Блог

Повернутися до всіх статей

Аналітика даних в маркетингу SaaS-компаній

Зі зростаючою популярністю SaaS рішень стає зрозуміло, що в найближчий час вони нікуди не зникнуть, а навпаки матимуть розвиток і надалі. Це пояснюється їхньою доступністю та легкістю у використанні. За прогнозами до 2023 року даний сегмент ринку досягне позначки $623 млн, річний темп зростання при цьому становитиме 18%. Враховуючи такі темпи, маркетологам необхідно оперативно реагувати на всі зміни для того, щоб залишатися релевантним та перенаправляти вектор, якщо це необхідно. Завдяки аналізу даних з цією задачею буде легко впоратися.

Розглянемо 6 основних метрик, які допоможуть перевірити коректність маркетингового напрямку в компанії.

 

  1. Аналіз поведінки користувачів

Такі інструменти, як Google Analytics та Adobe Analytics допоможуть відстежити поведінку користувачів на сайті, в результаті чого з’являється картина їх переміщень по сайту, точки входу та виходу. Однак, отримати цілісне бачення не вийде, оскільки ці інструменти дозволяють аналізувати лише маркетингову частину сайту. Зібрати інформацію зі сек’юрних зон сайту, які містять персональну фінансову інформацію та ін., не є можливим через діючі обмеження.

Варіантом рішення такої задачі є мікс збору даних з маркетингових та сек’юрних сегментів сайту. Це можливо відтворити за допомогою розробки особистого аналітичного інструменту «під себе», відповідно до специфікацій.

 

  1. Підписка на пробну версію та Кількість потенційних користувачів

Ефективність сайту можна визначити, в тому числі, за допомогою відстеження підписок на пробну версію. Пропонуючи пробну версію, у потенційних споживачів з’являється можливість ознайомитись з продуктом до його придбання, а у розробників – отримати більше важливої інформації. Такі дані дозволяють оцінити ефективність сайту у відношенні конверсій, а також зробити оцінку лідів, визначити ступінь залученості у використання продукту та вірогідність його придбання.

Підписка на пробну версію дає можливість залучити велику кількість лідів. Кожний лід є ознакою заінтересованості в продукті відвідувачем сайту. Аналіз даної інформації допоможе класифікувати ліди й виявити тих, хто з більшою вірогідністю конвертується у платоспроможного клієнта.

Однак, не варто забувати про якісні взаємовідносини з лідами. Головна ціль пробної підписки – залучити якомога більше лідів, які згодом стануть лояльними клієнтами. Онбординг процес може стати одним із вирішальних аргументів у прийнятті рішення потенційним клієнтом. За результатами досліджень компанії Totango, 70% лідів, які підписались на пробну версію, можуть не використовувати програмне забезпечення через відсутність підтримки. Відправка вітального листа, пояснення роботи продукту за допомогою слайдів чи відео, live-чати можуть стати ефективним рішенням для запобігання відтоку клієнтів.

 

  1. Показник відтоку

Головним ворогом кожної SaaS-компанії можна вважати відтік споживачів. Цей показник відображає відсоток клієнтів, які відмовились від раніше здійсненої підписки на послуги протягом певного періоду часу. Тобто, це відношення кількості клієнтів, які пішли за певний період до загальної їх кількості на початок періоду.

Високий відсоток відтоку користувачів є поганою ознакою й має негативний вплив на життєздатність бізнесу. Ігнорування й відсутність контролю цього показника може привести компанію до її поступового падіння.

Залучення нових лідів є важливою складовою будь-якого бізнесу, яка потребує окремої стратегії та інвестицій. Варто враховувати той факт, що залучення нових клієнтів завжди значно дорожче. Статистично, вірогідність здійснення покупки поточними споживачами складає 60-70%, а новими – 5-20%; поточні користувачі на 50% частіше готові використовувати нові продукти. Тому не варто порівнювати показники залучення та відтоку клієнтів. Доцільно працювати окремо над стратегією утримання.

 

  1. Customer Lifetime Value (CLV)

Однією з найважливіших метрик для оптимізації бізнесу є CLV, що в перекладі означає довічна цінність клієнта. Цей показник означає прибуток, який компанія отримає від користувача за весь  період співробітництва з ним.

Багато стартапів, які не знають або ігнорують CLV, ризикують потерпіти крах, оскільки вартість залучення нового клієнта може перевищувати його довічну вартість. CLV лежить в основі довгострокового успіху компанії.

За допомогою CLV можна:

 

  1. Відстеження кваліфікаційного трафіку

Згідно статистиці, приблизно 4,5% з 1000 лідів готові здійснити підписку на пробну версію. З них 14% готові внести оплату і використовувати продукт після випробувального періоду. Тут важливу роль відіграють маркетологи, яким необхідно чітко класифікувати клієнтів за допомогою складеного ICP (Ideal Customer Profile).

SaaS-компаніям варто більш детально підійти до питання моніторингу трафіку. Важливо розділяти поточних клієнтів від нових. Поточний клієнт також може впливати на трафік. Наприклад, вхід у свій обліковий запис і огляд певної статистики, може збільшити відвідуваність сайту.

 

  1. Показники залученості

Ця метрика показує, наскільки клієнт пов’язаний з певним сервісом. Аналізуючи дані щодо кількості входів та виходів, загального часу використання сервісу та інших показників, можна оцінити ступінь залученості користувачів та роль сервісу в їх житті. Від того наскільки користувач залучений в продукт, залежитиме його мотивація продовжувати підписку. Швидше за все, користувачі, які щодня знаходяться в системі по кілька годин, не планують відмовлятись від підписки.

Оцінка залучення напряму залежить від використання продукту користувачем. Аналіз моделі використання продукту, розуміння причин повернення клієнта в продукт й можливої відміни підписки, а також бачення найкращої інтеграції продукту в життя користувача, дає можливість визначити ключові показники залученості.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat