現代SaaS堆棧和未開發的數據量

shusen 發布于2019-06-03 15:41 / 505人閱讀

摘要：到現在為止還挺好堆棧中與客戶在任何級別進行交互的每個產品都在生成數據。隨著這些產品的碎片化，數據碎片將導致大量未開發的數據。的堆棧在第三階段發射后年事情進展順利，你的公司正在擴展，以及你的團隊的運營。

SaaS產品代表了當今B2B技術的重要組成部分。能夠理解面向消費者的新技術的影響比以往任何時候都更加重要。這也給那些沒有直接參與軟件的人帶來了許多新的挑戰。這篇文章是初創公司如何使用Modern SaaS Stack（營銷/支持/銷售）以及他們從0日開始的旅程的演練。他們如何根據新技術調整產品/營銷策略。他們如何衡量（或不衡量）這些技術對客戶體驗的影響。

On-Premise軟件時代
正如SaaS Stack的演變所述，當軟件只是“內部部署”時，只有巨大的玩家才能主宰市場。對于剛剛入門的初創公司，可用的選項并不多。更多是接受或離開它。

幾年后，市場出現了重大轉變，SaaS模式開始對IT業務有意義。這反映了SaaS初創公司在特定需求方面的巨大擴散。那些資源較少的初創公司能夠構建更好的產品并提供更好的客戶體驗。這是創業公司開始采用其他初創公司產品的地方。

市場格局不斷發展：新的溝通渠道，新的廣告平臺，與客戶交流的新方式，獲得新用戶的不同方式。直到每個公司部門都采用自己的SaaS產品堆。除了某些例外，現在這是標準。

這就是Segment.com等產品上臺，SaaS中心開始增長的地方。主要目的是通過開發人員和工程師的努力，彌合產品與外部軟件之間的距離。

讓我們回顧一下：首先，您選擇更適合您需求的SaaS產品，其次是您將最好的產品相互連接，第三，您能夠提供最佳的客戶體驗。到現在為止還挺好！

堆棧中與客戶在任何級別進行交互的每個SaaS產品都在生成數據。純電子郵件營銷軟件，移動和瀏覽器通知軟件，廣告平臺，客戶支持和CRM軟件等。每當您的客戶與其中一個渠道進行交互時 - 由您的堆棧中的特定SaaS提供支持 - 您就會生成數據。這個數據洞有多大？這取決于您與客戶品牌互動時的接觸點數量。

隨著這些產品的碎片化，數據碎片將導致大量未開發的數據。

為了在現實世界的用例中構建并更好地理解這些想法，我們將進行快速思考實驗。假設您是SaaS產品的創始人。下個月，您將完成公開測試，并且您已經擁有一些客戶。

SaaS的堆棧在第一階段-在產品發布
您只有一個產品發布。你最好為此做好準備。你在第0天用什么支持？沒有笑話，電子郵件是個好主意，你只需要一個聽起來像support@$name.com的別名。電子郵件通訊更新怎么樣？MailChimp可能是你能得到一個非常實惠的價格最好的東西。10美元/月的緩沖也是一個不錯的選擇。對于營銷，支持和銷售，您不需要任何東西，因為您的主要關注點是產品。

你如何收集數據？在此階段，您的數據收集基礎架構可能非常簡陋。用于交易的OLTP系統，用于分析處理的OLAP以及用于點擊流數據的不同工具，例如Google Analytics（充分利用GTM）或Mixpanel。

＃ SaaS的堆棧在第二階段-啟動后6個月
已經6個月了，你做得很好。您已經開始作為單頁應用程序（SAP），現在您還發布了第一個版本的移動應用程序。您現在每周有10封來自客戶的新電子郵件：您需要一個更結構化的工具來支持GrooveHQ。同樣的銷售，是時候獲得一個基本的CRM（Zoho CRM可能適合您的需求）。

您一直在使用MailChimp發送簡報更新電子郵件。現在您可能需要添加一些內容來發送交易電子郵件。郵戳或Mandrill是兩種可供選擇的替代品。您也可能會開始對Adwords和Facebook廣告進行一些基本的實驗。另外，您使用Firebase發送移動通知。

這就是你的Stack在推出后6個月內的樣子。

現在讓我們看看硬幣的數據面！您的數據基礎架構仍由OLAP，OLTP和點擊流數據（Google Analytics / Mixpanel）組成。你的成長速度很快，你需要從更深層次開始回答問題，以便做出更好的決策。畢竟，你是數據驅動的嗎？

你想回答什么問題：

您在AVG上獲得多少預售票？還有多少售后服務？
您知道什么渠道最適合用戶獲取，但之后是什么。您通過Adwords（或Facebook廣告）獲得的用戶與您有機獲得的用戶有不同的行為嗎？
在安裝了應用程序的用戶中，是否更愿意通過電子郵件或推送通知進行通知？
用戶在流失之前做了什么？他們是否保持相同的通知參與度？
你認為現實要復雜得多。以下是您的用戶可能對您的產品有的常見路徑：

用戶交互＃1：用戶注冊您的產品
用戶交互＃2，＃3：他查看了一堆頁面
用戶互動＃4：他創建了售前Zendesk門票并離開了網站
用戶互動＃5：他點擊了他收到的電子郵件
用戶互動＃6：他訪問該網站
用戶互動＃7：他進行了購買
是的，您認為您擁有完美的連接SaaS堆棧，但該連接有多深？你怎么能得到這些問題的答案？一個廣泛采用的解決方案：從您的堆棧中的每個集成（本例中為5）轉儲數據：GrooveHQ，Adwords，Facebook Ads，Firebase，Mailchimp以及與您的OLAP，OLTP和點擊流數據的混搭以及一些python / R腳本以獲得洞察力。

是的，你仍然可以管理它，但它變得越來越難。

SaaS的堆棧在第三階段-發射后1年
事情進展順利，你的公司正在擴展，以及你的團隊的運營。您放棄了MailChimp并切換到完整的營銷自動化平臺：HubSpot。現在你有30張新票/日（來自客戶而不是）來自不同的原因：售前問題，售后問題，功能要求，錯誤修復等。是時候讓你獲得Zendesk，Typeform（或SurveyMonkey）為您的調查。

您的營銷團隊開始向客戶發送貼紙（通過StickerMule）并添加了監控軟件（提及）。您將Adroll作為重定向平臺添加到Stack and Urban Airship以進行瀏覽器通知。

回到數據方面：您的數據基礎架構仍然由OLAP，OLTP和點擊流數據（Google Analytics / Mixpanel）組成。

您可能現在將所有內容（OLAP和OLTP數據以及點擊流數據）存儲在BI柱狀數據庫（如Amazon RedShift）上。

但是，當您從SaaS集成中獲取洞察力時，您仍然必須擁有舊的核對清單：

從每個SaaS中提取數據
使用OLTP + OLAP數據進行混搭
用于查看模式的腳本
將結果返回給必須根據這些數據執行操作的利益相關者
在某些BI工具上創建圖表
這是一個大的全局：

這就是收集的數據量與決策準確性之間的差異變大的地方。說你是數據驅動真的很容易，這真的很難。

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