08 dec 2025·8 min
Hoe je een webapp maakt voor SaaS-proefconversies
Leer hoe je een webapp bouwt die proefgebruikers van SaaS volgt, activatie meet en conversies verbetert met events, dashboards, cohorts en experimenten.
Leer hoe je een webapp bouwt die proefgebruikers van SaaS volgt, activatie meet en conversies verbetert met events, dashboards, cohorts en experimenten.
Het doel van deze webapp is eenvoudig: SaaS-proefconversie verhogen door activatie te verbeteren. In de praktijk betekent dat meer proefgebruikers sneller en consistenter het “aha”-moment laten bereiken, met minder dode eindes.
In plaats van “nog een analytics-tool” te zijn, moet de app drie taken op één plek verbinden:
Leg de belangrijkste acties vast die aantonen dat er echte vooruitgang is (bijv. eerste project aangemaakt, een collega uitgenodigd, een integratie verbonden). Niet elke klik—alleen de handvol events die map naar activatie en aankoopintentie.
Zet ruwe activiteit om in duidelijke antwoorden: welke stappen worden afgerond, welke worden overgeslagen en waar vindt uitval plaats. Hier vind je je activatiefunnel, voortgang van de onboarding-checklist en segmentvergelijkingen.
Help je team om op inzichten te handelen, niet alleen om ze te bekijken. Bijvoorbeeld: stuur een duwtje naar gebruikers die stap 2 nog niet haalden op dag 2, of waarschuw sales wanneer een hoog-fit account geactiveerd is maar nog niet geüpgraded. Als je al messaging-tools hebt, kan dit lichtgewicht blijven—stuur events/webhooks of maak taken aan.
Een goede vuistregel: als de app deze snel kan beantwoorden, doet hij zijn werk.
Als je wilt, kun je dit overzicht later linken aan je metriekdefinities (bijv. /blog/define-activation-metrics) zodat teams het zelfde begrip van “activatie” delen.
Voordat je dashboards bouwt of nudges automatiseert, wees duidelijk over wat je echt wilt verbeteren. Trialprogramma’s mislukken vaak niet omdat het product slecht is, maar omdat “succes” vaag is.
Trialconversie is een zakelijke uitkomst: een proefgebruiker wordt betalende klant (of vraagt een factuur aan, start een abonnement, enz.). Het is binair, achterlopend en vaak beïnvloed door prijsstelling, procurement of salesopvolging.
Activatie is een productuitkomst: een proefgebruiker bereikt het “aha”-moment dat bewijst dat je app waarde kan leveren. Het is leidend, gebeurt eerder en is meer bruikbaar voor product en onboarding.
Een gezond programma verbetert eerst activatie—want activatie maakt conversie waarschijnlijker.
Kies een klein aantal acties die betrouwbaar langetermijngebruik voorspellen. Goede activatieresultaten zijn specifiek, meetbaar en verbonden aan waarde (geen vanity clicks). Voorbeelden:
Vermijd “Ingelogd” of “Instellingen bezocht” tenzij ze echt correleren met upgrades.
Definieer succes met twee getallen:
Samen zorgen deze metrics dat je niet alleen “sommige” gebruikers activeert—je doet het snel genoeg zodat de proef relevant blijft.
Schrijf op:
Dit maakt van metrics een gedeeld contract—zodat wanneer je later onboarding of prijsbeleid verandert, je weet wat er is bewogen en waarom.
Een trial-naar-betaalde funnel is het verhaal van hoe iemand van “nieuwsgierig” naar “zeker genoeg om te betalen” gaat. Jouw taak is dat verhaal kort, helder en meetbaar te maken—zodat je ziet waar mensen vastlopen en het kunt oplossen.
Begin met de verwachte reis in gewone taal:
Aanmelden → eerste login → onboarding setup → belangrijke actie (het “aha”-moment) → herhaald gebruik → upgrade-beslissing
De “belangrijke actie” is het ene moment waarop gebruikers voor het eerst de waarde van je product voelen (bijv.: het eerste project aanmaken, een collega uitnodigen, data importeren of iets publiceren). Als je het niet kunt benoemen, wordt de funnel vaag en wordt onboarding giswerk.
