Customer Analytics Insights: Categories, Stages & How to Use Them

Jak wykorzystać wgląd w analitykę klienta, aby przyspieszyć rozwój produktu?

Aby wprowadzać ciągłe ulepszenia, musisz zbierać dane o klientach, analizować je i działać na podstawie zdobytych spostrzeżeń.

W tym artykule omówimy:

• Znaczenie analityki klienta.
• Różne kategorie analityki klienta i ich korzyści.
• Trójstopniowy proces uzyskiwania wglądu w klienta.
• Trzy strategie wykorzystania wglądu w klienta do poprawy satysfakcji i wzrostu.

Zaczynajmy.

TL;DR

• Analityka klienta wykorzystuje gromadzenie danych i analizy insightów klientów, aby ułatwić proces podejmowania decyzji.
• Wgląd w klienta pomaga zrozumieć jego zachowania i potrzeby, przewidzieć przyszłe zachowania i lepiej spersonalizować doświadczenia klienta.
• Istnieją cztery kategorie analityki danych o klientach: opisowa, diagnostyczna, predykcyjna i preskryptywna.
• Analityka opisowa pomaga odkryć, co wydarzyło się w przeszłości, wykorzystując dane historyczne. Daje to wgląd w przyczyny trendów wśród klientów, a także pomaga przygotować się na przyszłość.
• Diagnostyczna analiza klienta pomaga zrozumieć “dlaczego” za zachowaniem klienta poprzez zbieranie informacji zwrotnych od użytkowników i stosowanie testowania hipotez.
• Analityka predykcyjna pomaga przewidzieć przyszłe wyniki klientów i działać na ich podstawie.
• Analityka preskryptywna odblokowuje rekomendacje dotyczące tego, co należy zrobić, aby naprawić dany problem lub jaką ścieżkę należy obrać, aby osiągnąć cel.
• Istnieją cztery rodzaje analityki klienta: analityka zaangażowania klienta, analityka doświadczenia klienta, analityka utrzymania klienta oraz analityka lojalności klienta.
• Analityka zaangażowania klienta daje wgląd w to, jak użytkownicy angażują się w Twój produkt w całej podróży użytkownika, w tym w obszary tarcia i wysokiego drop-off.
• Zmierz, jak dobrze spełniasz potrzeby i oczekiwania klientów, korzystając z informacji o doświadczeniach klientów.
• Zrozumienie analityki utrzymania klienta pomaga zapobiegać rezygnacji i identyfikować klientów o wysokiej wartości.
• Analityka lojalności klientów pozwala zidentyfikować najbardziej lojalnych klientów i pomaga rozpoznać wzorce wśród tych klientów. Następnie możesz wdrożyć te wzorce wśród innych segmentów klientów.
• Postępuj zgodnie z trzyetapowym procesem, aby uzyskać wgląd w analitykę klientów: zbieranie, wizualizacja i analizy.
• Wykorzystaj potęgę analityki klienckiej dzięki bezkodowemu narzędziu, jakim jest Userpilot. Możesz segmentować użytkowników, budować kontekstowe doświadczenia w aplikacji i zapewnić hiperpersonalne doświadczenie z Userpilot.

Co to jest analityka klienta?

Analityka klienta to dane, które dają Ci znaczący wgląd w zachowania, opinie i opinie klientów. Innymi słowy, analityka klienta pomaga lepiej zrozumieć klientów.

Czym są spostrzeżenia z zakresu customer analytics?

Podczas gdy analiza klienta to faktyczne punkty danych, które zbierasz poprzez śledzenie zachowań lub ankiety, spostrzeżenia z analizy klienta to wnioski, które wyciągasz z analizy danych.

Dlaczego insighty z zakresu customer analytics są ważne?

Niewątpliwie uzyskanie wglądu w klienta poprzez analizę pomaga podejmować bardziej świadome decyzje biznesowe, które szybciej prowadzą do wyników. Pomaga ci:

• Zrozumienie zachowań klientów i określenie wzorców
• Przewidywanie przyszłych zachowań klientów
• Segmentuj swoich klientów i personalizuj ich doświadczenia
• Zidentyfikuj tarcie w całej podróży klienta

Jakie są poszczególne kategorie analityki klienta?

Analityka danych o klientach występuje w różnych kategoriach, wszystkie z nich zawierają znaczące spostrzeżenia.

Analityka opisowa pomaga znaleźć to, co się stało

Analityka opisowa polega na analizie danych historycznych w celu uzyskania jasnego obrazu podróży firmy.

Spostrzeżenia te pomagają odnaleźć trendy, jak również zidentyfikować wzorce w ramach określonego segmentu konsumentów.

Dzięki danym historycznym firmy SaaS mogą zrozumieć, co zadziałało, a co nie zadziałało w przypadku ich klientów. Dzięki temu w przyszłości będą mogli podejmować lepsze decyzje.

Analizy diagnostyczne klientów pomagają zrozumieć “dlaczego” stoją za zachowaniem klientów

Analityka diagnostyczna wykorzystuje odkrywanie danych i eksplorację danych w celu określenia przyczyn trendów występujących u klientów. Firmy SaaS mogą wykorzystać analitykę diagnostyczną klientów, aby podejmować bardziej świadome decyzje biznesowe i napędzać ciągły sukces.

Aby przeprowadzić analizę diagnostyczną, należy najpierw zebrać informacje zwrotne od użytkowników, a następnie zastosować testowanie hipotez w celu ukierunkowania i skoncentrowania analizy.

Predykcyjna analityka klienta pomaga poprawić przyszłość doświadczeń klienta

Predykcyjna analityka klienta pomaga analizować prawdopodobieństwo przyszłych wyników przy użyciu danych, metod regresji, sztucznej inteligencji (AI) i technik uczenia maszynowego (ML).

Ponadto, pomaga firmom poprawić wskaźniki retencji poprzez proaktywne przewidywanie potrzeb klientów. Możesz wprowadzić przyszłe ulepszenia produktu w oparciu o zebrany insight klienta.

Analityka predykcyjna działa najlepiej, gdy analizujesz wzorce w ramach określonych segmentów użytkowników. W ten sposób uzyskuje się najdokładniejszy obraz potrzeb klientów, zamiast wrzucać wszystkich klientów do jednej puli danych.

Segmentacja pozwala na polecenie nowych funkcji, zaoferowanie aktualizacji lub wysłanie wiadomości e-mail do właściwych użytkowników w odpowiednim czasie.

Analityka preskryptywna odblokowuje rekomendacje

Analityka preskryptywna wykorzystuje analizę danych do odblokowania rekomendacji dotyczących tego, co powinieneś zrobić w konkretnej sytuacji, niezależnie od tego, czy chodzi o rozwiązanie problemu, czy pracę nad osiągnięciem celu.

Proces zbierania danych obejmuje takie techniki jak analiza wykresów, silniki rekomendacji, symulacje i inne.

Jakie są różne rodzaje analityki klienta?

Istnieją cztery główne rodzaje analityki klienckiej, które dają możliwość wglądu w przebieg podróży klienta:

Analizy i spostrzeżenia dotyczące zaangażowania klientów

Chcesz wiedzieć, jak Twoi klienci aktualnie angażują się w Twój produkt?

Analityka zaangażowania klientów daje dogłębny wgląd w to, jak użytkownicy angażują się w produkt w trakcie podróży klienta.

Aby zebrać analitykę podróży klienta, ustaw kamienie milowe w podróży i śledź wskaźnik ich ukończenia. Dzięki Userpilotowi możesz łatwo śledzić realizację kamieni milowych (celów).

Następnie należy działać na podstawie spostrzeżeń, znajdując obszary, które wymagają ulepszeń, aby zwiększyć ogólną adopcję produktu.

Analityka i spostrzeżenia dotyczące doświadczeń klientów

Lepiej zrozum potrzeby klientów, ich punkt widzenia oraz doświadczenia związane z produktami i usługami, dzięki śledzeniu analizy doświadczeń klientów.

Najlepszym sposobem na zbieranie danych dotyczących doświadczeń klientów jest analiza ankiet zwrotnych, które mają pytania otwarte.

Zobaczysz, co powoduje tarcie, więc możesz podjąć działania w celu poprawy tych obszarów i ogólnego doświadczenia klienta.

