王淮：免费收费并存 带双刃的Freemium模式
读一篇关于Freemium模式的文章，发现很有借鉴性，就写个读后总结。
所谓freemium模式，即同时提供免费版本和收费版本的产品，其商业模式是将免费用户转换成收费用户。但不是谁都能成功。文中的一个比喻很好：Freemium模式就像日本武士刀，耍的不好会砍掉自己的胳膊。
因此原作者采访了37signals，Dropbox，Evernote等玩freemium模式玩得比较好的9家公司，得出了下面的几点看法。
1)免费版本必须是可用的有价值的好产品。
如果免费产品是残废的，而期待用户付费去获得一个完整体验，不大可能。付费产品和免费产品都应该是一个完整体验，而且其产品的水准(质量和简单性)应当保持一致。免费产品到付费产品的转化率一般在1%-10%之间(平均2%-4%)一个好的免费产品可以让用户获得价值，愿意去传播你，从你尽可能的降低你的营销成本，从而尽可能的得到更多的付费用户。
一个烂的产品，免费也没人用，付费更没人用。
2)了解你的客户 - 他们适合freemium模式吗?
商业模式很多，诸如包月服务，一次性买断，按次服务等等。Freemium只是当中的一种，并不是所有的产品适合freemium模式。
有两个问题可以问。
你的产品是否复杂?复杂的产品，比如需要深度集成，需要培训(像很多ERP)，都不适合freemium。Freemium应当是用户可以很快上手使用的产品，当然简单并不简陋。否则做客户支持可以让你很快过载。
你的客户是否会被免费所吸引?比如一个陌生人提供免费的照看小孩的服务，陌生人免费给你提供午餐等，你不会答应。像这些服务，你希望去付费获得高质量的待遇。像此类产品，付费反而更容易获得用户尝试的意愿。
3)了解免费用户的价值 - 免费用户对你有用吗?
最可怕的结果是你有千万甚至上亿的用户，但他们无法给你带来经济价值，但服务于这些用户却是非常大的负担。一个最终无法产生利润的庞大用户群是债务，不是资产。
Freemium要有价值，免费用户必须直接的转换为或者间接的吸引付费用户。
1- 直接转换。像Evernote，用得越久，在上面的数据越多，你越有可能成为付费用户。这一点就发生在我身上，我可耻的被转换了。只要概率统计随着时间推移是站在你这边，你将获得越来越高的转化率。
2- 间接吸引。免费用户越多，他们愿意去传播，或者产品的本身特点就是病毒传播，如SurveyMonkey的本身特性就是广播调查表，那么付费用户就可能被吸引。付费用户愿意付费的一个原因就是因为你拥有的这些免费用户。
4)做好算术。
你希望免费服务大多数人，和仅从少部分人那里收钱，算下来之后你的公司仍然是盈利的。两个因素很重要。
市场的大小。Freemium模式只适合于一个大市场。如果你的产品的目标用户小众，抱歉，你将无法健康的生存。
Freemium的ROI。
你可以估算一个额外免费客户的运营成本，一个付费用户的运营成本，以及转换率，那你就可以计算你的付费用户能否支持你的免费用户，如果能的话，究竟什么需要多大的用户量来达到收支平衡。
免费客户成本 《 (付费用户收入- 成本)* 转换率
&&
免费客户数*免费客户成本 + 付费用户数*付费用户成本 《 付费用户数 * 付费客单金额， 转换率 = 付费用户数/免费用户数)。
觉得付费产品的价格，以及哪些功能属于付费功能将很大程度的影响转换率，病毒传播性，收入和最终的ROI。
5)做好Cohorts分析。
所谓Cohorts，就是把在一个时期内(比如同一周)内注册的所有用户当做一个组，以后的各种分析都是绕着这个注册组单元进行。
因为一个用户可以在她的用户生命周期中任何时候转换成付费用户，只有以注册时段分类的组，才能明白转换率，流失率，以及这些数据在一个时间段内的变化。
比如这些有意思的问题，
* 典型用户注册3个月后都做些什么
* 免费、付费用户的全生命周期价值(lifetime value)
* 在不同的时间段，用户分别是从什么渠道获取的
* 产品的迭代是如何影响用户的行为
* 价格的变化对用户的行为影响
另外，以下三个数据将让Freemium模式的商业价值变得极度可预测(predictable)。
* 在前一周期成为付费用户后继续付费的概率
* 上一周期获得的免费用户在当前周期的典型转换率
* 当前周期免费用户在当前周期立马转换的比例
6)超越Freemium之外。
成功始于freemium模式的公司不要死抱着该模式。当公司到达一定阶段，完全可以考虑销售模式(尤其对于企业客户)。另外免费试用也是一种可借鉴的方式。
结论
总之，freemium可以非常强大，非常有力可图，非常scalable，但它不是唯一的模式，需要三思而后行。另外，freemium成功的大前提，你有一个非常棒的世界级的产品。没有，拉倒。
本文作者为天使投资人王淮(微博)，转摘请注明。