Como aproveitar os dados do cliente para aumentar a adoção do produto

Pense neste guia como um manual que descreve as etapas para permitir o crescimento liderado pelo produto (PLG) para um produto B2B SaaS em 2022. -fit, têm uma base de usuários em constante crescimento, têm os recursos para investir em infraestrutura de dados e estão prontos para construir uma função de crescimento.

Este guia não menciona ferramentas específicas nem oferece recomendações de ferramentas — presumi que você tenha acesso às ferramentas e recursos necessários para colocar este guia em ação.

Gostaria de começar descrevendo o produto SaaS fictício que farei referência aqui: Airtouch é uma ferramenta de integração de dados para mover dados para dentro e para fora de um data warehouse — a ferramenta é fácil de usar para pessoas menos técnicas, mas também oferece recursos avançados para os mais técnicos. Além disso, o Airtouch tem vários casos de uso e é usado por vários setores, pois personalizar a jornada do usuário é fundamental - uma jornada linear simplesmente não é suficiente.

Antes de começar, é útil ter em mente, como uma pessoa em crescimento, que embora você não possua necessariamente todas as áreas de trabalho mencionadas acima, você deve se ver como uma parte interessada - você precisa ter uma compreensão das respectivas fluxos de trabalho e você deve contribuir com eles sempre que possível.

É hora de se colocar no lugar do líder de crescimento da Airtouch.

Coleta de dados do cliente para análise e ativação

De uma perspectiva de crescimento, você precisa de dados de clientes que permitirão obter insights comportamentais e agir com base nesses insights.

No contexto do Airtouch, você deseja dados que o ajudem a responder a perguntas como:

• Qual porcentagem de usuários que se inscrevem também criam seu primeiro fluxo de trabalho em 24 horas? Quantos desses usuários criam mais de 1 fluxo de trabalho?
• Qual porcentagem de usuários convida um colega para ingressar no workspace antes de criar o primeiro fluxo de trabalho? Quantos usuários convidados apenas criam conexões e quantos também constroem os fluxos de trabalho?
• Qual porcentagem de contas executou o primeiro fluxo de trabalho nas primeiras 24 horas? Qual porcentagem de contas levou mais de 3 dias? E quantos nunca executaram um fluxo de trabalho?

Você pode querer respostas para uma série de outras perguntas, mas é importante ser capaz de responder a essas perguntas básicas antes de ir mais fundo. Independentemente do produto SaaS que você está tentando desenvolver, você precisa adotar um processo iterativo parecido com isto:

1. Eu tenho uma pergunta.
2. Preciso de alguns dados para responder a essa pergunta.
3. Eu tenho a resposta e agora quero fazer alguns experimentos para testar minha hipótese.
4. Preciso medir o impacto dos meus experimentos.

Fazer o que foi dito acima para todas as suas perguntas iniciais pode demorar um pouco e acertar isso em si pode gerar um crescimento significativo em termos de adoção do usuário.

Na hora de planejar a coleta de dados, é muito útil pensar nos destinos em que os dados serão consumidos. Claro, você deseja analisar os dados em uma ferramenta específica, mas também precisa que os mesmos dados estejam disponíveis nas ferramentas nas quais você pretende agir nos insights derivados.

Este é um processo não trivial e eu recomendo documentar onde todos os dados que você pretende coletar serão consumidos e para qual finalidade – fazer isso mais cedo ou mais tarde pode ajudar bastante a obter recursos alocados para os respectivos fluxos de trabalho.

Além disso, saber o que você deseja fazer com os pontos de dados permite que você colabore melhor com as equipes de dados e engenharia que normalmente estão envolvidas na coleta, armazenamento e movimentação de dados. Como líder de crescimento em uma empresa que oferece um produto para mover dados, você deve saber disso melhor.

Analisar o uso do produto para identificar pontos de atrito

Agora que você tem os dados para responder às suas perguntas preliminares ou perguntas candentes (como gosto de me referir a elas), você deve ser capaz de analisar os dados para identificar vários pontos de atrito na jornada do usuário.

Inverter suas perguntas candentes é uma boa maneira de descobrir se os usuários estão ficando presos em lugares que você menos espera ou deseja. Vamos nos aprofundar em algumas perguntas que podem ajudar a identificar pontos de atrito para o Airtouch.

Quantos usuários se inscreveram, mas não verificaram seus e-mails?

Depois de ter esses dados e se o número for significativo, é importante descobrir por que isso está acontecendo. As pessoas estão usando e-mails falsos para se inscrever? As contas estão sendo criadas por bots? As pessoas não estão recebendo o e-mail de verificação ou ele está caindo na pasta de spam por algum motivo?

O Airtouch permite que os usuários testem o produto por 48 horas mesmo sem verificar seu e-mail — é útil ver se os usuários que não verificaram seu e-mail adicionaram uma conexão ou executaram outra ação importante, como convidar um colega de trabalho.

Com base nessas análises, os e-mails de lembrete de verificação também podem ser mais personalizados para diferentes grupos de usuários e podem ser úteis para impulsionar a próxima ação desejada. Por exemplo, quando os usuários clicam no link de verificação, aqueles que já criaram uma conexão podem ver um passo a passo no aplicativo sobre como criar um fluxo de trabalho ou como convidar um colega de trabalho.

Quantos usuários começaram a criar um fluxo de trabalho, mas não o concluíram?

A criação de um fluxo de trabalho tem muitas etapas e é possível que um usuário inicie o processo, mas por algum motivo, deixe-o incompleto e finalize a sessão. Você deseja rastrear eventos distintos que informam que uma criação de fluxo de trabalho foi iniciada e um fluxo de trabalho foi realmente salvo - isso permitirá que você identifique usuários que provavelmente ficam presos e não acabam criando um fluxo de trabalho, mesmo que tenham a intenção de fazê-lo assim.