Analizy i spostrzeżenia dotyczące utrzymania klienta

Odpływ klientów może mieć niszczący wpływ na Twój biznes. Zidentyfikować, które segmenty użytkowników churn najbardziej lub najszybciej z pomocą analityki retencji klientów i podjąć niezbędne działania, aby to naprawić.

Po pierwsze, segmentuj swoich użytkowników, uruchamiając mikroankietę na ekranie powitalnym podczas onboardingu.

Następnie należy śledzić wskaźniki rezygnacji w poszczególnych segmentach. Pomoże Ci to wskazać obszary, w których możesz zapobiec churn. Ponadto, ujawni Twoje najbardziej wartościowe segmenty w oparciu o to, kto najmniej się kręci.

Możesz również segmentować swoich krytyków, aby proaktywnie dotrzeć do nich i poprawić ich relacje z Twoim produktem.

Analizy i spostrzeżenia dotyczące lojalności klientów

Przekształcenie większej liczby klientów pierwszorazowych w klientów lojalnych zwiększy wartość życiową klienta, obniży koszty i pomoże pozyskać nowych klientów dzięki marketingowi typu word-of-mouth.

Pierwszym krokiem do zwiększenia bazy lojalnych klientów jest analiza lojalności klientów. Wiąże się to z wykorzystaniem analityki lojalnościowej, aby nie tylko wskazać, kto jest lojalnym klientem, ale także rozpoznać wzorce wśród lojalnych klientów. W ten sposób możesz zoptymalizować te wzorce w całej swojej bazie użytkowników.

Dane te możesz zbierać różnymi kanałami, np. prowadząc ankiety NPS.

Kiedy zidentyfikujesz lojalnych klientów, wdróż program lojalnościowy i nagradzaj powtarzających się klientów, aby utrzymać ich zadowolenie.

Jak zbierać i rozumieć dane o kliencie w całej jego podróży

Teraz, gdy znasz już różne rodzaje i kategorie analityki klienta, czas zabrać się do pracy, aby zebrać dokładne dane. Oto trójstopniowy proces:

Etap 1 – zbieranie danych o klientach

Zbieranie danych o klientach to ciągły proces, który powinien odbywać się na wszystkich etapach podróży klienta.

Istnieje wiele różnych sposobów, w jakie można uzyskać wgląd w klienta, w tym:

• Sondaże długoterminowe
• Mikrosondaże w aplikacji
• Wywiady z użytkownikami
• Mapy cieplne
• Ankiety na ekranie powitalnym

Na przykład Miro wykorzystuje ankietę na ekranie powitalnym, aby zebrać od swoich użytkowników dane, które można wykorzystać.

Etap 2 – wizualizacja danych o klientach

Wizualizacja danych jest ważna, ponieważ sprawia, że góra danych jest łatwa do strawienia i zrozumienia. Kiedy możesz zwizualizować swoje dane za pomocą map, wykresów lub innych wizualizacji, ułatwia to dostrzeżenie wzorców, tworzenie połączeń lub budowanie historii.

Aby zorganizować surowe dane w wizualny format, użyj narzędzi analitycznych.

Na przykład, możesz wizualizować dane zebrane z odpowiedzi NPS w Userpilot z kolorowym systemem tagów, który pomaga łatwo zidentyfikować promotorów lub detraktorów.

Etap 3 – Analiza danych w celu odkrycia spostrzeżeń klientów

Analiza danych dostarcza głębokich informacji o klientach, które pomogą Ci zoptymalizować relacje z nimi i przekroczyć cele związane z utrzymaniem klientów.

Kiedy już przekształcisz swoje dane do czytelnego formatu, czas wybrać technikę, którą będziesz analizował swoje dane.

Na przykład, możesz zdecydować się na wykonanie analizy kohortowej, aby znaleźć wzorce w segmentach użytkowników i przekroczyć swoje cele retencyjne.

Jak działać na podstawie zebranych informacji o klientach?

Teraz, gdy zebrałeś i przeanalizowałeś swoje dane, nadszedł czas, aby działać na podstawie tych spostrzeżeń w celu zwiększenia sprzedaży, poprawy retencji i uzyskania większych przychodów. Dowiedzmy się, jak skutecznie działać na zebranych insightach.

