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¿Qué puede hacer una empresa orientada al producto con todos esos datos?
Dicen que no puedes mejorar lo que no mides. En las organizaciones orientadas al producto, la medición nunca escasea. Los equipos de toda la empresa —desde producto, ingeniería y TI hasta éxito del cliente, ventas y marketing— consultan constantemente los datos de uso del producto y los comentarios de los clientes para orientar su trabajo.
En lugar de acceder a los datos de forma esporádica o buscar un dato que confirme una opinión preexistente, las empresas orientadas al producto aprovechan los datos a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo del producto y del recorrido del cliente. Esto es lo que podría significar para los distintos equipos:
- Un gerente de producto (PM) examina el comportamiento de los usuarios para identificar puntos de fricción en un flujo de trabajo específico y determinar qué cambios deben realizarse en la interfaz de usuario (UI). Luego crea una encuesta en la aplicación para preguntarles a los usuarios sobre su experiencia con el producto y cómo podría mejorarse.
- Un gerente de éxito del cliente (CSM) analiza el uso del producto de su cuenta antes de una revisión trimestral de negocios, para poder llegar a la reunión con recomendaciones prácticas y planes a futuro.
- Un líder de TI monitorea el uso de los empleados con una herramienta específica para determinar si la empresa está aprovechando al máximo su inversión en software, o si deberían eliminarla del stack tecnológico.
- Un especialista en marketing de clientes utiliza datos de uso del producto para identificar a los usuarios avanzados que serían buenos candidatos para hablar en un evento, unirse a una comunidad o dejar una reseña en un sitio de terceros. Luego hace un seguimiento inmediato con una guía en la aplicación personalizada para hacer la solicitud.
- Un representante de ventas aprovecha los datos de uso del producto freemium de la empresa para identificar a los usuarios más comprometidos y con mayor probabilidad de estar interesados en la plataforma completa. A partir de ahí, crean guías dentro de la aplicación que destacan el valor de las funciones de pago y dirigen a los usuarios a donde pueden ir para actualizar su plan.
Como se ejemplifica anteriormente, ser impulsado por datos significa tomar acción sobre los datos que recopilas. Más allá del análisis de productos, esto requiere herramientas específicas (o idealmente, una sola herramienta) que te permitan comunicarte con los usuarios y clientes dentro de tu producto y recopilar sus comentarios. Esto fomenta un ciclo continuo de medición, prueba, recopilación de comentarios e iteración, creando un ciclo virtuoso para las organizaciones impulsadas por el producto.
A lo largo del resto de este manual, hemos seleccionado tácticas y mejores prácticas que puedes usar para actuar sobre todos los valiosos datos que estás recopilando, o que podrías estar recopilando. Está organizado en cinco secciones, cada una con diferentes "jugadas" que se articulan con el tema general.
Comencemos.
Lanzamiento de productos y funciones
Por naturaleza, los lanzamientos son ocasiones de celebración. Pero en las empresas impulsadas por el producto, son menos un punto final y más una parada en el camino de la iteración. En lugar de trabajar hacia un gran lanzamiento, es probable que tu equipo de producto vaya liberando capacidades en múltiples etapas y exponiendo nuevas funciones a más usuarios con el tiempo. Por ejemplo, podrían hacer un lanzamiento interno, una beta limitada, una beta abierta y, finalmente, abrirlo a disponibilidad general.
Este enfoque iterativo para lanzar productos y funciones significa que hay aún más oportunidades de aprovechar los datos en cada paso del camino. Aquí hay algunas tácticas para agregar a tu conjunto de herramientas:
Usa datos para orientar los anuncios de lanzamiento
Si bien los equipos utilizan múltiples canales (p. ej., correo electrónico, publicaciones de blog, redes sociales) para informar a los clientes sobre un nuevo producto o función, las empresas orientadas al producto saben que entregar estos anuncios en la aplicación es uno de los métodos más efectivos. Y los datos pueden hacer que estas comunicaciones sean aún más impactantes.
