6 beste manieren om geautomatiseerde analyses te gebruiken om klantinzichten te ontdekken

Naar welke product- of servicepagina kijkt je klant op dit moment? Waarom is de vorige koper weggegaan en nooit meer bij je teruggekomen? Wat houdt je publiek precies betrokken en wat doodt de conversies op je website?

Je hoeft je geen zorgen te maken als je deze vragen nog niet kunt beantwoorden. Klantinzichten zoals deze zijn "archeologische vondsten" die je moet opgraven met behulp van geautomatiseerde gegevensanalyse. In deze gids laten we je zien hoe je dat doet.

Terwijl je dit leest, vertrouwt 52% van de B2C- en 25% van de B2B-bedrijven al op klantgegevens om hun marketingbeslissingen te sturen.

Dus laten we je alles geven wat je nodig hebt om je klantgegevens om te zetten in bruikbare inzichten en bedrijfsgroei.

Wat is klantgegevensanalyse?

Klantgegevensanalyse verwijst naar methoden en technologieën die worden gebruikt om klantinformatie in realtime te verzamelen, structureren en interpreteren.

Dit kunnen zijn:

• Gegevens over webverkeer

• Transactiegegevens

• Info over product-/dienstgebruik

• Gedragspatronen

• Feedbackgegevens, enz.

Op basis van de definitie kun je de drie belangrijkste taken van klantenanalyse onderscheiden:

Taak #1. Verzamelen → vastleggen van ruwe gegevens uit verschillende bronnen (CRM-systeem, sociale mediaplatforms, e-mail, website, enz.)

Taak #2. Structureren → klantgegevens classificeren en organiseren in brokken voor verdere interpretatie

Taak #3. Interpreteren → klantinzichten afleiden en gefundeerde beslissingen nemen.

Het belang van gegevensanalyse voor het succes van klanten

Als de negentiende eeuw in het teken stond van de goudkoorts, dan staat de eenentwintigste eeuw in het teken van de "data rush". Letterlijk elk bedrijf is op jacht naar klantgegevens en onschatbare inzichten daaruit. 84% van de leiders op het gebied van klantenservice noemen data analytics als zeer belangrijk voor hun bedrijfsdoelen.

Maar waarom die ophef, vraag je je af?

Omdat niemand de ongelooflijke voordelen van customer data analytics kan ontkennen. Ontdek ze allemaal hieronder.

Gevisualiseerde klantreizen

Real-time gegevensanalyse stelt je in staat om elke stap op te merken die je klanten zetten tijdens hun kooptraject. Je kunt dan alle lagen van het klanttraject als volgt onder de loep nemen:

• Stadia (bewustwording, overweging, conversie, aankoop en loyaliteit)

• Stappen (browsen, klikken op de promo, toevoegen aan de winkelwagen, enzovoort)

• Touchpoints (landingspagina, chatbot, nieuwsbrief, enzovoort)

• Afdelingen (marketing, voorraadbeheer, logistiek, klantenservice, enz.)

Bron: Brightvessel.com

Je kunt elk pijnpunt identificeren en de wegversperringen wegnemen door het klanttraject op deze manier in kaart te brengen.

Geïdentificeerde tendensen in klantgedrag

Een van de belangrijkste voordelen van data analytics is het voorspellen van klantgedrag op basis van de verzamelde gegevens. Dankzij voorspellende analyse kun je zien hoe je klanten zich neigen te gedragen en welke verdere acties je van hen kunt verwachten.

Een van de huidige trends in klantgedrag is bijvoorbeeld een groeiende vraag naar duurzame producten: 66% van de klanten zet duurzaamheid op de eerste plaats bij hun aankopen. Als je een dergelijke tendens bij je doelgroep opmerkt, kun je duurzame producten direct op de homepage van je e-commerce website laten zien om ze zichtbaarder te maken voor webbezoekers of duurzame verpakkingen als topprioriteit benadrukken.

Gepersonaliseerde marketingstrategieën

Personalisering is de sleutel tot klanttevredenheid, want dat is wat consumenten willen van merken. In feite verwacht 71% van de shoppers dat bedrijven een gepersonaliseerde ervaring bieden en 76% voelt zich gefrustreerd als ze dat niet krijgen.

En dat is wanneer data-analyse een game-changer wordt. Het helpt je alle behoeften en eisen van klanten te ontdekken om klantervaringen te personaliseren met op maat gemaakte marketingcampagnes. Het is alsof je de hartslag van je klant voelt en je reclameboodschappen daarop kunt afstemmen.

Hogere klantretentie

Wie droomt er niet van om churn te verminderen en klanten voor altijd te behouden?

Het ligt binnen de mogelijkheden als je gebruik maakt van data analytics en daaruit voortkomende klantinzichten.

