Чтобы потенциальный клиент превратился в фактического клиента, необходимо понять, что именно нужно клиенту, почему ему это нужно, как предоставить клиенту нужный товар или услугу, и когда это можно сделать. Анализ данных о поведении клиентов в разных каналах поможет выявить новые сегменты, узнать о точных предпочтениях, предоставлять клиентам заблаговременную поддержку, а также лучше выбирать цели для кампаний и продаж.
Что такое поведенческая аналитика?
Использование данных при разработке стратегии кампаний — залог успешной работы организации.
Dynamics 365 помогает прогнозировать поведение пользователей
Создавайте многомерные профили клиентов на основе поведенческой аналитики с помощью Dynamics 365 Customer Insights — корпоративной платформы данных о клиентах. Глубже поймите своих клиентов и обеспечьте персонализацию в больших масштабах.
Что такое поведенческая аналитика
Поведенческая аналитика — это направление бизнес-аналитики, целью которого является получение сведений о поведении клиентов на веб-сайтах, в интернет-магазинах, в мобильных приложениях, в чате, в электронной почте, в подключенных продуктах и на устройствах Интернета вещей, а также в других цифровых каналах. Каждый раз, когда пользователь взаимодействует с вашими цифровыми каналами, он подает важные сигналы о своих потребностях и желаниях — в том числе о готовности совершить покупку; эту информацию можно использовать для уточнения профилей ваших клиентов.
Задача поведенческой аналитики, которая представляет собой одну из разновидностей цифровой аналитики, состоит в том, чтобы заблаговременно прогнозировать нужды клиентов на основании сведений о том, на каком этапе цикла взаимодействия находятся клиенты, какие сведения или какие виды взаимодействия потребуются клиентам в дальнейшем, и какие существуют препятствия. Для выполнения этой задачи можно использовать самые разные данные и методики аналитики, но уникальная особенность поведенческой аналитики заключается в возможности получать конкретные данные, создаваемые пользователями, и в возможности прогнозировать намерения клиентов с высокой точностью на основе этих данных. Более того, сочетая кросс-канальную поведенческую аналитику с другими типами данных о клиентах — например, историей транзакций и демографической информацией, — вы получаете более глубокое понимание, позволяющее обеспечить еще более персонализированный клиентский опыт.
Именно поэтому поведенческая аналитика крайне важна для развития бизнеса: она помогает привлекать новых клиентов (как известных, так и неизвестных) и удерживать существующих клиентов, опираясь на фактические сведения о взаимодействии и использовании.
Кому нужна поведенческая аналитика?
Основное преимущество поведенческой аналитики заключается в том, что как только ваша команда начнет ее использовать для заполнения профилей клиентов, все сотрудники на всех уровнях вашей организации смогут извлекать пользу из этих сведений. Хотя сотрудники всей вашей организации могут использовать эти виды аналитики, есть определенные роли, для которых она наиболее полезна:
Маркетологи
Маркетологи могут применять поведенческую аналитику для создания данных о когортах, чтобы повысить эффективность кампаний, оптимизировать привлечение клиентов, добиться наилучших показателей удержания и конверсии. Если объединить данные о поведении с данными о транзакциях и с демографическими данными, можно создавать более полные многомерные профили клиентов. Полученные сведения и прогнозы относительно ваших клиентов могут лечь в основу более релевантного и персонализированного взаимодействия с ними.
Продажи
Поведенческая аналитика помогает маркетологам и специалистам по продажам объединять усилия для формирования успешной стратегии. Маркетинговая команда, использующая поведенческие данные для проведения успешных кампаний, помогает отделу продаж подтверждать фактическую окупаемость таких кампаний и одновременно создавать более эффективную воронку продаж. Например, анализ привычек пользователей при просмотре контента и их реакций позволяет выявить возможности для дополнительных и перекрестных продаж тем клиентам, которые с наибольшей вероятностью откликнутся на подобные предложения, — что в итоге приводит к росту как числа сделок, так и общего объема продаж.
Аналитики данных
Используя сигналы, полученные с помощью поведенческой аналитики, специалисты по анализу данных могут воссоздать полный цикл взаимодействия с клиентами и сравнить намерения клиентов с фактическим положением дел. Эти сведения также могут пригодиться, чтобы выявлять клиентов с риском оттока (в отличие от клиентов, которые с большей вероятностью останутся лояльными). Аналитики данных могут проводить анализ пользователей на основе комплексных данных и преобразовывать информацию в полезные сведения. Затем маркетологи могут использовать полученные выводы для принятия обоснованных решений по оптимизации рабочих процессов, чтобы команды могли сосредоточиться на задачах, приносящих максимальную ценность.
