De 6 bedste måder at udnytte automatiseret analyse til at finde kundeindsigt på

Hvilken produkt- eller serviceside kigger din kunde på lige nu? Hvorfor har den tidligere køber forladt siden og er aldrig vendt tilbage til dig? Hvad er det, der holder dit publikum engageret, og hvad er det, der dræber konverteringen på din hjemmeside?

Der er ingen grund til at bekymre sig, hvis du ikke kan svare på nogen af disse spørgsmål endnu. Kundeindsigter som disse er "arkæologiske fund", som du skal grave frem ved hjælp af automatiseret dataanalyse. Vi viser dig, hvordan du gør det i denne guide.

Mens du læser dette, er 52% af B2C- og 25% af B2B-virksomhederne allerede afhængige af kundedata til at drive deres marketingbeslutninger.

Så lad os klæde dig på med alt, hvad du skal bruge for at omdanne dine kundedata til brugbar indsigt og forretningsvækst.

Hvad er kundedataanalyse?

Kundedataanalyse refererer til metoder og teknologier, der bruges til at indsamle, strukturere og fortolke kundeoplysninger i realtid.

Det kan f.eks. være

• Data om webtrafik

• Transaktionsdata

• Info om brug af produkt/service

• Adfærdsmønstre

• Feedback-data osv.

Ud fra definitionen kan du skelne mellem de tre hovedopgaver i kundeanalyse:

Opgave #1. Indsamling → indsamling af rådata fra forskellige kilder (CRM-system, sociale medieplatforme, e-mail, hjemmeside osv.)

Opgave #2. Strukturere → klassificere kundedetaljer og organisere dem i bidder til videre fortolkning

Opgave #3. Fortolkning → udlede kundeindsigt og træffe informerede beslutninger.

Betydningen af dataanalyse for at skabe kundesucces

Hvis det 19. århundrede handlede om guldfeberen, handler det 21. århundrede om "datafeberen". Bogstaveligt talt alle virksomheder er på jagt efter kundedata og uvurderlige indsigter fra dem. 84% af kundeservicelederne nævner dataanalyse som ekstremt vigtigt for deres forretningsmål.

Men hvorfor al den ståhej, spørger du?

Fordi ingen kan benægte de utrolige fordele ved kundedataanalyse. Oplev dem alle nedenfor.

Visualiserede kunderejser

Med dataanalyse i realtid kan du se hvert eneste skridt, dine kunder tager i løbet af deres købsrejse. Du kan derefter granske alle lagene i kunderejsen som følger:

• Stadier (opmærksomhed, overvejelse, konvertering, køb og loyalitet)

• Trin (browsing, klik på kampagnen, læg i indkøbskurven osv.)

• Touchpoints (landingsside, chatbot, nyhedsbrev og andre)

• Afdelinger (marketing, lagerstyring, logistik, kundesupport osv.)

Kilde: Brightvessel.com

Du kan identificere alle smertepunkter og fjerne vejspærringer ved at kortlægge kunderejsen på denne måde.

Identificerede tendenser i kundeadfærd

En af de største fordele ved dataanalyse er at forudsige kundeadfærd baseret på de indsamlede detaljer. Takket være prædiktiv analyse kan du se, hvordan dine kunder har tendens til at opføre sig, og hvilke yderligere handlinger du kan forvente fra dem.

For eksempel er en af tendenserne inden for kundeadfærd i dag en voksende efterspørgsel efter bæredygtige produkter: 66% af kunderne sætter bæredygtighed først, når de køber. Hvis du bemærker en sådan tendens blandt din målgruppe, kan du fremvise bæredygtige produkter direkte på forsiden af din e-handelshjemmeside for at gøre dem mere synlige for webbesøgende eller fremhæve bæredygtig emballage som din topprioritet.

Personaliserede marketingstrategier

Personalisering er nøglen til kundetilfredshed, fordi det er det, forbrugerne ønsker fra brands. Faktisk forventer 71% af kunderne, at virksomheder giver dem en personlig oplevelse, og 76% føler sig frustrerede, når de ikke får det.

Og det er her, dataanalyse bliver en game-changer. Det hjælper dig med at afdække alle kundernes behov og krav, så du kan personalisere kundeoplevelsen med skræddersyede marketingkampagner. Det er, som om du føler din kundes puls og får dine reklamebudskaber til at resonere med den.

Højere kundefastholdelse

Hvem ville ikke drømme om at reducere churn og holde på kunderne for evigt?

Det er muligt, hvis du bruger dataanalyse og kundeindsigt, der er drevet af den.

På den måde kan du endda gøre dine kunder til livslange fans. Men hvordan? Ved at vælge de mest effektive fastholdelsesstrategier for hver enkelt kunde, baseret på deres smag og behag, personlighedstræk, værdier, livsstilsvalg osv. For eksempel kan du diversificere listen over belønninger i dit loyalitetsprogram og tilbyde de mest ønskværdige frynsegoder i henhold til dine kunders interesser.

Forbedret SEO

Når du har opnået kundeindsigt, kan du øge din SEO-indsats betydeligt. Viden om dine brugeres intentioner og søgeintentioner hjælper dig med at opnå følgende:

• Glattere navigation på hjemmesiden

• Søgeords-ernæret hjemmeside

• Højt konverterende blogindlæg

• Optimerede produktbeskrivelser

• Geo-målretning

Hvad det sidste angår, åbner det dørene for lokal SEO. Forestil dig dette. Dine kundedataanalyser viser, at du ikke har formået at nå dit lokale publikum. Din webtrafik er geografisk spredt. Nu kan du begynde at optimere til lokale søgninger og få målrettet trafik og leads.

Øget salg og indtjening

Med ekstraheret kundeindsigt får dine marketing- og salgsteams mulighed for at trykke på de rigtige knapper og drive din virksomheds vækst. Dine marketingfolk vil vide, hvad der fungerer bedst til leadgenerering for at generere mere kvalificerede leads og konvertere dem til købere. I mellemtiden vil dine sælgere kunne udvikle en personlig tilgang til at sælge produkter eller tjenester for at sikre fremragende kundeoplevelser.

Her er desuden et faktum, der er værd at dele. Virksomheder, der bruger kundedataanalyse i stor udstrækning, overgår deres konkurrenter med 131% i salg og 126% i overskud.

6 tips til at bruge automatiseret dataanalyse til kundeindsigt

Nedenfor gennemgår vi de vigtigste ting, du skal huske på, hvis du vil excellere i kundedataanalyse.

Brug AI-drevne værktøjer til dataanalyse

Fremkomstenaf kunstig intelligens (AI) har åbnet op for nye forretningsmuligheder og virkelig ændret, hvordan brands håndterer kundedata.

Manuel dataanalyse tager for meget tid og kræfter. For slet ikke at tale om de fejl, vi som mennesker er tilbøjelige til at begå. Tværtimod giver AI-værktøjer til dataanalyse hurtigere og mere omkostningseffektive løsninger. Desuden dissekerer de kundeindsigt mere præcist og omfattende og leverer fejlfrie rapporter til datadrevne beslutninger.

Her er en liste over AI-baserede værktøjer til automatisk analyse af kundedata:

• AccuRanker: til bestemmelse af søgeintention

• UserIQ: til beregning af brugerens sundhedsscore og overvågning af in-app-aktivitet

• ChurnZero: til at generere kundebriefinger og ideer til at reducere churn

• Hotjar: til visualisering af købsrejser

• MonkeyLearn: til udførelse af sentimentanalyse

• Treasure Data: til synkronisering af data fra alle touchpoints til en samlet kundeprofil

Takket være prædiktive analysealgoritmer kan kunstig intelligens nemt finde sammenhænge og tendenser i kundeadfærd, som ofte ikke er synlige for det menneskelige øje.

Sørg for databeskyttelse og cybersikkerhed

Ifølge IBM lækkede 44% af databruddene under pandemien forbrugernes oplysninger (navne, adgangskoder, e-mails og endda sundhedsjournaler). En nylig undersøgelse viser, at 95% af alle organisationer vil opleve mindst ét databrud i 2023.

Når cybersikkerhedsrisiciene er enorme, skal du være meget forsigtig, når du indsamler kundernes individuelle oplysninger til yderligere dataanalyse.

For det første er det afgørende at følge regler som GDPR (General Data Protection Regulation) i EU eller Privacy Act i USA. Det ville også hjælpe at afklare de lokale databeskyttelseslove, der er etableret i 13 amerikanske stater.

For det andet skal du måske genoverveje dine cybersikkerhedsforanstaltninger for at opnå bedre beskyttelse af forbrugernes data:

• Udvikle en gennemsigtig privatlivspolitik og indhente eksplicit samtykke fra enkeltpersoner, før du behandler deres oplysninger.

• Krypter følsomme data

• Brug webserver-firewalls og intrusion detection-systemer

• Opsæt multi-faktor autentificering

• Organiser træning i cybersikkerhedsbevidsthed for medarbejderne

• Udarbejd en responsplan for cyberhændelser

Kun 5% af virksomhederne anvender alle praksisser og politikker for sikkerhed og beskyttelse af kundedata.

Hvad med din virksomhed?

Til at begynde med bør du revidere din privatlivspolitik og skitsere alle tredjeparter, der har adgang til dine kundeoplysninger. Desuden skal du sørge for at vise en meddelelse om GDPR-cookiesamtykke på din hjemmeside med klare muligheder for at acceptere, afvise eller tilpasse cookieindstillingerne.

Tjek denne fra s360 som et eksempel.

Kilde: s360digital.com

Brug en multikanal-tilgang til dataanalyse

Du skal have kundeindsigt fra forskellige kanaler for at få et mere holistisk billede af din målgruppe og skabe en solid digital marketingplan. De tre vigtigste er hjemmesiden, sociale medier og e-mail.

Hjemmesiden

Med dataanalyse af websitet graver du dybere ned i brugerdata som samlet trafik, unikke sidebesøg, indholdsinteraktioner osv. Du kan f.eks. indsamle omfattende brugerindsigt fra et heatmap eller en A/B-test.

Lad os sige, at du gerne vil trække flere leads ind i din salgstragt, men at de ikke kommer ind. Du lægger måske ikke engang mærke til det, men åbenlyse fejl i CTA-designet skader dine konverteringer. Du kan implementere A/B-test og se, hvilke CTA'er der er mest effektive til at tiltrække potentielle kunder.

Værktøjer til analyse af webstedsdata: Google Analytics 4 (også kaldet GA4) - til trafik og engagement, AB Tasty - til A/B-tests, Mouseflow - til heatmaps.

Sociale medier

Dataanalyse af sociale medier vil give dig dybdegående indsigt i kundernes engagement i dine opslag og annoncer.

Du kan derefter forstå, hvordan du engagerer dit publikum mere effektivt og udnytter sociale medier til salg ved at stole på følgende faktorer:

• Synes godt om

• Kommentarer

• Visninger

• Delinger

• Indtryk

• Stemning (positiv, negativ eller neutral)

For eksempel:

Leya AI-teamet kører aktivt Meta-annoncer (tidligere - Facebook-annoncer). Annoncens performance er dog forskellig hver gang. Se på denne videoannonce.

Kilde: Facebook.com Facebook.com

Og her er en billedannonce, som fik betydeligt færre likes, kommentarer og delinger.

Værktøjer til analyse af data fra sociale medier: Buffer, Hootsuite, Social Insider

E-mail

Analyse af e-maildata fokuserer på følgende kendetegn i e-mails:

• Leveringsevne

• Åbningsrate

• Klikfrekvens

• Læsetid

• Konverteringsrate

• Afmeldingsrate osv.

Når du har omsat disse data til brugbar indsigt, kan du skrive stærkere e-mails, der glæder og konverterer alle kunder.

Værktøjer til analyse af e-maildata: HubSpot, Klaviyo eller SmartLead.ai

Udrul kundesegmentering

Forestil dig, at du har samlet kundedata i en stor bunke.

Hvad gør du nu?

Dit næste skridt vil være kundesegmentering.

Ved at segmentere kunderne i forskellige klynger eller kategorier baseret på deres fælles karakteristika, opnår brands mere produktive resultater i markedsføringen.

Har du brug for tal?

Her er de. Efter at have segmenteret B2B-publikummet øgede Scorpion Healthcare konverteringerne med 56 % på LinkedIn. Segmentering af kundedata har desuden et enormt potentiale for e-mailmarketing. Åbningsraten for segmenterede e-mails er typisk 14,31% højere end for ikke-segmenterede kampagner.

Først skal du opdele kunderne i grupper og derefter oprette individuelle segmenterede profiler baseret på karakteristiske træk som:

• Behov: krav, bekymringer, smertepunkter

• Adfærd: købsvaner og adfærdsmønstre

• Demografi: køn, etnicitet, alder, uddannelse, beskæftigelse

• Geografi: stat, region, klima, sprog, kulturelle præferencer

• Psykografi: interesser, livsværdier, moralsk kodeks, temperament, karaktertype

• Firmographics (for B2B): industri, forretningstype, virksomhedsstørrelse, salgsvolumen

• Technographics (for B2B): enheder, apps, innovationer

For eksempel:

Kinsta, en WordPress-hostingudbyder, segmenterer leads efter firmografiske faktorer som virksomhedsstørrelse, antal medarbejdere/site og andre og diversificerer prisindstillingerne. Desuden kan potentielle kunder diskutere en skræddersyet plan med salgsteamet, der passer til deres specifikke krav (behovsbaseret segmentering).

Kilde: Kinsta.com

Værktøjer til segmentering af kunder: Heap, Glance, BlastPoint

Prioritér browse- og cart abandonment-data

Hvis du prioriterer og analyserer disse data grundigt, kan du designe effektive browse- og cart-abandonment-strategier for at fastholde kunder i en onlinebutik.

Lad os se nærmere på dem og udforske nogle eksempler.

• #### Forladte browsing-sessioner

Du får browse-abandonment-data fra de situationer, hvor besøgende ser websider, men ikke køber noget og forlader webstedet.

Vidste du det?

Ud af 100 besøgende scroller 39 personer gennem produkter/services, men kun fire foretager et køb.

Her er en browse-abandonment-e-mail, der skal få leadet tilbage til siden fra Lightning Card Collection, og som starter med "Vi bemærkede, at du tjekkede ud..."

Alternativt kan du bruge uimodståelige leadmagneter drevet af interesse (psykografisk segmentering) for at forhindre brugerne i at forlade siden. Lær af eksemplet med Hubstaff. Når blogbesøgende læser Hubstaffs artikel om ledelse af en fjernarbejdsstyrke, ser de en popup med en gratis kopi af guiden om ledelse af fjernteams.

Kilde: Hubstaff.com

• #### Forladte indkøbsvogne

Data om forladte indkøbsvogne modtages fra de scenarier, hvor kunder lægger varer i deres indkøbsvogne, men derefter dropper dem og ikke går til kassen.

Den gennemsnitlige abandonment rate i e-handel er 70,19%, hvilket betyder, at kun tre ud af ti kunder gennemfører købet, efter at de har lagt produkter i kurven.

Hvad nu, hvis dine kunder konstant forlader deres indkøbsvogne?

Lok dem tilbage til e-butikken for at afslutte købet med en e-mail om gendannelse af indkøbskurven som denne fra King Arthur Baking.

Værktøjer til at analysere forladte indkøbsvogne og skabe målrettede e-mails: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Skab en feedback-loop

Hvordan går det indtil videre?

Det er stort set den formulering, du kan kopiere og gemme for at spørge dit publikum om deres brugeroplevelse med dit produkt/service.

Du kan forstå dit publikum og deres forventninger fuldt ud ved konsekvent at indsamle kundefeedback. Til det formål skal du organisere et kontinuerligt feedback-loop med kundeundersøgelser som disse:

• Undersøgelse af brandbevidsthed

• Undersøgelse af produktfeedback

• Segmenteringsundersøgelse

• Undersøgelse af evaluering af events

• Undersøgelse af net promoter score (NPS)

• Undersøgelse af kundetilfredshed (CSAT)

• Undersøgelse af kundeindsats (CES) osv.

Hvis du driver en SaaS-virksomhed, kan du indhente brugerfeedback under en gratis prøveperiode. Se, hvordan Keyhole gør det.

Kilde: Keyhole.co

Alternativt kan du integrere feedbackformularer og undersøgelser på din hjemmeside. Se denne popup fra LEGO.

Kilde: Lego.com

Endnu en mulighed er at sende dem via e-mail og øge deltagelsesprocenten ved at tilbyde en præmie eller bonus. For eksempel giver Moosejaw en belønning på 10 dollars for at deltage i undersøgelsen.

Værktøjer til analyse af kundefeedback: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Tæm lavinen af kundedata med automatiserede analyser

Brands, der fokuserer på analyse af kundeindsigt, vil altid være et skridt foran deres konkurrenter, fordi det er den vigtigste navigator for positive shoppingoplevelser, tilfredshed og loyalitet.

Denne artikel har klædt dig på med gennemprøvede værktøjer og strategier til at tage kundedata under kontrol og håndtere deres massive, dynamiske og hurtigt skiftende mængder. Spil et proaktivt spil, og opnå kundecentrering med automatisering af dataanalyse.

Start din gratis prøve periode hos AccuRanker for at få et indblik i dine kunders søgninger og udvikle de rette strategier til at overgå dine konkurrenter.