Cos'è l'analisi comportamentale?

Informazioni sull'analisi comportamentale

L'analisi comportamentale è un concetto di analisi aziendale che rivela informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti su sito Web, e-commerce, app per dispositivi mobili, chat, e-mail, prodotto connesso/Internet delle cose (IoT) e altri canali digitali. Ogni volta che un utente interagisce con i tuoi canali digitali, fornisce indicazioni cruciali sui suoi bisogni e desideri, inclusa la disponibilità all'acquisto, informazioni che puoi usare per aggiornare i profili dei clienti.

Lo scopo dell'analisi comportamentale, una forma di analisi digitale, consiste nell'anticipare in modo proattivo le esigenze dei clienti individuando a che punto del percorso si trovano, di quali informazioni o interazioni hanno bisogno e quali ostacoli si frappongono. Sebbene sia disponibile una varietà di dati e analisi per raggiungere questo obiettivo, i dati comportamentali sono univoci, in quanto sono dati concreti, generati dall'utente, altamente accurati nella previsione dell'intento. Inoltre, combinando l'analisi comportamentale multicanale con altri tipi di dati sui clienti come le transazioni passate e i dati demografici, ottieni informazioni più dettagliate che possono generare esperienze ancora più personalizzate.

L'analisi comportamentale è fondamentale per far crescere l'attività in quanto aiuta ad attirare nuovi clienti, noti e sconosciuti, e a fidelizzare i clienti esistenti in base alle interazioni e all'utilizzo effettivi.

Chi ha bisogno dell'analisi comportamentale?

La bellezza dell'analisi comportamentale è che una volta che il team inizia a usarla per aggiornare i profili dei clienti, chiunque nell'organizzazione, a qualsiasi livello, può trarre vantaggio dalle informazioni dettagliate in essa contenute. Sebbene i membri dell'organizzazione possano usare questi tipi di analisi, ci sono alcuni ruoli che ne traggono i maggiori vantaggi:

Addetti al marketing

Gli esperti di marketing possono usare l'analisi comportamentale per creare dati di coorte e ottenere il massimo dalle campagne, ottimizzando le acquisizioni dei clienti e massimizzando la fidelizzazione e le conversioni. Combinando i dati comportamentali con i dati transazionali e demografici sarà possibile creare profili cliente più ricchi e multidimensionali. Le informazioni dettagliate e le previsioni sui tuoi clienti possono quindi implicare engagement più pertinenti e personalizzati.

Vendite

L'analisi comportamentale è il punto in cui gli addetti al marketing e il team di vendita si connettono per una strategia di successo. Un team di marketing che usa i dati comportamentali per promuovere campagne di successo consente al team di vendita di ottenere un reale ritorno sugli investimenti (ROI) dalle campagne, costruendo al contempo un imbuto più grande e qualificato. Seguendo ad esempio le abitudini di esplorazione e le reazioni degli utenti in tempo reale vengono riscontrate opportunità di upselling/cross-selling di determinati prodotti ai clienti probabilmente più reattivi a tali offerte, con il conseguente aumento delle vendite e del volume.

Analisti di dati

Usando le indicazioni apprese con l'analisi comportamentale, gli analisti di dati decifrano l'intero percorso del cliente confrontando l'intenzione dell'utente con i dati reali. Le informazioni possono essere usate anche per identificare i clienti a rischio di abbandono rispetto ai clienti fedeli di alto valore. Gli analisti dei dati possono condurre analisi degli utenti in base a dati complessi, trasformando le informazioni in informazioni dettagliate utili. Gli addetti al marketing potranno quindi usare queste informazioni dettagliate per prendere decisioni basate sui dati sulla semplificazione dei flussi di lavoro, affinché i team possano rimanere concentrati su attività in grado di creare il massimo valore.

Servizio clienti

Anche dopo aver previsto tutto il necessario, a volte non si raggiunge l'obiettivo. Gli utenti comunicano attraverso l'engagement online, inclusi canali social, chat online o e-mail, che non sono ricettivi alle tue campagne di marketing. Il team di assistenza clienti è spesso in prima linea nel ricevere tali informazioni. L'analisi comportamentale può aiutare i team in prima linea a prepararsi per fornire le risposte giuste. Le informazioni importanti sulle esperienze dei clienti possono dunque essere trasmesse con facilità ai team di vendita e marketing.

Analisi comportamentale e analisi business

L'analisi comportamentale è un sottoinsieme dell'analisi business, sebbene in alcuni casi venga confusa con quest'ultima. Nonostante possano sembrare simili, ci sono alcune differenze chiave. L'analisi business, una forma di business intelligence, è un processo che usa tecnologie e metodi statistici per analizzare i dati passati. L'analisi comportamentale offre una conclusione più ristretta combinando due tipi di tecnologie: la segmentazione degli utenti e il monitoraggio del comportamento o degli eventi.

La segmentazione si basa sui tratti o sui dati usati dai clienti del bucket. Sebbene esistano diversi tipi di categorie di segmenti, la segmentazione del comportamento definisce le azioni dell'utente, come la frequenza di accesso, il tempo impiegato e il livello generale di engagement.

Mentre l'analisi business si concentra in modo più ampio su chi, cosa, dove e quando, l'analisi comportamentale offre una previsione più precisa delle azioni. Con l'analisi comportamentale, i punti dati apparentemente non correlati del percorso dell'utente vengono usati per estrapolare e determinare gli errori e prevedere le tendenze future, si spera con conseguente completamento del percorso del cliente.

Tipi di dati dell'utente

L'analisi comportamentale fornisce dati comportamentali a livello di utente, in particolare sulle sue reazioni e interazioni con i tuoi canali digitali. I dati dell'utente provenienti da più origini e dispositivi digitali, noti come analisi tra canali, sono in genere raggruppati in tre categorie. Idealmente, tutti i tipi sono usati per trasformare i dati non elaborati in informazioni preziose:

1. Dati registrati. Dati archiviati nel sistema CRM (Customer Relationship Management) o nello strumento di marketing
2. Dati osservati. Una sinossi dell'esperienza utente, incluse le interazioni con i diversi elementi del sito Web o dell'app
3. Opinione del cliente. La valutazione dei clienti e i metodi che scelgono per esprimerla online, in modo reattivo o proattivo

Cinque passaggi per un'analisi comportamentale degli utenti efficace

L'implementazione dei dati di analisi comportamentale nei processi aziendali può richiedere molto tempo. Per assicurarti di ricevere il giusto tipo di informazioni dettagliate, devi concentrarti sul raggiungimento dell'obiettivo attraverso attività tecniche, analitiche e strategiche. I seguenti cinque passaggi sono necessari per avviare un progetto di analisi del comportamento degli utenti:

1. Scegli le metriche, i KPI e gli obiettivi.
2. Definisci il percorso dell'utente più idoneo, che soddisfi sia il cliente sia l'azienda.
3. Decidi quali segnali monitorare in base al flusso dell'utente, evidenziando gli eventi in un piano di monitoraggio e apportando gli eventuali aggiornamenti necessari.
4. Raggruppa i tuoi dati transazionali, demografici e comportamentali in modo da poter comprendere i tuoi clienti e la tua azienda creando e ottimizzando i profili dei clienti.
5. Implementa un'esperienza di analisi dei dati comportamentali unificata che ti consenta di eseguire rapidamente lo sviluppo, il training e l'ottimizzazione di modelli di apprendimento automatico (ML). Supporta l'innovazione con modelli AI/ML personalizzati che ti offrono la flessibilità di aggiornare in modo coerente il tuo piano di monitoraggio man mano che apprendi nel tempo.