6 bästa sätten att utnyttja automatiserad analys för att få fram kundinsikter

Vilken produkt- eller tjänstesida tittar din kund på just nu? Varför har den tidigare köparen lämnat er och aldrig återvänt? Vad är det som gör att din publik engagerar sig och vad är det som gör att din webbplats inte konverterar?

Det finns ingen anledning att oroa sig om du inte kan svara på någon av dessa frågor ännu. Kundinsikter som dessa är "arkeologiska fynd" som du kan gräva fram med hjälp av automatiserad dataanalys. Vi visar dig hur du gör det i den här guiden.

Medan du läser detta förlitar sig redan 52% av B2C- och 25% av B2B-företagen på kunddata för att driva sina marknadsföringsbeslut.

Så låt oss ge dig allt du behöver för att omvandla dina kunddata till användbara insikter och affärstillväxt.

Vad är analys av kunddata?

Med kunddataanalys avses metoder och tekniker som används för att samla in, strukturera och tolka kundinformation i realtid.

Dessa kan vara:

• Data om webbtrafik

• Transaktionsdata

• Information om användning av produkter/tjänster

• Beteendemönster

• Feedbackdata, etc.

Utifrån definitionen kan du urskilja de tre viktigaste uppgifterna för kundanalys:

Uppgift #1. Samla in → samla in rådata från olika källor (CRM-system, sociala medieplattformar, e-post, webbplats etc.)

Uppgift #2. Strukturera → klassificera kundinformation och organisera den i bitar för vidare tolkning

Uppgift #3. Tolka → härleda kundinsikter och fatta välgrundade beslut.

Betydelsen av dataanalys för att driva kundframgång

Om 1800-talet handlade om guldruschen så handlar 2000-talet om "dataruschen". Praktiskt taget alla företag är på jakt efter kunddata och ovärderliga insikter från dem. 84 % av kundtjänstcheferna anser att dataanalys är extremt viktigt för deras affärsmål.

Men varför denna uppståndelse, undrar du?

För att ingen kan förneka de otroliga fördelarna med kunddataanalys. Upptäck dem alla nedan.

Visualiserade kundresor

Med dataanalys i realtid kan du se varje steg som dina kunder tar under sin köpresa. Du kan sedan granska alla lager i kundresan enligt följande:

• Stadier (medvetenhet, övervägande, konvertering, köp och lojalitet)

• Steg (surfa, klicka på kampanjen, lägga i varukorgen och så vidare)

• Touchpoints (landningssida, chatbot, nyhetsbrev m.m.)

• Avdelningar (marknadsföring, lagerhantering, logistik, kundsupport m.m.)

Källa: Brightvessel.com

Du kan identifiera varje smärtpunkt och eliminera alla hinder genom att kartlägga kundresan på det här sättet.

Identifierade tendenser i kundbeteendet

En av de största fördelarna med dataanalys är att man kan förutse kundbeteenden baserat på de insamlade uppgifterna. Tack vare prediktiv analys kan du se hur dina kunder tenderar att bete sig och vilka ytterligare åtgärder du kan förvänta dig av dem.

En av dagens trender när det gäller kundbeteende är till exempel en växande efterfrågan på hållbara produkter: 66 % av kunderna sätter hållbarhet i första rummet när de handlar. Om du märker av en sådan tendens hos din målgrupp kan du visa upp hållbara produkter direkt på startsidan för din e-handelswebbplats för att göra dem mer synliga för besökare eller lyfta fram hållbara förpackningar som din högsta prioritet.

Personliga marknadsföringsstrategier

Personalisering är nyckeln till kundnöjdhet eftersom det är vad konsumenterna vill ha från varumärken. Faktum är att 71 % av kunderna förväntar sig att företagen ska ge dem en personlig upplevelse, och 76 % känner sig frustrerade när de inte får det.

Och det är just då som dataanalysen förändrar spelplanen. Det hjälper dig att upptäcka alla kundbehov och krav för att anpassa kun dupplevelsen med skräddarsydda marknadsföringskampanjer. Det är som om du känner din kunds puls och får dina marknadsföringsbudskap att stämma överens med den.

Högre kundlojalitet

Vem drömmer inte om att minska kundbortfallet och behålla kunderna för alltid?

Det är fullt möjligt om du använder dataanalys och kundinsikter som bygger på den.

