Ürün odaklı büyümenin, dijital ürünler oluşturmak ve büyütmek için en etkili stratejilerden biri olduğu kanıtlanmıştır. Başarısının temel nedenlerinden biri, akıllı kararlar almak için veri analitiğine büyük ölçüde dayanmasıdır.
Dolayısıyla, şu anda ürün odaklı büyümede başarılı olmanın daha iyi yollarını araştırıyorsanız, bu makale doğru metrikleri izleyip takip ederek veri odaklı özelliklerinden yararlanmanıza yardımcı olmayı amaçlıyor.
SaaS Şirketleri İçin PLG'nin Önemi
Özellikle SaaS ürünleri alanında ürün odaklı büyümenin öne çıkmasının bir nedeni var. PLG stratejisiyle yeni müşteriler kazanabilir ve gelirinizi sürdürülebilir ve uygun maliyetli bir şekilde artırabilirsiniz.
PLG sürdürülebilirdir; çünkü insanlar ürününüzü beğenip satın almak için yalnızca pazarlama kampanyalarınıza güvenmez. Bunun yerine strateji, kullanıcıların ürününüzü gerçek hayatta kullanmasına (çoğu zaman ödeme yapmadan; bu, ürün fiyatlandırma stratejinize bağlıdır), en ilgi çekici özelliklerinizi test etmesine ve (umarız) sorunlarını ürününüzle çözmesine dayanır.
Ürününüzün sorunlarını çözebileceğini fark ettikleri anda dengeler sizin lehinize döner ve kullanıcı ürününüz için ödeme yapmaya başlar.
PLG uygun maliyetlidir ; çünkü ürününüz kendi kendine hizmet sunan bir pazarlama kanalı görevi görür. Olağanüstü kullanıcı deneyimleri oluşturarak kullanıcılarınızı, ürününüzün aradıkları şey olduğuna ikna edebilir ve onları ürün nitelikli potansiyel müşterilere (PQL'ler) dönüştürebilirsiniz.
Ürününüz pazarlamanın büyük bölümünü sizin için yaptığından, müşteri kazanmak amacıyla satış ekibinize ve pazarlama çalışmalarınıza neredeyse eskisi kadar çok harcama yapmazsınız. Bu da yeni bir kullanıcı kazanmanın ortalama maliyetinde önemli bir düşüş sağlar.
PLG'nin faydalarına ilişkin bilgilerimizi tazelediğimize göre, ürün odaklı büyüme stratejinizle doğru yönde ilerlediğinizden emin olmak için ölçmeniz gereken temel SaaS metriklerini inceleyelim.
Ürün Odaklı Büyüme Metrikleri: Etkinleştirmenin Ölçülmesi
PLG ürününüzde her kullanıcının yolculuğu etkinleştirmeyle başlar. Bu süreç; insanların ürününüzü kurmasını, işlerin nasıl yürüdüğünü anlamasını (ürün tanıtım ve uyum süreciniz sayesinde!), temel işlevlerinizi denemesini ve ürününüzün değerini deneyimlemesini kapsar.
Etkinleştirme akışınızı optimize etmek için aşağıdaki metrikleri takip etmenizi öneririm.
Not: Belirli metrikler için izlemeyi nasıl ayarlayacağınızı göstermek amacıyla Mixpanel üzerinden örnekler vereceğim; ancak diğer ürün analitiği araçlarını kullanmakta özgürsünüz.
1. Metrik: Değere Ulaşma Süresi
İyi bir etkinleştirmenin en önemli öncü göstergelerinden biri olan değere ulaşma süresiyle (TTV) başlayalım. “Öncü gösterge” terimini kullanmamın iyi bir nedeni var. Bu, bu metriği iyileştirmenin genel olarak etkinleştirmeyi de iyileştireceği anlamına gelir.
