Menguasai Konversi Freemium Berarti Menjadi Serius Tentang Analisis Produk

Menguasai Konversi Freemium Menggunakan Analisis Produk

Baik Anda berbicara tentang Rollercoaster Tycoon atau Dropbox, penawaran freemium terus menjadi cara umum untuk menarik pengguna baru ke produk perangkat lunak perusahaan dan konsumen. Setelah masuk ke platform gratis, beberapa pengguna pada akhirnya akan mengonversi ke paket berbayar, sementara lebih banyak lagi akan tetap di tingkat gratis, konten dengan fitur apa pun yang dapat mereka akses. Penelitian banyak sekali topik tentang konversi freemium dan retensi pelanggan, dan perusahaan terus-menerus ditantang untuk membuat peningkatan bertahap bahkan dalam konversi freemium. Mereka yang mampu menuai hasil yang signifikan. Penggunaan analitik produk yang lebih baik akan membantu mereka mencapainya.

Penggunaan Fitur Menceritakan Kisah

Volume data yang masuk dari pengguna perangkat lunak sangat mencengangkan. Setiap fitur yang digunakan selama setiap sesi memberi tahu kita sesuatu, dan jumlah pembelajaran tersebut membantu tim produk memahami perjalanan setiap pelanggan, dengan memanfaatkan analisis produk yang terhubung ke gudang data cloud. Sebenarnya, volume data tidak pernah menjadi masalah. Memberi tim produk akses ke data dan memungkinkan mereka untuk mengajukan pertanyaan dan mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti — itu cerita lain. 

Sementara pemasar menggunakan platform analitik kampanye yang mapan dan BI tradisional tersedia untuk melihat beberapa metrik historis, tim produk seringkali tidak dapat dengan mudah menambang data untuk mengajukan (dan menjawab) pertanyaan perjalanan pelanggan yang ingin mereka kejar. Fitur apa yang paling sering digunakan? Kapan penggunaan fitur cenderung menurun sebelum pelepasan? Bagaimana reaksi pengguna terhadap perubahan dalam pemilihan fitur di tingkat gratis vs. berbayar? Dengan analisis produk, tim dapat mengajukan pertanyaan yang lebih baik, membuat hipotesis yang lebih baik, menguji hasil, dan dengan cepat menerapkan perubahan produk dan peta jalan.

Hal ini menghasilkan pemahaman yang jauh lebih canggih tentang basis pengguna, memungkinkan tim produk untuk melihat segmen berdasarkan penggunaan fitur, berapa lama pengguna memiliki perangkat lunak atau seberapa sering mereka menggunakannya, popularitas fitur, dan lainnya. Misalnya, Anda mungkin menemukan bahwa penggunaan fitur tertentu membuat pengindeksan berlebihan di antara pengguna di tingkat gratis. Jadi, pindahkan fitur ke tingkat berbayar dan ukur pengaruhnya pada peningkatan ke tingkat berbayar dan tingkat churn gratis. Alat BI tradisional saja sudah cukup untuk analisis cepat dari perubahan semacam itu

Kasus Blues Tingkat Gratis

Sasaran dari tingkat gratis ini adalah untuk mendorong uji coba yang mengarah pada peningkatan versi pada akhirnya. Pengguna yang tidak meningkatkan ke paket berbayar tetap menjadi pusat biaya atau hanya melepaskan diri. Keduanya tidak menghasilkan pendapatan langganan. Analisis produk dapat berdampak positif pada kedua hasil ini. Untuk pengguna yang melepaskan diri, misalnya, tim produk dapat mengevaluasi bagaimana produk digunakan (hingga ke tingkat fitur) secara berbeda antara pengguna yang melepaskan diri dengan cepat vs. mereka yang terlibat dalam beberapa aktivitas selama jangka waktu tertentu.

Agar tidak cepat putus, pengguna perlu melihat nilai langsung dari produk, bahkan di tingkat gratis. Jika fitur tidak digunakan, ini mungkin merupakan indikasi bahwa kurva pembelajaran pada alat terlalu tinggi untuk beberapa pengguna, mengurangi kemungkinan mereka akan mengonversi ke tingkat berbayar. Analisis produk dapat membantu tim mengevaluasi penggunaan fitur dan menciptakan pengalaman produk yang lebih baik yang lebih cenderung mengarah pada konversi.

Tanpa analisis produk, akan sulit (jika bukan tidak mungkin) bagi tim produk untuk memahami mengapa pengguna berhenti. BI tradisional tidak akan memberi tahu mereka lebih dari berapa banyak pengguna yang tidak terlibat, dan tentu saja tidak akan menjelaskan bagaimana dan mengapa apa yang terjadi di balik layar.

Pengguna yang tetap di tingkat gratis dan terus menggunakan fitur terbatas menghadirkan tantangan yang berbeda. Jelas bahwa pengguna merasakan nilai dari produk. Pertanyaannya adalah bagaimana memanfaatkan afinitas yang ada dan pindahkan ke tingkat berbayar. Dalam grup ini, analisis produk dapat membantu mengidentifikasi segmen yang berbeda, mulai dari pengguna yang jarang (bukan prioritas tinggi) hingga pengguna yang mendorong batas akses gratis mereka (segmen yang baik untuk difokuskan terlebih dahulu). Tim produk mungkin menguji bagaimana pengguna ini bereaksi terhadap batas lebih lanjut pada akses gratis mereka, atau tim mungkin mencoba strategi komunikasi yang berbeda untuk menyoroti manfaat dari tingkat berbayar. Dengan kedua pendekatan tersebut, analisis produk memungkinkan tim untuk mengikuti perjalanan pelanggan dan mereplikasi apa yang berhasil di seluruh kelompok pengguna yang lebih luas.

Membawa Nilai Sepanjang Perjalanan Pelanggan

Saat produk menjadi lebih baik bagi pengguna, segmen dan persona ideal menjadi lebih jelas, memberikan wawasan untuk kampanye yang dapat menarik pelanggan yang mirip. Karena pelanggan menggunakan perangkat lunak dari waktu ke waktu, analis produk dapat terus mengumpulkan pengetahuan dari data pengguna, memetakan perjalanan pelanggan hingga pelepasan. Memahami apa yang memicu pelanggan berputar — fitur apa yang mereka gunakan dan tidak gunakan, bagaimana penggunaan berubah dari waktu ke waktu — adalah informasi yang berharga.

Saat persona berisiko diidentifikasi, uji untuk melihat bagaimana peluang keterlibatan yang berbeda berhasil mempertahankan pengguna dan membawanya ke dalam paket berbayar. Dengan cara ini, analitik tepat di jantung kesuksesan produk, mendorong peningkatan fitur yang mengarah ke lebih banyak pelanggan, membantu mempertahankan pelanggan yang ada lebih lama dan membangun peta jalan produk yang lebih baik untuk semua pengguna, saat ini dan masa depan. Dengan analitik produk yang ditautkan ke gudang data cloud, tim produk memiliki alat untuk memanfaatkan data secara maksimal untuk mengajukan pertanyaan apa pun, membentuk hipotesis, dan menguji bagaimana tanggapan pengguna.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.