向基于使用量的业务模式转型可以极大地改变公司的增长轨迹，为加快收入增长和提高客户满意度提供潜力。然而，这种转变充满挑战。对于在业务中引入使用模式的公司来说，试点可以让他们在投入大量资源之前，在受控环境中测试和验证战略。下面，我们将举例说明试点如何降低风险，以及与 SaaS 和高科技客户试点使用模式的最佳实践。

降低风险

成功的试点可以最大限度地降低风险，同时最大限度地提高学习效果。如果不通过充分的试点来了解产品的市场适应性以及客户对产品体验的接受程度，就大规模推出产品，可能会对企业和品牌产生负面影响。虚拟化和云计算领域的领军企业 VMware 在 2010 年代初就遇到过这种情况，当时他们推出了基于 vRAM 的用量定价；客户对这种处理单位并不熟悉，对其不了解，也不知道他们是如何定义所购买服务的价值的。一些最有价值的客户的成本上升到了令人沮丧的水平。经过一年的调整和改变，VMware 最终放弃了这一模式，并由首席执行官发表了道歉声明（此后，VMware 推出了一系列成功的、被广泛采用的、基于使用量的产品）。

将 VMware 的例子与亚马逊推出 OpenSeach 服务的方法进行比较。在推出之前，最初的定价模式是由一系列杂乱无章的矢量组合而成的，很难将这些矢量整合在一起并传达给早期采用者客户。产品团队利用这些早期客户的计量数据，观察他们使用服务的模式。根据这些模式，团队确定了最相关的组成部分，以纳入客户可以轻松理解、监控和管理的收费模式中，例如传输的数据量、使用的存储量和查询量。随着时间的推移，AWS 扩展了 OpenSearch 的盈利方式，并为新客户推出了免费试用、多层次和预留实例定价。如今，OpenSearch 已成为 AWS 产品组合中最成功的产品之一。

试点设计的四个 D

试点范围会因公司、市场、基于使用模式的经验以及试点产品的不同而有很大差异。无论规模大小，使用试点的设计都应包含四个关键要素：定义、描述、数据和持续时间。

– 定义

明确试点的目标和目的，回答 “我们想要了解什么？对于使用模式，定义应包括重点关注客户能否将产品或功能的使用等同于可衡量的价值或结果的目标。根据产品或服务的性质，提供产品或服务的公司可能可以了解客户的成果，但情况往往并非如此。更常见的情况是，公司必须依靠调查数据或访谈来了解价值等式是如何实现的。虽然围绕可取性、参与度和易用性等方面的其他目标也可能是定义的一部分，但目标越少、越大，试点就越集中、越成功。

– 说明

您希望更好地了解其偏好和使用模式的客户是谁、在哪里？有些公司对其理想客户档案（ICP）有明确的阐述，而其他公司可能会利用试点来充实其目标客户的属性。在多个市场开展业务的企业可以在对总体收入贡献最小的地区（以尽量降低业务风险）或客户最有可能采用新模式的地区开展试点。在客户购买新软件的风险承受能力较低的地区，”现收现付 “或低承诺计划、试点项目会更成功。

– 数据

任何成功飞行员的命脉。但要警惕造成信息过载的环境，将收集和分析的重点放在能够充分回答 “定义 “中问题的数据上。领导团队是否会关注特定的里程碑或基准？

试点团队是纯粹依靠定量数据，还是也包括定性的 “客户之声数据”？试点团队是否具备收集和分析所收集数据的流程、工具和能力？

– 持续时间

试点将持续多长时间？时间长短受参与试点的客户数量和产品复杂程度的影响。解决方案越复杂，客户就需要更多的时间加入、探索、使用并获得价值。不要忘记留出足够的时间对上述数据元素进行综合和分析。

使用模式试点成功

如果试点项目能够加强行之有效的措施，并/或促进针对无效措施的行动，那么试点项目就是成功的。收入和财务指标当然很重要。在使用模式的世界里，最重要的是要了解客户为什么随着时间的推移更 频繁地使用或不使用产品。

是功能问题（”这东西不能用”）吗？

是启用问题（”我不知道如何使用它”）？

还是价值等式问题（”我不明白为什么要花这么多钱来使用这个”）？

了解什么会鼓励客户随着时间的推移增加使用量，可以让产品团队明确需要改进或引入哪些功能，同时也能让市场推广团队深入了解如何向下一波潜在客户介绍产品，并提出想法。

结论

试点是成功过渡到基于使用的模式的重要一步。公司可以通过以下方式提高试点成功的可能性并降低风险：创建一个包含 “四个 D “的充实设计，从小规模开始，快速学习，并根据实际数据对产品进行迭代。