TTV, kullanıcılarınızın ürününüzün temel değerini deneyimlemesinin ne kadar sürdüğünü gösterir. Kullanıcılar temel değerinize ne kadar hızlı ulaşırsa sıkılma ve ürününüzü terk etme olasılıkları da o kadar azalır.
TTV'nizi hesaplamak için kullanıcı yolculuğunuzdaki iki önemli anı takip etmelisiniz:
- Kullanıcıların kaydolup ürününüzü kullanmaya başladığı an.
- Temel özelliğinizi temsil eden eylemi gerçekleştirdikleri an.
Şimdi, Zapier'e benzer bir entegrasyon SaaS ürününün TTV'sini ölçmenize yardımcı olacak bir Mixpanel raporunu nasıl oluşturabileceğinizi görelim. Bu durumda kullanıcıların ürününüzün temel değerini deneyimlemek için gerçekleştirdiği eylem oluşturmak ve entegre etmektir.
Bu nedenle iki adımlı bir dönüşüm hunisi grafiği oluşturabiliriz: “kaydolma” ve “entegrasyon oluşturma”.
Ardından bu dönüşüm hunisinin görünümünü, kullanıcıların birinci adımdan ikinci adıma geçmesinin ortalama olarak ne kadar sürdüğünü hesaplayan “dönüşüm süresi” şeklinde ayarlayacağız.
Elbette bu raporda gösterildiği üzere 24 gün çok uzun bir süre ve entegrasyonlarınızı inceleyemeden önce kullanıcılarınızı büyük olasılıkla kaybedersiniz.
Bu nedenle ya analitik kurulumunuzda (belki de doğru olayları tetiklemiyorsunuzdur) ya da etkinleştirme stratejinizde ciddi bir sorun olmalı.
2. Metrik: Özellik veya Ürün Benimseme Oranı
PLG odaklı ürünler için bir diğer önemli metrik, insanların ürün özelliklerinizi benimseme oranıdır.
PLG'de her yeni özellik belirli bir amaca hizmet etmelidir (ör. alışkanlık oluşumunu, etkinleştirmeyi vb. iyileştirmek). Özelliğinizin etki yaratabilmesi için insanların önce onu benimsemesi ve aktif olarak kullanmaya başlaması gerekir.
Bu nedenle, özellik benimseme oranını ölçmeniz ve oran çok düşükse özelliğinizi veya kullanıcı deneyiminizi düzeltmeniz gerekir.
Özellik benimseme oranını hesaplama yaklaşımım biraz tartışmalıdır ve diğerlerininkinden farklıdır. Özelliği bir kez kullanmış (yani özelliği keşfetmiş) kullanıcıların yüzdesini ve özelliği ikiden fazla kez kullanmış (yani özelliği benimsemiş) kullanıcıların yüzdesini hesaplarım.
Mixpanel'de bunu iki kohort oluşturarak gerçekleştirebilirsiniz.
Burada oluşturduğum ilk kohort, keşfi ölçmeye yöneliktir. Burada ölçüm başlangıç tarihini, bu özelliğin kullanıma sunulduğu tarih olarak seçtim.
Ancak ikincisi için zaman aralığı “son 30 gün”dür; çünkü özelliği birkaç ay içinde ikiden fazla kez kullanmak, benimseme olarak kabul edilmez.
Daha sonra, yukarıda bahsettiğim yüzdeleri bu kohortları etkin kullanıcı sayısına bölerek hesaplayan özel formüllere sahip bir İçgörüler raporu oluşturabilirsiniz.
Sağlıklı bir benimseme ve keşif grafiği, keşfeden kişi sayısını sabit tutarken benimseme oranının istikrarlı biçimde artmasını sağlar.
Have an account? Log In
3. Metrik: AHA! Anı
Son olarak, tüm PLG etkinleştirme metriklerinin kutsal kâsesine, yani AHA! Anı'na sahibiz. Bu, kullanıcılarınızın yolculuğunda ürününüzden en fazla değeri elde ettikleri ve ürününüzü günlük yaşamlarına dahil etmeye değer olduğunu fark ettikleri noktayı ifade eder.
