Lassen Sie Daten Ihr Schwungrad für produktgesteuertes Wachstum antreiben

Product-Led Growth (PLG) ist eine Wachstumsstrategie, bei der das Produkterlebnis die Kundengewinnung und das Wachstum antreibt. Ein Markenzeichen von PLG ist der positive Kreislauf, bei dem der Konsum zu mehr Konsum führt. Dies ist der erste Teil einer Serie von Beiträgen, in denen wir Ihnen zeigen, wie moderne Datentools Ihnen helfen können, Ihre PLG-Strategie zu perfektionieren, um diesen positiven Kreislauf zu erreichen. In diesem Artikel gehen wir darauf ein, wie Sie den wichtigsten PLG-Kennzahlen analytische Tiefe verleihen können.

Das PLG-Schwungrad

Ein Schwungrad ist eine riesige Metallscheibe, die sich anfangs nur schwer drehen lässt, dann aber immer leichter wird, je mehr sie an Schwung gewinnt. Für Unternehmen erklärt das metaphorische Schwungrad, wie Unternehmen dazu neigen, nicht durch einen einzelnen Durchbruch zu wachsen, sondern durch einen sich wiederholenden Prozess von sich gegenseitig verstärkenden Verbesserungen. Auch für PLG ist dies eine treffende Analogie, denn hier wird das Produkterlebnis durch das Engagement der Nutzer und die Wertschöpfung zum wichtigsten Wachstumsfaktor.

Wenn sich Benutzer anmelden, um das Produkt auszuprobieren, führt ein großartiges Erlebnis zu einer bezahlten Aktivierung. Eine kontinuierliche Investitionsrendite für die Benutzer fördert die Akzeptanz im gesamten Team. Eine anhaltende Nutzung im Laufe der Zeit steigert den Verbrauch und macht Ihre Benutzer zu Champions. Die Champions werben neue Benutzer an, indem sie für das Produkt werben. Der Zyklus wiederholt sich und gewinnt mit jeder Iteration an Schwung. Während die erste Iteration des PLG-Kreislaufs oft viel Aufwand erfordert, nimmt dieser Aufwand mit der Zeit deutlich ab.

Bildquelle: productled.org

Ein gemeinsamer Lernrahmen

PLG wird oft missverstanden als eine Angelegenheit des Produkt- oder Wachstumsteams, aber in Wirklichkeit ist PLG ein gemeinsamer Rahmen für verschiedene Funktionen in einer Organisation, die zusammenkommen, um das Wachstum voranzutreiben. Wenn zum Beispiel Testnutzer mit einer bestimmten Funktion Schwierigkeiten haben, kann das Support-Team helfen, bis das Produkt den Rückstand aufgeholt hat. Bei PLG trägt jede Funktion zum Wachstumskreislauf bei.

Die Ausrichtung einer Organisation auf wichtige PLG-Kennzahlen kann dabei helfen, Bereiche für eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu priorisieren. Im Folgenden stellen wir Ihnen einige wichtige PLG-Kennzahlen vor, die nach den Phasen des PLG-Schwungrads gegliedert sind, und zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Analysen verbessern können, um die Treiber hinter diesen Ergebnissen besser zu verstehen.

Bewerter

Diese Benutzer evaluieren Ihr Produkt, um eine Kaufentscheidung zu treffen ("bezahlte Conversion").

Conversion Rate für kostenlose Testversionen: Dies ist der Prozentsatz der Tester, die zu zahlenden Kunden werden. Es gibt eine Vielzahl von Techniken, um bezahlte Conversions zu verstehen - die bekanntesten sind User Journey Analytics und Marketing Attribution. In den meisten Unternehmen sind diese beiden Datensätze in separaten Tools isoliert. Die Zusammenführung dieser Datensätze in einem Tool kann entscheidende Erkenntnisse zur Verbesserung der Conversions liefern. Indem Sie beispielsweise die Nutzung von Funktionen nach dem Marketingkontext der Benutzer aufschlüsseln (z.B. Konsum von Inhalten, soziales Engagement, Teilnahme an Benutzer-Communities usw.), können Sie feststellen, wie Sie das Produkt auf verschiedene Benutzersegmente zuschneiden können, um die Conversions zu maximieren.

Produktqualifizierte Leads (PQLs): Traditionell suchen B2B-Unternehmen nach potenziellen Kunden über Marketing Qualified Leads (MQLs) und Sales Qualified Leads (SQLs). PQLs sind eine Verbesserung gegenüber MQLs oder SQLs, die sich auf die tatsächliche Nutzung der kostenlosen Version Ihres Produkts stützt. Den PQL-Modellen fehlt es allzu oft an Tiefe, da sie sich nur auf die Nutzung von Funktionen beschränken. Stattdessen kann die Kombination von Daten zur Funktionsnutzung mit Geschäftskennzahlen wie Verbrauch (z.B. B2B SaaS) oder Bestandsbindung (z.B. E-Commerce) zu einem verbesserten PQL-Modell führen, das die Conversions steigert.

Einsteiger

Dies sind neue bezahlte Nutzer, die nach einem sinnvollen Return on Investment (ROI) suchen.

