SaaS 기업에 제품 분석이 중요한 이유

SaaS 제품으로 추진력을 얻기 시작했거나 일정 기간 동안 건전한 견인력을 누리고 있다면 제품 전체에서 모든 사용자의 활동을 살펴보는 것이 실현 가능하지 않다는 것을 깨달았을 것입니다.

거기에 톤 정리하고 이해할 수 있는 데이터의 양 – 어떻게 모든 것을 수집하고 추적합니까?

대답: 제품 분석.

제품 분석은 이해를 위한 최고의 도구입니다. 고객 행동 최적화 기회를 찾기 위해 고객 여정의 각 단계에서 지표를 추적하는 것은 좋은 시작이지만 충분하지 않습니다.

제품 분석은 혼란스러운 사용자 행동을 선형 고객 경로 분석으로 변환하여 인사이트를 훨씬 쉽게 도출하고 찾을 수 있도록 합니다. 성장 기회.

가장 중요한 것은 고객이 가치를 경험하다 귀하의 제품이 최대한의 잠재력을 제공한다는 것을 의미합니다. 제품 분석은 누가 제품의 가치를 얻는지, 그리고 그렇지 못한 사람들을 방해하는 요소를 파악하는 데 도움이 됩니다.

제품 분석이 답해야 하는 질문

다음은 성공적인 제품 분석을 통해 답을 얻을 수 있는 몇 가지 질문의 예입니다.

• 취득: 어떤 획득 채널이 가장 효율적이며 집중해야 합니까?
• 활성화: 온보딩을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?
• 보유: 이탈을 줄이기 위해 어떤 부문에 집중해야 합니까?
• 수익: 무료 평가판을 유료 전환으로 개선하려면 어떻게 해야 합니까?
• 추천 : 어떤 활동 패턴이 추천을 유발할 가능성이 가장 높습니까?

제품 분석 시작하기

팁 #1: 데이터를 수집하기 전에 다음을 수행해야 합니다. 고객 여정 지도 사용자가 제품 및 비즈니스와 상호작용하는 모든 터치포인트를 포함합니다.

고객 여정 메트릭을 매핑하는 것은 회사 내에서 팀 조정을 가능하게 하기 때문에 매우 중요합니다. 각 단계를 정의하는 것 고객 여정, 고객이 제품 가치로부터 혜택을 받기 위한 요구 사항 및 그 가치가 무엇인지. 서로 다른 두 부서에서 메트릭에 대해 서로 다른 정의를 사용하는 경우 서로 다른 부서가 서로 다른 경험에 대해 최적화하고 다음 고객 수명 주기 단계에 대해 최적화하기 때문에 고객은 어려움을 겪을 것입니다.

우리 모두는 다음과 같은 말을 들었습니다.arbage 인, 가비지 아웃. 신생 기업부터 고성장 및 확장 기업에 이르기까지 수백 개의 SaaS 기업과 일해본 결과, 이것이 적용되지 않는 기업은 드물다고 말할 수 있습니다. 거의 모든 사람에게 데이터 품질 문제가 있으므로 이를 해결할 프레임워크가 있어야 합니다.

좋은 품질의 데이터를 얻으려면 올바른 데이터를 추적해야 합니다. 이것은 우리를 팁 #2로 이끕니다:

데이터 추적 계획 구축

팁 #2: 솔리드 만들기 데이터 추적 계획을 통해 찾고 있는 양질의 데이터를 수집할 수 있습니다. 성공적인 데이터 추적 계획은 건전한 제품 분석의 핵심입니다.

A 데이터 추적 계획 (또는 짧은 추적 계획)은 제품 데이터를 문서화하도록 설계되었습니다. 사람들이 제품을 어떻게 사용하고 어떻게 참여하는지에 대해 제품에서 추적하는 데 필요한 모든 것을 다룹니다.

또한 개발자, 제품 및 마케팅이 공유하는 공동 문서입니다. 이 문서는 분석 목적 또는 데이터 주도 이니셔티브를 위해 조직에서 데이터를 추적하는 방법을 정의하는 곳입니다.

높은 수준에서 추적 계획에는 다음에 대한 정보가 포함됩니다.

