Informações sobre a análise de clientes: Categorias, fases e como utilizá-las

Como é que se apoia nas informações analíticas dos clientes para acelerar o crescimento dos produtos?

Para efectuar melhorias contínuas, é necessário recolher dados dos clientes, analisá-los e agir com base nas informações obtidas.

Neste artigo, abordaremos:

• A importância da análise de clientes.
• As diferentes categorias de análise de clientes e as suas vantagens.
• O processo em três etapas para obter informações sobre os clientes.
• Três estratégias para utilizar a percepção do cliente para melhorar a satisfação e o crescimento.

Vamos lá começar.

TL;DR

• A análise do cliente utiliza a recolha de dados e a análise das percepções do cliente para facilitar o processo de tomada de decisões.
• As informações sobre os clientes ajudam-no a compreender o comportamento e as necessidades dos clientes, a prever comportamentos futuros e a personalizar melhor a experiência do cliente.
• Existem quatro categorias de análise dos dados dos clientes: descritiva, de diagnóstico, preditiva e prescritiva.
• A análise descritiva ajuda-o a descobrir o que aconteceu no passado utilizando dados históricos. Dá-lhe uma visão das causas das tendências dos clientes e ajuda-o a preparar-se para o futuro.
• A análise de diagnóstico do cliente ajuda-o a compreender o “porquê” do comportamento do cliente através da recolha de feedback do utilizador e da utilização de testes de hipóteses.
• A análise preditiva ajuda-o a prever o desempenho futuro dos clientes e a agir em conformidade.
• A análise prescritiva revela recomendações sobre o que fazer para resolver um problema ou o caminho a seguir para atingir um objectivo.
• Existem quatro tipos de análise de clientes: análise do envolvimento do cliente, análise da experiência do cliente, análise da retenção do cliente e análise da fidelização do cliente.
• A análise do envolvimento do cliente dá-lhe informações sobre a forma como os utilizadores interagem com o seu produto ao longo de todo o percurso do utilizador, incluindo as áreas de atrito e de elevado abandono.
• Avalie até que ponto está a satisfazer as necessidades e expectativas dos clientes com informações sobre a experiência do cliente.
• Compreender a análise da retenção de clientes ajuda-o a evitar a rotatividade e a identificar os seus clientes de elevado valor.
• A análise da fidelização de clientes permite-lhe identificar os seus clientes mais fiéis e ajuda-o a reconhecer padrões entre esses clientes. Pode então implementar esses padrões noutros segmentos de clientes.
• Siga o processo em três etapas para obter informações da análise de clientes: recolha, visualização e análise.
• Aproveite o poder da análise de clientes com uma ferramenta sem código como o Userpilot. Pode segmentar utilizadores, criar experiências in-app contextuais e proporcionar uma experiência hiper-personalizada com o Userpilot.

O que é a análise de clientes?

A análise do cliente é constituída por dados que fornecem informações significativas sobre o comportamento, as opiniões e o feedback dos clientes. Por outras palavras, a análise de clientes ajuda-o a compreender melhor os seus clientes.

O que são as informações analíticas dos clientes?

Enquanto a análise dos clientes são os pontos de dados reais que recolhe através do rastreio do comportamento ou de inquéritos, as informações sobre a análise dos clientes são as conclusões que retira da análise dos dados.

Porque é que as informações analíticas dos clientes são importantes?

Sem dúvida, obter informações sobre os clientes através da análise ajuda-o a tomar decisões comerciais mais informadas que conduzem a resultados mais rápidos. Ajuda-o:

• Compreender o comportamento dos clientes e identificar padrões
• Prever o comportamento futuro do cliente
• Segmentar os seus clientes e personalizar a sua experiência
• Identificar fricções ao longo do percurso do cliente

Quais são as diferentes categorias de análise de clientes?

A análise dos dados dos clientes é apresentada numa variedade de categorias, todas com informações significativas.

A análise descritiva ajuda a descobrir o que aconteceu

A análise descritiva envolve a análise de dados históricos para traçar um quadro claro do percurso de uma empresa.

As informações ajudam a encontrar tendências, bem como a identificar padrões num segmento específico de consumidores.

Com os dados históricos, as empresas SaaS podem compreender o que funcionou e o que não funcionou para os seus clientes. Desta forma, podem tomar melhores decisões no futuro.

A análise de diagnóstico do cliente ajuda-o a compreender o “porquê” do comportamento do cliente

A análise de diagnóstico utiliza a descoberta de dados e a extracção de dados para determinar as causas das tendências dos clientes. E as empresas de SaaS podem aproveitar a análise de diagnóstico dos clientes para tomar decisões comerciais mais informadas e impulsionar o sucesso contínuo.

Para concluir a análise de diagnóstico, começa por recolher o feedback do utilizador e, em seguida, utiliza o teste de hipóteses para orientar e centrar a sua análise.

A análise preditiva de clientes ajuda-o a melhorar o futuro da sua experiência de cliente

A análise preditiva do cliente ajuda-o a analisar a probabilidade de resultados futuros utilizando dados, métodos de regressão, inteligência artificial (IA) e técnicas de aprendizagem automática (ML).

Além disso, ajuda as empresas a melhorar as taxas de retenção, antecipando proactivamente as necessidades dos clientes. É possível melhorar os produtos no futuro com base nas informações recolhidas sobre os clientes.

A análise preditiva funciona melhor quando se analisam padrões em segmentos de utilizadores específicos. Desta forma, obtém-se uma imagem mais exacta das necessidades dos clientes, em vez de se agruparem todos os clientes num conjunto de dados.

A segmentação permite-lhe recomendar novas funcionalidades, oferecer uma actualização ou enviar um e-mail aos utilizadores certos no momento certo.

A análise prescritiva desbloqueia recomendações

A análise prescritiva utiliza a análise de dados para obter recomendações sobre o que deve ser feito numa situação específica, quer se trate de resolver um problema ou de trabalhar para atingir um objectivo.

O processo de recolha de dados inclui técnicas como a análise de gráficos, motores de recomendação, simulação, entre outras.

Quais são os diferentes tipos de análise de clientes?

Existem quatro tipos principais de análise de clientes que fornecem informações accionáveis sobre os percursos dos clientes:

Análises e informações sobre o envolvimento dos clientes

Quer saber como é que os seus clientes estão actualmente a interagir com o seu produto?

A análise do envolvimento do cliente dá-lhe informações aprofundadas sobre a forma como os utilizadores interagem com o produto ao longo do percurso do cliente.

Para recolher análises do percurso do cliente, defina marcos no percurso e acompanhe a sua taxa de conclusão. Pode acompanhar facilmente a conclusão das etapas (objectivos) com o Userpilot.

Em seguida, actue com base nas informações, encontrando áreas que necessitam de melhorias, para que possa aumentar a adopção global do produto.

Análises e informações sobre a experiência do cliente

Compreenda melhor as necessidades, pontos de vista e experiências dos seus clientes com os seus produtos e serviços, acompanhando a análise da experiência do cliente.

A melhor forma de recolher dados sobre a experiência do cliente é analisar os seus inquéritos de feedback com perguntas abertas.

Verá o que causa fricção, para que possa tomar medidas para melhorar essas áreas e a experiência geral do cliente.

Análises e informações sobre a retenção de clientes

A perda de clientes pode ter um efeito devastador na sua empresa. Identifique quais os segmentos de utilizadores que mais ou mais rapidamente se desvanecem com a ajuda da análise da retenção de clientes e tome as medidas necessárias para resolver o problema.

Em primeiro lugar, segmente os seus utilizadores através de um micro-inquérito no ecrã de boas-vindas durante a integração.

Depois, acompanhe as taxas de rotatividade nos seus segmentos. Ajudá-lo-á a identificar as áreas em que pode evitar a rotatividade. Além disso, revelará os seus segmentos mais valiosos com base em quem tem menos rotatividade.

Também pode segmentar os seus detractores para os contactar de forma proactiva e melhorar a sua relação com o seu produto.

Análises e informações sobre a fidelidade do cliente

Transformar mais clientes de primeira viagem em clientes fiéis aumentará o valor do tempo de vida do cliente, reduzirá os custos e ajudará a atrair novos clientes através do marketing boca-a-boca.

O primeiro passo para aumentar a sua base de clientes fiéis é analisar a fidelidade dos clientes. Isto implica a utilização da análise da fidelização de clientes não só para identificar quem é um cliente fiel, mas também para reconhecer padrões entre os seus clientes fiéis. Desta forma, pode optimizar esses padrões em toda a sua base de utilizadores.

É possível recolher estes dados a partir de vários canais, como a realização de inquéritos NPS.

Quando identificar clientes fiéis, implemente um programa de fidelização de clientes e recompense os clientes recorrentes para os manter satisfeitos.

Como recolher e compreender os dados dos clientes ao longo do percurso do cliente

Agora que já conhece os diferentes tipos e categorias de análise de clientes, é altura de começar a trabalhar para recolher dados precisos. Eis o processo em três etapas:

Fase 1 – Recolha de dados dos clientes

A recolha de dados dos clientes é um processo contínuo que deve ocorrer em todas as fases do percurso do cliente.

Há muitas formas diferentes de obter informações sobre os clientes, incluindo:

• Inquéritos longos
• Micro-inquéritos na aplicação
• Entrevistas com utilizadores
• Mapas de calor
• Inquéritos no ecrã de boas-vindas

Por exemplo, o Miro utiliza um inquérito no ecrã de boas-vindas para recolher dados accionáveis dos seus utilizadores.

