Τα προϊόντα SaaS ζουν και πεθαίνουν από τη διατήρηση πελατών. Η απόκτηση κοστίζει χρήματα. Η διατήρηση φέρνει επαναλαμβανόμενα έσοδα. Ένας πελάτης που μένει δώδεκα μήνες αξίζει δώδεκα φορές περισσότερο από έναν νέο πελάτη που αποκτάς μία φορά. Η διατήρηση όμως θέλει υιοθέτηση. Οι χρήστες πρέπει να χρησιμοποιούν το προϊόν σου. Αν δεν το κάνουν, φεύγουν. Τα στατιστικά συμπεριφοράς δείχνουν τα εμπόδια στην υιοθέτηση. Γιατί οι χρήστες δεν ολοκληρώνουν την καθοδήγηση νέων χρηστών. Γιατί εγκαταλείπουν μετά την πρώτη εβδομάδα. Γιατί σταματούν να χρησιμοποιούν βασικές λειτουργίες. Γιατί φεύγουν. Οι εγγραφές συνεδριών δείχνουν τις δυσκολίες των χρηστών με το προϊόν σου. Τα heatmaps δείχνουν ποιες λειτουργίες χρησιμοποιούνται. Ποιες αγνοούνται. Η βαθμολογία ενδιαφέροντος δείχνει ποιοι χρήστες κινδυνεύουν να φύγουν. Οι μικρομετατροπές δείχνουν τη διαδρομή προς την υιοθέτηση λειτουργιών. Η ανάλυση ομάδων δείχνει αν οι νέες λειτουργίες βελτιώνουν τη διατήρηση. Τα στατιστικά συμπεριφοράς στο SaaS αφορούν την εμπειρία του χρήστη. Βρίσκουν οι χρήστες αξία. Υιοθετούν τις λειτουργίες. Δένονται με το προϊόν. Ένας χρήστης που υιοθετεί πολλές λειτουργίες έχει λιγότερες πιθανότητες να φύγει. Ένας χρήστης που ολοκληρώνει την καθοδήγηση έχει περισσότερες πιθανότητες να ασχοληθεί. Ένας χρήστης που χρησιμοποιεί το προϊόν καθημερινά μάλλον θα ανανεώσει. Τα στατιστικά συμπεριφοράς δείχνουν αυτή την πορεία. Μετά βελτιστοποιείς κάθε βήμα. Καλύτερη καθοδήγηση αυξάνει την υιοθέτηση. Καλύτερη ανακάλυψη λειτουργιών αυξάνει το ενδιαφέρον. Λειτουργίες που κρατούν τους χρήστες αυξάνουν την πίστη. Τα στατιστικά συμπεριφοράς για SaaS κινούν τους δείκτες που μετράνε. Υιοθέτηση. Ενδιαφέρον. Διατήρηση.
Αυτό το άρθρο εξηγεί πώς να εφαρμόσεις στατιστικά συμπεριφοράς ειδικά στη βελτιστοποίηση ενός SaaS.
Ανάλυσε τη συμπεριφορά στην καθοδήγηση νέων χρηστών
Η καθοδήγηση νέων χρηστών (onboarding) είναι κρίσιμη. Οι χρήστες μαθαίνουν το προϊόν σου. Ανακαλύπτουν την αξία. Ή χάνονται. Τα στατιστικά συμπεριφοράς δείχνουν ποιο από τα δύο συμβαίνει.
Οι εγγραφές συνεδριών της καθοδήγησης δείχνουν πού δυσκολεύονται οι χρήστες. Προσπερνούν βήματα. Διστάζουν. Μπερδεύονται. Οι μεμονωμένες εγγραφές δείχνουν τα προβλήματα.
Οι μικρομετατροπές κατά την καθοδήγηση προβλέπουν την επιτυχία. Ολοκλήρωσαν το εγχειρίδιο. Δημιούργησαν περιεχόμενο. Κάλεσαν συναδέλφους. Οι μικρομετατροπές δείχνουν πρόοδο.
Η ανάλυση ομάδων δείχνει αν οι αλλαγές στην καθοδήγηση βελτιώνουν τη διατήρηση. Οι νέοι χρήστες με βελτιωμένη καθοδήγηση πρέπει να έχουν καλύτερη διατήρηση. Τα δεδομένα ομάδων το αποδεικνύουν.
Βρες τα προβλήματα υιοθέτησης λειτουργιών
Κάποιες λειτουργίες υιοθετούνται ευρέως. Κάποιες όχι. Τα στατιστικά συμπεριφοράς δείχνουν γιατί.
Τα heatmaps δείχνουν ποιες λειτουργίες παίρνουν κλικ. Ποιες αγνοούνται. Ίσως οι προχωρημένες λειτουργίες δεν παίρνουν κλικ. Ίσως οι χρήστες δεν ξέρουν ότι υπάρχουν. Ίσως είναι δύσκολο να βρεθούν.
Οι εγγραφές συνεδριών δείχνουν πώς αλληλεπιδρούν οι χρήστες με τις λειτουργίες. Καταλαβαίνουν τι κάνει μια λειτουργία. Ξέρουν πώς να τη χρησιμοποιήσουν. Τη χρησιμοποιούν με επιτυχία. Οι εγγραφές δείχνουν την τριβή.
Η βαθμολογία ενδιαφέροντος δείχνει ποιοι χρήστες υιοθετούν λειτουργίες και ποιοι όχι. Έχουν οι χρήστες που υιοθετούν διαφορετικά χαρακτηριστικά. Έρχονται από διαφορετικές πηγές. Τα μοτίβα δείχνουν τι οδηγεί την υιοθέτηση.
Παρακολούθησε τα σήματα αποχώρησης στη συμπεριφορά
Οι χρήστες δείχνουν σήματα αποχώρησης πριν ακυρώσουν. Τα στατιστικά συμπεριφοράς δείχνουν αυτά τα σήματα.
Η μειούμενη χρήση λειτουργιών είναι σήμα αποχώρησης. Ένας χρήστης που ήταν ενεργός την πρώτη εβδομάδα αλλά ανενεργός την τέταρτη είναι έτοιμος να φύγει.
Η μειούμενη συχνότητα σύνδεσης είναι σήμα αποχώρησης. Ένας χρήστης που συνδεόταν καθημερινά και τώρα συνδέεται εβδομαδιαία χάνει το ενδιαφέρον.
Η μειούμενη διάρκεια συνεδρίας είναι σήμα αποχώρησης. Ένας χρήστης που περνούσε μία ώρα ανά συνεδρία τώρα περνά πέντε λεπτά.
Εντόπισε αυτά τα σήματα. Παρέμβε σε αυτούς τους χρήστες. Οι καμπάνιες επανασύνδεσης μπορεί να τους κρατήσουν.
Βελτιστοποίησε την ανακάλυψη λειτουργιών
Οι χρήστες δεν μπορούν να χρησιμοποιήσουν λειτουργίες που δεν ξέρουν. Τα στατιστικά συμπεριφοράς δείχνουν ποιες λειτουργίες δεν έχουν ανακαλυφθεί.
Τα heatmaps δείχνουν ποιες λειτουργίες παίρνουν κλικ. Οι λειτουργίες που αγνοούνται μπορεί να μην έχουν ανακαλυφθεί. Ίσως χρειάζονται καλύτερη θέση. Ίσως χρειάζονται καλύτερες ετικέτες.
Οι εγγραφές συνεδριών δείχνουν αν οι χρήστες ψάχνουν λειτουργίες. Ψάχνουν κάτι που δεν βρίσκουν. Ρωτούν την υποστήριξη για λειτουργίες που υπάρχουν. Οι εγγραφές δείχνουν τα προβλήματα ανακάλυψης.
Χρησιμοποίησε την ανάλυση ομάδων για την επίδραση των λειτουργιών
Οι νέες λειτουργίες πρέπει να βελτιώνουν τη διατήρηση. Η ανάλυση ομάδων το αποδεικνύει ή το διαψεύδει.
Οι χρήστες πριν από την κυκλοφορία μιας νέας λειτουργίας αποτελούν μία ομάδα. Οι χρήστες μετά αποτελούν άλλη. Σύγκρινε τη διατήρηση ανάμεσα στις ομάδες. Βελτίωσε η λειτουργία τη διατήρηση; Αν ναι, άξιζε να φτιαχτεί. Αν όχι, ερεύνησε γιατί.
Η ανάλυση της επίδρασης των λειτουργιών βοηθά να βάλεις προτεραιότητες στη μελλοντική ανάπτυξη. Φτιάξε λειτουργίες που βελτιώνουν τη διατήρηση. Παράλειψε αυτές που δεν τη βελτιώνουν.
Συχνές ερωτήσεις
Πώς βρίσκω ποια βήματα της καθοδήγησης προκαλούν τη μεγαλύτερη απώλεια χρηστών;
Χρησιμοποίησε ανάλυση χωνιού για τα βήματα της καθοδήγησης. Βήμα ένα. Βήμα δύο. Βήμα τρία. Μέτρα την ολοκλήρωση σε κάθε βήμα. Βρες ποιο βήμα έχει τη μεγαλύτερη απώλεια. Αυτό είναι το πρόβλημά σου. Οι εγγραφές συνεδριών των χρηστών που φεύγουν σε αυτό το βήμα δείχνουν το γιατί. Ίσως το βήμα μπερδεύει. Ίσως παίρνει πολλή ώρα. Ίσως ζητά πολλά. Διόρθωσε το πρόβλημα που βρήκες και ξαναδοκίμασε. Με τον δημιουργό ιστοσελίδων του WEMASY μπορείς να το ρυθμίσεις απευθείας στην ιστοσελίδα σου.
