6 najlepszych sposobów na wykorzystanie zautomatyzowanej analityki do odkrywania spostrzeżeń klientów

Jaką stronę produktu lub usługi przegląda teraz Twój klient? Dlaczego poprzedni kupujący odszedł i nigdy do Ciebie nie wrócił? Co dokładnie utrzymuje zaangażowanie odbiorców, a co zabija konwersje w witrynie?

Nie musisz się martwić, jeśli nie możesz jeszcze odpowiedzieć na żadne z tych pytań. Spostrzeżenia klientów, takie jak te, są "znaleziskami archeologicznymi", które należy odkopać za pomocą zautomatyzowanej analizy danych. W tym przewodniku pokażemy, jak to zrobić.

Podczas gdy to czytasz, 52% firm B2C i 25% firm B2B już polega na danych klientów, aby podejmować decyzje marketingowe.

Przygotujmy więc wszystko, czego potrzebujesz, aby przekształcić dane klientów w przydatne informacje i rozwój biznesu.

Czym jest analiza danych klientów?

Analiza danych klientów odnosi się do metod i technologii wykorzystywanych do gromadzenia, strukturyzowania i interpretowania informacji o klientach w czasie rzeczywistym.

Mogą to być

• Dane o ruchu internetowym

• Dane transakcyjne

• Informacje o korzystaniu z produktów/usług

• Wzorce zachowań

• Dane zwrotne itp.

Z definicji można wyróżnić trzy główne zadania analityki klienta:

Zadanie #1. Zbieranie → przechwytywanie surowych danych z różnych źródeł (system CRM, platformy mediów społecznościowych, poczta e-mail, strona internetowa itp.)

Zadanie nr 2. Struktura → klasyfikowanie szczegółów dotyczących klientów i organizowanie ich w części do dalszej interpretacji.

Zadanie nr 3. Interpretacja → pozyskiwanie informacji o klientach i podejmowanie świadomych decyzji.

Znaczenie analizy danych w osiąganiu sukcesu przez klientów

Jeśli XIX wiek był okresem gorączki złota, to XXI wiek jest okresem "gorączki danych". Dosłownie każda firma poluje na dane klientów i bezcenne spostrzeżenia z nich płynące. 84% liderów obsługi klienta wymienia analitykę danych jako niezwykle istotną dla ich celów biznesowych.

Ale po co to całe zamieszanie?

Ponieważ nikt nie może zaprzeczyć niesamowitym korzyściom płynącym z analizy danych klientów. Odkryj je wszystkie poniżej.

Wizualizacja podróży klienta

Analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala zauważyć każdy krok, jaki klienci wykonują podczas swojej podróży zakupowej. Następnie możesz przeanalizować wszystkie warstwy podróży klienta w następujący sposób:

• Etapy (świadomość, rozważanie, konwersja, zakup i lojalność)

• Kroki (przeglądanie, kliknięcie w promocję, dodanie do koszyka itd.)

• Punkty styku (strona docelowa, chatbot, newsletter i inne)

• Działy (marketing, zarządzanie zapasami, logistyka, obsługa klienta itp.)

Źródło: Brightvessel.com

Możesz zidentyfikować każdy punkt bólu i wyeliminować blokady, mapując podróż klienta w ten sposób.

Zidentyfikowane tendencje w zachowaniu klientów

Jedną z najważniejszych zalet analityki danych jest prognozowanie zachowań klientów na podstawie zebranych danych. Dzięki analizie predykcyjnej możesz zobaczyć, jak zachowują się Twoi klienci i jakich dalszych działań możesz się po nich spodziewać.

Przykładowo, jednym z trendów w zachowaniu klientów jest obecnie rosnące zapotrzebowanie na zrównoważone produkty: 66% klientów stawia zrównoważony rozwój na pierwszym miejscu podczas zakupów. Zauważając taką tendencję wśród docelowych odbiorców, możesz zaprezentować zrównoważone produkty bezpośrednio na stronie głównej swojej witryny eCommerce, aby były bardziej widoczne dla odwiedzających lub podkreślić zrównoważone opakowanie jako swój najwyższy priorytet.

