การวิเคราะห์พฤติกรรมคืออะไร

การทำความเข้าใจในการวิเคราะห์พฤติกรรม

การวิเคราะห์พฤติกรรมเป็นแนวคิดหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจที่จะเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าบนเว็บไซต์ อีคอมเมิร์ซ แอปมือถือ แชท อีเมล ผลิตภัณฑ์ที่มีการเชื่อมต่อ/อินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT) และช่องทางดิจิทัลอื่นๆ ทุกครั้งที่ผู้ใช้โต้ตอบกับช่องดิจิทัลของคุณ พวกเขาส่งสัญญาณสำคัญเกี่ยวกับความต้องการและความจำเป็นของพวกเขา รวมถึงความพร้อมในการซื้อด้วย ซึ่งเป็นข้อมูลที่คุณสามารถใช้เพื่อแจ้งโปรไฟล์ลูกค้าของ คุณ

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์พฤติกรรม หรือที่เรียกว่าฟอร์มของ การวิเคราะห์ทางดิจิทัล คือการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในเชิงรุก โดยการทำความเข้าใจว่าพวกเขาอยู่ตรงไหนของการเดินทางของลูกค้า ข้อมูลหรือการโต้ตอบใดที่พวกเขาต้องการเป็นลำดับถัดไป และมีอุปสรรคใดอยู่บ้าง แม้ว่าจะมีข้อมูลและการวิเคราะห์ต่างๆ มากมายที่สามารถนำมาให้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ได้ แต่ข้อมูลด้านพฤติกรรมก็มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวตรงที่เป็นข้อมูลที่เป็นรูปธรรมและเป็นข้อมูลที่ผู้ใช้สร้างขึ้น ซึ่งมีความแม่นยำสูงในการคาดการณ์เจตนา นอกจากนี้ การนำเอาการวิเคราะห์พฤติกรรมข้ามช่องทางมารวมกับข้อมูลลูกค้าประเภทอื่นๆ เช่น การทำธุรกรรมที่ผ่านมาและข้อมูลประชากร จะทำให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น ซึ่งสามารถขับเคลื่อนประสบการณ์แบบเฉพาะบุคคลได้มากยิ่ง ขึ้น

นั่นคือเหตุผลที่การวิเคราะห์เชิงพฤติกรรมมีความสำคัญต่อการขยายธุรกิจของคุณ ช่วยดึงดูดลูกค้าใหม่ๆ ทั้งที่รู้จักและไม่รู้จัก และรักษาฐานลูกค้าเดิมตามการโต้ตอบและการใช้งานจริง

ใครจำเป็นต้องใช้การวิเคราะห์พฤติกรรม

ความงดงามของการวิเคราะห์พฤติกรรมคือ เมื่อทีมงานของคุณเริ่มต้นใช้งานเพื่อช่วยแจ้งโปรไฟล์ลูกค้าของคุณ ทุกๆ คนในองค์กรของคุณ ไม่ว่าจะอยู่ในระดับใดก็ตาม จะได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึก อย่างไรก็ตาม แม้ว่าสมาชิกทั่วทั้งองค์กรของคุณจะสามารถใช้การวิเคราะห์ประเภทนี้ได้ แต่ก็มีบางตำแหน่งที่จะได้รับประโยชน์จากการวิเคราะห์ลักษณะนี้มากที่ สุด:

นักการตลาด

นักการตลาดสามารถใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อสร้างข้อมูลเฉพาะกลุ่ม ซึ่งจะทำให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากแคมเปญ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการหาลูกค้าใหม่ๆ ช่วยในการรักษาลูกค้าและการสร้างการแปลงให้ได้มากสูงสุด เมื่อข้อมูลเชิงพฤติกรรมถูกนำมารวมกับข้อมูลธุรกรรมและข้อมูลประชากร ก็จะทำให้สามารถใช้เพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าหลายมิติที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นได้ ข้อมูลเชิงลึกและการคาดคะเนเกี่ยวกับลูกค้าของคุณสามารถบอกเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวมาก ขึ้น

