Izkoriščanje podatkovne analitike za izboljšanje sprejemanja izdelkov SaaS: Vpogledi in ukrepi

Uvod

Če želimo uspeti na tem zelo konkurenčnem trgu, moramo izdelek nenehno optimizirati, da ga bodo bolje sprejeli večji segmenti. Poleg tega moramo nenehno preverjati, ali izdelek na trgu dobro deluje. Če ima izdelek na katerem koli področju pomanjkljivosti, ga je treba izboljšati. Vseh teh dejavnosti ni mogoče opraviti z eksperimentalnimi študijami. Tu vidimo, kako pomembna je uporaba podatkovne analitike za izboljšanje sprejemanja izdelkov SaaS. Podatki morajo biti osnova za oblikovanje vsake strategije, ki bi lahko spremenila pravila igre za dolgoročni uspeh izdelka. Za vsako podjetje je podatkovna analitika močno orodje, saj zbira informacije o interakciji z izdelkom, ugotavljanju pomanjkljivosti in splošni izkušnji strank.

Vključevanje podatkovne analitike ne le izboljšuje izdelek, temveč z nenehnim nadgrajevanjem povečuje tudi zadovoljstvo uporabnikov.

Tukaj bomo izvedeli, kako je lahko podatkovna analitika glavno vodilo za povečanje stopnje sprejetja izdelkov in oblikovanje strategij rasti.

Razumevanje vedenja uporabnikov z analizo podatkov

Analiza podatkov je eno od ključnih orodij za razumevanje vedenja uporabnikov. Za vsako dolgoročno odločitev je potreben močan nabor podatkov in merskih informacij.

Obnašanje uporabnikov zajema vsak niz dejanj, ki jih uporabniki izvajajo na vaši platformi. Ta dejanja vključujejo, kaj kliknejo, pogostost, koliko časa porabijo, kje manjkajo, kje so odšli in še veliko več. Na voljo morate imeti kvalitativne in kvantitativne podatke o svojih uporabnikih, da lahko ocenite, kako so sodelovali z vašim izdelkom. Takšni podatki odkrivajo vzorce uporabe in trende, ki so pogosto spregledani. Če želite doseči dolgoročni uspeh, morate zbrati vsak najmanjši podatek, da bi razumeli sodelovanje.

Najprej morate zabeležiti metrike in ključne kazalnike uspešnosti (KPI), ki so bistveni za doseganje poslovnih ciljev. Metrike, kot so stopnja konverzije, stopnja vezanosti, povprečno trajanje seje, stopnja sprejetja funkcije, DAU in MAU, vam pomagajo razumeti, kako stranke komunicirajo z vašim izdelkom.

Pomagal vam bo razumeti pomanjkljivosti na poti uporabnika. Če se na primer veliko uporabnikov zatakne na določeni točki med uvajanjem, je vaš postopek morda zapleten. Če bi imeli na voljo potrebne podatke, bi lahko prepoznali boleče točke in izboljšali storitve izdelka.

Analiza podatkov vam pomaga poenostaviti in olajšati vsak postopek. Nenehno preverjanje podatkov prispeva k večji zadovoljivosti aplikacije, kar bo na koncu spodbudilo njeno sprejetje.

Prepoznavanje ozkih grl v procesu sprejemanja

Včasih ni jasno, kaj upočasnjuje vaš poslovni uspeh. Če pa imate na voljo vse pomembne podatke o vsakem dejanju, je prepoznavanje ozkih grl lažje. Identifikacija je ključnega pomena za ohranjanje strank in povečanje zavzetosti. Nekatera pogosta ozka grla so lahko zapleteni postopki uvajanja, zapletena navigacija ali preobsežno odkrivanje funkcij.

Ozko grlo lahko ugotovite na različne načine. Ti so:

1. Analiza zmogljivosti - omogoča primerjalno študijo povpraševanja po izdelku na trgu in njegovih dejanskih zmogljivosti.

2. Analiza lijaka - pomaga pri razčlenitvi zaporednih korakov poti uporabnika in določa stopnjo konverzije v vsakem koraku.

3. Analiza poteka dela - pomaga vam izračunati trajanje za dokončanje določenega opravila.

Obstajajo tudi drugi načini. Delajte na tem, ko je za dokončanje potrebno več časa, se pogosto ponovno nalagate ali imate komunikacijske ovire.

Poleg tega lahko poskusite segmentirati uporabnike glede na njihove vzorce uporabe in pogostost sodelovanja. Ovire so jim lahko skupne, zato je reševanje težav lažje.

Novi uporabniki imajo na primer težave z različnimi vidiki izdelka in potrebujejo prilagojen pristop, da izpolnijo svoje edinstvene zahteve. Z ugotavljanjem in odpravljanjem ozkega grla je mogoče doseči visoko stopnjo sprejetja.

