Os produtos SaaS vivem e morrem pela retenção. A aquisição custa dinheiro. A retenção gera receita recorrente. Um cliente retido durante doze meses vale doze vezes mais do que um novo cliente adquirido uma só vez. Mas a retenção exige adoção. Os utilizadores precisam de usar o teu produto. Se não usam, abandonam. A análise de comportamento revela as barreiras à adoção. Porque é que os utilizadores não completam a integração? Porque é que desistem depois da primeira semana? Porque é que deixam de usar as funcionalidades principais? Porque é que cancelam? As gravações de sessões mostram as dificuldades dos utilizadores com o teu produto. Os mapas de calor mostram que funcionalidades são usadas. Quais são ignoradas. A pontuação de envolvimento identifica que utilizadores estão em risco de cancelar. As microconversões revelam o caminho até à adoção de funcionalidades. A análise de coortes mostra se as novas funcionalidades melhoram a retenção. A análise de comportamento em SaaS serve para perceber a experiência do utilizador. Os utilizadores encontram valor? Estão a adotar funcionalidades? Estão a ficar fiéis? Um utilizador que adota várias funcionalidades tem menos probabilidade de cancelar. Um utilizador que completa a integração tem mais probabilidade de se envolver. Um utilizador que usa o teu produto todos os dias tem probabilidade de renovar. A análise de comportamento revela esta progressão. Depois otimizas cada passo. Uma melhor integração aumenta a adoção. Uma melhor descoberta de funcionalidades aumenta o envolvimento. Melhores funcionalidades de retenção aumentam a fidelidade. A análise de comportamento em SaaS impulsiona as métricas que importam. Adoção. Envolvimento. Retenção.
Este artigo explica como aplicar a análise de comportamento especificamente à otimização de SaaS.
Analisa o comportamento na integração
A integração é crítica. Os utilizadores aprendem o teu produto. Descobrem valor. Ou perdem-se. A análise de comportamento revela o que acontece.
As gravações de sessões da integração mostram onde os utilizadores têm dificuldades. Saltam passos? Hesitam? Ficam confusos? As gravações individuais revelam problemas.
As microconversões durante a integração prevêem o sucesso. Completaram o tutorial? Criaram conteúdo? Convidaram colegas de equipa? As microconversões mostram o progresso.
A análise de coortes mostra se as alterações na integração melhoram a retenção. Os novos utilizadores com uma integração melhorada devem ter melhor retenção. Os dados das coortes provam-no.
Identifica problemas de adoção de funcionalidades
Algumas funcionalidades são amplamente adotadas. Outras não. A análise de comportamento revela porquê.
Os mapas de calor mostram que funcionalidades recebem cliques. Quais são ignoradas. Talvez as funcionalidades avançadas não recebam cliques. Talvez os utilizadores não saibam que existem. Talvez sejam difíceis de encontrar.
As gravações de sessões mostram como os utilizadores interagem com as funcionalidades. Percebem o que uma funcionalidade faz? Sabem como a usar? Usam-na com sucesso? As gravações revelam o atrito.
A pontuação de envolvimento identifica que utilizadores adotam funcionalidades e quais não. Quem adota tem características diferentes? Vem de origens diferentes? Os padrões revelam o que impulsiona a adoção.
Monitoriza os sinais de abandono no comportamento
Os utilizadores mostram sinais de abandono antes de cancelarem. A análise de comportamento revela esses sinais.
A diminuição do uso de funcionalidades é um sinal de abandono. Um utilizador que estava ativo na semana um mas inativo na semana quatro está a abandonar.
A diminuição da frequência de início de sessão é um sinal de abandono. Um utilizador que iniciava sessão todos os dias mas agora só o faz uma vez por semana está a perder interesse.
A diminuição da duração das sessões é um sinal de abandono. Um utilizador que passava uma hora por sessão agora passa cinco minutos.
Identifica estes sinais. Intervém junto destes utilizadores. Campanhas de reativação podem salvá-los.
Otimiza a descoberta de funcionalidades
Os utilizadores não podem usar funcionalidades que não conhecem. A análise de comportamento revela que funcionalidades não são descobertas.
