Asiakasanalytiikan oivallukset: Luokat, vaiheet ja miten niitä käytetään?

Miten voit hyödyntää asiakasanalytiikkatietojasi nopeuttaaksesi tuotekehitystä?

Jotta voit tehdä jatkuvia parannuksia, sinun on kerättävä asiakastietoja, analysoitava niitä ja toimittava saamiesi asiakastietojen perusteella.

Tässä artikkelissa käsitellään:

• Asiakasanalytiikan merkitys.
• Asiakasanalytiikan eri luokat ja niiden hyödyt.
• Kolmivaiheinen prosessi asiakasymmärryksen saamiseksi.
• Kolme strategiaa, joiden avulla asiakasymmärryksen avulla voidaan parantaa tyytyväisyyttä ja kasvua.

Aloitetaan.

TL;DR

• Asiakasanalytiikassa hyödynnetään tiedonkeruuta ja asiakasymmärryksen analysointia päätöksentekoprosessin helpottamiseksi.
• Asiakaskohtaiset tiedot auttavat sinua ymmärtämään asiakkaiden käyttäytymistä ja tarpeita, ennustamaan tulevaa käyttäytymistä ja yksilöimään asiakaskokemusta paremmin.
• Asiakastietoanalytiikkaa on neljää eri luokkaa: kuvaileva, diagnostinen, ennakoiva ja ennakoiva.
• Kuvailevan analytiikan avulla voit selvittää historiatietojen avulla, mitä menneisyydessä tapahtui. Se antaa sinulle tietoa asiakastrendien syistä ja auttaa sinua valmistautumaan tulevaisuuteen.
• Diagnostinen asiakasanalytiikka auttaa sinua ymmärtämään asiakkaiden käyttäytymisen taustalla olevia syitä keräämällä käyttäjäpalautetta ja käyttämällä hypoteesien testausta.
• Ennustava analytiikka auttaa sinua ennustamaan asiakkaiden tulevaa toimintaa ja toimimaan sen mukaisesti.
• Ennakoiva analytiikka avaa suosituksia siitä, mitä tehdä ongelman korjaamiseksi tai mitä reittiä pitäisi kulkea tavoitteen saavuttamiseksi.
• Asiakasanalytiikkaa on neljää eri tyyppiä: asiakassuhdeanalytiikka, asiakaskokemusanalytiikka, asiakaspysyvyysanalytiikka ja asiakasuskollisuusanalytiikka.
• Asiakassitoutumisen analytiikka antaa sinulle tietoa siitä, miten käyttäjät sitoutuvat tuotteeseesi koko käyttäjäpolun ajan, mukaan lukien kitka- ja keskeytysalueet.
• Mittaa, miten hyvin vastaat asiakkaiden tarpeisiin ja odotuksiin asiakaskokemuksen avulla.
• Asiakaspysyvyysanalytiikan ymmärtäminen auttaa sinua ehkäisemään asiakaspoistumaa ja tunnistamaan arvokkaat asiakkaasi.
• Asiakasuskollisuusanalyysin avulla voit tunnistaa uskollisimmat asiakkaasi, ja se auttaa sinua tunnistamaan näiden asiakkaiden keskuudessa esiintyviä malleja. Voit sitten soveltaa näitä malleja muihin asiakassegmentteihisi.
• Noudata kolmivaiheista prosessia, jotta saat asiakasanalytiikasta tietoa: kerääminen, visualisointi ja analysointi.
• Hyödynnä asiakasanalytiikan voimaa Userpilotin kaltaisella koodittomalla työkalulla. Userpilotin avulla voit segmentoida käyttäjiä, rakentaa kontekstisidonnaisia sovelluksen sisäisiä kokemuksia ja tarjota erittäin yksilöllisen kokemuksen.

Mitä on asiakasanalytiikka?

Asiakasanalytiikka on tietoa, joka antaa sinulle merkityksellistä tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä, mielipiteistä ja palautteesta. Toisin sanoen asiakasanalytiikka auttaa sinua ymmärtämään asiakkaitasi paremmin.

Mitä ovat asiakasanalytiikan oivallukset?

Asiakasanalytiikka on varsinaista dataa, jota keräät käyttäytymisen seurannan tai kyselyiden avulla, mutta asiakasanalytiikan oivallukset ovat datan analysoinnista saatuja johtopäätöksiä.

Miksi asiakasanalytiikan oivallukset ovat tärkeitä?

Asiakasymmärryksen saaminen analyysin avulla auttaa epäilemättä tekemään tietoon perustuvia liiketoimintapäätöksiä, jotka johtavat nopeammin tuloksiin. Se auttaa sinua:

• Ymmärtää asiakkaiden käyttäytymistä ja tunnistaa malleja
• Ennustaa asiakkaiden tulevaa käyttäytymistä
• Segmentoi asiakkaasi ja personoi heidän kokemuksensa
• Tunnista kitkatekijät koko asiakkaan matkan aikana

Mitkä ovat asiakasanalytiikan eri luokat?

