3 SaaS-Big-Data-Trends, die Sie kennen sollten


In unserem aktuellen Klima brauchen SaaS-Unternehmen einen neuen Ansatz für Big Data. Die gleichen alten Prozesse funktionieren nicht mehr für Mitarbeiter oder Kunden, und neue Trends entstehen, da Kunden mehr von ihren SaaS-Produkten verlangen. Um auf dem sich entwickelnden SaaS-Markt relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen innovative Wege finden, um Big Data zu nutzen, um ihre Kunden, ihre Bedürfnisse und ihre einzigartige Produktpositionierung zu verstehen.

Hier sind drei große Big-Data-Trends in der SaaS-Branche, über die Sie jetzt Bescheid wissen müssen, um Ihr Unternehmen auf dem Laufenden zu halten.

Trend Nr. 1: Verstärkter Fokus auf produktgetriebenes Wachstum

Eine wichtige Strategie, die 2022 in der SaaS-Branche an Dynamik gewinnt, ist produktgetriebenes Wachstum. Produktgetriebenes Wachstum ist eine SaaS-Strategie, die das Produkt selbst nutzt, um neue Geschäfte voranzutreiben und Kundenbindung aufzubauen. Laut einem Gainsight-Bericht planen 91 % der SaaS-Unternehmen, ihre Investitionen in PLG-Strategien im Jahr 2022 zu erhöhen, und 47 % geben an, dass sie Anstrengungen unternehmen, um ihre Investitionen in PLG-Strategien zu verdoppeln.

PLG-Strategien sind effektiv, weil sie es Kunden ermöglichen, Produkte zu testen, bevor sie sich zu einer Investition verpflichten. Dieser Ansatz erleichtert es Kunden auch, verschiedene Arten von Software zu entdecken und zwischen Produkten zu wechseln. Um eine effektive PLG-Strategie umzusetzen, müssen SaaS-Unternehmen natürlich Big Data nutzen. Produktnutzungsdaten und Kundendaten sind für eine effektive PLG-Strategie von größter Bedeutung, da sie wichtige Einblicke in die Customer Journey liefern. Sie helfen auch dabei, Signale zu geben, wann man Upsell- und Expansionsmöglichkeiten nutzen sollte.

Mit den oben genannten Informationen zum verstärkten Fokus auf PLG ist klar, dass Big Data in der SaaS-Branche noch wichtiger denn je werden wird. Unternehmen benötigen nicht nur Zugriff auf diese Daten, um effektive Strategien zu entwickeln, sondern sie müssen auch Rückschlüsse daraus ziehen können, um den Kunden den Wert ihres Produkts zu vermitteln.

Trend Nr. 2: Zuverlässigkeit ist immer noch eine Herausforderung auf allen Ebenen

Da PLG-Strategien immer beliebter werden und SaaS-Unternehmen immer abhängiger von Daten werden, bleibt das Problem der Zuverlässigkeit bestehen. Das Sammeln von Daten während des gesamten Kundenlebenszyklus ist eine Sache, aber das Sammeln genauer und zuverlässiger Daten, die tatsächlich etwas bewirken können, ist eine ganz andere Herausforderung. Obwohl in den letzten Jahren unzählige neue Tools zur Verbesserung der Datenqualität entwickelt wurden, sind die Daten in vielen Fällen immer noch nicht so zuverlässig, wie sie sein sollten – sie sind oft unzusammenhängend, veraltet und begrenzt. Diese vertrauenswürdige Datenherausforderung hindert SaaS-Unternehmen daran, ihren Interessenten und Kunden einheitliche und umfassende Geschichten zu erzählen, was letztendlich dem Geschäft schaden kann.

Damit SaaS-Produkte ihr volles Potenzial ausschöpfen können, benötigen Teams nicht nur Zugang zu genauen Einblicken in Rohdaten, sondern auch eine optimierte und konsistente Methode zur Interpretation dieser Daten. Um dies zu ermöglichen, müssen Unternehmen Tools verwenden, die die Dateneinblicke für Mitarbeiter und Kunden vereinfachen. Dies gilt insbesondere für kundenorientierte Teams wie Customer Success und Sales, da sie bestrebt sind, den Wert ihres Produkts zu beweisen.

Trend Nr. 3: Datenzugänglichkeit und Effizienz sind nicht verhandelbar

Wir haben festgestellt, dass die PLG-Strategie in der SaaS-Branche immer beliebter wird und dass der Zugriff auf zuverlässige Daten wichtiger denn je ist. Vor diesem Hintergrund müssen Produktnutzungsdaten und Kundendaten nicht nur korrekt sein, sondern auch für alle erforderlichen Parteien zugänglich sein.

Daten sind unglaublich leistungsfähig, insbesondere für Teams mit Kundenkontakt. Es kann verwendet werden, um Geschäftswachstumsstrategien zu entwickeln und bessere Kundenbeziehungen zu pflegen. Wenn diese Daten jedoch für die Personen, die sie am dringendsten benötigen, nicht leicht zugänglich sind, verlieren sie ihr Wirkungspotenzial. Damit die Daten vollständig genutzt werden können, müssen sie:

  • Bereinigt und in ein vereinfachtes Format übersetzt, das eine tiefere Analyse ermöglicht
  • Effizienter untergebracht, sodass große Datenmengen in Sekundenschnelle gespeichert und verarbeitet werden können
  • Vereinfacht von seiner technischen und komplexen Form, damit mehr Menschen die Daten nutzen können, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Aktionspläne zu erstellen und sie in ihre Taktiken einzubeziehen

Glücklicherweise sind in den letzten Jahren mehrere Tools mit dem Ziel entstanden, all dies zu ermöglichen, aber viele SaaS-Teams stecken immer noch in Silos mit unterschiedlichen Systemen fest. Plattformen wie Salesforce beherbergen große Datenmengen, auf die technisch nicht versierte Benutzer zugreifen können, aber diese Personen benötigen oft noch zusätzliche Unterstützung und Zeit, um Salesforce-Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Obwohl KI das Potenzial hat, diese Lücke in Zukunft zu schließen, hat sie noch einen langen Weg vor sich. Um in der heutigen Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen SaaS-Unternehmen letztendlich auch ihren nicht-technischen Mitarbeitern ermöglichen, auf Kundendaten zuzugreifen, diese zu nutzen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Es ist klar, dass Big Data für die Entwicklung von Gesamtstrategien sowie täglichen Taktiken für Teams mit Kundenkontakt unerlässlich ist, aber Daten für die Strategieerstellung reichen nicht aus, um Kundenbindung aufzubauen. Damit SaaS-Teams in der heutigen Wirtschaft wettbewerbsfähig bleiben, müssen sie in der Lage sein, Daten einfach aufzuschlüsseln, um auf einen Blick umfassende Geschichten über den Wert ihres Produkts zu erzählen. Viele Teams sind jedoch nicht in der Lage, Daten ohne umfassende Unterstützung durch technische Teammitglieder zu reduzieren, was die allgemeine Skalierbarkeit und Produktivität einschränkt.

Bleiben Sie den Trends voraus

In Zukunft besteht der nächste Schritt für SaaS-Teams darin, einen einfachen Weg zu finden, ihre nicht-technischen Teammitglieder zu befähigen, obskure Daten in klare, überzeugende Geschichten zu übersetzen. Indem sie Big Data zugänglicher und zuverlässiger machen, werden sie in der Lage sein, dem Spiel einen Schritt voraus zu sein, effektive Strategien zu entwickeln, die Betriebskosten niedrig zu halten und Jahr für Jahr Kunden zu binden.

Über den Autor

Nikola (Nik) Mijic ist CEO und Mitbegründer von Matik. Vor Matik bekleidete Nik eine Vielzahl von Funktionen und Unternehmen, die sich darauf konzentrierten, Kundenerfolgsteams dabei zu unterstützen, Kunden zu halten und zu gewinnen. Bei LinkedIn erstellte er interne Tools, die ihnen dabei halfen, LinkedIn-Daten in ihren Präsentationen zu nutzen und dabei effektiver zu sein. Nik war der erste Nicht-Ingenieur, der bei Bluenose Analytics eingestellt wurde, wo sie eine Plattform bauten, die Predictive Analytics nutzte, um riskante Kunden anzusprechen und Abwanderungstreiber zu identifizieren.

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