freemium（站長之家配圖）
讀一篇關於freemium模式的文章（鏈結），發現很有借鑑性，就寫個讀後總結。
所謂freemium模式，即同時提供免費版本和收費版本的產品，其商業模式是將免費使用者轉換成收費使用者。但不是誰都能成功。文中的乙個比喻很好：freemium模式就像日本武士刀，耍的不好會砍掉自己的胳膊。因此原作者採訪了37signals，dropbox，evernote等玩freemium模式玩得比較好的9家公司，得出了下面的幾點看法。
1）免費版本必須是可用的有價值的好產品。
如果免費產品是殘廢的，而期待使用者付費去獲得乙個完整體驗，不大可能。付費產品和免費產品都應該是乙個完整體驗，而且其產品的水準（質量和簡單性）應當保持一致。免費產品到付費產品的轉化率一般在1%-10%之間（平均2%-4%）乙個好的免費產品可以讓使用者獲得價值，願意去傳播你，從你盡可能的降低你的營銷成本，從而盡可能的得到更多的付費使用者。
乙個爛的產品，免費也沒人用，付費更沒人用。
2）了解你的客戶 - 他們適合freemium模式嗎？
商業模式很多，諸如包月服務，一次性買斷，按次服務等等。freemium只是當中的一種，並不是所有的產品適合freemium模式。
有兩個問題可以問。
你的產品是否複雜？複雜的產品，比如需要深度整合，需要培訓（像很多erp），都不適合freemium。freemium應當是使用者可以很快上手使用的產品，當然簡單並不簡陋。否則做客戶支援可以讓你很快過載。
你的客戶是否會被免費所吸引？比如乙個陌生人提供免費的照看小孩的服務，陌生人免費給你提供午餐等，你不會答應。像這些服務，你希望去付費獲得高質量的待遇。像此類產品，付費反而更容易獲得使用者嘗試的意願。
3）了解免費使用者的價值 - 免費使用者對你有用嗎？
最可怕的結果是你有千萬甚至上億的使用者，但他們無法給你帶來經濟價值，但服務於這些使用者卻是非常大的負擔。乙個最終無法產生利潤的龐大使用者群是債務，不是資產。
freemium要有價值，免費使用者必須直接的轉換為或者間接的吸引付費使用者。
1- 直接轉換。像evernote，用得越久，在上面的資料越多，你越有可能成為付費使用者。這一點就發生在我身上，我可恥的被轉換了。只要概率統計隨著時間推移是站在你這邊，你將獲得越來越高的轉化率。
2- 間接吸引。免費使用者越多，他們願意去傳播，或者產品的本身特點就是病毒傳播，如surveymonkey的本身特性就是廣播調查表，那麼付費使用者就可能被吸引。付費使用者願意付費的乙個原因就是因為你擁有的這些免費使用者。
4）做好算術。
你希望免費服務大多數人，和僅從少部分人那裡收錢，算下來之後你的公司仍然是盈利的。兩個因素很重要。
市場的大小。freemium模式只適合於乙個大市場。如果你的產品的目標使用者小眾，抱歉，你將無法健康的生存。
freemium的roi。
你可以估算乙個額外免費客戶的運營成本，乙個付費使用者的運營成本，以及轉換率，那你就可以計算你的付費使用者能否支援你的免費使用者，如果能的話，究竟什麼需要多大的使用者量來達到收支平衡。
免費客戶成本 < （付費使用者收入- 成本）* 轉換率
免費客戶數*免費客戶成本 + 付費使用者數*付費使用者成本 < 付費使用者數 * 付費客單金額， 轉換率 = 付費使用者數/免費使用者數）。
覺得付費產品的**，以及哪些功能屬於付費功能將很大程度的影響轉換率，病毒傳播性，收入和最終的roi。
5）做好cohorts分析。
所謂cohorts，就是把在乙個時期內（比如同一周）內註冊的所有使用者當做乙個組，以後的各種分析都是繞著這個註冊組單元進行。
因為乙個使用者可以在她的使用者生命週期中任何時候轉換成付費使用者，只有以註冊時段分類的組，才能明白轉換率，流失率，以及這些資料在乙個時間段內的變化。
比如這些有意思的問題，
* 典型使用者註冊3個月後都做些什麼
* 免費、付費使用者的全生命週期價值（lifetime value）
* 在不同的時間段，使用者分別是從什麼渠道獲取的
* 產品的迭代是如何影響使用者的行為
* **的變化對使用者的行為影響
另外，以下三個資料將讓freemium模式的商業價值變得極度可**（predictable）。
* 在前一週期成為付費使用者後繼續付費的概率
* 上一週期獲得的免費使用者在當前週期的典型轉換率
* 當前週期免費使用者在當前週期立馬轉換的比例
6）超越freemium之外。
成功始於freemium模式的公司不要死抱著該模式。當公司到達一定階段，完全可以考慮銷售模式（尤其對於企業客戶）。另外免費試用也是一種可借鑑的方式。
結論
總之，freemium可以非常強大，非常有力可圖，非常scalable，但它不是唯一的模式，需要三思而後行。另外，freemium成功的大前提，你有乙個非常棒的世界級的產品。沒有，拉倒
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