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En el marketing freemium, la analítica de productos es la diferencia entre conversión y confusión

El enfoque de marketing freemium se ha convertido en un lugar común entre los proveedores de software B2C y B2B por igual. Teniendo en cuenta que la mayoría ve que menos del 5% de los usuarios gratuitos pasan a planes pagos, incluso una ligera mejora en la conversión puede traducirse en ganancias significativas de ingresos. La pregunta (multimillonaria) es, ¿cómo lo hacen?

La respuesta está en el análisis de productos, que ofrece a los equipos la capacidad de hacer y responder cualquier cantidad de preguntas sobre el recorrido del cliente de forma ad-hoc. Combinado con el compromiso de probar, medir e iterar, esto pone los datos en el asiento del conductor y ayuda a los equipos a tomar mejores decisiones sobre lo que está en el nivel gratuito y lo que hay detrás del muro de pago. Las empresas exitosas hacen de esta evaluación un ejercicio continuo.

A menudo, la verdad de la analítica de productos es que los conocimientos procesables provienen de solo una fracción de los datos y puede llevar tiempo comprender lo que está sucediendo.

Sudar las cosas pequeñas

Un modelo de negocio freemium es simplemente un conjunto de embudos interconectados. Desde clientes potenciales hasta el compromiso, la conversión y la retención, comprender cada paso y realizar incluso pequeñas optimizaciones en cualquier etapa tendrá implicaciones en el embudo descendente. Empiece por utilizar el análisis de productos para comprender los matices de lo que funciona y lo que no, y luego duplique lo primero.

Por ejemplo, identifique personas específicas que tengan un buen desempeño y un desempeño deficiente. Si bien su promedio de conversión general puede ser del 5%, puede haber segmentos que se conviertan al 10% o al 1%. Comprender la diferencia puede arrojar luz sobre dónde enfocarse. Ahí es donde la analítica adecuada puede conducir a resultados significativos. Pero si no entiende qué, por qué y cómo mejorar, se queda con conjeturas. Y esa no es una forma moderna de operar.

Existe la idea errónea de que el volumen de datos es igual al valor de los datos. Supongamos que desea impulsar su embudo comprando tráfico de pago por clic. Ve un gran volumen de actividad, con números que aumentan al comienzo de su embudo y un equipo de ventas ocupado con llamadas. Sin embargo, se entera de que el aumento del tráfico, que parecía tan prometedor al principio, hace que muy pocos usuarios se conviertan en planes pagos.

Ahora, esta es una historia tan antigua como PPC, pero en el pequeño porcentaje que se convierte, hay mucho que aprender sobre dónde enfocar sus esfuerzos: qué características del producto mantienen a los usuarios enganchados y cuáles no se utilizan. A menudo, la verdad de la analítica de productos es que los conocimientos procesables provienen de solo una fracción de los datos y puede llevar tiempo comprender lo que está sucediendo. Lograr que los usuarios se unan al plan gratuito es solo el primer paso de la conversión. Las pruebas y la iteración continúan a partir de ahí.

El caído y el languidecido

Dentro del nivel gratuito, los usuarios pueden languidecer, satisfechos con las funciones a las que pueden acceder. Si su embudo está lleno de usuarios que languidecen, al menos ha resuelto el problema de adopción, entonces, ¿por qué están estancados? Sin un enfoque de prueba y seguimiento, tendrá dificultades para comprender a sus usuarios y cómo responden, por segmento, a los cambios.


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Neto

Soy Neto, creador de LaNetaNeta.com Me apasiona leer y aprender, disfruto escribir y compartir publicaciones interesantes con el publico.

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