你如何依靠你的客户分析洞察力来激发产品的快速增长？

为了持续改进，你需要收集客户数据，对其进行分析，并根据你获得的客户洞察力采取行动。

在这篇文章中，我们将介绍：

• 客户分析的重要性。
• 客户分析的不同类别和它们的好处。
• 获得客户洞察力的三步程序。
• 使用客户洞察力来提高满意度和增长的三种策略。

让我们开始吧。

TL;DR

• 客户分析利用数据收集和客户洞察力分析，使决策过程更容易。
• 客户洞察力帮助你了解客户的行为和需求，预测未来的行为，并更好地使客户体验个性化。
• 客户数据分析有四类：描述性、诊断性、预测性和规定性。
• 描述性分析帮助你利用历史数据发现过去发生的事情。 它让你深入了解客户趋势的原因，并帮助你为未来做好准备。
• 诊断性客户分析法通过收集用户反馈和使用假设测试，帮助你了解客户行为背后的 “原因”。
• 预测性分析帮助你预测客户的未来表现，并据此采取行动。
• 预测性分析解锁了关于如何解决一个问题或实现一个目标应该采取的路径的建议。
• 有四种类型的客户分析：客户参与分析、客户体验分析、客户保留分析和客户忠诚度分析。
• 客户参与分析让你深入了解用户在整个用户旅程中是如何与你的产品打交道的，包括存在摩擦和高流失率的领域。
• 用客户体验洞察力来衡量你在满足客户需求和期望方面的情况。
• 了解你的客户保留分析有助于你防止客户流失并识别你的高价值客户。
• 客户忠诚度分析让你确定你最忠诚的客户，并帮助你识别这些客户的模式。 然后你可以在你的其他客户群中实施这些模式。
• 遵循三步程序从客户分析中获得洞察力：收集、可视化和分析。
• 利用像Userpilot这样的无代码工具，发挥客户分析的力量。 你可以通过Userpilot对用户进行细分，建立上下文的应用内体验，并提供一个超个性化的体验。

