Approfondimenti sulla Customer Analytics: Categorie, fasi e modalità di utilizzo

Come si fa a sfruttare gli insight dell’analisi dei clienti per accelerare la crescita dei prodotti?

Per apportare continui miglioramenti, è necessario raccogliere i dati dei clienti, analizzarli e agire in base alle conoscenze acquisite.

In questo articolo tratteremo:

• L’importanza dell’analisi dei clienti.
• Le diverse categorie di analisi dei clienti e i loro vantaggi.
• Il processo in tre fasi per ottenere informazioni sui clienti.
• Tre strategie per utilizzare la customer insight per migliorare la soddisfazione e la crescita.

Cominciamo.

TL;DR

• La customer analytics sfrutta la raccolta dei dati e l’analisi degli insight dei clienti per facilitare il processo decisionale.
• I customer insight aiutano a comprendere il comportamento e le esigenze dei clienti, a prevedere i comportamenti futuri e a personalizzare meglio l’esperienza dei clienti.
• Esistono quattro categorie di analisi dei dati dei clienti: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva.
• L’analisi descrittiva aiuta a scoprire cosa è successo in passato utilizzando i dati storici. Questo vi permette di capire le cause delle tendenze dei clienti e vi aiuta a prepararvi per il futuro.
• Le analisi diagnostiche dei clienti aiutano a capire il “perché” del loro comportamento, raccogliendo il feedback degli utenti e utilizzando test di ipotesi.
• L’analisi predittiva aiuta a prevedere le prestazioni future dei clienti e ad agire di conseguenza.
• L’analisi prescrittiva consente di ottenere raccomandazioni su cosa fare per risolvere un problema o sul percorso da seguire per raggiungere un obiettivo.
• Esistono quattro tipi di customer analytics: customer engagement analytics, customer experience analytics, customer retention analytics e customer loyalty analytics.
• L’analisi del coinvolgimento dei clienti fornisce informazioni su come gli utenti si impegnano con il vostro prodotto lungo l’intero percorso dell’utente, comprese le aree di attrito e di abbandono.
• Misurate il livello di soddisfazione delle esigenze e delle aspettative dei clienti con gli insight sulla customer experience.
• La comprensione delle analisi di fidelizzazione dei clienti vi aiuta a prevenire la rinuncia e a identificare i clienti di maggior valore.
• L’analisi della fedeltà dei clienti consente di identificare i clienti più fedeli e di riconoscere gli schemi di tali clienti. Potete quindi implementare questi modelli tra gli altri segmenti di clienti.
• Seguite il processo in tre fasi per ottenere informazioni dall’analisi dei clienti: raccolta, visualizzazione e analisi.
• Sfruttate la potenza dell’analisi dei clienti con uno strumento privo di codice come Userpilot. Con Userpilot potete segmentare gli utenti, costruire esperienze contestuali in-app e fornire un’esperienza iper-personalizzata.

Che cos’è l’analisi dei clienti?

L’analisi dei clienti è costituita da dati che forniscono informazioni significative sul comportamento, le opinioni e i feedback dei clienti. In altre parole, l’analisi dei clienti vi aiuta a capire meglio i vostri clienti.

Cosa sono gli insight dell’analisi dei clienti?

Mentre le analisi dei clienti sono i dati effettivi raccolti attraverso il monitoraggio del comportamento o i sondaggi, le intuizioni delle analisi dei clienti sono i risultati ottenuti dall’analisi dei dati.

Perché le analisi dei clienti sono importanti?

Senza dubbio, ottenere informazioni sui clienti attraverso l’analisi aiuta a prendere decisioni aziendali più informate che portano a risultati più rapidi. Vi aiuta:

• Comprendere il comportamento dei clienti e identificare i modelli
• Prevedere il comportamento futuro dei clienti
• Segmentare i clienti e personalizzare la loro esperienza
• Identificare gli attriti lungo il percorso del cliente

Quali sono le diverse categorie di analisi dei clienti?

L’analisi dei dati dei clienti si articola in diverse categorie, tutte con approfondimenti significativi.

L’analisi descrittiva aiuta a scoprire cosa è successo

L’analisi descrittiva prevede l’analisi dei dati storici per tracciare un quadro chiaro del percorso di un’azienda.

Gli approfondimenti aiutano a individuare le tendenze e i modelli all’interno di uno specifico segmento di consumatori.

Grazie ai dati storici, le aziende SaaS possono capire cosa ha funzionato e cosa non ha funzionato per i loro clienti. In questo modo, potranno prendere decisioni migliori in futuro.

Le analisi diagnostiche dei clienti aiutano a capire il “perché” del loro comportamento.

L’analisi diagnostica utilizza la scoperta e l’estrazione dei dati per determinare le cause delle tendenze dei clienti. E le aziende SaaS possono sfruttare l’analisi diagnostica dei clienti per prendere decisioni aziendali più informate e per continuare ad avere successo.

Per completare l’analisi diagnostica, occorre innanzitutto raccogliere il feedback degli utenti, quindi utilizzare i test di ipotesi per guidare e focalizzare l’analisi.

