Suuntaa antava: Asiakasanalytiikka ja hyödyllisiä oivalluksia

Ohjeellinen analyysi

Big data ei ole enää uutuus liike-elämässä. Suurin osa yrityksistä ajattelee itseään datapohjaisena; teknologiajohtajat perustavat tiedonkeruuinfrastruktuurin, analyytikot siivilöivät tietoja, markkinoijat ja tuotepäälliköt yrittävät oppia tiedoista. Huolimatta tietojen keräämisestä ja käsittelystä enemmän kuin koskaan, yrityksiltä puuttuu arvokkaita oivalluksia tuotteistaan ​​ja asiakkaistaan, koska ne eivät käytä asianmukaisia ​​työkaluja käyttäjien seuraamiseen koko asiakasmatkan ajan tai muuten kopioivat tietoja ja lisäävät virheitä analyyseihinsä.

Tietystä aiheesta riippuen yksittäinen strukturoitu kysely SQL: ssä voi kestää reilun tunnin koodaamiseen ja noutamiseen. Tapauskohtaiset kyselyt tuottavat toimivan asiakasanalyysin, koska vastaus ensimmäiseen kysymykseesi saattaa olla toinen kysymys. Opit, että yli 50% asiakkaista, jotka napsauttavat CTA-painiketta, löytävät rekisteröintisivun, mutta alle 30% asiakkaista luo käyttäjäprofiilin. Mitä nyt? On aika kirjoittaa uusi kysely SQL: ssä uuden palapelin kokoamiseksi. Analyysin ei tarvitse olla näin.

Indicative on johtava Customer Analytics -alusta, jonka avulla tuote- ja tietoryhmät voivat siirtyä perinteisten BI-työkalujen rajoitusten ulkopuolelle tekemään päätöksiä ymmärtämällä käyttäjien käyttäytymistä kaikissa kosketuspisteissä. Ainoastaan ​​ohjeellinen muodostaa yhteyden suoraan tietovarastoon ilman päällekkäisyyksiä. Se antaa yrityskäyttäjille mahdollisuuden vastata monimutkaisiin asiakasanalyysikysymyksiin tarvitsematta luottaa tietoryhmiin tai SQL: ään. Tuotepäälliköt ja markkinoijat voivat suorittaa samat kyselyt sekunneissa, joiden tietojen analysointiin kuluu tuntikausia. Toimivat datanäkymät ovat kolmen pienen askeleen päässä.

Vaihe 1: Määritä liiketoiminnan tavoitteet ja mittarit

Tehokkaan tietomallin rakentamiseksi sinun on ensin määriteltävä liiketoimintatavoitteesi ja käyttötapauksesi. Asiakasanalyysin on tarkoitus ohjata tuote- ja markkinointitiimien päätöksiä, joten toimi taaksepäin toivottujen tulosten takia. Tavoitteet olisi sovitettava yhteen liiketoiminnan perustavoitteiden kanssa. Indikaattori voi mitata kaikkien käyttäjien, yksittäisten käyttäjien ja kaiken sen välissä olevan käyttäytymisen, joten indikaattoreita kannattaa seurata useilla tasoilla. Määritä seuraavaksi mittarit ja KPI-arvot, jotka voivat kertoa sinulle, jos onnistut. Joitakin esimerkkejä näistä voivat olla:

  • Lisää uusien käyttäjien konversiota
  • Pienennä tilaajan vaihtuvuutta
  • Tunnista tehokkaimmat markkinointikanavasi
  • Löydä kitkakohtia lennolle nousevasta virtauksestasi

Kun olet asettunut tavoitteeseen, rakenna kysymys, johon toivot vastauksen käyttäjän tiedoilla. Oletetaan esimerkiksi, että haluat lisätä uuden tuoteominaisuuden käyttöönottoa. Tässä on joitain esimerkkejä kysymyksistä, joihin haluat saada vastauksen, kun analysoit käyttäjien sitoutumissuppiloa:

  • Ovatko premium-asiakkaat omaksuneet tuotteen nopeammin kuin ilmaiset käyttäjät?
  • Kuinka monta napsautusta tai näyttöä tarvitaan, jotta käyttäjä pääsee uuteen tuotteeseen?
  • Onko uuden ominaisuuden käyttöönotolla positiivinen vaikutus käyttäjien säilyttämiseen yhden istunnon aikana? Usean istunnon aikana?

Aseistettuna näihin kyselyihin ja niihin vastaaviin tietoihin voit kaivaa tuhansia käyttäjän toimia koko asiakasmatkan ajan. Valmistaudu testaamaan hypoteesejasi intuitiivisilla suppilovisualisoinneilla.

Vaihe 2: Seuraa asiakkaan matkaa monitieisen asiakasmatkan avulla

Keskeinen ohjeellinen piirre on Usean polun asiakasmatka. Asiakkaan matka näytetään monireittisenä suppilona, ​​joka näyttää käyttäjien virran erillisten päätösten kautta sivustollasi tai mobiilisovelluksessasi. Matkan visualisointi auttaa tuote- ja markkinointitiimejä paljastamaan erityiset käyttäytymismallit ja kosketuspisteet, jotka edistävät asiakkaiden hankkimista, säilyttämistä tai vaihtelua. 

Ohjeellinen monitieinen asiakasmatka-analyysi

Suppilon segmentointi antaa tiimillesi mahdollisuuden löytää tarkat kitkakohdat, joissa käyttäjät poikkeavat suositetusta käyttäytymisestä tai kävelevät kokonaan tuotteesta. Usean polun asiakasmatka antaa yritykselle myös mahdollisuuden tunnistaa tärkeimmät asiakkuuksiensa lähteet katkaisemalla suppilon yksittäiset osat vertaamalla vastaavia asiakasmatkoja. Joukkueet voivat sitten sovittaa tuotesuunnitelmansa ongelmien ratkaisemiseksi käyttökokemuksen kanssa ja pyrkiä toistamaan ihanteellisten asiakkaiden tulokset.

Vaihe 3: Poraa syvemmälle kohorttien ja profiilien kanssa

Kun olet analysoinut tapoja, joilla käyttäjät suhtautuvat tuotteisiisi, markkinointitiimisi voi ryhtyä toimiin kampanjoissa, jotka on suunnattu asiakkaille, joilla on todennäköisemmin korkea elinikäinen arvo. Ohjeellisen avulla voit segmentoida käyttäjiä melkein minkä tahansa tunnuksen avulla, joka voidaan kuvitella käyttäytymiskohorttien kehittämisen avulla. Saatat löytää:

  • Käyttäjät, jotka saavat ensimmäisen markkinointisähköpostinsa maanantaiaamuisin, ovat paljon todennäköisemmin tilaamassa kuin ne, jotka saavat ensimmäisen viestinsä myöhemmin viikolla.
  • Ilmaiset kokeilijat pyrkivät vaihtamaan, ellei heitä pyydetä muistutuksella, että oikeudenkäynti päättyy seuraavana päivänä.

ohjeellinen analytiikan kohorttianalyysi

Jos markkinointitiimisi haluaa saada yksityiskohdat, Indicative tarjoaa käyttäjäprofiileja, joiden avulla he voivat hyödyntää parhaiden asiakkaiden erityisiä persoonia. Tietovarastosi sisällä on loki jokaisesta käyttäjän toiminnasta. Ohjeelliset käyttäjäprofiilit vievät sinut läpi koko asiakasmatkan ensimmäisestä napsautuksesta viimeisimpään. Mukautetut segmentit ja kohortit nostavat henkilökohtaisen markkinoinnin rimaa.

Tietovarastossasi on piilotettu kulta, ja ohjeellinen auttaa sinua louhimaan sitä. Hyödyllisten analyyttisten oivallusten löytämiseksi et tarvitse koodin tuntemusta tai tietoinfrastruktuurin arvostusta. Tarvitset vain ohjeellisen tuotteen esittelyn ja pääsyn yrityksesi käyttäjätietoihin.

Kokeile ohjeellista esittelyä

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.