ארגונים משתמשים בשיטה הבדוקה של תצפית התנהגות לקוחות כדי ללמוד על דפוסי הרכישה של הצרכנים. הבנת הקהל שלך חיונית להגדלת ההמרות, המעורבות ושימור הלקוחות של העסק שלך.
השתמש בנתוני ההתנהגות שלך ואפשר לצוותים מגוונים של משווקים, מפתחים ומהנדסים להפיק תוכן שובה לב, מוצרים מרגשים וחוויות לקוח ייחודיות שמספקות ישירות את צרכי הקנייה של הלקוחות שלך.
בבלוג זה נסביר נתונים התנהגותיים, מה הם, סוגי החשיבות שלהם ודוגמאות.
למד על: מחקר התנהגותי
מהם נתונים התנהגותיים?
נתונים התנהגותיים מציירים תמונה ברורה של החברה שלך על-ידי תיאור אינטראקציות עם לקוחות, שותפים והאפליקציות והמערכות שלך.
מידע זה, שמופיע לעתים קרובות כשורות של אירועים, יכול להגיע מהנכסים הדיגיטליים והפיזיים שלך, כולל אתר האינטרנט שלך, אפליקציות, מכשירי IoT, תשתית, יישומים בצד השרת, CRM ועוד.
מסע לקוח נוצר עבור כל מפגש עם לקוח על-ידי קישור הישויות והמאפיינים – מידע הקשרי כגון הדף ומיקום האירוע – הכלולים בכל אירוע.
מעבר ל"מה" ו"איך", אתה צריך להשתמש בהם כדי לשפר את ההמרה, המעורבות והשימור של העסק שלך. זה קשור לאופן שבו לקוח מקיים אינטראקציה עם העסק שלך. כאשר יש לך גישה לנתונים ההתנהגותיים של הלקוח שלך, כעת תוכל ללמוד את ה"למה" של הפעילות שלו.
לדוגמה, מדוע לקוח מביט בערגה במוצר מסוים אך אינו רוכש אותו?
"לקוח" בנתונים התנהגותיים יכול להיות קונה יחיד, חברה או מישהו שרוכש בשם החברה. הנה המידע החשוב: בין אם משתמש הקצה הוא ישות מוכרת או לא ידועה, הוא תמיד מקושר למשתמש קצה יחיד.
חשיבותם של נתונים התנהגותיים
ערך הנתונים ההתנהגותיים שלך עולה ככל שהחברה שלך עוברת לפעילות דיגיטלית. הוא מופק באמצעות ביקורים באתר, צפיות במוצרים, רכישות, הורדות דפי הצעת תוכן, הרשמות לניוזלטר ופעילויות אינטראקציה אחרות עם המשתמש.
אתרי אינטרנט, יישומים ניידים, פלטפורמות CRM, פלטפורמות אוטומציה שיווקית ומרכזי תמיכה הם מקורות הנתונים ההתנהגותיים העיקריים של ארגונים דיגיטליים.
נתונים טובים יותר
נתונים התנהגותיים עוזרים לך להבין לקוחות באופן אישי, ומחזקים את העסק שלך. שילוב נתונים מאתרי האינטרנט, האפליקציות והמכשירים שלך עם נתונים ארגוניים יכול לשנות את מאמצי השיווק וההצעות המותאמות אישית שלך. פעולה זו מאפשרת לך להשתמש בנתונים אלה כדי להתאים אישית את חוויות המבקרים והלקוחות.
ניתוח טוב יותר
שימוש בכלי סקר כמו QuestionPro לניתוח מעמיק ומשוב הוא הצעד הראשון להציע ללקוחות שלך חוויה מותאמת אישית. כלי זה מאפשר לאנליסטים שלך לקמפל את הנתונים הגולמיים שלך ללוחות מחוונים, תרשימים ותצוגות חזותיות באמצעות סקרים כדי לבחון עוד יותר את הנתונים והתובנות שלך.
החלטות טובות יותר
עם נתונים התנהגותיים בצנרת, אתה יכול לשפר את קבלת ההחלטות. בהתבסס על כללים עסקיים, מותגים מסוימים מבקשים ליצור קהל של מבקרים שמציבים פריט מסוים בעגלת הקניות שלהם.
ביג דאטה מסייע לתאגידים אלה להעריך את האינטרסים והכוונות של כל אדם. התנהגות המבקרים באתר בעבר מודיעה על התחזיות שלהם. כך חברת טכנולוגיה גלובלית בונה מודלים כדי לצפות אילו מבקרים יקנו מוצר מסוים ויוסיפו אותם לקמפיין ממוקד.
פעולות טובות יותר
הפעלת אפשרויות אלה עבור הלקוחות שלך בשלב המתאים של המסע שלהם, מעודכן על ידי סוגי הפריטים שהם מסתכלים, באיזה רצף, ואילו מוצרים הם בוחרים לרכוש, הוא הערך האולטימטיבי של נתונים התנהגותיים.
סוגי ודוגמאות לנתונים התנהגותיים
ארגונים יכלו להשתמש רק בפליטה של נתונים מפתרונות SaaS קיימים כדי להשתמש בנתונים התנהגותיים של לקוחות עבור יישומי נתונים וניתוחים. גלה כיצד:
- נתונים התנהגותיים מתישים
נתונים ממספר מוצרי SaaS נשלפים כדי ליצור פליטת נתונים התנהגותיים. כתוצאה מכך, הוא מכיל רמות שונות של צבירה, לוגיקת SaaS בלעדית, ודרגות שונות של איכות ושלמות.
התוצאה היא שכאשר נתונים אלה מוסרים מהמקור שלהם, נעשה בהם שימוש באופן שלא התכוונו אליו.
דוגמה אחת תהיה לשלב נתוני Salesforce עם נתוני pageview מ- Google Analytics, המיועד בעיקר לצפייה בממשק המשתמש של Google, כדי לנסות לקבל תמונה מלאה של התנהגות הקוראים. יש להפריד בין שתי ערכות הנתונים, הלוגיקה הפנימית והמבנים לפני שילובם.
- יצירת נתונים התנהגותיים
לא היית משתמש בפרוזה גנרית כדי להסביר את המוצר שלך ללקוחות, אז למה להשתמש בנתונים גנריים כדי לתאר את מסעות המשתמש שלך? מידה אחת שמתאימה לכולם עשויה שלא להתאים לכולם.
יצירת נתונים היא העתיד. מדובר ביצירה מכוונת של נתונים התנהגותיים עבור כל מוצר נתונים. המשרד שלך יכול להתאים אישית כל מדד. אורכי הפעלה מוגדרים מראש ומוסכמות למתן שמות אינם מופיעים בנתונים. ניתן לכלול את הישויות/המאפיינים ההקשריים של האירוע שלך בנתונים.
דוגמה טובה לשימוש בנתונים מותאמים אישית אלה מגיעה מחברת Strava, המייצרת מוצרים לבישים דיגיטליים. הם יוצרים מדדים המגדירים מסעות משתמש מותאמים אישית, כגון כמה דקות משתמש פעיל ביום, כמה קילומטרים הוא רץ בסשן וכן הלאה. זה קשה ועובד טוב רק כאשר נעשה שימוש בנתוני פליטה, אך קל לעשות זאת עם יצירת נתונים.
למד על: התנהגות קנייה ומסע קבלת החלטות צרכני
מסקנה
נתונים התנהגותיים הם משאב רב ערך המציג קשרים בין פעולות, אינטראקציות, מעורבות, כוונה ותוצאות. למרות שזה יכול להיות רחב מאוד או כללי, זה יכול גם להסתכל על מאפיינים ספציפיים יותר ויותר של משתמשים ואירועים.
עסקים וארגונים חייבים בזהירות להסיק רק כמה מסקנות מנתוני ההתנהגות שלהם או לטעון יותר מדי טענות. אם נתונים משמשים לאימון מערכות, כמו מודלים של ML, יש לבחון היטב את מאפייני המשתמש כדי למנוע אפליה וצורות אחרות של הטיה.
הפונקציות של QuestionPro ללכת הרבה מעבר לאלה של תוכנית סקר פשוטה. יש לנו פתרון לכל תחום במשק ולכל בעיה. בנוסף, אנו מספקים כלים לניהול נתונים, כגון Insights Hub, מאגר נתוני המחקר שלנו.