L’analisi predittiva dei clienti vi aiuta a migliorare il futuro della vostra customer experience

L’analisi predittiva dei clienti consente di analizzare la probabilità di risultati futuri utilizzando dati, metodi di regressione, intelligenza artificiale (AI) e tecniche di apprendimento automatico (ML).

Inoltre, aiuta le aziende a migliorare i tassi di fidelizzazione anticipando in modo proattivo le esigenze dei clienti. È possibile apportare miglioramenti futuri al prodotto sulla base delle informazioni raccolte dai clienti.

L’analisi predittiva funziona meglio quando si analizzano gli schemi all’interno di specifici segmenti di utenti. In questo modo si ottiene un quadro più preciso delle esigenze dei clienti, invece di raggruppare tutti i clienti in un pool di dati.

La segmentazione consente di consigliare nuove funzionalità, offrire un aggiornamento o inviare un’e-mail agli utenti giusti al momento giusto.

L’analisi prescrittiva sblocca le raccomandazioni

L’analitica prescrittiva utilizza l’analisi dei dati per fornire raccomandazioni su ciò che si dovrebbe fare in una situazione specifica, sia che si tratti di risolvere un problema o di lavorare per raggiungere un obiettivo.

Il processo di raccolta dei dati comprende tecniche come l’analisi dei grafici, i motori di raccomandazione, la simulazione e altro ancora.

Quali sono i diversi tipi di analisi dei clienti?

Esistono quattro tipi principali di analisi dei clienti che forniscono informazioni utili sui loro percorsi:

Analisi e approfondimenti sul coinvolgimento dei clienti

Volete sapere come i vostri clienti si stanno impegnando con il vostro prodotto?

L’analisi del coinvolgimento dei clienti fornisce informazioni approfondite sul modo in cui gli utenti interagiscono con il prodotto durante il customer journey.

Per raccogliere le analisi del percorso del cliente, impostare le tappe del percorso e monitorare il tasso di completamento. Con Userpilot è possibile monitorare facilmente il completamento delle milestone (obiettivi).

Quindi, agite sulle intuizioni individuando le aree che necessitano di miglioramenti, in modo da aumentare l’adozione complessiva del prodotto.

Analisi e analisi dell’esperienza del cliente

Capite meglio le esigenze, i punti di vista e le esperienze dei vostri clienti con i vostri prodotti e servizi monitorando le analisi dell’esperienza dei clienti.

Il modo migliore per raccogliere dati sull’esperienza dei clienti è analizzare i sondaggi di feedback con domande aperte.

Vedrete quali sono le cause di attrito, in modo da poter intervenire per migliorare queste aree e l’esperienza complessiva del cliente.

Analisi e approfondimenti sulla fidelizzazione dei clienti

Il churn dei clienti può avere un effetto devastante sulla vostra azienda. Con l’aiuto dell’analisi della fidelizzazione dei clienti, è possibile identificare i segmenti di utenti che si trasformano maggiormente o più rapidamente e intraprendere le azioni necessarie per risolvere il problema.

Innanzitutto, segmentate i vostri utenti eseguendo un microsondaggio nella schermata di benvenuto durante l’onboarding.

Quindi, monitorare i tassi di abbandono tra i segmenti. Vi aiuterà a individuare le aree in cui è possibile prevenire il churn. Inoltre, rivelerà i segmenti di maggior valore in base a chi si trasforma di meno.

È inoltre possibile segmentare i detrattori per raggiungerli in modo proattivo e migliorare il loro rapporto con il prodotto.

Analisi e approfondimenti sulla fedeltà dei clienti

Trasformare un maggior numero di clienti della prima ora in clienti fedeli aumenterà il valore della vita del cliente, ridurrà i costi e contribuirà ad attirare nuovi clienti attraverso il passaparola.

Il primo passo per far crescere la vostra base di clienti fedeli è analizzare la fedeltà dei clienti. Ciò comporta l’utilizzo di analisi di fidelizzazione dei clienti per individuare non solo chi è un cliente fedele, ma anche per riconoscere i modelli tra i vostri clienti fedeli. In questo modo, è possibile ottimizzare questi modelli per l’intera base di utenti.

È possibile raccogliere questi dati da vari canali, come ad esempio l’esecuzione di sondaggi NPS.

Una volta identificati i clienti fedeli, implementate un programma di fidelizzazione e premiate i clienti abituali per mantenerli soddisfatti.

Come raccogliere e comprendere i dati dei clienti attraverso il customer journey

Ora che si conoscono i diversi tipi e categorie di analisi dei clienti, è il momento di mettersi al lavoro per raccogliere dati accurati. Ecco il processo in tre fasi:

Fase 1 – Raccolta dei dati del cliente

La raccolta dei dati dei clienti è un processo continuo che dovrebbe avvenire in tutte le fasi del customer journey.

Esistono molti modi diversi per ottenere informazioni sui clienti, tra cui:

• Sondaggi di lunga durata
• Microsondaggi in-app
• Interviste agli utenti
• Mappe di calore
• Indagini sulla schermata di benvenuto

Ad esempio, Miro utilizza un sondaggio sulla schermata di benvenuto per raccogliere dati utili dai suoi utenti.

