Co je behaviorální analýza?

Využití dat k vytváření strategií kampaní pro jejich uživatele je stěžejním bodem úspěchu organizace.

Žena sedí u venkovního stolu, používá smartphone a drží kreditní kartu, přičemž před ní je laptop a šálek kávy.

Převod potenciálního zákazníka na reálného zákazníka vyžaduje pochopení toho, co hledá, proč to hledá, jak mu to můžete poskytnout a kdy k tomu může dojít. Analyzování chování vašich zákazníků napříč kanály vám pomůže objevit nové segmenty, odhalit podrobné preference, poskytovat proaktivní zákaznickou podporu a lépe cílit kampaně a prodejní aktivity.

Principy behaviorální analýzy

Behaviorální analýza je koncept v obchodní analýze, který poskytuje přehledy o chování zákazníků na vašich webových stránkách, e-shopech, v mobilní aplikaci, chatu, e-mailu, připojených produktech/Internetu věcí (IoT) a dalších digitálních kanálech. Pokaždé, když uživatel interaguje s vašimi digitálními kanály, poskytuje důležité signály o svých potřebách a přáních, včetně připravenosti k nákupu – informace, které můžete využít při tvorbě profilů zákazníků.

Účelem behaviorální analýzy, formy digitální analýzy, je proaktivně předvídat potřeby zákazníků tím, že porozumíme tomu, kde se nacházejí v zákaznické cestě, jaké informace nebo interakce potřebují dále a jaké překážky jim stojí v cestě. I když existuje řada dat a analýz k dosažení tohoto cíle, behaviorální data jsou jedinečná tím, že jsou konkrétními, uživatelsky generovanými daty, která mohou poskytovat vysoce přesné predikce záměru. Kombinací behaviorální analýzy napříč kanály s dalšími typy zákaznických dat, jako jsou předchozí transakce a demografické údaje, navíc získáte bohatší přehledy, které můžou podporovat ještě přizpůsobenější zkušenosti.

Proto je behaviorální analýza klíčová pro růst vašeho podnikání – pomáhá přilákat nové zákazníky, známé i neznámé, a udržet si stávající zákazníky na základě skutečných interakcí a používání.

Kdo potřebuje behaviorální analýzu?

Kouzlo behaviorální analýzy spočívá v tom, že jakmile váš tým začne používat tyto informace k doplnění profilů zákazníků, může z toho mít prospěch kdokoli a kdekoli ve vaší organizaci. Tyto typy analýz můžou využívat členové celé organizace, ale některé role z nich mají největší užitek:

Marketing

Marketingoví pracovníci mohou využívat behaviorální analýzu k vytváření kohortových dat, které jim pomáhají maximálně využít kampaně, optimalizovat akvizice zákazníků a maximalizovat udržení a konverze. Když jsou behaviorální data spojena s transakčními a demografickými daty, mohou být použita k vytvoření bohatších, vícerozměrných profilů zákazníků. Přehledy a předpovědi týkající se zákazníků pak můžou sloužit k relevantnějším a přizpůsobenějším interakcím.

Prodej

Behaviorální analýza je místem, kde se marketingoví pracovníci a prodejní tým spojují pro úspěšnou strategii. Marketingový tým, který používá behaviorální data k řízení úspěšných kampaní, pomáhá prodejnímu týmu prokázat skutečnou návratnost investic (ROI) z těchto kampaní, zatímco zároveň buduje větší a kvalifikovanější prodejní trychtýř. Sledování návyků a reakcí uživatelů při procházení například odhaluje příležitosti k upsellu a cross-sellu produktů zákazníkům, u kterých je nejvyšší pravděpodobnost pozitivní reakce na tyto nabídky, což vede k vyššímu objemu prodeje.

Datoví analytici

Pomocí signálů získaných prostřednictvím behaviorální analýzy pomáhají datoví analytici rozluštit celou cestu zákazníka, a porovnat záměr uživatele s realitou. Tyto informace lze také využít k identifikaci zákazníků, u nichž hrozí riziko odchodu, i zákazníků, u nichž je větší pravděpodobnost, že zůstanou loajální. Datoví analytici mohou provádět analýzy uživatelů z komplexních dat, přičemž transformují informace na akční přehledy. Marketéři pak můžou tyto přehledy využívat k rozhodování založenému na datech o zjednodušení pracovních postupů, aby se týmy soustředily na činnosti s maximální hodnotou.

