फ्रिमियम रूपान्तरण मास्टर गर्ने उत्पादन विश्लेषकको बारेमा गम्भीर हुन

उत्पादन एनालिटिक्स प्रयोग गरेर फ्रिमियम रूपान्तरण मास्टर गर्दै

चाहे तपाई कुरा गर्दै हुनुहुन्छ रोलरकोस्टर टाइकुन वा ड्रपबक्स, फ्रिमियम प्रसादहरू हुन जारी छ एक नयाँ तरीकाले उपभोक्ता र उद्यम सफ्टवेयर उत्पादनहरूमा नयाँ प्रयोगकर्ताहरूलाई आकर्षण गर्ने। एक पटक नि: शुल्क प्लेटफर्ममा जहाज पाएपछि, केही प्रयोगकर्ताहरूले अन्तत: भुक्तान योजनामा ​​रूपान्तरण गर्दछन्, जबकि धेरै धेरै निःशुल्क टियरमा रहनेछन्, सामग्री तिनीहरू पहुँच गर्न सक्ने सुविधाहरू सहित। अनुसन्धान फ्रिमियम रूपान्तरण र ग्राहक अवधारणाको शीर्षकहरूमा प्रशस्त छ, र कम्पनीहरूलाई निरन्तर फ्रिमियम रूपान्तरणमा वृद्धिशील सुधारहरू गर्न चुनौती दिइन्छ। ती जो महत्वपूर्ण पुरस्कार कटौती गर्न खडा गर्न सक्छन्। उत्पादन विश्लेषकको राम्रो प्रयोगले तिनीहरूलाई त्यहाँ पुग्न मद्दत गर्दछ।

सुविधा उपयोग कथा बताउँछ

सफ्टवेयर प्रयोगकर्ताहरूबाट आउँदो डाटाको मात्रा आश्चर्यजनक छ। प्रत्येक सत्रको समयमा प्रयोग गरिएको प्रत्येक सुविधाले हामीलाई केहि बताउँदछ, र ती अभ्यासहरूको जोडले उत्पाद टोलीहरूलाई प्रत्येक ग्राहकको यात्रा बुझ्न मद्दत गर्दछ, उत्पादन विश्लेषकहरूमा जोडिएको लाभ उठाउँदै। क्लाउड डाटा गोदाम। वास्तवमा, डाटाको भोल्युम वास्तवमै कहिल्यै मुद्दा भएको थिएन। उत्पादन टोलीहरू डाटामा पहुँच दिदै उनीहरूलाई प्रश्नहरू सोध्न सक्षम बनाउँदछन् र कार्यवाही योग्य अंतर्दृष्टिहरू बन्न सक्छन् - त्यो अर्को कथा हो। 

बजारहरूले स्थापना अभियान एनालिटिक्स प्लेटफार्महरू प्रयोग गर्दैछन् र परम्परागत बीआई मुट्ठीभर ऐतिहासिक मेट्रिक्स हेर्नका लागि उपलब्ध छन्, उत्पादन टोलीहरू प्राय: तिनीहरू आफूले पछ्याउन चाहेको ग्राहक यात्रा प्रश्नहरू सोध्न (र उत्तर दिन) डाटा सजिलै खनन सक्दैनन्। कुन सुविधाहरू सबैभन्दा बढी प्रयोग गरिन्छ? विच्छेदन हुनु अघि सुविधाहरूको प्रयोग कहिले अस्वीकार हुन्छ? नि: शुल्क बनाम भुक्तान टायरमा सुविधाहरूको चयनमा परिवर्तन भएमा प्रयोगकर्ताहरूले कसरी प्रतिक्रिया दिनुहुन्छ? उत्पादन विश्लेषकको साथ, टोलीहरूले राम्रो प्रश्नहरू सोध्न सक्छन्, राम्रो परिकल्पनाहरू बनाउन सक्छन्, परिणामहरूको लागि परीक्षण र छिटो उत्पादन र रोडम्याप परिवर्तनहरू लागू गर्न सक्दछन्।

