Nagpapahiwatig: Analytics ng Customer Na May Mga Naaaksyong Pananaw

Nagpapahiwatig ng Analytics

Malaking data ay hindi na isang bagong bagay o karanasan sa mundo ng negosyo. Karamihan sa mga kumpanya ay iniisip ang kanilang sarili bilang hinihimok ng data; ang mga pinuno ng teknolohiya ay nag-set up ng imprastraktura ng pagkolekta ng data, pinagbubuklod ng mga analista ang data, at sinubukan ng mga marketer at tagapamahala ng produkto na malaman mula sa data. Sa kabila ng pagkolekta at pagproseso ng mas maraming data kaysa dati, ang mga kumpanya ay nawawala ang mga mahahalagang pananaw tungkol sa kanilang mga produkto at kanilang mga customer dahil hindi sila gumagamit ng tamang mga tool upang sundin ang mga gumagamit sa buong paglalakbay ng customer o kung hindi man ay dinoble nila ang data at ipinakikilala ang mga pagkakamali sa kanilang pagsusuri.

Nakasalalay sa tukoy na paksa, ang isang solong nakabalangkas na query sa SQL ay maaaring tumagal ng higit sa isang oras upang ma-code at makuha. Nagpupumilit ang mga query ng ad hoc na magbigay ng naaaksyong pagsusuri sa customer dahil ang sagot sa iyong unang katanungan ay maaaring isa pang tanong. Nalaman mo na higit sa 50% ng mga customer na nag-click sa iyong pindutan ng CTA ay hahanap ang daan patungo sa pahina ng pag-sign up, ngunit mas mababa sa 30% ng mga customer na iyon ang lumilikha ng isang profile ng gumagamit. Ano ngayon? Panahon na upang magsulat ng isa pang query sa SQL upang makalikom ng isa pang piraso ng puzzle. Hindi dapat ganito ang pagsusuri.

Ang nagpapahiwatig ay ang nangungunang platform ng Customer Analytics na nagbibigay-daan sa mga koponan ng produkto at data na lumipat nang lampas sa mga limitasyon ng tradisyonal na mga tool ng BI upang gumawa ng mga desisyon sa pamamagitan ng pag-unawa sa pag-uugali ng gumagamit sa bawat touchpoint. Ang Nagpapahiwatig lamang ang kumokonekta nang direkta sa iyong warehouse ng data, na hindi nangangailangan ng pagdoble, at binibigyan ng kapangyarihan ang mga gumagamit ng negosyo na sagutin ang mga kumplikadong tanong ng customer analytics nang hindi kinakailangang umasa sa mga koponan ng data o SQL. Ang mga tagapamahala ng produkto at marketer ay maaaring magpatakbo ng parehong mga query sa mga segundo na kukuha ng mga oras ng analista ng data upang mag-code. Ang mga naaangkop na pananaw sa data ay tatlong maliliit na hakbang.

Hakbang 1: Tukuyin ang Iyong Mga Pakay Sa Negosyo At Sukatan

Upang makabuo ng isang mabisang modelo ng data, dapat mo munang tukuyin ang iyong mga layunin sa negosyo at gamitin ang mga kaso. Nilalayon ng Customer Analytics na himukin ang mga desisyon ng mga koponan ng produkto at marketing, kaya't magtrabaho ng paatras mula sa mga kinalabasan na nais mong makamit. Ang mga layunin ay dapat na nakahanay sa mga pangunahing layunin ng negosyo. Maaaring sukatin ng nagpapahiwatig ang pag-uugali ng lahat ng mga gumagamit, indibidwal na gumagamit, at lahat ng nasa pagitan, kaya sulit na subaybayan ang mga tagapagpahiwatig sa maraming antas. Susunod, tukuyin ang mga sukatan at KPI na maaaring sabihin sa iyo kung magtatagumpay ka. Ang ilang mga halimbawa ng mga ito ay maaaring:

  • Taasan ang bagong conversion ng gumagamit
  • Bawasan ang churn ng subscriber
  • Tukuyin ang iyong pinaka-mabisang mga channel sa marketing
  • Maghanap ng mga punto ng alitan sa iyong onboarding flow

Kapag natapos mo na ang isang layunin, bumuo ng isang katanungan na inaasahan mong sagutin sa iyong data ng gumagamit. Halimbawa, sabihing naglalayon ka upang madagdagan ang pag-aampon ng isang bagong tampok sa produkto. Narito ang ilang mga halimbawa ng mga katanungan na nais mong sagutin habang pinag-aaralan mo ang iyong funnel ng pakikipag-ugnayan ng gumagamit:

  • Nagamit ba ng mga premium na customer ang produkto nang mas mabilis kaysa sa mga libreng gumagamit?
  • Ilan ang mga pag-click o screen na kinakailangan upang maabot ng isang gumagamit ang bagong produkto?
  • Ang bagong pag-aampon ba ng tampok ay may positibong epekto sa pagpapanatili ng gumagamit sa loob ng isang solong session? Sa maraming session?

