Ürününüzdeki kritik Aha anları nasıl bulunur?

Aha adlı efsanevi yaratığı duymuşsunuzdur! An. Ürününüzü bunun üzerine inşa etmeniz gerektiğini biliyorsunuz. Yine de aha anınızın ne olduğu ve o canavarı nerede aramanız gerektiği hakkında hiçbir fikriniz yok.

Ben soruyu açarken ve aha anlarınızı bulmanıza yardımcı olurken okumaya devam edin.

Aramalarda, web seminerlerinde ve e-postalarda bana çokça sorulan bir soru, "Ürünümdeki değer anlarını nasıl belirleyebilirim?" Bu soru, özellikle karmaşık araçlara sahip kişilerden düzenli olarak gelir.

Çoğu kurucu, kritik değer anları veya aha anları etrafında bir yerleşik deneyim oluşturma kavramını anlar, ancak ürünlerinde bu anların ne olduğunu saptamak son derece zor.

Değer anlarınızı bulma yöntemlerine dalmadan önce, hepimizin kavramın gerçek anlamını anladığımızdan emin olmak istiyorum.

Aha anı nedir?

Ürün katılımıyla ilgili yaygın bir yanlış anlama, Aha anının, ürününüzün nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olarak kullanıcılarınıza yeni bir çözüm öğretmekle ilgili olmasıdır.

Bir aha anı (veya değer anı), kullanıcılarınıza yeni şeyler öğretmekle ilgili DEĞİLDİR. Bu, zaten bildikleri bir şeyi akıllarında yankılanacak bir şekilde göstererek hatırlamalarına yardımcı olmakla ilgilidir.

Bu genellikle kullanıcılarınızın, ürününüzün mevcut sorunlarını çözmek için uygun bir katalizör olduğunu anlamalarına yardımcı olur.

İnsanlar belirli sorunları çözmek için ürününüze gelir. Akıllarında bir çözüm olabilir veya boş bir sayfa ile gelebilirler. Durum ne olursa olsun, umutsuzca (ama bilinçsizce) uygulamanızda değer anları ararlar. Buradaki zorluk, bu anların genellikle yalnızca işe alım deneyiminin sonunda gelmesidir.

Lincoln Murphy'nin dediği gibi:

“Hedefleriyle duygusal bir bağı olan ve ürününüzü bu hedeflere ulaşmak için katalizör olarak gören yeni müşteriniz olarak, Aha! an bir keşif yolculuğunun sonunda gelir…. sadece AHA DEĞİL!

WTF'mi?!?!

"Neden bunu kendi başıma keşfetmek ve bu süreçte bir sürü zaman harcamak için ne yapacağımı bilmeden bu kadar uzun süre kurcalamama izin verdin?"

Bu, kullanıcılarınızın çoğunluğu ilk değer anını yaşamadan önce bu keşif süreci boyunca ürününüzü terk edeceğinden, dönüşüm oranlarınız için ciddi bir sorun teşkil eder.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, bir pazarlamacı veya ürün çalışanı olarak, insanların değer anlarına en kısa sürede ulaşmasına yardımcı olma sorumluluğunuz var.

Uygulamanızdaki kritik değer anlarını belirlemeye çalıştığınızda şu noktaları aklınızda bulundurduğunuzdan emin olun:

• Değer anı, kullanıcılarınızı yeni bir çözüm hakkında eğitmekle ilgili değildir; bu, zaten bildiklerini, anlamaları ve rezonansa girmeleri kolay bir şekilde göstererek hatırlamalarına yardımcı olmakla ilgilidir.
• Kullanıcının istediği hedefi göz önünde bulundurarak başlayın. Zaten bildiklerini ve başarmaya çalıştıklarını öğrendikten sonra, onları değer anlarına yönlendirmek daha kolay.
• Kullanıcılarınız için başarıya giden minimal bir yol oluşturun. Kullanıcılarınızın aracınızda amaçsızca dolaşmasına izin vermeyin. Bir yolculuğun sonunda değerli anlar yaşandığından, bu yolculukları minimum dikkat dağıtıcı ile mümkün olduğunca kısa tutmak istersiniz.

Kısaca:

Kullanıcılarınızın zaten bildikleri şeyleri hatırlamalarına yardımcı olmak ve ürününüzü mevcut sorunlarına doğru çözüm olarak görmek istiyorsunuz.

Ayrıca, dikkat dağıtıcı unsurları ortadan kaldırarak, işe alım sürecinde insanların değerli anları hızlı ve erken bulmalarına yardımcı olmak istersiniz.

