Ürün Kabulünü Artırmak için Müşteri Verilerinden Nasıl Yararlanılır?

Bu kılavuzu, 2022'de bir B2B SaaS ürünü için ürün liderliğindeki büyümeyi (PLG) etkinleştirme adımlarını açıklayan bir kılavuz olarak düşünün. Bu kılavuz daha az kavramsal ve daha fazla eyleme dönüştürülebilir ve erken ürün pazarını bulan şirketlerden büyüme profesyonelleri için geçerlidir. -fit, sürekli büyüyen bir kullanıcı tabanına sahip, veri altyapısına yatırım yapacak kaynaklara sahip ve bir büyüme işlevi oluşturmaya hazır.

Bu kılavuz belirli araçlardan bahsetmez veya araç önerileri sunmaz—Bu kılavuzu uygulamaya koymak için gereken araçlara ve kaynaklara erişiminiz olduğunu varsaydım.

Burada atıfta bulunacağım hayali SaaS ürününü tanımlayarak başlamak istiyorum: Airtouch, verileri bir veri ambarının içine ve dışına taşımak için bir veri entegrasyon aracıdır; araç, daha az teknik bilgisi olan kişiler için kolaydır, ancak aynı zamanda şunları sunar: daha teknik olanlar için gelişmiş özellikler. Ayrıca, Airtouch'ın birden fazla kullanım durumu vardır ve kullanıcı yolculuğunun kişiselleştirilmesinin önemli olduğu için çeşitli endüstriler tarafından kullanılır; doğrusal bir yolculuk bunu kesmez.

Atlamadan önce, bir büyüme insanı olarak, yukarıda bahsedilen çalışma alanlarının tümüne sahip olmamanıza rağmen, kendinizi bir paydaş olarak görmeniz gerektiğini – ilgili alan hakkında bir anlayışa sahip olmanız gerektiğini akılda tutmak faydalı olacaktır. iş akışları ve mümkün olan her yerde onlara katkıda bulunmanız gerekir.

Kendinizi Airtouch'taki büyüme liderinin yerine koymanın zamanı geldi.

Analiz ve aktivasyon için müşteri verilerinin toplanması

Büyüme perspektifinden bakıldığında, davranışsal içgörüler elde etmenizi ve bu içgörülere dayalı olarak harekete geçmenizi sağlayacak müşteri verilerine ihtiyacınız var.

Airtouch bağlamında, aşağıdaki gibi soruları yanıtlamanıza yardımcı olacak veriler istiyorsunuz:

• Kaydolan kullanıcıların yüzde kaçı ilk iş akışını 24 saat içinde oluşturuyor? Bu kullanıcılardan kaçı 1'den fazla iş akışı oluşturuyor?
• Kullanıcıların yüzde kaçı, ilk iş akışını oluşturmadan önce bir iş arkadaşını çalışma alanına katılmaya davet ediyor? Davet edilen kaç kullanıcı yalnızca bağlantı oluşturuyor ve kaçı iş akışlarını da oluşturuyor?
• İlk iş akışını ilk 24 saat içinde çalıştıran hesapların yüzdesi nedir? Hesapların yüzde kaçı 3 günden uzun sürdü? Ve kaç tanesi bir iş akışını hiç çalıştırmadı?

Bir sürü başka sorunun yanıtını isteyebilirsiniz, ancak daha derine inmeden önce bu temel soruları yanıtlayabilmek önemlidir. Büyütmeye çalıştığınız SaaS ürününden bağımsız olarak, şuna benzeyen yinelemeli bir süreci benimsemeniz gerekir:

1. Bir sorum var.
2. Bu soruyu cevaplamak için bazı verilere ihtiyacım var.
3. Cevabı buldum ve şimdi hipotezimi test etmek için bazı deneyler yapmak istiyorum.
4. Deneylerimin etkisini ölçmem gerekiyor.

Tüm ilk sorularınız için yukarıdakileri tamamlamak biraz zaman alabilir ve bu hakkı elde etmek, kullanıcı benimseme açısından önemli bir büyüme sağlayabilir.

Veri toplamayı planlarken, verilerin tüketileceği destinasyonları düşünmek çok yararlıdır. Elbette, belirli bir araçtaki verileri analiz etmek istersiniz, ancak aynı verilere, türetilmiş içgörüler üzerinde eylemde bulunmayı düşündüğünüz araçlarda da bulunması gerekir.

Bu önemsiz olmayan bir süreçtir ve toplamayı düşündüğünüz tüm verilerin nerede ve hangi amaçla tüketileceğini belgelemenizi şiddetle tavsiye ederim - bunu bir an önce yapmak, ilgili iş akışları için ayrılan kaynakları elde etmede uzun bir yol kat edebilir.

Ayrıca, veri noktalarıyla ne yapmak istediğinizi bilmek, genellikle veri toplama, depolama ve taşımayla ilgilenen veri ve mühendislik ekipleriyle daha iyi işbirliği yapmanızı sağlar. Verileri taşımak için bir ürün sunan bir şirkette büyüme lideri olarak, bunu en iyi siz bilmelisiniz.

