알려주지 않았고, 뒤에서 일어나는 일의 방법과 이유를 설명하지도 않았습니다.

프리 티어를 유지하고 제한된 기능을 계속 사용하는 사용자는 다른 과제를 제시합니다. 사용자가 제품에서 가치를 경험한다는 것은 분명합니다. 문제는 기존의 선호도와 유료 계층으로 이동. 이 그룹 내에서 제품 분석은 드문 사용자 (높은 우선 순위가 아님)부터 무료 액세스의 한계를 밀어 붙이는 사용자 (우선 집중할 좋은 세그먼트)에 이르기까지 구별되는 세그먼트를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제품 팀은 이러한 사용자가 무료 액세스에 대한 추가 제한에 어떻게 반응하는지 테스트하거나 팀은 유료 계층의 이점을 강조하기 위해 다른 커뮤니케이션 전략을 시도 할 수 있습니다. 어떤 접근 방식을 사용하든 제품 분석을 통해 팀은 고객 여정을 따라 가고 더 광범위한 사용자 집합에서 작업중인 내용을 복제 할 수 있습니다.

전체 고객 여정에 가치 제공

제품이 사용자에게 더 좋아짐에 따라 이상적인 세그먼트와 페르소나가 더욱 분명 해져 유사한 고객을 유치 할 수있는 캠페인에 대한 통찰력을 제공합니다. 고객이 시간이 지남에 따라 소프트웨어를 사용함에 따라 제품 분석가는 계속해서 사용자 데이터에서 지식을 수집하여 고객 여정을 연결 해제까지 매핑 할 수 있습니다. 고객 이탈을 촉진하는 요인, 즉 사용 및 사용하지 않은 기능, 시간이 지남에 따라 사용량이 어떻게 변했는지 이해하는 것은 중요한 정보입니다.

위험에 처한 페르소나가 식별되면 테스트를 통해 사용자를 유지하고 유료 플랜에 참여시키는 데있어 다양한 참여 기회가 얼마나 성공적인지 확인하십시오. 이러한 방식으로 분석은 제품 성공의 핵심이며, 더 많은 고객을 유도하는 기능 개선을 촉진하고 기존 고객을 더 오래 유지하고 현재와 미래의 모든 사용자를위한 더 나은 제품 로드맵을 구축하는 데 도움이됩니다. 클라우드 데이터웨어 하우스에 연결된 제품 분석을 통해 제품 팀은 데이터를 최대한 활용하여 질문하고 가설을 세우고 사용자가 어떻게 반응하는지 테스트 할 수있는 도구를 보유하고 있습니다.

제레미 레비

Jeremy Levy 공동 설립 지시하는 친구이자 소셜 미디어의 선구자 인 Andrew Weinrich와 함께 Match.com에 판매 한 위치 기반 데이트 앱인 MeetMoi를 실행하면서 양질의 고객 데이터가 필요하다는 사실을 알게되었습니다. 이 듀오는 또한 IBM에 판매 한 모바일 알림 도구 인 Xtify를 설립했습니다.

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