2023年3月6日,在分析和商业智能

4分钟阅读

自动化SaaS业务的增长和客户洞察

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Metabase团队
‧ 2023年3月6日,在分析和商业智能

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Automating growth and customer insights in SaaS businesses Image

2023 年 2 月 9 日,我们与 173Tech 的创始人兼首席执行官 Candice Ren 进行了会面。173Tech 是一家数据分析机构,帮助处于各个发展阶段的公司将数据转化为强大的增长引擎。

在本次网络研讨会中,Candice 涵盖了:

  • 了解客户旅程如何帮助您增加收入。
  • 如何开始构建自己的现代化分析堆栈。
  • 如何鼓励人们开始制作 Metabase 仪表板。

了解客户旅程如何帮助您增加收入

我们以一家名为 173Peeps 的虚拟公司为例,它是一个面向中小型企业的人力资源平台。客户旅程从 Emily 开始,她是一位机构负责人,在 LinkedIn 上看到了 173Peeps 的广告。她点击了广告,进入网站,填写了她的详细信息,并下载了一份关于如何自动化工资单的白皮书。

销售团队获取了这条线索,打电话给 Emily,安排了演示,结果该产品正是她所需要的。Emily 注册了一年的初级订阅计划并开始使用该平台。后来,营销团队通过电子邮件联系了她,推广一项她业务所需的新功能——工时表跟踪。Emily 升级了她的计划,并在这一年中愉快地继续使用该产品。当续订时间到了,她又续订了一年。

虽然 Emily 的旅程是一个快速的例子,但现实中的客户旅程可能更加复杂,有更多的变化。有各种数据触点和来源,包括 LinkedIn、Facebook 等营销渠道,在平台中收集的数据,以及 Google Analytics 等第三方服务。

Data points along the customer journey

通过分析来自营销漏斗的数据,例如识别客户在演示阶段流失的时间点,您可以自动化定向营销活动以重新吸引他们。

例如,Emily 最大的痛点是她花在工资单上的时间。为了帮助您的销售团队更好地与她沟通,您可以为他们提供更符合她需求的自动化脚本,这将增加她进入下一阶段的机会。

为了更好地了解您的客户,您可以整合您的成本组成部分,并查看不同的产品和客户群体如何为整体盈利能力做出贡献。

Sample data use cases

为了降低客户流失率,请寻找趋势信号,例如活动减少、产品使用次数减少和投诉。这样,您就可以标记出有流失风险的客户,并以隐私友好的方式定制您的预防策略。

Data sources at the early stage

使用现代化数据堆栈实现数据驱动的增长

如果您认为您的数据尚未完全到位,或者您业务增长迅速但数据尚未准备好进行高级分析,您可以考虑迁移到现代化分析堆栈。该堆栈包括数据源(例如应用程序数据库或 Google 表格),这些数据源可以汇入数据仓库以集中所有不同的数据源,以及用于分析数据的报告工具。

随着您的成长,您将积累许多不同的数据源,例如 HubSpot、Interval 和各种营销渠道。将所有这些数据自动提取到您的数据仓库中至关重要。一旦数据进入,您就可以对其进行建模以进行分析。

一旦您对数据进行建模并将客户标记为有风险,您就可以运行 ETL 将这些信息放入您的公司在与客户互动时使用的应用程序中。

如果您觉得实施现代化分析堆栈所需的任务数量让您不知所措,请不要担心。专注于快速见效的项目,例如识别易于实现的目标并整合您的关键数据源。首先将所有数据收集到一个地方,以便跟踪您的主要业务 KPI。

一旦您的数据仓库中包含了所有数据模型,请构建易于使用的仪表板,以提供业务健康状况的高级视图。一个提供完整业务概览的主仪表板可能是一个好的开始,然后是每个团队(例如销售、营销或产品功能)的独立仪表板。尽可能方便所有团队成员使用报告工具并从中获取价值。

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