Sürtünme noktalarını belirlemek için ürün kullanımını analiz etme

Artık ön sorularınızı veya merak edilen sorularınızı yanıtlayacak verilere sahip olduğunuza göre (bunlara atıfta bulunmayı seviyorum), kullanıcı yolculuğunda çeşitli anlaşmazlık noktalarını belirlemek için verileri analiz edebilmeniz gerekir.

Yakıcı sorularınızı tersine çevirmek, kullanıcıların en az beklediğiniz veya olmasını istemediğiniz yerlerde takılıp kalmadıklarını anlamanın iyi bir yoludur. Airtouch için sürtünme noktalarını belirlemeye yardımcı olabilecek bazı soruları daha derinlemesine inceleyelim.

Kaç kullanıcı kaydoldu, ancak e-postalarını doğrulamadı?

Bu verilere sahip olduğunuzda ve sayı anlamlıysa, bunun neden olduğunu anlamak önemlidir. İnsanlar kaydolmak için sahte e-posta kullanıyor mu? Hesaplar botlar tarafından mı oluşturuluyor? İnsanlar doğrulama e-postasını almıyor mu veya herhangi bir nedenle spam klasörüne mi düşüyor?

Airtouch, kullanıcıların e-postalarını doğrulamadan bile ürünü 48 saat denemelerine olanak tanır; e-postalarını doğrulamayan kullanıcıların bir bağlantı ekleyip eklemediğini veya bir iş arkadaşını davet etmek gibi başka bir önemli eylemi gerçekleştirip gerçekleştirmediğini görmek yardımcı olur.

Bu tür analizlere dayalı olarak, doğrulama hatırlatma e-postaları farklı kullanıcı grupları için daha kişiselleştirilebilir ve bir sonraki istenen eylemi gerçekleştirmede potansiyel olarak yardımcı olabilir. Örneğin, kullanıcılar doğrulama bağlantısını tıkladığında, zaten bir bağlantı oluşturmuş olanlara, bir iş akışının nasıl oluşturulacağına veya bir iş arkadaşını nasıl davet edeceğine ilişkin bir uygulama içi adım adım izlenebilir.

Kaç kullanıcı bir iş akışı oluşturmaya başladı, ancak bunu tamamlamadı?

Bir iş akışı oluşturmanın birçok adımı vardır ve bir kullanıcının süreci başlatması mümkündür, ancak bir nedenden dolayı eksik bırakıp oturumu sonlandırabilir. Size bir iş akışı oluşturma işleminin başlatıldığını ve bir iş akışının gerçekten kaydedildiğini söyleyen farklı olayları izlemek istiyorsunuz; bu, muhtemelen takılıp kalan ve niyetleri olsa bile bir iş akışı oluşturmayan kullanıcıları belirlemenizi sağlayacaktır. böyle.

Kullanıcılardan rollerini soran bir katılım anketi varsa, yukarıdaki analizi kullanıcı kişiliğine göre ayırmak için bu veri noktasını kullanabilirsiniz. Çekirdek kullanıcı kişiliğine ait olmayan kullanıcılar iş akışlarını eksik bırakırsa, endişelenecek bir şey yoktur - bu kullanıcıların sadece oyun oynadığını varsaymak sorun değil. Ancak, Airtouch veri mühendislerine hitap ettiğinden, kesinlikle veri mühendisi olarak tanımlanan pek çok kullanıcının iş akışları oluşturmaya başlamasını ve bunları tamamlamamasını kesinlikle istemezsiniz.

Başka bir deyişle, ürününüzde önemli bir işlemi gerçekleştirirken temel kullanıcı kişiliğiniz takılı kalıyorsa, bir ürün veya işe alım sorununuz var ve bu da bir an önce çözülmesi gereken bir sorundur.

Kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturma

Airtouch için, etkin iş akışlarının sayısı önemli bir ölçümdür ve bir iş akışını başlattıktan sonra bir iş akışını kaydetmeyen kullanıcıların yüksek bir yüzdesi, uygulamanın arayüzünde yerel değişiklikler yaparak veya kişiselleştirilmiş girişleri tetikleyerek çözülebilecek bir sorun olduğunu gösterir. Kullanıcı amacına dayalı uygulama kılavuzları.

Verilerin ambar dışına nasıl taşınacağını gösteren bir kılavuz, ambara harici bir kaynaktan veri almaya çalışan bir kullanıcı için iyi değildir ve bunun tersi de geçerlidir. Uygulama içi kılavuzlar genellikle üçüncü taraf araçlar kullanılarak uygulanır ve uygulamanın kullanıcı arayüzünde değişiklik yapmaktan daha iyidir. Ayrıca, bu kılavuzlar aşırı kişiselleştirilebilir ve belirli segmentlere ait kullanıcılar tarafından gerçekleştirilen belirli olaylara dayalı olarak tetiklenebilir.

Bir satış veya pazarlama işlevinden gelen kullanıcılar, Airtouch için temel olmayan bir kişiye aittir ve bu kullanıcılar, iş akışları oluşturmadan önce Airtouch'ta bir bağlantı kurmak için genellikle iş arkadaşlarına güvenirler. Bunu akılda tutarak, bir satış temsilcisi kaydolursa, bir iş arkadaşını davet etme sürecinde onlara rehberlik etmek, onlara nasıl bağlantı ekleneceğini göstermekten daha faydalıdır. Karşılama e-postası bile kişiselleştirilmeli ve kullanıcıdan bir iş arkadaşını hesabına davet etmesini isteyen bir harekete geçirici mesaj içermelidir.

Benzer şekilde, bir veri mühendisi bir iş arkadaşının daveti ile kaydolduğunda, içeriğe zaten sahip oldukları ve Airtouch gibi bir veri entegrasyon aracıyla ilgili yollarını bilmeleri muhtemel olduğundan, onlara uygulama içi kılavuz göstermemek en iyisi olabilir. . Bunun yerine, onları dokümanlara yönlendirebilir ve 24 saat sonra onları kullanıcı topluluğuna katılmaya ve özellik isteklerini yükseltmeye davet eden bir e-posta gönderebilirsiniz.

Organik kayıtlar açısından (davetiye yoluyla değil), kesinlikle veri mühendisliği personeli için hoş geldiniz e-postasına dokümanların bağlantısını eklemek istersiniz. Ayrıca, kullanıcı kaydolduktan sonraki 24 saat içinde bağlantı eklemezse veya ilk iş akışını oluşturmazsa, uygulama içi kılavuza bağlanan başka bir e-postayı tetiklemek istersiniz.

Etkiyi ölçme ve yineleme

Yalnızca birkaç veri noktası kullanarak, merak ettiğiniz bazı soruları yanıtlamayı, çeşitli anlaşmazlık noktalarını belirlemeyi ve yeni kullanıcıların istenen eylemleri gerçekleştirmesini sağlamak için kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmayı başardınız. Fark ettiniz mi bilmiyorum ama şu ana kadar yaptığınız her şey yeni hesapları etkinleştirmeye yönelikti ve kullanıcıların ürün kullanımını artırmaları ve ödeme yapan müşteriler olmaları için yapılacak çok şey var.

Ancak, kullanıcıların aha anına ulaşmasını ve ürünün temel değerini elde etmesini sağlamak anahtardır ve ürün liderliğindeki büyüme bir öncelikse, dönüşüme geçmeden önce etkinleştirme oranını artırmanız gerekir (ki bu genellikle satış görevlilerini içerir).

Söylemeye gerek yok, kişiselleştirme çabalarınızın etkisini ölçmek ve sonuçlara göre yinelemek, ürün benimsemeyi ve etkinleştirme oranını artırmanın tek yoludur.

Uygulama içi ve e-posta kampanyalarınızın etkisini ölçmek için görüntüleme/açılma ve tıklama oranlarına bakmak yeterli değildir; sırasıyla uygulama kılavuzu veya e-posta. Bunu yapmak için, uygulamanızdaki davranışsal verileri bu kampanyaları destekleyen üçüncü taraf araçlardan alınan verilerle birleştirmeniz ve ardından kampanyalarınızın kullanıcı davranışı üzerindeki etkisini anlamak için analizler yapmanız gerekir.

Veri yığınınıza bağlı olarak, bu, üçüncü taraf katılım araçlarıyla entegre olan bir ürün analizi aracı kullanılarak veya uygulamanızdan ve üçüncü taraf araçlardan gelen verileri senkronize ettikten sonra doğrudan veri ambarınızda SQL kullanarak analizler gerçekleştirerek yapılabilir.

Bu tür ölçümler genellikle gelişmiş kullanım durumlarına sahip ekipler için ayrılmış bir şey olarak görülse de, ürün kullanımıyla ilgili daha fazla yakıcı soruyu yanıtlamak için ek veri noktaları toplamadan önce bu tür analizlere öncelik vermenizi şiddetle tavsiye ederim.

Durulayın ve tekrarlayın

Doğru verileri toplamak, verilerden içgörüler elde etmek, etkileşim kampanyaları aracılığıyla veriler üzerinde eyleme geçmek ve bu kampanyaların etkisini ölçmek için güçlü bir temele sahip olduğunuzda, ürünün benimsenmesini artırmak için iyi bir konumda olmalısınız.

Çeşitli ekipleri analiz ve etkinleştirme çabaları etrafında bir araya getirmeden önce elde edilebilecek tüm verileri toplamanın cazibesine direnmek zordur, ancak gerçekten veri odaklı olmak ve ürün odaklı bir büyüme stratejisi benimsemek istiyorsanız gereklidir.

Bu 5 PLG diyagramıyla ürün odaklı büyüme hakkında daha fazla bilgi edinin veya bu ücretsiz PLG çalışma sayfasıyla ürün odaklı büyüme stratejinizin haritasını çıkarmaya başlayın .