Bunun dışında, bu yazının ana sorusuna geçebiliriz.

Aha anları nasıl bulunur?

Az kurulum gerektiren anahtar teslimi bir çözümünüz varsa, değer anlarınızı bulmak sizin için o kadar da zor olmayacaktır.

Örneğin, bir müşteri adayı oluşturma platformu olan önceki girişimim HeadReach'te, insanlara birkaç şey yaptırmak istediğimiz açıktı:

1. Araç için kaydolun (hah).
2. “E-posta ve sosyal profilleri bul”a tıklayın.

HeadReach örneğinde değer, sağladığımız verilerdeydi, bu nedenle üründeki ilk değer anı, kullanıcının geçerli müşteri adayı bilgilerini bulduğu andır.

Bu, uygulama içi ve e-posta katılımımıza rehberlik etti. İnsanların arama kredilerini kullanmalarını sağlamak için elimizden gelenin en iyisini yaptık.

Etkinleştirilmiş kullanıcının 10 ücretsiz kredisinden en az 7'sini kullanmış biri olduğunu da biliyorduk. Bu bilgiyi, o anda tetiklenen otomatik yükseltme e-postaları oluşturmak için kullandık.

Deneme süremizi ücretli CR'ye %1'den %3'e çıkardığımız için bu oldukça işe yaradı. Şaşırtıcı değil, ama günde 30 yeni deneme aldığımızı ve hepsinin nitelikli olmadığını düşünürsek fena değil.

Tersine, ürününüz ne kadar büyük ve karmaşıksa, ürününüz için minimum kritik değer anlarını belirlemek o kadar zor olacaktır.

Canlı oturum kayıtları, ısı haritaları, uygulama içi anketler ve saha dışı anketler içeren UX kullanıcıları için bir araç paketi olan HotJar gibi bir ürün çalıştırdığınızı hayal edin. Bu durumda zorluk, farklı kullanıcıların tamamen farklı işe alım deneyimlerine ve dolayısıyla tamamen farklı değer anlarına sahip olmasıdır.

Peki bu durumda değerli anlarımızı nasıl anlıyorsunuz?

Aşağıda, uygulamanızdaki kritik değer anlarını deneysel olarak bulmak için kullanabileceğiniz 4 yaklaşımı paylaşacağım.

Kayıt sırasında kullanıcıları segmentlere ayırın

Bu yöntem, özellikle birden çok farklı kullanım senaryosuna sahip geniş bir ürününüz varsa kullanışlıdır.

Önerme basit: İnsanlara ürününüzü nasıl kullanmayı düşündüklerini sorun ve en uygun kullanıcı deneyimini sağlayın.

Örneğin, hepsi bir arada çalışma alanı platformu Notion, rollerine göre yeni kayıtların profilini çıkarır.

Uygulama içi katılımın bir sonraki adımında, kullanıcıların ürünün değerini daha erken anlayacaklarını umarak başlamak için en alakalı şablonu önerirler (son bölümde tartıştığımız değere giden minimum yolu unutmayın).

Kişiselleştirmeyi yalnızca uygulama içi deneyimle sınırlamanız gerekmez. Encharge ile, her segmente farklı e-posta işe alım kampanyaları sunmak için role özelliğinden gelen verileri kullanabilirsiniz.

Bu yaklaşım, kullanıcılarınızla ilgili tüm sorularınızı yanıtlamayacak, ancak en azından şimdi, her kullanıcının yazılımı nasıl kullanmayı planladığı konusunda genel bir fikriniz var. Bununla, arzu ettikleri hedefler hakkında bazı eğitimli tahminler yapabilirsiniz. Bu, tartıştığımız gibi, kullanıcıları kişisel değer anlarına yönlendirmeyi kolaylaştırır.

İnsanların uygulamanızdaki şeylere nasıl tepki verdiğini görmek için canlı kullanıcı testi yapın

Ürününüzle yeni başlıyorsanız ve hiçbir veriye sahip değilseniz, bu muhtemelen kullanıcılarınızın katılımınıza nasıl tepki verdiğini ve hangi eylemin veya özelliğin onları harekete geçirdiğini ortaya çıkarmanın en kolay yollarından biridir.

Müşterilerinizden biriyle (veya potansiyel müşterilerinizle) bir görüşmeye gidin, ekranlarını paylaşmalarını ve uygulamanız içinde bir şeyler yapmalarını isteyin. Tepkilerini gözlemleyebilmeniz için mikrofonlarını ve kameralarını açık tutmaları en iyisidir.