Se houver uma pesquisa de integração perguntando aos usuários a função deles, você poderá usar esse ponto de dados para detalhar a análise acima por persona do usuário. Se os usuários que não pertencem à persona do usuário principal acabarem deixando os fluxos de trabalho incompletos, não há com o que se preocupar - não há problema em supor que esses usuários estão apenas brincando. No entanto, como o Airtouch atende a engenheiros de dados, você certamente não deseja que muitos usuários que se identificam como engenheiros de dados comecem a criar fluxos de trabalho e não os concluam.

Em outras palavras, se sua persona de usuário principal estiver travada ao executar uma ação-chave em seu produto, você terá um produto ou um problema de integração que precisa ser corrigido mais cedo ou mais tarde.

Construindo experiências personalizadas

Para o Airtouch, o número de fluxos de trabalho ativos é uma métrica importante, e uma alta porcentagem de usuários que não salvam um fluxo de trabalho após iniciá-lo indica um ponto de atrito que pode ser resolvido fazendo alterações nativas na interface do aplicativo ou acionando informações personalizadas. guias de aplicativos com base na intenção do usuário.

Um guia que mostra como mover dados para fora do warehouse não é bom para um usuário que está tentando ingerir dados no warehouse de uma fonte externa e vice-versa. Os guias no aplicativo geralmente são implementados usando ferramentas de terceiros e são uma aposta melhor do que fazer alterações na interface do usuário do aplicativo. Além disso, esses guias podem ser hiperpersonalizados e acionados com base em eventos específicos realizados por usuários pertencentes a segmentos específicos.

Os usuários de uma função de vendas ou marketing pertencem a uma persona não essencial para o Airtouch e esses usuários normalmente dependem de seus colegas de trabalho para configurar uma conexão no Airtouch antes que possam criar fluxos de trabalho. Tendo isso em mente, se um representante de vendas se inscrever, orientá-lo no processo de convidar um colega de trabalho é mais útil do que mostrar a ele como adicionar uma conexão. Até mesmo o e-mail de boas-vindas deve ser personalizado e deve incluir uma chamada para ação solicitando que o usuário convide um colega de trabalho para sua conta.

Da mesma forma, quando um engenheiro de dados se inscreve por meio de um convite de um colega, pode ser melhor não mostrar a eles um guia no aplicativo, pois eles já têm o contexto e provavelmente conhecem uma ferramenta de integração de dados como o Airtouch . Em vez disso, você pode apontá-los para os documentos e, após 24 horas, enviar a eles um e-mail convidando-os a ingressar na comunidade de usuários e votar a favor de solicitações de recursos.

Em termos de inscrições orgânicas (não por meio de um convite), você definitivamente deseja incluir o link para os documentos no e-mail de boas-vindas para a persona de engenharia de dados. Além disso, você deseja acionar outro e-mail vinculado a um guia no aplicativo se o usuário não adicionar uma conexão ou criar seu primeiro fluxo de trabalho dentro de 24 horas após a inscrição.

Medindo o impacto e iterando

Usando apenas alguns pontos de dados, você conseguiu responder a algumas de suas perguntas importantes, identificar vários pontos de atrito e criar experiências personalizadas para que novos usuários executem as ações desejadas. Não tenho certeza se você percebeu, mas até agora, tudo o que você fez foi voltado para a ativação de novas contas e há muito mais a ser feito para que os usuários aumentem o uso do produto e se tornem clientes pagantes.

No entanto, fazer com que os usuários cheguem ao momento aha e obtenham o valor central do produto é fundamental e, se o crescimento liderado pelo produto for uma prioridade, você deve aumentar a taxa de ativação antes de passar para a conversão (que geralmente envolve vendedores).

Desnecessário dizer que medir o impacto de seus esforços de personalização e iterar com base nos resultados é a única maneira de aumentar a adoção do produto e a taxa de ativação.

Para medir o impacto de suas campanhas no aplicativo e por e-mail, não basta observar as taxas de visualização/abertura e cliques — você precisa medir se os usuários realizam as ações desejadas depois de visualizar ou abrir um in- guia do aplicativo ou e-mail, respectivamente. Para fazer isso, você precisa juntar dados comportamentais do seu aplicativo com os dados de ferramentas de terceiros que alimentam essas campanhas e, em seguida, realizar análises para descobrir o impacto de suas campanhas no comportamento do usuário.

Dependendo de sua pilha de dados, isso pode ser feito usando uma ferramenta de análise de produto que se integra a ferramentas de engajamento de terceiros ou realizando análises usando SQL diretamente em seu data warehouse após sincronizar dados de seu aplicativo e ferramentas de terceiros para ele.

Embora essa medição geralmente seja vista como algo reservado para equipes com casos de uso avançados, recomendo priorizar essas análises antes de coletar pontos de dados adicionais para responder a perguntas mais importantes sobre o uso do produto.

Enxague e repita

Com uma base sólida para coletar dados precisos, obter insights dos dados, impulsionar ações sobre os dados por meio de campanhas de engajamento e medir o impacto dessas campanhas, você deve estar em uma boa posição para aumentar a adoção do produto.

Resistir à tentação de coletar todos os dados possíveis antes de alinhar várias equipes em torno dos esforços de análise e ativação é difícil, mas necessário se você quiser realmente se tornar orientado por dados e adotar uma estratégia de crescimento orientada por produtos.

Saiba mais sobre o crescimento liderado por produtos com estes 5 diagramas PLG ou comece a mapear sua estratégia de crescimento liderado por produtos com esta planilha PLG gratuita .