Hvad er adfærdsmæssig analyse?

Forstå adfærdsmæssig analyse

Adfærdsmæssig analyse er et begreb i virksomhedsanalyse, der giver indsigt i kunders adfærd på dit websted og i forbindelse med e-handel, mobilapp, chat, mail, et forbundet produkt/IoT (Internet of Things) og andre digitale kanaler. Hver gang en bruger interagerer med dine digitale kanaler, giver brugeren vigtige signaler om sine behov og ønsker, herunder parathed til at købe – oplysninger, du kan bruge i dine kundeprofiler.

Formålet med adfærdsanalyser, en form for digital analyse, er proaktivt at foregribe brugernes behov ved at forstå, hvor langt de er i kundekampagneforløbet, hvilke oplysninger eller hvilken interaktion de skal bruge, og hvilke forhindringer der står i vejen for dem. Mens der findes forskellige data og analyser til at opnå dette formål, er adfærdsdata entydige, da de er konkrete brugergenererede data, der meget nøjagtigt kan levere forudsigelser om hensigten. Hvis du derudover kombinerer analyser af adfærdsmæssige handlinger på tværs af kanaler med andre typer kundedata, f.eks. fra tidligere transaktioner og demografi, får du mere indsigt, der kan skabe i endnu bedre tilpassede oplevelser.

Derfor er det vigtigt at bruge adfærdsanalyser, når du skal udvikle virksomheden og hjælpe nye kunder – kendte og ukendte – med at bevare eksisterende kunder baseret på faktiske interaktioner og forbrug.

Hvem har brug for adfærdsmæssig analyse?

Det fine ved adfærdsanalyser er, at når teamet begynder at bruge dem for at opdatere dine kundeprofiler med oplysninger, kan alle og enhver i dine organisation – på ethvert niveau – udnytte denne indsigt. Selvom medlemmer i hele din organisation kan bruge disse typer analyser, er der dog visse roller, der kan få den største fordel af dem:

Marketingmedarbejdere

Marketingmedarbejdere kan bruge adfærdsmæssige analyser til at opbygge brugergruppedata, som kan hjælpe dem med at få mest muligt ud af kampagner, optimere anskaffelse af kunder og maksimere fastholdelse og konverteringer. Når adfærdsmæssige data kombineres med transaktionsmæssige og demografiske data, kan de bruges til at oprette omfattende flerdimensionale kundeprofiler. Indsigt og forudsigelser om dine kunder kan derefter skabe grundlag for mere relevante, tilpassede relationer.

Salg

Adfærdsanalyser er der, hvor marketingmedarbejdere og salgsteamet kan mødes for at opnå en vellykket strategi. Et marketingteam, som bruger adfærdsmæssige data til at få vellykkede kampagner, hjælper salgsteamet med at få et reelt investeringsafkast (ROI) fra disse kampagner, samtidigt med at man opbygger en større, mere kvalificeret tragt. Ved f.eks. at følge brugerens browservaner og deres reaktioner kan man opdage muligheder for at opnå mersalg og krydssalg af produkter, som kunderne mest sandsynligvis vil købe – hvilket resulterer i mere salg i større mængder.

Dataanalytikere

Ved hjælp af de signaler, der indsamles via adfærdsanalyser, kan dataanalytikere afkode hele kundekampagneforløbet ved at sammenligne brugerens hensigt med det aktuelle forløb. Oplysningerne kan også bruges til at identificere kunder, som er i risiko for at forsvinde, over for dem, der har større sandsynlighed for at blive loyale kunder. Dataanalytikere kan udføre brugeranalyser fra komplekse data og transformere oplysningerne til handlingsbar indsigt. Markedsføringsmedarbejdere kan derefter bruge denne indsigt til at træffe databaserede beslutninger om at strømline arbejdsgange, så teams forbliver fokuseret på aktiviteter, der skaber maksimal værdi.

Kundeservice

Selv efter en forudsigelse af, hvad der er nødvendigt, kan man nogle gange ramme ved siden af. Brugerne fortæller dig via deres onlineaktiviteter – herunder sociale kanaler, onlinechat eller mail – hvis de ikke er modtagelige for dine marketingskampagner. Dit kundeserviceteam er ofte det første til at modtage disse oplysninger. Adfærdsmæssige analyser kan hjælpe dit team med at være klar med de rigtige svar, og vigtige oplysninger om kundeoplevelser kan nemt føres tilbage til salgs- og marketingteams.

Adfærdsanalyse over for virksomhedsanalyse

Adfærdsmæssig analyse, som nogen gange forveksles med virksomhedsanalyse, er en delmængde af virksomhedsanalyse. Selvom de kan lyde ens, er der nogle få centrale forskelle. Virksomhedsanalyser, der er en form for business intelligence, er en proces, der bruger statistiske metoder og teknologier til at analysere tidligere data. Adfærdsanalyser giver en mere indsnævret konklusion ved at kombinere to typer teknologier: brugersegmentering og adfærds- eller hændelsessporing.

Segmenteringen er baseret på de egenskaber eller data, der bruges til at filtrere kunderne. Selvom der er flere forskellige typer segmentkategorier, definerer adfærdssegmenteringen brugerhandlinger som f.eks. logonfrekvens, tidsforbrug og et generelt niveau for engagement.

Mens virksomhedsanalyse har et bredere fokus på hvem, hvad, hvor og hvornår, viser adfærdsanalyse en mere præcis forudsigelse af handlinger. I adfærdsanalyse buges tilsyneladende ikke-relaterede datapunkter fra brugerens adfærd til at udforske og fastslå fejl og forudsige fremtidige tendenser, hvilket forhåbentlig kan resultere i et gennemført kundekampagneforløb.

Typer af brugerdata

Adfærdsanalyser viser adfærdsmæssige data på brugerniveau om brugerreaktioner til og -interaktioner med dine digitale kanaler. Brugerdata på tværs af flere digitale kilder og enheder, kendt som analyse på tværs af kanaler, grupperes normalt i tre kategorier. Ideelt set bruges alle typer til transformere dine rådata til værdifulde oplysninger:

1. Registrerede data. Data, der er gemt i CRM- (Customer Relationship Management) eller marketingværktøjet
2. Observerede data. En synopsis af brugeroplevelsen, herunder interaktioner med forskellige elementer på dit websted eller i din app
3. Kundens mening. Hvordan kunderne føler og de metoder, de vælger til at udtrykke deres følelser online, hvad enten de er reaktive eller proaktive

Fem trin til vellykket analyse af brugeradfærd

Det kan være tidskrævende at implementere adfærdsanalysedata i forretningsprocesserne. For at sikre, at du får den rigtige type indsigt, skal du fokusere på at opnå succes via tekniske, analytiske og strategiske opgaver. Der skal bruges følgende fem trin til at starte et projekt til analyse af brugeradfærd:

1. Vælg dine målepunkter for gennemførelse, KPI'er og mål.
2. Definer det mest ønskede kundekampagneforløb, der kan tilfredsstille både kunden og virksomheden.
3. Beslut, hvilke signaler du vil spore, baseret på brugerens flow, og fremhæv bestemte hændelser via en sporingsplan, og revider efter behov.
4. Kombiner dine transaktionsmæssige, demografiske og adfærdsmæssige data, så du kan forstå dine kunder og din forretning ved at opbygge og forbedre kundeprofiler.
5. Implementer en samlet adfærdsbaseret dataanalyse, der giver dig mulighed for hurtigt at udvikle, træne og finjustere modeller til maskinel indlæring. Understøt innovation af tilpassede AI/ML-modeller, der giver dig fleksibiliteten, så du konsistent kan opdatere sporingsplanen, som lærer over tid.