Hva er atferdsanalyse?

Forstå atferdsanalyse

Atferdsanalyse er et begrep i forretningsanalyse som avdekker innsikt i atferden til kundene på nettstedet, netthandel, mobilapp, nettprat, e-post, tilkoblet produkt, tingenes Internett (IoT) og andre digitale kanaler. Hver gang en bruker samhandler med de digitale kanalene, gir brukeren svært viktige signaler om behov og ønsker, inkludert kjøpsvilje – informasjon du kan bruke til å fylle ut kundeprofilene.

Formålet med atferdsanalyse, også kalt en form for digital analyse, er å forutse kundenes behov proaktivt ved å forstå hvor de er i kundereisen, hvilken informasjon eller samhandling de trenger etterpå, og hvilken hindring som står i veien. Selv om det finnes en rekke data og analyser for å oppnå dette formålet, er atferdsdata unike fordi de er konkrete, brukergenererte data som er svært nøyaktige når det gjelder å forutse hensikt. I tillegg kan du ved å kombinere atferdsanalyse på tvers av kanaler med andre typer kundedata, som tidligere transaksjoner og demografi, få mer omfattende innsikt som kan gi enda mer tilpassede opplevelser.

Det er grunnen til at adferdsanalyse er svært viktig for fremgangen til virksomheten, og det bidrar til å tiltrekke nye kunder, kjente og ukjente, og å beholde eksisterende kunder basert på faktiske samhandlinger og faktisk bruk.

Hvem trenger atferdsanalyse?

Det fine med atferdsanalyse er at når medarbeiderne begynner å bruke det til å fylle ut kundeprofilene, kan alle i organisasjonen, på et hvilket som helst nivå, bruke innsikten. Mens medarbeidere i hele organisasjonen kan bruke denne typen analyse, får noen roller mer utbytte av den enn andre:

Markedsførere

Markedsførere kan bruke atferdsanalyse til å bygge gruppedata, noe som bidrar til å få mest mulig ut av kampanjer, optimalisere kundeanskaffelser og maksimere bevaring og konverteringer. Når atferdsdata brukes sammen med transaksjonsmessige og demografiske data, kan de brukes til å opprette mer omfattende, flerdimensjonale kundeprofiler. Innsikt og prediksjon om kundene kan deretter gi mer relevante, tilpassede engasjementer.

Salg

Atferdsanalyse er der markedsførere og selgere kommer sammen for en vellykket strategi. En markedsføringsgruppe som bruker disse atferdsdataene til å føre vellykkede kampanjer, hjelper selgerne med å bevise reell avkastning fra disse kampanjene og samtidig bygge opp en større og mer kvalifisert trakt. Ved for eksempel å følge brukerens surfevaner og reaksjoner er det også mulig å avdekke muligheter for å oppselge og krysselge produkter til kunder som mest sannsynlig vil respondere på disse tilbudene – noe som fører til mer salg og i høyere volum.

Dataanalytikere

Ved hjelp av signaler avdekket via atferdsanalyse kan dataanalytikere dechiffrere hele kundereisen og sammenligne brukernes hensikt med aktualitet. Informasjonen kan også brukes til å hjelpe til med å identifisere kunder som kan falle fra, kontra kundene som sannsynligvis vil forbli lojale kunder. Dataanalytikere kan utføre brukeranalyser fra komplekse data og gjøre informasjonen om til praktisk innsikt. Markedsførere kan deretter bruke disse innsiktene til å ta datadrevne beslutninger om å effektivisere arbeidsflytprosesser slik at medarbeiderne forblir fokusert på aktiviteter som skaper maksimumsverdi.

Kundeservice

Selv etter at du har forutsett hva som er nødvendig, vil du noen ganger bomme på målet. Brukerne gir deg beskjed gjennom nettengasjement, inkludert sosiale kanaler, nettprat eller e-post, at de ikke er mottakelig for markedsføringskampanjene. Kundeservicemedarbeiderne mottar denne informasjonen først. Med atferdsanalyse kan medarbeiderne være klare med de riktige svarene, og viktig informasjon om kundeopplevelsene kan enkelt videreformidles tilbake til selgerne og markedsførerne.

Atferdsanalyse kontra forretningsanalyse

Atferdsanalyse forveksles ofte med forretningsanalyse og er en del av forretningsanalyse. Selv om konseptene kan virke like, er det noen hovedforskjeller. Forretningsanalyse, en form for forretningsintelligens, er en prosess som bruker statistiske metoder og teknologi til å analysere tidligere data. Atferdsanalyse gir en mer begrenset konklusjon ved å kombinere to typer teknologi: brukersegmentering og atferds- eller hendelsessporing.

Segmentering er basert på egenskapene eller dataene som brukes til å samle kunder. Selv om det finnes flere ulike typer segmentkategorier, definerer atferdssegmentering brukerhandlinger, for eksempel påloggingsfrekvens, tid brukt og et generelt engasjementsnivå.

Mens forretningsanalyse har et bredere fokus på hvem, hva, hvor og når, presenterer atferdsanalyse en tydeligere prediksjon av handlinger. Med atferdsanalyse brukes ikke-relaterte datapunkter fra brukerreisen til å trekke ut og fastslå feil og forutsi fremtidige trender, som forhåpentlig resulterer i en fullført kundereise.

Typer brukerdata

Atferdsanalyse gir atferdsdata på brukernivå om brukereaksjoner til og samhandlinger med de digitale kanalene. Brukerdata fra flere digitale kilder og enheter, også kalt krysskanalanalyse, grupperes vanligvis i tre kategorier. Ideelt sett brukes alle typene til å gjøre om rådata til verdifull informasjon.

1. Registrerte data. Data som er lagret i verktøyet for kunderelasjonsmarkedsføring eller markedsføring
2. Observerte data. Et sammendrag av brukeropplevelsen, inkludert samhandling med ulike elementer på nettstedet eller i appen
3. Kundens mening. Hva kundene synes og måtene de velger å uttrykke dette sentimentet på nettet på, enten reaktivt eller proaktivt

Fem trinn for vellykket brukeratferdsanalyse

Det kan ta lang tid å implementere atferdsanalysedata i forretningsprosessene. For å sikre at du får riktig type innsikt må du fokusere på å lykkes med tekniske, analytiske og strategiske oppgaver. Følgende fem trinn er nødvendige for å starte et prosjekt for brukeratferdsanalyse:

1. Velg prestasjonsmåledata, ytelsesindikatorer og mål.
2. Definer den ønskede brukerreisen, som skal tilfredsstille både kunden og virksomheten.
3. Bestem hvilke signaler du må spore, basert på brukerflyt, utheving av bestemte hendelser gjennom en sporingsplan og endre etter behov.
4. Samle sammen transaksjonsmessige, demografiske og atferdsmessige data slik at du kan forstå kundene og virksomheten ved å bygge og supplere kundeprofiler.
5. Implementer en enhetlig atferdsdataanalyse som gjør at du raskt kan utvikle, lære opp og finjustere maskinlæringsmodeller. Støtt innovasjon med egendefinerte modeller for kunstig intelligens og maskinlæring som gir deg fleksibilitet til jevnlig å oppdatere sporingsplanen på en måte som lærer over tid.