第 15 期公开课 | SaaS行业数据驱动增长的四个关键指标

作者 | 揭发,GrowingIO业务增长负责人。

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如果说2015年是SaaS的元年,那么2016年就是 SaaS 的爆发年,经过一年多的爆发式发展,处在风口的SaaS企业将会何去何从?流量获取的价格越来越贵,SaaS 企业精益化运营之路又该怎么走?

SaaS( Sofeware as a Service,软件即服务)行业不同于传统的行业,其资金投入与收益过程具有显著特征。下图展示了一个 SaaS 企业客户生命周期内的资金流模型,左下方的黄色柱体表示获取用户的前期巨大投入,包括市场部门推广、销售部门洽谈以及技术支持的成本;上方的蓝色柱体表示从客户来的收入,SaaS行业一般按照时间定期收费。只有当蓝色柱体累计等于黄色柱体的长度时,在这个客户上才能实现收支相同,接下来才开始盈利。

如果一家 SaaS 企业年收入是 1000W,用户流失率是 30%,那么下一年就会流失 300W 的收入;当这家企业的年收入达到 1 个亿的时候,下一年就会流失 3000W 的收入。当这家企业用户增长速度达到瓶颈的时候,如果此时用户流失率还像 30% 那么高的话,就很可能导致用户或者收入增长停滞甚至倒退。

经过上面的数据分析不难看出,SaaS 行业具有一系列显著的特征,并且对业务产生了深刻的影响:

  1. 获取客户成本高。获取一个 B 端客户需要市场、销售、技术支持等多部分跟进,消耗大量人力、精力;
  2. ARPA(客单价)很高。相比于 To C 产品,企业级服务客单价非常高;
  3. 产品迭代需要要数据支撑。SaaS 产品的每一次改进都需要从用户角度出发,用数据衡量效果;
  4. 用户续约和留存是业务基石。SaaS 行业,LTV(用户生命周期内的价值)应该大于三倍的 CAC(获客成本),这样才能提高效率。

针对这些特征,SaaS 行业需要在以下四个方面进行深入探究:如何高效获取用户、如何激活和转化用户、产品如何迭代和优化、如何用数据驱动客户成功。

一、如何高效获取用户

提高获取用户的效率,第一步要建立精细化的渠道追踪体系;然后要衡量每一次内容、每一个活动的效果;最后要关注转化的每一步,优化转化流程。

1.1 建立精细化的渠道追踪体系

不同于以往拍脑袋主观判断渠道的质量,现在我们用 UTM 参数配置来追踪用户的来源。如下图所示,UTM 提供了五个可以自由配置的参数,方便我们追踪用户广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容和广告关键字。

通过UTM渠道追踪体系,我们可以精准衡量内容营销、社会化营销、SEM、DSP等推广工作的效果。

1.2 衡量不同渠道的转化效果

建立了 UTM 渠道追踪体系后,开始日常投放和维护,然后对追踪到的数据进行定期的分析。衡量一个渠道的质量,可以从引流的访问用户量、跳出率、访问时长、访问深度等多个方面进行精细数据分析。

在渠道评估的过程中,我们需要根据实际的业务需求和应用场景选择合理的指标,持续性评估渠道的质量和引流效果。

1.3 不同渠道的转化漏斗分析

最后,我们需要对不同渠道的转化率进行深度分析,不仅要知道总体的转化率,也要知道转化路径每一步的转化率,以便优化转化路径。

同时,我们也可以按照不同的维度拆分转化率,例如广告来源、浏览器、操作系统、用户地区等等维度。如上图展示的两个不同广告来源新用户的转化率,除了总体的差异,转化的每一步也各不相同,值得深思。(推荐阅读:步步为营,手把手教你用数据分析做好转化的每一步)

二、如何实现用户上手和激活

SaaS 产品功能复杂,有一定的学习成本;SaaS 企业需要在产品层面帮助用户尽快上手。在这个基础上,我们还要分析用户关键行为路径的转化,激活用户。

2.1 用户如何使用产品

一个 SaaS 产品会有不同的功能模块,不同用户对不同模块的使用频率、使用深度上都有差异,SaaS 企业需要持续监测用户在你产品上的表现,通过百分比堆积图等形式观察用户在不同功能上时间消耗比例:

以上图7月11日为例,用户在不同产品功能上的时间消耗比例开始有了大的变化:有两个新的功能的使用时间比重大幅度上升,这可以清晰告诉我们用户的功能偏好以及变化趋势。

2.2 关键路径转化分析

用户在使用 SaaS 产品的过程中,存在一些关键的路径,例如注册路径、加载 SDK 路径、支付路径等。GrowingIO 通过机器学习的方法可以快速识别出来用户的转化路径,并且计算出不同路径的经过人数比重:

关键路径的顺利与否,直接影响着用户能否被成功激活或者转化,所以 SaaS 产品关键路径的每一步都需要进行精细数据分析:

一般我们借助”漏斗模型“来分析关键路径的转化情况,上图展示了一个 SaaS 产品注册路径。不难发现,第二部到第三步之间存在明显的流失,需要我们去深入分析。

数据分析层面,我们可以将这部分流失的用户分群出来,然后借助用户细查查看用户操作行为,分析原因。产品层面,最好的方法就是自己亲自去注册体验一下。如果这一步是验证手机号的操作,那么是不是用户收不到验证码呢?还是提交验证速度太慢了?

