고객 데이터를 활용하여 제품 채택을 늘리는 방법

이 가이드는 2022년에 B2B SaaS 제품에 대한 제품 주도 성장(PLG)을 가능하게 하는 단계를 설명하는 매뉴얼로 생각하십시오. 이 가이드는 개념이 덜하고 실행 가능하며 초기 제품 시장을 찾은 회사의 성장 전문가와 관련이 있습니다. -적합하고, 꾸준히 증가하는 사용자 기반을 갖고, 데이터 인프라에 투자할 자원이 있고, 성장 기능을 구축할 준비가 되어 있습니다.

이 가이드에서는 특정 도구를 언급하지 않거나 도구 권장 사항을 제공하지 않습니다. 이 가이드를 실행하는 데 필요한 도구와 리소스에 액세스할 수 있다고 가정했습니다.

여기서 참조할 가상의 SaaS 제품을 설명하는 것으로 시작하겠습니다. Airtouch는 데이터 웨어하우스 안팎으로 데이터를 이동하는 데이터 통합 ​​도구입니다. 보다 기술적인 기능을 위한 고급 기능. 또한 Airtouch는 여러 사용 사례가 있으며 사용자 여정을 개인화하는 것이 핵심이기 때문에 다양한 산업에서 사용됩니다.

뛰어들기 전에 위에 언급된 작업 영역을 모두 소유할 필요는 없지만 자신을 이해 관계자로 보아야 한다는 점을 성장인으로서 염두에 두는 것이 도움이 됩니다. 워크플로에 영향을 미치고 가능한 한 해당 워크플로에 기여해야 합니다.

이제 Airtouch의 성장 리더의 입장에 서야 할 때입니다.

분석 및 활성화를 위한 고객 데이터 수집

성장의 관점에서 행동 인사이트를 도출하고 이러한 인사이트를 기반으로 조치를 취할 수 있는 고객 데이터가 필요합니다.

Airtouch와 관련하여 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 되는 데이터가 필요합니다.

• 가입한 사용자 중 몇 퍼센트가 24시간 이내에 첫 번째 워크플로를 생성합니까? 이러한 사용자 중 2개 이상의 워크플로를 생성하는 사용자는 몇 명입니까?
• 첫 번째 워크플로를 만들기 전에 동료를 작업 영역에 초대하는 사용자 비율은 몇 퍼센트입니까? 얼마나 많은 초대된 사용자가 연결만 생성하고 얼마나 많은 사용자가 워크플로를 구축합니까?
• 첫 24시간 이내에 첫 번째 워크플로를 실행한 계정의 비율은 얼마입니까? 계정의 몇 퍼센트가 3일 이상 걸렸습니까? 그리고 워크플로를 전혀 실행하지 않은 사람은 몇 명입니까?

다른 많은 질문에 대한 답변을 원할 수도 있지만 더 깊이 파고 들기 전에 이러한 기본 질문에 답할 수 있는 것이 중요합니다. 성장시키려는 SaaS 제품과 상관없이 다음과 같은 반복적인 프로세스를 수용해야 합니다.

1. 질문이 있습니다.
2. 그 질문에 답하려면 데이터가 필요합니다.
3. 나는 답을 얻었고 이제 내 가설을 테스트하기 위해 몇 가지 실험을 실행하고 싶습니다.
4. 내 실험의 영향을 측정해야 합니다.

모든 초기 질문에 대해 위의 내용을 처리하는 데 시간이 걸릴 수 있으며 이 문제를 해결하는 것 자체가 사용자 채택 측면에서 상당한 성장을 이끌 수 있습니다.

데이터 수집을 계획할 때 데이터가 소비될 대상에 대해 생각하는 것이 매우 유용합니다. 물론 특정 도구에서 데이터를 분석하고 싶지만 파생된 통찰력에 대해 조치를 취하려는 도구에서 동일한 데이터를 사용할 수 있어야 합니다.

이것은 사소한 프로세스이며 수집하려는 모든 데이터가 어디에서 어떤 목적으로 사용되는지 문서화하는 것이 좋습니다. 나중에 이 작업을 수행하면 각 워크플로에 리소스를 할당하는 데 많은 도움이 될 수 있습니다.

