Popular Tăng trưởng dựa trên sản phẩm AI tools in Tiếp thị include PLG OS, helping you work more efficiently.
PLG OS là một nền tảng không mã, tất cả trong một được thiết kế cho các doanh nghiệp SaaS để tăng tốc tăng trưởng do sản phẩm dẫn dắt. Nó cho phép tạo ra các quy trình giới thiệu người dùng được cá nhân hóa, tin nhắn trong ứng dụng, khảo sát phản hồi và các tính năng trò chơi hóa để tăng cường kích hoạt, tương tác và giữ chân người dùng, tất cả mà không cần nỗ lực phát triển lớn.
Hành vi người dùngCông cụ Tăng trưởng dựa trên sản phẩm (PLG) là một loại phần mềm sử dụng AI để phân tích hành vi người dùng trong một sản phẩm nhằm thúc đẩy việc thu hút, giữ chân và mở rộng khách hàng. Các công cụ này tận dụng học máy để xác định các mẫu, dự đoán hành động của người dùng và tự động hóa các trải nghiệm cá nhân hóa trong ứng dụng. Giá trị chính của chúng nằm ở việc tạo ra một hành trình khách hàng tự phục vụ, nơi chính sản phẩm trở thành động cơ chính cho sự phát triển kinh doanh. Bằng cách hiểu cách người dùng tương tác với các tính năng, các nền tảng này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình giới thiệu, tăng tỷ lệ chuyển đổi và chủ động giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Các công cụ này rất cần thiết cho các công ty SaaS, nhà phát triển ứng dụng di động và các nhóm sản phẩm kỹ thuật số. Chúng được sử dụng để cải thiện tỷ lệ kích hoạt người dùng bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm ban đầu, tăng tỷ lệ chuyển đổi từ miễn phí sang trả phí bằng cách xác định người dùng có ý định cao, và tăng cường giữ chân lâu dài bằng cách chủ động giải quyết các vấn đề của người dùng. Ví dụ, một nền tảng SaaS có thể sử dụng công cụ PLG để tự động hướng dẫn người dùng dùng thử đến khoảnh khắc 'aha!' của họ, làm tăng đáng kể khả năng đăng ký.
Khi chọn một công cụ Tăng trưởng dựa trên sản phẩm, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với hệ thống công nghệ hiện có của bạn (ví dụ: CRM, nền tảng phân tích). Đánh giá độ sâu của phân tích dữ liệu, phân biệt giữa theo dõi cơ bản và mô hình dự đoán nâng cao. Đánh giá mức độ tùy chỉnh có sẵn cho các hướng dẫn và tin nhắn trong ứng dụng để đảm bảo chúng phù hợp với thương hiệu của bạn. Cuối cùng, hãy xem xét các nguồn lực kỹ thuật cần thiết cho việc triển khai và bảo trì liên tục.
Một giám đốc sản phẩm SaaS đặt mục tiêu tăng tỷ lệ kích hoạt trong 7 ngày cho người dùng đăng ký mới. Bằng cách sử dụng công cụ PLG AI, họ thiết kế một luồng giới thiệu được cá nhân hóa. Công cụ này phân tích vai trò của người dùng và các hành động ban đầu trong ứng dụng để kích hoạt một chuỗi các chú giải công cụ và video hướng dẫn ngắn độc đáo. Ví dụ, một người dùng nhấp vào 'báo cáo' đầu tiên sẽ được hiển thị các tính năng phân tích dữ liệu, trong khi một người dùng khám phá 'cộng tác' sẽ được hướng dẫn qua các chức năng chia sẻ nhóm. Hướng dẫn theo ngữ cảnh này giúp người dùng khám phá giá trị liên quan nhanh hơn, dẫn đến sự gia tăng có thể đo lường được trong việc áp dụng tính năng và khả năng chuyển đổi sang gói trả phí cao hơn.
Một nhà tiếp thị tăng trưởng tại một công ty phần mềm B2B cần thu hẹp khoảng cách giữa người dùng tự phục vụ và các hợp đồng doanh nghiệp giá trị cao. Họ triển khai một công ty PLG AI để chấm điểm người dùng dùng thử dựa trên hành vi trong ứng dụng của họ, chẳng hạn như mời thành viên nhóm, tích hợp với phần mềm khác hoặc sử dụng các tính năng nâng cao. Khi điểm của người dùng vượt qua một ngưỡng được xác định trước, họ sẽ được đánh dấu là Khách hàng tiềm năng đủ điều kiện sản phẩm (PQL). Công cụ này tự động gửi hồ sơ của PQL, cùng với dữ liệu sử dụng của họ, đến CRM, tạo ra một khách hàng tiềm năng chất lượng cao để đội ngũ bán hàng tiếp cận với một lời chào hàng phù hợp.
Một người quản lý thành công của khách hàng cho một ứng dụng di động nhận thấy tỷ lệ rời bỏ cao ở người dùng sau tháng đầu tiên. Họ sử dụng mô hình dự đoán rời bỏ do AI cung cấp của một công cụ PLG, mô hình này phân tích các yếu tố như tần suất phiên, độ sâu sử dụng tính năng và lịch sử phiếu hỗ trợ. Mô hình xác định những người dùng đang thể hiện các hành vi phổ biến ở những khách hàng đã rời bỏ trước đây. Khi một người dùng bị gắn cờ là 'có nguy cơ', hệ thống sẽ tự động kích hoạt một tin nhắn cá nhân hóa trong ứng dụng cung cấp bản demo 1-1, liên kết đến một hướng dẫn nâng cao hoặc giảm giá đặc biệt cho gói hàng năm. Cách tiếp cận chủ động này giúp tái tương tác với người dùng trước khi họ quyết định rời đi.
