מהו ניתוח התנהגותי?

הבנת ניתוח התנהגותי

ניתוח התנהגותי הוא רעיון בניתוח עסקי החושף תובנות לגבי התנהגות הלקוחות באתר האינטרנט שלך, במסחר אלקטרוני, באפליקציה למכשירים ניידים, בצ'אט, בדואר אלקטרוני, במוצר/אינטרנט של הדברים (IoT) מחוברים ובערוצים דיגיטליים אחרים. בכל פעם שמשתמש מקיים אינטראקציה עם הערוצים הדיגיטליים שלך, הוא מספק אותות חיוניים לגבי הצרכים והרצונות שלו, כולל מוכנות לקנייה – מידע שבו תוכל להשתמש כדי להבין את פרופילי הלקוחות שלך.

מטרת הניתוח ההתנהגותי, המוכר גם כצורה של ניתוח דיגיטלי, היא לחזות באופן יזום את צרכי הלקוחות על-ידי הבנת מיקומם במסע הלקוח, המידע או האינטראקציה שהם צריכים בהמשך, והמכשולים העומדים בדרך. למרות שיש מגוון נתונים וניתוחים להשגת מטרה זו, נתונים התנהגותיים הם ייחודיים בכך שהם נתונים קונקרטיים, שנוצרים על-ידי משתמשים, שיכולים לסייע ביצירת חיזויי כוונה מדויקים ביותר. יתר על כן, על-ידי שילוב של ניתוח התנהגותי בין ערוצים עם סוגים אחרים של נתוני לקוחות כמו עסקאות ודמוגרפיה, אתה משיג תובנות עשירות יותר שיכולות לקדם חוויות מותאמות אישית עוד יותר.

לכן ניתוח דיגיטלי הוא חיוני בהגדלת העסק שלך ועוזר במשיכת לקוחות חדשים - מוכרים ולא מוכרים - ושמירה על לקוחות קיימים בהתבסס על אינטראקציות ושימוש בפועל.

מי זקוק לניתוח התנהגותי?

היופי שבניתוח התנהגותי הוא שברגע שהצוות שלך מתחיל להשתמש בו כדי להוסיף מידע לפרופילי הלקוחות, כל אדם בארגון שלך – בכל רמה – יכול לנצל את התובנות שלו. בעוד שחברים ברחבי הארגון שלך יכולים להשתמש בניתוחים מסוג זה, קיימים תפקידים מסוימים המפיקים מהם תועלת במידה הרבה ביותר:

משווקים

משווקים יכולים להשתמש בניתוח התנהגותי כדי לבנות נתוני קבוקצה שעוזרים להם להפיק את המרב מקמפיינים, למטב רכישות של לקוחות ולהגדיל את השימור וההמרות. כאשר נתונים התנהגותיים משולבים עם נתוני עסקאות ונתונים דמוגרפיים, ניתן להשתמש בהם כדי ליצור פרופילי לקוחות עשירים יותר ורב-ממדיים. תובנות וחיזויים לגבי הלקוחות שלך יכולים לאפשר מעורבות מותאמת אישית ורלוונטית יותר.

מכירות

ניתוח התנהגותי הם המקום שבו משווקים וצוות המכירות מתחברים ליצירת אסטרטגיה מוצלחת. צוות השיווק המשתמש בנתונים התנהגותיים שמביאים לקמפיינים מוצלחים עוזר לצוות המכירות להוכיח החזר השקעה (ROI) אמיתי מהקמפיינים הללו, תוך בניית משפך גדול יותר שעומד בדרישות. לדוגמה, מעקב אחר הרגלי הגלישה והתגובות של המשתמשים חושף הזדמנויות להרחיב מכירות ולבצע מכירות צולבות של מוצרים ללקוחות שהסבירות שיגיבו להצעות אלה היא הגדולה ביותר – דבר שיגרום למכירות רבות יותר בנפח גבוה יותר.

אנליסטים של נתונים

‏‫באמצעות אותות הנלמדים במסגרת ניתוח התנהגותי, אנליסטים של נתונים עוזרים לפענח את מסע הלקוח המלא, תוך השוואת כוונת המשתמש למציאות. ניתן להיעזר במידע גם כדי לזהות לקוחות בסיכון לנטישה לעומת אלו שסביר יותר להניח שיישארו לקוחות נאמנים. אנליסטים של נתונים יכולים לבצע ניתוחי משתמשים מנתונים מורכבים, תוך הפיכת המידע לתובנות ישימות. משווקים יכולים לאחר מכן להשתמש בתובנות האלה כדי לקבל החלטות מונחות נתונים לגבי ייעול זרימות העבודה, כך שהצוותים יישארו ממוקדים בפעילויות שיוצרות ערך‬ מרבי.

