Az adatelemzés kihasználása a SaaS-termékek elfogadásának javítására: Meglátások és intézkedések

Intro

Ahhoz, hogy ezen a rendkívül versenyképes piacon boldogulni tudjunk, folyamatosan optimalizálnunk kell a terméket, hogy azt nagyobb szegmensek is jobban elfogadják. Továbbá folyamatosan ellenőriznünk kell, hogy a termék jól teljesít-e a piacon. Ha a termék bármely területen hiányosságokat mutat, javítani kell rajta. Mindezek a tevékenységsorozatok nem végezhetők el kísérleti vizsgálatokkal. Itt látjuk, hogy az adatelemzés használata mennyire fontos a SaaS-termékek elfogadásának javítása érdekében. Az adatoknak kell az alapját képezniük minden olyan stratégia kialakításának, amely a termék hosszú távú sikere szempontjából meghatározó lehet. Az adatelemzést minden vállalat hatékony eszköznek tekinti, mivel a termék interakciójára, a hiányosságok azonosítására és az általános ügyfélélményre vonatkozó információkat gyűjti össze.

Az adatelemzés beépítése nemcsak a terméket javítja, hanem a folyamatos fejlesztésekkel a felhasználói elégedettséget is növeli.

Itt megtudhatjuk, hogy az adatelemzés hogyan lehet a fő vezérfonal a termékek elfogadási arányának növeléséhez és a növekedési stratégiák kialakításához.

A felhasználói viselkedés megértése az adatelemzés segítségével

Az adatelemzés az egyik legfontosabb eszköz a felhasználói viselkedés megértéséhez. Bármilyen hosszú távú döntéshez erős adat- és mérési információkra van szükség.

A felhasználói viselkedés a felhasználók által az Ön platformján végzett összes műveletből áll. Ezek a műveletek magukban foglalják, hogy mire kattintanak, milyen gyakorisággal, mennyi időt töltenek, hol hiányoznak, hol hagyják el, és még sok minden mást. Rendelkeznie kell az ügyfelei minőségi és mennyiségi adataival, hogy értékelni tudja, hogyan léptek kapcsolatba a termékével. Az ilyen adatok feltárják a gyakran figyelmen kívül hagyott használati mintákat és trendeket. A hosszú távú siker elérése érdekében minden apró információt össze kell gyűjtenie az elkötelezettség megértéséhez.

Az első dolog, amit tennie kell, hogy nyilvántartást vezet az üzleti célok szempontjából lényeges mérőszámokról és kulcsfontosságú teljesítménymutatókról (KPI-k ). Az olyan mérőszámok, mint a konverziós ráta, a kötött ráta, az átlagos munkamenet időtartama, a funkcióátvételi arány, a DAU és a MAU, segítenek megérteni, hogyan lépnek kapcsolatba az ügyfelek a termékével.

Segít megérteni a felhasználói út hiányosságait. Ha például sok felhasználó elakad egy bizonyos ponton a bevezetés során, akkor a folyamat lehet, hogy bonyolult. Ha rendelkezne a szükséges adatokkal, azonosíthatná a fájdalmas pontokat, és javíthatná a termékszolgáltatásokat.

Az adatelemzés segít abban, hogy minden folyamatot ésszerűbbé és gördülékenyebbé tegyen. Az adatok folyamatos ellenőrzése hozzájárul ahhoz, hogy az alkalmazás még kielégítőbb legyen, ami végső soron az elfogadottságot növeli.

Az átvételi folyamat szűk keresztmetszeteinek azonosítása

Néha nem tűnik egyértelműnek, hogy mi lassítja üzleti sikerét. Ha azonban minden egyes műveletről rendelkezik az összes kiemelkedő adattal, a szűk keresztmetszetek azonosítása könnyebbé válik. Az azonosítás kritikus fontosságú az ügyfelek megtartása és az elkötelezettség fokozása szempontjából. Néhány gyakori szűk keresztmetszet lehet a bonyolult belépési folyamatok, a bonyolult navigáció vagy a funkciók túlterhelő felfedezése.

A szűk keresztmetszetet többféleképpen is azonosíthatja. Ezek a következők:

1. Kapacitáselemzés - Ez lehetővé teszi a termék iránti piaci kereslet és a tényleges képességek összehasonlító vizsgálatát.

2. Tölcsérelemzés - Segít a felhasználói út egymást követő lépéseinek lebontásában, és az egyes lépéseken belüli konverziós arányt jelzi.

3. Munkafolyamat-elemzés - Segít kiszámítani egy adott feladat elvégzésének időtartamát.

Vannak más módszerek is. Dolgozzon rajta, ha több időt vesz igénybe a befejezés, gyakori az újratöltés, vagy kommunikációs akadálya van.

Ettől eltekintve, megpróbálhatja a felhasználók szegmentálását a használati szokásaik és az elköteleződési gyakoriságuk alapján. Az akadályok közösek lehetnek közöttük, ezért a problémamegoldás egyszerűvé válik.

Az új felhasználók például a termék egy másik aspektusával küszködhetnek, és egyedi igényeik kielégítéséhez testre szabott megközelítésre lehet szükségük. A szűk keresztmetszet azonosításával és kezelésével magas elfogadási arány érhető el.