Một nhóm sản phẩm ra mắt một tính năng báo cáo mới mạnh mẽ nhưng nhận thấy tỷ lệ áp dụng thấp. Thay vì dựa vào các thông báo qua email, họ sử dụng một công cụ PLG để xác định những người dùng đang hoạt động nhưng chưa sử dụng tính năng này. Công cụ được cấu hình để kích hoạt một chú giải công cụ tinh tế, không xâm phạm vào lần tiếp theo những người dùng này điều hướng đến bảng điều khiển. Chú giải công cụ làm nổi bật tính năng mới và cung cấp một nút bấm một lần nhấp để 'Thử ngay', nút này sẽ khởi chạy một hướng dẫn tương tác ngắn. Việc quảng bá theo ngữ cảnh, trong sản phẩm này hiệu quả hơn nhiều so với tiếp thị bên ngoài, dẫn đến sự gia tăng nhanh chóng trong việc áp dụng tính năng mới trong phân khúc người dùng mục tiêu.
Nhà phát triển của một ứng dụng quản lý dự án freemium muốn tăng tỷ lệ chuyển đổi sang gói cao cấp của họ. Sử dụng một công cụ PLG, họ theo dõi khi nào người dùng miễn phí đạt đến giới hạn sử dụng, chẳng hạn như tạo dự án thứ 10 hoặc mời thành viên nhóm thứ 3. Thay vì hiển thị một cửa sổ bật lên 'Nâng cấp ngay' chung chung, công cụ này kích hoạt một thông báo theo ngữ cảnh được điều chỉnh cho phù hợp với giới hạn cụ thể đã đạt được. Ví dụ: 'Mở khóa các dự án không giới hạn để quản lý tất cả công việc của bạn ở một nơi.' AI cũng có thể phân tích hành vi để đưa ra đề nghị vào thời điểm có ý định cao nhất, chẳng hạn như ngay sau khi người dùng cố gắng thực hiện một hành động yêu cầu tính năng cao cấp, làm cho đề nghị nâng cấp giống như một giải pháp hữu ích hơn là một lời chào hàng.
Một nhà nghiên cứu UX muốn hiểu tại sao người dùng lại từ bỏ một quy trình làm việc cụ thể trong phần mềm phân tích của họ. Thay vì gửi một cuộc khảo sát qua email rộng rãi, họ sử dụng một công cụ PLG để kích hoạt một cuộc khảo sát nhỏ trực tiếp trong ứng dụng. AI xác định những người dùng đã bắt đầu quy trình làm việc nhưng không hoàn thành được ba lần liên tiếp. Ngay sau lần thử thất bại thứ ba, một cửa sổ bật lên nhỏ, không gây gián đoạn xuất hiện hỏi: 'Điều gì đã ngăn bạn hoàn thành nhiệm vụ này?' Phương pháp này mang lại phản hồi rất phù hợp, ngay tại thời điểm, có giá trị hơn nhiều cho việc cải tiến sản phẩm so với phản hồi được thu thập sau đó vài giờ hoặc vài ngày.
Công cụ Tăng trưởng dựa trên sản phẩm (PLG) AI là các nền tảng phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để biến chính sản phẩm thành động lực chính cho việc thu hút, chuyển đổi và mở rộng khách hàng. Chúng hoạt động bằng cách phân tích hành vi người dùng trong sản phẩm để cung cấp các trải nghiệm được cá nhân hóa, chẳng hạn như giới thiệu tự động, tin nhắn trong ứng dụng theo ngữ cảnh và chấm điểm người dùng dự đoán. Mục tiêu cốt lõi là giúp người dùng tự tìm thấy giá trị, điều này sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh với chi phí thu hút khách hàng thấp hơn.
Sự khác biệt chính nằm ở trọng tâm của chúng. Các công cụ tự động hóa tiếp thị truyền thống (như HubSpot hoặc Marketo) tập trung vào các hoạt động ở đầu phễu bên ngoài sản phẩm, chẳng hạn như các chiến dịch email, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng và các trang đích để thu hút khách hàng tiềm năng. Ngược lại, các công cụ Tăng trưởng dựa trên sản phẩm tập trung vào trải nghiệm trong sản phẩm. Chúng phân tích hành vi của người dùng *bên trong* ứng dụng để thúc đẩy sự tương tác, áp dụng và nâng cấp, sử dụng chính sản phẩm làm kênh tiếp thị và bán hàng chính.
Để chọn công cụ phù hợp, hãy xem xét các yếu tố sau:
Sử dụng AI trong chiến lược Tăng trưởng dựa trên sản phẩm mang lại một số lợi ích chính. Nó cho phép cá nhân hóa sâu rộng ở quy mô lớn, cho phép bạn cung cấp trải nghiệm độc đáo cho hàng nghìn người dùng cùng một lúc. Phân tích dự đoán do AI cung cấp giúp xác định các cơ hội có giá trị cao, chẳng hạn như người dùng có khả năng chuyển đổi hoặc rời bỏ, cho phép tương tác chủ động. Nó cũng tự động hóa nhiều tác vụ trước đây được thực hiện thủ công bởi các nhóm sản phẩm hoặc tiếp thị, chẳng hạn như kích hoạt các luồng giới thiệu hoặc thu thập phản hồi, giúp họ có thời gian tập trung vào chiến lược. Cuối cùng, điều này dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, giữ chân tốt hơn và tăng trưởng hiệu quả hơn.
Các công cụ Tăng trưởng dựa trên sản phẩm chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm đa chức năng trong các công ty công nghệ, đặc biệt là các doanh nghiệp SaaS và ứng dụng di động. Người dùng chính bao gồm:
