Τι είναι η ανάλυση συμπεριφοράς;

Κατανόηση της ανάλυσης συμπεριφοράς

Η ανάλυση συμπεριφοράς είναι μια έννοια στην επιχειρηματική ανάλυση που αποκαλύπτει πληροφορίες σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών στην τοποθεσία web σας, το ηλεκτρονικό εμπόριο, την εφαρμογή για κινητά, τη συνομιλία, το ηλεκτρονικό ταχυδρομείο, το συνδεδεμένο προϊόν/Internet of Things (IoT) και άλλα ψηφιακά κανάλια. Κάθε φορά που ένας χρήστης αλληλεπιδρά με τα ψηφιακά κανάλια σας, παρέχει σημαντικά σήματα για τις ανάγκες και τις επιθυμίες του, συμπεριλαμβανομένης της ετοιμότητας για αγορά-πληροφορίες που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ενημερώσετε τα προφίλ πελατών σας.

Ο σκοπός της ανάλυσης συμπεριφοράς, γνωστός και ως μορφή ψηφιακή ανάλυση, είναι να προβλεφθούν προληπτικά οι ανάγκες των πελατών κατανοώντας πού βρίσκονται στη διαδρομή πελάτη, ποιες πληροφορίες ή αλληλεπίδραση χρειάζονται στη συνέχεια και ποια εμπόδια στέκονται εμπόδιο. Ενώ υπάρχει μια ποικιλία δεδομένων και αναλύσεων για την επίτευξη αυτού του σκοπού, τα δεδομένα συμπεριφοράς είναι μοναδικά στο ότι είναι συγκεκριμένα, δεδομένα που δημιουργούνται από χρήστες που μπορούν να προσφέρουν εξαιρετικά ακριβείς προβλέψεις βούλησης. Επιπλέον, συνδυάζοντας διακαναλική ανάλυση συμπεριφοράς με άλλους τύπους δεδομένων πελατών, όπως παλαιότερες συναλλαγές και δημογραφικά στοιχεία, αποκτάτε πιο πλούσιες πληροφορίες που μπορούν να οδηγήσουν σε ακόμα πιο εξατομικευμένες εμπειρίες.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η ανάλυση συμπεριφοράς είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη της επιχείρησής σας, βοηθώντας στην προσέλκυση νέων πελατών - γνωστών και άγνωστων - και στη διατήρηση των υφιστάμενων πελατών με βάση τις πραγματικές αλληλεπιδράσεις και τη χρήση.

Ποιος χρειάζεται την ανάλυση συμπεριφοράς;

Η ομορφιά της ανάλυσης συμπεριφοράς είναι ότι μόλις η ομάδα σας αρχίσει να τη χρησιμοποιεί για να συνδράμει στην ενημέρωση των προφίλ πελατών, ο καθένας και όλοι μέσα στον οργανισμό σας - σε οποιοδήποτε επίπεδο - μπορεί να επωφεληθεί από τις πληροφορίες του. Ενώ τα μέλη του οργανισμού σας μπορούν να χρησιμοποιούν αυτούς τους τύπους ανάλυσης, υπάρχουν ορισμένοι ρόλοι που επωφελούνται καλύτερα από αυτά:

Μαρκετίστες

Οι υπεύθυνοι μάρκετινγκ μπορούν να χρησιμοποιήσουν ανάλυση συμπεριφοράς για τη δημιουργία δεδομένων κοόρτης που τους βοηθούν να αξιοποιήσουν στο έπακρο τις καμπάνιες, να βελτιώσουν την απόκτηση πελατών και να μεγιστοποιήσουν τη διατήρηση και τις μετατροπές. Όταν τα δεδομένα συμπεριφοράς συνδυάζονται με δεδομένα συναλλαγών και δημογραφικά στοιχεία, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να δημιουργηθούν πιο πλούσια, πολυδιάστατα προφίλ πελατών. Οι πληροφορίες και οι προβλέψεις για τους πελάτες σας μπορούν έπειτα να σχηματίσουν πιο σχετικές, εξατομικευμένες δεσμεύσεις.