A felhasználói élmény optimalizálása adatvezérelt betekintésekkel

Miután azonosította a szűk keresztmetszeteket, célul kell kitűznie a hatásuk kiküszöbölését és a felhasználói élmény javítását. Még a felhasználói élmény javítása sem érhető el egyértelmű adatok és KPI-k nélkül. Optimalizálnia kell szolgáltatásait, hogy növelje azok elfogadottságát, és elősegítse a nyereséges és kívánt elkötelezettséget. Itt azonban összegyűjtöttünk néhány kulcsfontosságú stratégiát, amelyeket ki kell használni az ügyfélélmény javítása érdekében. Ezek a következők: -

1. A súrlódások csökkentése - A súrlódási pontok lehetnek a legnagyobb szűk keresztmetszet, amelyek kedvezőtlenül befolyásolhatják a termékátvétel általános stratégiáját. A súrlódási pontokat a hozzáférhetőség javításával és az általános élmény elsimításával csökkentheti. Egyszerűsítse a bonyolult munkafolyamatot, és hangsúlyozza az egyértelműséget a felhasználók körében. Ezt az egyértelműséget egy erős alkalmazáson belüli üzenetküldési funkcióval lehet elérni, amely valós idejű segítséget nyújt.

2. Tesztelés - Az A/B tesztelés vagy osztott tesztelés egyazon változó két változatának összehasonlításával végzett tesztelés, amelynek célja annak meghatározása, hogy melyik a jobb. Az A/B teszteléssel különböző funkciókat, dizájnokat és felhasználói folyamatokat tesztelhet. Amint megvan az eredmény, használja fel az elfogadás felnagyítására.

3. Személyre szabás - A személyre szabás a legerősebb eszköz az elköteleződés ösztönzésére. A terméknek a célvásárlók által kívánt élménynek megfelelő testreszabására utal. Ezt be kell építeni az alkalmazáson belüli üzenetküldésbe, a belépési folyamatokba, a funkciók kialakításába és a problémamegoldásba.

Egyes SaaS-cégek azonban külön előnyben részesítik az olyan eszközöket, mint a User Guiding. Ez egy olyan többcélú eszköz, amely kódolás nélkül iszonyatosan javítja az alkalmazáson belüli élményeket. Egy ilyen megoldás beépítése simábbá teheti az ügyfél útját a termékével, és jól meghatározott stratégiái révén ösztönözheti annak elfogadását.

A digitális platformok átvétele

Napjaink gyorsan fejlődő környezetében a digitális platformok alkalmazása kritikus fontosságú a versenyképesség megőrzésére törekvő vállalkozások számára. A szervezeteknek fel kell ismerniük annak fontosságát, hogy ne csak integrálják ezeket a platformokat, hanem biztosítsák, hogy a felhasználók teljes mértékben elfogadják azokat. A digitális platformok hatékony elfogadása magában foglalja az átfogó képzés, erőforrások és támogatás biztosítását, hogy a felhasználók magabiztosan navigálhassanak az új rendszerekben és funkciókban. A folyamatos tanulás és alkalmazkodás kultúrájának előmozdításával a vállalatok jelentősen növelhetik a felhasználók elkötelezettségét és elégedettségét. Továbbá, az adatelemzés kihasználása a felhasználói interakciók nyomon követésére ezeken a platformokon lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy azonosítsák a fejlesztendő területeket, és a felhasználói igényekhez igazítsák kínálatukat. Ez a proaktív megközelítés nemcsak a felhasználók bizalmát növeli a platform használata iránt, hanem magasabb elfogadási arányt is eredményez, biztosítva, hogy a szervezet maximalizálja digitális beruházásainak értékét.

Az adatokból származó felismerések alapján történő cselekvés az elfogadás ösztönzése érdekében

Az adatok nem arra valók, hogy összegyűjtsék és tárolják őket; aktívan kell használni őket, hogy stratégiákat kezdeményezzenek a termék következő szintre emeléséhez. Az adatelemzés elengedhetetlen a termékstratégia és az elköteleződési kampányok finomításához.

Magát az adatot idővel frissíteni kell. Nincs értelme elavult adatoknak. Az adatgyűjtésnek és -ellenőrzésnek folyamatos folyamatnak kell lennie az üzleti célok hatékony teljesítése érdekében.

Az, hogy az adatokat hogyan lehet felhasználni, a csapatok szakértelmétől függ. A csapatoknak együtt kell működniük az adatok értelmezése és a felhasználói élmény javítása érdekében. A rendszeres megosztás mélyen befolyásolja a közös üzleti célok elérésének ütemét.

Következtetés

Az adatvezérelt megközelítés mindig hatékony. Mivel valós idejű számokon alapul, segít azonosítani a szűk keresztmetszeteket és a hőstermékeket. Az adatok segítségével bármely vállalat testre szabhatja stratégiáját a hosszú távú növekedés elérése érdekében. Az adatok nagy hatással vannak az elfogadási arány növelésére a megtartással együtt.

Az adatvezérelt megközelítés átalakíthatja a márka általános arculatáról alkotott képet. Soha nem szabad figyelmen kívül hagynia az erejét. Hosszú távú hatással van a vállalat növekedésére és sikerére.