Fase 2 – Visualização dos dados dos clientes

A visualização de dados é importante porque torna uma montanha de dados fácil de digerir e compreender. Quando é possível visualizar os dados através de mapas, gráficos ou outros elementos visuais, é mais fácil detectar padrões, estabelecer ligações ou construir uma história.

Para organizar os dados brutos num formato visual, utilize ferramentas de análise.

Por exemplo, pode visualizar os dados recolhidos a partir das respostas do NPS no Userpilot com um sistema de marcação codificado por cores que o ajuda a identificar facilmente os promotores ou detractores.

Fase 3 – Análise de dados para descobrir informações sobre os clientes

A análise de dados fornece informações aprofundadas sobre os clientes que o ajudarão a optimizar as suas relações com os clientes e a exceder os seus objectivos de retenção.

Depois de ter transformado os seus dados num formato legível, é altura de escolher a técnica de análise dos dados.

Por exemplo, pode optar por fazer uma análise de coorte para encontrar padrões em segmentos de utilizadores e exceder os seus objectivos de retenção.

Como agir com base nas informações de análise de clientes que recolhe

Agora que recolheu e analisou os seus dados, é altura de agir com base nessas informações para aumentar as vendas, melhorar a retenção e obter mais receitas. Vamos aprender a agir eficazmente com base nas informações recolhidas.

Interagir com o cliente no momento certo do seu percurso

Identifique cada fase do percurso do utilizador para fornecer o conteúdo adequado no momento certo e optimizar a experiência do utilizador.

Utilize a marcação de características do Userpilot para controlar todas as diferentes interacções que um utilizador pode ter com a sua interface.

Desta forma, é possível identificar as funcionalidades que não estão a ser utilizadas e utilizar uma dica de ferramenta para orientar os utilizadores no sentido de obterem mais valor.

Outro exemplo de envolvimento com os clientes no momento certo pode ser a identificação de bons momentos para o upselling e, em seguida, o accionamento de uma mensagem na aplicação que incentive os seus utilizadores a actualizar.

Prever o churn e aumentar o valor do tempo de vida do cliente melhorando a retenção

As informações de análise do cliente ajudam-no a prever a rotatividade antes de um utilizador decidir cancelar.

Para controlar o risco de churn, utilize inquéritos NPS para descobrir quem são os seus detractores.

Em seguida, crie segmentos de utilizadores com base nas respostas do NPS, para que possa activar mensagens personalizadas que são enviadas apenas para aqueles que obtiveram uma pontuação baixa no NPS.

Interaja proactivamente com esses detractores para transformar a sua experiência de negativa em positiva. Se puder oferecer uma ajuda individualizada que os coloque de novo no caminho certo, aumentará o valor do tempo de vida do cliente, evitando a rotatividade.

Utilizar os dados recolhidos nos inquéritos para personalizar as mensagens in-app

A personalização tornou-se o principal factor de sucesso das empresas SaaS. Os consumidores esperam agora uma experiência hiper-personalizada, criada para os ajudar a atingir os seus objectivos específicos.

As respostas aos inquéritos ajudam a criar fluxos de utilizador personalizados e mensagens in-app.

As mensagens personalizadas garantem que está a falar com o utilizador certo, com uma mensagem que é relevante para ele e para a sua fase da viagem.

Eis como o Trello utiliza uma lista de verificação de integração secundária para levar os utilizadores a descobrir mais valor depois de actualizarem para uma conta Premium.

Aproveite o poder da análise de clientes com o Userpilot

A Userpilot é uma plataforma de crescimento de produtos que o ajuda a proporcionar experiências in-app, sem código.

O seu objectivo é utilizar o poder da segmentação de utilizadores, da personalização e da integração eficaz para melhorar a adopção de produtos e aumentar a retenção.

O Userpilot tira partido das informações analíticas dos seus clientes, como a utilização de produtos ou o comportamento na aplicação, para que possa criar melhores relações com os clientes.

É possível criar segmentos de microutilizadores com o Userpilot e, em seguida, criar fluxos automatizados que proporcionam experiências in-app personalizadas.

E por último, mas não menos importante – agora é possível utilizar etiquetas de características, bem como lógica condicional – para activar experiências na aplicação!

Desta forma, se o utilizador realizar qualquer um dos eventos que passou – por exemplo, comprar uma T-shirt azul, uma T-shirt vermelha ou uma T-shirt verde – pode mostrar-lhe a mesma experiência em tempo real!

Conclusão

Ao recolher dados e analisá-los para encontrar informações significativas sobre os consumidores, estará no bom caminho para tomar decisões comerciais informadas que impulsionam o crescimento.

Quer começar a recolher análises de clientes? Obtenha uma demonstração do Userpilot e veja como pode acompanhar o comportamento do utilizador, realizar inquéritos e criar experiências de produto personalizadas.