Analisis Perilaku: Cara Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Analisis perilaku adalah studi tentang pola perilaku pelanggan, termasuk tindakan, preferensi, dan proses pengambilan keputusan mereka. Mempelajari perilaku pelanggan memberi Anda wawasan tentang apa yang memotivasi pelanggan Anda untuk membeli, yang pada akhirnya menghasilkan rencana permainan yang lebih solid untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna mereka . Intinya: buatlah agar mereka ingin terus datang kembali.

Tapi bagaimana analitik perilaku benar-benar meningkatkan pengalaman pelanggan dan menghasilkan retensi? Di bawah ini, kami memberikan beberapa contoh dunia nyata tentang bagaimana merek global — termasuk beberapa pelanggan CleverTap — telah berhasil menggunakan analitik perilaku untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Data Analisis Perilaku Menghasilkan Personalisasi yang Lebih Baik

Personalisasi sangat penting untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Ketika bisnis dapat menyesuaikan produk dan layanan mereka untuk memenuhi kebutuhan unik pelanggan mereka, mereka lebih mungkin mendapatkan loyalitas mereka. Analitik perilaku menyediakan data yang sangat dibutuhkan untuk mempersonalisasi penawaran secara efektif. Lihatlah bagaimana Muuv Labs melakukannya.

Muuv Labs: Memicu Motivasi Kebugaran Dengan Rekomendasi yang Dipersonalisasi

Aplikasi kebugaranVi-Muuv , dimiliki oleh inovator kesehatan Muuv Labs , adalah contoh aplikasi yang mengetahui cara melibatkan penggunanya.Mereka telah bermitra dengan CleverTap untuk memanfaatkan analitik, kampanye, dan perjalanan pengguna yang memungkinkan jenis hiper-personalisasi yang membuat orang aktif tetap terlibat secara aktif.

Informasi yang dibagikan pengguna dengan Muuv Labs dapat meningkatkan pengalaman aplikasi mereka secara signifikan. Misalnya, catat Adams, pengguna yang berbagi informasi tentang kebiasaan dan preferensi olahraga mereka lebih cenderung mendapatkan hasil maksimal dari aplikasi. “Kami dapat menjadikan ini pengalaman yang lebih baik jika Anda memberi tahu kami peralatan kebugaran apa yang dapat Anda akses. Saat Anda akan membangun olahraga, Anda dapat mengatakan, 'Hari ini saya ingin menggunakan bola obat saya.'”

Selain menyarankan rutinitas latihan yang sesuai dengan selera Anda, Vi-Muuv membantu memasangkan soundtrack yang sempurna dengan rutinitas gym agar Anda tetap termotivasi. “Dalam aplikasi, Anda dapat mendengarkan musik atau podcast,” kata Direktur Pemasaran Kim Adams. “Kami membuatrekomendasi yang dipersonalisasi tentang apa yang harus didengarkan, berdasarkan preferensi yang diberikan [pengguna] kepada kami atau hal lain yang kami ketahui tentang mereka.”

Platform CleverTap juga memungkinkan Muuv Labs memperdalam keterlibatannya melalui segmentasi berbasis niat .“Kami mencoba membuat orang [terlibat] dalam perilaku tertentu” seperti menyelesaikan olahraga dalam aplikasi atau berolahraga di gym mitra Muuv, kata Adams. CleverTap dapat “melihat pengguna kami, dan berdasarkan perilaku mereka sebelumnya, berkata, 'Grup ini kemungkinan akan melakukan perilaku itu lagi; kelompok ini tidak.' Itu memungkinkan kami menyesuaikan pesan kami.”

Analisis Perilaku Mengaktifkan Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan — proses membagi pelanggan menjadi kelompok berdasarkan perilaku, preferensi, dan demografi mereka — adalah alat pemasaran yang penting. Dengan mengelompokkan pelanggan, Anda dapat menyesuaikan konten dan pesan Anda dengan kebutuhan unik masing-masing grup. Dan analitik perilaku menyediakan data yang Anda perlukan untuk memahami perilaku pelanggan.

Albo: Segmentasi untuk Perjalanan Pelanggan yang Lebih Baik

Albo , salah satu aplikasi perbankan penantang dengan pertumbuhan tercepat di Meksiko, menggunakan segmentasi untuk memastikan pelanggan menerima pesan yang tepat pada waktu yang tepat.

Menurut Aline K. Carranza, CRM & Engagement Manager: “Tujuan bekerja sama dengan CleverTap adalah mengonfigurasi format dan pesan pada saat yang tepat untuk memastikan kami memiliki pelanggan berkualitas lebih baik yang akan melalui semua perjalanan kami. Kami memberikan informasi sebanyak mungkin kepada pengguna kami selama perjalanan orientasi untuk meningkatkan tingkat konversi dan keterlibatan kami… jadi kami membuat Perjalanan untuk membantu kami mencapai tujuan tersebut dengan cara yang otomatis dan efektif.”