Kulağa TTV'ye biraz benzer geliyor, değil mi? Aslında her ikisi de temel özelliğinizin kullanımıyla ilgilidir. Ancak değere ulaşma süresi, kullanıcılarınızın kaydolması ile bu özelliği kullanması arasındaki gecikmeyi göstermeye odaklanırken AHA! Anı, bu özelliği kullanmış tüm kullanıcıların (kaydolanlar arasındaki) sayısını veya yüzdesini gösterir.
Şimdi, Mixpanel'de AHA! Anı raporunu oluşturmak için TTV'de olduğu gibi başlayacak ve adımlarımız olarak “Kayıt Ol” ve “Entegrasyon Oluştur” olaylarını içeren bir dönüşüm hunisi oluşturacağız.
TTV'nin aksine, “dönüşüm süresi” görselleştirmesini seçmeyeceğiz. Bunun yerine “dönüşüm hunisi trendleri” seçeneğini belirleyeceğiz.
Bu seçenek, Adım 1 -> Adım 2 dönüşüm oranındaki değişimi zaman içinde gösterir.
Bu grafikte görebildiğimiz gibi, kayıt olan kullanıcıların yaklaşık %30'u bir entegrasyon oluşturuyor ve AHA! Anı'na ulaşıyor.
Ayrıca bu oranın ne arttığı ne de azaldığı görülüyor; çünkü çizgi grafiğindeki trend çizgisi yatay görünüyor.
Etkileşim Metrikleri
Sağlıklı bir etkinleştirme oranı başarının yalnızca bir parçasıdır. Ürününüzün sürdürülebilir biçimde büyümesini istiyorsanız kullanıcıların ürün deneyiminizi sevdiğinden ve kullanıcı etkileşimi ile ürün kullanımının da sağlıklı olduğundan emin olmanız gerekir.
Kullanım sağlığınızı takip etmek için kullanmanızı önerdiğim metrikler şunlardır.
4. Metrik: Alışkanlık Anı
Kullanıcılarınızın AHA! Anı'nı deneyimledikten sonra ulaşmasını istediğiniz bir sonraki önemli dönüm noktası, ürününüz etrafında başarıyla bir alışkanlık oluşturdukları ve görevlerini onsuz gerçekleştirmekte zorlanacakları zamandır.
PLG dünyasında, kullanıcı yolculuğundaki bu ana Alışkanlık Anı adını veriyoruz.
AHA! Anı ve TTV'de olduğu gibi ürününüzün temel özellikleriyle ilgileniyoruz. Özellikle insanların bu özelliği kullanma sıklığına dikkat ediyoruz.
Temel özelliklerinizin kullanım sıklığı, kullanıcının karşılaştığı sorunun ortaya çıkma doğal sıklığına eşit (veya en azından yakın) ise kişinin ürününüzü kullanma alışkanlığı geliştirdiğini söyleyebilirsiniz.
Örneğin, uzaktan çalışanlar genellikle hafta içi en az bir konferans görüşmesi yapar. Bu nedenle Zoom benzeri bir araca ihtiyaç duyma sıklıkları günlük/hafta içi veya 5d7 (7 günlük bir dönemin 5 günü) olacaktır.
Ancak gerçek hayatta insanlar toplantısız günlere sahip olur veya programlarını, hafta içi günlerinin tümünde görüşmeler olmayacak şekilde düzenler. Bu nedenle, işle ilgili bir görüşme yapmaları gerektiğinde görüntülü konferans aracınızı her seferinde kullanma alışkanlığı edinmiş kişilerde 4d7 sıklığı görülür.
Dolayısıyla alışkanlık anı kilometre taşınız için genellikle, sorunun doğal olarak ortaya çıkma sıklığından biraz daha düşük bir sıklık oranı seçersiniz.
Bunu ölçmek ve görselleştirmek için kullanabileceğiniz araçlar açısından, veri analitiği ekibinizden Tableau veya PowerBI üzerinde özel bir rapor oluşturmasını istemenizi öneririm; çünkü olay odaklı analitik araçları (ör. Amplitude veya Mixpanel) alışkanlık anı grafiklerini oluşturmakta zorlanır.
Metrik #5: Elde Tutma Oranı
Elde tutma, kullanıcılarınız arasında alışkanlıklar oluşturmak istemenizin aslında temel nedenidir. Alışkanlıkları kırmak gerçekten zordur; bu nedenle sorunlarını ürününüzle çözme alışkanlığı edinmiş bir kişi bunu çok uzun süre yapacaktır (sorun ortadan kalkana veya piyasada 5 kat daha iyi bir ürün ortaya çıkana kadar).
İnsanların uzun vadede sizinle kalıp kalmadığını anlamak için elde tutma oranlarını ölçmeniz gerekir.
Elde tutma, uygulamanızı uzun bir süre boyunca kullanmaya devam eden kişilerin yüzdesini gösterir. Örneğin %50 oranında 7 günlük müşteri elde tutma, insanların yarısının 7 gün sonra uygulamanızı kullanmayı bıraktığını ifade eder.
Ürününüzün uzun vadeli kullanım eğilimlerini anlamak için elde tutmanın üç unsurunu belirlemeniz gerekir:
- Temel eylem: Diğer metriklerde olduğu gibi bu da ürününüzün temel değerini temsil eden ana özellik olacaktır.
- Sıklık: Günlük/Haftalık/Aylık vb. Bunu ayarlayarak analitik araca, özelliğin günde/haftada/ayda en az bir kez kullanılıp kullanılmadığına göre sürekli kullanımı hesaplamasını söylersiniz.
- Zaman aralığı: Bu, insanların ürününüzü kullandığı ardışık günlerin/haftaların sayısıdır. Ürününüzü bir hafta, ay veya çeyrek geçtikten sonra kaç kişinin kullanmaya devam ettiğini bilmek için geleneksel olarak D7, D28 ve D90 elde tutma oranlarını takip edersiniz.
Şimdi, Dropbox'a benzer bir çevrim içi depolama hizmetini yönettiğinizi varsayalım. Elde tutma oranınızı hesaplamak için temel eyleminiz olarak “Medya Yükle”yi, sıklık olarak “Günlük”ü ve zaman aralığı olarak D28'i seçersiniz.
Tüm bunları Mixpanel'de ayarlarsanız göreceğiniz şey şu olur.
Gördüğümüz gibi ürünümüzün elde tutma eğrisi düz değil ve D28'de sıfıra yaklaşıyor. Bu, 28 gün içinde herkesi kaybettiğimiz ve uzun vadeli kullanıcılarımızın olmadığı anlamına gelir.
Dolayısıyla sonraki adımlarımız, insanların neden bizi bıraktığını belirlemek ve tespit ettiğimiz sorunları çözmek olacaktır.
Metrik #6: Müşteri Kaybı Oranı
Sizinle kalan kişilerden (elde tutma ile temsil edilir) bahsettik. Şimdi ise kalmayan kişilerden (elde tutma oranının zaman içinde düşmesiyle temsil edilir) bahsetmenin zamanı geldi.
Kullanıcılarınızın ürününüzü bırakma süreci müşteri kaybı olarak bilinir. Sizi doğrudan bir rakiple değiştirebilir veya sorunlarını dolaylı alternatif seçeneklerle çözmeye başlayabilirler.
Her iki durumda da müşteri kaybı, aktif olarak ölçmeniz, izlemeniz ve önlemeniz gereken bir durumdur.
Müşteri kaybını ölçmek için kullanılan geleneksel formül aşağıdaki gibidir.
