ანალიტიკა და ტესტირებაელექტრონული კომერცია და საცალო ვაჭრობა

Freemium კონვერტაციის დაუფლება ნიშნავს პროდუქტის ანალიტიკის სერიოზულ საკითხს

Rollercoaster Tycoon- ზე თუ Dropbox- ზე ესაუბრებით, უფასო შემოთავაზებებს გააგრძელე ყოფნა სამომხმარებლო და საწარმოს პროგრამული პროდუქტებისთვის ახალი მომხმარებლების მოზიდვის საერთო გზა. უფასო პლატფორმაზე გადასვლის შემდეგ, ზოგი მომხმარებელი საბოლოოდ გადაიქცევა ფასიან გეგმებზე, ხოლო მრავალი სხვა დარჩება უფასო იარუსში, შინაარსით, რომელ მახასიათებლებზეც იქნება წვდომა. კვლევა Freemium– ის გარდაქმნისა და მომხმარებელთა შენარჩუნების თემებზე უხვადაა და კომპანიებს მუდმივად ექმნებათ გამოწვევა freemium– ის გარდაქმნის კიდევ უფრო გაუმჯობესების მხრივ. მათ, ვინც გაუძლებს მნიშვნელოვანი ჯილდოს მიღებას. პროდუქტის ანალიტიკის უკეთესი გამოყენება მათ მიღწევაში დაეხმარება.

მხატვრული გამოყენება მოთხრობს ზღაპარს

პროგრამის მომხმარებლებისგან მიღებული მონაცემების მოცულობა გამაოგნებელია. ყველა სესიის დროს გამოყენებული ყველა მახასიათებელი რაღაცას გვეუბნება და ამ სწავლების ჯამი ეხმარება პროდუქტის გუნდებს გაიგონ თითოეული მომხმარებლის მოგზაურობა, პროდუქტის ანალიზის გამოყენებით ღრუბლის მონაცემთა საწყობი. სინამდვილეში, მონაცემთა მოცულობა არასდროს ყოფილა საკითხი. პროდუქტის გუნდების მონაცემებზე წვდომა და მათთვის კითხვების დასმისა და მოქმედი შეხედულების შეგროვების შესაძლებლობა - ეს სხვა ამბავია. 

მიუხედავად იმისა, რომ მარკეტინგები იყენებენ შექმნილ კამპანიის ანალიტიკურ პლატფორმებს და ტრადიციული BI ხელმისაწვდომია რამდენიმე ისტორიული საზომით, პროდუქტის გუნდს ხშირად არ შეუძლია ადვილად მოპოვება მონაცემებით, რათა დასვას კითხვები (და უპასუხოს) მომხმარებელზე მოგზაურობის კითხვებს, რომლებსაც ისურვებენ. რა თვისებებია ყველაზე მეტად გამოყენებული? როდის ხდება ფუნქციების გამოყენების შემცირება გათიშვამდე? როგორ რეაგირებენ მომხმარებლები უფასო და ფასიანი იარუსების ფუნქციების არჩევის ცვლილებებზე? პროდუქტის ანალიზის საშუალებით, გუნდებს შეუძლიათ დაუსვან უკეთესი კითხვები, შექმნან უკეთესი ჰიპოთეზები, შეამოწმონ შედეგები და სწრაფად განახორციელონ პროდუქტისა და საგზაო რუქის ცვლილებები.

ეს მომხმარებელთა ბაზის გაცილებით დახვეწილ საშუალებას გვაძლევს, რაც პროდუქციის გუნდებს საშუალებას აძლევს დაათვალიერონ სეგმენტები მახასიათებლების გამოყენების მიხედვით, რამდენ ხანს აქვთ მომხმარებლებს პროგრამული უზრუნველყოფა ან რამდენად ხშირად იყენებენ მას, პოპულარობის მახასიათებლებს და ა.შ. მაგალითად, თქვენ შეიძლება გაარკვიოთ, რომ კონკრეტული მახასიათებლის გამოყენება ზედმეტად ინდექსირებულია მომხმარებელთა შორის უფასო რიგში. ასე რომ, გადაადგილეთ ფუნქცია გადახდილ საფეხურზე და გაზომეთ ეფექტი როგორც გადახდილი საფეხურის განახლებებზე, ისე უფასო ჩახშობის სიჩქარეზე. მხოლოდ ტრადიციული BI ინსტრუმენტი გამოდგება ასეთი ცვლილების სწრაფი ანალიზისთვის