Je checklist moet alleen de stappen bevatten die nodig zijn om de sleutelactie te bereiken—niets dat alleen “leuk om te hebben” is. Een goede activatie-checklist bevat meestal 3–7 items en combineert setup met waarde.
Voorbeeldstructuur:
Maak elk item binair (klaar/niet klaar). Als je niet kunt bepalen of iets voltooid is via een event, is het te vaag.
Voor elke stap, maak een lijst van wat gebruikers meestal tegenhoudt:
Dit wordt je geprioriteerde fix-lijst—en later je trigger-lijst voor nudges.
Converteer de reis naar funnelstappen met duidelijke, consistente namen. Houd ze gebruikersgericht en actie-gebaseerd:
Aangemeld → Geactiveerd (Sleutelactie voltooid) → Teruggekeerd (2e sessie) → Betrokken (Herhaalde sleutelactie) → Geüpgraded
Als je later een /blog/product-analytics-plan bouwt, moeten deze stapnamen overeenkomen met de events die je trackt zodat dashboards leesbaar blijven en beslissingen snel zijn.
Als je van tevoren niet bepaalt wat “voortgang” is, eindig je met lawaaierige analytics en onduidelijke antwoorden. Een trackingplan is een lichtgewicht contract tussen product, marketing en engineering: dit zijn de events die we verzamelen, welke velden ze bevatten en waarvoor we ze gebruiken.
Track alleen wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. Voor SaaS-proefconversie bevat een eenvoudige startset meestal:
Events zonder properties kunnen niet verklaren waarom het ene segment beter converteert dan het andere. Nuttige properties zijn:
plan (trial, starter, pro)role (owner, admin, member)device (desktop, mobile)source (utm_source of acquisitiekanaal)company_size (1, 2–10, 11–50, 50+)Houd properties consistent over events zodat je elke funnelstap op dezelfde manier kunt segmenteren.
Gebruik een duidelijke conventie zoals:
project_created, integration_connectedcompany_size, signup_sourceUpgrade Clicked vs clicked_upgrade| Event name | When it fires | Key properties | Why it matters |
|---|---|---|---|
signup_completed | account aangemaakt | source, company_size, device | baseline proefvolume + kanaalkwaliteit |
onboarding_checklist_viewed | checklist geopend | role | meet blootstelling aan activatierichtlijnen |
activation_step_completed | elke checkliststap voltooid | step_name, role | identificeert welke stappen activatie aansturen |
paywall_viewed | upgrade scherm/modal getoond | trigger, plan | toont intentie + waar frictie begint |
checkout_started | billingflow gestart | plan, billing_period | leidende indicator voor conversie |
error_shown | blokkerende fout getoond | error_code, surface | prioriteert fixes die upgrades ontgrendelen |
Zodra dit is afgesproken, kun je het in dashboards en alerts prikken (zie /blog/funnel-dashboards) zonder later definities opnieuw te moeten uitvinden.
Je hebt geen “big data”-stack nodig om proefconversie te begrijpen. Een kleine, duidelijke architectuur is makkelijker correct te implementeren—en makkelijker te vertrouwen wanneer je productbeslissingen neemt.
Minimaal plan je voor vijf onderdelen:
Een nuttige regel: raw events zijn voor debugging; geaggregeerde tabellen zijn voor rapportage.
Als je snel een interne versie wil uitrollen, kan een vibe-coding platform zoals Koder.ai je helpen de React UI, een Go API en PostgreSQL-schema te scaffolden vanaf een geschreven specificatie—en daarna itereren op funnels, checklists en dashboards via chat, met de optie om de broncode later te exporteren.
Realtime is alleen nodig wanneer het de gebruikerservaring verandert:
Deze splitsing houdt kosten en complexiteit laag en ondersteunt toch tijdige onboarding.
Ontwerp de pipeline zo dat een niet-technische collega hem kan navertellen:
App → ingestion endpoint → raw event store → scheduled aggregation → metrics tables → dashboards
Voeg lichte observability toe op elk stap (eventvolumekontrole, schema-validatiefouten, job-runstatus) zodat je gaten ziet voordat ze conversienummers vervormen.
Bepaal welke data je nooit verzamelt (bijv. wachtwoorden, volledige berichtinhoud) en wat toegestaan is (featuregebruik, tijdstempels, apparaattype). Scheid toegang:
Bepaal ook retentie (bijv. raw events na 90 dagen verwijderen) en documenteer het zodat analytics geen compliance-risico wordt.
Een goed datamodel maakt trialconversiewerk herhaalbaar: je kunt vragen beantwoorden als “wie zit vast?”, “wat hebben ze gedaan?” en “wat gebeurde daarna?” zonder elke week maatwerkqueries. Sla kernobjecten (personen, accounts, trials) apart op van gedragsdata (events) en zakelijke resultaten (uitkomsten).
Minimaal modelleer je deze als first-class records:
Deze scheiding laat je rapporteren over conversie zonder facturatie-logica in productgebruikdata te mengen.
In plaats van “activated” hard te coderen als één boolean, maak je:
Dit maakt je activatie-checklist bewerkbaar zonder migrations, en ondersteunt meerdere producten of persona’s.
Behandel account_id als verplicht veld op elk record dat tenant-specifiek kan zijn (trials, events, messages, progress). Forceer het in queries en indexen. Als je adminusers hebt, houd die toegang expliciet via rollen op Membership, niet impliciet via e-maildomein.
Plan verwijdering vanaf dag één:
Met deze structuur kun je “wat ze deden” (events) betrouwbaar koppelen aan “wat je wilt” (activatie en upgrades) gedurende de hele trialcyclus.
Als je eventstream onbetrouwbaar is, wordt elk funneldiagram een discussie: “Hakten gebruikers af—of faalde de tracking?” Betrouwbare ingestie draait minder om fancy tools en meer om voorspelbare regels: accepteer alleen goede data, sla die veilig op en maak fouten zichtbaar.
Je collector moet een kleine, saaie endpoint zijn (bijv. POST /events) die vier dingen goed doet:
schema_version zodat je event-properties kunt evolueren zonder oudere clients te breken.Een praktisch minimaal event-payload:
{
"event_name": "activation_step_completed",
"occurred_at": "2025-12-26T12:34:56Z",
"user_id": "u_123",
"trial_id": "t_456",
"properties": {"step": "invite_teammate"},
"event_id": "01J..."
}
Gebruik client-side events voor UI-acties (geklikt, bekeken, checklistinteracties). Gebruik server-side events voor uitkomsten die je moet vertrouwen (subscription geüpgraded, betaling mislukt, data geïmporteerd). Wanneer beide bestaan, geef server-side prioriteit als bron van de waarheid en behandel client-side als diagnostische context.
Netwerken falen en browsers sluiten. Maak ingestie robuust:
event_id en negeer duplicaten binnen een window.occurred_at als received_at op zodat rapportage accuraat blijft.Voeg basischecks toe die stille fouten vangen:
Het doel is simpel: als iemand vraagt “vertrouwen we deze funnel?”, kun je ja antwoorden—en het bewijzen.
Dashboards zijn waar trialconversie ophoudt een “gevoel” te zijn en een set beslissingen wordt. Je doel is niet alles te volgen—maar het pad van trial naar betaald zichtbaar te maken, te laten zien waar mensen vastlopen en het makkelijk te maken echte accounts achter de cijfers te onderzoeken.
Begin met één funnelweergave die je trial-ervaring weerspiegelt. Elke stap moet tonen:
Houd de stappen gedragsgericht, niet pageview-gericht (bijv. “Eerste project aangemaakt”, “Collega uitgenodigd”, “Integratie verbonden”, “Activatiemijlpaal gehaald”, “Upgrade geklikt”, “Betaling voltooid”). Als je zowel unieke accounts als unieke gebruikers toont, kun je gevallen zien waarin één kampioen actief is maar het team niet adopteert.
Gemiddelden verbergen problemen. Voeg twee distributiegrafieken toe:
Gebruik percentielen (P50/P75/P90) zodat je ziet of een subset veel langer doet dan verwacht. Een bredere staart wijst vaak op onboardingfrictie, onduidelijke waarde of ontbrekende opvolging.
Elk dashboard moet snel kunnen segmenteren zodat je zonder export kunt antwoorden “bij wie gebeurt dit?”:
Standaardiseer op trial startdatum als cohortanker zodat vergelijkingen eerlijk blijven.
Grafieken moeten linken naar een lijst met de daadwerkelijke gebruikers/accounts achter een slice (bijv. “Uitgevallen bij stap 3”, “>7 dagen tot activatie”). Voeg sleutelkolommen toe: aanmeldingsdatum, bron, huidige stap, laatste activiteit, activatie-checklist voortgang en eigenaar (als sales toegewezen). Dit maakt van een dashboard een workflow—support kan contact opnemen, product kan sessiereplays bekijken en marketing ziet welke kanalen hoogwaardige trials leveren.
Funnels vertellen je waar gebruikers afhaken. Cohorts en retentieweergaven vertellen je wie afhaakt—en of ze ooit terugkomen. Dat is het verschil tussen “trialconversie is gedaald” en “conversie is gedaald voor gebruikers van LinkedIn die zich aanmeldden om integraties te evalueren.”
Begin met een paar cohortdimensies die je betrouwbaar kunt vastleggen en consistent houdt:
Houd de lijst kort in het begin. Te veel cohorts zorgt voor analysegeluid en vertraagt beslissingen.
Vergelijk voor elke cohort:
Dit maakt snel duidelijk wat je moet fixen. Voorbeeld: een kanaal heeft veel aanmeldingen maar lage activatie—dat suggereert dat je advertentiebelofte niet overeenkomt met de eerste-keer-ervaring.
Upgrades gebeuren zelden vanuit één sessie. Voeg een retentieweergave toe gericht op proefgezondheid, bijvoorbeeld:
Zoek naar cohorten die één keer activeren maar niet terugkomen—die gebruikers hebben vaak betere begeleiding, templates of reminders nodig.
Zorg dat elk cohort- en retentiebericht export ondersteunt (CSV is meestal genoeg) zodat teams bevindingen kunnen delen, data kunnen bijvoegen aan wekelijkse updates of diepere analyse kunnen doen. Exports helpen ook als je productanalytics wilt vergelijken met billingdata of CRM-notities later.
Gedragsgebaseerde nudges werken het beste als ze voelen als tijdige hulp, niet als reminders. Het doel is simpel: detecteer wanneer een proefgebruiker dichtbij waarde is (of vastzit) en leid ze naar de volgende betekenisvolle stap.
Je hebt geen AI nodig om te beginnen—gebruik heldere “als gebruiker deed X en niet Y, dan nudge”-regels gekoppeld aan je activatie-checklist.
IF created_project = true AND invited_teammate = false AFTER 24h
THEN show banner “Invite a teammate to collaborate”
IF connected_integration = false AND viewed_integrations_page = true
THEN tooltip “Connect your first integration in 2 minutes”
Houd regels leesbaar en bewerkbaar (ook al ziet alleen je team ze). Prioriteer 5–10 regels die de meest voorkomende drop-off punten aanpakken.
Verschillende nudges passen bij verschillende momenten:
Zorg dat elk bericht naar één actie verwijst en gebruik de context van de gebruiker (rol, plan of wat ze al hebben gedaan).
Stel regels in zodat nudges geen spam worden. Een praktisch default is “niet meer dan 1–2 nudges per dag per gebruiker”, plus stille uren op basis van hun tijdzone. Voeg ook suppressieregels toe (bijv. stuur geen upgrade-prompts naar gebruikers die nog steeds met setup worstelen).
Behandel nudges als productfeatures: log wat verzonden is, wanneer en waarom (rule ID, kanaal, variant). Meet vervolgens of het de juiste metric bewoog—voltooiing van een activatiestap, terugkeer naar de app of trial-naar-betaalde conversie—zodat je behoudt wat werkt en verwijdert wat niet werkt.
Je productanalytics en onboarding renderen pas waarde als de trialcyclus gekoppeld is aan facturatie. Het doel is simpel: elk “trialmoment” in je app moet corresponderen met een billingstatus—en andersom—zodat je conversie nauwkeurig meet en gebruikerservaringen niet verwarrend zijn.
Stuur in ieder geval deze billing-events in dezelfde trackingstroom als je in-app events:
Dit laat je verbinden “haalden ze waarde?” met “betaalden ze?” in plaats van te gokken op pageviews alleen.
Upgrade-prompts werken beter als ze getriggerd worden door intentie en voortgang, niet alleen een dagteller. Voorbeelden:
Track ook paywall views en /pricing visits als expliciete funnelstappen, zodat je ziet waar gebruikers aarzelen.
Definieer wat er gebeurt aan het einde van de proef en leg het vast:
Maak de status zichtbaar in de app (“Proef eindigt over 2 dagen”) en zorg dat de upgradeflow één klik verwijderd is vanaf het moment dat ze verlies voelen—niet verborgen in navigatie.
Experimenten helpen van “we denken dat dit werkt” naar meetbare verbetering. Houd ze klein, gefocust en gekoppeld aan één duidelijk moment in de proef: de first-run ervaring, een sleutelactivatiestap of de upgrade-beslissing.
Start met A/B-tests die één ding tegelijk veranderen:
Deze zijn makkelijk te releasen, laag risico en leveren vaak grote winst omdat ze elke nieuwe trial beïnvloeden.
Als je snel van hypothese naar werkende variant wilt (bijv. een nieuwe checklist-UI plus event-instrumentatie), prototypen teams dit vaak in Koder.ai en verfijnen daarna de winnende aanpak—vooral als je een full-stack basis (React + Go + PostgreSQL) wilt zonder je interne tooling helemaal opnieuw te bouwen.
Voordat je live gaat, leg vast:
Definieer ook wie is inbegrepen (bijv. alleen nieuwe trials die na de start van het experiment beginnen) en hoe lang je het draait.
Let op:
Als je moet segmenteren, plan dat vooraf en behandel het als aparte analyse.
Houd voor elke test een kort logboek bij: hypothese, varianten, data, doelsegment, resultaten en de beslissing. Link het logboek naar de uitgerolde wijziging en je dashboard zodat je toekomstige jij kan uitleggen waarom conversie veranderde. Een eenvoudige interne pagina (of /blog/experiment-notes als openbaar) voorkomt dat je dezelfde tests telkens onder verschillende namen herhaalt.
Activatie is een leidende productmetric: de proefgebruiker bereikt het “aha”-moment dat waarde aantoont.
Trial-to-paid conversie is een achterlopende zakelijke uitkomst: ze starten een abonnement/betaling.
Verbeter eerst activatie omdat het eerder plaatsvindt, gemakkelijker te beïnvloeden is en meestal downstream conversie verhoogt.
Kies 1–3 uitkomsten die sterk voorspellen of iemand het product langer gaat gebruiken, zoals:
Vermijd vanity-events zoals “ingelogd” tenzij je hebt vastgesteld dat ze samenhangen met upgrades. Voor meer, stem definities af in /blog/define-activation-metrics.
Gebruik twee getallen:
Samen voorkomen ze dat “we activeren sommige gebruikers” het feit verbergt dat de meeste gebruikers te langzaam activeren om de proef zinvol te maken.
Houd het 3–7 binaire stappen die nodig zijn om het sleutelactie te bereiken. Een praktisch patroon is:
Als je een stap niet kunt meten als gedaan/niet gedaan via een event, is de stap te vaag.
Begin met een kleine, high-signal set die je ook daadwerkelijk gaat gebruiken:
project_created, integration_connected)Een eenvoudige regel is:
Dit houdt het systeem betrouwbaar en betaalbaar terwijl je toch tijdige interventies mogelijk maakt.
Gebruik een kleine collector-endpoint (bijv. POST /events) die ondersteunt:
event_id)schema_version)Modelleer drie lagen apart:
account_id/trial_idDit voorkomt het hardcoderen van “activated = true” en maakt het mogelijk je checklist aan te passen zonder migraties, terwijl multi-tenant toegangscontrole helder blijft.
Bouw dashboards die wekelijkse beslissingen beantwoorden:
Als je een referentiestructuur nodig hebt voor funnel-naming en rapportage, houd het consistent met /blog/funnel-dashboards.
Begin met 5–10 eenvoudige regels gekoppeld aan je checklist:
Gebruik het juiste kanaal (in-app wanneer actief, e-mail wanneer inactief), voeg frequentie caps toe en log elke verzending zodat je de impact op stapvoltooiing en conversie kunt meten.
paywall_viewed, checkout_started)error_shown)Track properties die uitleggen wie het is en onder welke voorwaarden (source, role, company_size, plan), en standaardiseer naming zodat dashboards leesbaar blijven.
Leg ook zowel occurred_at als received_at vast zodat late events de tijdsgebaseerde metrics niet vervormen.