Para los anuncios de lanzamiento en la aplicación, asegúrate de dirigir los mensajes a los usuarios que encontrarán más valor en la nueva función o para quienes la nueva funcionalidad sea más relevante. Es probable que tu producto sirva a múltiples tipos de usuarios (p. ej., con diferentes roles, niveles de madurez y competencia técnica), y muy pocas funciones serán relevantes para todos los usuarios.
Usa datos de una herramienta de análisis de producto para comprender el comportamiento de los usuarios y luego crea segmentos para las guías en la aplicación según lo que aprendas. Por ejemplo, si una nueva función está diseñada para complementar una función existente, comienza por dirigirte a los usuarios que actualmente usan esa función para informarles sobre esta nueva funcionalidad y cómo mejorará sus flujos de trabajo.
Itera según la interacción con las guías en la aplicación
Una vez que tus guías de anuncios estén activas en el producto, puedes adoptar un enfoque basado en datos para mejorarlas. Mide la interacción con los anuncios en la aplicación para entender cómo están funcionando tus campañas de lanzamiento y si las guías están captando con éxito la atención de los usuarios. Hay tres métricas que recomendamos rastrear:
- Vistas de la guía
- Tiempo en la guía
- Finalización de pasos de la guía (si tu guía tiene varios pasos)
Si una guía tiene poca interacción, puede valer la pena moverla a una ubicación diferente en el producto para ver si los usuarios reaccionan mejor cuando se les presenta en un punto distinto de su flujo de trabajo. También es útil experimentar con diferentes textos e imágenes, o incluso actualizar la segmentación para ver si un conjunto diferente de usuarios interactúa más con la guía. Por otro lado, usa las guías con alta interacción como una oportunidad de aprendizaje: ¿Qué crees que las hace exitosas y cómo puedes aplicar estos aprendizajes al resto de tus anuncios en la aplicación?
Rastrea el uso del producto después del lanzamiento
En lugar de crear anuncios de lanzamiento en la aplicación y esperar lo mejor, es fundamental hacer un seguimiento del uso del producto después de un lanzamiento para medir el éxito de tus esfuerzos e identificar cómo puedes mejorar.
Comienza por ver cuántos clientes están usando la nueva función (recomendamos hacerlo primero una semana después del lanzamiento) y si está contribuyendo a un mayor engagement con el producto. Al analizar los patrones de uso, tendrás una mejor idea de lo que los clientes aún podrían necesitar del producto. Por ejemplo, lo que los usuarios hacen antes y después de acceder a la función, o cuánto tiempo pasan con ella, puede indicar dónde hay fricción o una capacidad que falta. Si ves tasas de adopción bajas al principio, es posible que también necesites crear guías adicionales en la aplicación para recordarles a los usuarios qué hay de nuevo e incluso proporcionar un enlace que los lleve directamente a la función o al área del producto.
Recopila comentarios para agregar contexto a los datos cuantitativos
Mientras los equipos están ocupados recopilando y analizando datos cuantitativos en cada fase de un lanzamiento, no puedes olvidar complementarlos con comentarios cualitativos de tus propios usuarios. Estos comentarios son fundamentales para orientar cómo iteras y mejoras las nuevas funcionalidades, especialmente a medida que el panorama competitivo, las tendencias del mercado y las necesidades de los usuarios evolucionan.
Con cada fase de lanzamiento, asegúrate de recopilar comentarios para entender qué les gusta a los usuarios, qué no está funcionando o cómo se podría mejorar el producto o la función. Esto no solo ayuda al equipo de producto a saber dónde realizar mejoras, sino que también ayuda a equipos como los de marketing o éxito del cliente a ajustar las comunicaciones de lanzamiento en función de lo que saben que los usuarios consideran valioso del nuevo producto o función. Al igual que con cualquier anuncio de lanzamiento, lo mejor es recopilar estos comentarios directamente dentro del producto mediante encuestas, sondeos o avisos en la aplicación que permitan a los usuarios proporcionar comentarios escritos.
