実際に必要な初期段階のスタートアップ ツール

初期段階のスタートアップ ツールは、市場や製品/サービスの種類によって大きく異なります。 ほとんどのスタートアップは、データの使用において進化し、成長しています。 数か月という短期間で完了するものもあれば、ビジネスが成熟するにつれて数年にわたって広がる可能性があるものもあります。 いずれにせよ、ツールは変化する傾向があり、プラットフォームが異なれば目的も異なります。

通常、顧客分析には 3 つの異なるフェーズがあります。

1. 迅速で簡単なフェーズ: 初期のスタートアップは、分析に基づいて意思決定を行うのに十分な顧客データを持っていない可能性があります。 データ分析プラットフォームを積極的に検討している人がいる場合もあれば、そうでない場合もあります。また、分析の実装は、製品の製造やカスタマー サポートへの対応など、他の主要な活動と競合することが多いため、分析は設定されたまま忘れられることがよくあります。 このフェーズでは、分析プラットフォームを迅速に実装する必要があります。
2. 実際に起こっていることの段階: スタートアップが顧客の注目を集め、セールス ファネルを確立したら、分析 (および/または分析チーム) に投資することは非常に理にかなっています。 分析は、ビジネス モデルをより適切に定義および理解するのに役立ちます。 この時点でビジネス上の課題が明確になるため、その仕事に適した分析ツールを見つけやすくなります。 このフェーズでは、データが完全に正確であるよりも、正しい方向を指していることが重要な場合がよくあります。
3. カスタマー ファイナンス フェーズ: 投資家からの圧力、または信頼できるデータ ポイントを使用して顧客獲得を拡大する必要があるため、より詳細な分析ツールが必要になります。 スタートアップは、堅牢なバックエンド分析や独自のデータ ウェアハウスに投資する必要があります。 分析プラットフォームは同じままかもしれませんが、多くの場合、Tableau、Domo、Looker などのビジネス インテリジェンス プラットフォームが導入されています。

初期段階のスタートアップ ツールのファネル ビュー

顧客データについて考えるとき、ほとんどの人はすぐに分析ツールに飛びつきます。 しかし、顧客に関する洞察を提供するのに役立つさまざまな価値のあるツールが数多くあります。 例としては、広告ツール、ヘルプ デスク、CRM、チャットボット、アトリビューション、および顧客データを生成してインタラクションを測定するその他の多数のツールがあります。

まず、どこに問題があるかを診断します。 ソフトデータからハードデータを分離する必要があります。 もちろん、カスタマー ジャーニーを改善するために、分析や行動データが必要です。 ただし、理由の質問に対する回答も必要です。明らかな場合もあれば、定性的なデータを取得する必要がある場合もあります。

定量的ツールを使用して症状または機会を発見し、定性的ツールを使用してそれらを診断します。

ユーザーがいつページを閲覧したか、製品を購入したか、友人を招待したかを知る。 それは、ユーザー (または顧客) が誰であるかを、彼らがとる多くの行動によって定義し、洗練することです。

ツール カテゴリのチェックリストを作成します。

ファネル分析の基本的なトップ: Google アナリティクス。

中～深層ファネル分析: Mixpanel または Amplitude は、特に優れたイベント追跡ツールです。

ビジネス全体の分析: SQL ビジネス インテリジェンスのための Looker、Mode、および Periscope。

診断ツール: Olark、Livechat、Intercom。 診断ツールのビデオ録画セグメントでは、Fullstory と Inspectlet が最適です。 ライブチャットツールで話している間でも、顧客が何をしているかを見ることができます。

ドリップ メール: Customer.io と Autopilot。 Infusionsoft は、電子メールの管理とファネルに適しています。

販売およびサポート ツール: Zendesk および Salesforce。

有料の買収: Facebook と Twitter。

帰属: Convertro (ウェブ) および Kochava または Hasoffers (モバイル).

達成したいことを明確に設定する

ビジネスのためのアーリー ステージのスタートアップ ツールを探しているときは、調査は良いことですが、ツールを試すだけに代わるものはないことに注意してください。 ほとんどのプラットフォームはフリーミアムであるか、毎月の支払いプランを提供しています。

ツールを使用する前に、そのツールが適しているかどうかを評価することは、多くの場合困難です。 ただし、ほとんどの人は調査に頼っています。データを完全に統合し、システムを介して実行してその価値を評価するには時間がかかるからです。

ウェブサイトのトラッキングを一度設定したら、スイッチを切り替えるだけで、いくつかのツールを介してパイプすることができます. ベンダーの選択を担当する人は、社内で徹底したプロセスを実行していることを示したいと考えています。

ツールを選択する最も簡単で影響力のある方法は、目的を書き留めることです。 ツールに必要なもの、ツールと統合するために他のツールが必要なもの、調整する必要があるデータセット、およびツールの使いやすさ。

初期段階のスタートアップ ツールを選択するときは、すばやく動いて実験する必要があります。 当たり前のことのように思えるかもしれませんが、ツールの選択とテストに時間がかかりすぎる企業が多いことに私はショックを受けています

顧客の全体像を把握したい場合は、データの観点からそれが何を意味するのかを書き留めてください。 次に、マーケティング ファネルのさまざまな段階で、それがどのように見えるかを考えてみましょう。 データの要点をマッピングします。

ツールをテストするときは、質問をしたり、統合に関するサポートが必要なときに得られるサポートのレベルを評価します。 最初の一連のサポート経験は、長期的なサポートが得られるか得られないかについて多くを語ることができることを忘れないでください.