Asiakastietoanalyysejä on monenlaisia, ja ne kaikki tarjoavat merkityksellisiä oivalluksia.

Kuvaileva analytiikka auttaa selvittämään, mitä tapahtui

Kuvailevaan analytiikkaan kuuluu historiatietojen analysointi, jonka avulla voidaan luoda selkeä kuva yrityksen matkasta.

Oivallukset auttavat löytämään trendejä ja tunnistamaan tietyn kuluttajasegmentin sisällä olevia malleja.

Historiatietojen avulla SaaS-yritykset voivat ymmärtää, mikä toimi ja mikä ei toiminut asiakkaidensa kohdalla. Näin he voivat tehdä parempia päätöksiä tulevaisuudessa.

Diagnostinen asiakasanalytiikka auttaa sinua ymmärtämään miksi asiakkaiden käyttäytymisen taustalla on “miksi”.

Diagnoosianalytiikassa käytetään tietojen löytämistä ja tiedonlouhintaa asiakastrendien syiden määrittämiseksi. SaaS-yritykset voivat hyödyntää diagnostista asiakasanalytiikkaa tehdäkseen tietoon perustuvia liiketoimintapäätöksiä ja edistääkseen jatkuvaa menestystä.

Diagnostisen analyysin suorittamiseksi keräät ensin käyttäjäpalautetta ja käytät sitten hypoteesien testausta analyysin ohjaamiseen ja tarkentamiseen.

Ennustava asiakasanalytiikka auttaa sinua parantamaan asiakaskokemuksesi tulevaisuutta.

Ennustava asiakasanalytiikka auttaa analysoimaan tulevien tulosten todennäköisyyttä käyttämällä dataa, regressiomenetelmiä, tekoälyä (AI) ja koneoppimisen tekniikoita (ML).

Lisäksi se auttaa yrityksiä parantamaan asiakaskunnan pysyvyyttä ennakoimalla ennakoivasti asiakkaiden tarpeita. Voit tehdä tulevia tuoteparannuksia kerätyn asiakasymmärryksen perusteella.

Ennustava analytiikka toimii parhaiten, kun analysoit tiettyjen käyttäjäsegmenttien malleja. Näin saat mahdollisimman tarkan kuvan asiakkaiden tarpeista sen sijaan, että niputtaisit kaikki asiakkaasi yhteen tietopooliin.

Segmentoinnin avulla voit suositella uusia ominaisuuksia, tarjota päivitystä tai lähettää sähköpostia oikeille käyttäjille oikeaan aikaan.

Prescriptive analytics avaa suosituksia

Prescriptive analytics käyttää data-analyysiä, jonka avulla voidaan antaa suosituksia siitä, mitä tietyssä tilanteessa pitäisi tehdä, olipa kyse sitten ongelman ratkaisemisesta tai tavoitteen saavuttamisesta.

Tiedonkeruuprosessi sisältää muun muassa graafianalyysin, suositusmoottorit ja simuloinnin kaltaisia tekniikoita.

Mitä erilaisia asiakasanalytiikan tyyppejä on olemassa?

Asiakasanalytiikkaa on neljää päätyyppiä, jotka antavat käyttökelpoisia näkemyksiä asiakaspolusta:

Asiakassuhteen analytiikka ja oivallukset

Haluatko tietää, miten asiakkaasi tällä hetkellä suhtautuvat tuotteeseesi?

Asiakassuhdeanalytiikka antaa sinulle syvällistä tietoa siitä, miten käyttäjät sitoutuvat tuotteeseen koko asiakaspolun ajan.

Kun haluat kerätä asiakasmatka-analyysejä, aseta matkan virstanpylväitä ja seuraa niiden toteutumisastetta. Voit helposti seurata välitavoitteiden (tavoitteiden) saavuttamista Userpilotin avulla.

Toimi sitten oivallusten perusteella etsimällä alueita, jotka tarvitsevat parannuksia, jotta voit lisätä tuotteen yleistä hyväksyntää.

Asiakaskokemuksen analysointi ja havainnointi

Ymmärrä paremmin asiakkaidesi tarpeita, näkemyksiä ja kokemuksia tuotteistasi ja palveluistasi seuraamalla asiakaskokemuksen analytiikkaa.

Paras tapa kerätä asiakaskokemustietoa on analysoida palautekyselyjä, joissa on avoimia kysymyksiä.