Обслуживание клиентов
Иногда даже самые точные прогнозы не сбываются. Пользователи сообщат о том, что ваша маркетинговая кампания на них не подействовала, по разным каналам в Интернете, в том числе в социальных сетях, в чате или по электронной почте. Ваша команда по обслуживанию клиентов первой получит эти сведения. Поведенческая аналитика помогает сотрудникам, непосредственно взаимодействующим с клиентами, быть готовыми к правильным действиям, а важная информация об опыте клиентов может быть легко передана отделам продаж и маркетинга.
Поведенческая аналитика и бизнес-аналитика
Поведенческую аналитику иногда путают с бизнес-аналитикой, но на самом деле поведенческая аналитика является ее подмножеством. Это схожие понятия, но между ними есть ряд важных различий. Бизнес-аналитика — это использование статистических методов и технологий для анализа данных, собранных в прошлом. Поведенческая аналитика позволяет сделать более конкретный вывод за счет объединения двух типов технологий: сегментации пользователей и отслеживания поведения или событий.
Сегментация основывается на характеристиках или данных, которые используются для разделения клиентов на категории. Хотя существует несколько различных типов сегментации, поведенческая сегментация основывается на действиях пользователей — таких как частота входа в систему, время, проведенное в ней, и общий уровень вовлеченности.
Область данных бизнес-аналитики более широкая: это ответ на вопросы "кто?", "что?", "где?" и "когда?". Поведенческая аналитика предназначена для более точного прогнозирования действий. В поведенческой аналитике точки данных (казалось бы, не связанные друг с другом) о действиях пользователя используются для экстраполяции, выявления ошибок и прогнозирования тенденций, на основании чего можно построить полный цикл взаимодействия с клиентом.
Типы пользовательских данных
Поведенческая аналитика предоставляет данные о поведении на уровне пользователей. Эти данные касаются реакций пользователей и взаимодействия пользователей с вашими цифровыми каналами. Данные о пользователях, полученные из разных цифровых источников и с разных устройств (такой подход называется "межканальная аналитика"), обычно группируются в три категории. В идеале все эти типы используются для преобразования ваших необработанных данных в ценные сведения:
- Зарегистрированные данные. Данные, хранящиеся в вашей CRM-системе или маркетинговом инструменте
- Данные, полученные путем наблюдения. Обзор пользовательского опыта, включая взаимодействие с различными элементами вашего веб-сайта или приложения
- Мнение потребителей. То, что чувствуют клиенты, и способы, которые они выбирают для выражения этих чувств в интернете — будь то реактивно или упреждающе
Пять шагов эффективного использования аналитики поведения пользователей
Внедрение данных поведенческого анализа в бизнес-процессы может занять немало времени. Чтобы убедиться, что вы получаете нужные сведения, необходимо сосредоточиться на достижении успеха путем выполнения технических, аналитических и стратегических задач. Ниже перечислены пять шагов, необходимых, чтобы начать работу над проектом анализа поведения пользователей.
- Используйте метрики достижений, ключевые показатели эффективности (КПЭ) и цели.
- Определите наиболее предпочтительный пользовательский путь, который удовлетворял бы потребности как клиента, так и бизнеса.
- Определите, какие сигналы необходимо отслеживать, исходя из пользовательского пути; выделите ключевые события в плане отслеживания и при необходимости вносите в него коррективы.
- Объедините транзакционные, демографические и поведенческие данные, чтобы лучше понимать своих клиентов и свой бизнес за счет формирования и обогащения профилей клиентов.
- Внедрите единый интерфейс аналитики поведенческих данных, с помощью которого можно было бы быстро разрабатывать, обучать и настраивать модели машинного обучения. Поддерживайте инновации с помощью специализированных моделей ИИ/машинного обучения, которые обеспечивают гибкость и позволяют регулярно обновлять план отслеживания по мере накопления новых знаний.
Начало работы с поведения
Поведенческая аналитика дает возможность привлекать, изучать и удерживать клиентов, а также развивать бизнес. Ответ на вопрос "почему?" дает возможность получить полное представление о клиентах и открыть дополнительные точки взаимодействия с клиентами в разных каналах, чтобы оптимизировать работу с клиентами и улучшить цикл взаимодействия с ними.
Решение Dynamics 365 Customer Insights прогнозирует наиболее вероятное поведение пользователей, в том числе выдает сведения о выгодности цикла взаимодействия с клиентами, об ощущениях клиентов, о возможностях перекрестных и дополнительных продаж, а также предоставляет рекомендации дальнейших действий. Оптимизация профилей клиентов с использованием поведенческих данных позволяет получить исчерпывающее представление о ваших клиентах, об их желаниях, нуждах и потребностях.