三、如何迭代与优化产品

留存,顾名思义,就是用户在你的网站/APP中留下来、持续使用的意思。通过产品留存分析,我们可以掌握用户对不同产品功能的使用粘性与活跃度,从而进行产品迭代和优化。

3.1 留存的三个阶段

留存曲线分为三个阶段:震荡期、选择期和稳定期。绝大部分新用户在一开始的震荡期就流失了,在选择期部分用户找到了产品的价值,然后慢慢稳定下来。

SaaS 产品在设计的过程中就要考虑新用户的留存问题。将核心价值功能尽可能直接地展示给新用户,增加用户使用核心功能的频率,使用户尽早发现产品价值,提升前两个阶段的留存曲线。

3.2 找到新用户留存的关键功能

通过对比不同产品功能(功能模块)的留存度,SaaS 产品可以很容易发现产品的核心或高价值点,留存度高的产品功能其价值也较高。通过产品的设计,引导新用户发现和使用这些核心功能模块,尽可能早地为用户创造业务价值,从而提升新用户的留存率。

GrowingIO 发现创建过单图或者看板的用户群体留存度显著高于其他用户,于是在界面左上角显著位置添加了【新建】按钮,鼓励新用户创建自己的单图或者看板。

3.3 找到产品增长的 Magic Number

在硅谷的增长黑客实践中,有一组Magic Number(魔法数字)被人津津乐道。那么这组数字到底是一种怎样的存在呢?

  • LinkedIn 发现新用户在一周内添加 5 个社交好友的话,用户的留存度会非常高;
  • Facebook 发现新用户在一周内添加 10 个好友的话,用户的留存度会非常高;
  • Drobox 发现在 2 个操作系统上登陆过的用户,用户的留存度非常高。

其实Magic Number就是一组用户行为的组合,它揭示了用户在规定时间内对某个产品功能进行了N次操作的状态。那么如何找到SaaS产品的Magic Number呢?

我们通过机器学习的方法,计算出用户的留存度和用户行为(组合)之间的相关系数。如果系数在 0.4-0.6 之间,表示两者正相关;如果系数大于 0.6,表示两者强相关。在正向相关的用户行为(组合)中找到具有业务意义、可操作性的一组,作为促进你产品增长的 Magic Number。

四、数据驱动客户成功

为了提高用户的留存、活跃,让用户续约,我们需要建立一套完整的客户成功体系,并且用数据分析来驱动。

4.1 客户成功的逻辑

客户成功的本质是精细化的客户管理,通过客户的“温度-健康度模型”实现将客户进行分组。下图的横坐标“健康指数”代表用户的活跃度;纵坐标的“温度指数”代表用户转化的可能性。

接下来,我们需要对不同分群的用户进行差异化的运营策略:

左上角的用户活跃度不高,但是付费转化的可能性很高,我们需要对用户加强培训,提高其使用频率;

右下角的用户非常活跃,但是付费的可能性很低,值得我们深入思考背后的原因。

4.2 客户成功的层次

理清客户成功的思路后,需要从零搭建客户成功分析体系,并且按层次分析。根据业务管理需要,可以分为三层:客户总体、公司级别和用户级别:

公司的高级管理层( CXO,VP 级别)需要重点关注客户总体情况,包括用户的活跃度走势、登录账号情况、访问时长、关键消耗指数和总体健康度排名;

客户成功经理需要重点关注公司级别的健康度,包括对应客户的产品关键模块使用情况、客户流失预测等;

基层的业务工作人员需要具体对接到个人,尤其是核心用户的使用情况。

假如一个销售总监都不用 CRM 系统的话,那一线的销售或者业务员也没有动力去使用这个 CRM,所以对数据的检测和使用是自上而下的。

4.3 搭建客户成功看板

理清客户成功的层次后,我们需要搭建一套完整的数据看板,支持我们前面的逻辑和层次分析。

客户成功看板应该包括:客户总体的活跃度分析、公司各个模块使用活跃度分析、核心用户的活跃度监控。

不要等到客户已经决定不再续约的时候,才发现客户流失,为时已晚。我们需要通过对客户成功看板的数据监测,建构模型,提前发现使用频率降低等苗头,锁定可能流失的客户,及时沟通,最终实现客户的留存和回购。

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