თავისუფალი რიგის ბლუზის შემთხვევა

უფასო იარუსის მიზანია საცდელების მართვა, რაც საბოლოო განახლებას გამოიწვევს. მომხმარებლები, რომლებიც არ გადადიან გადახდილ გეგმაზე, რჩებიან ხარჯების ცენტრად ან უბრალოდ იშლებიან. არც გამოწერა შემოსავალი. პროდუქტის ანალიზმა შეიძლება დადებითი გავლენა იქონიოს ორივე ამ შედეგზე. მაგალითად, მომხმარებლებისთვის, ვინც გათიშულია, პროდუქტის გუნდს შეუძლია შეაფასოს, თუ როგორ იყენებდნენ პროდუქტებს (მახასიათებლების დონეზე) განსხვავებულად იმ მომხმარებლებს შორის, რომლებიც სწრაფად გათიშულან, მათ შორის, ვინც გარკვეული პერიოდის განმავლობაში საქმიანობას ეწევა.

იმისათვის, რომ სწრაფად არ ჩააგდოთ, მომხმარებლებმა უნდა დაინახონ პროდუქტის დაუყოვნებელი მნიშვნელობა, თუნდაც უფასო იარუსში. თუ ფუნქციები არ გამოიყენება, ეს შეიძლება მიანიშნებდეს იმაზე, რომ ინსტრუმენტებზე სწავლის მრუდი ძალიან მაღალია ზოგიერთი მომხმარებლისთვის, რაც ამცირებს შანსს, რომ ისინი ოდესმე გადაიქცევიან ფასიან საფეხურზე. პროდუქტის ანალიტიკა გუნდებს დაეხმარება შეაფასონ მახასიათებლების გამოყენება და შექმნან პროდუქტის უკეთესი გამოცდილება, რაც უფრო მეტად იწვევს კონვერტაციას.

პროდუქტის ანალიტიკის გარეშე, რთული იქნება პროდუქტის გუნდისთვის (თუ შეუძლებელიც არ არის) იმის გაგება, თუ რატომ დგამენ მომხმარებლები. ტრადიციული BI მათ მეტს არ ეუბნებოდა იმაზე, თუ რამდენი მომხმარებელია გათიშული და, რა თქმა უნდა, არ ხსნიდა იმას, თუ რატომ და რატომ ხდება ის, რაც ხდება კულისებში.

მომხმარებლები, რომლებიც თავისუფალ იარუსში რჩებიან და განაგრძობენ შეზღუდული მახასიათებლების გამოყენებას, სხვაგვარ გამოწვევას წარმოადგენს. აშკარაა, რომ მომხმარებლები პროდუქტის მნიშვნელობას განიცდიან. კითხვა ის არის, თუ როგორ უნდა გამოიყენონ მათი არსებული დამოკიდებულება და გადაიტანეთ ისინი ფასიან საფეხურზე. ამ ჯგუფში პროდუქტის ანალიზს შეუძლია დაეხმაროს მკაფიო სეგმენტების იდენტიფიცირებაში, დაწყებული იშვიათი მომხმარებლებიდან (არ არის მაღალი პრიორიტეტი) დამთავრებული მომხმარებლებამდე, რომლებიც აწევენ თავიანთი უფასო წვდომის საზღვრებს (კარგი სეგმენტია აქცენტი). პროდუქტთა გუნდმა შეიძლება შეამოწმოს, თუ როგორ რეაგირებენ ეს მომხმარებლები მათ უფასო წვდომის შემდგომ შეზღუდვებზე, ან გუნდმა შეიძლება სცადოს კომუნიკაციის სხვა სტრატეგია, რომ გამოხატოს ფასიანი დონის სარგებელი. პროდუქტის ანალიზი საშუალებას აძლევს გუნდებს, ადევნონ თვალყური მომხმარებელს და გაიმეორონ ის, რაც მომხმარებელთა ფართო სპექტრში მუშაობს.