Op deze manier kun je zelfs van je klanten fans voor het leven maken. Hoe precies? Door de meest effectieve retentiestrategieën te selecteren voor elke specifieke klant op basis van hun voorkeuren/afwijkingen, persoonlijkheidskenmerken, waarden, levensstijlkeuzes, enz. Je kunt bijvoorbeeld de lijst met beloningen in je loyaliteitsprogramma diversifiëren en de meest aantrekkelijke extraatjes aanbieden op basis van de interesses van je klant.

Verbeterde SEO

Na het verkrijgen van klantinzichten kunt u uw SEO-inspanningen aanzienlijk verbeteren. De kennis van je gebruikersintentie en zoekintentie helpt je het volgende te bereiken:

• Soepelere websitenavigatie

• Met trefwoorden gevoede homepage

• Hoog converterende blogberichten

• Geoptimaliseerde productbeschrijvingen

• Geo-targeting

Wat dat laatste betreft, dit opent de deuren naar lokale SEO. Stel je dit eens voor. De analyse van je klantgegevens laat zien dat je je lokale publiek niet hebt bereikt. Je webverkeer is geografisch verspreid. In dit tempo kun je beginnen met optimaliseren voor lokale zoekopdrachten en gericht verkeer en leads krijgen.

Meer verkoop en inkomsten

Met geëxtraheerde klantinzichten worden uw marketing- en verkoopteams in staat gesteld om op de juiste knoppen te drukken en de groei van uw bedrijf te stimuleren. Uw marketeers zullen weten wat beter werkt voor het genereren van leads om meer gekwalificeerde leads te genereren en deze om te zetten in kopers. Ondertussen kunnen uw verkopers een gepersonaliseerde aanpak ontwikkelen voor het verkopen van producten of diensten om een uitstekende klantervaring te garanderen.

Bovendien is dit het delen waard. Bedrijven die uitgebreid gebruik maken van klantgegevensanalyse presteren 131% beter dan hun concurrenten op het gebied van verkoop en 126% meer winst.

6 tips over het gebruik van geautomatiseerde data-analyse voor klantinzichten

Hieronder bespreken we de meest essentiële zaken die je in gedachten moet houden als je wilt uitblinken in klantgegevensanalyse.

Maak gebruik van AI-gebaseerde tools voor gegevensanalyse

De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) heeft nieuwe zakelijke kansen gecreëerd en de manier waarop merken klantgegevens beheren ingrijpend veranderd.

Handmatige gegevensanalyse kost te veel tijd en moeite. En dan hebben we het nog niet eens over de fouten die wij mensen geneigd zijn te maken. Integendeel, AI tools voor data-analyse bieden snellere en kostenefficiënte oplossingen. Bovendien ontleden ze klantinzichten nauwkeuriger en uitgebreider en leveren ze foutloze rapporten voor datagestuurde beslissingen.

Hier volgt een lijst met AI-tools om automatisch klantgegevens te analyseren:

• AccuRanker: voor het bepalen van zoekintentie

• UserIQ: voor het berekenen van de gezondheidsscore van gebruikers en het monitoren van in-app activiteit

• ChurnZero: voor het genereren van klantinformatie en ideeën om churn te verminderen

• Hotjar: voor het visualiseren van buyer journeys

• MonkeyLearn: voor het uitvoeren van sentimentanalyse

• Treasure Data: voor het synchroniseren van gegevens van alle touchpoints tot een uniform klantprofiel

Dankzij algoritmen voor voorspellende analyse kan kunstmatige intelligentie gemakkelijk correlaties en trends in klantgedrag aanwijzen, die vaak niet met het blote oog waarneembaar zijn.

Dataprivacy en cyberbeveiliging waarborgen

Volgens IBM lekte bij 44% van de datalekken tijdens de pandemie informatie van consumenten (namen, wachtwoorden, e-mails en zelfs medische dossiers). Uit een recent onderzoek blijkt dat 95% van de organisaties in 2023 minstens één keer te maken krijgt met een datalek.

Wanneer de cyberbeveiligingsrisico's enorm zijn, moet je heel voorzichtig zijn met het verzamelen van individuele informatie van klanten voor verdere gegevensanalyse.

Het is bijvoorbeeld cruciaal om regelgeving zoals de General Data Protection Regulation (GDPR) in de Europese Unie of de Privacy Act in de Verenigde Staten te volgen. Het zou ook helpen om de lokale privacywetten in 13 Amerikaanse staten te verduidelijken.