Πωλήσεις

Η ανάλυση συμπεριφοράς είναι χρήσιμη για τις περιπτώσεις όπου οι υπεύθυνοι μάρκετινγκ και οι ομάδες πωλήσεων συνεργάζονται για μια επιτυχημένη στρατηγική. Μια ομάδα μάρκετινγκ που χρησιμοποιεί δεδομένα συμπεριφοράς για να εξασφαλίσει επιτυχημένες καμπάνιες βοηθά την ομάδα πωλήσεων να αποδείξει την πραγματική απόδοση επένδυσης (ROI) από αυτές τις καμπάνιες, ενώ ταυτόχρονα δημιουργεί μια μεγαλύτερη, πιο εξειδικευμένη ομαδοποίηση. Για παράδειγμα, ακολουθώντας τις συνήθειες περιήγησης και τις αντιδράσεις χρηστών αποκαλύπτονται ευκαιρίες για παράλληλες και διασταυρούμενες πωλήσεις προϊόντων στους πελάτες που είναι πιθανότερο να ανταποκριθούν σε αυτές τις προσφορές-με αποτέλεσμα περισσότερες πωλήσεις και μεγαλύτερο όγκο.

Αναλυτές δεδομένων

Χρησιμοποιώντας σήματα που μαθαίνονται μέσω αναλύσεων συμπεριφοράς, οι αναλυτές δεδομένων βοηθούν στην αποκρυπτογράφηση της πλήρους διαδρομής πελάτη, συγκρίνοντας την πρόθεση του χρήστη με την πραγματικότητα. Οι πληροφορίες μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για να βοηθήσουν στον εντοπισμό των πελατών που διατρέχουν κίνδυνο απώλειας έναντι εκείνων που είναι πιο πιθανό να παραμείνουν πιστοί πελάτες. Οι αναλυτές δεδομένων μπορούν να διεξάγουν αναλύσεις χρηστών από πολύπλοκα δεδομένα, μετατρέποντας τις πληροφορίες σε χρήσιμες πληροφορίες. Οι υπεύθυνοι μάρκετινγκ μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων σχετικά με τον εξορθολογισμό των ροών εργασίας, ώστε οι ομάδες να παραμένουν εστιασμένες σε δραστηριότητες που δημιουργούν μέγιστη αξία.

Εξυπηρέτηση πελατών

Ακόμα και μετά την πρόβλεψη του τι χρειάζεται, μερικές φορές χάνετε τον στόχο. Οι χρήστες θα σας ενημερώσουν, μέσω διαδικτυακής δέσμευσης - συμπεριλαμβανομένων των καναλιών κοινωνικού δικτύου, της διαδικτυακής συνομιλίας ή του ηλεκτρονικού ταχυδρομείου - ότι δεν είναι δεκτικοί στις στρατηγικές μάρκετινγκ σας. Η ομάδα εξυπηρέτησης πελατών σας βρίσκεται συχνά στην πρώτη γραμμή λήψης αυτών των πληροφοριών. Οι αναλύσεις συμπεριφοράς μπορούν να βοηθήσουν τις ομάδες πρώτης γραμμής να είναι έτοιμες με τις σωστές απαντήσεις και σημαντικές πληροφορίες για τις εμπειρίες πελατών μπορούν εύκολα να επιστρέψουν στις ομάδες πωλήσεων και μάρκετινγκ.

Ανάλυση συμπεριφοράς έναντι επιχειρηματικής ανάλυσης

Ορισμένες φορές σε σύγχυση με τις αναλύσεις συμπεριφοράς, οι αναλύσεις συμπεριφοράς είναι ένα υποσύνολο της επιχειρηματικής ανάλυσης. Ενώ οι έννοιες μπορεί να ακούγονται παρόμοιες, υπάρχουν μερικές βασικές διαφορές. Η επιχειρηματική ανάλυση, μια μορφή επιχειρηματικής ευφυΐας, είναι μια διαδικασία που χρησιμοποιεί στατιστικές μεθόδους και τεχνολογίες για την ανάλυση δεδομένων του παρελθόντος. Η ανάλυση συμπεριφοράς προσφέρει ένα πιο στενό συμπέρασμα συνδυάζοντας δύο τύπους τεχνολογιών: τον κατακερματισμό χρηστών και την παρακολούθηση συμπεριφοράς ή συμβάντων.

Ο κατακερματισμός βασίζεται στα χαρακτηριστικά ή τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για τους πελάτες κάδων. Αν και υπάρχουν αρκετοί διαφορετικοί τύποι κατηγοριών τμημάτων, ο κατακερματισμός συμπεριφοράς καθορίζει τις ενέργειες των χρηστών, όπως η συχνότητα σύνδεσης, ο χρόνος που αφιερώνεται και ένα γενικό επίπεδο δέσμευσης.