• 이벤트 사용자 또는 계정은 고객 여정 기둥의 각 단계(획득, 활성화 등)에서 수행합니다. 추적 중인 이벤트의 컨텍스트를 제공하는 이벤트 속성입니다.
• ID, 이메일 주소 등과 같은 사용자 및 계정 식별자 요소
• 세분화를 활성화하는 사용자 또는 계정 속성입니다.

추적된 이벤트 및 속성은 명확하게 정의되고 추가 통찰력을 위해 추가 차원으로 세분화되며 문서화되어 전체 팀이 추적 대상과 방법을 알 수 있습니다.

추적 계획은 개발 팀이 작업할 수 있는 추적 문서가 됩니다. 훨씬 더 쉽게 통합 (제품이나 마케팅에 너무 많은 질문을 하지 않고) 데이터 수집 및 처리와 관련하여 어떤 도구가 어떤 목적으로 사용되는지, 이벤트 및 속성을 추적하는 방법을 이해하여 정확한 설정을 제공하기가 매우 쉽습니다.

가장 중요한 것은 개발 팀이 사람들이 믿는 제품과 완전히 다른 의미를 가진 이벤트를 가정하고 생성하지 않고 구현하지 않도록 하는 것입니다.

데이터 추적 계획을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 주요 메트릭 뒤에 있는 이벤트를 설정합니다.
• 백엔드, 제품 인터페이스 또는 통합을 통해 이벤트를 추적하는 방법을 설정합니다.
• 이벤트의 추적 상태를 확인하십시오.
• 추적해야 하는 계정 속성을 설정합니다.

데이터 분석을 시작하기 위한 프레임워크

팁 #3: 큰 그림부터 시작하여 고객 여정의 어느 단계에서 가장 큰 문제가 발생하는지 파악하세요.

제품 최적화를 시작하기 전에 큰 그림에서 시작 – 고객 여정 메트릭 맵에 정의된 대로 – 가장 큰 문제가 있는 영역과 획득, 유지, 수익 또는 현재 초점이 무엇이든 영향을 미치는 영역을 확인하십시오.

주요 영역과 해당 메트릭을 살펴보고 온보딩에 문제가 있음을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 제품 분석 도구가 이를 표시합니다. 어떻게 대처하는지 단계별로 살펴보겠습니다.

예: 제품 분석을 사용하여 SaaS 온보딩 프로세스를 최적화하는 방법

온보딩 프로세스가 시작되는 순간 사람이 계정을 만듭니다, 그리고 고객이 제품의 약속을 경험했습니다 처음으로.

제품의 약속은 고객이 얻을 수 있는 가치 귀하의 제품 또는 서비스를 사용한 결과.

온보딩 프로세스에는 사용자가 제품의 가치를 경험하기 위해 완료해야 하는 "기술적" 요구 사항도 포함됩니다. 예 "이메일 캠페인을 보내기 전에 "구독자 추가"를 참조하십시오.

제품의 온보딩 프로세스를 정의했으면 전체 팀을 모아 이에 대해 논의하고 동의해야 합니다. 팀 전체가 ... 온보딩에 참여하고 프로세스가 고객에게 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것이 중요합니다.

온보딩 정의에 대한 동일한 페이지에 있으면 아래 프레임워크를 통해 개선해야 할 사항과 개선 방법을 파악하십시오.

이를 다시 강조하기 위해 제품 분석을 사용하면 메트릭을 추적하는 것뿐만 아니라 메트릭도 중요하지만 알고리즘의 힘 활용 패턴을 이해하고 행동과 결정에 영향을 미치는 요소를 이해합니다.

사람들이 처음으로 제품의 약속을 어떻게 경험하는지 알아보십시오.

간단하고 빠른 두 가지 온보딩 측정항목 당신은 볼 수 있습니다 : "얼마나 많은 사용자 또는 계정이 온보딩을 시작했으며 몇 명이 완료했습니다."

그러나 그런 다음 온보딩 시간, 온보딩 프로세스 동안 계정이 어떻게 전환 또는 이탈하는지, 행동에 영향을 미치는 요소를 분석하여 데이터를 더 깊이 파고들 필요가 있습니다.

제품 분석 보고서를 사용하여 온보딩 프로세스를 안내해 드리겠습니다.