EL MANUAL EN LA PRÁCTICA
Cómo Global Payments usó los datos para iterar después del lanzamiento
Después de lanzar una nueva función, Global Payments necesitaba saber cómo los usuarios interactuaban con ella para garantizar que la función estuviera cumpliendo su valor previsto y resolviendo los puntos de dolor correctos. Analizaron los recorridos de los usuarios y observaron que, tras usar la nueva función de Solicitud de pago, el 50 % de los usuarios buscaba la transacción para asegurarse de que se hubiera procesado. Esto puso de manifiesto lo que faltaba: la capacidad de enviar una notificación cuando se completa un pago. Con esta información, el equipo de producto de Global Payments contó con los datos necesarios para iterar rápidamente y mejorar esta funcionalidad para sus clientes.
Incorporación
En lugar de pensar en el onboarding como un momento puntual, las empresas orientadas al producto lo ven como una parte fundamental del recorrido del usuario: cuando este adquiere competencia y comienza a encontrar valor en tu producto. Para que el onboarding sea lo más efectivo posible, es importante llevarlo al interior del propio producto. Con el onboarding orientado al producto, las empresas pueden acelerar el tiempo de obtención de valor para sus usuarios al proporcionarles información contextual mientras usan y navegan por el producto.
Cuando comienzas a ver el onboarding como una experiencia diferenciada y lo ofreces dentro de la aplicación, surgen muchas oportunidades para aprovechar los datos y así informar y optimizar este trabajo.
Elige las funciones adecuadas para destacar
A medida que desarrollas el onboarding dentro de la aplicación, uno de los primeros pasos clave es elegir qué funciones y áreas del producto presentar a los nuevos usuarios. Lo mejor es pensar en calidad antes que en cantidad: no debes mostrarles a los nuevos usuarios todas las funciones de tu producto, sino aquellas que son necesarias para realizar las tareas y los flujos de trabajo más importantes.
Usa los datos de análisis de producto para ver qué funciones utilizan con frecuencia tus usuarios actuales y de cuáles obtienen mayor valor. Hay múltiples formas de determinar tus funciones "más populares", pero un enfoque común es ver qué funciones generan el 80% del volumen de clics en tu aplicación. También puedes usar datos del producto para comprender mejor qué acciones en el producto se correlacionan con resultados como el sentimiento positivo del cliente, la retención, la expansión o la conversión de prueba, y asegurarte de que los flujos de incorporación dirijan a los nuevos usuarios hacia esas acciones (y expliquen su valor). Por ejemplo, si puedes segmentar los datos de uso del producto por sentimiento, observa las funciones que más utilizan tus Promotores del Net Promoter Score (NPS) y cómo esta lista se compara con tu lista de funciones más populares.
Personaliza según lo que sabes sobre los usuarios
Al igual que la experiencia del producto en su conjunto, el onboarding debe adaptarse a las necesidades de los usuarios, y todo comienza con los datos. Ya sea que tu producto atienda a usuarios con diferentes títulos de trabajo, niveles de permisos u otras características, el onboarding dentro de la aplicación es más efectivo cuando se adapta al caso de uso específico de cada persona. Esto incluye tanto el contenido del onboarding (p. ej., qué funciones destacas y cómo hablas de ellas) como la forma en que se entrega (p. ej., ¿ciertos tipos de usuarios preferirían explorar primero la aplicación por su cuenta y luego ver un recorrido guiado?).