Verder moet je misschien je cyberbeveiligingsmaatregelen heroverwegen voor een betere bescherming van consumentengegevens:

• Ontwikkel een transparant privacybeleid en vraag expliciete toestemming van personen voordat je hun gegevens verwerkt

• Versleutel gevoelige gegevens

• Gebruik firewalls voor webservers en inbraakdetectiesystemen

• Stel multi-factor authenticatie in

• Organiseer cyberbewustzijnstrainingen voor werknemers

• Ontwerp een plan om te reageren op cyberincidenten

Slechts 5% van de bedrijven past alle praktijken en beleidsregels toe voor de beveiliging en privacy van klantgegevens.

Hoe zit het met uw bedrijf?

Om te beginnen moet je je privacybeleid herzien en een overzicht maken van alle derde partijen die toegang hebben tot je klantgegevens. Zorg er daarnaast voor dat je een GDPR cookie toestemmingsbericht weergeeft op je website met duidelijke opties om de cookie-instellingen te accepteren, af te wijzen of aan te passen.

Bekijk deze van s360 als voorbeeld.

Bron: s360digital.nl

Benader gegevensanalyse via meerdere kanalen

Je moet klantinzichten uit verschillende kanalen halen om een holistischer beeld van je publiek te krijgen en een solide digitaal marketingplan op te stellen. De top drie bestaat uit de website, sociale media en e-mail.

Website

Bij het analyseren van websitegegevens ga je dieper in op gebruikersgegevens zoals algemeen verkeer, unieke paginabezoeken, interacties met inhoud, enz. Je kunt bijvoorbeeld rijke gebruikersinzichten verzamelen uit een heatmap of een A/B-test.

Stel dat je meer leads in je sales funnel wilt krijgen, maar ze komen er niet in. Misschien merk je het niet eens, maar flagrante fouten in het CTA-ontwerp schaden je conversies. Je kunt A/B-tests implementeren en kijken welke CTA's krachtiger zijn in het aantrekken van potentiële klanten.

Tools voor analyse van websitegegevens: Google Analytics 4 (ook wel GA4) - voor verkeer en betrokkenheid, AB Tasty - voor A/B-tests, Mouseflow - voor heatmaps

Sociale media

Data-analyse van sociale media geeft u diepgaand inzicht in de betrokkenheid van klanten bij uw berichten en advertenties.

U kunt dan begrijpen hoe u uw publiek effectiever kunt betrekken en hoe u sociale media kunt inzetten voor verkoop, op basis van de volgende factoren:

• Likes

• Reacties

• Bekeken

• Delen

• Indrukken

• Sentiment (positief, negatief of neutraal)

Bijvoorbeeld:

Het Leya AI-team voert actief Meta-advertenties (voorheen Facebook-advertenties) uit. De prestaties van de advertentie zijn echter elke keer anders. Kijk maar eens naar deze videoadvertentie.

Bron: Facebook.com

En nu, hier is een afbeeldingadvertentie die aanzienlijk minder likes, reacties en shares verzamelde.

Tools voor het analyseren van sociale-mediagegevens: Buffer, Hootsuite, Social Insider

E-mail

De analyse van e-mailgegevens richt zich op de volgende kenmerken van e-mails:

• Deliverability

• Openingspercentage

• Doorklikpercentage

• Leestijd

• Conversiepercentage

• Afmeldingspercentage, enz.

Als je deze gegevens eenmaal hebt omgezet in bruikbare inzichten, kun je sterkere e-mails schrijven die elke klant verblijden en converteren.

Tools voor het analyseren van e-mailgegevens: HubSpot, Klaviyo of SmartLead.ai

Klantsegmentatie uitrollen

Stel je voor dat je klantgegevens op een grote hoop hebt gegooid.

Wat nu?

De volgende stap is klantsegmentatie.

Door klanten te segmenteren in afzonderlijke clusters of categorieën op basis van hun gedeelde kenmerken, zien merken productievere resultaten in marketing.

Heb je cijfers nodig?

Hier zijn ze. Na het segmenteren van het B2B-publiek verhoogde Scorpion Healthcare de conversies op LinkedIn met 56%. Daarnaast heeft segmentatie van klantgegevens een enorm potentieel voor e-mailmarketing. De open rates van gesegmenteerde e-mails zijn doorgaans 14,31% hoger dan die van niet-gesegmenteerde campagnes.

Eerst moet je klanten in groepen verdelen en vervolgens individuele gesegmenteerde profielen maken op basis van kenmerken als:

• Behoeften: eisen, zorgen, pijnpunten

• Gedrag: koopgewoonten en gedragspatronen

• Demografie: geslacht, etniciteit, leeftijd, opleiding, beroep

• Geografie: staat, regio, klimaat, taal, culturele voorkeuren

• Psychografie: interesses, levenswaarden, morele code, temperament, karaktertype

• Bedrijfsstructuur (voor B2B): bedrijfstak, bedrijfstype, bedrijfsgrootte, verkoopvolume

• Technografie (voor B2B): apparaten, apps, innovaties

Bijvoorbeeld:

Kinsta, een WordPress hostingprovider, segmenteert leads op basis van firmografische factoren zoals bedrijfsgrootte, aantal werknemers/sites en andere en diversifieert de prijsopties. Bovendien kunnen potentiële klanten een plan op maat bespreken met het verkoopteam om aan hun specifieke eisen te voldoen (segmentatie op basis van behoeften).