שירות לקוחות

גם לאחר חיזוי של מה שנחוץ, לפעמים אתה מפספס את הסימן. משתמשים יידעו אותך דרך מעורבות מקוונת – כולל ערוצים חברתיים, צ'אט מקוון או דואר אלקטרוני – שהם לא פתוחים לאסטרטגיית השיווק שלך. צוות שירות הלקוחות שלך נמצא לעתים קרובות בחזית של קבלת המידע. ניתוח התנהגותי יכול לעזור לצוותים בחזית העסק להתכונן עם התגובות הנכונות, וניתן למסור בקלות מידע חשוב על חוויות הלקוח בחזרה לצוותי המכירות והשיווק.

ניתוח התנהגותי מול ניתוח עסקי

ניתוח התנהגותי, שלפעמים מבלבלים בינו לבין הניתוח עסקי, הוא תחום משנה של ניתוח עסקי. למרות שהמושגים עשויים להישמע דומים, ישנם מספר הבדלים מרכזיים. ניתוח עסקי, צורה של בינה עסקית, הוא תהליך המשתמש בשיטות וטכנולוגיות סטטיסטיות לניתוח נתונים מהעבר. ניתוח התנהגותי מספק מסקנה צרה יותר על-ידי שילוב שני סוגים של טכנולוגיות: פילוח משתמשים ומעקב התנהגותי או מעקב אחר שינויים.

הפילוח מבוסס על התכונות או הנתונים המשמשים להצבת לקוחות במיכל. למרות שיש מספר סוגים שונים של קטגוריות פלח, פילוח התנהגותי מגדיר פעולות משתמש, כגון תדירות התחברות, הזמן המוקדש ורמת מעורבות כללית.

בעוד שניתוח עסקי מתמקד בצורה רחבה יותר במי, מה, איפה ומתי, ניתוח התנהגותי מציג חיזוי מדויק יותר של פעולות. עם ניתוח התנהגותי, נקודות נתונים שנראות לכאורה כבלתי קשורות ממסע המשתמש משמשות לחישוב ולקביעה של שגיאות ולחיזוי מגמות עתידיות, שיגרמו בתקווה למסע לקוח שלם.

סוגי נתוני משתמשים

ניתוח התנהגותי מספק נתונים התנהגותיים ברמת המשתמש של התגובות של המשתמשים לערוצים הדיגיטליים שלך והאינטראקציות שלהם איתם. נתוני משתמשים ממקורות דיגיטליים וממכשירים דיגיטליים מרובים, דבר המכונה ניתוח חוצה-ערוצים, מקובצים בדרך כלל לשלוש קטגוריות. באופן אידיאלי, כל הסוגים משמשים להפיכת הנתונים הגולמיים שלך למידע רב ערך.

1. נתונים רשומים. נתונים המאוחסנים בניהול קשרי לקוחות (CRM) או בכלי השיווק שלך
2. נתונים שנצפו. תקציר של חוויית המשתמש, כולל אינטראקציות עם רכיבים שונים באתר האינטרנט או באפליקציה שלך
3. קול הצרכן. איך הצרכנים מרגישים ובאילו שיטות הם בוחרים כדי להביע את הרגש הזה, בין אם כתגובה או באופן יזום, באינטרנט

חמישה שלבים לניתוח התנהגותי מוצלח של משתמשים

הטמעת נתוני ניתוח התנהגותי בתהליכים העסקיים שלך עשויה לקחת זמן רב. כדי לוודא שאתה מקבל את סוג התובנות הנכון, עליך להתמקד בהשגת הצלחה בביצוע משימות טכניות, אנליטיות ואסטרטגיות. חמשת השלבים הבאים דרושים כדי להתחיל פרוייקט של ניתוח התנהגותי של משתמש:

1. בחר את מדדי ההישגים, מחווני ה- KPI והיעדים שלך.
2. הגדר את מסע המשתמש הרצוי, שאמור לספק מענה הן ללקוח והן לעסק.
3. החלט אחר אילו אותות עליך לעקוב בהתבסס על זרימת המשתמשים, תוך הדגשת אירועים מסוימים בתוכנית מעקב ושינוי לפי הצורך.
4. רכז את נתוני העסקאות, הנתונים הדמוגרפיים והנתונים ההתנהגותיים כך שתוכל להבין את הלקוחות שלך ואת העסק שלך על-ידי בנייה והעשרה של פרופילי לקוחות.
5. יישם חוויית ניתוח נתונים התנהגותיים מאוחדת המאפשרת לפתח, להכשיר ולכוונן במהירות מודלים של למידת מכונה. תומך בחדשנות באמצעות מודלים מותאמים אישית של בינה מלאכותית ולמידת מכונה (AI/ML) שיעניקו לך את הגמישות לעדכן באופן עקבי את תוכנית המעקב שלך תוך כדי למידה לאורך זמן.