如何用CEM系统提升SaaS的付费转化率?(上)

影响SaaS软件转化率的因素很多,不同的因素也对应着不同的解决方案。本文将从客户体验的角度出发,探讨如何通过客户体验管理软件(CEM)准确、及时地获取客户体验数据,从而推动用户从免费向付费转化。


概念定义
 

为了避免歧义,先明确两个核心概念:
 

SaaS:通过互联网提供的软件服务。本文可涵盖工具类(如Notion、Salesforce)、AI生成类(如ChatGPT、AiPPT)及娱乐型(如得到APP、腾讯音乐)等互联网软件服务。

付费转化率:客户从免费版转至付费版的比率。这个过程包含两种场景:

•PLG模式(Product‑Led Growth):无需人工介入的自助式转化,即产品驱动增长
•SLG模式(Sales‑Led Growth):需要专业销售或售前介入的转化,即销售驱动增长

本文先聚焦PLG模式,分析CEM系统如何提升这类软件的付费转化率。下篇将结合体验家案例解析如何提升SLG模式的转化率。
 

PLG软件多采用Freemium模式:用户可免费使用基础功能,但高级功能、时长或用量需付费解锁。然而付费决策受多重主观因素影响,高频免费用户可能因以下原因拒绝转化:

❍ 核心功能缺失

❍ 仅作为竞品补充使用

❍ 定价策略不灵活

❍ 产品稳定性问题

❍ ...

这些主观的深层原因往往无法通过观察用户点击行为来进行归因,因此企业需要收集客户反馈获取体验数据,从而采取有效的应对措施,提升付费转化率。那么,我们如何收集客户的反馈呢?

传统方法的局限性
 

PLG的SaaS产品通常缺乏销售触点,传统做法是通过周期性站内信推送问卷,但这存在两大弊端:
 

① 样本幸存者偏差

定期站内信投放问卷无法覆盖到沉睡和流失客户,无法获得最需要聆听的人群信息。这是因为试用客户通常在首次使用后的3-7天内,因产品体验问题(如功能缺失、操作复杂等)而停止登录。而站内信一般是按照月份或季度定期发送,所以在站内信首次还未发送或两次发送的间隔期,新注册用户可能已完成"活跃→沉睡→流失"的全过程,也就自然无法提供反馈,而他们不再使用的原因,才是产品真正应该关注的。相反,能够被站内信触达的客户,往往是正在积极使用的客户,这些客户的反馈往往是正向,但无法代表流失客户的观点。

② 已回收数据质量低

即便是我们有一些现存客户的反馈,他们的回答也会因为回忆成本过高而导致准确性下降,因为客户体验的第一特性是“瞬时性”


“体验是在交互发生的同时就产生的,并且是无形的、短暂的、不可存储的。所以体验的生产和交付都是实时的,不像产品那样可以预先生产,延迟交付”——《客户体验101》Forrester

以在线文档类SaaS为例。这个领域包括思维导图、PPT生成、营销文案、法律文书、商务合同等多种类型。当用户新建文档时,通常会浏览模板库进行选择。如果用户当时无法搜索到所需模板或最终选用模板效果未达预期,那么用户便会立即产生“模板库内容不足”或者“模板不够美观“的负面体验。这个体验如果当时没有被即时询问,等过了几个月后收到站内信问卷时可能早已被遗忘。用一个滞后性的方法来收集"瞬时信息”,这相当于我们平时网购看到喜欢的东西但未加入购物车,等到618或双11有折扣优惠想要购买时却早已忘记。这导致客户即便看到了站内信,打开以后,也因为回忆成本过高和急于完成问卷而不假思索地快速完成,提供的答案往往千篇一律,缺少分析价值。

以上弊端并不是无法避免,相反,PLG类型的产品恰恰有一个得天独厚的优势,可以更好地管理客户体验,实现转化。

新方法及案例
 

PLG类SaaS的最大优势,就是和客户的交互往往都是在网页或者APP这样的数字化界面上完成的。因此我们可以利用这一优势,通过用户行为埋点,在关键触点即时弹出体验问卷,实现客户体验的反馈调研,也叫“应用内调研”。
 

使用场景一:实时功能反馈

例如某SCRM厂商,在客户试用核心功能后,设置弹出弹窗即时询问用户对该功能的使用体验。

某SCRM软件试用版满意度问卷


这种基于新鲜记忆,准确定点地反馈收集,可以极大提升应答率和准确性。尤其是这个客户后续如果因为某些原因不满意沉睡和流失了,但他的意见却能保留下来。通过筛选出“满意度低+未付费”的客户,进行原因的归类,可以帮助产品团队减少摸索时间和决策风险,确定迭代的方向。

使用场景二:版本迭代验证


由于客户是在APP或者网页端登录使用,产品团队可以将产品的版本号作为参数拼接到问卷中:

https://www.xmplus.cn/970816?_version=2.1.5

(图中红色部分为问卷链+蓝色部分为软件版本号)

如某AI绘图SaaS通过使用该方式评估每个版本的平均客户满意度,从而了解产品迭代是否带来了客户体验的逐步上升。

总结
 

通过在APP和页面埋点,能够实时测量客户体验,覆盖潜在流失客户,更好地指导产品改进方向,从而提升付费转化率。体验家在过去6年的时间里已服务了上百家To B和To C的SaaS企业,积累了丰富的场景案例和最佳实践,欢迎添加体验家小顾问,共同探讨适合您产品的转化提升路径。

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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