Wat is gedragsanalytics?

Inzicht in gedragsanalytics

Gedragsanalytics is een concept binnen de business analytics waarmee je inzicht krijgt in het gedrag van klanten bij het gebruik van je website, e-commerce, mobiele app, chat, e-mail, verbonden product/Internet of Things (IoT) en andere digitale kanalen. Telkens wanneer gebruikers de interactie aangaan met je digitale kanalen, geven ze cruciale signalen af over hun behoeften en eisen – waaronder de bereidheid om tot aankoop over te gaan. Deze informatie kun jij benutten om je klantprofielen aan te vullen.

Het doel van gedragsanalytics, ook wel bekend als een vorm van digitale analytics, is proactief inspelen op de behoeften van klanten door te begrijpen waar ze zich bevinden in hun klantreis, welke informatie of interactie ze hierna nodig hebben en welke eventuele obstakels hierbij in de weg staan. Hoewel er allerlei data en analytics zijn om dit doel te bereiken, is gedragsdata uniek omdat het concrete, door de gebruiker zelf gegenereerde data is die uiterst nauwkeurig is bij het voorspellen van de intentie. Door cross-channel gedragsanalytics te combineren met andere soorten klantdata (zoals eerdere transacties en demografische data) kun je bovendien diepere inzichten aanboren waarmee je ervaringen nog persoonlijker kunt maken.

Daarom is gedragsanalytics van essentieel belang voor de groei van je bedrijf. Je kunt hiermee nieuwe klanten aantrekken – bekend en onbekend – en bestaande klanten behouden op basis van feitelijke interacties en daadwerkelijk gebruik.

Wie heeft gedragsanalytics nodig?

Het mooie van gedragsanalytics is dat zodra je team ermee aan de slag gaat om je klantprofielen aan te vullen, iedereen binnen je organisatie – op elk niveau – de ontstane inzichten kan benutten. Hoewel alle medewerkers in je organisatie deze soorten analytics kunnen gebruiken, zijn er bepaalde rollen die er het meeste profijt van trekken:

Marketeers

Marketeers kunnen gedragsanalytics gebruiken om cohortdata te ontwikkelen, zodat ze alles uit hun campagnes kunnen halen, aankopen van klanten kunnen optimaliseren en het behoud en de conversiegraad kunnen maximaliseren. Wanneer gedragsdata wordt gecombineerd met transactionele en demografische data, kan die worden ingezet om rijkere, multidimensionale klantprofielen, inzichten en prognoses voor je klanten te maken waarmee je vervolgens meer relevante, persoonlijke betrekkingen kunt aanknopen.

Sales

Gedragsanalytics is het snijpunt waar marketeers en het salesteam samenkomen voor een geslaagde strategie. Wanneer een marketingteam de gedragsdata gebruikt om succesvolle campagnes aan te sturen, kan het salesteam een wezenlijk rendement op investering (ROI) uit die campagnes halen en tegelijkertijd een grotere, beter gekwalificeerde trechter bouwen. Door bijvoorbeeld het browsegedrag en reacties van gebruikers in realtime te volgen, worden er mogelijkheden voor cross- en upselling van bepaalde producten zichtbaar voor de klanten die waarschijnlijk het meest vatbaar zijn voor deze aanbiedingen – wat leidt tot meer verkopen en in hogere volumes.

Data-analisten

Met signalen uit gedragsanalytics kunnen data-analisten de volledige klantreis ontcijferen en de intentie van de gebruiker vergelijken met de actualiteit. Deze informatie kan ook worden gebruikt om te bepalen welke klanten een verhoogd verlooprisico hebben en welke klanten waarschijnlijk loyaal blijven. Data-analisten kunnen gebruikersanalyses op basis van complexe data uitvoeren om de informatie te transformeren tot praktische inzichten. Marketeers kunnen die inzichten dan benutten om datagestuurde beslissingen te nemen over het stroomlijnen van werkstromen zodat teams gefocust blijven op de activiteiten die maximale waarde genereren.

