मास्टरमाइंड फ्रीमियम कन्वर्ज़न का मतलब है कि प्रोडक्ट एनालिटिक्स के बारे में गंभीर होना

उत्पाद विश्लेषण का उपयोग करके फ्रीमियम रूपांतरण को बदलना

चाहे आप रोलरकोस्टर टाइकून या ड्रॉपबॉक्स, फ्रीमियम प्रसाद की बात कर रहे हों होना जारी नए उपयोगकर्ताओं को उपभोक्ता और उद्यम सॉफ्टवेयर उत्पादों के लिए समान रूप से आकर्षित करने का एक सामान्य तरीका। एक बार निशुल्क प्लेटफ़ॉर्म पर आने के बाद, कुछ उपयोगकर्ता अंततः भुगतान की गई योजनाओं में बदल जाएंगे, जबकि कई और फ्री टियर में रहेंगे, जहाँ भी वे सुविधाएँ प्राप्त कर सकते हैं। अनुसंधान फ्रीमियम रूपांतरण और ग्राहक प्रतिधारण के विषयों पर बहुत सहमति है, और कंपनियों को लगातार फ्रीमियम रूपांतरण में भी वृद्धिशील सुधार करने के लिए चुनौती दी जाती है। जो महत्वपूर्ण पुरस्कारों को प्राप्त करने के लिए खड़े हो सकते हैं। उत्पाद विश्लेषण के बेहतर उपयोग से उन्हें वहां पहुंचने में मदद मिलेगी।

फ़ीचर उपयोग टेल्स बताता है

सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ताओं से आने वाले डेटा की मात्रा चौंका देने वाली है। प्रत्येक सत्र के दौरान उपयोग की जाने वाली प्रत्येक सुविधा हमें कुछ बताती है, और उन सीखों का योग उत्पाद टीमों को प्रत्येक ग्राहक की यात्रा को समझने में मदद करता है, जिससे जुड़े उत्पाद विश्लेषण का लाभ उठाता है क्लाउड डेटा वेयरहाउस। दरअसल, डेटा की मात्रा वास्तव में कभी मुद्दा नहीं रही है। उत्पाद टीमों को डेटा तक पहुंच प्रदान करना और उन्हें प्रश्न पूछने में सक्षम बनाना और कार्रवाई करने योग्य अंतर्दृष्टि- यह एक और कहानी है। 

जबकि बाज़ार स्थापित अभियान विश्लेषिकी प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग कर रहे हैं और पारंपरिक बीआई मुट्ठी भर ऐतिहासिक मेट्रिक्स को देखने के लिए उपलब्ध है, उत्पाद टीम अक्सर ग्राहक यात्रा के सवालों को पूछने (और जवाब देने) के लिए डेटा को आसानी से खदान नहीं कर सकती हैं, जिसका वे पीछा करना चाहते हैं। सबसे ज्यादा किन सुविधाओं का उपयोग किया जाता है? विस्थापन से पहले फीचर का उपयोग कब घटता है? उपयोगकर्ताओं को मुफ्त बनाम भुगतान किए गए स्तरों में सुविधाओं के चयन में परिवर्तन के बारे में क्या प्रतिक्रिया है? उत्पाद विश्लेषण के साथ, टीमें बेहतर प्रश्न पूछ सकती हैं, बेहतर परिकल्पना का निर्माण कर सकती हैं, परिणामों के लिए परीक्षण कर सकती हैं और उत्पाद और रोडमैप परिवर्तनों को जल्दी से लागू कर सकती हैं।

यह उपयोगकर्ता आधार की एक बहुत अधिक परिष्कृत समझ के लिए बनाता है, जिससे उत्पाद टीमों को फ़ीचर उपयोग द्वारा खंडों को देखने की अनुमति मिलती है, उपयोगकर्ताओं के पास कितने समय तक सॉफ़्टवेयर होता है या वे कितनी बार इसका उपयोग करते हैं, सुविधा लोकप्रियता और बहुत कुछ। उदाहरण के लिए, आप पा सकते हैं कि किसी विशेष सुविधा का उपयोग उपयोगकर्ताओं के बीच मुक्त श्रेणी में अति-अनुक्रमण है। तो फीचर को एक पेड टियर पर ले जाएं और पेड अपियर और फ्री मंथन रेट दोनों अपग्रेड पर प्रभाव को मापें। इस तरह के बदलाव के तेजी से विश्लेषण के लिए एक पारंपरिक बीआई उपकरण अकेला ही सामने आएगा

फ्री-टियर ब्लूज़ का एक मामला

फ्री टियर का लक्ष्य ट्रायल ड्राइव करना है जो आखिरकार अपग्रेड करता है। जो उपयोगकर्ता किसी सशुल्क योजना में अपग्रेड नहीं करते हैं, वे कॉस्ट सेंटर या बस डिसेंजेज रहते हैं। न ही सदस्यता राजस्व उत्पन्न करता है। इन दोनों परिणामों पर उत्पाद विश्लेषण का सकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। उन उपयोगकर्ताओं के लिए, जो उदाहरण के लिए, उत्पाद टीमों का मूल्यांकन कर सकते हैं कि उत्पादों का उपयोग कैसे किया गया था (फीचर स्तर तक) उपयोगकर्ताओं के बीच अलग-अलग तरीके से जो जल्दी से विघटित हो गए थे।

तेजी से छोड़ने से रोकने के लिए, उपयोगकर्ताओं को उत्पाद से तत्काल मूल्य देखना होगा, यहां तक ​​कि मुफ्त टियर में भी। यदि सुविधाओं का उपयोग नहीं किया जा रहा है, तो यह एक संकेत हो सकता है कि कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए टूल पर सीखने की अवस्था बहुत अधिक है, इस संभावना को कम कर देता है कि वे कभी भी भुगतान किए गए टियर में परिवर्तित हो जाएंगे। उत्पाद विश्लेषण से टीम को फ़ीचर के उपयोग का मूल्यांकन करने और बेहतर उत्पाद अनुभव बनाने में मदद मिल सकती है जिससे रूपांतरण की संभावना अधिक होती है।

उत्पाद विश्लेषण के बिना, उत्पाद टीमों के लिए यह समझना मुश्किल (यदि असंभव नहीं) होगा कि उपयोगकर्ता क्यों छोड़ रहे हैं। ट्रेडिशनल BI उन्हें ज्यादा नहीं बताएगा कि कितने यूजर्स डिसाइड करते हैं, और यह निश्चित रूप से यह बताता है कि पर्दे के पीछे क्या और कैसे हो रहा है।

जो उपयोगकर्ता फ्री टियर में रहते हैं और सीमित सुविधाओं का उपयोग करना जारी रखते हैं, वे एक अलग चुनौती पेश करते हैं। यह स्पष्ट है कि उपयोगकर्ता उत्पाद से मूल्य का अनुभव करते हैं। सवाल यह है कि उनकी मौजूदा आत्मीयता का लाभ कैसे उठाया जाए और उन्हें एक पेड टियर में ले जाएं। इस समूह के भीतर, उत्पाद विश्लेषण उन विशिष्ट खंडों की पहचान करने में मदद कर सकता है, जो उपयोगकर्ताओं को असंगत उपयोगकर्ताओं (उच्च प्राथमिकता वाले) से लेकर उनकी मुफ्त पहुंच की सीमाओं (पहले ध्यान केंद्रित करने के लिए एक अच्छा खंड) पर जोर दे रहे हैं। एक उत्पाद टीम यह परीक्षण कर सकती है कि ये उपयोगकर्ता अपनी मुफ्त पहुंच पर आगे की सीमा पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं, या टीम भुगतान किए गए टियर के लाभों को उजागर करने के लिए एक अलग संचार रणनीति की कोशिश कर सकती है। या तो दृष्टिकोण के साथ, उत्पाद विश्लेषिकी टीमों को ग्राहक की यात्रा का अनुसरण करने और उपयोगकर्ताओं के व्यापक सेट पर काम करने की प्रतिकृति बनाने में सक्षम बनाता है।

संपूर्ण ग्राहक यात्रा के दौरान मूल्य लाना

जैसे ही उत्पाद उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर हो जाता है, आदर्श सेगमेंट और व्यक्ति अधिक स्पष्ट हो जाते हैं, ऐसे अभियानों के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो लुकलाइक ग्राहकों को आकर्षित कर सकते हैं। जैसा कि ग्राहक समय के साथ सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं, उत्पाद विश्लेषकों को उपयोगकर्ता डेटा से ज्ञान प्राप्त करना जारी रह सकता है, ग्राहक यात्रा को अव्यवस्था के माध्यम से मैप कर सकता है। यह समझना कि ग्राहकों को मंथन करने में क्या-क्या सुविधाएँ मिलीं और उन्होंने इसका उपयोग नहीं किया, समय के साथ-साथ उपयोग कैसे बदल गया - बहुमूल्य जानकारी है।

जैसा कि जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान की जाती है, यह देखने के लिए परीक्षण करें कि उपयोगकर्ताओं को बोर्ड पर रखने और उन्हें भुगतान की गई योजनाओं में लाने के लिए विभिन्न सगाई के अवसर कैसे सफल होते हैं। इस तरह, एनालिटिक्स उत्पाद की सफलता के केंद्र में है, फीचर में सुधार के लिए, जो अधिक ग्राहकों को प्रेरित करता है, मौजूदा ग्राहकों को अधिक समय तक रखने और सभी उपयोगकर्ताओं, वर्तमान और भविष्य के लिए बेहतर उत्पाद रोडमैप बनाने में मदद करता है। क्लाउड डेटा वेयरहाउस से जुड़े उत्पाद विश्लेषिकी के साथ, उत्पाद टीमों के पास किसी भी प्रश्न को पूछने के लिए डेटा का अधिकतम लाभ लेने के लिए उपकरण होते हैं, एक परिकल्पना बनाते हैं और परीक्षण करते हैं कि उपयोगकर्ता कैसे प्रतिक्रिया देते हैं।

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