พนักงานขาย

การวิเคราะห์พฤติกรรมคือจุดที่นักการตลาดและทีมงานฝ่ายขายเชื่อมต่อกันเพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ ทีมการตลาดที่ใช้ข้อมูลพฤติกรรมเพื่อขับเคลื่อนแคมเปญที่ประสบความสำเร็จจะช่วยให้ทีมขายพิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่แท้จริงจากแคมเปญเหล่านั้น ในขณะเดียวกันก็สร้างช่องทางที่ใหญ่ขึ้นและมีคุณภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การติดตามพฤติกรรมการท่องเว็บไซต์และปฏิกิริยาตอบสนองของผู้ใช้เผยให้เห็นโอกาสในการเพิ่มยอดขายและขายต่อยอดผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้าที่มีแนวโน้มว่าจะตอบสนองต่อข้อเสนอเหล่านั้นมากที่สุด ซึ่งจะส่งผลให้มียอดขายเพิ่มขึ้นและมีปริมาณมาก ขึ้น

นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้สัญญาณที่เรียนรู้ผ่านการวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อช่วยถอดรหัสการเดินทางของลูกค้าทั้งหมด โดยเปรียบเทียบความตั้งใจของผู้ใช้กับความเป็นจริง ข้อมูลนี้ยังสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยระบุลูกค้าที่เสี่ยงต่อการเลิกใช้บริการเทียบกับลูกค้าที่มีแนวโน้มว่าจะยังคงเป็นลูกค้าประจำ นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำการวิเคราะห์ผู้ใช้จากข้อมูลที่ซับซ้อน โดยเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง นักการตลาดสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการตัดสินใจโดยอิงตามข้อมูลในการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ เพื่อให้ทีมยังคงมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่สร้างมูลค่าสูง สุด

ส่วนบริการลูกค้า

แม้จะคาดเดาสิ่งที่จำเป็นแล้ว แต่บางครั้งคุณก็พลาดเป้าไป ผู้ใช้จะแจ้งให้คุณทราบผ่านการมีส่วนร่วมทางออนไลน์ รวมถึงช่องทางสังคม แชทออนไลน์ หรืออีเมล ว่าพวกเขาไม่ตอบรับต่อแคมเปญทางการตลาดของคุณ ทีมงานฝ่ายบริการลูกค้าของคุณมักเป็นเจ้าหน้าที่แนวหน้าที่ต้องรับข้อมูลนั้น การวิเคราะห์เชิงพฤติกรรมสามารถช่วยทีมงานแนวหน้าของคุณให้มีความพร้อมในการตอบสนองอย่างเหมาะสม และส่งข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้ากลับไปยังทีมงานฝ่ายขายและการตลาดของคุณได้อย่าง ง่ายดาย

การวิเคราะห์พฤติกรรมกับการวิเคราะห์ธุรกิจ

การวิเคราะห์พฤติกรรมที่บางครั้งก็อาจทำให้สับสนกับการวิเคราะห์ธุรกิจเป็นส่วนย่อยของการวิเคราะห์ทางธุรกิจ ถึงแม้แนวคิดจะฟังดูคล้ายคลึงกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการ การวิเคราะห์ธุรกิจ ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของข่าวกรองธุรกิจ เป็นกระบวนการที่ใช้วิธีและเทคโนโลยีทางสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ส่วนการวิเคราะห์พฤติกรรมนั้นจะให้ข้อสรุปที่แคบกว่า โดยรวมเทคโนโลยีสองประเภท ได้แก่ การแบ่งกลุ่มผู้ใช้และการติดตามพฤติกรรมหรือ เหตุการณ์

การแบ่งกลุ่มตามลักษณะหรือข้อมูลที่ใช้แบ่งลูกค้าให้อยู่ในหมวดหมู่เดียวกัน แม้ว่าจะมีประเภทกลุ่มที่แตกต่างกันหลายประเภท แต่การแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรมจะกำหนดการกระทำของผู้ใช้ เช่น ความถี่ในการเข้าสู่ระบบ เวลาที่ใช้ และระดับการมีส่วนร่วมโดย ทั่วไป