Puedes aprovechar lo que ya sabes sobre tus usuarios para crear diferentes flujos de incorporación. A continuación, algunos puntos de datos que pueden orientar cómo segmentas la incorporación en la aplicación:
- Cargo
- Nivel de permisos dentro del producto
- Sector vertical
- Fecha de inicio/fin de la prueba gratuita
- Tiempo dedicado en la aplicación
- Funciones utilizadas
Segmentar de esta manera no solo garantiza que tu contenido de incorporación sea lo más relevante posible, sino que también ayuda a evitar saturar la interfaz de usuario con información innecesaria que puede distraer o frustrar a los nuevos usuarios.
Medir la efectividad de la incorporación
Después de todo el trabajo que dedicaste a crear una experiencia de incorporación en la aplicación que sea atractiva, personalizada y orientada al valor, los datos pueden ayudarte a hacer un seguimiento de su efectividad y a comprender dónde hay margen de mejora. Piensa en medir la incorporación de tres maneras: la interacción con el contenido de incorporación, el impacto en el uso del producto y los resultados de negocio obtenidos.
En primer lugar, es útil saber cómo interactúan los usuarios con tu contenido de incorporación. ¿Están completando todos los recorridos? ¿En qué punto hay abandono? De manera similar a medir la interacción con los anuncios de lanzamiento en la aplicación, hay tres métricas de guías en las que debes enfocarte: vistas de la guía, finalización de pasos de la guía y tiempo en la guía. Estos datos ayudarán a indicar si estás llegando a tu audiencia objetivo y si los nuevos usuarios están encontrando valor en tu contenido de incorporación.
En segundo lugar, querrás saber si la incorporación está impactando positivamente en cómo los clientes usan el producto después de la incorporación. Haz un seguimiento del uso de las funciones incluidas en tus flujos de incorporación; idealmente, el uso de las funciones habrá aumentado o se habrá mantenido relativamente estable con el tiempo. También puedes usar embudos para medir cómo los usuarios avanzan por los pasos que se presentaron durante la incorporación.
Por último, puedes vincular el onboarding a métricas de negocio como las tasas de conversión de prueba gratuita o freemium, los costos de soporte, el NPS y la retención. Por ejemplo, ¿los clientes que interactúan con el contenido de onboarding generan menos tickets de soporte? ¿La finalización del onboarding se correlaciona con el compromiso a largo plazo con el producto y/o una menor probabilidad de abandono? Examinar los datos de estas maneras te ayudará a comenzar a ver el impacto empresarial más amplio que está generando tu programa de onboarding.
PLAYBOOK EN LA PRÁCTICA
Cómo Looker adoptó un enfoque basado en datos para el onboarding
Looker siempre había destinado recursos al onboarding manual de nuevos clientes, pero la empresa también quería asegurarse de brindar soporte de onboarding a los nuevos usuarios dentro de las cuentas de clientes existentes. El equipo de éxito del cliente utilizó datos para identificar los procesos clave que mejor demostrarían el poder del producto a los nuevos usuarios, al mismo tiempo que los mantenía comprometidos y con ganas de aprender más. Luego, crearon guías en la aplicación que desglosaban estos procesos en pasos discretos, ayudando a los nuevos usuarios a aprovechar todo el valor de esta potente y compleja herramienta.
Adopción
En el pasado, los equipos de producto solían medir el éxito en función de la cantidad de funciones lanzadas. Pero las empresas orientadas al producto saben que la adopción es una métrica mucho más útil, y es fundamental para equipos que van más allá de la organización de producto.
Los productos bien adoptados ayudan a los usuarios a descubrir valor rápidamente, los mantienen regresando y fomentan un uso habitual a medida que el producto se convierte en parte de su rutina diaria. La adopción va más allá de simplemente aumentar el uso de todas o cualquiera de las funciones de tu producto. Se trata de impulsar la adopción de las funciones correctas: aquellas que crean valor para tus usuarios, contribuyen a una percepción positiva y generan resultados para el cliente, como la retención y la expansión. Esto depende, ante todo, de la disponibilidad de datos y de la capacidad de actuar sobre ellos.