Bron: Kinsta.com

Tools voor het segmenteren van klanten: Heap, Glance, BlastPoint

Prioriteit geven aan browse- en winkelwagenverlatingsgegevens

Door deze gegevens te prioriteren en grondig te analyseren, kun je effectieve strategieën ontwerpen om klanten te behouden in een online winkel.

Laten we hier in detail op ingaan en enkele voorbeelden bekijken.

• #### Verlaten browse-sessies

Je krijgt de browse-abandonmentgegevens van de situaties waarin bezoekers webpagina's bekijken maar niets kopen en de site verlaten.

Wist u dat?

Van de 100 websitebezoekers scrollen 39 mensen door producten/services, maar slechts vier doen een aankoop.

Hier is een browse-abandonment e-mail om de lead terug te krijgen naar de site van Lightning Card Collection, beginnend met "We zagen dat u uitcheckte...".

Je kunt ook onweerstaanbare leadmagneten gebruiken die worden aangestuurd door interesse (psychografische segmentatie) om te voorkomen dat gebruikers weggaan. Leer van het voorbeeld van Hubstaff. Bij het lezen van het artikel van Hubstaff over het managen van een extern personeelsbestand, ziet de blogbezoeker een popup met een gratis exemplaar van de gids over het managen van teams op afstand.

Bron: Hubstaff.com

• #### Verlaten winkelwagens

Gegevens over achtergelaten winkelwagens komen uit de scenario's wanneer klanten artikelen toevoegen aan hun winkelkarretje, deze vervolgens laten vallen en niet afrekenen.

Het gemiddelde percentage afgebroken winkelwagentjes in eCommerce is 70,19%, wat betekent dat slechts drie van de tien klanten de aankoop voltooien nadat ze producten aan hun winkelkarretje hebben toegevoegd.

Wat als uw klanten voortdurend hun winkelmandje achterlaten?

Lok ze terug naar de webwinkel om de aankoop af te ronden met een e-mail voor het herstellen van hun winkelmandje, zoals deze van King Arthur Baking.

Tools voor het analyseren van achtergelaten winkelwagens en het maken van gerichte e-mails: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Maak een feedbacklus

Hoe gaat het tot nu toe?

Dat is zo'n beetje de zin die je kunt kopiëren en opslaan om je publiek te vragen naar hun gebruikerservaring met je product/dienst.

Je kunt je publiek en hun verwachtingen volledig begrijpen door consequent feedback van klanten te verzamelen. Organiseer daarvoor een continue feedbacklus met klantenenquêtes zoals deze:

• Merkbekendheidsonderzoek

• Productfeedbackenquête

• Segmentatie-enquête

• Evenementevaluatie-enquête

• Nettopromotorscore (NPS)-onderzoek

• Klanttevredenheidsscore (CSAT) onderzoek

• Customer effort score (CES) enquête, enz.

Als je een SaaS-bedrijf runt, kun je feedback van gebruikers vastleggen tijdens een gratis proefperiode. Kijk hoe Keyhole dat doet.

Bron: Keyhole.co

Je kunt ook feedbackformulieren en enquêtes opnemen op je website. Kijk eens naar deze popup van LEGO.

Bron: Lego.com

Nog een andere optie is om ze via e-mail te versturen en het deelnamepercentage te verhogen door een prijs of bonus aan te bieden. Moosejaw biedt bijvoorbeeld een beloning van $10 voor het invullen van de enquête.

Tools voor het analyseren van klantenfeedback: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Tem de lawine van klantgegevens met geautomatiseerde analyses

Merken die zich richten op het analyseren van klantinzichten zullen hun concurrenten altijd een stap voor zijn omdat dit de belangrijkste navigator is van positieve winkelervaringen, tevredenheid en loyaliteit.

Dit artikel heeft je voorzien van bewezen tools en strategieën om klantgegevens onder controle te krijgen en hun enorme, dynamische en snel veranderende hoeveelheden te beheren. Speel proactief en bereik klantgerichtheid met automatisering van data-analyse.

Start je gratis proefperiode bij AccuRanker om een kijkje te nemen in de zoekopdrachten van je klanten en ontwikkel de juiste strategieën om je concurrenten te overtreffen.