Bu sizin için paha biçilmez bir deneyim olacak ve en iyi yanı, sonuca varmaya başlamadan önce bu seansların çoğuna ihtiyacınız olmaması.

Müşteri kalıplarını tespit etmek için veritabanınızın derinliklerine dalın

En azından bazı müşteri verileriniz varsa, aşağıdaki yöntem iyi çalışır.

Buradaki amaç, en iyi müşterileriniz arasında en sık kullanılan özelliklerin neler olduğunu görmektir. Bu, müşteri tabanınızdaki kalıpları bulmanıza ve ideal müşteri profilinizin ne olduğunu belirlemenize yardımcı olacaktır.

Bu verilere doğrudan erişiminiz yoksa, geliştiricinizden müşteri veritabanınızın özellik kullanımını içeren bir CSV dışa aktarımını yapmasını isteyin.

Müşterilerimizi daha iyi anlamak için bir süre önce yaptığım şey buydu.

Diyelim ki HotJar gibi bir araç çalıştırıyorsunuz. Mühendislerinizden, kaç müşterinin bir ısı haritası oluşturduğunu, anket yaptığını, canlı bir oturum kaydını etkinleştirdiğini, bir ekip üyesini davet ettiğini vb. gösteren bir dışa aktarma yapmalarını isteyeceksiniz. Mümkünse, ziyaret edilen sayfalar, oturum açma sayısı, oturum uzunluğu vb. için veri sağlayarak onlardan daha ayrıntılı bilgi almalarını isteyebilirsiniz.

Bu verilerle, özellik kullanımı ve en iyi müşterilerinizin ürününüzü nasıl kullandığı hakkında sonuçlar çıkarmaya başlayabilirsiniz.

Müşterilerin dönüşüm sağlamak için uygulamanızdan nasıl geçtiğini anlamak için Mixpanel'i kullanın

Her zaman daha karmaşık hale gelebilir ve "Yüksek ve düşük performans gösteren kullanıcı segmentlerini keşfetmek ve bunların dönüşüm veya ayrılma yollarını karşılaştırmak" için Mixpanel gibi bir şey kullanabilirsiniz.

Mixpanel'de çalışma şekli, "Deneme dönüşümü" gibi bir hedef seçmenizdir ve araç, kullanıcıların oraya ulaşmak için hangi yolları izlediğini ortaya çıkarır. Değer anlarını belirlemek için ücretsiz kullanıcı ve müşteri segmentlerini de karşılaştırabilirsiniz.

Google Analytics ne olacak?

Google Analytics harika bir araçtır ve biraz daha fazla çalışmayla, deneme dönüşümü (ör. bir kullanıcı bir başarı sayfasını ziyaret ettiğinde) veya özellik etkinleştirme (ör. bir kullanıcı belirli bir sayfayı tıkladığında) gibi hedefleri izlemesini sağlayabilirsiniz. düğme/bağlantı). Ancak, SaaS araçlarının ihtiyaç duyduğu kritik bir şeyden yoksundur: PII veya kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler.

Google tarafından belirtildiği gibi Google, PII'yi bir kişiyi doğrudan tanımlamak, iletişim kurmak veya tam olarak yerini belirlemek için kendi başına kullanılabilecek bilgiler olarak yorumlar. Buna e-posta adresleri, tam adlar, kullanıcı adları ve diğerleri dahildir.

Başka bir deyişle, belirli hedefleri ve etkinlikleri kullanıcı profilleriyle eşleştirmenin bir yolu yoktur. Kullanıcı ve yüksek değerli müşteri segmentlerini belirlemek istediğimiz için bu, tüm alıştırmayı amaçlarımız için yararsız veya en azından son derece zor hale getirir.

Aha anları sonucunu bulma

Ürününüzün aha anlarını bulmanın tek bir sihirli yolu yoktur. Daha küçük, kullanımı daha kolay uygulama, değer anlarını saptamak için daha kolay bir zamana sahip olacaktır. Karmaşık uygulamaların, davranış kalıpları için veritabanlarını kazmak veya karmaşık analitik platformlar oluşturmak gibi bazı ödevler yapması gerekir. Ne pahasına olursa olsun, deneme dönüşüm oranınız değer anlarınızın ne olduğunu bulmaya bağlı olduğundan, bu işi geri planda bırakmayın.