Näet, mitkä asiat aiheuttavat kitkaa, joten voit ryhtyä toimenpiteisiin näiden osa-alueiden ja yleisen asiakaskokemuksen parantamiseksi.

Asiakaspysyvyyden analytiikka ja näkemykset

Asiakkaiden vaihtuvuudella voi olla tuhoisa vaikutus liiketoimintaasi. Tunnista, mitkä käyttäjäsegmentit vaihtuvat eniten tai nopeimmin asiakaspysyvyysanalytiikan avulla, ja toteuta tarvittavat toimet asian korjaamiseksi.

Segmentoi ensin käyttäjät suorittamalla mikrokysely tervetulonäytöllä sisäänoton aikana.

Seuraa sitten vaihtuvuusastetta eri segmenteissä. Se auttaa sinua osoittamaan alueita, joilla voit ehkäistä vaihtuvuutta. Lisäksi se paljastaa arvokkaimmat segmenttisi sen perusteella, ketkä vaihtuvat vähiten.

Voit myös segmentoida arvostelijasi, jotta voit tavoittaa heidät ennakoivasti ja parantaa heidän suhdettaan tuotteeseesi.

Asiakasuskollisuuden analytiikka ja näkemykset

Kun useammista ensikertalaisista asiakkaista tehdään kanta-asiakkaita, asiakkaiden elinikäinen arvo kasvaa, kustannukset alenevat ja suusanallisen markkinoinnin avulla saadaan uusia asiakkaita.

Ensimmäinen askel kanta-asiakaskunnan kasvattamiseen on asiakasuskollisuuden analysointi. Tämä tarkoittaa sitä, että asiakasuskollisuusanalytiikan avulla ei ainoastaan määritetä, kuka on uskollinen asiakas, vaan myös tunnistetaan uskollisten asiakkaiden keskuudessa esiintyvät mallit. Näin voit optimoida nämä mallit koko käyttäjäkunnassasi.

Voit kerätä näitä tietoja eri kanavista, kuten tekemällä NPS-kyselyitä.

Kun tunnistat kanta-asiakkaat, ota käyttöön kanta-asiakasohjelma ja palkitse toistuvia asiakkaita, jotta he pysyvät tyytyväisinä.

Miten kerätä ja ymmärtää asiakastietoja koko asiakaspolun ajan?

Nyt kun tunnet asiakasanalytiikan eri tyypit ja luokat, on aika ryhtyä keräämään tarkkoja tietoja. Tässä on kolmivaiheinen prosessi:

Vaihe 1 – Asiakastietojen keruu

Asiakastietojen kerääminen on jatkuva prosessi, jonka tulisi tapahtua asiakaspalvelun kaikissa vaiheissa.

Asiakasymmärrystä voi saada monin eri tavoin, esimerkiksi:

• Pitkät kyselytutkimukset
• Sovelluksen sisäiset mikrokyselyt
• Käyttäjähaastattelut
• Lämpökartat
• Tervetulonäytön kyselyt

Esimerkiksi Miro käyttää tervetuliaisnäyttökyselyä kerätäkseen käyttäjiltä käyttökelpoista tietoa.

Vaihe 2 – Asiakastietojen visualisointi

Tietojen visualisointi on tärkeää, koska se tekee tietovuorista helposti sulavia ja ymmärrettäviä. Kun voit visualisoida tietosi karttojen, kaavioiden tai muun visuaalisen aineiston avulla, on helppo havaita kuvioita, luoda yhteyksiä tai rakentaa tarinoita.

Voit järjestää raakatiedot visuaaliseen muotoon käyttämällä analytiikkatyökaluja.

Voit esimerkiksi visualisoida NPS-vastauksista kerätyt tiedot Userpilotissa värikoodatulla merkintäjärjestelmällä, jonka avulla voit helposti tunnistaa kannattajat ja vastustajat.

Vaihe 3 – Data-analyysi asiakkaiden näkemysten selvittämiseksi

Tietoanalyysi tarjoaa syvällisiä asiakastietoja, joiden avulla voit optimoida asiakassuhteitasi ja ylittää asiakaspysyvyystavoitteesi.

Kun olet muuttanut tiedot luettavaan muotoon, on aika valita tekniikka, jolla analysoit tiedot.

Voit esimerkiksi tehdä kohorttianalyysin löytääksesi malleja käyttäjäsegmenteistä ja ylittääksesi säilyttämistavoitteesi.

Miten toimia kerättyjen asiakasanalytiikan tietojen perusteella?

Nyt kun olet kerännyt ja analysoinut tietosi, on aika toimia näiden oivallusten perusteella myynnin lisäämiseksi, asiakaspalvelun säilyttämisen parantamiseksi ja tulojen lisäämiseksi. Opetellaan, miten kerättyjen oivallusten perusteella voidaan toimia tehokkaasti.