På så sätt kan du till och med förvandla dina kunder till livslånga fans. Hur går det till? Genom att välja de mest effektiva retentionstrategierna för varje enskild kund baserat på deras preferenser/avvikelser, personlighetsdrag, värderingar, livsstilsval etc. Till exempel kan du diversifiera listan över belöningar i ditt lojalitetsprogram och erbjuda de mest önskvärda förmånerna enligt dina kunders intressen.

Förbättrad SEO

Efter att ha fått kundinsikter kan du öka dina SEO-insatser avsevärt. Kunskapen om dina användares intentioner och sökintentioner hjälper dig att uppnå följande:

• Smidigare navigering på webbplatsen

• En hemsida som är fullmatad med nyckelord

• Högkonverterande blogginlägg

• Optimerade produktbeskrivningar

• Geo-inriktning

När det gäller det senare öppnar det dörrarna till lokal SEO. Föreställ dig detta. Din kunddataanalys visar att du misslyckades med att nå din lokala publik. Din webbtrafik är geografiskt utspridd. I det här läget kan du börja optimera för lokala sökningar och få riktad trafik och leads.

Ökad försäljning och intäkter

Med extraherade kundinsikter får dina marknads- och säljteam möjlighet att trycka på rätt knappar och driva ditt företags tillväxt. Dina marknadsförare kommer att veta vad som fungerar bäst för att generera fler kvalificerade leads och konvertera dem till köpare. Samtidigt kommer dina säljare att kunna utveckla ett personligt tillvägagångssätt för att sälja produkter eller tjänster för att säkerställa utmärkta kundupplevelser.

Här är dessutom ett faktum som är värt att dela med sig av. Företag som använder kunddataanalys i stor utsträckning överträffar sina konkurrenter med 131% i försäljning och 126% i vinst.

6 tips på hur du använder automatiserad dataanalys för kundinsikter

Nedan går vi igenom de viktigaste sakerna att tänka på om du vill utmärka dig inom kunddataanalys.

Använd AI-drivna verktyg för dataanalys

Framväxtenav artificiell intelligens (AI) har öppnat upp för nya affärsmöjligheter och verkligen förändrat hur varumärken hanterar kunddata.

Manuell dataanalys tar för mycket tid och kraft. För att inte tala om de misstag som vi människor är benägna att göra. AI-verktyg för dataanalys ger däremot snabbare och mer kostnadseffektiva lösningar. Dessutom analyserar de kundinsikter på ett mer exakt och omfattande sätt och levererar felfria rapporter för datadrivna beslut.

Här är en lista över AI-baserade verktyg för automatisk analys av kunddata:

• AccuRanker: för att fastställa sökintention

• UserIQ: för att beräkna användarnas hälsopoäng och övervaka aktiviteter i appen

• ChurnZero: för att generera kundbriefingar och idéer för att minska churn

• Hotjar: för visualisering av köpresor

• MonkeyLearn: för att utföra sentimentanalys

• Treasure Data: för att synkronisera data från alla kontaktpunkter till en enhetlig kundprofil

Tack vare algoritmer för prediktiv analys kan artificiell intelligens enkelt identifiera korrelationer och trender i kundbeteendet som ofta inte är synliga för det mänskliga ögat.

Säkerställ dataintegritet och cybersäkerhet

Enligt IBM läckte 44 % av dataintrången under pandemin ut konsumentinformation (namn, lösenord, e-post och till och med sjukvårdsjournaler). En färsk studie visar att 95 % av alla organisationer kommer att drabbas av minst ett dataintrång under 2023.

När cybersäkerhetsriskerna är enorma måste du vara mycket försiktig när du samlar in kundernas individuella information för ytterligare dataanalys.

Till att börja med är det viktigt att följa regler som GDPR (General Data Protection Regulation) i EU eller Privacy Act i USA. Det skulle också vara bra att klargöra de lokala dataskyddslagarna i 13 amerikanska delstater.

I andra fall kan du behöva ompröva dina cybersäkerhetsåtgärder för att öka skyddet av konsumentuppgifter:

• Ta fram en transparent integritetspolicy och inhämta uttryckligt samtycke från enskilda personer innan deras uppgifter behandlas

• Kryptera känsliga uppgifter.