Bu oldukça basit görünüyor, değil mi? Haftalık müşteri kaybını ölçmek istiyorsanız öncelikle son 7 gün içinde kaybettiğiniz toplam son kullanıcı sayısını sayar ve bunu bir hafta önce sahip olduğunuz kullanıcı sayısına bölersiniz.
Bu özel müşteri kaybı türü, finansal verilerinizle çalışırken (ör. LTV'yi ölçerken veya kaybedilen gelire bakarken) ya da kullanıcı tabanınızın genel büyüme oranını (yeni kullanıcılar - kaybedilen kullanıcılar) hesaplamak istediğinizde faydalıdır.
Ancak bu metrik, ürününüzün insanların sorunlarını çözme becerisi açısından ne kadar etkili olduğunu göstermekte yetersiz kalacaktır. Bunun için, kullanıcıların kaydolup ürününüzü kullanmaya başladıkları andan itibaren kaybedilen kişi sayısına baktığınız farklı bir müşteri kaybı alt türünü hesaplayabilirsiniz.
Bu, esas olarak elde tutma oranının tersidir ve ilk birkaç gün içinde kaç kişiyi kaybettiğinizi (teşhis: kötü etkinleştirme ve kurulum) ve ilk birkaç hafta içinde kaç kişiyi kaybettiğinizi (teşhis: kötü alışkanlık oluşumu) görmenizi sağlar.
Mixpanel'de kaybedilen kullanıcılarınızı hesaplamak açısından buna benzeyen bir kohort oluşturabilirsiniz.
Burada, haftalık veya iki haftalık kullanım sıklığına sahip bir ürünle çalıştığımızı varsayarak 60 günlük geniş bir zaman aralığı kullandım. Ürününüzün kullanım sıklığı günlükse 14 günlük bir zaman aralığı da kullanabilirsiniz.
Edinim Metrikleri
Şimdiye kadar ürün işe alım deneyiminden ve ürün etkileşiminden bahsettik. Ancak harika bir PLG stratejisi yalnızca bu ikisinden ibaret değildir.
Ayrıca büyüme döngülerini kullanarak uygulama içi edinimi uygulamanız ve ölçmeniz gerekir.
Bunu yapmak için şu metrikleri kullanmayı değerlendirebilirsiniz.
Metrik #7: Viralite
Ürün odaklı büyüme stratejisini daha geleneksel satış veya pazarlama odaklı stratejilerden ayıran temel unsurlardan biri, büyüme döngülerini aktif olarak kullanmasıdır.
Korsan metriklerini izleyen huninin aksine bir döngü kendi kendini güçlendirir. Bu, döngünüzün ilk yinelemesini kullanarak edindiğiniz kişilerin ikinci yinelemeye girmenize ve daha fazla kişi edinmenize yardımcı olacağı anlamına gelir. İkinci yinelemeden edinilen kişiler üçüncü yinelemeye geçmenize yardımcı olur ve bu böyle devam eder.
En yaygın büyüme döngüsü türlerinden biri, insanların ürününüzü kullanarak içerikleri arkadaşları veya iş arkadaşlarıyla paylaştığında (örneğin Google Dokümanlar örneğinde bir doküman) ve bu arkadaşların dokümanı görüntülemek veya üzerinde iş birliği yapmak için ürününüze kaydolduğunda ortaya çıkan viral döngüdür.
Yeni kaydolan kullanıcılar kendi içeriklerini arkadaşlarıyla paylaşarak döngünün devam etmesini sağlar.
Bu yönlendirme döngüsünün etkinliğini ölçmek için K metriğini hesaplamanız gerekir; bu metrik daha çok viral katsayı olarak bilinir.
K, mevcut kullanıcılarınızın paylaşım (veya benzer) özelliklerinizi kullanarak kaç yeni kullanıcı edinebileceğini gösterir.
