Duomenų analitikos panaudojimas siekiant pagerinti SaaS produktų priėmimą: Įžvalgos ir veiksmai

Įvadas

Norėdami klestėti šioje itin konkurencingoje rinkoje, turime nuolat optimizuoti gaminį, kad jį geriau priimtų didesni segmentai. Be to, turime nuolat tikrinti, ar produktas gerai veikia rinkoje. Jei kurioje nors srityje produktas turi trūkumų, jį reikia tobulinti. Visų šių veiksmų negalima atlikti atliekant eksperimentinius tyrimus. Čia matome, kaip svarbu naudoti duomenų analizę siekiant pagerinti SaaS produkto priėmimą. Duomenys turi būti pagrindas formuluojant bet kokią strategiją, kuri gali pakeisti ilgalaikę produkto sėkmę. Kiekviena įmonė duomenų analizę laiko galinga priemone, nes jos metu renkama informacija apie sąveiką su produktu, trūkumų nustatymą ir bendrą klientų patirtį.

Įtraukus duomenų analitiką ne tik patobulinamas produktas, bet ir didinamas naudotojų pasitenkinimas nuolatiniu jo atnaujinimu.

Čia sužinosime, kaip duomenų analizė gali tapti pagrindine priemone, padedančia padidinti produkto pritaikymo lygį ir suformuluoti augimo strategijas.

Naudotojo elgsenos supratimas naudojant duomenų analizę

Duomenų analizė yra vienas iš pagrindinių įrankių, padedančių suprasti naudotojų elgseną. Bet kokiam ilgalaikiam sprendimui priimti reikia tvirto duomenų ir metrikų informacijos rinkinio.

Vartotojų elgsena apima visus veiksmus, kuriuos vartotojai atlieka jūsų platformoje. Šie veiksmai apima tai, ką jie paspaudžia, kaip dažnai, kiek laiko praleidžia, kur jiems trūksta, kur jie išėjo ir daug kitų. Turite turėti kokybinius ir kiekybinius klientų duomenis, kad galėtumėte įvertinti, kaip jie sąveikavo su jūsų produktu. Tokie duomenys atskleidžia naudojimo modelius ir tendencijas, kurių dažnai nepastebime. Norėdami pasiekti ilgalaikės sėkmės, turite surinkti kiekvieną mažą informaciją, kad suprastumėte įsitraukimą.

Pirmiausia turėtumėte registruoti metrikas ir pagrindinius veiklos rodiklius (KPI), kurie yra būtini verslo tikslams pasiekti. Tokie rodikliai, kaip konversijos rodiklis, susietas rodiklis, vidutinė sesijos trukmė, funkcijos pritaikymo rodiklis, DAU ir MAU, padeda suprasti, kaip klientai sąveikauja su jūsų produktu.

Tai padės suprasti naudotojo kelionės trūkumus. Pavyzdžiui, jei daug naudotojų užstringa tam tikrame įjungimo etape, jūsų procesas gali būti sudėtingas. Jei turėtumėte reikiamų duomenų, galėtumėte nustatyti skausmingus taškus ir patobulinti produkto paslaugas.

Duomenų analizė padeda supaprastinti ir palengvinti kiekvieną procesą. Nuolatinis duomenų tikrinimas prisideda prie to, kad programėlė taptų labiau patenkinama, o tai galiausiai paskatins jos priėmimą.

Priėmimo proceso kliūčių nustatymas

Kartais gali būti neaišku, kas stabdo jūsų verslo sėkmę. Tačiau jei turite visus svarbius duomenis apie kiekvieną veiksmą, nustatyti kliūtis tampa lengviau. Nustatymas labai svarbus norint išlaikyti klientus ir padidinti įsitraukimą. Kai kurios iš dažniausiai pasitaikančių kliūčių gali būti sudėtingi įjungimo procesai, sudėtinga navigacija arba perkrautas funkcijų atradimas.

Yra įvairių būdų, kaip galima nustatyti kliūtį. Tai:

1. Pajėgumų analizė - tai leidžia atlikti lyginamąjį produkto paklausos rinkoje ir jo faktinių pajėgumų tyrimą.

2. "Piltuvėlio" analizė - ji padeda išskaidyti nuoseklius naudotojo kelionės etapus ir nustatyti kiekvieno etapo konversijos rodiklį.

3. Darbo eigos analizė - padeda apskaičiuoti konkrečios užduoties atlikimo trukmę.

Yra ir kitų būdų. Dirbkite su juo, kai užtrunka daugiau laiko, dažnai perkraunama arba kyla bendravimo barjeras.

Be to, galite pabandyti segmentuoti naudotojus pagal jų naudojimo būdus ir įsitraukimo dažnumą. Kliūtys jiems gali būti bendros, todėl problemų sprendimas tampa lengvesnis.

Pavyzdžiui, naujiems naudotojams gali kilti sunkumų dėl skirtingo produkto aspekto, jiems gali reikėti pritaikyto požiūrio, kad būtų įvykdyti jų unikalūs reikalavimai. Nustačius ir pašalinus kliūtį, galima pasiekti aukštą pritaikymo lygį.