Zaangażowanie klienta w odpowiednim momencie jego podróży

Zidentyfikuj każdy etap podróży użytkownika, aby dostarczyć odpowiednią treść w odpowiednim momencie i zoptymalizować doświadczenie użytkownika.

Użyj tagowania funkcji Userpilota, aby śledzić wszystkie różne interakcje, jakie użytkownik może mieć z twoim interfejsem.

W ten sposób możesz zidentyfikować, które funkcje nie są używane i użyć etykiety narzędziowej, aby poprowadzić użytkowników do uzyskania większej wartości.

Innym przykładem angażowania się z klientami we właściwym czasie może być zidentyfikowanie dobrych momentów na upselling, a następnie uruchomienie wiadomości w aplikacji zachęcającej Twoich użytkowników do aktualizacji.

Przewidywanie odpływu klientów i zwiększanie ich wartości życiowej poprzez poprawę retencji

Wgląd w analitykę klienta pomaga przewidzieć churn, zanim użytkownik zdecyduje się na rezygnację.

Aby śledzić ryzyko churn, wykorzystaj badania NPS , aby dowiedzieć się, kim są Twoi detaliści.

Następnie utwórz segmenty użytkowników w oparciu o odpowiedzi NPS, dzięki czemu będziesz mógł uruchamiać spersonalizowane wiadomości, które trafią tylko do tych, którzy uzyskali niskie wyniki w NPS.

Proaktywnie angażować się z tych krytyków, aby odwrócić ich doświadczenie z negatywnych do pozytywnych. Jeśli możesz zaoferować pomoc 1 na 1, która sprawi, że wrócą na właściwe tory, zwiększysz wartość życiową klienta, unikając rezygnacji.

Wykorzystanie danych zebranych w ankietach do personalizacji wiadomości w aplikacji

Personalizacja stała się czynnikiem napędzającym sukces firm SaaS. Konsumenci oczekują teraz hiperpersonalnych doświadczeń, które są zbudowane tak, aby pomóc im osiągnąć konkretne cele.

Odpowiedzi z ankiet pomagają w tworzeniu spersonalizowanych przepływów użytkownika i komunikatów w aplikacji.

Spersonalizowane wiadomości zapewniają, że rozmawiasz z właściwym użytkownikiem, z komunikatem, który jest odpowiedni dla niego i jego etapu w podróży.

Oto jak Trello używa wtórnej listy kontrolnej onboardingu, aby skłonić użytkowników do odkrycia większej wartości po uaktualnieniu do konta Premium.

Wykorzystaj moc analizy klientów z Userpilotem

Userpilot to platforma rozwoju produktu, która pomaga dostarczać doświadczenia w aplikacji, bez użycia kodu.

Koncentruje się na wykorzystaniu możliwości segmentacji użytkowników, personalizacji i skutecznego wdrażania do systemu, aby poprawić przyjęcie produktu i zwiększyć jego utrzymanie.

Userpilot wykorzystuje wgląd w analitykę klienta, taką jak wykorzystanie produktu lub zachowanie w aplikacji, dzięki czemu możesz tworzyć lepsze relacje z klientami.

Możesz budować mikro segmenty użytkowników z Userpilot, a następnie budować zautomatyzowane przepływy, które dostarczają spersonalizowanych doświadczeń w aplikacji.

I wreszcie – możesz teraz używać tagów funkcji oraz logiki warunkowej do wyzwalania doświadczeń w aplikacji!

Dzięki temu, jeśli Twój użytkownik wykona któreś z przekazanych przez Ciebie zdarzeń – np. kupi niebieską koszulkę, czerwoną koszulkę lub zieloną koszulkę – możesz pokazać mu to samo doświadczenie w czasie rzeczywistym!

Wniosek

Zbierając dane i analizując je w celu znalezienia istotnych informacji o konsumentach, będziesz na dobrej drodze do podejmowania świadomych decyzji biznesowych, które napędzają wzrost.

Chcesz zacząć zbierać dane o klientach? Pobierz demo Userpilot i zobacz jak możesz śledzić zachowania użytkowników, przeprowadzać ankiety i tworzyć spersonalizowane doświadczenia produktowe.