Spersonalizowane strategie marketingowe

Personalizacja jest kluczem do zadowolenia klientów, ponieważ tego właśnie konsumenci oczekują od marek. W rzeczywistości 71% kupujących oczekuje, że firmy zapewnią spersonalizowane doświadczenie, a 76% czuje się sfrustrowanych, gdy tego nie otrzymuje.

I właśnie wtedy analiza danych staje się przełomem. Pomaga odkryć wszystkie potrzeby i wymagania klientów, aby spersonalizować doświadczenia klientów za pomocą dostosowanych kampanii marketingowych. To tak, jakbyś czuł puls swojego klienta i sprawiał, że Twoje komunikaty promocyjne rezonują z nim.

Wyższa retencja klientów

Kto nie marzyłby o zmniejszeniu odp ływu klientów i zatrzymaniu ich na zawsze?

Jest to w zasięgu możliwości, jeśli wykorzystasz analitykę danych i spostrzeżenia klientów na jej podstawie.

W ten sposób możesz nawet zmienić swoich klientów w fanów na całe życie. Jak dokładnie to zrobić? Wybierając najskuteczniejsze strategie retencji dla każdego konkretnego klienta w oparciu o jego upodobania/niechęci, cechy osobowości, wartości, wybory stylu życia itp. Na przykład, możesz zróżnicować listę nagród w swoim programie lojalnościowym i zaoferować najbardziej pożądane korzyści zgodnie z zainteresowaniami klienta.

Lepsze SEO

Po uzyskaniu informacji o klientach możesz znacznie zwiększyć swoje wysiłki w zakresie SEO. Znajomość intencji użytkownika i intencji wyszukiwania pomaga osiągnąć następujące cele:

• Płynniejsza nawigacja w witrynie

• Strona główna bogata w słowa kluczowe

• Wysoce konwertujące posty na blogu

• Zoptymalizowane opisy produktów

• Kierowanie geograficzne

Jeśli chodzi o to ostatnie, otwiera to drzwi do lokalnego SEO. Wyobraź to sobie. Analiza danych klientów pokazuje, że nie udało Ci się dotrzeć do lokalnych odbiorców. Twój ruch internetowy jest rozproszony geograficznie. W tym tempie możesz rozpocząć optymalizację pod kątem lokalnych wyszukiwań i uzyskać ukierunkowany ruch i potencjalnych klientów.

Zwiększona sprzedaż i przychody

Dzięki wyodrębnionym informacjom o klientach zespoły marketingowe i sprzedażowe mogą naciskać właściwe przyciski i napędzać rozwój firmy. Twoi marketerzy będą wiedzieć, co działa lepiej w przypadku generowania leadów, aby generować bardziej wykwalifikowanych leadów i przekształcać ich w kupujących. W międzyczasie sprzedawcy będą mogli opracować spersonalizowane podejście do sprzedaży produktów lub usług, aby zapewnić doskonałą obsługę klienta.

Ponadto, warto podzielić się pewnym faktem. Firmy korzystające w szerokim zakresie z analizy danych klientów osiągają wyniki lepsze od konkurencji o 131% pod względem sprzedaży i 126% pod względem zysków.

6 wskazówek dotyczących korzystania z automatycznej analizy danych w celu uzyskania wglądu w potrzeby klientów

Poniżej omówimy najważniejsze rzeczy, o których należy pamiętać, jeśli chcesz osiągnąć sukces w analizie danych klientów.

Skorzystaj z narzędzi do analizy danych opartych na sztucznej inteligencji

Rozwójsztucznej inteligencji (AI) zapoczątkował nowe możliwości biznesowe i naprawdę zmienił sposób, w jaki marki zarządzają danymi klientów.

Ręczna analiza danych wymaga zbyt wiele czasu i wysiłku. Nie mówiąc już o błędach, które my, jako ludzie, jesteśmy skłonni popełniać. Wręcz przeciwnie, narzędzia AI do analizy danych zapewniają szybsze i tańsze rozwiązania. Poza tym, analizują spostrzeżenia klientów dokładniej i bardziej kompleksowo, dostarczając bezbłędne raporty do podejmowania decyzji opartych na danych.

