Andmeanalüütika kasutamine SaaS-toodete kasutuselevõtu parandamiseks: Insights and Actions: Insights and Actions

Intro

Selleks, et sellel tiheda konkurentsiga turul edukas olla, peame pidevalt optimeerima toodet, et see oleks paremini omaks võetud suuremates segmentides. Lisaks peame pidevalt kontrollima, kas toode toimib turul hästi. Kui tootes on mõnes valdkonnas puudujääke, tuleb seda parandada. Kõiki neid tegevuste seeriat ei saa teha eksperimentaalsete uuringutega. Siinkohal näeme, kui oluline on kasutada andmeanalüüsi, et parandada SaaS-toodete vastuvõtmist. Andmed peavad olema aluseks mis tahes strateegia sõnastamisel, mis võib olla toote pikaajalise edu jaoks mänguline. Iga ettevõte peab andmeanalüüsi võimsaks vahendiks, sest sellega kogutakse teavet toote koostoime, puuduste tuvastamise ja üldise kliendikogemuse kohta.

Andmeanalüütika kaasamine ei paranda mitte ainult toodet, vaid suurendab ka selle kasutajate rahulolu pideva uuendamisega.

Siinkohal saame teada, kuidas andmeanalüütika võib olla peamiseks juhiks toodete kasutuselevõtu määra suurendamisel ja kasvustrateegiate väljatöötamisel.

Kasutajate käitumise mõistmine andmeanalüütika abil

Andmeanalüüs on üks peamisi vahendeid kasutajate käitumise mõistmiseks. Iga pikaajaline otsus vajab tugevat andmete ja mõõdikute teavet.

Kasutajate käitumine hõlmab kõiki tegevusi, mida kasutajad teie platvormil sooritavad. Nende tegevuste hulka kuulub see, mida nad klõpsavad, milline on nende sagedus, kui palju aega nad veedavad, kus nad puuduvad, kust nad lahkuvad ja palju muud. Teil peavad olema klientide kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed andmed, et hinnata, kuidas nad teie tootega suhtlesid. Sellised andmed paljastavad kasutusmustrid ja suundumused, mis sageli tähelepanuta jäävad. Pikaajalise edu saavutamiseks peate koguma iga väikestki teavet, et mõista kaasamist.

Esimene asi, mida peaksite tegema, on pidada arvestust ärieesmärkide jaoks oluliste mõõdikute ja põhinäitajate (KPI) kohta. Sellised näitajad nagu konversioonimäär, seotud määr, keskmine seansi kestus, funktsioonide kasutuselevõtu määr, DAU ja MAU aitavad teil mõista, kuidas kliendid teie tootega suhtlevad.

See aitab teil mõista puudusi teie kasutaja teekonnal. Näiteks kui paljud kasutajad takerduvad teatud punktis sisseelamise ajal, võib teie protsessis olla mõningaid keerukusi. Kui teil oleks vajalikud andmed, saaksite tuvastada valupunktid ja parandada toote teenuseid.

Andmeanalüüs aitab teil muuta iga protsessi sujuvamaks ja sujuvamaks. Pidev andmete kontrollimine aitab kaasa rakenduse muutmisele rahuldavamaks, mis lõppkokkuvõttes soodustab selle kasutuselevõttu.

Vastuvõtuprotsessi kitsaskohtade kindlakstegemine

Mõnikord ei pruugi olla selge, mis teie ettevõtte edu aeglustab. Kui teil on aga kõik silmapaistvad andmed iga tegevuse kohta olemas, muutub kitsaskohtade tuvastamine lihtsamaks. Identifitseerimine on klientide hoidmiseks ja kaasatuse suurendamiseks kriitilise tähtsusega. Mõned tavalised kitsaskohad võivad olla keerulised sisseelamisprotsessid, keerukas navigeerimine või üle jõu käiv funktsioonide avastamine.

Pudelikaela saab kindlaks teha mitmel viisil. Need on järgmised:

1. Tootmisvõimsuse analüüs - see võimaldab võrrelda nõudlust toote järele turul ja selle tegelikku võimekust.

2. Funneli analüüs - see aitab jagada kasutaja teekonna järjestikused sammud ja näitab konversioonimäära igas etapis.

3. Töövoogude analüüs - see aitab teil arvutada konkreetse ülesande täitmise kestust.

On ka teisi võimalusi. Töötage selle kallal, kui selle lõpetamine võtab rohkem aega, laadige sageli ümber või kui teil on kommunikatsioonibarjäär.

Peale selle võite proovida kasutajate segmenteerimist nende kasutusmustrite ja kasutussageduse alusel. Takistused võivad olla nende seas ühised, seega muutub probleemide lahendamine lihtsaks.

Näiteks võivad uued kasutajad olla hädas toote mõne teise aspektiga, nad võivad vajada kohandatud lähenemist, et täita oma unikaalseid nõudeid. Puudujäägi tuvastamise ja lahendamise abil on võimalik saavutada kõrge vastuvõtumäära.