우리가 살펴볼 제품 분석 보고서: 온보딩 과정에서 계정이 어떻게 전환되나요?

이 사전 구축된 보고서는 가입 순간부터 제품의 약속을 처음 경험하는 순간까지 사용자의 온보딩 프로세스에 자동으로 매핑됩니다.

온보딩 유입경로 자동으로 강조 표시 온보딩 프로세스를 수정하는 데 있어 가장 큰 문제이자 기회입니다.

온보딩 프로세스 중에 이탈한 사용자의 정보를 마케팅 자동화 도구와 자동으로 동기화하여 복구 캠페인을 개선할 수 있습니다.

사람들이 더 높은 속도로 온보딩하는 데 도움이 될 가능성이 가장 큰 제품 기능을 식별합니다.

가장 많은 계정을 잃게 되는 온보딩 단계를 아는 것은 전투의 시작일 뿐입니다. 제품의 어떤 작업과 기능이 사람들이 온보딩 프로세스를 완료하는 데 영향을 미치는지 아는 것이 다음 기회입니다.

다음 인사이트를 찾아야 합니다. 계정은 온보딩 단계 사이에 어떤 작업을 수행합니까?

사람들이 제품을 발견하도록 유도한 페르소나 또는 마케팅 채널을 기반으로 온보딩 프로세스 성과를 분류합니다.

사람들이 제품의 가치를 경험하는 데 걸리는 시간을 확인하고 이를 기반으로 온보딩 이메일 시간을 정하십시오.

온보딩 프로세스를 완료하는 데 걸리는 시간을 이해하는 것은 자동화된 이메일 캠페인, 수동 상호 작용 또는 기타 제품 내 도구를 통해 구현하려는 개입의 타이밍에 매우 중요합니다.

보고서를 적용하여 이를 수행할 수 있습니다. 새 계정을 등록하는 데 얼마나 걸립니까?

사람들이 온보딩 프로세스를 마치도록 하는 데 이메일이 미치는 영향 알아보기

온보딩 프로세스를 최적화하기 위한 이메일 프로그램이 실행되면 이 프로그램이 비즈니스에 도움이 되는지 확인하고 싶을 것입니다. 이러한 전환은 실제로 아무 의미가 없기 때문에 이메일의 전환율을 모니터링하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이메일의 공개율, CTR 또는 온보딩 성공에 미치는 영향이 중요합니까?

제품 분석을 통해 다음을 확인할 수 있습니다. 이메일의 진정한 영향 이메일을 여는 사람들의 행동과 이메일을 열지 않는 사람들의 행동을 비교함으로써.

볼 수 있는 보고서 유형은 다음과 같습니다. 이메일은 온보딩 프로세스를 완료하기 위해 계정에 어떤 영향을 줍니까?

결론

• 제품 분석 제품 내에서 측정항목을 추적하는 것 뿐만 아니라 의미 있는 통찰력 제공 문제 영역과 이를 개선하기 위해 취할 수 있는 단계에 대해 설명합니다.
• 팀 정렬 고객 여정 지표는 매우 중요합니다. 정렬을 달성함으로써 팀의 모든 사람이 자신이 무엇을 위해 싸우고 있는지 이해할 수 있습니다.
• A 올바르게 구현된 데이터 추적 설치 제품 전략에서 매우 중요합니다. 양질의 데이터를 얻을 때만 이어지는 분석을 신뢰할 수 있고 제품 ​​사용 방법과 제품 개선 방법을 이해하는 데 도움이 되는 의미 있는 패턴을 찾을 수 있습니다.
• 리소스가 부족하더라도 제품 관리자는 최대 효과를 위해 수정해야 하는 최우선 영역을 이해하게 될 것입니다. 그리고 제품 분석을 사용하여 혜택을 보게 될 팀 구성원은 제품 관리자만이 아닙니다. 수집된 데이터 통찰력 고객 성공, 마케팅, 판매와 같이 각 팀의 고유한 방식으로 활용될 수 있습니다. 제품 분석을 사용하면 모두가 승리합니다.
• XNUMXD덴탈의 제품 주도 성장 이 모델은 고객에게 가능한 최고의 사용자 경험. 제품 분석보다 더 민첩하게 고객에 대해 배울 수 있는 방법은 없습니다.