Oto lista narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do automatycznej analizy danych klientów:

• AccuRanker: do określania intencji wyszukiwania

• UserIQ: do obliczania wyniku kondycji użytkownika i monitorowania aktywności w aplikacji

• ChurnZero: do generowania briefów dla klientów i pomysłów na ograniczenie rezygnacji.

• Hotjar: do wizualizacji podróży kupujących

• MonkeyLearn: do przeprowadzania analizy nastrojów

• Treasure Data: do synchronizacji danych ze wszystkich punktów styku w ujednolicony profil klienta.

Dzięki algorytmom analizy predykcyjnej sztuczna inteligencja z łatwością wskazuje korelacje i trendy w zachowaniu klientów, często niezauważalne dla ludzkiego oka.

Zapewnienie prywatności danych i cyberbezpieczeństwa

Według IBM, 44% naruszeń danych podczas pandemii spowodowało wyciek informacji o konsumentach (nazwisk, haseł, e-maili, a nawet dokumentacji medycznej). Niedawne badanie pokazuje, że 95% organizacji doświadczyło co najmniej jednego naruszenia danych w 2023 roku.

Gdy ryzyko cyberbezpieczeństwa jest ogromne, należy zachować szczególną ostrożność podczas gromadzenia indywidualnych informacji o klientach w celu dalszej analizy danych.

Po pierwsze, kluczowe znaczenie ma przestrzeganie przepisów, takich jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) w Unii Europejskiej lub ustawa o ochronie prywatności w Stanach Zjednoczonych. Pomocne byłoby również wyjaśnienie lokalnych przepisów dotyczących prywatności danych ustanowionych w 13 stanach USA.

Z drugiej strony, może być konieczne ponowne rozważenie środków cyberbezpieczeństwa w celu zapewnienia lepszej ochrony danych konsumentów:

• Opracować przejrzystą politykę prywatności i uzyskać wyraźną zgodę od osób fizycznych przed przetwarzaniem ich informacji.

• Szyfrowanie wrażliwych danych

• Korzystanie z zapór sieciowych i systemów wykrywania włamań.

• Skonfiguruj uwierzytelnianie wieloskładnikowe

• Organizowanie szkoleń dla pracowników w zakresie świadomości cyberbezpieczeństwa.

• Opracowanie planu reagowania na cyberincydenty

Tylko 5% firm stosuje wszystkie praktyki i zasady dotyczące bezpieczeństwa i prywatności danych klientów.

A co z Twoją firmą?

Na początek powinieneś ponownie przeanalizować swoją politykę prywatności i określić wszystkie strony trzecie uzyskujące dostęp do informacji o klientach. Poza tym, upewnij się, że na swojej stronie internetowej wyświetlasz komunikat o zgodzie na pliki cookie RODO z jasnymi opcjami akceptacji, odrzucenia lub dostosowania ustawień plików cookie.

Sprawdź ten z s360 jako przykład.

Źródło: s360digital.com

Wielokanałowe podejście do analizy danych

Musisz zdobyć informacje o klientach z różnych kanałów, aby uzyskać bardziej holistyczny obraz swoich odbiorców i stworzyć solidny cyfrowy plan marketingowy. Trzy najważniejsze z nich to strona internetowa, media społecznościowe i poczta e-mail.

Strona internetowa

Dzięki analizie danych w witrynie można zagłębić się w dane użytkowników, takie jak ogólny ruch, unikalne odwiedziny strony, interakcje z treścią itp. Na przykład można zebrać bogate informacje o użytkownikach z mapy cieplnej lub testu A/B.

Załóżmy, że chcesz przyciągnąć więcej potencjalnych klientów do swojego lejka sprzedażowego, ale oni nie wchodzą. Możesz nawet tego nie zauważyć, ale rażące błędy w projektowaniu wezwań do działania szkodzą konwersjom. Możesz wdrożyć testy A/B i zobaczyć, które wezwania do działania są skuteczniejsze w przyciąganiu potencjalnych klientów.

Narzędzia do analizy danych witryny: Google Analytics 4 (aka GA4) - dla ruchu i zaangażowania, AB Tasty - dla testów A/B, Mouseflow - dla heatmap.

