Quanto valgono i crediti gratuiti per l'analisi dei prodotti?
Sei fornitori di analisi e dati dei clienti gestiscono programmi di crediti per startup del valore compreso tra $1.000 e $50.000 ciascuno e, poiché ognuno di essi ti fattura separatamente, si sommano anziché sovrapporsi.
AI Perks li tiene traccia nella categoria Analytics insieme a $7,7 milioni in crediti distribuiti su 194 aziende.
| Programma | Valore del credito | Copre | Fattura su |
|---|---|---|---|
| PostHog | Fino a $50.000 | Analisi di prodotto, replay di sessione, flag di funzionalità, esperimenti, sondaggi | Eventi |
| Amplitude | Fino a $50.000 | Funnel, fidelizzazione, coorti, sperimentazione | Utenti tracciati mensilmente |
| Mixpanel | Fino a $50.000 | Funnel, fidelizzazione, attivazione, adozione di funzionalità | Eventi |
| Segment | Fino a $50.000 | Pipeline di dati dei clienti per analisi, data warehouse, pubblicità e CRM | Utenti tracciati |
| Statsig | Fino a $5.000 | Sperimentazione, flag di funzionalità, analisi di prodotto, replay | Eventi |
| Hotjar | $1.000 | Heatmap, registrazioni di sessione, sondaggi in loco | Sessioni catturate |
Due cose distorcono questa tabella. Una cifra principale è un tetto massimo, non un preventivo, e lo stesso fornitore vale spesso un importo diverso a seconda del percorso che si intraprende. Diversi altri programmi di analisi si trovano al di fuori di questo elenco, e i termini variano a seconda del programma e cambiano spesso, elencati su getaiperks.com.
Cosa rispondono effettivamente le analisi di prodotto
Le analisi di prodotto rispondono a domande comportamentali sulle persone già all'interno del tuo prodotto: dove hanno abbandonato un flusso, quali coorti sono tornate alla quarta settimana e quale azione della prima sessione predice che qualcuno rimarrà qui per novanta giorni.
Viene comunemente confusa con tre categorie vicine che non rispondono a queste domande:
- Le analisi web ti dicono quante persone sono arrivate e da dove. Si ferma al pulsante di iscrizione.
- BI su un data warehouse risponde a domande su entrate e consigli, e richiede modellazione più qualcuno che scriva SQL.
- Il replay di sessione e le heatmap ti dicono perché una persona ha fatto qualcosa, non quante persone l'hanno fatto.
Ciò che stai effettivamente acquistando è tempo per rispondere. Una domanda sul funnel che costa a un ingegnere mezza giornata di SQL, costa a un product manager novanta secondi in uno strumento dedicato, e la seconda versione viene richiesta cinquanta volte a settimana anziché due volte a trimestre.
C'è una proprietà di questa categoria che nessun altro nel tuo stack condivide: non puoi riempirla retroattivamente. I tuoi dati iniziano dal giorno in cui ti strumenti. Una curva di fidelizzazione richiede sei mesi di cronologia prima di dire qualcosa, quindi un credito che ti permette di strumentare un anno prima di quanto consentito dal tuo budget vale più del suo valore nominale.
Il test onesto per sapere se hai ancora bisogno di uno strumento a pagamento: qualcuno nel team ha posto la stessa domanda comportamentale due volte e ha dovuto indovinare entrambe le volte? In caso contrario, un piano di tracciamento in un foglio di calcolo e un piano gratuito ti coprono veramente.
Come si comportano i prezzi delle analisi di prodotto su larga scala
Le fatture delle analisi aumentano con gli utenti che non ti pagano. Questo è il problema strutturale della categoria, ed è per questo che lo stesso credito copre l'intera fase di crescita di un'azienda e a malapena intacca la fattura di un'altra azienda.
Ogni fornitore misura su un asse diverso, e l'asse decide tutto:
- Basato sugli eventi (PostHog, Mixpanel, Statsig): cresce con il traffico moltiplicato per la profondità della tua strumentazione, che sono due decisioni indipendenti
- Basato sugli utenti tracciati (Amplitude storicamente fatturava in base agli utenti tracciati mensilmente, Segment in base agli utenti tracciati): brutale per freemium e per i consumatori, generoso per il B2B con poche migliaia di account
- Basato sulle sessioni (Hotjar): economico mentre sei tranquillo, picchi il giorno del lancio in cui desideri maggiormente le registrazioni
La modalità di fallimento che quasi tutti incontrano è l'autocapture su una superficie ad alto traffico. Attivare la raccolta automatica degli eventi su un sito di marketing è una modifica di una riga che può moltiplicare il volume degli eventi molte volte senza spedire alcuna nuova funzionalità. È l'equivalente analitico di un livello di log fuori controllo, ed è la causa più comune di una fattura a sorpresa in questa categoria.
La seconda trappola è la cardinalità delle proprietà. Collegare qualcosa di unico per richiesta a ogni evento rende uno stream di eventi economico in uno costoso, e il costo arriva mesi dopo l'impegno che l'ha causato.
Come scegliere tra i fornitori di analisi di prodotto
Scegli in base al contatore di fatturazione e a chi aprirà effettivamente lo strumento, non in base al credito principale. Una sovvenzione di $50.000 a cui nessuno accede vale meno di una sovvenzione di $5.000 che un product manager utilizza quotidianamente.
Inizia dalla forma della tua azienda piuttosto che dall'elenco dei fornitori:
| Forma aziendale | Finanzia prima questo | Salta per ora |
|---|---|---|
| Pre-lancio, nessun utente | Uno strumento all-in-one, dieci eventi ben nominati | CDP, modellazione del data warehouse, sperimentazione |
| SaaS B2B, centinaia di account | Analisi più replay di sessione | Prezzi per utente, strumenti di sperimentazione avanzati |
| Consumatori o freemium con traffico reale | Analisi con prezzi basati sugli eventi più esportazione del data warehouse | Qualsiasi cosa con contatore su utenti tracciati |
| Fase di crescita multi-superficie | Pipeline di dati dei clienti, quindi analisi sopra | Nulla, è qui che la categoria giustifica il suo prezzo |
La seconda decisione è bundle versus best-of-breed. Una piattaforma che copre analisi, replay, flag ed esperimenti ti offre una fattura e uno stream di eventi, e ti costa profondità in ogni singola disciplina. Specialist separati sono migliori nel loro unico lavoro e ti lasciano a conciliare quattro definizioni di "utente attivo".
Una regola utile: finanzia il bundle con il credito più grande per cui sei approvato, e metti la tua pipeline di eventi su un fornitore separato a prescindere. La pipeline è ciò che rende reversibili tutte le decisioni successive. AI Perks raggruppa questi programmi in modo che gli importi e i contatori siano fianco a fianco anziché sparsi su una dozzina di pagine di fornitori.
Con cosa si sommano questi crediti di analisi
Approvazione e attivazione sono decisioni diverse, e confonderle spreca la maggior parte di un credito elevato. L'ordine in cui attivi gli strumenti è molto più importante dell'ordine in cui sono stati concessi.
La categoria Analytics su getaiperks.com mantiene i programmi di analisi di prodotto, sperimentazione, comportamento e dati dei clienti in un'unica vista, che è l'unico posto in cui i contatori diventano direttamente comparabili.
Attiva la pipeline prima delle dashboard. L'invio di eventi tramite un livello di dati del cliente, o quantomeno l'esportazione di eventi grezzi nel tuo data warehouse, rende una migrazione successiva una modifica di configurazione anziché un progetto di re-strumentazione.
Scrivi il piano di tracciamento prima di fare affidamento sulla sovvenzione più grande. Dieci eventi su cui tutti sono d'accordo battono quattrocento che nessuno riesce a trovare, e la tassonomia che imposti mentre il contatore non costa nulla è quella che erediti quando lo fa.
Somma tra categorie, non all'interno di una. Queste fatture si trovano al di fuori della tua fattura cloud, quindi i crediti di analisi, i crediti di osservabilità, i crediti cloud e i crediti per modelli coprono quattro voci di costo diverse anziché una versione più grande della stessa. Nulla nella sovvenzione di un fornitore vincola quella di un altro, perché ogni contratto è separato con un contatore separato.
Cosa sbagliano i fondatori riguardo ai crediti di analisi di prodotto
L'errore più costoso è trattare un credito elevato come analisi gratuita anziché come una finestra fissa per costruire abitudini di dati che puoi permetterti al prezzo di listino in seguito.
Acquistare analisi prima di avere qualcosa che valga la pena analizzare. Lo strumento non produce un piano di tracciamento, una tassonomia degli eventi o un accordo su cosa significhi attivazione. Queste sono le parti difficili, e un credito rende allettante saltarle.
Presupporre che i crediti cloud li coprano. Non è così. Si tratta di fornitori terzi che fatturano al di fuori del tuo saldo AWS o Google Cloud, motivo per cui si sommano in modo pulito.
Strumentare tutto mentre è gratuito. Un credito rimuove il segnale di prezzo nel preciso momento in cui il tuo team sta formando delle abitudini. Qualunque cosa tu attivi durante la finestra gratuita è ciò che erediti al prezzo di listino in seguito.
Non esportare mai gli eventi grezzi. La cronologia è l'intero patrimonio in questa categoria, e solitamente risiede in un unico fornitore per impostazione predefinita. Possedere una copia è ciò che rende il rinnovo una negoziazione anziché una situazione di ostaggio.
Pianificare l'uscita troppo tardi. I crediti sono denominati al prezzo di listino, quindi la fine di uno è un precipizio anziché una rampa. Decidi al 70% di consumo cosa taglierai. Altri programmi nella stessa categoria che ammortizzano questa transizione sono tracciati su getaiperks.com.
Domande frequenti
Quali sono i maggiori crediti gratuiti per l'analisi di prodotto per le startup?
PostHog, Amplitude, Mixpanel e Segment gestiscono ciascuno programmi del valore fino a $50.000, con Statsig intorno ai $5.000 e Hotjar a $1.000. Gli importi variano a seconda del percorso, quindi lo stesso fornitore può valere somme molto diverse a seconda di come ci si presenta. I termini attuali sono tracciati su getaiperks.com.
L'analisi di prodotto è diversa da Google Analytics?
Sì, e la differenza è importante. Le analisi web misurano il traffico e l'acquisizione e si fermano in gran parte alla registrazione. Le analisi di prodotto misurano utenti identificati all'interno del prodotto: attivazione, abbandono dei funnel, curve di fidelizzazione e adozione delle funzionalità. La maggior parte delle aziende finisce per eseguire entrambi, perché nessuno dei due risponde alle domande dell'altro.
Posso sommare i crediti di analisi di prodotto di più fornitori?
Sì. Ogni programma è una fattura di fornitore separata, quindi nulla impedisce di eseguire analisi su una sovvenzione, sperimentazione su un'altra e la pipeline di dati su una terza. Il limite pratico è operativo: ogni strumento aggiuntivo è un'altra definizione di "utente attivo" da conciliare. Vedi quali combinazioni esistono su getaiperks.com.
Quale strumento di analisi di prodotto dovrebbe utilizzare una startup pre-seed?
Senza ancora utenti, scegli una piattaforma raggruppata, concorda circa dieci eventi e dedica lo sforzo a nominarli bene anziché confrontare i fornitori. Cambiare strumenti in seguito è economico se esporti eventi grezzi dal primo giorno. Cambiare una tassonomia di eventi mal nominata non è economico in nessuna fase.
Perché la mia fattura di analisi cresce più velocemente del mio fatturato?
Perché la maggior parte dei contatori in questa categoria conta utenti o eventi, e gli utenti gratuiti generano entrambi. L'autocapture su una pagina ad alto traffico e le proprietà uniche associate a ogni evento sono i due colpevoli usuali. L'auditing di questi due solitamente riduce drasticamente il volume senza perdere una singola risposta che utilizzi effettivamente.
Cosa succede quando finiscono i crediti di analisi di prodotto?
Erediti una fattura dimensionata in base alle abitudini formate mentre era gratuita, al prezzo di listino anziché a una tariffa negoziata. La soluzione è decidere la spesa mensile che puoi sostenere senza sussidi, quindi ridurre il volume degli eventi, le finestre di fidelizzazione e il campionamento del replay in modo da raggiungere quel punto prima che il credito finisca.
Misura il prodotto dal primo mese. Lascia che qualcun altro paghi la maggior parte della misurazione.