Zeit bis zur Wertschöpfung (TTV): Das ist die Zeit von der ersten Anmeldung bis zum "Aha"-Moment. Der Schlüssel dazu ist Ihre Definition von Wert-Ereignissen für Ihre Nutzer, d.h. messbare Verhaltensweisen, die als Ersatz für den "Aha"-Moment dienen. Oft sind die nützlichsten Wertevents zu komplex, um sie in einem Analysetool darzustellen. Nehmen wir zum Beispiel dieses Ereignis für ein Projektmanagement-Tool: Ein Benutzer hat 5 Projekte erstellt, zu denen jeweils 10 oder mehr Aufgaben hinzugefügt wurden, und 80% der Aufgaben wurden innerhalb eines 2-wöchigen Sprints erledigt. Dies übersteigt zwar die Funktionen der meisten Analysesoftware, aber ein Tool, das in der Lage ist, solche komplexen analytischen Szenarien auszudrücken, wird den TTV genauer messen.

Produkt- und Feature-Akzeptanzraten: Es kann hilfreich sein, den prozentualen Anteil der zahlenden Nutzer zu kennen, die bestimmte Funktionen Ihres Produkts nutzen, da dies eine Orientierungshilfe bei der Festlegung der Prioritäten für die nächsten Verbesserungen oder Entwicklungen sein kann. Es sind nicht nur Funktionen mit hohen Akzeptanzraten von Interesse, sondern auch Funktionen mit geringer Akzeptanz. Die Erklärung, warum eine Funktion eine niedrige Akzeptanz hat, kann jedoch manchmal ein völliges Rätsel sein. Die Analyse von User Journey-Daten zusammen mit anderen Geschäftskennzahlen kann helfen, die Antwort zu finden. So können z.B. Probleme bei der Nutzerabwanderung in einem E-Commerce-Service ein Zeichen für einen schlechten Bestand oder eine schlechte Preisgestaltung sein, vielleicht in bestimmten Einkaufskategorien. Ihr Analysetool sollte also in der Lage sein, diese Datenmengen zu durchforsten, um das spezifische Problem zu ermitteln.

Stammkunden

Diese Nutzer nutzen das Produkt regelmäßig und haben es möglicherweise tiefer in die Prozesse ihres Unternehmens integriert.

Bruttoumsatz-Retention (GRR): Hierbei handelt es sich um den Umsatz, der in einem bestimmten Zeitraum mit bestehenden Kunden erzielt wurde, und gibt Aufschluss über die Auswirkungen der Abwanderung auf Ihren Gesamtumsatz. Der Schlüssel hierzu ist die frühzeitige Erkennung des Abwanderungsrisikos, damit die Kundenerfolgsteams diesen Kunden Priorität einräumen können. Dazu müssen Trends über verschiedene Kundenkontaktpunkte hinweg identifiziert werden, in erster Linie Daten zu Supportaktivitäten, z.B. von Zendesk, und Daten zur Produktnutzung. Die Untersuchung von Trends über verschiedene Berührungspunkte hinweg ist in den meisten Analysetools ein ziemlich komplexes Unterfangen.

Champions

Dies ist die ideale Stufe, die ein Benutzer erreichen kann. Champions sind so engagierte Benutzer, dass sie für das Produkt werben und neue Benutzer anziehen und so das PLG-Schwungrad drehen.

Kundenzufriedenheitswert (CSAT): Um den CSAT zu messen, befragen Sie Ihre Benutzer und berechnen den Prozentsatz der Befragten, die zufrieden sind, entsprechend der von Ihnen festgelegten Schwelle. Manchmal enthalten Kundenbefragungen genügend Details, um bestimmte Stärken oder Reibungspunkte zu identifizieren, ähnlich wie bei Diskussionen in Community- oder Benutzerforen. Wenn diese Details jedoch nicht verfügbar sind, was häufig der Fall ist, ist es hilfreich, die CSAT-Werte mit den Erfahrungen mit dem Produkt, den Support-Tickets, den Ansichten der In-App-Dokumentation usw. zu korrelieren.

Viralität: Von Zoom bis TikTok - es ist kein Geheimnis, wie Empfehlungen und Einladungen zu einer exponentiellen Verbreitung eines Produkts führen können, das dafür bereit ist. Der Schlüssel zum viralen Wachstum liegt darin, zu verstehen, welche Aspekte des Produkterlebnisses einen Benutzer in einen Champion verwandelt haben. Die Analyse der Produktnutzung ist hilfreich, aber es ist ebenso wichtig, die Aktivitäten in den sozialen Medien, in Benutzerforen und anderen Communities zu verfolgen und zu verstehen, die alle die Bekanntheit Ihrer Marke verbreiten. Auch hier ist ein ganzheitlicher, mehrkanaliger Ansatz der Schlüssel.

Fazit

Das produktgesteuerte Wachstumsschwungrad kann ein effektiver Rahmen für das Wachstum sein. Die Ausrichtung auf PLG-Kennzahlen kann verschiedenen Funktionen helfen, effektiv zusammenzuarbeiten, indem sie Frühindikatoren des Wachstums verfolgen und darauf reagieren. Darüber hinaus können Sie durch die Integration von Daten über diese verwandten Funktionsbereiche hinweg Ihre Analysen verbessern, um die Antworten auf der nächsten Ebene zu finden, die ein schnelleres Wachstum ermöglichen.

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