Niemand wird Ihre SaaS-Lösung besser verstehen und positionieren als Sie, das ist nicht die Absicht dieses Beitrags. Es ist jedoch häufig der Fall, dass Teams mit Kundenkontakt besser mit den betrieblichen Aspekten der Prozessausführung in Ihrem SaaS vertraut sind, ohne den strategischen Wert und den Kontext, den Analysen für diese betrieblichen Prozesse bieten, unbedingt klar zu verstehen oder kommunizieren zu können. Das Ergebnis könnte sein: „Lassen Sie uns Ihnen unsere coolen Dashboards zeigen“, und obwohl es einen farbenfrohen „Blickfang“ gibt, den Analysen zu Demonstrationen beitragen können, müssen wir Kunden führen, zumindest ein bisschen, „tiefer in den Berg, wo die Goldmine versteckt ist“ .Dieser Beitrag ist entworfen, um mit Erfahrung und Ideen zu helfen, wie das geht.
B2B SaaS Kundenerwartungen
Anwendungsfälle
Es gibt unzählige Anwendungsfälle für eingebettete Analysen, von denen jeder den spezifischen Kontext, das geistige Eigentum und den Wert des B2B-SaaS-Lösungsanbieters hervorhebt, und zwar aus:
- Betriebsoptimierung: Beseitigung/Reduzierung von Ineffizienzen, Rationalisierung der Abläufe, Senkung der Kosten, Verbesserung der Produktivität;
- Verbesserung des Kundenerlebnisses: Zufriedenheit/Kundenbindung, Kundenpräferenzen, Stimmungs- und Kaufmuster, Treiber für NPS und LTV
- Dinge erledigen: Anstatt Stunden mit Analysen zu verbringen, können Benutzer kurze Analysen durchführen und schnell Maßnahmen in großem Maßstab ergreifen (nicht nur eine Sache nach der anderen).
Tipp: Haben Sie schon einmal versucht, GenAI nach analytischen Anwendungsfällen in Ihrem Marktsegment zu fragen?
... EHR und Gesundheitswesen, Energie und Versorgung, Fintech, Betrug und Fälschungen, Personalwesen, Beschaffung, Immobilienmanagement und Immobilien, Einzelhandel und E-Commerce, Smart-IoT, Lieferkette und Logistik und viele mehr... aber Sie können viel detaillierter vorgehen... wie zum Beispiel Gebäudemanagement — Aufzugswartung in der Immobilienverwaltung zum Beispiel...
Migration von veralteter Software
SaaS ist „angekommen“ und ausgereift, da unabhängige Softwareanbieter vor langer Zeit den Wert einer zentralisierten Technologiearchitektur erkannt haben, die nur einmal verwendet werden kann, und die reibungslose Einführung für Kunden mit amortisierten On-Demand-Lizenzmodellen, die den Lebenszeitwert steigern.
Oft können Analysen der Katalysator (Zuckerbrot gegen Peitsche) für die Migration der letzten älteren Software-Benutzer auf die SaaS-Plattform sein.
Was ist in der Box?
Endkunden erwarten relevante, sofort einsatzbereite Analysen, die in das SaaS integriert sind und vom ersten Tag an Mehrwert schaffen können. Sie wünschen sich Analysen, für die noch kein spezielles Fachwissen oder Training erforderlich ist. Darüber hinaus wünschen sie sich Flexibilität, um auch mit ihren eigenen, einzigartigen analytischen Anpassungen innovativ zu sein. Kunden, wie die Anbieter von B2B-SaaS-Lösungen erkennen auch den Wert an, den Analysen für sie bieten, um sich von ihren Kunden abzuheben.
Geschäftsanwender (keine Techniker oder Analysten)
Große und kleine B2B-SaaS-Kunden haben oft keine Ressourcen, um interne Analysefunktionen aufzubauen. Sie profitieren daher davon, dass der B2B-SaaS-Lösungsanbieter sich bemüht, diese in ihre Lösung aufzunehmen. Darüber hinaus ist der Benutzer in der Regel kein IT-Mitarbeiter, in der Regel kein Analyst. Die Fähigkeiten orientieren sich eher an den Werten, Prozessen und Maßnahmen, die von der SaaS-Lösung abhängen, als „zeigen Sie mir die Daten“. Diese Benutzer werden sich nicht damit zufrieden geben, Sekunden auf analytisches Feedback zu warten. Leistung und Skalierbarkeit sind daher wichtige Überlegungen.
Datensicherheit und Compliance
Nicht das vielleicht aufregendste Thema, aber trotzdem ein wichtiges. Kunden wollen wissen, dass ihre Daten sicher sind, nicht nur vor externen Cyberkriminellen (nein, das ist wahrscheinlich kein echter Begriff), sondern auch sicherstellen, dass nur die richtigen Personen in ihrem Unternehmen Zugriff auf die Daten und Analytik das ist relevant und relevant für sie. Je nach vertikaler Nische der SaaS-Lösung könnten Unternehmensführung und Compliance dabei eine Rolle spielen. Darüber hinaus tragen Geschäftsregeln dazu bei, unklare Begriffe wie gut, schlecht, am besten... zu verdeutlichen.
Fangen Sie am Ende an
Ja, ja, jeder Vertriebsguru wird uns sagen, dass wir uns eher auf die Vorteile als auf die Funktionen konzentrieren sollen... das gilt vielleicht noch mehr für Analysen, warum?
- Das Risiko, etwas von hochdifferenziertem Wert zu einem „Verkaufs-Bla-Bla“ zu verharmlosen
- Das Risiko, den Wertekontext zu übersehen, der auf den Personas basiert, mit denen Sie sich beschäftigen
- Das Risiko einer Verschreibung vor der Diagnose
- Das Risiko, mit einem „Beinahe-Fehlschuss“ „dem Sieg die Niederlage aus den Klauen zu nehmen“
Es ist also genauso ein Engagement-Prozess wie ein Verkaufsprozess. Es geht darum, Unwichtiges zu eliminieren und sich nicht nur auf das zu konzentrieren, was allgemein wichtig ist, sondern im besten Fall mit einem klar rationalisierten, aufgezählten und spezifischen Geschäftsszenario.
Sie haben bereits zumindest einige Theorien darüber, wie Analysen den Kunden einen Mehrwert bieten können. Wir suchen nach einer Art wiederverwendbarem Framework, mit dem wir aus unseren Kundeninteraktionen lernen und mehr „Treffer als Fehlschläge“ erzielen können, wenn wir Kunden analytische Anwendungsfälle präsentieren.
Was ist Wert?
Was ist Wert? Wie ist er formatiert, welche Kennzahlen werden verwendet, um ihn zu definieren, relativ zu was? Es muss Klarheit darüber herrschen, was Wert ist, und es muss kontextbezogen sein, sowohl für Ihre Kunden als auch für die Personas in Ihren Kunden, die hoffentlich Nutzer Ihrer SaaS-Lösung werden oder sind.
Der Wert wird oft monetär gemessen, um den Umsatz zu steigern, den Bestand zu optimieren und die Kosten zu senken. Es kann sich aber auch um etwas handeln, das andere Kennzahlen wie die Verbesserung der Behandlungsergebnisse oder der Kundenzufriedenheit erfordert.
Aufbau eines Wertversprechens
Anstatt ein Wertversprechen auszuarbeiten, bevor wir mit den Kunden sprechen, werden wir versuchen, dieses auf der Grundlage unserer Kundenbindung „zurückzuentwickeln“ und daraus ein wiederverwendbares Framework zu erstellen.
Je mehr wir uns in diesen Prozess mit den Kunden einlassen, desto mehr Gemeinsamkeiten werden sich herauskristallisieren, sodass neue Wertentdeckungen ein Plateau erreichen und es sich eher um einen Auswahlprozess aus bereits entdeckten Werten handelt, anstatt jedes Mal „das Rad neu zu erfinden“.
Im Allgemeinen benötigt ein Wertversprechen:
- Ihre (SaaS-) Fähigkeiten: Einige Kernmerkmale, Funktionen und Fähigkeiten, idealerweise mit mindestens einigen (einzeln oder vielleicht in Kombination), die für Ihre SaaS-Lösung einzigartig sind und die wiederum
- (neue) Kundenfunktionen: Bieten Sie Ihren Kunden eigene Fähigkeiten an (die sich auf ihr spezifisches Geschäft oder ihre Geschäftstätigkeit beziehen), was zu folgenden Ergebnissen führt:
- Kundennutzen: Vorteile, idealerweise anhand von Kennzahlen quantifiziert, die in glaubwürdige Geschäftsszenarien verpackt werden können, mit
- Metriken: ROI und Amortisationszeiten, die idealerweise durch quantifizierbare (vorhergesagte oder Benchmarks) Verbesserungen bestimmt werden
Lassen Sie uns das also umdrehen: (i) abhängig von ROI und Amortisation; aufgrund (ii) der Vorteile, die sich daraus ergeben; (iii) dass Ihre Kunden in der Lage sind, bestimmte Dinge besser, schneller oder günstiger als zuvor zu erledigen; weil (iv) Ihre SaaS-Lösung dies auf eine Weise ermöglicht, die ihnen zuvor nicht zur Verfügung stand.
Wie würden wir dies aufdecken und auf eine Weise ausdrücken, die auf Kunden von SaaS-Lösungsanbietern zugeschnitten und kontextualisiert ist, die Analysen verwenden?
Der diagnostische Prozess
Wie bei jedem Verkaufsprozess beginnt dieser mit der Entdeckung oder Diagnose. Bei Analysen geht es darum zu verstehen, welche Datenpunkte für welche Personen und Prozesse relevant sind.
Wenn wir zum Beispiel eine Person bitten, uns durch einen Tag in ihrem Berufsleben zu begleiten... ziemlich schnell werden wichtige Datenpunkte sowie Zufriedenheit oder Unzufriedenheit darüber auftauchen, inwieweit diese Datenpunkte ihnen bei ihrer Arbeit helfen.
Diese Tabelle ist ein einfaches Beispiel für die Gestaltung dieser Discovery-Konversation und könnte verwendet werden, um Vorlagen für diesen Zweck zu erstellen.
Natürlich werden dieselben Fragen von verschiedenen Personen wahrscheinlich zu unterschiedlichen, manchmal widersprüchlichen Antworten führen. Das ist überhaupt keine schlechte Sache, es ist eine gute Sache, die eine Klärung, Bestätigung und letztendlich einen Konsens ermöglicht. Das kann oft an sich schon ein Kundennutzen sein.
Schmerz -> IMPACT -> Priorisierung
Sie können Ihre eigenen, einzigartigen Vorlagen zur Erfassung kontextbezogener Informationen erstellen, die für Ihre SaaS-Lösung relevant und spezifisch sind. Sie könnten dies möglicherweise sogar in Fragebögen oder Online-Umfragen umwandeln, um Informationen auf konsistente Weise zu sammeln, die für Vergleiche und Bewertungen gut formatiert ist.
Wir sollten jetzt besser in der Lage sein, die täglichen Herausforderungen von Personas bei unseren Kunden zu verstehen, was die wichtigen Datenpunkte sind und welche verbessert werden könnten, um Mehrwert zu schaffen. Nachdem wir den zusätzlichen Schritt unternommen haben, um die quantifizierten Auswirkungen dieser neuen Analysefunktionen zu identifizieren, haben wir jetzt auch Business Cases mit den Kunden validiert.
Wir theoretisieren nicht mehr den möglichen Nutzen mit Kunden, wir fassen einfach zusammen, zurück zu den Kunden, den Wert, den sie selbst beschrieben haben, und zwar in einem Format, das durch unsere robuste, disziplinierte Informationsbeschaffung erleichtert wird.
Was ist übrig?... Priorisierung. Je nach Ihrem idealen Kundenprofil können bei einigen SaaS-Auswahlentscheidungen Dutzende von Personen beteiligt sein, kleinere Entscheidungen werden normalerweise von mindestens drei Personen getroffen (ein betrieblicher/technischer Evaluator, ein kommerzieller Evaluator und ein leitender Sponsor oder Genehmiger).
Jeder von ihnen wird unterschiedliche analytische Perspektiven und Prioritäten haben, daher wollen wir sensibel genug sein, um diese in unseren Gesprächen und Präsentationen zu berücksichtigen... „Frank, ich weiß, dass dich das interessieren wird“... „Janet, das sollte dich interessieren“.
Analysen können die Navigation vorantreiben
Deshalb haben wir einen diagnostischen Prozess durchlaufen, um festzulegen, welche Analytik für welche Personas und damit auch für welche Prozesse wichtig sein wird. Um die Auswirkungen zu verstehen, wissen wir auch, welche Maßnahmen ergriffen würden, um Probleme zu korrigieren oder zu optimieren, um einen Mehrwert oder eine Verbesserung zu erzielen.
Werden also irgendwann Analysen angezeigt oder wenn der Benutzer Lust hat, eine Analyse durchzuführen oder sich ein Dashboard anzusehen? Das ist möglich, aber das ideale Ziel ist es, Analysen als allgegenwärtigen und kontextuellen Bestandteil Ihrer Benutzererfahrung zu integrieren und kontinuierlich zu coachen, anzuleiten, zu beraten und zu informieren, um den Benutzern Komfort, Selbstvertrauen und Bequemlichkeit bei ihrer täglichen Arbeit mit Ihrem SaaS zu bieten.
Das kann beginnen mit einem Dashboard, ein Dashboard eignet sich hervorragend als Einstieg in die Navigation, da es mithilfe von Geschäftsregeln und kontextuellen/bedingten Formatierungen auf Auffälligkeiten hinweist, die den Benutzer in der Regel dazu veranlassen, eine grundlegende Navigation zu starten. Es ist ein Anfang, kein Ende.
Diese Navigation könnte mit einem einzigen Datensatz enden - „Ah... da ist das Problem - ich weiß jetzt, was zu tun ist!“ , könnte aber auch zu vielen Datensätzen führen, bei denen jeder benutzerdefinierte, vielleicht einzigartige Parameter benötigt, um ein Problem zu beheben.
Das Schöne an der Verwendung von Analysen zur Erledigung von Aufgaben ist in der Regel nicht eins nach dem anderen, sondern tatsächlich werden Zehntausende, Hunderter oder Tausender von Dingen erledigt, vielleicht auf Knopfdruck. Durch die enge Integration oder Einbettung von Analysen in Ihr SaaS wird diese Parametrisierung realisierbar.
Analytik ≈ Analyse
Es ist normal, sogar eine bewährte Methode, anstatt Funktionen oder Module zu demonstrieren, stattdessen eine Geschichte aus der Perspektive einer Person zu erzählen, idealerweise einer benannten Person, noch besser, wenn die benannte Person an der Besprechung teilnimmt!
Wie sieht eine Geschichte aus?
Hier ist ein stark stilisiertes, synthetisches Beispiel, das hoffentlich hilft:
„Angela, komm ins Büro und schnapp dir einen Kaffee und einen Muffin, bevor du dich zur Arbeit setzt. Sie ist gestresst, weil sie weiß, dass das Erste, was sie braucht, ist...
Sobald Angela das erledigt hat, muss sie weitermachen...“
Welche wichtigen Teile sollte die Geschichte enthalten?
- Es fordert uns auf, uns vorzustellen, wie es ist, „Angela“ zu sein
- Wir fühlen uns in sie hinein, weil wir die gleichen Gefühle gespürt haben wie sie.
- Die Geschichte ist kontextuell und relevant für das, was wir in unserer Arbeit tun, oder vielleicht für die Menschen, die für uns arbeiten.
- Es gibt ein „Vorher-Nachher“, bei dem die Auswirkungen der SaaS-Lösung deutlich werden, auch wenn wir die einzelnen Features/Funktionen nicht explizit genannt haben.
Die vielleicht wichtigste Erkenntnis aus dem Prozess des Geschichtenerzählens ist, dass Analysen dazu beitragen, Dinge zu erledigen. Es geht nicht darum, dass Angela ihren halben Tag mit Analysen verbringt.
Der Wert entsteht dadurch, dass Dinge erledigt werden, nicht aus der Analyse oder dem „Abrufen der Daten“. Analysen bringen Kontext in die Daten. Diese Aufgabe wird vom SaaS-Lösungsanbieter erleichtert. Der Wert ist mehr als das, es ist der SaaS-Lösungsanbieter, der Analyseergebnisse mit Aktionen in der Lösung verknüpft und sie skaliert... planen Sie diese, optimieren Sie sie, weisen Sie sie neu zu... „klicken Sie“.
Fazit
Es ist schwierig, so viele einzigartige und spannende Möglichkeiten, die Analytik für so viele SaaS-Lösungen bietet, mit einem generischen Blog zu behandeln, der uns dabei helfen soll, den analytischen Wertschöpfungs- und Verkaufsdenkprozess voranzutreiben. SaaS-Unternehmen innovieren jeden Tag, um neue Werte zu erzielen, die sie ihren Kunden mit Analysen bieten können.
Die Analytik entwickelt sich ständig weiter, da Endkunden ständig nach Verbesserungen in ihren Organisationen suchen. Es hilft also, iterativ über die Bereitstellung und Erfüllung von Analysen nachzudenken, vielleicht jedes Quartal oder alle zwei Quartale, anstatt einen Big-Bang-Ansatz zu verfolgen. Aber keine Sorge, es ist absolut etwas, das mit Vorlagen erstellt und standardisiert werden kann. Es ist nicht alles ad hoc und wir können leistungsstarke Filter, Navigationsfunktionen, Klicks, Übungen und andere Tricks verwenden, um eine reibungslose Benutzererfahrung zu ermöglichen.
Die bestmögliche, wenn auch nicht die einzige Informationsquelle zur Definition dieses Werts, sind Kunden. Muss dann gesagt werden, dass wir besser sicherstellen sollten, dass unsere Mitarbeiter mit Kundenkontakt wirklich gut gerüstet sind, um diese Gespräche zu führen, zu formatieren und zu gestalten, um den Wert sowohl für den SaaS-Lösungsanbieter ALS auch für seine Kunden zu maximieren und zu verkaufen?