यसले प्रयोगकर्ता आधारको अझ बढी परिष्कृत समझको लागि बनाउँदछ, उत्पाद टोलीहरूलाई सुविधा प्रयोगको आधारमा खण्डहरू हेर्नको लागि अनुमति दिनुहोस्, प्रयोगकर्ताहरूसँग कति लामो सफ्टवेयर छ वा कति पटक तिनीहरूले यसलाई प्रयोग गर्छन्, सुविधा लोकप्रियता र अधिक। उदाहरण को लागी, तपाईले तपाईले पाउन सक्नुहुन्छ कि कुनै विशेष सुविधा को उपयोग सित्तैमा प्रयोगकर्ताहरुमा अधिक अनुक्रमणिका हो। त्यसोभए फीचरलाई सशुल्क टियरमा लैजानुहोस् र दुबै अपग्रेडमा भुक्तान स्तर र नि: शुल्क मंथन दरमा प्रभाव नाप्नुहोस्। परम्परागत BI उपकरण एक्लै यस्तो परिवर्तनको छिटो विश्लेषणको लागि छोटो आउँदछ

फ्रि-टियर ब्लुजको केस

नि: शुल्क टियरको लक्ष्य परीक्षण चलाउनु हो जुन अन्तिम अपग्रेडमा जान्छ। प्रयोगकर्ताहरू जुन सशुल्क योजनाको अपग्रेड हुँदैनन् उनीहरू लागत केन्द्र वा केवल छुट छुटको रूपमा रहन्छन्। न त सदस्यता राजस्व उत्पन्न गर्दछ। उत्पादन विश्लेषकले यी दुवै परिणामहरूमा सकारात्मक प्रभाव पार्न सक्छ। प्रयोगकर्ताहरू जसले विच्छेदन गर्छन्, उदाहरणका लागि, उत्पादन टोलीहरू कसरी उत्पादनहरू प्रयोग गरिएको थियो भनेर मूल्या evalu्कन गर्न सक्दछ (फिचर स्तर तल) चाँडै छुट दिने प्रयोगकर्ताहरू बीच। समय अवधिमा केही गतिविधिमा संलग्न गर्नेहरू।

छिटो छोड्दाबाट जोगिन, प्रयोगकर्ताहरूले उत्पादनबाट द्रुत मान देख्नुपर्दछ, नि: शुल्क टियरमा समेत। यदि सुविधाहरू प्रयोग भैरहेका छैनन् भने, यो संकेत हो कि उपकरणहरूमा सिक्ने वक्र धेरै प्रयोगकर्ताहरूको लागि ज्यादै उच्च छ, संभावनाहरू कम गर्दै कि उनीहरूले सँधै सशुल्क तहमा रूपान्तरण गर्नेछन्। उत्पाद विश्लेषणले टीमहरूलाई फीचर प्रयोगको मूल्यांकन गर्न र राम्रो उत्पादन अनुभवहरू सिर्जना गर्न मद्दत पुर्‍याउँछ जुन रूपान्तरणमा अधिक सम्भावना हुन्छ।

उत्पाद विश्लेषण बिना, यो गाह्रो (यदि असम्भव छैन भने) को लागी उत्पादन टोलीहरु लाई किन प्रयोगकर्ताहरु छोड्दैछन् भनेर बुझ्न। परम्परागत BI तिनीहरूलाई बताउने छैन कति प्रयोगकर्ताहरु अस्वीकृत, र यो पक्कै कसरी पर्दा पछाडि के भइरहेको छ को कारण र किन भनेर वर्णन गर्दैन।