Örneğin, ortalama bir Google Dokümanlar kullanıcısı dokümanlarını beş kişiyle paylaşıyor ve bu kişilerin %60'ı ürüne kaydoluyorsa Google Dokümanlar'ın paylaşım özelliği için K değeri 5 x %60 = 3 olur.
Bu sayı, her Google Dokümanlar kullanıcısının yalnızca ürününüzü kullanarak üç kullanıcı daha getirebileceğini gösterir.
Bunu etkinlik tabanlı bir analiz aracıyla ölçmek zordur; bu nedenle veri ekibinizden özel bir BI raporu hazırlamasını isteyin.
Metrik #8: Büyüme Çarpanı
Viralite kritik bir metriktir, ancak SaaS büyüme modelinizin ve döngülerinizin gerçek dönüşüm oranını temsil etmez. Bunun nedeni, viralitenin yalnızca tek bir döngü yinelemesinin çıktısını ölçmesidir.
Ancak ilk yinelemede kaydolan kullanıcıların, içerikleri arkadaşları ve iş arkadaşlarıyla paylaşarak ikinci yinelemeyi başlatan kişiler olduğunu biliyoruz. Viralite sayısı bunların tamamı için geçerli olacaktır; dolayısıyla mevcut tek bir kullanıcının getirebileceği gerçek kullanıcı sayısı, birbirini izleyen tüm döngülerdeki yeni kullanıcıların toplamıdır.
Bunu ölçmek için Büyüme Çarpanı adlı bir metrik kullanırız.
Yukarıdaki formülde V, tek bir döngünün viral katsayısıdır. Dolayısıyla V değerinin 0,8 olduğu bir ürününüz varsa (gerçek hayatta 1'in üzerinde viral katsayılara nadiren rastlanır), büyüme çarpanınız 5 olur. Bu, getirdikleri kullanıcıların paylaşım özelliğini kullanacağını ve döngü etkisini kaybedene kadar devam ettireceğini varsayarak, kullanıcılarınızın her birinin beş kullanıcı daha getireceği anlamına gelir.
Bu da yine bir BI çözümü kullanılarak ölçülmesi gereken bir unsurdur.
Metrik #9: Net Tavsiye Skoru
Bu, doğrudan bir edinim metriği değildir. Ancak müşteri memnuniyetini ve PLG'nin temel büyüme döngülerinden biri olan ağızdan ağıza (WOM) döngüsü için öncü bir göstergeyi temsil ettiği için bunu buraya eklemek istedim. Bu döngünün adı oldukça açıklayıcıdır: İnsanlar ürününüzü kullanır, ürünü sever, arkadaşlarına anlatır; ardından bu arkadaşlar ürünü kullanmaya başlar ve kendi arkadaşlarına anlatır; bu böyle devam eder.
Artık WOM döngüsünün viral katsayısını gerçekten ölçemezsiniz; çünkü tek bir kullanıcının önerilerine dayanarak kaç kişinin kaydolduğu hakkında çok az fikriniz vardır veya hiç fikriniz yoktur. Bu nedenle döngünüzü tahmin etmek ve optimize etmek için öncü göstergelere güvenmeniz gerekir. Bu durumda WOM'unuzu ölçmek için en iyi göstergelerden biri net tavsiye skorudur (NPS).
Bu, insanlara ürününüzü arkadaşlarına ve iş arkadaşlarına önerme olasılıklarını 1 ile 10 arasında bir ölçekte soran basit bir ankettir. Ardından bu anketin sonuçlarını alır ve bu formüle uygularsınız.
Burada destekçiler, ölçek üzerinde 9 veya 10'u seçenlerdir; kötüleyenler ise 6 veya daha düşük bir puan verenlerdir.
Şimdi, bu anketi uygulama açısından, müşteri başarısı ekiplerinden görüştükleri kişilere bu soruyu sormalarını isteyebilir, pazarlama ekibinizden soruyu kullanıcı geri bildirim e-posta iş akışlarına eklemelerini talep edebilir veya müşteri yolculuğunuza ekleyerek bir UX çözümü uygulayabilirsiniz.