Gamit ang mga query na ito at ang data upang sagutin ang mga ito, maaari kang maghukay sa libu-libong mga pagkilos ng gumagamit sa buong paglalakbay ng customer. Maghanda upang subukan ang iyong mga pagpapalagay na may mga madaling gamiting visualization ng funnel.

Hakbang 2: Subaybayan ang iyong Paglalakbay sa Customer Sa Ang Multipath na Paglalakbay ng Customer

Ang pangunahing tampok na Nagpapahiwatig ay ang Multipath na Paglalakbay ng Customer. Ang paglalakbay ng customer ay ipinapakita bilang isang multipath funnel, ipinapakita ang daloy ng mga gumagamit sa pamamagitan ng magkakaibang mga desisyon sa loob ng iyong site o mobile app. Ang pagpapakita ng paglalakbay ay tumutulong sa mga koponan ng produkto at marketing na tuklasin ang mga tukoy na pag-uugali at mga touchpoint na hinihimok ang pagkuha, pagpapanatili, o churn ng customer. 

Nagpapahiwatig na Multipath Customer Journey Analytics

Ang pagse-segment ng karagdagang funnel ay nagbibigay-daan sa iyong koponan na hanapin ang eksaktong mga punto ng alitan kung saan ang mga gumagamit ay lumihis mula sa ginustong pag-uugali o lumakad palayo sa produkto. Pinapayagan din ng Multipath Customer Journey ang kumpanya na kilalanin ang mga pangunahing mapagkukunan ng pagkahumaling ng customer, sinisira ang mga indibidwal na bahagi ng funnel upang ihambing ang mga katulad na paglalakbay ng customer. Maaaring ihanay ng mga koponan ang kanilang mga roadmap ng produkto upang matugunan ang mga problema sa karanasan ng gumagamit at hangarin na magtiklop ng mga resulta ng mga perpektong customer.

Hakbang 3: Mas malalim na Mag-drill Sa Mga Cohort At Profile

Sa sandaling nasuri mo ang mga paraan na nakikipag-ugnay ang mga gumagamit sa iyong mga produkto, maaaring gumawa ng aksyon ang iyong pangkat sa marketing sa mga kampanya na tina-target ang mga customer na mas malamang na magkaroon ng isang mataas na halaga sa buong buhay. Pinapayagan ka ng nagpapahiwatig na mag-segment ng mga gumagamit ng halos anumang pagkakakilanlan na maiisip sa pamamagitan ng pagbuo ng mga cohort ng pag-uugali. Maaari mong makita:

  • Ang mga gumagamit na nakatanggap ng kanilang unang email sa pagmemerkado tuwing Lunes ng umaga ay mas malamang na mag-subscribe kaysa sa mga makakatanggap ng kanilang unang komunikasyon sa paglaon ng isang linggo.
  • Ang mga libreng trialist ay may posibilidad na magwasak maliban kung sinenyasan ng isang paalala na ang kanilang paglilitis ay magtatapos sa susunod na araw.

pagtukoy ng analytics ng cohort ng analytics

Kung nais ng iyong koponan sa marketing na makakuha ng butil, nag-aalok ang nagpapahiwatig ng mga profile ng gumagamit, pinapayagan silang magamit ang mga tukoy na personas ng pinakamahusay na mga customer. Sa loob ng iyong warehouse ng data ay isang log ng bawat pagkilos ng gumagamit. Ang mga profile ng gumagamit sa nagpapahiwatig ay magdadala sa iyo sa buong paglalakbay ng customer, mula sa unang pag-click hanggang sa pinakahuling. Ang mga pasadyang segment at cohort ay nagtataas ng bar para sa isinapersonal na marketing.

Mayroong ginto na nakatago sa loob ng iyong warehouse ng data, at tinutulungan ka ng nagpapahiwatig na mina ito. Hindi mo kailangan ng kaalaman sa code o isang pagpapahalaga sa imprastraktura ng data upang makahanap ng mga kapaki-pakinabang na pananaw na analitikal. Ang kailangan mo lang ay isang demo ng produkto na Nagpapahiwatig at pag-access sa data ng gumagamit ng iyong kumpanya.

Subukan ang Demo na Nagpapahiwatig

Ano sa tingin ninyo?

Ang site na ito ay gumagamit ng Akismet upang mabawasan ang spam. Alamin kung paano naproseso ang data ng iyong komento.