แม้ว่าการวิเคราะห์ทางธุรกิจจะเน้นไปที่ใคร อะไร ที่ไหน และเมื่อใดในลักษณะที่กว้างกว่า แต่การวิเคราะห์พฤติกรรมจะนำเสนอการคาดคะเนการกระทำที่ชัดเจนกว่า ในการวิเคราะห์เชิงพฤติกรรม จุดข้อมูลที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องจากการเดินทางของผู้ใช้จะถูกนำมาใช้เพื่อคาดคะเนและระบุข้อผิดพลาด และคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ซึ่งจะส่งผลให้การเดินทางของลูกค้าเสร็จสมบูรณ์

ประเภทของข้อมูลผู้ใช้

การวิเคราะห์พฤติกรรมจะให้ข้อมูลพฤติกรรมระดับผู้ใช้ที่เกี่ยวกับการโต้ตอบและการตอบสนองของผู้ใช้ต่อช่องทางดิจิทัลของคุณ ข้อมูลผู้ใช้จากแหล่งข้อมูลดิจิทัลและอุปกรณ์ต่างๆ หรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์ข้ามช่องทาง โดยทั่วไปจะจัดกลุ่มเป็นสามหมวดหมู่ ตามหลักการแล้ว ทุกประเภทจะใช้เพื่อแปลงข้อมูลดิบของคุณให้เป็นข้อมูลที่มี ค่า:

1. ข้อมูลที่ลงทะเบียน ข้อมูลที่เก็บไว้ในระบบจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) หรือเครื่องมือทางการ ตลาด
2. ข้อมูลที่สังเกตได้ สาระสำคัญของประสบการณ์ผู้ใช้รวมถึงการโต้ตอบกับองค์ประกอบต่างๆ ของเว็บไซต์หรือ แอป
3. เสียงของผู้บริโภค ความรู้สึกของผู้บริโภคและวิธีการที่พวกเขาเลือกที่จะแสดงความรู้สึกนั้นทางออนไลน์ ไม่ว่าจะเชิงรับหรือเชิงรุกก็ ตาม

ห้าขั้นตอนของการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ที่ประสบความสาเร็จ

การนำข้อมูลการวิเคราะห์เชิงพฤติกรรมไปใช้ในกระบวนการต่างๆ ทางธุรกิจอาจใช้เวลานาน เพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกประเภท คุณต้องมุ่งเน้นที่การบรรลุความสำเร็จผ่านงานด้านเทคนิค การวิเคราะห์ และกลยุทธ์ ซึ่งจำเป็นต้องมีห้าขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อเริ่มโครงการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้:

1. เลือกตัวชี้วัดความสำเร็จ, KPI, และเป้าหมายของคุณ
2. กําหนดการเดินทางของผู้ใช้ที่ต้องการมากที่สุด ซึ่งควรจะทำให้ทั้งลูกค้าและธุรกิจพึง พอใจ
3. ตัดสินใจเลือกสัญญาณที่คุณต้องการติดตามตามโฟลว์ของผู้ใช้ โดยเน้นเหตุการณ์บางเหตุการณ์ผ่านแผนการติดตาม และแก้ไขตามความ จำเป็น
4. รวบรวมข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลประชากร และพฤติกรรมเข้าด้วยกัน เพื่อให้คุณสามารถเข้าใจลูกค้าและธุรกิจของคุณโดยการสร้างและเพิ่มคุณค่าโปรไฟล์ของ ลูกค้า
5. ใช้ประสบการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพฤติกรรมแบบรวม ซึ่งช่วยให้คุณพัฒนา ฝึกฝน และปรับแต่งแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็ว สนับสนุนนวัตกรรมด้วยโมเดล AI/ML ที่กำหนดเองซึ่งให้ความยืดหยุ่นในการอัปเดตแผนการติดตามของคุณอย่างสม่ำเสมอเมื่อได้เรียนรู้ในเวลาผ่าน ไป