Организации используют проверенный метод наблюдения за поведением клиентов, чтобы узнать о покупательских моделях. Понимание своей аудитории необходимо для повышения конверсии, вовлеченности и удержания клиентов в вашем бизнесе.
Используйте поведенческие данные и позвольте различным командам маркетологов, разработчиков и инженеров создавать увлекательный контент, захватывающие продукты и уникальный клиентский опыт, непосредственно отвечающий покупательским потребностям ваших клиентов.
В этом блоге мы расскажем о поведенческих данных, их важности, типах и примерах.
Что такое поведенческие данные?
Поведенческие данные рисуют четкий образ вашей компании, описывая взаимодействие с клиентами, партнерами, вашими приложениями и системами.
Эта информация, которая часто отображается в виде рядов событий, может поступать из ваших цифровых и физических объектов, включая веб-сайт, приложения, IoT-устройства, инфраструктуру, серверные приложения, CRM и т. д.
Для каждого взаимодействия с клиентом создается путешествие клиента путем объединения сущностей и свойств - контекстной информации, такой как страница и местоположение события, - содержащихся в каждом событии.
Узнайте, как построить собственную карту путешествия клиента
Помимо "что" и "как", вам нужно использовать их для повышения конверсии, вовлечения и удержания клиентов. Это связано с тем, как клиент взаимодействует с вашим бизнесом. Когда у вас есть доступ к поведенческим данным клиента, вы можете изучить "почему" его действий.
Например, почему клиент с тоской смотрит на определенный товар, но не покупает его?
"Клиент" в поведенческих данных может быть индивидуальным покупателем, компанией или лицом, совершающим покупку от имени компании. Вот важная информация: Независимо от того, является ли конечный пользователь известным или неизвестным лицом, он всегда связан с одним конечным пользователем.
Важность поведенческих данных
Ценность ваших поведенческих данных возрастает по мере перехода вашей фирмы на цифровые операции. Они образуются в результате посещения веб-сайтов, просмотра товаров, покупок, загрузки страниц с предложениями контента, подписки на рассылку новостей и других действий по взаимодействию с пользователями.
Веб-сайты, мобильные приложения, CRM-платформы, платформы автоматизации маркетинга и справочные службы являются основными источниками поведенческих данных для цифровых организаций.
Лучшие данные
Поведенческие данные помогают вам понять клиентов индивидуально, что укрепляет ваш бизнес. Объединение данных с ваших веб-сайтов, приложений и устройств с данными предприятия может изменить ваши маркетинговые усилия и персонализированные предложения. Это позволит вам использовать эти данные для настройки опыта посетителей и клиентов.
Лучшая аналитика
Использование такого инструмента опроса, как , для тщательного анализа и обратной связи - первый шаг в предоставлении вашим клиентам персонализированного опыта. Этот инструмент позволяет вашим аналитикам собирать необработанные данные в приборные панели, графики и визуализации с помощью опросов для дальнейшего изучения ваших данных и понимания.
Лучшие решения
Получив поведенческие данные, вы сможете улучшить процесс принятия решений. Основываясь на бизнес-правилах, некоторые бренды стремятся создать аудиторию посетителей, которые кладут определенный товар в корзину.
Большие данные помогают этим корпорациям оценить интересы и намерения каждого человека. Поведение посетителей веб-сайта в прошлом служит основой для прогнозов. Вот как глобальная технологическая компания строит модели для прогнозирования того, какие посетители купят определенный продукт, и добавляет их в целевую кампанию.
Лучшие действия
Активизация этих опций для ваших клиентов на соответствующем этапе их путешествия, с учетом того, какие товары они просматривают, в какой последовательности, и какие продукты они решают приобрести, - вот конечная ценность поведенческих данных.
Типы и примеры поведенческих данных
Для использования поведенческих данных клиентов в целях применения данных и аналитики организациям достаточно использовать выжимку данных из существующих SaaS-решений. Узнайте, как:
- Вытяжка поведенческих данных
Данные из нескольких SaaS-продуктов вытягиваются для создания выхлопа поведенческих данных. В результате они содержат различные уровни агрегирования, эксклюзивную логику SaaS, а также различную степень качества и полноты.
В результате, когда эти данные удаляются из источника, они используются не по назначению.
В качестве примера можно привести объединение данных Salesforce с данными о просмотрах страниц из Google Analytics, которые в основном предназначены для просмотра в пользовательском интерфейсе Google, чтобы попытаться получить полную картину поведения читателей. Прежде чем объединить эти два набора данных, необходимо разделить их внутреннюю логику и структуры.
- Создание поведенческих данных
Вы не стали бы использовать общую прозу для объяснения своего продукта клиентам, так зачем использовать общие данные для описания пути пользователя? Универсальный подход может не подойти каждому.
Создание данных - это будущее. Речь идет о намеренном создании поведенческих данных для каждого продукта данных. Ваша компания может настраивать каждую метрику. Предопределенная продолжительность сеанса и соглашения об именовании отсутствуют в данных. В данные могут быть включены контекстуальные сущности/свойства вашего мероприятия.
Хорошим примером использования таких пользовательских данных является компания Strava, которая производит цифровые носимые устройства. Они создают метрики, определяющие индивидуальные путешествия пользователей, например, сколько минут пользователь активен в течение дня, сколько миль он пробегает за сеанс и так далее. Это сложно и хорошо работает только при использовании выхлопных данных, но это легко сделать с помощью Data Creation.
Вывод
Поведенческие данные - это ценный ресурс, показывающий связи между действиями, взаимодействием, вовлеченностью, намерениями и результатами. Несмотря на то, что эти данные могут быть очень широкими или общими, они также могут рассматривать все более конкретные свойства пользователей и событий.
Бизнесмены и организации должны с осторожностью делать лишь несколько выводов из своих поведенческих данных или делать слишком много утверждений. Если данные используются для обучения систем, например, ML-моделей, то следует внимательно изучать свойства пользователей, чтобы избежать дискриминации и других форм предвзятости.
Функции выходят далеко за рамки функций простой программы для проведения опросов. У нас есть решение для любой сферы экономики и любой проблемы. Кроме того, мы предоставляем инструменты для управления данными, например Insights Hub, наш репозиторий исследований.
Источник: