Что такое поведенческая аналитика и 5 способов, которыми она поможет вашему бизнесу

Вы когда-нибудь задумывались, что крупные корпорации, такие как Google и Facebook, знают о вашем поведении в Интернете? Эти компании используют поведенческую аналитику для улучшения своих услуг и заработка. Мы займемся этим.

Данные всегда были не таким уж секретным соусом, но необходимым дьяволом в мире цифрового маркетинга, где конкуренция жестче, чем когда-либо прежде. Именно поэтому предприятия всегда стремятся узнать больше о своих клиентах, например о том, что они покупают, когда покупают и т. д.

Если бы бизнес мог знать эту информацию, то это могло бы лучше обслуживать их клиентов и способствовать увеличению продаж. Здесь в игру вступает поведенческая аналитика. Поведенческая аналитика — это изучение поведения клиентов. Мы рассмотрим определение поведенческой аналитики, для чего она используется и как она может помочь вашему бизнесу.

Что такое поведенческая аналитика?

Поведенческая аналитика — это способ измерения и понимания поведения пользователей с целью улучшения вашего цифрового продукта. Он используется в управлении проектами, чтобы гарантировать, что продукт соответствует потребностям пользователей. Аналитика также используется для понимания взаимодействия с пользователем и должна быть постоянной, чтобы вы могли постоянно вносить изменения для улучшения продукта.

Например, если у вас есть продукт SaaS, вы можете использовать инструменты поведенческой аналитики для обнаружения узких мест или тенденций , которые преобладают во взаимодействии ваших пользователей с вашим продуктом. Таким образом, вы можете определить области для улучшения.

Поведенческая аналитика может помочь вам понять, с какими функциями чаще всего взаимодействуют пользователи, чтобы вы могли создавать больше контента на основе этих функций. В отличие от демографических данных, поведенческая аналитика фокусируется на действиях пользователей на веб-сайте, чтобы собирать данные обо всех типах пользователей, а не только о той демографической группе, к которой они относятся.

Пример из жизни:

Возможно, вы заметили онлайн-рекламу, адаптированную специально к вашим интересам на основе ваших привычек просмотра; это пример поведенческой аналитики в действии. Поведенческая аналитика часто включает использование файлов cookie или другого компьютерного программного обеспечения для отслеживания пользователей, когда они перемещаются по веб-сайту или даже по нескольким веб-сайтам.

Или давайте приведем более приземленный пример, подумайте о рекомендациях Netflix ; как так получилось, что вы продвигаете шоу, которые вам особенно интересны? Netflix — одна из сильнейших платформ, в основе которой лежит поведенческая аналитика. Он собирает поведенческие взаимодействия пользователей на платформе, чтобы персонализировать их опыт.

Почему важна поведенческая аналитика?

Цель поведенческой аналитики — убедиться, что ваш цифровой продукт соответствует потребностям пользователей. Это означает, что важно знать, что пользователи хотят и нуждаются в вашем продукте и как они его используют. Поведенческая аналитика отслеживает действия пользователей, такие как:

• Какой веб-сайт они посещают,
• Сколько времени они провели на сайте,
• Нажали они на что-нибудь или нет.

Кроме того, это также может помочь вам отслеживать , сколько раз пользователь выполняет действие с вашим продуктом, например, сколько раз пользователь купил товар или сколько раз пользователь поделился вашим контентом на Facebook.

Подводя итог, можно сказать, что поведенческая аналитика жизненно важна для развития продукта , поскольку она предоставляет информацию о том, как часто пользователи выполняют действие и было ли это действие успешным или нет. Если конкретное действие было успешным более одного раза, то можно сделать вывод, что задача, вероятно, работает правильно.

Тодд Йеллин, вице-президент Netflix по инновациям, намекает на важность анализа поведения потребителей в интервью Mashable:

«На самом деле не имеет значения, 60-летняя вы женщина или 20-летний мужчина, потому что 20-летний мужчина может смотреть «Скажи да платью», а 60-летняя женщина может смотреть «Хеллбоя».

Тодд Йеллин, вице-президент по инновациям в Netflix

Как вы можете понять из слов Йеллина, делать слепые предположения, полагаясь исключительно на традиционные демографические данные, такие как возраст, иногда может оказаться неверным. Принятие во внимание поведения пользователей, напротив, обеспечивает более стабильную уверенность, потому что поведение лучше определяет, чем общие предположения, основанные на традиционных данных.

Для чего используются поведенческие данные?

Поведенческие данные помогают компаниям разрабатывать маркетинговые планы и стратегии для повышения конверсии. Поведенческие данные позволяют глубже изучить покупки, интересы и покупательские модели клиентов, чтобы полностью понять их потребности и желания.

Независимо от того, являетесь ли вы B2B, B2C или SaaS, данные о поведении пользователей помогут вам достичь таких конечных целей, как:

• Привлечение новых пользователей
• Удержание пользователей
• Сокращение оттока

Почему? Поскольку данные о поведении пользователей сообщают, когда пользователь уходит, предоставляют важную информацию, которую нужно сохранить и помочь им достичь желаемых результатов с вашим продуктом.

5 шагов к использованию поведенческих данных на благо вашего бизнеса

Чтобы полностью реализовать потенциальные преимущества поведенческой аналитики, нам нужно перестать думать о ней как о замене традиционной аналитики и начать рассматривать ее как дополнение. Поведенческие данные — ваш следующий шаг в оптимизации пути пользователя.

Чтобы правильно понять эти данные, потребуется время, но вот некоторые ключевые области, которые могут помочь вам начать работу:

1- Измените мышление

Важно рассматривать поведенческие данные как дополнение к традиционной аналитике. Во многих отношениях поведенческие данные следует использовать для выявления проблемных областей на пути пользователя, которые упускают из виду традиционные методы оптимизации.

2- Создайте рабочий процесс для сбора поведенческих данных

Если вы собираетесь использовать поведенческие данные, крайне важно иметь четко определенный процесс включения их в существующий рабочий процесс. Есть несколько разных способов сделать это, но это действительно зависит от того, с каким типом продукта вы работаете и на каком этапе жизненного цикла продукта вы находитесь. Также важно внедрить процессы до того, как вы начнете собирать данные о поведении, чтобы ваша команда была готова к такому типу анализа.

3- Создание образа пользователя

Данные анализа поведения пользователей — это идеальный инструмент для создания персонажей пользователей, основанный на реальных взаимодействиях, которые совершают пользователи. Основная ценность этих персон заключается в том, насколько ясно они показывают, что побуждает пользователей разных типов к конверсии.

При моделировании персонажей ваших клиентов вам понадобятся:

Поведенческие факторы: цели ваших клиентов, чего они хотят достичь с помощью вашего продукта и т. д.

Мышление клиента: какие мысли и ожидания ваших клиентов должны быть реализованы при первом взаимодействии с вашим продуктом или услугой.

Препятствия на пути к конверсии. Подумайте о препятствиях, с которыми сталкиваются клиенты на своем пути.

4- Обнаружение узких мест в воронке конверсии

Понимание того, где пользователи застревают в жизненном цикле вашего продукта, какие функции их расстраивают и, в конечном счете, какие проблемы или неудобства приводят к отказу, жизненно важно для программных услуг, особенно для ранних стартапов. Выявление проблем на ранней стадии позволяет определить, что в конечном итоге приведет к оттоку или удержанию.

Для брендов электронной коммерции это так же важно, потому что таким образом они могут узнать, что заставляет клиентов отказываться от своих корзин. Помните, что выяснение проблемы — это полпути к ее решению.

5. Обратите внимание на необходимость перемен

Еще один важный вклад, который дает поведенческая аналитика, — это возможность указать, что работает, а что нет. Подумай об этом. Ваша цель — ваши пользователи и клиенты. Их поведение способно определить необходимость изменений, будь то функция, кнопка, CTA, заголовок, текст или любой элемент, о котором вы только можете подумать.

В связи с этим большинство предприятий используют инструменты поведенческой аналитики для отслеживания и записи взаимодействий пользователей с тепловыми картами, записями сеансов, а затем тестируют их с помощью A/B-тестирования.

Начало работы с поведенческой аналитикой — вам нужны правильные инструменты.

Поведенческая аналитика относится к сбору качественных и количественных данных, чтобы понять, как пользователи ведут себя на веб-сайте, в приложении или других цифровых продуктах. В отличие от традиционных демографических данных (возраст, пол), поведенческие данные говорят вам о том, что делают клиенты, а не о том, кто они. Этот тип информации позволяет компаниям понять, кто их лучшие клиенты, глядя на поведение, а не на возраст или доход.

От сегментации пользователей до сопоставления, отслеживания событий, сеансов, важных данных и создания профиля пользователя — собранные данные — это лучший способ персонализировать пути пользователя . С этой целью предприятия могут воспользоваться сторонними инструментами поведенческой аналитики для отслеживания и записи поведения пользователей. Давайте подробно рассмотрим, что такое инструменты поведенческой аналитики и почему их внедрение может ускорить рост вашего продукта.

Что такое инструменты поведенческой аналитики и зачем они вам нужны

Инструменты поведенческой аналитики относятся к программным инструментам, предназначенным для отслеживания и записи поведения пользователей на веб-сайтах, в приложениях или на цифровых платформах, чтобы помочь профилировать и сегментировать пользователей с помощью таких данных, как данные поиска, аналитика веб-сайтов и данные аналитики приложений, отслеживание курсора, а также:

• Щелчки и касания
• Прокрутка
• Движения мыши
• Отзывы пользователей
• Навигация и пользовательский опыт

Существуют различные типы инструментов анализа поведения пользователей, такие как:

• Инструменты A/B-тестирования

• Инструменты тепловой карты

• Инструменты воспроизведения сеанса

• Инструменты обратной связи и Голос клиентов Инструменты (VoC)

Кому следует использовать поведенческую аналитику?

Любой человек в любой цифровой индустрии должен иметь возможность анализировать поведенческую аналитику и действовать на ее основе, чтобы сделать свой бизнес на шаг впереди.

Маркетологи

• Оптимизируйте привлечение клиентов, сравнивая наиболее ценные кампании и каналы
• Увеличьте пожизненную ценность клиента, определяя поведение и характеристики самых лояльных клиентов.
• Увеличьте удержание клиентов, понимая точки взаимодействия с клиентами

Аналитики данных

• Проанализируйте полный путь клиента
• Проведите анализ поведения пользователей, который невозможно выполнить с помощью SQL.

Менеджеры по продуктам

• Определите поведение пользователей, ведущее к сокращению оттока и удержанию клиентов.
• Оценивает вовлеченность пользователей в режиме реального времени

Часто задаваемые вопросы

Что вы подразумеваете под поведенческой аналитикой?

Поведенческая аналитика — это тип программного приложения, которое измеряет и анализирует поведение потребителей. Основная цель приложения поведенческой аналитики — определить, как более эффективно продавать товары потребителям, анализируя их действия вместо использования традиционных демографических данных.

Как вы анализируете поведенческие данные?

Попытка проанализировать поведенческие данные с нескольких веб-сайтов может оказаться утомительной задачей. К счастью, существует ряд инструментов, которые упрощают и делают этот процесс более эффективным. Одним из самых популярных является Google Analytics , который позволяет пользователям получать представление о поведении сайта и собирать демографические данные. Он также предоставляет расширенные параметры сегментации, помогающие сосредоточиться на определенных группах (например, определенных демографических или географических регионах).

Что такое поведенческие данные и поведенческая аналитика?

Поведенческая аналитика является подмножеством анализа данных. Это анализ поведения клиентов в Интернете и на мобильных устройствах для разработки прогнозных моделей, которые можно использовать для принятия более эффективных бизнес-решений. Эта аналитика используется в маркетинге, продажах, операциях, финансах и обслуживании клиентов для прогнозирования поведения клиентов и будущей ценности.

Поведенческие данные — это любые данные, которые описывают действия пользователя на веб-сайте. Это включает в себя их местоположение, историю просмотров, поисковые запросы, покупки, взаимодействие в социальных сетях и многое другое. Поведенческие данные можно агрегировать по большим группам пользователей, а затем анализировать, чтобы увидеть общие модели поведения.

На какие вопросы отвечает поведенческая аналитика?

• Какие устройства и платформы используют клиенты?
• Откуда они взялись (например, поиск Google)?
• Что они сделали (например, кликнули по объявлению)?
• Как долго они оставались?
• Сколько времени они тратили на каждое дело?
• Где застревают пользователи?
• Какие из ваших объявлений наиболее эффективны, и реагируют ли пользователи на ваши маркетинговые усилия?
• На каком этапе пути клиента пользователи уходят?

Каковы цели инструментов поведенческой аналитики?

Основная цель инструментов поведенческой аналитики — фиксировать поведение пользователей, чтобы принимать обоснованные решения о том, что нужно изменить и где улучшить продукт и путь клиента. Он используется для отслеживания предпочтений пользователей и нацеливания на них индивидуальных предложений и контента.