什么是客户分析？

客户分析是让你对客户的行为、意见和反馈有意义的洞察力的数据。 换句话说，客户分析帮助你更好地了解你的客户。

什么是客户分析洞察力？

客户分析是你通过行为跟踪或调查收集的实际数据点，而客户分析的见解是你从分析数据中获得的收获。

为什么客户分析的洞察力很重要？

毋庸置疑，通过分析获得客户洞察力有助于你做出更明智的商业决策，从而更快地取得成果。 它可以帮助你：

• 了解客户行为并识别模式
• 预测未来的客户行为
• 对你的客户进行分类，并使他们的体验个性化
• 识别整个客户旅程中的摩擦

客户分析的不同类别是什么？

客户数据分析有各种各样的类别，都有有意义的洞察力。

描述性分析有助于发现发生了什么

描述性分析涉及分析历史数据，以描绘出公司的清晰历程。

这些洞察力有助于发现趋势，以及在特定的消费者群体中确定模式。

有了历史数据，SaaS公司可以了解什么对他们的客户有效，什么不有效。 这样，他们就能在未来做出更好的决定。

诊断性客户分析帮助你了解客户行为背后的 “原因”。

诊断分析法使用数据发现和数据挖掘来确定客户趋势的原因。 而SaaS公司可以利用诊断性的客户分析来做出更明智的商业决策，并推动持续成功。

为了完成诊断性分析，你首先要收集用户反馈，然后用假设测试来指导和集中分析。

预测性客户分析帮助你改善未来的客户体验

预测性客户分析帮助你利用数据、回归方法、人工智能（AI）和机器学习（ML）技术分析未来结果的概率。

此外，它通过主动预测客户需求，帮助公司提高保留率。 你可以根据收集到的客户洞察力来进行未来的产品改进。

当你在特定的用户群中分析模式时，预测性分析的效果最好。 这样，你就能得到最准确的客户需求情况，而不是把所有的客户都归入一个数据池。

通过细分，你可以推荐新功能，提供升级，或在正确的时间向正确的用户发送电子邮件。

预测性分析解锁建议

规定性分析使用数据分析来解锁关于你在特定情况下应该做什么的建议，无论是解决一个问题还是努力实现一个目标。

收集数据的过程包括像图形分析、推荐引擎、模拟等技术。

什么是不同类型的客户分析？

有四种主要的客户分析类型，在整个客户旅程中提供可操作的洞察力：

客户参与分析和洞察力

想知道你的客户目前是如何与你的产品接触的吗？

客户参与分析让你深入了解用户在整个客户旅程中如何与产品接触。

为了收集客户旅程分析，在旅程中设置里程碑，并跟踪其完成率。 你可以用Userpilot轻松地跟踪里程碑（目标）的完成情况。

然后，通过寻找需要改进的领域，对这些见解采取行动，这样你就可以提高产品的整体采用率。

客户体验分析和洞察力

通过跟踪客户体验分析，更好地了解客户的需求、观点以及对你的产品和服务的体验。

收集客户体验数据的最佳方式是分析你的反馈调查，这些调查有开放式的问题。

你会看到什么是导致摩擦的原因，因此你可以采取行动改善这些领域和整体的客户体验。

客户保留分析和洞察力

客户流失会对你的业务产生破坏性的影响。 在客户保留分析的帮助下，确定哪些用户群的流失率最高或最快，并采取必要的行动来解决这个问题。

首先，通过在入职时在欢迎屏幕上运行一个微调查 来细分你的用户。

然后，跟踪各细分市场的流失率。 它将帮助你指出你可以防止流失的领域。 此外，它还会根据谁的流失率最低来揭示你最有价值的部分。

你还可以对你的诋毁者进行细分，主动联系他们，改善他们与你产品的关系。

客户忠诚度分析和洞察力

将更多的首次客户转化为忠诚客户将提高客户终身价值，降低成本，并有助于通过口碑营销带来新客户。

壮大你的忠实客户群的第一步是分析客户的忠诚度。 这涉及到使用客户忠诚度分析，不仅要确定谁是忠诚的客户，还要认识到你的忠诚客户中的模式。 这样，你就可以在你的整个用户群中对这些模式进行优化。

你可以从各种渠道收集这些数据，例如进行NPS调查。

当你确定了忠诚的客户后，实施客户忠诚计划，奖励老客户，让他们满意。

如何收集和了解整个客户旅程中的客户数据

现在你知道了客户分析的不同类型和类别，是时候开始工作，收集准确的数据了。 以下是三步走的过程：

第一阶段–客户数据收集

客户数据收集是一个持续的过程，应该发生在客户旅程的所有阶段。

有很多不同的方式可以获得客户的洞察力，包括：

• 长形式的调查
• 应用内微调查
• 用户访谈
• 热力图
• 欢迎屏幕调查

例如，Miro使用一个欢迎屏幕调查来收集用户的可操作数据。

第二阶段 – 客户数据可视化

数据可视化很重要，因为它使堆积如山的数据容易被消化和理解。 当你能通过地图、图表或其他视觉效果将你的数据可视化时，就能很容易地发现模式，建立联系或建立一个故事。

为了将原始数据组织成一种可视化的格式，请使用分析工具。

例如，你可以在Userpilot中用彩色编码的标签系统将从NPS回复中收集到的数据可视化，帮助你轻松识别推广者或诋毁者。

阶段3–数据分析以揭示客户的洞察力

数据分析提供了深入的客户洞察力，将帮助你优化客户关系，并超越你的保留目标。

一旦你将你的数据转化为可读的格式，现在是时候选择你要分析数据的技术了。

例如，你可以选择做一个群组分析来寻找用户群的模式，并超过你的保留目标。

如何对你收集的客户分析见解采取行动

现在，你已经收集并分析了你的数据，现在是时候根据这些见解采取行动，以增加销售，提高保留率并获得更多收入。 让我们学习如何有效地对收集到的见解采取行动。

在客户旅程的正确时刻与客户接触

识别用户旅程的每个阶段，在正确的时刻提供适当的内容，优化用户体验。

使用Userpilot的功能标签来跟踪用户与你的界面的所有不同互动。

这样你就可以识别哪些功能没有被使用，并使用工具提示来引导用户获得更多的价值。

在正确的时间与客户接触的另一个例子是，确定向上销售的好时机，然后触发应用内信息，鼓励你的用户升级。

预测客户流失，通过提高客户保留率来延长客户的终身价值

客户分析洞察力帮助你在用户决定取消之前预测用户的流失。

为了追踪流失风险，使用NPS调查 来找出谁是你的诋毁者。

然后，根据NPS反应创建用户群，这样你就可以触发个性化的信息，只发给那些在NPS上得分低的人。

主动与这些诋毁者接触，将他们的经验从消极的变成积极的。 如果你能提供1对1的帮助，让他们回到正轨，你将通过避免客户流失来延长他们的客户终身价值。

使用调查中收集的数据来个性化应用内的信息传递

个性化已成为SaaS公司的驱动成功因素。 消费者现在期望有一个超级个性化的体验，以帮助他们实现自己的特定目标。

调查反馈有助于你创建个性化的用户流和应用内的信息传递。

个性化的信息确保你与正确的用户交谈，并提供与他们和他们的旅程阶段相关的信息。

以下是Trello如何使用 二级入职检查表来推动用户在升级到高级账户后发现更多价值。

利用Userpilot的客户分析能力

Userpilot是一个产品增长平台，帮助你提供应用内体验，不需要代码。

它的重点是利用用户细分、个性化和有效的入职培训的力量来改善产品的采用和提高保留率。

Userpilot利用你的客户分析洞察力，如产品使用或应用内行为，因此你可以与客户建立更好的关系。

你可以用Userpilot建立微型用户群，然后建立自动流程，提供个性化的应用内体验。

最后但并非最不重要的是–你现在可以使用功能标签以及条件逻辑–来触发应用内的体验!

这样，如果你的用户执行了你所传递的任何事件–例如买了一件蓝色的T恤，一件红色的T恤，或者一件绿色的T恤–你可以实时向他们展示同样的体验

总结

通过收集数据并对其进行分析以找到有意义的消费者洞察力，你将很好地做出明智的商业决策，推动增长。

想开始收集客户分析数据？获取Userpilot演示 ，看看你如何跟踪用户行为，开展调查并创建个性化的产品体验。