Ek Tur: Finansal PLG Metrikleri
Ürün odaklı büyüme ekibinin KPI'larıyla tamamlamadan önce, tipik bir PLG şirketinin dikkate alacağı önemli finansal metrikleri kısaca açıklamak istiyorum.
Net Yeni Gelir ve Genişleme Geliri
İster aylık (MRR) ister yıllık (ARR) olarak ölçün, yeni gelirinizi iki bileşene ayırmak iyi bir fikirdir: genişleme ve yeni gelir.
Yeni gelir yeni edinilen müşterilerden gelirken, genişleme geliri daha fazla kullanıcı koltuğu satın almaya veya planlarını yükseltmeye karar veren mevcut müşterilerden gelir (üst satışlar ve çapraz satışlar).
Bu ikisini birbirinden ayırmak, gelir büyümesi planlamasını ve uygulamasını daha iyi yapmanıza yardımcı olur; çünkü genişleme genellikle daha kolaydır, ancak daha sonra genişletebileceğiniz yeni müşterilerin sürekli olarak gelmesi gerekir.
Net Gelir Kaybı
Bu metrik aslında kendini açıklıyor. Bu metrik, belirli bir zaman diliminde müşterilerin sizden ayrılması nedeniyle kaybettiğiniz yıllık veya aylık yinelenen gelir miktarını gösterir.
Kullanıcı Başına Ortalama Gelir (ARPU)
Bu metrik, esasen ARR'nizin ödeme yapan kullanıcı sayısına bölünmesiyle elde edilir. Ürün odaklı şirketler, kullanıcıları finansal açıdan kullanıcı davranışlarına göre belirli segmentlere ayırmak (ör. tüketiciler, profesyonel tüketiciler ve kurumsal ölçekteki müşteriler) ve edinimin kalitesini bu metriğe göre izlemek için bu metriği kullanır (ARPU büyümesi, daha kaliteli kullanıcılar anlamına gelir).
More Articles
Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV)
ARPU'nun başka bir kullanımı daha vardır. Müşteri yaşam boyu değerini hesaplamak için temel oluşturur. Bunu ARPU'yu müşteri kayıp oranınıza bölerek hesaplarsınız ve bir müşterinin kaybedilmeden önce ortalama olarak size kazandıracağı toplam para miktarını temsil eder.
Müşteri Edinme Maliyeti (CAC)
Son olarak, tek bir ödeme yapan müşteriyi edinmenin maliyetine sahip olursunuz; bu, edinim için harcadığınız toplam tutarın edindiğiniz müşteri sayısına bölünmesiyle hesaplanır.
İş modelinizin uygulanabilirliğini değerlendirmek için CAC ve CLV'yi kullanırsınız. Zararına çalışmadığınızdan emin olmak için CLV'nin CAC'den fazla olmasını istersiniz (iyi bir referans değer 4 kattır).
Veriler harika, ancak sezgilerinizi göz ardı etmeyin!
Metrikler ve analizler üzerine bir rehberi, sizden sezgilerinize güvenmenizi isteyerek tamamlamak biraz tuhaf görünebilir. Ancak inanın bana, bu iyi bir tavsiyedir.
Doğru metrikleri takip etmek, ürün büyümesi çalışmalarınızı çok daha etkili hâle getirir. Ancak kararlarınızı hiçbir zaman yalnızca verilere dayandırmamalısınız. Nicel verilerin zihninizde bulunan nitel içgörülerin bir kısmından yoksun olduğunu unutmayın.
Dolayısıyla veriler, onları “ürün sezginizle” birlikte kullandığınız sürece harikadır.
Daha fazla ürün yönetimi kaynağı ve rehberinin yanı sıra sektör liderlerinden ve uzmanlardan en yeni podcast'leri, röportajları ve diğer içgörüleri almak için bültenimize abone olmayı unutmayın.