Kasutajakogemuse optimeerimine andmepõhise ülevaate abil

Kui olete tuvastanud kitsaskohad, peaks teie eesmärk olema nende mõju neutraliseerimine ja kasutajakogemuse parandamine. Isegi kasutajakogemuse parandamist ei saa saavutada ilma selgete andmete ja põhinäitajate kogumiseta. Te peate oma teenuseid optimeerima, et suurendada nende vastuvõtmist ning edendada kasumlikku ja soovitud kaasamist. Siia oleme aga kogunud mõned peamised strateegiad, mida tuleb kasutada kliendikogemuse parandamiseks. Need on järgmised: -

1. Hõõrdumise vähendamine - Hõõrdumispunktid võivad olla suurimaks kitsaskohaks, mis võib negatiivselt mõjutada üldist strateegiat toote vastuvõtmiseks. Hõõrdepunkte saab vähendada, parandades ligipääsetavust ja siludes üldist kogemust. Lihtsustage keerulist töökorraldust ja rõhutage selgust kasutajate seas. Seda selgust saab saavutada tugeva rakendusesisese sõnumite edastamise funktsiooniga, et pakkuda reaalajas abi.

2. Testimine - A/B testimine või jagatud testimine on testimine, mille käigus võrreldakse sama muutuja kahte versiooni, et teha kindlaks, kumb on parem. A/B-testimise abil saate testida erinevaid funktsioone, kujundust ja kasutajavooge. Niipea, kui tulemus on selgunud, kasutage seda vastuvõtu suurendamiseks.

3. Isikupärastamine - Isikupärastamine on kõige võimsam vahend kaasamise edendamiseks. See tähendab toote kohandamist vastavalt sihtklientide soovitud kogemusele. Seda tuleks kasutada rakendusesiseste sõnumite, sisseelamisprotsesside, funktsioonide kujundamise ja probleemide lahendamise puhul.

Mõned SaaS-ettevõtted eelistavad siiski selliseid vahendeid nagu User Guiding. See on mitmeotstarbeline tööriist, mis parandab rakendusesiseseid kogemusi kohutavalt ilma kodeerimiseta. Sellise lahenduse kaasamine võib siluda teie kliendi teekonda teie tootega ja võimendada selle vastuvõtmist oma hästi määratletud strateegiate abil.

Digitaalse platvormi kasutuselevõtt

Tänapäeva kiiresti areneval maastikul on digitaalsete platvormide kasutuselevõtt ettevõtete jaoks, kes soovivad konkurentsis püsida, kriitilise tähtsusega. Organisatsioonid peavad tunnistama, et on oluline mitte ainult integreerida need platvormid, vaid ka tagada, et kasutajad neid täielikult omaks võtavad. Tõhus digitaalplatvormide kasutuselevõtt hõlmab põhjalikku koolitust, ressursse ja tuge, et aidata kasutajatel uutes süsteemides ja funktsioonides kindlalt navigeerida. Edendades pideva õppimise ja kohanemise kultuuri, saavad ettevõtted oluliselt suurendada kasutajate kaasatust ja rahulolu. Lisaks sellele võimaldab andmete analüüsimine, et jälgida kasutajate suhtlemist nendel platvormidel, ettevõtetel tuvastada parandamist vajavad valdkonnad ja kohandada oma pakkumisi vastavalt kasutajate vajadustele. Selline ennetav lähenemisviis mitte ainult ei suurenda kasutajate usaldust platvormi kasutamise suhtes, vaid suurendab ka vastuvõtmist, tagades, et organisatsioon maksimeerib oma digiinvesteeringute väärtust.

Andmete põhjal tegutsemine, et edendada kasutuselevõttu

Andmed ei ole mõeldud kogumiseks ja säilitamiseks; neid tuleb aktiivselt kasutada, et algatada strateegiaid, mis viivad teie toote järgmisele tasemele. Andmeanalüüs on oluline tootestrateegia ja kaasamiskampaaniate täiustamiseks.

Andmeid tuleb aja jooksul ajakohastada. Vananenud andmeid ei ole mõtet kasutada. Andmete kogumine ja jälgimine peab olema pidev protsess, et täita ärieesmärke tõhusalt.

Nüüd sõltub see, kuidas andmeid saab kasutada, meeskondade asjatundlikkusest. Meeskonnad peavad andmete tõlgendamiseks ja kasutajakogemuse parandamiseks tegema koostööd. Regulaarne jagamine mõjutab sügavalt ühiste ärieesmärkide saavutamise tempot.

Kokkuvõte

Andmepõhine lähenemine on alati tõhus. Kuna see põhineb reaalajas toimuvatel numbritel, aitab see tuvastada kitsaskohti ja kangelastooteid. Andmete abil saab iga ettevõte kohandada oma strateegiat pikaajalise kasvu saavutamiseks. Andmetel on suur mõju kasutuselevõtu määra suurendamisel koos säilitamisega.

Andmepõhine lähenemine võib muuta teie kaubamärgi üldpildi. Te ei tohiks kunagi mööda vaadata selle võimsusest. Sellel on pikaajaline mõju ettevõtte kasvule ja edule.