ツールのサポート チームは、試用版を確実に成功させるために、早期に対応する必要があります。 ツールを使用すると、プラットフォームを切り替えるときに問題が発生する可能性があります。 この段階で彼らがあなたのニーズに気を配っていなければ、将来の前兆とは言えません。

初期段階のスタートアップ ツールのコストとコスト メリットを理解する

お支払いいただく価格は、トップライン価格のみです。 ツールは、時間の節約などの明確なビジネス上の利点を提供する必要があります。

ツールを分析する良い方法は、時間の金銭的価値を評価することです。 ツールは、時間当たりのコストを節約するだけでなく、作業を加速します。 たとえば、時給 50 ドルで時間を評価していて、月額 100 ドルで MailChimp を購入すると、電子メール配信ツールを構築する手間が省けるとします。 それは明らかに価値があります。

ほとんどの初期段階のスタートアップ ツールは、月払いの設定です。 会社が大きくなるにつれて、年間契約に移行できますが、その時点では、通常、収益と利益が確立されているため、大したことではありません。

私が頻繁に遭遇する問題の 1 つは、企業がツールに送信してから 6 か月が経過すると、追跡コードがいたるところにインストールされているため、もつれを解くのが非常に困難になる可能性があるということです。 これを防ぐ、または少なくとも簡単にする 1 つの方法は、データ収集をデータを受け取るツールから分離することです。

切り替えコストは、ツールの総費用を考慮する変数です。 ほとんどの初期段階のスタートアップ ツールは、8 つほどの異なるカテゴリに分類されます。 たとえば、スタートアップが成長するにつれて、データはさまざまな分析ツールから卒業する必要があります。 成長するにつれて、これらのカテゴリの使用を拡大し始めるでしょう。

初期段階のスタートアップ ツール – 定量的および定性的なデータ

初期段階の企業にとって、顧客からのフィードバックと視点を捉えることは不可欠です。 初期段階での主な目標は、製品自体または製品のポジショニングを繰り返すことです。 製品と市場の適合性を開発し、これを販売で実証する必要があります。 あなたができる最も重要なことは、顧客開発です。 この時点では、統計的有意性を示す量がない可能性があるため、定性分析に重点を置く必要があります。 観察し、話し、調査し、顧客が何を望んでいるか、製品についてどのように感じているかを理解するために、一般的には倍増する必要があります。 多くの場合、エスノグラフィー調査では、顧客を観察することが最善の方法です。

多くの初期段階のスタートアップの失敗モードは、定量的データに過度に依存することです。 ただし、定性的な理解は初期段階で重要です。 そのため、実際には重要ではない定量的指標に気を取られすぎてはなりません。コストがかかり、通常は初期段階で最も重要な定性的データが犠牲になります。

ツールの利点とその制限を理解することは役に立ちます。 ツールごとに、明確な焦点と目的を明確にする必要があります。

Google アナリティクス、それはあなたが得ているトラフィックの量を知ることです. どの製品ランディング ページが機能しているか、誰があなたについて話し、トラフィックを送信しているかがわかります。

Mixpanel、Amplitude、Kissmetrics などの中間から深層のファネル分析では、主要な製品ワークフローごとに完全なファネル分析を行うと最適化されます。 このことから、ユーザーが製品を購入する前に一連の主要なアクションを完了する可能性がどの程度かがわかります。 さらに、そのプロセスを改善する方法に関する次のステップを抽出できるはずです。

Looker、Mode、Periscope などのビジネス全体の分析では、経営陣や取締役会を含むすべてのチーム向けに高品質のダッシュボードを構築できる必要があります。

診断ツール: チャット ツールの場合、プロダクト マネージャーは実際に多くのことを学んでいるように感じるはずです。 より定性的なツールです。

ドリップ メール ツールの場合、目標到達プロセスでリストを取得できることが成功です。 どのキャンペーンが機能しているかを確認し、それらを最適化できるようにしたいと考えています。 ファネルのさまざまな部分とコンバージョン率を明確に可視化することが不可欠です。

Zendesk や Salesforce などの販売およびサポート ツールを使用する場合、成功とは、販売およびサポート チームがさまざまな顧客タイプを完全に理解し、優れたレベルのサービスを提供することです。

有料の獲得およびアトリビューション ツールは、ROI と、ユーザーに一致するセグメントをターゲティングしているかどうかの理解に関するものです。また、新しいセグメントとオーディエンスを調査し、広告をテストする必要があります。 最後に、このデータを分析ツールと統合して、顧客が生み出した収益と生涯価値を確認することで、キャッシュ フローとスケーリングの指標を理解できます。

各ツールに対する期待は、ツールの使用方法と注目するデータに大きく影響します。 データを適切に組み合わせることで、意思決定の方法を変える洞察が得られます。 これにより、より迅速に、より情報に基づいた方法で、またはチームや顧客とより協力して選択を行うことができます。

成功は、ツールを実装し、それを使用し、提供されるデータを使用して決定を下すことから生まれます。

データを構造化し、明確な戦略を立てることで、使用するツールとその統合方法について正しい決定を下すことができます。 決断を下すときは、素早く決断し、学びましょう。 ほとんどの場合、デフォルトでツールを試して購入することになります。これは、より総合的で費用対効果の高いアプローチです。 定量的ツールと定性的ツールのバランスを取り、ツールの種類ごとに事前に決められた成功のベースライン マークを確実に満たすようにします。

最後のアドバイスは、各ツールが 1 つの完全なバージョンのデータを共有できるデータ リポジトリを作成することです。このデータは、各チームのツールにルーティングされると、特にその目的のために収集されたように見えます。