Analisis Perilaku Membentuk Layanan Pelanggan yang Proaktif

Layanan pelanggan yang proaktif adalah manfaat lain dari analitik perilaku. Dengan menganalisis perilaku pelanggan, bisnis dapat mengidentifikasi kapan pelanggan cenderung mengalami masalah atau masalah dan mengambil tindakan untuk mencegahnya. Jika pelanggan berulang kali mengeklik tautan tertentu di situs web tetapi tidak pernah melakukan pembelian, bisnis dapat secara proaktif menjangkau untuk menawarkan bantuan, menyarankan produk alternatif, atau sekadar mempermanis pot dengan diskon.

Persegi: Menggigit Churn sejak awal

Square , perusahaan pemrosesan pembayaran, menggunakan analitik perilaku untuk mengidentifikasi saat pelanggan mengalami masalah dengan sistem mereka.Mereka secara proaktif menjangkau pelanggan untuk menawarkan bantuan, seringkali menyelesaikan masalah bahkan sebelum pelanggan menyadari ada masalah. Pendekatan proaktif ini telah membantu Square meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi churn.

Analitik Prediktif Menjawab “Siapa yang Mungkin Melakukan Ini?”

Analitik prediktif menggunakan data historis dan algoritme statistik untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa mendatang. “Apakah pengguna ini cenderung berkonversi?” Analitik perilaku adalah alat penting untuk analitik prediktif, karena menyediakan data yang dibutuhkan bisnis untuk mengembangkan prediksi yang akurat dan mengantisipasi kebutuhan pelanggan. Anda kemudian dapat mengambil tindakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

M2Catalyst: Memprediksi Power User

M2Catalyst membantu komunitas melalui aplikasi gratis mereka seperti Network Cell Info LitedanMobile Signal Finder. Aplikasi ini memungkinkan pengguna melihat data waktu nyata tentang kinerja jaringan seluler dan kekuatan sinyal untuk meningkatkan pengalaman seluler mereka dan terlibat dengan teknologi.

Memimpin tanggung jawab dalam upaya ini adalah Joshua Shorter, Direktur Pemasaran di M2Catalyst. Dia menggunakan analitik CleverTap untuk memprediksi perilaku pengguna dengan lebih baik dan meningkatkan keterlibatan secara keseluruhan. Misalnya, dia melacak seberapasering pengguna meluncurkan aplikasi: “Saya suka melihat seberapa sering pengguna membuka aplikasi,” jelasnya.“Itu bisa menjadi indikator apakah seseorang menjadi power user atau tidak. Saya dapat melihat bahwa di Network Cell Info Lite, 28% pengguna kami meluncurkan aplikasi lima kali atau lebih. [Untuk] versi berbayar, 52% pengguna meluncurkan aplikasi lima kali atau lebih.”

Pengujian A/B

Pengujian A/B adalah proses membandingkan dua versi berbeda dari elemen kampanye pemasaran untuk menentukan mana yang lebih efektif. Terkadang sesederhana menukar gambar yang digunakan dalam pemberitahuan push atau mengubah baris subjek dalam email. Analisis perilaku mewujudkan hal ini, karena memberi tahu Anda versi mana yang lebih cocok dengan audiens target Anda.

ZEE5 Global: Pengujian Menghasilkan Kesuksesan yang Menyenangkan

ZEE5 Global ,platform OTT/streaming untuk konten Asia Selatan, bekerja sama dengan CleverTap untuk memfasilitasi pengujian A/B kampanye, melengkapinya dengan percakapan internal untuk menyusun skenario yang tidak diungkapkan dalam data. Pengiriman kampanye yang mulus telah membebaskan tim ZEE5 untuk fokus pada strategi keterlibatan. “Kami menghabiskan waktu maksimum untuk proses pemikiran kampanye karena penyampaian ditangani oleh alat, yang mulus,” kata Vinay Iyengar, Kepala Pertumbuhan dan Pendapatan B2C di ZEE5.

Mereka berhasil menguji kampanye yang melayani audiens mereka, termasuk kampanye untuk merayakan Hari Kemerdekaan India, menciptakan rasa memiliki bagi pengguna yang berada di luar India. Tim sebelumnya belum pernah mencoba ini di seluruh pasar karena mereka menganggap pengguna di luar India tidak akan berhubungan. “Kami memutuskan tidak apa-apa. Tujuan akhirnya adalah memberi pengguna perasaan memiliki.” Upaya mereka menghasilkan kampanye yang kuat yang memuaskan basis pelanggan mereka.

Dengan memanfaatkan pengujian strategis, konten yang kaya, dan personalisasi yang seimbang, ZEE5 membuat pemirsanya tetap terpikat dan terpaku pada layarnya. Ini adalah tujuan akhir dari keterlibatan mendalam untuk streaming aplikasi hiburan.

Saatnya Memahami Pelanggan Anda Lebih Baik

Analisis perilaku adalah alat yang ampuh yang memungkinkan merek untuk lebih memahami pelanggan mereka dengan melihat apa yang mereka lakukan di aplikasi. Data ini membantu merek mengoptimalkan pengalaman pengguna bagi pelanggan. Lebih penting lagi, ini memberi Anda wawasan berharga tentang apa yang memotivasi pelanggan untuk membeli, atau terus kembali ke aplikasi Anda.

Contoh di atas menunjukkan betapa efektifnya pendekatan ini. Jika Anda belum menggunakan analitik perilaku untuk menginformasikan strategi pengalaman pengguna Anda, sekarang saatnya untuk memulai.