또한 데이터 포인트로 무엇을 하고 싶은지 알면 일반적으로 데이터 수집, 저장 및 이동에 관련된 데이터 및 엔지니어링 팀과 더 잘 협업할 수 있습니다. 데이터 이동을 위한 제품을 제공하는 회사의 성장 책임자로서 이를 가장 잘 알고 있어야 합니다.

마찰 지점 식별을 위한 제품 사용 분석

이제 예비 질문이나 중요한 질문에 답할 데이터가 있으므로(참고하고 싶은 대로) 데이터를 분석하여 사용자 여정에서 다양한 마찰 지점을 식별할 수 있어야 합니다.

불타는 질문을 뒤집는 것은 사용자가 가장 기대하지 않거나 원하지 않는 위치에 갇혀 있는지 여부를 파악하는 좋은 방법입니다. Airtouch의 마찰 지점을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 질문에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

얼마나 많은 사용자가 가입했지만 이메일을 확인하지 않았습니까?

이 데이터가 있고 숫자가 의미가 있는 경우 이러한 일이 발생하는 이유를 파악하는 것이 중요합니다. 사람들이 가짜 이메일을 사용하여 가입합니까? 봇이 계정을 만들고 있습니까? 사람들이 확인 이메일을 받지 못하거나 어떤 이유로 스팸 폴더에 도착합니까?

Airtouch를 사용하면 이메일을 확인하지 않고도 48시간 동안 제품을 사용할 수 있습니다. 이메일을 확인하지 않은 사용자가 연결을 추가했는지 또는 동료 초대와 같은 다른 주요 작업을 수행했는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

이러한 분석을 기반으로 확인 알림 이메일은 다양한 사용자 집단에 대해 더욱 개인화될 수 있으며 잠재적으로 원하는 다음 행동을 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 확인 링크를 클릭하면 이미 연결을 생성한 사용자에게 워크플로 구축 방법 또는 동료 초대 방법에 대한 인앱 안내가 표시될 수 있습니다.

얼마나 많은 사용자가 워크플로를 만들기 시작했지만 완료하지 않았습니까?

워크플로 생성에는 많은 단계가 있으며 사용자가 프로세스를 시작할 수 있지만 어떤 이유로 인해 완료되지 않은 상태로 두고 세션을 종료할 수 있습니다. 워크플로 생성이 시작되었고 워크플로가 실제로 저장되었음을 알려주는 고유한 이벤트를 추적하려고 합니다. 이렇게 하면 중단될 가능성이 있는 사용자를 식별할 수 있고 의도가 있었음에도 워크플로를 만들지 않게 될 수 있습니다. 그래서.

사용자에게 역할을 묻는 온보딩 설문조사가 있는 경우 해당 데이터 포인트를 사용하여 위의 분석을 사용자 페르소나별로 분류할 수 있습니다. 핵심 사용자 페르소나에 속하지 않는 사용자가 워크플로를 불완전하게 남겨두더라도 걱정할 필요가 없습니다. 해당 사용자가 그냥 놀고 있다고 가정해도 됩니다. 그러나 Airtouch는 데이터 엔지니어를 대상으로 하므로 데이터 엔지니어로 식별되는 많은 사용자가 워크플로 생성을 시작하고 완료하지 않는 것을 원하지 않을 것입니다.

다시 말해, 핵심 사용자 페르소나가 제품에서 주요 작업을 수행하는 동안 막히면 나중에보다 빨리 수정해야 할 제품 또는 온보딩 문제가 있는 것입니다.

개인화된 경험 구축

Airtouch의 경우 활성 워크플로의 수가 주요 메트릭이며 워크플로를 시작한 후 저장하지 않는 사용자의 높은 비율은 앱 인터페이스에서 기본 변경을 수행하거나 개인화된 내부를 트리거하여 해결할 수 있는 마찰 지점을 나타냅니다. 사용자 의도를 기반으로 한 앱 가이드.

웨어하우스 외부로 데이터를 이동하는 방법을 보여주는 가이드는 외부 소스에서 웨어하우스로 또는 그 반대로 데이터를 수집하려는 사용자에게 적합하지 않습니다. 인앱 가이드는 일반적으로 타사 도구를 사용하여 구현되며 앱의 UI를 변경하는 것보다 낫습니다. 또한, 이러한 가이드는 초개인화될 수 있으며 특정 세그먼트에 속한 사용자가 수행한 특정 이벤트를 기반으로 트리거될 수 있습니다.

