O que é a análise comportamental?

Compreender a análise comportamental

A análise comportamental é um conceito de análise de negócios que revela insights sobre o comportamento dos utilizadores no seu site, e-commerce, aplicação móvel, chat, e-mail, produto ligado/Internet das Coisas (IoT) e outros canais digitais. Sempre que um utilizador interage com os canais digitais, está a fornecer sinais importantes sobre as suas necessidades e desejos, incluindo a disponibilidade para comprar. Tudo isto são informações que pode utilizar para elaborar os seus perfis de clientes.

O objetivo da análise comportamental, também conhecida como forma de análise digital, consiste em antecipar proativamente as necessidades dos clientes, ao compreender em que ponto do percurso do cliente se encontram, que informação ou interação precisam a seguir e que obstáculos estão no caminho. Embora exista uma variedade de dados e análises para alcançar este objetivo, os dados comportamentais são únicos, na medida em que são dados concretos, gerados pelo utilizador, que podem gerar previsões da intenção altamente precisas. Além disso, ao combinar análises comportamentais em todos os canais com outros tipos de dados de clientes, como transações passadas e dados demográficos, irá obter insights mais avançados que podem fomentar experiências ainda mais personalizadas.

É por isso que a análise comportamental é crucial para o crescimento do seu negócio, ajudando a atrair novos clientes (conhecidos e desconhecidos) e a reter clientes existentes com base na utilização e interações reais.

Quem necessita da análise comportamental?

A beleza da análise comportamental é que, assim que a sua equipa começar a usá-la para elaborar os seus perfis de clientes, qualquer pessoa dentro da sua organização, em qualquer nível, poderá beneficiar dos seus insights. Embora os membros de toda a organização possam utilizar estes tipos de análise, existem certas funções que beneficiam mais:

Responsáveis de marketing

Os responsáveis de marketing podem usar a análise comportamental para criar dados de coorte que os ajudam a tirar o máximo partido das campanhas, otimizar as aquisições de clientes e maximizar a retenção e as conversões. Quando os dados comportamentais se aliam aos dados transacionais e demográficos, podem ser utilizados na criação de perfis de clientes mais completos e multidimensionais. Os insights e as predições sobre os clientes podem então criar interações mais relevantes e personalizadas.

Vendas

É na análise comportamental que os responsáveis de marketing e a equipa de vendas se baseiam para uma estratégia de sucesso. Quando a equipa de marketing utiliza dados comportamentais para fomentar campanhas bem-sucedidas, pode provar um retorno real do investimento (ROI) dessas campanhas e, ao mesmo tempo, criar um funil maior e mais qualificado. Por exemplo, as reações e os hábitos de navegação dos utilizadores indicados a seguir revelam oportunidades de cross-selling e upselling de produtos aos clientes com maiores probabilidades de terem interesse em tais ofertas, resultando em mais vendas com um maior volume.

Analistas de dados

Ao utilizarem sinais aprendidos através da análise comportamental, os analistas de dados ajudam a decifrar o percurso do cliente completo mediante a comparação da intenção do utilizador com a realidade. A informação também pode ser utilizada para ajudar a identificar clientes em risco de abandono versus aqueles mais propensos a permanecerem clientes leais. Os analistas de dados podem realizar análises de utilizadores a partir de dados complexos, transformando a informação em insights acionáveis. Os responsáveis de marketing podem então utilizar esses insights para tomarem decisões baseadas em dados sobre a simplificação dos fluxos de trabalho para que as equipas se mantenham focadas em atividades que criem o máximo de valor.

Suporte ao cliente

Mesmo depois de prever o que é necessário, por vezes, comete erros. Os utilizadores informá-lo-ão, através da interação online (incluindo nos canais sociais, chat online ou e-mail), que não estão recetivos às suas campanhas de marketing. A equipa de suporte ao cliente está frequentemente na linha da frente para receber essa informação. A análise comportamental pode ajudar as equipas da linha da frente a prepararem-se com as respostas certas e as informações importantes sobre as experiências dos clientes podem ser transmitidas facilmente às equipas de vendas e marketing.

Análise comportamental vs. análise de negócios

Apesar de, por vezes, seu confundida com a análise de negócios, a análise comportamental é um subconjunto da análise de negócios. Embora os conceitos possam parecer semelhantes, existem algumas diferenças fundamentais. A análise de negócios, uma forma de business intelligence, é um processo que utiliza métodos e tecnologias estatísticas para analisar dados passados. A análise comportamental oferece uma conclusão mais restrita ao combinar dois tipos de tecnologias: segmentação de utilizadores e monitorização comportamental ou de eventos.

A segmentação baseia-se nos traços ou dados utilizados para registar os clientes. Embora existam vários tipos diferentes de categorias de segmentos, a segmentação comportamental define as ações do utilizador, tais como frequência de início de sessão, tempo gasto e um nível geral de interação.

Apesar de a análise de negócios ter um foco mais alargado em quem, o quê, onde e quando, a análise comportamental apresenta uma predição mais precisa das ações. Na análise comportamental, pontos de dados aparentemente não relacionados do percurso do utilizador são utilizados para extrapolar e determinar erros e prever as tendências futuras, que resultam, supostamente, num percurso completo do cliente.

Tipos de dados de utilizador

A análise comportamental fornece dados comportamentais ao nível do utilizador sobre a forma como os utilizadores reagem e interagem com os seus canais digitais. Os dados dos utilizadores provenientes de várias origens e dispositivos digitais (conhecidos como análise multicanal) são, normalmente, agrupados em três categorias. Idealmente, todos os tipos são utilizados para transformar os dados não processados em informações valiosas:

1. Dados registados. Os dados armazenados na sua ferramenta de marketing ou gestão das relações com os clientes (CRM)
2. Dados observados. Uma sinopse da experiência do utilizador, incluindo interações com vários elementos do seu site ou aplicação
3. Voz do consumidor. Como os clientes se sentem e os métodos que escolhem para exprimir esse sentimento online, de forma reativa ou proativa

Cinco passos para uma análise comportamental bem-sucedida do utilizador

A implementação de dados de análise comportamental nos seus processos de negócio pode ser demorada. Para garantir que está a receber o tipo certo de insights, deve concentrar-se em alcançar o sucesso através de tarefas técnicas, analíticas e estratégicas. São necessários os cinco passos seguintes para iniciar um projeto de análise comportamental do utilizador:

1. Escolha as suas métricas de resultados, KPIs e objetivos.
2. Defina o percurso do utilizador mais desejável, que deve satisfazer tanto o cliente como o negócio.
3. Decida quais os sinais necessários para acompanhar com base no fluxo do utilizador, destacando determinados eventos através de um plano de monitorização e revendo conforme necessário.
4. Reúna os seus dados transacionais, demográficos e comportamentais para poder compreender os seus clientes e o seu negócio ao criar e enriquecer perfis de clientes.
5. Implemente uma experiência unificada de análise de dados comportamentais que lhe permita desenvolver, preparar e otimizar rapidamente modelos de aprendizagem automática. Apoie a inovação com modelos de IA/ML personalizados que lhe dão flexibilidade para atualizar consistentemente o seu plano de monitorização à medida que aprende ao longo do tempo.