上一篇介绍了 PLG 的概念《PLG 基础概念和关键点》,接上一篇以数据库做 PLG 介绍下整体思路和框架,希望对大家有帮助。
整体框架
• 构建用户漏斗模型,通过快速迭代,改进各个环节。
• 扩大入口流量,增加转化率
核心抓手
• 各种渠道: 官网,各种搜索引擎,其他还有 文档,社交媒体,github/开发者工具,生态伙伴
○ 研究各个渠道的流量,转化率,去尝试提高
找出转化多的,热门关键字,提供对应文案或者优化当前文案、产品官网首页等
社交媒体上设计相应的内容,提供合理的引导。
热门的行业提供相应 fashion 的 demo
○ 国内/国外要差异化处理,不同的客户,比如国外喜欢 github 注册就非常有效
不同的媒体渠道
海外用户更成熟,概念宣传的少,更喜欢实践文档等
• 试用中心
○ 免费试用
○ 提供 playground ,让用户可以免登录就可以使用
○ Sample data、demo 等(要针对主打行业和场景提供,比如 金融体现高可用能力,游戏体现flash back 等)
例如 Snowflake 的 tutorial
网上有很多有趣的数据集,如http://2016.padjo.org/tutorials/sqlite-data-starterpacks/#more-info-simplefolks-for-simple-sql 和 https://www.kaggle.com/datasets
snowflake,Google 上提供一些公共数据集 sample
• 文档
○ 针对不同的用户,开发者提供专门的文档,demo。
○ 最好有专职的人输出最佳实践,运营材料。
○ 优化整体的文档体系(分对象,分不同的难易程度,结构化)
• 驱动产品改进
○ 包括控制台导航,connection 连接等。
○ 针对开发者有相应的配套 demo,以及开发环境的配套的 ORM / driver 等等。
• 开发者
○ 开发者群体原来是缺失关注的,需要抓住开发者群体
○ Github ,用户常用工具上有阿里云数据库的展示,抓住开发者群体
○ 提供开发者日常使用工具的 CI/CD ,编程工具如 vscode 集成
○ 各种 ORM sample code 等,方便开发者开发
执行路径
1. 构建核心业务观测指标看板,便于及时了解和观测业务进展
○ 客观展现,知道当前情况,以及对比改进效果
○ 各个入口流量,各个环节转化率等
2. 先优化入口,尝试提高入口流量。
○ 包括各种媒体渠道充分利用,跳转链接等。
3. 提供各种试用、playground、sample data 、demo 让用户体验和感受到产品的 aha
○ 提供 get started ,降低新用户门槛
○ 比如 一键生成实例,提供 sample 让用户可以快速 connect 上数据库等
○ 比如有竞争力的特性,如秒级DDL,闪回查询等
○ 自动诊断的能力
4. 推动产品优化
○ Onboarding 流程(几步就能创建好数据库,不用复杂的选择)
一步集群就 ready,直接就可以使用
○ 交互式的引导,可以参考 singlestore,snowflake 这块都做得比较好。
交互式引导
○ 海外可以和第三方生态的集成(vercel,netifly,datadog 等),吸引开发者
5. 建立机制
○ 文档要成为产品发布的一环,文档达标之后才能发布,保障文档质量
○ 内容生产机制(专门的内容运营计划,契合热门关键字等)
○ 策划关键营销事件(比如 teradata 退出中国等)
○ 持续宣传体验好的心智,包括实际改进对比和客户证言
衡量方法
• 通过数据来衡量
• 分两个层面
○ 每次调整,需要观察数据,看到效果变化
比如引流增加了多少,转化率多少。
或者是用户的体验变好(比如用更少的步骤,反馈等)。
○ 整体的新增的用户数,实例数等。
6.用户全旅程在线化
• 试用 ,poc 等都能在线,减少人员的投入。
• 让用户感受到 aha
本文比较干,但是数据库 PLG 需要考虑的方面基本都有考虑,供大家参考。