Media społecznościowe

Analiza danych w mediach społecznościowych zapewni dogłębny wgląd w zaangażowanie klientów w posty i reklamy.

Dzięki temu można zrozumieć, jak skuteczniej angażować odbiorców i wykorzystywać media społecznościowe do sprzedaży, opierając się na następujących czynnikach:

• Polubienia

• Komentarze

• Wyświetlenia

• Udostępnienia

• Wrażenia

• Sentyment (pozytywny, negatywny lub neutralny)

Na przykład:

Zespół Leya AI aktywnie uruchamia reklamy Meta (wcześniej - reklamy na Facebooku). Jednak skuteczność reklam jest za każdym razem inna. Spójrz na tę reklamę wideo.

Źródło: Facebook.com

A teraz, oto reklama graficzna, która zebrała znacznie mniej polubień, komentarzy i udostępnień.

Narzędzia do analizy danych z mediów społecznościowych: Buffer, Hootsuite, Social Insider

E-mail

Analityka danych e-mail koncentruje się na następujących cechach charakterystycznych wiadomości e-mail:

• Dostarczalność

• Współczynnik otwarć

• Współczynnik klikalności

• Czas czytania

• Współczynnik konwersji

• Wskaźnik rezygnacji z subskrypcji itp.

Po przełożeniu tych danych na praktyczne spostrzeżenia, możesz pisać lepsze e-maile, które zachwycą i przekonwertują każdego klienta.

Narzędzia do analizy danych e-mail: HubSpot, Klaviyo lub SmartLead.ai

Wdrożenie segmentacji klientów

Wyobraź sobie, że zgromadziłeś dane klientów w jednym dużym stosie.

Co teraz?

Następnym krokiem będzie segmentacja klientów.

Segmentując klientów na odrębne klastry lub kategorie w oparciu o ich wspólne cechy, marki osiągają bardziej produktywne wyniki w marketingu.

Potrzebujesz liczb?

Oto one. Po segmentacji odbiorców B2B, Scorpion Healthcare zwiększył konwersje o 56% na LinkedIn. Poza tym segmentacja danych klientów ma ogromny potencjał w marketingu e-mailowym. Współczynniki otwarć wiadomości e-mail podzielonych na segmenty są zazwyczaj o 14,31% wyższe niż w przypadku kampanii niesegmentowanych.

Po pierwsze, należy podzielić klientów na grupy, a następnie utworzyć indywidualne segmentowane profile w oparciu o takie charakterystyczne cechy jak:

• Potrzeby: wymagania, obawy, punkty bólu

• Zachowanie: nawyki zakupowe i wzorce zachowań

• Dane demograficzne: płeć, pochodzenie etniczne, wiek, wykształcenie, zawód

• Geografia: stan, region, klimat, język, preferencje kulturowe

• Psychografia: zainteresowania, wartości życiowe, kodeks moralny, temperament, typ charakteru

• Firmografia (dla B2B): branża, rodzaj działalności, wielkość firmy, wielkość sprzedaży

• Dane techniczne (dla B2B): urządzenia, aplikacje, innowacje

Na przykład:

Kinsta, dostawca hostingu WordPress, segmentuje leady według czynników firmograficznych, takich jak wielkość firmy, liczba pracowników / witryn i innych oraz różnicuje opcje cenowe. Ponadto potencjalni klienci mogą omówić z zespołem sprzedaży plan dostosowany do ich konkretnych wymagań (segmentacja oparta na potrzebach).

Źródło: Kinsta.com

Narzędzia do segmentacji klientów: Heap, Glance, BlastPoint

Priorytetowe traktowanie danych dotyczących przeglądania i porzucania koszyka

Ustalając priorytety i dokładnie analizując te dane, możesz zaprojektować skuteczne strategie przeglądania i porzucania koszyka, aby zatrzymać klientów w sklepie internetowym.

Przyjrzyjmy się im szczegółowo i przeanalizujmy kilka przykładów.

• #### Porzucone sesje przeglądania

Dane dotyczące porzucania przeglądania pochodzą z sytuacji, w których odwiedzający przeglądają strony internetowe, ale nic nie kupują i opuszczają witrynę.