Os mapas de calor mostram que funcionalidades recebem cliques. As funcionalidades ignoradas podem não ter sido descobertas. Talvez precisem de melhor colocação. Talvez precisem de melhores etiquetas.
As gravações de sessões mostram se os utilizadores procuram funcionalidades. Pesquisam algo que não conseguem encontrar? Perguntam ao apoio sobre funcionalidades que existem? As gravações revelam problemas de descoberta.
Usa a análise de coortes para medir o impacto das funcionalidades
As novas funcionalidades devem melhorar a retenção. A análise de coortes prova ou refuta isto.
Os utilizadores de antes do lançamento de uma nova funcionalidade formam uma coorte. Os utilizadores de depois formam outra. Compara a retenção entre as coortes. A funcionalidade melhorou a retenção? Se sim, valeu a pena construí-la. Se não, investiga porquê.
A análise do impacto das funcionalidades ajuda a priorizar o desenvolvimento futuro. Constrói funcionalidades que melhorem a retenção. Salta as que não melhoram.
Perguntas frequentes
Como identifico que passos da integração causam mais saídas?
Usa a análise de funil nos passos da integração. Passo um. Passo dois. Passo três. Mede a conclusão em cada passo. Identifica que passo tem mais saídas. Esse é o teu passo problemático. As gravações de sessões dos utilizadores que desistem nesse passo revelam porquê. Talvez o passo seja confuso. Talvez demore muito. Talvez peça demais. Corrige o problema identificado e volta a testar. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
A análise de comportamento consegue prever que novos utilizadores vão cancelar antes de o fazerem?
Em parte. Os utilizadores que saltam a integração têm um risco alto de cancelar. Os utilizadores que não adotam nenhuma funcionalidade têm um risco alto de cancelar. Os utilizadores que mostram menos envolvimento têm um risco alto de cancelar. Identificar estes sinais cedo permite-te intervir. Mas a previsão não é perfeita. Alguns utilizadores que mostram sinais de risco ficam na mesma. Identificar o risco serve para priorizar a intervenção, não para prever na perfeição.
Devo acompanhar comportamentos diferentes para utilizadores em período de teste gratuito e utilizadores pagos?
Sim. Os utilizadores em período de teste gratuito e os utilizadores pagos têm motivações diferentes. Os utilizadores em teste estão a avaliar. Os utilizadores pagos estão comprometidos. Analisa o comportamento em teste separadamente do comportamento pago. Os utilizadores em teste podem precisar de uma integração diferente. Os utilizadores pagos podem precisar de funcionalidades de retenção diferentes. Uma análise separada permite otimizar cada segmento.
Como uso a análise de comportamento para justificar o investimento numa nova funcionalidade?
Analisa primeiro a procura. As gravações de sessões mostram se os utilizadores procuram a funcionalidade. Os pedidos de apoio mostram se os utilizadores a pedem. Se existe procura, constrói-a. Depois do lançamento, usa a análise de coortes para medir o impacto. Os novos utilizadores com a funcionalidade devem mostrar melhor retenção do que os utilizadores sem ela. Uma melhor retenção justifica o investimento. Se a retenção não melhorar, não valeu a pena construir a funcionalidade.
Que microconversões importam mais para a retenção em SaaS?
Foca-te nas microconversões que prevêem a retenção. Completar a integração prevê a retenção. Adotar funcionalidades principais prevê a retenção. Convidar colegas de equipa prevê a retenção. Criar conteúdo prevê a retenção. Acompanha estas. As microconversões menos relevantes, como visitar a página de preços, importam menos para utilizadores existentes.
Como meço se as melhorias da análise de comportamento estão realmente a aumentar a retenção?
Calcula a taxa de abandono mensal antes e depois de implementares melhorias baseadas no comportamento. Acompanha-a mês a mês. Se o abandono diminuir, as melhorias funcionaram. Calcula o impacto. Se reduzires o abandono de cinco por cento para quatro por cento, isso é enorme. Multiplica pela tua base de utilizadores. Calcula o impacto na receita. Um bom retorno justifica o investimento continuado em análise de comportamento.