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, используя поведенческую аналитику с помощью корпоративной платформы клиентских данных Dynamics 365 Customer Insights. Изучите клиентов более подробно и воспользуйтесь возможностями персонализации в большом масштабе.
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 какой-либо пользователь взаимодействует с вашими цифровыми каналами, он предоставляет важные сигналы о своих потребностях и желаниях, в том числе и о готовности совершить покупку. Можно использовать эти сведения для заполнения профилей 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, если объединить многоканальную поведенческую аналитику с другими данными о клиентах, например с данными о прошлых транзакциях и с демографическими данными, можно получить более подробные сведения и использовать их для персонализации взаимодействия с клиентами.
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. Все сотрудники вашей организации могут использовать эти аналитические данные, но наибольшую пользу из таких данных извлекут специалисты в определенных областях:
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. На основании сведений и прогнозов о клиентах можно повысить релевантность и улучшить персонализацию взаимодействия с клиентами.
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, отслеживание привычек и реакций пользователей при просмотре веб-сайтов помогает изучать возможности для дополнительных и перекрестных продаж клиентам товаров, которые с высокой вероятностью окажутся востребованными. Это приведет к увеличению 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. Маркетологи могут применять эти сведения, чтобы принимать решения об упрощении рабочих процессов и сосредоточить усилия команд на действиях, обеспечивающих наибольшую выгоду.
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 может поможет командам, занимающимся работой с клиентами, подготовить правильные ответы и получить важные сведения о взаимодействии с клиентами, чтобы в дальнейшем передать эти сведения в отделы 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 — это более узкий процесс, в ней используются два типа технологий: сегментация пользователей и отслеживание поведения или событий.
Сегментация основывается на характеристиках или данных, которые используются для разделения клиентов на категории. Существуют разные типы сегментов, но при поведенческой сегментации определяются действия пользователей, например периодичность входов, проведенное время, а также 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. Как правило, все типы используются для преобразования необработанных данных в полезные сведения:
- Зарегистрированные данные. Это данные, хранящиеся в системе управления отношениями с клиентами (CRM) или в маркетинговых системах.
- Данные, полученные путем наблюдения. Это сводка взаимодействия с пользователем, в том числе взаимодействие с элементами вашего веб-сайта или приложения на разных уровнях.
- Мнение потребителей. Это сведения об ощущениях потребителей и о методах, при помощи которых они выражают свои ощущения в Интернете, как в виде реакций, так и заблаговременно.
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 путь взаимодействия c пользователями, оптимальный как для пользователей, так и для бизнеса.
- Решите, какие сигналы необходимо отслеживать, обратив внимание на поток пользователей. Выделите нужные события в плане отслеживания и при необходимости корректируйте их.
- Объедините демографические данные клиентов, сведения об их транзакциях и поведении, чтобы создать и заполнить профили клиентов. Так вы сможете лучше понять потребности клиентов и своей компании.
- Внедрите единый интерфейс аналитики поведенческих данных, с помощью которого можно было бы быстро разрабатывать, обучать и настраивать модели машинного обучения. Для поддержки инноваций используйте настраиваемые модели ИИ и машинного обучения, дающие возможность согласованно обновлять план отслеживания по мере обучения с течением времени.
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.
Связаться с нами
Отправить запрос, чтобы мы связались с вами
Попросите специалиста по продажам Dynamics 365 связаться с вами.