• Använd brandväggar för webbservrar och system för intrångsdetektering

• Inrätta autentisering med flera faktorer

• Anordna utbildning för anställda i medvetenhet om cybersäkerhet

• Utforma en plan för hantering av cyberincidenter

Endast 5 % av företagen tillämpar alla rutiner och policyer för säkerhet och sekretess för kunddata.

Hur är det med ditt företag?

Till att börja med bör du se över din integritetspolicy och beskriva alla tredje parter som har tillgång till din kundinformation. Se dessutom till att visa ett GDPR-meddelande om samtycke till cookies på din webbplats med tydliga alternativ för att acceptera, avvisa eller anpassa cookie-inställningarna.

Kolla in det här från s360 som ett exempel.

Källa: s360digital.com

Ta ett flerkanalsperspektiv på dataanalys

Du måste få kundinsikter från olika kanaler för att få en mer holistisk bild av din målgrupp och skapa en solid digital marknadsföringsplan. De tre viktigaste är webbplatsen, sociala medier och e-post.

Webbplats

Med analys av webbplatsdata kan du gräva djupare i användardata som övergripande trafik, unika sidbesök, innehållsinteraktioner osv. Du kan t.ex. samla in omfattande användarinsikter från en heatmap eller ett A/B-test.

Låt oss säga att du vill få in fler leads i din säljtratt, men att de inte kommer in. Du kanske inte ens märker det, men uppenbara misstag i CTA-designen skadar dina konverteringar. Du kan implementera A/B-testning och se vilka CTA som är mer kraftfulla för att locka potentiella kunder.

Verktyg för analys av webbplatsdata: Google Analytics 4 (aka GA4) - för trafik och engagemang, AB Tasty - för A/B-tester, Mouseflow - för heatmaps

Sociala medier

Dataanalys av sociala medier ger dig djupgående insikter om hur kunderna engagerar sig i dina inlägg och annonser.

Du kan sedan förstå hur du kan engagera din publik mer effektivt och utnyttja sociala medier för försäljning, baserat på följande faktorer:

• Gillar

• Kommentarer

• Visningar

• Delningar

• Intryck

• Sentiment (positivt, negativt eller neutralt)

Till exempel:

Leya AI-teamet kör aktivt Meta-annonser (tidigare - Facebook-annonser). Men annonsprestandan är annorlunda varje gång. Titta på den här videoannonsen.

Källa: Facebook.com

Och nu, här är en bildannons som samlade betydligt färre likes, kommentarer och delningar.

Verktyg för dataanalys av sociala medier: Buffer, Hootsuite, Social Insider

E-post

Analys av e-postdata fokuserar på följande kännetecken i e-postmeddelanden:

• Leveransförmåga

• Öppningsfrekvens

• Klickfrekvens

• Lästid

• Konverteringsfrekvens

• Andel avslutade prenumerationer etc.

När du har omvandlat dessa data till användbara insikter kan du skriva starkare e-postmeddelanden som gör varje kund nöjd och konverterar.

Verktyg för analys av e-postdata: HubSpot, Klaviyo eller SmartLead.ai

Lansera kundsegmentering

Föreställ dig att du har samlat kunddata i en stor hög.

Vad händer nu?

Nästa steg är kundsegmentering.

Genom att segmentera kunderna i distinkta kluster eller kategorier baserat på deras gemensamma egenskaper kan varumärken se mer produktiva resultat i marknadsföringen.

Behöver du siffror?

Här är de. Efter att ha segmenterat B2B-publiken ökade Scorpion Healthcare antalet konverteringar med 56 % på LinkedIn. Dessutom har segmentering av kunddata en enorm potential för e-postmarknadsföring. Öppningsfrekvensen för segmenterade e-postmeddelanden är vanligtvis 14,31 % högre än för icke-segmenterade kampanjer.

Först bör du dela in kunderna i grupper och sedan skapa individuella segmenterade profiler baserade på egenskaper som

• Behov: krav, problem, smärtpunkter

• Beteende: köpvanor och beteendemönster

• Demografi: kön, etnicitet, ålder, utbildning, yrke

• Geografi: stat, region, klimat, språk, kulturella preferenser

• Psykografi: intressen, livsvärderingar, moralisk kod, temperament, karaktärstyp

• Firmografik (för B2B): bransch, affärstyp, företagsstorlek, försäljningsvolym

• Technographics (för B2B): enheter, appar, innovationer

Till exempel:

Kinsta, en WordPress-hostingleverantör, segmenterar leads efter firmografiska faktorer som företagsstorlek, antal anställda/webbplats och andra och diversifierar prissättningsalternativen. Dessutom kan potentiella kunder diskutera en anpassad plan med säljteamet för att passa deras specifika krav (behovsbaserad segmentering).