प्रयोगकर्ताहरू जो फ्रि टियरमा रहन्छन् र सीमित सुविधाहरू प्रयोग गर्न जारी गर्दछ बिभिन्न चुनौती प्रस्तुत गर्दछन्। यो स्पष्ट छ कि प्रयोगकर्ताहरूले उत्पादनबाट मूल्यको अनुभव गर्छन्। प्रश्न यो छ कि कसरी उनीहरूको अवस्थित सम्बन्धको लाभ उठाउने र एक सशुल्क स्तर मा तिनीहरूलाई सार्नुहोस्। यस समूह भित्र, उत्पाद विश्लेषकले फरक खण्डहरु पहिचान गर्न मद्दत गर्न सक्दछ, दुर्लभ प्रयोगकर्ताहरु बाट (एक उच्च प्राथमिकता होईन) जो आफ्नो स्वतन्त्र पहुँच को सीमाहरु धकेल्दै छन् (पहिले ध्यान केन्द्रित गर्न एक राम्रो क्षेत्र)। उत्पाद टोलीले यी प्रयोगकर्ताहरूले उनीहरूको निःशुल्क पहुँचमा थप सीमाहरूमा कसरी प्रतिक्रिया दिन्छन् भनेर परीक्षण गर्न सक्दछ, वा टोलीले भुक्तान स्तरको फाइदाहरू हाइलाइट गर्न विभिन्न संचार रणनीति प्रयास गर्न सक्छ। कुनै पनी दृष्टिकोण संग, उत्पाद विश्लेषक टीमहरु लाई ग्राहक यात्रा अनुसरण गर्न र नक्कल गर्न को लागी के उपयोगकर्ताओं को एक व्यापक सेट भर मा काम गरीरहेको छ।

सम्पूर्ण ग्राहक यात्रा भर मा मान ल्याउँदै

उत्पादन प्रयोगकर्ताहरूका लागि उत्तम हुने बित्तिकै, आदर्श क्षेत्रहरू र व्यक्तित्वहरू अधिक स्पष्ट हुन्छन्, अभियानहरूका लागि अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ जुन लुकलीके ग्राहकहरूलाई आकर्षित गर्न सक्छ। ग्राहकहरूले समयको साथ सफ्टवेयर प्रयोग गर्ने बित्तिकै, उत्पाद विश्लेषकहरूले प्रयोगकर्ता डाटाबाट ज्ञान बटुल्न जारी राख्न सक्छन्, ग्राहकको यात्रा म्यान्सेन्जिंग मार्फत म्यापि .्ग गर्न। ग्राहकहरूले मथ्यो - के सुविधाहरू के गरे र के प्रयोग गर्दैनन्, कसरी समयसँगै प्रयोग परिवर्तन भयो भन्ने कुरा बुझ्दै मूल्यवान जानकारी छ।

जसरी जोखिममा व्यक्तित्वहरू पहिचान हुन्छन्, कसरी विभिन्न संलग्नताका अवसरहरू प्रयोगकर्ताहरूलाई बोर्डमा राख्न र उनीहरूलाई भुक्तान योजनामा ​​ल्याउन सफल हुन्छन् भनेर जाँच गर्नुहोस्। यस तरीकाले, एनालिटिक्स सही उत्पादन सफलताको केन्द्रबिन्दु हो, सुविधा सुधारको संकेत गर्दछ जसले बढी ग्राहकहरूको लागि अगुवाई गर्दछ, अवस्थित ग्राहकहरूलाई लामो समयका लागि राख्न मद्दत गर्दछ र सबै प्रयोगकर्ताहरूको लागि उत्तम उत्पादन रोडम्याप निर्माण गर्दछ, वर्तमान र भविष्य। क्लाउड डाटा गोदाममा लिंक गरिएको उत्पाद एनालिटिक्सको साथ, उत्पाद टोलीहरूसँग कुनै पनि प्रश्न सोध्ने डेटाको अधिकतम फाइदा लिन उपकरणहरू हुन्छन्, परिकल्पना बनाउँदछ र प्रयोगकर्ताहरूले कसरी प्रतिक्रिया दिन्छन् भनेर परीक्षण गर्दछन्।

तिम्रो के बिचार छ?

यो साइट स्प्याम कम गर्न Akismet को उपयोग गर्दछ। जान्नुहोस् कि तपाईंको डेटा कसरी संसाधित छ.