Μπορούν τα στατιστικά συμπεριφοράς να προβλέψουν ποιοι νέοι χρήστες θα φύγουν πριν φύγουν;
Εν μέρει. Οι χρήστες που προσπερνούν την καθοδήγηση έχουν μεγάλο ρίσκο αποχώρησης. Οι χρήστες που δεν υιοθετούν καμία λειτουργία έχουν μεγάλο ρίσκο αποχώρησης. Οι χρήστες με μειούμενο ενδιαφέρον έχουν μεγάλο ρίσκο αποχώρησης. Όταν εντοπίζεις αυτά τα σήματα νωρίς, μπορείς να παρέμβεις. Η πρόβλεψη όμως δεν είναι τέλεια. Κάποιοι χρήστες που δείχνουν σήματα ρίσκου μένουν. Ο εντοπισμός ρίσκου αφορά την προτεραιότητα στις παρεμβάσεις, όχι την τέλεια πρόβλεψη.
Να παρακολουθώ διαφορετικές συμπεριφορές για χρήστες δωρεάν δοκιμής και χρήστες επί πληρωμή;
Ναι. Οι χρήστες δωρεάν δοκιμής και οι χρήστες επί πληρωμή έχουν διαφορετικά κίνητρα. Οι χρήστες δοκιμής αξιολογούν. Οι χρήστες επί πληρωμή έχουν δεσμευτεί. Ανάλυσε ξεχωριστά τη συμπεριφορά της δοκιμής από τη συμπεριφορά των πελατών επί πληρωμή. Οι χρήστες δοκιμής μπορεί να χρειάζονται άλλη καθοδήγηση. Οι χρήστες επί πληρωμή μπορεί να χρειάζονται άλλες λειτουργίες διατήρησης. Η ξεχωριστή ανάλυση επιτρέπει βελτιστοποίηση για κάθε τμήμα.
Πώς χρησιμοποιώ τα στατιστικά συμπεριφοράς για να δικαιολογήσω την επένδυση σε μια νέα λειτουργία;
Ανάλυσε πρώτα τη ζήτηση. Οι εγγραφές συνεδριών δείχνουν αν οι χρήστες ζητούν τη λειτουργία. Τα αιτήματα υποστήριξης δείχνουν αν τη ζητούν. Αν υπάρχει ζήτηση, φτιάξε τη. Μετά την κυκλοφορία, χρησιμοποίησε ανάλυση ομάδων για να μετρήσεις την επίδραση. Οι νέοι χρήστες με τη λειτουργία πρέπει να δείχνουν καλύτερη διατήρηση από αυτούς χωρίς αυτήν. Η καλύτερη διατήρηση δικαιολογεί την επένδυση. Αν η διατήρηση δεν βελτιωθεί, η λειτουργία δεν άξιζε να φτιαχτεί.
Ποιες μικρομετατροπές μετράνε περισσότερο για τη διατήρηση στο SaaS;
Εστίασε στις μικρομετατροπές που προβλέπουν τη διατήρηση. Η ολοκλήρωση της καθοδήγησης προβλέπει διατήρηση. Η υιοθέτηση βασικών λειτουργιών προβλέπει διατήρηση. Η πρόσκληση συναδέλφων προβλέπει διατήρηση. Η δημιουργία περιεχομένου προβλέπει διατήρηση. Παρακολούθησε αυτές. Λιγότερο σχετικές μικρομετατροπές, όπως η επίσκεψη στη σελίδα τιμών, μετράνε λιγότερο για υπάρχοντες χρήστες.
Πώς μετρώ αν οι βελτιώσεις από τα στατιστικά συμπεριφοράς αυξάνουν πραγματικά τη διατήρηση;
Υπολόγισε το μηνιαίο ποσοστό αποχώρησης πριν και μετά τις βελτιώσεις που βασίζονται στη συμπεριφορά. Παρακολούθησέ το μήνα με τον μήνα. Αν η αποχώρηση μειώνεται, οι βελτιώσεις δούλεψαν. Υπολόγισε την επίδραση. Αν μειώσεις την αποχώρηση από πέντε τοις εκατό σε τέσσερα, είναι τεράστιο. Πολλαπλασίασε με τη βάση των χρηστών σου. Υπολόγισε την επίδραση στα έσοδα. Ένα δυνατό ROI δικαιολογεί τη συνέχιση της επένδυσης στα στατιστικά συμπεριφοράς.