Czy wiesz, że?

Na 100 odwiedzających witrynę 39 osób przewija produkty/usługi, ale tylko cztery dokonują zakupu.

Oto wiadomość e-mail dotycząca rezygnacji z przeglądania, aby przyciągnąć potencjalnych klientów z powrotem na stronę Lightning Card Collection, zaczynająca się od słów "Zauważyliśmy, że sprawdzasz...".

Alternatywnie, możesz użyć nieodpartych magnesów napędzanych zainteresowaniem (segmentacja psychograficzna), aby powstrzymać użytkowników przed opuszczeniem strony. Ucz się na przykładzie Hubstaff. Podczas czytania artykułu Hubstaff na temat zarządzania zdalną siłą roboczą, odwiedzający bloga widzi wyskakujące okienko z bezpłatną kopią przewodnika na temat zdalnego zarządzania zespołem.

Źródło: Hubstaff.com

• #### Porzucone koszyki

Dane dotyczące porzuconych koszyków są otrzymywane ze scenariuszy, w których kupujący dodają produkty do swoich koszyków, a następnie porzucają je, nie dokonując płatności.

Średni wskaźnik porzuconych koszyków w eCommerce wynosi 70,19%, co oznacza, że tylko trzech klientów na dziesięciu dokonuje zakupu po dodaniu produktów do koszyka.

Co zrobić, jeśli klienci stale porzucają swoje koszyki?

Zwab ich z powrotem do sklepu internetowego, aby dokończyli zakup za pomocą wiadomości e-mail z informacją o odzyskaniu koszyka, takiej jak ta od King Arthur Baking.

Narzędzia do analizy porzuconych koszyków i tworzenia ukierunkowanych wiadomości e-mail: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Stwórz pętlę informacji zwrotnej

Jak idzie do tej pory?

To w zasadzie sformułowanie, które można skopiować i zapisać, aby zapytać odbiorców o ich doświadczenia z produktem/usługą.

Możesz w pełni zrozumieć swoich odbiorców i ich oczekiwania, konsekwentnie zbierając opinie klientów. W tym celu zorganizuj ciągłą pętlę informacji zwrotnych za pomocą ankiet klientów, takich jak te:

• Badanie świadomości marki

• Ankieta dotycząca opinii o produkcie

• Ankieta segmentacyjna

• Ankieta oceny wydarzenia

• Ankieta dotycząca wyniku promotora netto (NPS)

• Badanie satysfakcji klienta (CSAT)

• Ankieta dotycząca wysiłku klienta (CES) itp.

Jeśli prowadzisz firmę SaaS, możesz zbierać opinie użytkowników podczas bezpłatnego okresu próbnego. Zobacz, jak robi to Keyhole.

Źródło: Keyhole.co

Alternatywnie, umieść formularze opinii i ankiety na swojej stronie internetowej. Spójrz na to wyskakujące okienko od LEGO.

Źródło: Lego.com

Jeszcze inną opcją jest wysłanie ich pocztą elektroniczną i zwiększenie wskaźnika uczestnictwa poprzez zaoferowanie nagrody lub premii. Na przykład Moosejaw zapewnia nagrodę w wysokości 10 USD za wypełnienie ankiety.

Narzędzia do analizy opinii klientów: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Okiełznaj lawinę danych o klientach dzięki zautomatyzowanej analityce

Marki skupiające się na analizie opinii klientów zawsze będą o krok przed konkurencją, ponieważ jest to kluczowy czynnik wpływający na pozytywne doświadczenia zakupowe, satysfakcję i lojalność.

Niniejszy artykuł zawiera sprawdzone narzędzia i strategie pozwalające przejąć kontrolę nad danymi klientów i zarządzać ich ogromną, dynamiczną i szybko zmieniającą się ilością. Zagraj w proaktywną grę i osiągnij koncentrację na kliencie dzięki automatyzacji analizy danych.

Rozpocznijbezpłatny okres prób ny w AccuRanker, aby zajrzeć do wyszukiwań swoich klientów i opracować odpowiednie strategie, aby wyprzedzić konkurencję