Källa: Kinsta.com

Verktyg för segmentering av kunder: Heap, Glance, BlastPoint

Prioritera data om bläddring och övergivna kundvagnar

Om du prioriterar och analyserar dessa data noggrant kan du utforma effektiva browse- och cart-abandonment-strategier för att behålla kunderna i en onlinebutik.

Låt oss gå igenom dem i detalj och utforska några exempel.

• #### Avbrutna webbläsarsessioner

Du får data om avbrutna sessioner från situationer där besökare tittar på webbsidor men inte köper något och lämnar webbplatsen.

Visste du att det är så?

Av 100 besökare på en webbplats bläddrar 39 personer igenom produkter/tjänster, men bara fyra gör ett köp.

Här är ett e-postmeddelande för att få tillbaka leads till webbplatsen från Lightning Card Collection, som börjar med "Vi märkte att du checkade ut..."

Alternativt kan du använda oemotståndliga lead magnets som drivs av intresse (psykografisk segmentering) för att hindra användarna från att lämna webbplatsen. Lär dig av exemplet med Hubstaff. När bloggbesökaren läser Hubstaffs artikel om att hantera en distansarbetskraft ser han en popup med en gratis kopia av guiden om teamledning på distans.

Källa: Hubstaff.com

• #### Övergivna kundvagnar

Data om övergivna kundvagnar kommer från scenarier där kunder lägger till varor i sina kundvagnar men sedan släpper dem och inte går till kassan.

Den genomsnittliga andelen övergivna varukorgar inom e-handel är 70,19 %, vilket innebär att endast tre av tio kunder slutför köpet efter att ha lagt produkter i varukorgen.

Vad händer om dina kunder ständigt överger sina varukorgar?

Locka tillbaka dem till e-butiken för att slutföra köpet med ett e-postmeddelande om övergivna kundvagnar, som det här från King Arthur Baking.

Verktyg för att analysera övergivna kundvagnar och skapa riktade e-postmeddelanden: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Skapa en återkopplingsslinga

Hur har det gått hittills?

Det är i stort sett den formulering du kan kopiera och spara för att fråga din publik om deras användarupplevelse med din produkt/tjänst.

Du kan förstå din målgrupp och deras förväntningar fullt ut genom att samla in kundfeedback på ett konsekvent sätt. Organisera därför en kontinuerlig feedbackloop med kundundersökningar som dessa:

• Undersökning om varumärkeskännedom

• Undersökning om produktfeedback

• Segmenteringsundersökning

• Undersökning om utvärdering av evenemang

• Undersökning av Net Promoter Score (NPS)

• Undersökning av kundnöjdhet (CSAT)

• Undersökning av Customer effort score (CES), etc.

Om du driver ett SaaS-företag kan du samla in feedback från användarna under en kostnadsfri testperiod. Se hur Keyhole gör det.

Källa: Nyckelhål.co

Alternativt kan du bädda in feedbackformulär och undersökningar på din webbplats. Titta på den här popupen från LEGO.

Källa: Lego.com

Ytterligare ett alternativ är att skicka dem via e-post och öka deltagarfrekvensen genom att erbjuda ett pris eller en bonus. Moosejaw erbjuder till exempel en belöning på 10 USD för att delta i undersökningen.

Verktyg för att analysera kundfeedback: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Tämj lavinen av kunddata med automatiserad analys

Varumärken som fokuserar på analys av kundinsikter kommer alltid att ligga steget före sina konkurrenter eftersom det är den viktigaste faktorn för positiva shoppingupplevelser, kundnöjdhet och lojalitet.

Den här artikeln har försett dig med beprövade verktyg och strategier för att ta kontroll över kunddata och hantera deras massiva, dynamiska och snabbt föränderliga mängder. Spela ett proaktivt spel och uppnå kundcentrering med automatiserad dataanalys.

Starta din kostnadsfria test period på AccuRanker för att få en inblick i dina kunders sökningar och utveckla rätt strategier för att överträffa dina konkurrenter