ღირებულების შემოტანა მომხმარებლის მთელი მოგზაურობის განმავლობაში

მომხმარებლებისთვის პროდუქტის გაუმჯობესებისთანავე, იდეალური სეგმენტები და პერსონა უფრო თვალსაჩინო ხდება, რაც უზრუნველყოფს კამპანიის გამჭრიახობას, რომელსაც შეუძლია მოზიდული მომხმარებლების მოზიდვა. რადგან მომხმარებლები დროთა განმავლობაში იყენებენ პროგრამულ უზრუნველყოფას, პროდუქტის ანალიტიკოსებს შეუძლიათ გააგრძელონ ცოდნის მოპოვება მომხმარებლის მონაცემებიდან და ასახონ მომხმარებელთა მოგზაურობა გათიშვისკენ. იმის გაგება, თუ რა აძაგებს მომხმარებლების დაძაბვას - რა თვისებები გააკეთეს და არ გამოიყენეს, როგორ შეიცვალა დროთა განმავლობაში გამოყენება - მნიშვნელოვანი ინფორმაციაა.

რისკის ქვეშ მყოფი პირების იდენტიფიცირების შემდეგ, შეამოწმეთ რამდენად წარმატებულია თანამშრომლობის სხვადასხვა შესაძლებლობა მომხმარებლების ბორტზე შენარჩუნებაში და მათთვის გადახდილ გეგმებში. ამ გზით, ანალიტიკა სწორედ პროდუქტის წარმატების ცენტრშია, რაც თვისებების გაუმჯობესებას იწვევს, რაც უფრო მეტ მომხმარებელს იწვევს, რაც ხელს უწყობს არსებული მომხმარებლების უფრო დიდხანს შენარჩუნებას და პროდუქტის უკეთესი საგზაო რუკის შექმნას ყველა მომხმარებლისთვის, ახლანდელი და მომავალი. პროდუქტის ანალიზთან დაკავშირებული მონაცემთა ღრუბლოვან საწყობთან, პროდუქტის გუნდები ფლობენ მონაცემებს მაქსიმალური სარგებლობისთვის ნებისმიერი კითხვის დასმის, ჰიპოთეზის შექმნისა და მომხმარებლების რეაგირების შესამოწმებლად.

ჯერემი ლევი

ჯერემი ლევი თანადამფუძნებელია მიუთითებს მეგობართან და სოციალური მედიის პიონერთან, ენდრიუ ვეინრიხთან, მომხმარებელთა ხარისხიანი მონაცემების საჭიროების აღმოჩენის შემდეგ, როდესაც ისინი იყენებდნენ MeetMoi- ს, ადგილმდებარეობაზე განთავსებულ გაცნობის აპლიკაციას, რომელიც მათ მიყიდეს Match.com- ს. დუეტმა ასევე დააარსა Xtify, მობილური შეტყობინებების ინსტრუმენტი, რომელიც მათ IBM– ს მიჰყიდეს.

დაკავშირებული სტატიები

დაბრუნება ღილაკზე
დახურვა

Adblock აღმოჩენილია

Martech Zone შეუძლია მოგაწოდოთ ეს კონტენტი უფასოდ, რადგან ჩვენ ვაკეთებთ ჩვენი საიტის მონეტიზაციას რეკლამის შემოსავლების, შვილობილი ბმულების და სპონსორების მეშვეობით. ჩვენ მადლობელი ვიქნებით, თუ ჩვენს საიტს ნახულობთ თქვენს რეკლამის ბლოკერს.