Что такое аналитика поведения?

Понимание аналитики поведения

Аналитика поведения — это концепция в бизнес-аналитике, с помощью которой можно отслеживать поведение клиентов на сайте, в интернет-магазине, мобильном приложении, чате, электронной переписке, Интернете вещей (IoT) и других электронных каналах. Каждое взаимодействие с пользователем по электронным каналам несет в себе важную информацию о его потребностях, желаниях и готовности совершить покупку. Эти сведения можно добавлять в профили клиентов.

Цель аналитики поведения (формы цифровой аналитики) — прогнозировать и отслеживать потребности клиентов за счет понимания, на какой стадии пути они находятся, какая информация или содействие им требуется, и какие проблемы могут возникнуть в процессе. Хотя для достижения этой цели и можно использовать разнообразные сведения и аналитику, поведенческие данные уникальны тем, что они конкретны и созданы исключительно пользователем, поэтому с высокой точностью позволяют предсказать его намерения. А в совокупности с демографическими данными и данными о транзакциях вы получаете ценную аналитику, которая поможет еще лучше персонализировать клиентский опыт.

Поскольку аналитика поведения предлагает актуальную информацию о взаимодействии, она жизненно необходима для расширения бизнеса, привлечения новых известных и неизвестных клиентов, а также удержания существующих.

Кому нужна аналитика поведения?

Преимущество аналитики поведения заключается в том, что после того, как ваша рабочая группа начинает использовать ее в профилях клиентов, все сотрудники организации получат доступ к этим аналитическим сведениям. Однако некоторым специалистам она принесет самую большую пользу.

Маркетологи

С помощью аналитики поведения маркетологи смогут выделить когорту, которая покажет, как повысить результаты кампаний, оптимизировать привлечение клиентов, увеличить количество конверсий и период удержания. А объединив аналитику поведения с другими данными о клиентах, например сведениями о транзакциях и демографических показателях, специалисты смогут создать информативные и многомерные профили клиентов. Имея доступ к аналитике и прогнозам о поведении клиентов, маркетологи смогут выстроить релевантное и персонализированное взаимодействие с ними.

Отдел продаж

Проводя аналитику поведения, отделы маркетинга и продаж сообща формируют успешную стратегию. Маркетологи используют данные о поведении, чтобы создавать результативные кампании, а отдел продаж рассчитывает рентабельность инвестиций (ROI) и прорабатывает более широкую и качественную воронку продаж. Например, отслеживая привычки и реакции пользователей, можно повышать дополнительные и перекрестные продажи товаров потенциально заинтересованным клиентам. Это с высокой вероятностью увеличит количество и объем продаж.

Аналитики

Используя сигналы, полученные в процессе анализа поведения, специалисты могут определить полный путь клиента, сравнить намерения пользователя с реальностью, а также выявить риск ухода клиента или вероятность того, что он останется лояльным. Анализ проводится с использованием сложных данных, чтобы маркетологи могли принимать по ним обоснованные решения и оптимизировать рабочие процессы, сосредотачиваясь на самых важных задачах.

Отдел обслуживания клиентов

Даже с усердной подготовкой можно что-то упустить. Пользователи, которым не подходят ваши маркетинговые кампании, дадут это понять онлайн: в соцсетях, чатах или по электронной почте. Эту информацию сразу же получит отдел обслуживания клиентов. Благодаря аналитике поведения сотрудники первой линии будут готовы к ответам, а после передадут все важные сведения о клиентском опыте отделам продаж и маркетинга.

Аналитика поведения и бизнес-аналитика

Аналитика поведения — это отрасль бизнес-аналитики, с которой ее иногда путают. На первый взгляд эти два понятия похожи, однако они имеют несколько ключевых различий. Бизнес-аналитика, форма BI, — это процесс, в котором используются статистические методы и технологии для анализа данных за прошлые периоды. Тем временем аналитика поведения объединяет в себе два типа технологий — сегментацию пользователей и отслеживание их поведения или событий — и позволяет сделать более точные заключения.

С помощью данных, которые выделяют группы клиентов, происходит сегментация. Существует несколько подходов к категоризации сегментов. Сегментация на основе поведения определяет действия пользователя: частоту входа, время, проведенное на сайте, и общий уровень вовлеченности.

В то время как бизнес-аналитика отвечает на вопросы "Кто?", "Что?", "Где?" и "Когда", аналитика поведения прогнозирует действия. Во время анализа поведения ИИ использует на первый взгляд несвязанные точки данных на пути клиента, чтобы экстраполировать их, выявить ошибки, предсказать тенденции и довести клиента до покупки.

Типы пользовательских данных

Благодаря аналитике поведения вы получаете данные о том, как пользователь реагирует на цифровые каналы и как с ними взаимодействует. Данные пользователя из разных цифровых источников и устройств (межканальная аналитика) делятся на три категории. В идеале все типы необработанных данных содержат ценную информацию.

1. Зарегистрированные данные — данные, которые хранятся в системе управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) или маркетинговых инструментах.
2. Наблюдаемые данные — краткий обзор взаимодействий с пользователем, в том числе его действий с разными элементами сайта или приложения.
3. Мнение потребителя — информация о чувствах клиентов и активных или реактивных методах их выражения онлайн.

Пять шагов для результативной аналитики поведения пользователей

Внедрение данных аналитики поведения в бизнес-процессы может оказаться трудоемким. Чтобы получать нужные типы аналитических сведений, сфокусируйтесь на успешном выполнении технических, аналитических и стратегических заданий. Для реализации проекта по анализу поведения пользователей, необходимо пройти пять этапов:

1. Используйте метрики достижений, ключевые показатели эффективности (KPI) и цели.
2. Определите путь взаимодействия пользователя, который удовлетворит и его, и вашу компанию.
3. Решите, какие сигналы необходимо отслеживать, обратив внимание на поток пользователей, и при необходимости корректируйте их.
4. Объедините демографические данные клиентов, сведения об их транзакциях и поведении, чтобы создать и заполнить профили клиентов. Так вы сможете лучше понять потребности клиентов и своей компании.
5. Разрабатывайте, обучайте и настраивайте модели машинного обучения с помощью единой среды аналитики. Ускорьте внедрение инноваций, используя собственные модели ИИ и машинного обучения, чтобы с легкостью корректировать свой план отслеживания с течением времени.