Ενώ η επιχειρηματική ανάλυση εστιάζει ευρύτερα στο ποιος, τι, πού και πότε, η ανάλυση συμπεριφοράς παρουσιάζει μια πιο συγκεκριμένη πρόβλεψη ενεργειών. Με τις αναλύσεις συμπεριφοράς, φαινομενικά άσχετα στοιχεία δεδομένων από τη διαδρομή του χρήστη χρησιμοποιούνται για να συναχθούν και να προσδιοριστούν τα λάθη και να προβλεφθούν μελλοντικές τάσεις, καλώς εχόντων των πραγμάτων με αποτέλεσμα μια ολοκληρωμένη διαδρομή πελάτη.

Τύποι δεδομένων πελατών

Η ανάλυση συμπεριφοράς παρέχει δεδομένα συμπεριφοράς σε επίπεδο χρήστη για τις αντιδράσεις χρήστη με και τις αλληλεπιδράσεις με τα ψηφιακά σας κανάλια. Τα δεδομένα χρήστη από πολλαπλές ψηφιακές πηγές και συσκευές, γνωστές ως αναλύσεις μεταξύ καναλιών, ομαδοποιούνται συνήθως σε τρεις κατηγορίες. Ιδανικά, όλοι οι τύποι χρησιμοποιούνται για τη μετατροπή των ακατέργαστων δεδομένων σας σε πολύτιμες πληροφορίες:

1. Καταχωρημένα δεδομένα. Δεδομένα που αποθηκεύονται στο μάρκετινγκ σχέσης πελάτη (CRM) ή στο εργαλείο μάρκετινγκ
2. Παρατηρούμενα δεδομένα. Σύνοψη της εμπειρίας χρήστη, συμπεριλαμβανομένων αλληλεπιδράσεων με διαφορετικά στοιχεία της τοποθεσίας web ή της εφαρμογής σας
3. Φωνή του καταναλωτή. Πώς αισθάνονται οι πελάτες και οι μέθοδοι που επιλέγουν να εκφράσουν αυτό το συναίσθημα διαδικτυακά, είτε αντιδραστικά είτε προληπτικά

Πέντε βήματα για επιτυχημένες αναλύσεις συμπεριφοράς χρηστών

Η εφαρμογή δεδομένων ανάλυσης συμπεριφοράς στις επιχειρηματικές διαδικασίες σας μπορεί να είναι χρονοβόρα. Για να διασφαλίσετε ότι λαμβάνετε τον σωστό τύπο πληροφοριών, πρέπει να εστιάσετε στην επίτευξη επιτυχίας μέσω τεχνικών, αναλυτικών και στρατηγικών εργασιών. Τα ακόλουθα πέντε βήματα απαιτούνται για την έναρξη ενός έργου ανάλυσης συμπεριφοράς χρηστών:

1. Επιλέξτε τις μετρήσεις επίτευξης, τα KPI και τους στόχους σας.
2. Ορίστε την πιο επιθυμητή διαδρομή χρήστη, που θα πρέπει να ικανοποιεί τόσο τον πελάτη όσο και την επιχείρηση.
3. Αποφασίστε ποια σήματα πρέπει να παρακολουθείτε με βάση τη ροή των χρηστών, επισημαίνοντας ορισμένα συμβάντα μέσω ενός προγράμματος παρακολούθησης και αναθεωρώντας όπως απαιτείται.
4. Συγκεντρώστε τα δεδομένα συναλλαγών, δημογραφικών στοιχείων και συμπεριφοράς, ώστε να μπορείτε να κατανοήσετε τους πελάτες και την επιχείρησή σας δημιουργώντας και εμπλουτίζοντας τα προφίλ πελατών σας.
5. Εφαρμόστε μια ενοποιημένη εμπειρία ανάλυσης δεδομένων συμπεριφοράς που σας επιτρέπει να αναπτύσσετε, να εκπαιδεύετε και να τελειοποιείτε γρήγορα μοντέλα εκμάθησης μηχανής. Υποστηρίξτε την καινοτομία με προσαρμοσμένα μοντέλα AI/ML που σας δίνουν την ευελιξία να ενημερώνετε συνεχώς το σχέδιο παρακολούθησης καθώς μαθαίνετε με την πάροδο του χρόνου.