De 6 beste måtene å utnytte automatiserte analyser på for å avdekke kundeinnsikt

Hvilken produkt- eller tjenesteside ser kunden på akkurat nå? Hvorfor har den forrige kjøperen forlatt siden og aldri kommet tilbake? Hva er det som engasjerer publikum, og hva er det som ødelegger konverteringen på nettstedet ditt?

Det er ingen grunn til bekymring hvis du ikke kan svare på noen av disse spørsmålene ennå. Kundeinnsikt som dette er "arkeologiske funn" som du kan grave frem ved hjelp av automatisert dataanalyse. Vi viser deg hvordan du gjør det i denne veiledningen.

Mens du leser dette, kan du lese at 52 % av B2C- og 25 % av B2B-bedriftene allerede bruker kundedata som grunnlag for sine markedsføringsbeslutninger.

Så la oss gi deg alt du trenger for å forvandle kundedataene dine til nyttig innsikt og forretningsvekst.

Hva er kundedataanalyse?

Med kundedataanalyse menes metoder og teknologier som brukes til å samle inn, strukturere og tolke kundeinformasjon i sanntid.

Dette kan være

• Data om nettrafikk

• Transaksjonsdata

• Informasjon om bruk av produkter/tjenester

• atferdsmønstre

• Tilbakemeldingsdata osv.

Ut fra definisjonen kan du skille mellom de tre hovedoppgavene til kundeanalyse:

Oppgave 1. Innsamling → innhenting av rådata fra ulike kilder (CRM-system, sosiale medier, e-post, nettsted osv.).

Oppgave nr. 2. Strukturere → klassifisere kundedetaljer og organisere dem i biter for videre tolkning.

Oppgave 3. Tolke → utlede kundeinnsikt og ta informerte beslutninger.

Betydningen av dataanalyse for å oppnå kundesuksess

Hvis 1800-tallet handlet om gullrushet, handler 2000-tallet om "datarushet". Bokstavelig talt alle virksomheter er på jakt etter kundedata og uvurderlig innsikt. 84 % av lederne innen kundeservice mener at dataanalyse har stor betydning for virksomhetens mål.

Men hvorfor dette oppstyret, spør du?

Fordi ingen kan benekte de utrolige fordelene med kundedataanalyse. Oppdag dem alle nedenfor.

Visualiserte kundereiser

Med dataanalyse i sanntid kan du se hvert eneste steg kundene dine tar i løpet av kjøpsreisen. Deretter kan du granske alle lagene i kundereisen på følgende måte:

• Stadier (bevissthet, vurdering, konvertering, kjøp og lojalitet)

• Trinn (surfe, klikke på kampanjen, legge i handlekurven osv.)

• Berøringspunkter (landingsside, chatbot, nyhetsbrev og andre)

• Avdelinger (markedsføring, lagerstyring, logistikk, kundestøtte osv.)

Kilde: Brightvessel.com

Ved å kartlegge kundereisen på denne måten kan du identifisere alle smertepunkter og fjerne alle hindringer.

Identifiserte tendenser i kundeatferd

En av de største fordelene med dataanalyse er at du kan forutse kundeatferd basert på de innsamlede opplysningene. Takket være prediktiv analyse kan du se hvordan kundene dine har en tendens til å oppføre seg, og hvilke handlinger du kan forvente av dem.

En av trendene i kundeatferden i dag er for eksempel en økende etterspørsel etter bærekraftige produkter: 66 % av kundene setter bærekraft først når de handler. Hvis du oppdager en slik tendens blant målgruppen din, kan du vise frem bærekraftige produkter på hjemmesiden til e-handelsnettstedet ditt for å gjøre dem mer synlige for de besøkende, eller fremheve bærekraftig emballasje som din høyeste prioritet.

Personlige markedsføringsstrategier

Personalisering er nøkkelen til kundetilfredshet, for det er det forbrukerne ønsker av merkevarer. Faktisk forventer 71 % av kundene at bedrifter skal gi dem en personlig opplevelse, og 76 % blir frustrerte når de ikke får det.

Og det er da dataanalyse blir en gamechanger. Den hjelper deg med å avdekke alle kundenes behov og krav, slik at du kan tilpasse kundeopplevelsen med skreddersydde markedsføringskampanjer. Det er som om du tar pulsen på kundene dine og får markedsføringsbudskapene dine til å gjenspeile dem.

Høyere kundelojalitet

Hvem drømmer vel ikke om å redusere kundefrafallet og beholde kundene for alltid?

Det er fullt mulig hvis du tar i bruk dataanalyse og kundeinnsikt.

På denne måten kan du til og med gjøre kundene dine til livslange fans. Hvordan? Ved å velge de mest effektive strategiene for å holde på kundene dine basert på hva de liker/ikke liker, personlighetstrekk, verdier, livsstilsvalg osv. Du kan for eksempel variere listen over belønninger i lojalitetsprogrammet ditt og tilby de mest attraktive fordelene i henhold til kundens interesser.

Forbedret SEO

Når du har skaffet deg kundeinnsikt, kan du forbedre SEO-arbeidet ditt betraktelig. Kunnskapen om brukernes intensjoner og søkeintensjoner hjelper deg med å oppnå følgende:

• Smidigere navigering på nettstedet

• Søkeordspekket hjemmeside

• Høyt konverterende blogginnlegg

• Optimaliserte produktbeskrivelser

• Geografisk målretting

Når det gjelder sistnevnte, åpner det dørene for lokal SEO. Se for deg dette. Kundedataanalysen viser at du ikke har klart å nå ut til din lokale målgruppe. Nettrafikken din er geografisk spredt. Nå kan du begynne å optimalisere for lokale søk og få målrettet trafikk og leads.

Økt salg og inntekter

Med ekstrahert kundeinnsikt får markedsførings- og salgsteamene dine mulighet til å trykke på de riktige knappene og øke bedriftens vekst. Markedsførerne vet hva som fungerer best for å generere flere kvalifiserte leads og konvertere dem til kjøpere. Samtidig kan selgerne utvikle en personlig tilnærming til salg av produkter og tjenester for å sikre gode kundeopplevelser.

I tillegg er det verdt å nevne noe. Bedrifter som bruker kundedataanalyse i stor utstrekning, overgår konkurrentene med 131 % i salg og 126 % i fortjeneste.

6 tips til hvordan du kan bruke automatisert dataanalyse for å få kundeinnsikt

Nedenfor tar vi for oss de viktigste tingene du må huske på hvis du ønsker å utmerke deg innen kundedataanalyse.

Ta i bruk AI-drevne dataanalyseverktøy

Fremvekstenav kunstig intelligens (AI) har åpnet opp for nye forretningsmuligheter og virkelig endret hvordan merkevarer håndterer kundedata.

Manuell dataanalyse tar for mye tid og krefter. For ikke å snakke om de feilene vi mennesker er tilbøyelige til å gjøre. AI-verktøy for dataanalyse gir derimot raskere og mer kostnadseffektive løsninger. Dessuten dissekerer de kundeinnsikten mer nøyaktig og omfattende, og leverer feilfrie rapporter for datadrevne beslutninger.

Her er en liste over AI-baserte verktøy for automatisk analyse av kundedata:

• AccuRanker: for å bestemme søkeintensjon

• UserIQ: for beregning av brukernes helsetilstand og overvåking av aktivitet i appen.

• ChurnZero: til å generere kundebriefer og ideer for å redusere kundefrafall.

• Hotjar: til visualisering av kjøpsreiser

• MonkeyLearn: for å utføre sentimentanalyse

• Treasure Data: for synkronisering av data fra alle kontaktpunkter til en enhetlig kundeprofil.

Takket være prediktive analysealgoritmer kan kunstig intelligens enkelt identifisere sammenhenger og trender i kundeatferd som ofte ikke er synlige for det menneskelige øyet.

Ivareta personvern og cybersikkerhet

Ifølge IBM lekket 44 % av datainnbruddene under pandemien forbrukerinformasjon (navn, passord, e-post og til og med helseopplysninger). En fersk studie viser at 95 % av alle organisasjoner vil oppleve minst ett datainnbrudd i 2023.

Når cybersikkerhetsrisikoen er enorm, må du være svært forsiktig når du samler inn kundenes individuelle informasjon for videre dataanalyse.

For det første er det avgjørende å følge regelverk som General Data Protection Regulation (GDPR) i EU eller Privacy Act i USA. Det kan også være nyttig å avklare de lokale personvernlovene i 13 amerikanske delstater.

Det kan også være at du må revurdere cybersikkerhetstiltakene dine for å øke beskyttelsen av forbrukernes personopplysninger:

• Utvikle en transparent personvernerklæring og innhente eksplisitt samtykke fra enkeltpersoner før du behandler opplysningene deres.

• Krypter sensitive data

• Bruk brannmurer på webservere og systemer for innbruddsdeteksjon

• Sett opp flerfaktorautentisering

• Organiser opplæring i cybersikkerhet for de ansatte

• Utarbeide en plan for håndtering av cyberhendelser

Bare 5 % av bedriftene bruker alle rutiner og retningslinjer for sikkerhet og personvern for kundedata.

Hva med din bedrift?

Til å begynne med bør du gå gjennom personvernerklæringen din på nytt og beskrive alle tredjeparter som har tilgang til kundeinformasjonen din. I tillegg bør du sørge for å vise en melding om samtykke til GDPR-informasjonskapsler på nettstedet ditt, med tydelige alternativer for å godta, avvise eller tilpasse innstillingene for informasjonskapsler.

Ta en titt på denne fra s360 som et eksempel.

Kilde: s360digital.com

Bruk en flerkanalstilnærming til dataanalyse

Du må skaffe deg kundeinnsikt fra ulike kanaler for å få et mer helhetlig bilde av målgruppen din og lage en solid digital markedsføringsplan. De tre viktigste er nettstedet, sosiale medier og e-post.

Nettstedet

Med dataanalyse av nettstedet går du dypere inn i brukerdata som total trafikk, unike sidebesøk, innholdsinteraksjoner osv. Du kan for eksempel samle inn omfattende brukerinnsikt fra et varmekart eller en A/B-test.

La oss si at du ønsker å trekke flere potensielle kunder inn i salgstrakten, men at de ikke kommer inn. Du merker det kanskje ikke selv, men åpenbare feil i CTA-designet skader konverteringen. Du kan gjennomføre A/B-testing og se hvilke CTA-er som er mest effektive for å tiltrekke potensielle kunder.

Verktøy for analyse av nettstedsdata: Google Analytics 4 (også kjent som GA4) - for trafikk og engasjement, AB Tasty - for A/B-tester, Mouseflow - for varmekart.

Sosiale medier

Dataanalyse av sosiale medier gir deg inngående innsikt i hvordan kundene engasjerer seg i innleggene og annonsene dine.

Deretter kan du forstå hvordan du kan engasjere målgruppen din mer effektivt og utnytte sosiale medier til salg, basert på følgende faktorer:

• Likes

• Kommentarer

• Visninger

• Delinger

• Visninger

• Stemning (positiv, negativ eller nøytral)

For eksempel:

Leya AI-teamet kjører aktivt Meta-annonser (tidligere Facebook-annonser). Resultatene er imidlertid forskjellige fra gang til gang. Se på denne videoannonsen.

Kilde: Facebook.com

Og her er en bildeannonse som fikk betydelig færre likes, kommentarer og delinger.

Verktøy for analyse av data fra sosiale medier: Buffer, Hootsuite og Social Insider

E-post

Dataanalyse av e-post fokuserer på følgende kjennetegn ved e-poster:

• Leveringsevne

• Åpningsfrekvens

• Klikkfrekvens

• Lesetid

• Konverteringsfrekvens

• Andel avmeldinger osv.

Når du har omsatt disse dataene til praktisk innsikt, kan du skrive bedre e-poster som gjør hver enkelt kunde glad og konverterer.

Verktøy for analyse av e-postdata: HubSpot, Klaviyo eller SmartLead.ai.

Utrulling av kundesegmentering

Tenk deg at du har samlet kundedata i en stor bunke.

Hva gjør du nå?

Neste steg er kundesegmentering.

Ved å segmentere kundene i ulike klynger eller kategorier basert på felles kjennetegn, kan merkevarer oppnå mer produktive resultater i markedsføringen.

Trenger du tall?

Her er de. Etter å ha segmentert B2B-målgruppen økte Scorpion Healthcare konverteringen med 56 % på LinkedIn. Segmentering av kundedata har dessuten et stort potensial for e-postmarkedsføring. Åpningsraten for segmenterte e-poster er vanligvis 14,31 % høyere enn for ikke-segmenterte kampanjer.

Først bør du dele kundene inn i grupper og deretter opprette individuelle segmenterte profiler basert på kjennetegn som f.eks:

• Behov: krav, bekymringer, smertepunkter

• Atferd: kjøpsvaner og atferdsmønstre

• Demografi: kjønn, etnisitet, alder, utdanning og yrke

• Geografi: delstat, region, klima, språk, kulturelle preferanser

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

• Firmographics (for B2B): bransje, virksomhetstype, bedriftsstørrelse, salgsvolum

• Technographics (for B2B): enheter, apper, innovasjoner

Et eksempel:

Kinsta, en leverandør av WordPress-hosting, segmenterer potensielle kunder etter firmografiske faktorer som bedriftsstørrelse, antall ansatte/nettsted og annet, og diversifiserer prisalternativene. Dessuten kan potensielle kunder diskutere en tilpasset plan med salgsteamet for å dekke deres spesifikke behov (behovsbasert segmentering).

Kilde: Kinsta.com

Verktøy for segmentering av kunder: Heap, Glance og BlastPoint

Prioriter data om surfing og forlatte handlevogner

Hvis du prioriterer og analyserer disse dataene grundig, kan du utforme effektive strategier for å holde på kundene i nettbutikken.

La oss gå nærmere inn på dem og se på noen eksempler.

• #### Forlatte surfeøkter

Du får data om avbrutt surfing fra situasjoner der besøkende ser på nettsider, men ikke kjøper noe og forlater nettstedet.

Visste du det?

Av 100 besøkende på nettstedet blar 39 personer gjennom produkter/tjenester, men bare fire foretar et kjøp.

Her er en e-post med en "browse-abandonment"-e-post fra Lightning Card Collection, som starter med "Vi så at du sjekket ut...".

Alternativt kan du bruke uimotståelige leadmagneter drevet av interesse (psykografisk segmentering) for å hindre brukerne i å forlate nettstedet. Lær av eksemplet med Hubstaff. Når du leser Hubstaffs artikkel om ledelse av eksterne medarbeidere, får du opp en popup med et gratis eksemplar av guiden om ledelse av eksterne team.

Kilde: Hubstaff.com

• #### Forlatte handlevogner

Data om forlatte handlevogner kommer fra scenarier der kunder legger varer i handlevognen, men deretter forlater den uten å gå til kassen.

Den gjennomsnittlige andelen kunder som forlater handlekurven i e-handel er 70,19 %, noe som betyr at bare tre av ti kunder fullfører kjøpet etter å ha lagt produkter i handlekurven.

Hva gjør du hvis kundene dine stadig forlater handlekurven?

Lokk dem tilbake til nettbutikken for å fullføre kjøpet med en e-post som denne fra King Arthur Baking.

Verktøy for å analysere forlatte handlevogner og lage målrettede e-poster: CartStack, OptinMonster, Barilliance, etc.

Lag en tilbakemeldingssløyfe

Hvordan går det så langt?

Det er omtrent den formuleringen du kan kopiere og lagre for å spørre målgruppen din om brukeropplevelsen med produktet/tjenesten din.

Du kan få en bedre forståelse av målgruppen og forventningene deres ved å samle inn tilbakemeldinger fra kundene. Organiser en kontinuerlig tilbakemeldingssløyfe med kundeundersøkelser som disse:

• Undersøkelse om merkevarebevissthet

• Undersøkelse om produkttilbakemeldinger

• Segmenteringsundersøkelse

• Undersøkelse om evaluering av arrangementer

• NPS-undersøkelse (Net Promoter Score)

• Undersøkelse om kundetilfredshet (CSAT)

• Customer effort score-undersøkelse (CES) osv.

Hvis du driver en SaaS-virksomhet, kan du innhente tilbakemeldinger fra brukerne under en gratis prøveperiode. Se hvordan Keyhole gjør det.

Kilde: Keyhole.co

Du kan også legge inn tilbakemeldingsskjemaer og spørreundersøkelser på nettstedet ditt. Se på denne popup-vinduet fra LEGO.

Kilde: Lego.com

Et annet alternativ er å sende dem via e-post og øke deltakelsen ved å tilby en premie eller bonus. Moosejaw tilbyr for eksempel en belønning på 10 dollar for å delta i undersøkelsen.

Verktøy for å analysere tilbakemeldinger fra kunder: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier, etc.

Tøyle skredet av kundedata med automatiserte analyser

Varemerker som fokuserer på analyse av kundeinnsikt, vil alltid ligge et skritt foran konkurrentene, fordi det er den viktigste navigatøren for positive handleopplevelser, tilfredshet og lojalitet.

Denne artikkelen gir deg verktøy og strategier for å ta kontroll over kundedataene og håndtere de enorme, dynamiske og raskt skiftende mengdene. Spill proaktivt og bli kundesentrisk med automatisert dataanalyse.

Start en gratis prøve periode hos AccuRanker for å få et innblikk i kundenes søk og utvikle de riktige strategiene for å bli bedre enn konkurrentene.