PLG 的整体框架

PLG 的整体框架

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 和 

        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。