Optimizacija uporabniške izkušnje z vpogledi, ki temeljijo na podatkih

Ko odkrijete ozka grla, je vaš cilj odpraviti njihov vpliv in izboljšati uporabniško izkušnjo. Tudi izboljšanja uporabniške izkušnje ni mogoče doseči brez jasnega nabora podatkov in ključnih kazalnikov uspešnosti. Svoje storitve morate optimizirati, da bi povečali njihovo sprejetje ter spodbudili dobičkonosno in želeno sodelovanje. V nadaljevanju pa smo zbrali nekaj ključnih strategij, ki jih je treba uporabiti za izboljšanje uporabniške izkušnje. Te so: - Izboljšanje kakovosti storitev za stranke, ki jih potrebujejo, in - izboljšanje kakovosti storitev za stranke, ki jih potrebujejo: -

1. Zmanjšanje trenja - točke trenja so lahko največje ozko grlo, ki lahko negativno vpliva na celotno strategijo za sprejetje izdelka. Točke trenja lahko zmanjšate tako, da izboljšate dostopnost in olajšate celotno izkušnjo. Poenostavite zapleten delovni proces in poudarite jasnost med uporabniki. To jasnost lahko dosežete z močno funkcijo sporočil v aplikaciji, ki zagotavlja pomoč v realnem času.

2. Testiranje - testiranje A/B ali deljeno testiranje je testiranje s primerjavo dveh različic iste spremenljivke, da bi ugotovili, katera je boljša. S testiranjem A/B lahko testirate različne funkcije, zasnove in uporabniški tok. Takoj, ko so rezultati znani, jih uporabite za povečanje sprejemanja.

3. Prilagajanje - Prilagajanje je najmočnejše orodje za spodbujanje zavzetosti. Gre za prilagajanje izdelka glede na izkušnjo, ki jo želijo ciljne stranke. Vključiti jo je treba pri sporočilih v aplikaciji, postopkih uvajanja, oblikovanju funkcij in reševanju težav.

Nekatera podjetja SaaS pa dajejo posebno prednost orodjem, kot je User Guiding. To je večnamensko orodje, ki izjemno izboljša izkušnje v aplikacijah brez kodiranja. Vključitev takšne rešitve lahko olajša potovanje vaše stranke z vašim izdelkom in z dobro opredeljenimi strategijami pospeši njegovo sprejetje.

Sprejetje digitalne platforme

V današnjem hitro razvijajočem se okolju je uporaba digitalnih platform ključnega pomena za podjetja, ki želijo ostati konkurenčna. Organizacije se morajo zavedati, kako pomembno je ne le integrirati te platforme, temveč tudi zagotoviti, da jih uporabniki v celoti sprejmejo. Učinkovito sprejetje digitalne platforme vključuje ponudbo celovitega usposabljanja, virov in podpore, ki uporabnikom pomagajo samozavestno krmariti po novih sistemih in funkcijah. S spodbujanjem kulture nenehnega učenja in prilagajanja lahko podjetja bistveno povečajo vključenost in zadovoljstvo uporabnikov. Poleg tega uporaba podatkovne analitike za spremljanje interakcij uporabnikov na teh platformah podjetjem omogoča, da opredelijo področja za izboljšave in prilagodijo svojo ponudbo potrebam uporabnikov. Ta proaktivni pristop ne le povečuje zaupanje uporabnikov v uporabo platforme, temveč tudi spodbuja višjo stopnjo sprejetja, kar zagotavlja, da organizacija čim bolj poveča vrednost svojih digitalnih naložb.

Ukrepanje na podlagi vpogledov v podatke za spodbujanje sprejetja

Podatki niso namenjeni zbiranju in shranjevanju, temveč jih je treba dejavno uporabljati za uvajanje strategij, ki bodo vaš izdelek ponesle na višjo raven. Analiza podatkov je bistvenega pomena za izboljšanje strategije izdelka in kampanj vključevanja.

Podatke je treba sproti posodabljati. Zastareli podatki niso uporabni. Zbiranje in spremljanje podatkov mora biti stalen proces za učinkovito izpolnjevanje poslovnih ciljev.

Kako je mogoče uporabiti podatke, je odvisno od strokovnega znanja ekip. Ekipe morajo sodelovati pri razlagi podatkov in nadgradnji uporabniške izkušnje. Redna souporaba podatkov močno vpliva na hitrost doseganja skupnih poslovnih ciljev.

Zaključek

Pristop, ki temelji na podatkih, je vedno učinkovit. Ker temelji na številkah v realnem času, pomaga prepoznati ozka grla in izdelke heroje. S pomočjo podatkov lahko vsako podjetje prilagodi svojo strategijo za doseganje dolgoročne rasti. Podatki imajo velik vpliv na povečanje stopnje sprejetja in zadržanja.

Pristop, ki temelji na podatkih, lahko spremeni podobo celotne podobe vaše blagovne znamke. Nikoli ne smete spregledati njegove moči. Dolgoročno vpliva na rast in uspeh podjetja.