Obtén una medida de referencia de la adopción
Cuando se trata de mejorar la adopción, el primer paso es establecer los mecanismos necesarios para medirla correctamente. Comienza por obtener una medida de referencia tanto de la adopción de funciones como de la adopción del producto, lo que te permitirá identificar tendencias iniciales y comparar con estas métricas en el futuro.
La adopción del producto se expresa mejor a lo largo del tiempo mediante el número total de usuarios activos mensuales (MAU), usuarios activos semanales (WAU) o usuarios activos diarios (DAU). También puedes medirla como una tasa relativa a los nuevos registros de usuarios en un período de tiempo determinado. Una forma común de medir la adopción de funciones es mediante el porcentaje de funciones que generan el 80 % del volumen total de clics de tu producto. Con esta lista inicial de las principales funciones, hay tres dimensiones adicionales a considerar:
- Amplitud de la adopción: ¿Qué tan ampliamente se ha adoptado una función en tu base de usuarios o segmento de usuarios objetivo?
- Tiempo para adoptar: Cuando aprenden sobre una función, ¿los usuarios la prueban de inmediato o esperan varios días o semanas antes de comenzar a usarla?
- Duración de la adopción: ¿Cuánto tiempo siguen usando los usuarios una función después de conocerla?
Una vez que tengas una idea tanto de la adopción del producto como de las funciones, podrás usar estos datos para orientar el lanzamiento de nuevas ofertas, educar a los usuarios en la aplicación y mejorar las tasas de adopción a corto y largo plazo.
Examina los recorridos de los usuarios para saber dónde intervenir
Además de hacer un seguimiento de la adopción del producto y de las funciones, querrás formular hipótesis sobre cómo son los recorridos típicos e ideales de los usuarios en tu producto. Para interpretar tus datos de adopción, es útil abordarlos con preguntas específicas en mente. Aquí hay algunas a considerar:
- ¿Qué funciones son más importantes para generar valor para el cliente?
- ¿Cuáles son los flujos de trabajo o acciones clave que un usuario debe completar?
- ¿Cómo evolucionan esos flujos de trabajo a lo largo del ciclo de vida de un cliente?
- ¿Nuestras funciones más utilizadas se alinean con las expectativas?
Compare sus predicciones con los comportamientos reales de los usuarios, aprovechando los análisis de rutas de usuario para ver el recorrido hacia o desde una función o página determinada en su aplicación. También puede comparar los recorridos de los usuarios para diferentes segmentos de su base de usuarios; por ejemplo, usuarios que han utilizado y que no han utilizado una función clave. A partir de ahí, podrá descubrir puntos de fricción que pueden estar impidiendo una adopción óptima del producto o la función.
Impulse flujos de trabajo y comportamientos positivos en la aplicación
Una vez que tenga información sobre cómo los usuarios están adoptando su producto y sus funciones, es igualmente importante asegurarse de que estén preparados para utilizar el producto en todo su potencial. Los equipos de producto, marketing y éxito del cliente tienen un papel que desempeñar aquí: todos tienen un interés genuino en que los clientes adopten completamente el producto y encuentren valor en él.
Usa mensajes en la aplicación para fomentar flujos de trabajo y comportamientos positivos mientras los usuarios interactúan activamente con el producto. En las áreas donde notes que los usuarios se quedan atascados, puedes agregar tooltips contextuales o recorridos completos en la aplicación para ayudar a aclarar cualquier confusión y guiar a los usuarios a través del flujo de trabajo. Para las funciones con baja adopción, puedes adoptar un enfoque similar con mayor énfasis en la visibilidad. Crea guías en la aplicación que se encuentren en áreas del producto con alta participación, y educa a los usuarios sobre otras funciones que les ayudarán a completar tareas de forma más rápida o efectiva. La segmentación es especialmente útil aquí, ya que puedes dirigir estos mensajes en la aplicación a grupos de usuarios que encontrarán la función más valiosa.
Usa datos para identificar productos o funciones que deban retirarse
No es raro que los equipos de producto se centren principalmente en lanzar de manera efectiva y en impulsar la adopción de productos y funciones. Pero a veces, la decisión más estratégica es eliminar una función de la interfaz de usuario o retirar un producto por completo. A medida que analices los datos de adopción, toma nota de las páginas o funciones que tengan poca o ninguna actividad durante más de 90 días; estas pueden ser buenas candidatas para un posible retiro.
Si bien el bajo uso puede motivar la decisión de retirar una función, es importante considerar primero el contexto. Los niveles bajos de uso pueden ser una señal de problemas de visibilidad y usabilidad, y no necesariamente de que los usuarios ya no encuentren valiosa la funcionalidad. Intenta determinar las razones del bajo uso antes de marcar una función para su eliminación, e incluso considera preguntarles directamente a los usuarios si encuentran valiosa esa función en particular (o por qué).
PLAYBOOK EN LA PRÁCTICA
Cómo MineralTree convirtió los datos de adopción de funciones en acción
Después de lanzar una nueva función emocionante, los datos iniciales de adopción le indicaron al MineralTree equipo que la ubicación de la función dificultaba que los usuarios la encontraran. Con recursos de ingeniería limitados y tasas de adopción rezagadas, MineralTree tomó medidas sobre estos datos y utilizó una guía en la aplicación para "reposicionar" la función en su página de panel de control, ayudando a los usuarios a localizar fácilmente la nueva funcionalidad desde la página que visitan con mayor frecuencia. Desde el lanzamiento de la guía, MineralTree ha visto un aumento del 75-100% en el tráfico hacia la nueva función.
Comentarios y hoja de ruta
Los gerentes de producto están acostumbrados a recibir comentarios desde todas direcciones, tanto de clientes como de equipos internos. En lugar de simplemente buscar una manera de organizar todos estos comentarios, las empresas orientadas al producto implementan procesos para centralizar los comentarios y hacerlos accionables para todos en la organización.
Esto ayuda a las empresas a adoptar un enfoque basado en datos para la priorización y el desarrollo de productos. En lugar de depender de la intuición, los líderes de producto pueden priorizar iniciativas y funciones clave basándose en los comentarios directos de los usuarios, y equipos como ventas, éxito del cliente y marketing también pueden usar los comentarios para orientar su propio trabajo. Y si bien los comentarios cualitativos son datos en sí mismos, el verdadero poder surge de combinarlos con datos cuantitativos, como los datos de uso del producto, para garantizar que los equipos concentren continuamente sus esfuerzos en lo que realmente importa.
Segmenta la recopilación de comentarios en la aplicación
Las empresas orientadas al producto utilizan el producto como el canal de comunicación definitivo, incluso para recopilar comentarios de sus usuarios. Además de crear una forma "siempre activa" para que los clientes proporcionen comentarios cuando lo deseen, los equipos deben usar guías y encuestas dentro de la aplicación para solicitar de manera proactiva la opinión de los usuarios, y los datos pueden ayudar a que este alcance sea aún más impactante.
Aprovecha los datos de uso del producto para dirigir las solicitudes de retroalimentación en la aplicación a los usuarios que puedan proporcionar los aportes más valiosos. Dependiendo del área de tu producto sobre la que busques retroalimentación, los datos de uso del producto pueden ayudarte a determinar tus respondentes ideales. Por ejemplo, si buscas retroalimentación sobre cómo mejorar una función específica, querrás solicitarla a los usuarios que realmente hayan interactuado con esa función. O si deseas recopilar retroalimentación sobre tu experiencia de incorporación, lo mejor es dirigirte a los usuarios que son nuevos en el producto y que recientemente completaron el proceso de incorporación.
