Datu analītikas izmantošana, lai uzlabotu SaaS produktu pieņemšanu: Ieskats un rīcība

Ievads

Lai veiksmīgi attīstītos šajā ļoti konkurētspējīgajā tirgū, mums ir nepārtraukti jāoptimizē produkts, lai to labāk pieņemtu lielāki segmenti. Turklāt mums pastāvīgi jāpārbauda, vai produkts tirgū darbojas labi. Ja kādā jomā produktam ir trūkumi, jāveic uzlabojumi. Visas šīs darbības nevar veikt ar eksperimentāliem pētījumiem. Šeit mēs redzam, cik svarīgi ir izmantot datu analītiku, lai uzlabotu SaaS produktu pieņemšanu. Datiem jābūt par pamatu, formulējot jebkuru stratēģiju, kas varētu mainīt produkta ilgtermiņa panākumus. Katrs uzņēmums uzskata, ka datu analīze ir spēcīgs rīks, jo tā apkopo informāciju par produkta mijiedarbību, trūkumu identificēšanu un vispārējo klientu pieredzi.

Datu analītikas iekļaušana ne tikai uzlabo produktu, bet arī uzlabo tā lietotāju apmierinātību ar nepārtrauktu modernizāciju.

Šeit mēs uzzināsim, kā datu analīze var būt galvenais virzītājspēks, lai palielinātu produktu pieņemšanas līmeni un formulētu izaugsmes stratēģijas.

Lietotāju uzvedības izpratne, izmantojot datu analīzi

Datu analīze ir viens no galvenajiem rīkiem, lai izprastu lietotāju uzvedību. Jebkuram ilgtermiņa lēmumam ir nepieciešams spēcīgs datu un metrikas informācijas kopums.

Lietotāju uzvedība ietver katru darbību kopumu, ko lietotāji veic jūsu platformā. Šīs darbības ietver to, ko lietotāji klikšķina, cik bieži, cik daudz laika viņi pavada, kur viņi pietrūkst, kur viņi aiziet un daudz ko citu. Lai novērtētu, kā lietotāji mijiedarbojās ar jūsu produktu, jums ir jābūt jūsu klientu kvalitatīvajiem un kvantitatīvajiem datiem. Šādi dati atklāj lietošanas modeļus un tendences, kas bieži vien netiek pamanītas. Lai gūtu ilgtermiņa panākumus, jums ir jāapkopo ikviens neliels informācijas gabaliņš, lai izprastu iesaistīšanos.

Pirmais, kas jums jādara, ir jāreģistrē metrikas un galvenie darbības rādītāji (KPI), kas ir būtiski biznesa mērķu sasniegšanai. Tādi rādītāji kā konversijas rādītājs, saistītais rādītājs, vidējais sesijas ilgums, funkciju pieņemšanas rādītājs, DAU un MAU palīdz jums saprast, kā klienti mijiedarbojas ar jūsu produktu.

Tas palīdzēs jums saprast trūkumus lietotāja ceļojumā. Piemēram, ja daudzi lietotāji iestrēgst kādā konkrētā ievades posmā, iespējams, jūsu process ir sarežģīts. Ja jūsu rīcībā būtu nepieciešamie dati, jūs varētu identificēt sāpju punktus un uzlabot produkta pakalpojumus.

Datu analītika palīdz jums racionalizēt un padarīt vienmērīgāku katru procesu. Nepārtrauktas datu pārbaudes palīdz padarīt lietotni apmierinošāku, kas galu galā veicinās tās pieņemšanu.

Pieņemšanas procesa vājo vietu identificēšana

Dažkārt var izrādīties, ka nav skaidrs, kas kavē jūsu biznesa panākumus. Tomēr, ja jūsu rīcībā ir visi svarīgākie dati par katru darbību, apzināt vājās vietas kļūst vieglāk. Identifikācija ir ļoti svarīga, lai noturētu klientus un palielinātu iesaistīšanos. Dažas no biežāk sastopamajām vājajām vietām varētu būt sarežģīti ievades procesi, sarežģīta navigācija vai pārlieku sarežģīta funkciju atklāšana.

Pastāv dažādi veidi, kā identificēt vājās vietas. Tie ir šādi:

1. Jaudas analīze - tā ļauj salīdzinoši izpētīt produkta pieprasījumu tirgū un tā faktiskās iespējas.

2. Piltuves analīze - tā palīdz sadalīt lietotāja ceļojuma secīgos soļus un nosaka katra soļa konversijas līmeni.

3. Darba plūsmas analīze - tā palīdz aprēķināt konkrēta uzdevuma izpildes ilgumu.

Ir arī citi veidi. Strādājiet pie tā, ja tā izpilde aizņem vairāk laika, bieži tiek pārlādēta vai ir komunikācijas barjera.

Papildus tam varat mēģināt segmentēt lietotājus, pamatojoties uz to lietošanas paradumiem un iesaistīšanās biežumu. Šķēršļi viņiem var būt kopīgi, tāpēc problēmu risināšana kļūst vieglāka.

Piemēram, jauniem lietotājiem var rasties grūtības ar kādu citu produkta aspektu, un viņiem var būt nepieciešama pielāgota pieeja, lai izpildītu viņu unikālās prasības. Identificējot un novēršot vājās vietas, var panākt augstu pieņemšanas līmeni.

Lietotāja pieredzes optimizēšana, izmantojot uz datiem balstītas iestrādes

Kad esat identificējis vājās vietas, jūsu mērķim jābūt to ietekmes novēršanai un lietotāju pieredzes uzlabošanai. Pat lietotāja pieredzes uzlabošanu nav iespējams panākt bez skaidra datu un KPI kopuma. Jums ir jāoptimizē savi pakalpojumi, lai palielinātu to pieņemšanu un veicinātu rentablu un vēlamu iesaistīšanos. Tomēr šeit esam apkopojuši dažas galvenās stratēģijas, kas jāizmanto, lai uzlabotu lietotāju pieredzi. Tās ir šādas: -

1. Berzes punktu samazināšana - berzes punkti var būt lielākais šķērslis, kas var negatīvi ietekmēt kopējo produkta pieņemšanas stratēģiju. Jūs varat samazināt berzes punktus, uzlabojot pieejamību un atvieglojot vispārējo pieredzi. Vienkāršojiet sarežģīto darbplūsmu un uzsveriet skaidrību lietotāju vidū. Šādu skaidrību var panākt ar spēcīgu ziņojumapmaiņas funkciju lietotnē, lai sniegtu palīdzību reāllaikā.

2. Testēšana - A/B testēšana jeb split testēšana ir testēšana, kas tiek veikta, salīdzinot divas viena un tā paša mainīgā lieluma versijas, lai noteiktu, kura ir labāka. Ar A/B testēšanu var testēt dažādas funkcijas, dizainu un lietotāja plūsmu. Tiklīdz rezultāts ir zināms, izmantojiet to, lai palielinātu pieņemšanu.

3. Personalizēšana - personalizēšana ir visspēcīgākais rīks, lai veicinātu iesaistīšanos. Tā attiecas uz produkta pielāgošanu atbilstoši mērķauditorijas klientu vēlamajai pieredzei. Tā jāiekļauj lietojumprogrammas ziņojumos, ievades procesos, funkciju izstrādē un problēmu risināšanā.

Tomēr daži SaaS uzņēmumi dod īpašu priekšroku tādiem rīkiem kā Lietotāju vadīšana. Tas ir daudzfunkcionāls rīks, kas lieliski uzlabo lietotnes lietošanas pieredzi bez kodēšanas. Šāda risinājuma iekļaušana var atvieglot jūsu klientu ceļojumu ar jūsu produktu un veicināt tā pieņemšanu, izmantojot labi definētas stratēģijas.

Digitālās platformas ieviešana

Mūsdienu strauji mainīgajā vidē digitālo platformu ieviešana ir ļoti svarīga uzņēmumiem, kas vēlas saglabāt konkurētspēju. Organizācijām ir jāapzinās, cik svarīgi ir ne tikai integrēt šīs platformas, bet arī nodrošināt, lai lietotāji tās pilnībā pieņemtu. Efektīva digitālo platformu ieviešana ietver visaptverošas apmācības, resursu un atbalsta piedāvāšanu, lai palīdzētu lietotājiem droši orientēties jaunajās sistēmās un funkcijās. Veicinot nepārtrauktas mācīšanās un pielāgošanās kultūru, uzņēmumi var ievērojami uzlabot lietotāju iesaisti un apmierinātību. Turklāt datu analīzes izmantošana, lai izsekotu lietotāju mijiedarbību šajās platformās, ļauj uzņēmumiem noteikt jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi, un pielāgot savus piedāvājumus lietotāju vajadzībām. Šāda proaktīva pieeja ne tikai palielina lietotāju uzticību platformas izmantošanai, bet arī veicina augstāku pieņemšanas līmeni, nodrošinot, ka organizācija maksimāli palielina savu digitālo ieguldījumu vērtību.

Rīcība, izmantojot datu ieskatu, lai veicinātu pieņemšanu

Dati nav domāti tikai apkopošanai un uzglabāšanai; tie ir aktīvi jāizmanto, lai ierosinātu stratēģijas, kas ļautu jūsu produktu pacelt nākamajā līmenī. Datu analīze ir būtiska, lai pilnveidotu produkta stratēģiju un iesaistīšanas kampaņas.

Paši dati laika gaitā ir jāatjaunina. Nav lietderīgi izmantot novecojušus datus. Datu vākšanai un uzraudzībai jābūt nepārtrauktam procesam, lai efektīvi sasniegtu uzņēmējdarbības mērķus.

Tagad tas, kā var izmantot datus, ir atkarīgs no komandu kompetences. Komandām ir jāsadarbojas, lai interpretētu datus un uzlabotu lietotāju pieredzi. Regulāra datu koplietošana būtiski ietekmē kopējo biznesa mērķu sasniegšanas tempu.

Secinājums

Uz datiem balstīta pieeja vienmēr ir efektīva. Tā kā tās pamatā ir reāllaika skaitļi, tā palīdz identificēt vājās vietas un produktus varoņus. Ar datu palīdzību jebkurš uzņēmums var pielāgot savu stratēģiju, lai sasniegtu ilgtermiņa izaugsmi. Datiem ir liela ietekme, lai palielinātu pieņemšanas un saglabāšanas rādītājus.

Uz datiem balstīta pieeja var mainīt jūsu zīmola kopējā tēla ainu. Nekad nevajadzētu ignorēt tās spēku. Tai ir ilgtermiņa ietekme uz uzņēmuma izaugsmi un panākumiem.