Naudotojo patirties optimizavimas naudojant duomenimis pagrįstas įžvalgas

Nustatę kliūtis, turėtumėte siekti panaikinti jų poveikį ir pagerinti naudotojų patirtį. Net ir naudotojų patirties gerinimo negalima pasiekti be aiškių duomenų ir KPI rinkinio. Turite optimizuoti savo paslaugas, kad padidintumėte jų priėmimą ir paskatintumėte pelningą ir pageidaujamą įsitraukimą. Tačiau čia surinkome keletą pagrindinių strategijų, kurias būtina naudoti siekiant pagerinti naudotojų patirtį. Jos yra šios: -

1. Trinties taškų mažinimas - trinties taškai gali būti didžiausia kliūtis, galinti neigiamai paveikti bendrą produkto pritaikymo strategiją. Trinties taškus galite sumažinti pagerindami prieinamumą ir palengvindami bendrą patirtį. Supaprastinkite sudėtingą darbo eigą ir pabrėžkite aiškumą naudotojams. Šį aiškumą galima pasiekti naudojant stiprią programėlėje esančią žinučių funkciją, kad būtų teikiama pagalba realiuoju laiku.

2. Testavimas - A/B testavimas arba dalinis testavimas - tai testavimas, atliekamas lyginant dvi to paties kintamojo versijas, siekiant nustatyti, kuri iš jų yra geresnė. Atlikdami A/B testavimą galite išbandyti įvairias funkcijas, dizainą ir naudotojo srautą. Kai tik paaiškėja rezultatai, naudokite juos, kad padidintumėte priėmimą.

3. Personalizavimas - personalizavimas yra galingiausia priemonė, skatinanti įsitraukimą. Tai reiškia, kad produktas pritaikomas pagal tikslinių klientų pageidaujamą patirtį. Jis turėtų būti įtrauktas į pranešimus programėlėje, įjungimo procesus, funkcijų dizainą ir problemų sprendimą.

Tačiau kai kurios SaaS įmonės teikia pirmenybę tokioms priemonėms kaip " User Guiding". Tai daugiafunkcinis įrankis, kuris nepaprastai pagerina programėlės patirtį nekoduojant. Tokio sprendimo įtraukimas gali palengvinti klientų kelionę su jūsų produktu ir paskatinti jo priėmimą, pasitelkiant gerai apibrėžtas strategijas.

Skaitmeninės platformos pritaikymas

Šiuolaikinėje sparčiai besikeičiančioje aplinkoje įmonėms, siekiančioms išlikti konkurencingoms, labai svarbu diegti skaitmenines platformas. Organizacijos turi suvokti, kaip svarbu ne tik integruoti šias platformas, bet ir užtikrinti, kad naudotojai jas visiškai priimtų. Veiksmingas skaitmeninių platformų diegimas apima išsamius mokymus, išteklius ir paramą, kad naudotojai galėtų užtikrintai naudotis naujomis sistemomis ir funkcijomis. Skatindamos nuolatinio mokymosi ir prisitaikymo kultūrą, įmonės gali gerokai padidinti naudotojų įsitraukimą ir pasitenkinimą. Be to, duomenų analizės panaudojimas stebint naudotojų sąveiką šiose platformose leidžia įmonėms nustatyti tobulintinas sritis ir pritaikyti savo pasiūlymus prie naudotojų poreikių. Toks aktyvus požiūris ne tik didina naudotojų pasitikėjimą platformos naudojimu, bet ir skatina aukštesnius pritaikymo rodiklius, užtikrindamas, kad organizacija maksimaliai padidintų savo skaitmeninių investicijų vertę.

Veiksmai, susiję su duomenų įžvalgomis, siekiant skatinti priėmimą

Duomenys nėra skirti rinkti ir saugoti; jie turi būti aktyviai naudojami siekiant inicijuoti strategijas, kad jūsų produktas būtų perkeltas į kitą lygį. Duomenų analizė yra labai svarbi siekiant tobulinti produkto strategiją ir įsitraukimo kampanijas.

Laikui bėgant reikia atnaujinti pačius duomenis. Pasenę duomenys yra nenaudingi. Duomenų rinkimas ir stebėsena turi būti nuolatinis procesas, kad būtų galima veiksmingai įgyvendinti verslo tikslus.

Kaip galima panaudoti duomenis, priklauso nuo komandų kompetencijos. Komandos turi bendradarbiauti, kad galėtų interpretuoti duomenis ir pagerinti naudotojų patirtį. Reguliarus dalijimasis turi didelę įtaką bendrų verslo tikslų siekimo tempui.

Išvada

Duomenimis pagrįstas požiūris visada yra veiksmingas. Kadangi jis grindžiamas realiuoju laiku gaunamais skaičiais, padeda nustatyti kliūtis ir produktus herojus. Naudodamasi duomenimis bet kuri įmonė gali pritaikyti savo strategiją ilgalaikiam augimui pasiekti. Duomenys turi didelę įtaką skatinant priėmimo lygį kartu su išlaikymu.

Duomenimis pagrįstas požiūris gali pakeisti bendrą jūsų prekės ženklo įvaizdį. Niekada nepamirškite jo galios. Ji turi ilgalaikį poveikį įmonės augimui ir sėkmei.