Segmenta los datos de retroalimentación para obtener información más profunda
Cuando se trata de analizar datos de retroalimentación, una de las herramientas más poderosas a disposición de un equipo es la segmentación. Además de ver la retroalimentación de los clientes en su conjunto, sepárala para conocer qué están solicitando los diferentes tipos de clientes. Puedes segmentar los datos de retroalimentación por aspectos como el tamaño de la empresa, los ingresos recurrentes anuales (ARR), el rol, la industria, la respuesta de NPS, el CSM asignado, el uso de funciones o el tipo de suscripción (si tienes una versión gratuita y una de pago de tu producto).
La forma en que segmentes dependerá en gran medida tanto de los objetivos generales de tu empresa como de si hay iniciativas específicas que deseas lanzar o iterar. Por ejemplo, si tu empresa está intentando subir de mercado y apuntar a clientes empresariales más grandes, querrás analizar los comentarios de estas cuentas específicamente para ver si hay algún patrón. Si tu equipo de producto busca retroalimentación tras el lanzamiento reciente de una función, comienza por evaluar los comentarios de los usuarios que han interactuado con la nueva función.
Combina los comentarios con datos de uso para priorizar tu hoja de ruta
Los recursos de ingeniería siempre son limitados, lo que obliga a los equipos de producto a enfocarse en maximizar el valor para el cliente en cada función que entregan. La parte complicada, sin embargo, es saber qué elementos de la hoja de ruta generarán el mayor valor.
En general, entender cuánto se usa una función existente o un área del producto debería determinar si se invierten o no recursos de desarrollo adicionales. Pero eso no significa que las funciones con poco uso deban ignorarse por completo: una función valiosa puede estar subutilizada simplemente porque los usuarios se atascan en alguna parte del flujo de trabajo.
Sin una visión clara de cómo los usuarios realmente interactúan con tu producto —como dónde pasan más tiempo o dónde se quedan bloqueados— es difícil saber qué elementos de retroalimentación y solicitudes tendrán el mayor impacto. Al combinar los comentarios cualitativos con los datos cuantitativos de uso, podrás entender el "por qué" detrás del comportamiento observado y priorizar mejor tu hoja de ruta.
EL MANUAL EN LA PRÁCTICA
Cómo Filevine usa datos cualitativos y cuantitativos para tomar mejores decisiones
Para recopilar y actuar sobre los comentarios de los clientes de manera escalable y basada en datos, Filevine implementó una herramienta de gestión de comentarios para poder atender mejor a su base de usuarios altamente comprometida. Ahora, pueden combinar comentarios cualitativos y datos cuantitativos de uso para priorizar las mejoras del producto y tomar decisiones con mayor rapidez. Y al contar con una vista centralizada de todos los comentarios y solicitudes, Filevine puede identificar fácilmente si un problema afecta a todos sus clientes o determinar si los usuarios se beneficiarían de una nueva función, un proceso que antes llevaba entre 40 y 50 horas.
Crecimiento
Cuando las empresas están orientadas al producto, se apoyan en él para ofrecer toda la experiencia del cliente, incluidas las oportunidades para impulsar el crecimiento. Esto ayuda a aumentar la eficiencia al liberar recursos internos de ventas y marketing, y al crear un camino claro hacia las conversiones directamente dentro del producto.
Los productos gratuitos (incluidas las pruebas gratuitas, el modelo freemium y los recorridos por el producto) desempeñan un papel fundamental en el impulso del crecimiento basado en el producto. Permiten que las personas prueben un producto antes de comprarlo y brindan a los usuarios la oportunidad de ver el valor del producto y experimentar cómo puede resolver sus problemas. Al igual que con el producto de pago de una empresa, los equipos pueden aprovechar los datos para desarrollar y gestionar su oferta gratuita de manera más eficaz.