Fase 2 – Visualizzazione dei dati dei clienti

La visualizzazione dei dati è importante perché rende una montagna di dati facilmente digeribile e comprensibile. Quando è possibile visualizzare i dati attraverso mappe, grafici o altre immagini, è facile individuare schemi, creare collegamenti o costruire una storia.

Per organizzare i dati grezzi in un formato visivo, utilizzate gli strumenti di analisi.

Ad esempio, è possibile visualizzare i dati raccolti dalle risposte NPS in Userpilot con un sistema di etichettatura a colori che aiuta a identificare facilmente i promotori o i detrattori.

Fase 3 – Analisi dei dati per scoprire gli insight dei clienti

L’analisi dei dati fornisce approfondimenti sui clienti che vi aiuteranno a ottimizzare le relazioni con i clienti e a superare gli obiettivi di fidelizzazione.

Una volta trasformati i dati in un formato leggibile, è il momento di scegliere la tecnica di analisi dei dati.

Ad esempio, potreste scegliere di fare un’analisi di coorte per trovare modelli nei segmenti di utenti e superare i vostri obiettivi di fidelizzazione.

Come agire sulla base delle informazioni raccolte dall’analisi dei clienti

Ora che avete raccolto e analizzato i vostri dati, è il momento di agire su queste intuizioni per aumentare le vendite, migliorare la fidelizzazione e guadagnare di più. Impariamo ad agire efficacemente sulle intuizioni raccolte.

Coinvolgere il cliente nel momento giusto del suo percorso di acquisto

Identificare ogni fase del percorso dell’utente per fornire il contenuto appropriato al momento giusto e ottimizzare l’esperienza dell’utente.

Utilizzate il tagging delle funzionalità di Userpilot per tenere traccia di tutte le diverse interazioni che un utente può avere con la vostra interfaccia.

In questo modo è possibile identificare quali funzioni non vengono utilizzate e utilizzare un tooltip per guidare gli utenti a ottenere più valore.

Un altro esempio di coinvolgimento dei clienti al momento giusto può essere l’identificazione di momenti favorevoli per l’upselling e l’attivazione di un messaggio in-app che incoraggi gli utenti a effettuare l’upgrade.

Prevedere l’abbandono e aumentare il valore della vita del cliente migliorando la retention

Gli approfondimenti di customer analytics aiutano a prevedere il churn prima che un utente decida di cancellarsi.

Per monitorare il rischio di abbandono, utilizzate i sondaggi NPS per scoprire chi sono i vostri detrattori.

Quindi, create segmenti di utenti in base alle risposte NPS, in modo da poter attivare messaggi personalizzati da inviare solo a coloro che hanno ottenuto un punteggio basso nell’NPS.

Coinvolgete in modo proattivo i detrattori per trasformare la loro esperienza da negativa a positiva. Se riuscite a offrire un’assistenza personalizzata che li rimetta in carreggiata, prolungherete il valore della vita del cliente evitando la rinuncia.

Usare i dati raccolti nei sondaggi per personalizzare la messaggistica in-app

La personalizzazione è diventata il fattore di successo delle aziende SaaS. I consumatori si aspettano ora un’esperienza iper-personalizzata, costruita per aiutarli a raggiungere i loro obiettivi specifici.

Le risposte ai sondaggi aiutano a creare flussi di utenti e messaggi in-app personalizzati.

I messaggi personalizzati assicurano che si parli all’utente giusto con un messaggio rilevante per lui e per la sua fase del viaggio.

Ecco come Trello utilizza una lista di controllo secondaria di onboarding per spingere gli utenti a scoprire più valore dopo l’aggiornamento a un account Premium.

Sfruttare la potenza dell’analisi dei clienti con Userpilot

Userpilot è una piattaforma di crescita del prodotto che vi aiuta a offrire esperienze in-app, senza codice.

Si concentra sull’utilizzo della segmentazione degli utenti, della personalizzazione e di un onboarding efficace per migliorare l’adozione dei prodotti e aumentare la fidelizzazione.

Userpilot sfrutta gli insight analitici dei clienti, come l’utilizzo del prodotto o il comportamento all’interno dell’app, per creare relazioni migliori con i clienti.

Con Userpilot è possibile creare micro segmenti di utenti, per poi creare flussi automatizzati che offrono esperienze in-app personalizzate.

E infine, ma non per questo meno importante, ora è possibile utilizzare i tag delle funzionalità e la logica condizionale per attivare esperienze in-app!

In questo modo, se l’utente esegue uno qualsiasi degli eventi passati, ad esempio acquista una maglietta blu, una maglietta rossa o una maglietta verde, è possibile mostrargli la stessa esperienza in tempo reale!

Conclusione

Raccogliendo i dati e analizzandoli per trovare spunti significativi per i consumatori, sarete sulla buona strada per prendere decisioni aziendali informate che favoriscano la crescita.

Volete iniziare a raccogliere dati analitici sui clienti? Richiedete una demo di Userpilot e scoprite come potete tracciare il comportamento degli utenti, eseguire sondaggi e creare esperienze di prodotto personalizzate.