Kytkeydy asiakkaaseen hänen asiakaspolkunsa oikealla hetkellä.

Tunnista käyttäjän matkan jokainen vaihe, jotta voit tarjota oikeaa sisältöä oikealla hetkellä ja optimoida käyttäjäkokemuksen.

Käytä Userpilotin ominaisuuksien merkitsemistä, jotta voit seurata kaikkia eri vuorovaikutussuhteita, joita käyttäjällä voi olla käyttöliittymän kanssa.

Näin voit tunnistaa, mitä ominaisuuksia ei käytetä, ja ohjata käyttäjiä työkaluvihjeen avulla saamaan enemmän lisäarvoa.

Toinen esimerkki asiakkaiden oikeaan aikaan tapahtuvasta sitouttamisesta voi olla hyvien hetkien tunnistaminen lisämyyntiä varten ja sen jälkeen sovelluksen sisäisen viestin lähettäminen, jolla käyttäjiä kannustetaan päivittämään.

Ennustetaan poistuma ja laajennetaan asiakkaan elinkaariarvoa parantamalla asiakaspysyvyyttä.

Asiakasanalytiikan avulla voit ennustaa poistuman ennen kuin käyttäjä päättää peruuttaa palvelun.

Jos haluat seurata poistumisriskiä, käytä NPS-kyselyjä selvittääksesi, ketkä ovat asiakkaitasi hylkääviä.

Luo sitten käyttäjäsegmenttejä NPS-vastausten perusteella, jotta voit lähettää henkilökohtaisia viestejä vain niille, jotka saivat alhaisen NPS-pistemäärän.

Ota ennakoivasti yhteyttä kielteisiin henkilöihin ja käännä heidän kokemuksensa negatiivisesta positiiviseksi. Jos pystyt tarjoamaan 1-1-apua, joka saa heidät takaisin oikeille raiteille, voit pidentää heidän elinkaariarvoaan välttämällä asiakaspoistuman.

Käyttää kyselytutkimuksissa kerättyjä tietoja sovelluksen sisäisten viestien personoimiseen

Personoinnista on tullut SaaS-yritysten tärkein menestystekijä. Kuluttajat odottavat nyt hyperpersoonallista kokemusta, joka on rakennettu auttamaan heitä saavuttamaan omat tavoitteensa.

Kyselyvastaukset auttavat sinua luomaan henkilökohtaisia käyttäjävirtoja ja sovelluksen sisäisiä viestejä.

Henkilökohtaiset viestit varmistavat, että puhut oikealle käyttäjälle viestillä, joka on merkityksellinen hänelle ja hänen matkansa vaiheelle.

Tässä kerrotaan, miten Trello käyttää toissijaista käyttöönottotarkistuslistaa saadakseen käyttäjät löytämään lisää arvoa Premium-tilille päivittämisen jälkeen.

Hyödynnä asiakasanalytiikan teho Userpilotin avulla

Userpilot on tuotekehitysalusta, joka auttaa sinua tarjoamaan sovelluksen sisäisiä kokemuksia ilman koodia.

Siinä keskitytään käyttämään käyttäjien segmentoinnin, personoinnin ja tehokkaan käyttöönoton voimaa tuotteiden käyttöönoton ja sitouttamisen parantamiseksi.

Userpilot hyödyntää asiakasanalytiikkatietojasi, kuten tuotteen käyttöä tai sovelluksen sisäistä käyttäytymistä, jotta voit luoda parempia asiakassuhteita.

Userpilotin avulla voit rakentaa mikrokäyttäjäsegmenttejä ja luoda sitten automatisoituja virtoja, jotka tuottavat yksilöllisiä sovelluksen sisäisiä kokemuksia.

Ja viimeisenä mutta ei vähäisimpänä – voit nyt käyttää ominaisuustunnisteita sekä ehdollista logiikkaa – käynnistääksesi sovelluksen sisäisiä kokemuksia!

Näin jos käyttäjäsi suorittaa minkä tahansa tapahtuman, jonka olet ohittanut – esimerkiksi ostaa sinisen, punaisen tai vihreän T-paidan – voit näyttää hänelle saman kokemuksen reaaliajassa!

Päätelmä

Keräämällä tietoja ja analysoimalla niitä merkityksellisten kuluttajatietojen löytämiseksi olet hyvässä vauhdissa tehdessäsi tietoon perustuvia liiketoimintapäätöksiä, jotka edistävät kasvua.

Haluatko aloittaa asiakasanalytiikan keräämisen? Hanki Userpilot-demo ja katso, miten voit seurata käyttäjien käyttäytymistä, tehdä kyselyitä ja luoda yksilöllisiä tuotekokemuksia.