Služby zákazníkům

I po provedení predikce toho, co je potřeba, se někdy netrefíte. Uživatelé vám dají vědět prostřednictvím online interakce – včetně sociálních kanálů, online chatu nebo e-mailu – že nejsou otevřeni vašim marketingovým kampaním. Váš tým zákaznického servisu je často na první linii při přijímání těchto informací. Behaviorální analýza pomáhá týmům v první linii připravit správné odpovědi a důležité informace o zákaznických zkušenostech se dají snadno předat zpět prodejním a marketingovým týmům.

Behaviorální analýza a obchodní analýza

Behaviorální analýza, která je někdy zaměňována s obchodní analýzou, je podskupinou obchodní analýzy. I když se koncepty mohou zdát podobné, existuje několik klíčových rozdílů. Obchodní analýza, jako forma získávání obchodních informací, je proces využívající statistické metody a technologie k analýze minulých dat. Behaviorální analýza nabízí užší závěry kombinací dvou typů technologií: segmentace uživatelů a sledování chování nebo událostí.

Segmentace je založena na vlastnostech nebo datech používaných k rozdělení zákazníků. I když existuje několik různých typů kategorií segmentace, behaviorální segmentace definuje akce uživatelů, například četnost přihlášení, strávený čas a obecnou úroveň zapojení.

Zatímco obchodní analýza má širší zaměření na to, kdo, co, kde a kdy, behaviorální analýza představuje přesnější predikci akcí. S behaviorální analýzou jsou zdánlivě nesouvisející datové body z cesty uživatele použity k extrapolaci a určení chyb a k predikci budoucích trendů, což by mělo vést k dokončení cesty zákazníka.

Typy uživatelských dat

Behaviorální analýza poskytuje údaje o chování uživatelů na úrovni jednotlivých uživatelů, které se týkají jejich reakcí na vaše digitální kanály a interakcí s nimi. Uživatelská data z různých digitálních zdrojů a zařízení, známá jako analýza napříč kanály, jsou běžně rozdělována do tří kategorií. V ideálním případě se k přeměně nezpracovaných dat na hodnotné informace používají všechny typy:

Registrovaná data. Data uložená v nástroji pro marketing nebo řízení vztahů se zákazníky (CRM)
Pozorovaná data. Souhrn uživatelské zkušenosti, včetně interakcí s různými prvky vašeho webu nebo aplikace
Hlas spotřebitele. Jak se zákazníci cítí a jaké metody volí k vyjádření těchto pocitů online, ať už reaktivně, nebo proaktivně

Pět kroků pro úspěšnou behaviorální analýzu uživatelů

Implementace dat behaviorální analýzy do vašich obchodních procesů může být časově náročná. Aby se zajistilo, že dostáváte správný typ přehledů, musíte se zaměřit na dosažení úspěchu prostřednictvím technických, analytických a strategických úkolů. Následujících pět kroků je potřeba k zahájení projektu behaviorální analýzy uživatelů:

Vyberte si metriky výkonu, indikátory KPI a cíle.
Definujte nejžádanější cestu uživatele, která by měla vyhovovat zákazníkovi i firmě.
Rozhodněte, které signály potřebujete sledovat na základě toku uživatelů, zvýrazněte určité události pomocí plánu sledování a podle potřeby ho upravujte.
Spojte transakční, demografická a behaviorální data, abyste porozuměli svým zákazníkům i firmě díky vytváření a obohacování profilů zákazníků.
Implementujte jednotný zážitek z analýzy behaviorálních dat, který vám umožní rychle vyvíjet, trénovat a doladit modely strojového učení. Podpořte inovace pomocí vlastních modelů AI/ML, které vám dávají flexibilitu průběžně aktualizovat plán sledování podle toho, jak se v čase učíte.

Začínáme s behaviorální analýzou

Behaviorální analýza nabízí příležitost, jak získat, porozumět a udržet si své zákazníky, zatímco zároveň propagujete své podnikání. Porozumění důvodům chování poskytne komplexní obraz vašich zákazníků, což vám dá více vstupních bodů napříč kanály pro optimalizaci zážitků a lepší zákaznickou cestu.

Dynamics 365 Customer Insights poskytuje vašemu týmu přesné předpovědi o nejpravděpodobnějším budoucím chování vašich uživatelů, včetně celoživotní hodnoty zákazníka, sentimentu, příležitostí k upsellingu a cross-sellingu a doporučení nejvhodnějších dalších kroků. Optimalizací profilů zákazníků pomocí behaviorálních dat získáte 360stupňový pohled na své zákazníky a na to, co potřebují, chtějí a požadují.

Získejte další informace o Dynamics 365 Customer Insights