Klantenservice

Zelfs nadat je voorspeld hebt wat nodig is, kun je het doel soms missen. De gebruikers zullen je via sociale betrokkenheid – waaronder sociale kanalen, online chat of e-mail – laten weten dat ze niet gevoelig zijn voor je marketingcampagnes. Je klantenserviceteam krijgt die informatie vaak als eerste. Met gedragsanalytics hebben je eerstelijnsteams de juiste reacties paraat en kunnen ze belangrijke informatie over klantervaringen eenvoudig terugkoppelen naar je sales- en marketingteam.

Gedragsanalytics versus business analytics

Gedragsanalytics wordt vaak verward met business analytics maar is eigenlijk een subset daarvan. Hoewel de concepten vergelijkbaar klinken, zijn er een paar belangrijke verschillen. Business analytics, een vorm van BI, is een proces waarbij statistische methoden worden ingezet om data uit het verleden te ontleden. Gedragsanalytics biedt een nauwere conclusie door twee soorten technologieën te combineren: gebruikerssegmentatie en het bijhouden van gedrag of gebeurtenissen.

Segmentatie wordt gebaseerd op eigenschappen of data die worden benut om gebruikers te groeperen. Hoewel er verschillende typen segmentcategorieën zijn, definieert segmentatie op basis van gedrag de acties van gebruikers, zoals de inlogfrequentie, de tijd die wordt besteed en een algemeen niveau van betrokkenheid.

Terwijl business analytics een bredere aandacht heeft voor wie, wat, waar en wanneer, biedt gedragsanalytics een meer gerichte voorspelling van acties. Met gedragsanalytics worden ogenschijnlijk niet-gerelateerde datapunten uit de gebruikersbeleving gebruikt om fouten te extrapoleren en op te sporen en om toekomstige trends te voorspellen, in de verwachting dat dit tot een afgeronde klantreis leidt.

Soorten gebruikersdata

Gedragsanalytics levert gedragsdata op gebruikersniveau over de reacties en interacties van gebruikers met je digitale kanalen. Gebruikersdata uit meerdere kanalen – bekend als cross-channel analytics – wordt doorgaans gegroepeerd in drie categorieën. In het ideale geval worden alle typen gebruikt om je onbewerkte data om te zetten in waardevolle informatie.

1. Geregistreerde data. Data die is opgeslagen in je CRM- (Customer Relationship Marketing) of marketingtool.
2. Waargenomen data. Een samenvatting van de gebruikerservaring, inclusief interacties, met verschillende elementen van je website of app.
3. Stem van de klant. De meningen van klanten en de methoden die zij kiezen om dat gevoel online uit te drukken, reactief of proactief.

Vijf stappen voor geslaagde gedragsanalytics

Het implementeren van data uit gedragsanalytics in je bedrijfsprocessen kan tijdrovend zijn. Om er zeker van te zijn dat je het juiste soort inzichten krijgt, moet je je richten op het boeken van succes aan de hand van technische, analytische en strategische taken. De volgende vijf stappen zijn nodig om aan de slag te gaan met een project waarin gedragsanalytics wordt ingezet:

1. Kies je prestatiemetrieken, KPI’s en doelen.
2. Bepaal de meest gewenste gebruikersbeleving, met een goede uitkomst voor zowel de klant als het bedrijf.
3. Bepaal welke signalen je moet volgen in de gebruikersstroom, waarbij je bepaalde gebeurtenissen markeert via een volgplan en waar nodig aanpassingen doorvoert.
4. Breng je transactionele, demografische en gedragsgerelateerde data samen zodat je een goed begrip van de klant en je bedrijf krijgt door klantprofielen te ontwikkelen en te verrijken.
5. Implementeer een geïntegreerde gedragsanalytics-ervaring waarmee je snel machine learning-modellen kunt ontwikkelen, trainen en afstemmen. Ondersteun innovatie met AI/ML-modellen op maat waarmee je de flexibiliteit krijgt om je traceringsplan consistent bij te werken terwijl je kennis in de loop van de tijd wordt vergroot.