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现代SaaS堆栈和未开发的数据量

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SaaS产品代表了当今B2B技术的重要组成部分。能够理解面向消费者的新技术的影响比以往任何时候都更加重要。这也给那些没有直接参与软件的人带来了许多新的挑战。这篇文章是初创公司如何使用Modern SaaS Stack(营销/支持/销售)以及他们从0日开始的旅程的演练。他们如何根据新技术调整产品/营销策略。他们如何衡量(或不衡量)这些技术对客户体验的影响。

On-Premise软件时代
正如SaaS Stack的演变所述,当软件只是“内部部署”时,只有巨大的玩家才能主宰市场。对于刚刚入门的初创公司,可用的选项并不多。更多是接受或离开它。

几年后,市场出现了重大转变,SaaS模式开始对IT业务有意义。这反映了SaaS初创公司在特定需求方面的巨大扩散。那些资源较少的初创公司能够构建更好的产品并提供更好的客户体验。这是创业公司开始采用其他初创公司产品的地方。

市场格局不断发展:新的沟通渠道,新的广告平台,与客户交流的新方式,获得新用户的不同方式。直到每个公司部门都采用自己的SaaS产品堆。除了某些例外,现在这是标准。

这就是Segment.com等产品上台,SaaS中心开始增长的地方。主要目的是通过开发人员和工程师的努力,弥合产品与外部软件之间的距离。

让我们回顾一下:首先,您选择更适合您需求的SaaS产品,其次是您将最好的产品相互连接,第三,您能够提供最佳的客户体验。到现在为止还挺好!

堆栈中与客户在任何级别进行交互的每个SaaS产品都在生成数据。纯电子邮件营销软件,移动和浏览器通知软件,广告平台,客户支持和CRM软件等。每当您的客户与其中一个渠道进行交互时 - 由您的堆栈中的特定SaaS提供支持 - 您就会生成数据。这个数据洞有多大?这取决于您与客户品牌互动时的接触点数量。

随着这些产品的碎片化,数据碎片将导致大量未开发的数据。

为了在现实世界的用例中构建并更好地理解这些想法,我们将进行快速思考实验。假设您是SaaS产品的创始人。下个月,您将完成公开测试,并且您已经拥有一些客户。

SaaS的堆栈在第一阶段-在产品发布
您只有一个产品发布。你最好为此做好准备。你在第0天用什么支持?没有笑话,电子邮件是个好主意,你只需要一个听起来像support@$name.com的别名。电子邮件通讯更新怎么样?MailChimp可能是你能得到一个非常实惠的价格最好的东西。10美元/月的缓冲也是一个不错的选择。对于营销,支持和销售,您不需要任何东西,因为您的主要关注点是产品。

你如何收集数据?在此阶段,您的数据收集基础架构可能非常简陋。用于交易的OLTP系统,用于分析处理的OLAP以及用于点击流数据的不同工具,例如Google Analytics(充分利用GTM)或Mixpanel。

# SaaS的堆栈在第二阶段-启动后6个月
已经6个月了,你做得很好。您已经开始作为单页应用程序(SAP),现在您还发布了第一个版本的移动应用程序。您现在每周有10封来自客户的新电子邮件:您需要一个更结构化的工具来支持GrooveHQ。同样的销售,是时候获得一个基本的CRM(Zoho CRM可能适合您的需求)。

您一直在使用MailChimp发送简报更新电子邮件。现在您可能需要添加一些内容来发送交易电子邮件。邮戳或Mandrill是两种可供选择的替代品。您也可能会开始对Adwords和Facebook广告进行一些基本的实验。另外,您使用Firebase发送移动通知。

这就是你的Stack在推出后6个月内的样子。

现在让我们看看硬币的数据面!您的数据基础架构仍由OLAP,OLTP和点击流数据(Google Analytics / Mixpanel)组成。你的成长速度很快,你需要从更深层次开始回答问题,以便做出更好的决策。毕竟,你是数据驱动的吗?

你想回答什么问题:

您在AVG上获得多少预售票?还有多少售后服务?
您知道什么渠道最适合用户获取,但之后是什么。您通过Adwords(或Facebook广告)获得的用户与您有机获得的用户有不同的行为吗?
在安装了应用程序的用户中,是否更愿意通过电子邮件或推送通知进行通知?
用户在流失之前做了什么?他们是否保持相同的通知参与度?
你认为现实要复杂得多。以下是您的用户可能对您的产品有的常见路径:

用户交互#1:用户注册您的产品
用户交互#2,#3:他查看了一堆页面
用户互动#4:他创建了售前Zendesk门票并离开了网站
用户互动#5:他点击了他收到的电子邮件
用户互动#6:他访问该网站
用户互动#7:他进行了购买
是的,您认为您拥有完美的连接SaaS堆栈,但该连接有多深?你怎么能得到这些问题的答案?一个广泛采用的解决方案:从您的堆栈中的每个集成(本例中为5)转储数据:GrooveHQ,Adwords,Facebook Ads,Firebase,Mailchimp以及与您的OLAP,OLTP和点击流数据的混搭以及一些python / R脚本以获得洞察力。

是的,你仍然可以管理它,但它变得越来越难。

SaaS的堆栈在第三阶段-发射后1年
事情进展顺利,你的公司正在扩展,以及你的团队的运营。您放弃了MailChimp并切换到完整的营销自动化平台:HubSpot。现在你有30张新票/日(来自客户而不是)来自不同的原因:售前问题,售后问题,功能要求,错误修复等。是时候让你获得Zendesk,Typeform(或SurveyMonkey)为您的调查。

您的营销团队开始向客户发送贴纸(通过StickerMule)并添加了监控软件(提及)。您将Adroll作为重定向平台添加到Stack and Urban Airship以进行浏览器通知。

回到数据方面:您的数据基础架构仍然由OLAP,OLTP和点击流数据(Google Analytics / Mixpanel)组成。

您可能现在将所有内容(OLAP和OLTP数据以及点击流数据)存储在BI柱状数据库(如Amazon RedShift)上。

但是,当您从SaaS集成中获取洞察力时,您仍然必须拥有旧的核对清单:

从每个SaaS中提取数据
使用OLTP + OLAP数据进行混搭
用于查看模式的脚本
将结果返回给必须根据这些数据执行操作的利益相关者
在某些BI工具上创建图表
这是一个大的全局:

这就是收集的数据量与决策准确性之间的差异变大的地方。说你是数据驱动真的很容易,这真的很难。
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