영업 또는 마케팅 부서의 사용자는 Airtouch의 비핵심 페르소나에 속하며 이러한 사용자는 일반적으로 동료에게 의존하여 워크플로를 구축하기 전에 Airtouch에서 연결을 설정합니다. 이를 염두에 두고 영업 담당자가 가입하면 연결 추가 방법을 보여주는 것보다 동료를 초대하는 과정을 안내하는 것이 더 유용합니다. 환영 이메일도 개인화되어야 하며 사용자에게 동료를 자신의 계정으로 초대하도록 요청하는 클릭 유도문안을 포함해야 합니다.

마찬가지로 데이터 엔지니어가 동료의 초대를 통해 등록할 때 이미 컨텍스트가 있고 Airtouch와 같은 데이터 통합 ​​도구를 사용하는 방법을 알고 있을 가능성이 있으므로 인앱 가이드를 전혀 표시하지 않는 것이 가장 좋습니다. . 대신, 문서를 가리키도록 하고 24시간 후에 사용자 커뮤니티에 가입하고 기능 요청에 찬성하도록 초대하는 이메일을 보낼 수 있습니다.

유기적 가입(초대를 통하지 않음)의 경우 데이터 엔지니어링 페르소나를 위한 환영 이메일에 문서 링크를 포함하고 싶을 것입니다. 또한 사용자가 가입 후 24시간 이내에 연결을 추가하거나 첫 번째 워크플로를 생성하지 않는 경우 인앱 가이드로 연결되는 다른 이메일을 트리거할 수 있습니다.

영향 측정 및 반복

소수의 데이터 포인트만 사용하여 몇 가지 중요한 질문에 답하고, 다양한 마찰 지점을 식별하고, 새로운 사용자가 원하는 작업을 수행할 수 있도록 개인화된 경험을 구축할 수 있었습니다. 눈치채셨는지 모르겠지만, 지금까지 여러분이 한 모든 것은 새 계정을 활성화하는 데 초점을 맞추었으며 사용자가 제품 사용을 늘리고 유료 고객이 되도록 하기 위해 해야 할 일이 훨씬 더 많습니다.

그러나 사용자가 아하 순간에 도달하여 제품의 핵심 가치를 도출하는 것이 핵심이며, 제품 주도 성장이 우선이라면 전환(영업 사원 포함)으로 이동하기 전에 활성화율을 높여야 합니다.

말할 필요도 없이, 개인화 노력의 영향을 측정하고 결과를 기반으로 반복하는 것이 제품 채택률과 활성화율을 높이는 유일한 방법입니다.

인앱 및 이메일 캠페인의 영향을 측정하려면 보기/열기 및 클릭률을 보는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사용자가 인앱을 보거나 연 후 원하는 작업을 수행하는지 측정할 수 있어야 합니다. 앱 가이드 또는 이메일. 그렇게 하려면 앱의 행동 데이터를 해당 캠페인을 지원하는 타사 도구의 데이터와 결합한 다음 분석을 수행하여 캠페인이 사용자 행동에 미치는 영향을 파악해야 합니다.

데이터 스택에 따라 타사 참여 도구와 통합되는 제품 분석 도구를 사용하거나 앱 및 타사 도구의 데이터를 동기화한 후 데이터 웨어하우스에서 직접 SQL을 사용하여 분석을 수행하여 수행할 수 있습니다.

이러한 측정은 일반적으로 고급 사용 사례가 있는 팀을 위한 것으로 간주되지만 제품 사용에 대한 더 많은 질문에 답하기 위해 추가 데이터 포인트를 수집하기 전에 이러한 분석의 우선 순위를 정하는 것이 좋습니다.

헹구고 반복

정확한 데이터를 수집하고, 데이터에서 통찰력을 도출하고, 참여 캠페인을 통해 데이터에 대한 조치를 취하고, 이러한 캠페인의 영향을 측정할 수 있는 강력한 기반을 갖추고 있으므로 제품 채택을 늘릴 수 있는 좋은 위치에 있어야 합니다.

분석 및 활성화 노력을 중심으로 다양한 팀을 조정하기 전에 가능한 모든 데이터를 수집하려는 유혹을 물리치는 것은 어렵지만 진정으로 데이터 주도형이 되고 제품 주도형 성장 전략을 채택하려면 필요합니다.

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