Usa datos para establecer el umbral de uso de tu producto freemium
Dado que los productos freemium ofrecen a los usuarios acceso a una parte del producto por un tiempo ilimitado, los equipos tienen la tarea de decidir qué incluir en la experiencia freemium. El objetivo es ofrecer lo suficiente para demostrar el valor del producto, pero sin dejar de hacer que los usuarios quieran más.
Al decidir a qué partes del producto deben tener acceso los usuarios freemium, puedes usar datos para orientar tu enfoque. Analiza los datos de uso del producto de pago para identificar los patrones de uso promedio y luego piensa en cómo podría verse una versión reducida de ciertas áreas del producto. Por ejemplo, si tu cliente promedio crea cinco informes en tu aplicación por mes, puedes establecer el umbral en tres informes y exigir que los usuarios gratuitos actualicen si desean crear más. Si ves que cierta función solo es utilizada realmente por usuarios con habilidades avanzadas, podría ser una buena función para excluir de tu producto freemium.
Fomenta las actualizaciones en los momentos adecuados
Uno de los mayores beneficios de los productos gratuitos es que permiten a los usuarios autoatenderse y actualizar o comprar directamente dentro del producto. La clave está en ofrecer estas opciones de actualización en los momentos adecuados del recorrido del usuario. Recurre a los datos de uso del producto para determinar cuándo y cómo entregar guías en la aplicación que notifiquen a los usuarios sobre las opciones de actualización e inspiren la acción.
Si has establecido un límite para una cantidad determinada de uso en tu producto freemium (p. ej., usuarios activos mensuales), puedes configurar guías para que se activen automáticamente cuando una cuenta esté cerca de alcanzar su límite. En el caso de las pruebas gratuitas, analiza los datos de uso para identificar la interacción con funciones que se correlacione con las conversiones al producto de pago. A partir de ahí, puedes crear guías en la aplicación que dirijan a los usuarios de prueba hacia esas funciones con el fin de impulsar la interacción y, eventualmente, las conversiones. También puedes crear guías en la aplicación que aparezcan cuando los usuarios pasen el cursor o hagan clic en funciones que no están incluidas en tu experiencia freemium o de prueba gratuita, informándoles de que necesitan actualizar para acceder a esta funcionalidad y dirigiéndolos a donde pueden hacerlo.
Crea un marco para los leads calificados por el producto
Además de los leads calificados por marketing y ventas (MQL y SQL), las organizaciones orientadas al producto aprovechan los leads calificados por producto (PQL), que son leads puntuados en función de su interacción con el producto. Crea un marco para los PQL basado en los datos de uso del producto tanto de tus productos gratuitos como de pago, y en lo que sabes sobre los usuarios que convierten. Por ejemplo, si hay ciertas funciones a las que los usuarios que se convierten en clientes de pago acceden de manera consistente, esas son entradas valiosas para tu modelo de PQL.
Una vez que tengas un modelo de PQL implementado, tu equipo de ventas puede usar estos datos para orientar su alcance e identificar qué usuarios son los más comprometidos y, por lo tanto, los más propensos a estar interesados en la plataforma de pago completa. Dado que los PQL pueden probar el producto por sí mismos, en sus propios términos, están más predispuestos y son más receptivos a que se les venda, en comparación con los MQL.
PLAYBOOK EN LA PRÁCTICA
Cómo Citrix impulsó las conversiones de prueba con una incorporación personalizada
Dado que los usuarios crean una cuenta gratuita para su producto ShareFile por diversas razones, Citrixquiso que su equipo de marketing hiciera estas pruebas gratuitas más personalizadas según las preferencias de cada usuario. Con datos de búsqueda pagada, Citrix elaboró mensajes para el primer uso basados en el motivo por el que un usuario creó su cuenta gratuita y aprovechó las guías en la aplicación para orientar a los usuarios a través del flujo de trabajo exacto que buscaban. Tras implementar estas guías de incorporación, Citrix registró un aumento del 60 % en las conversiones de prueba gratuita.
