Le organizzazioni utilizzano il metodo collaudato dell’osservazione del comportamento dei clienti per conoscere i modelli di acquisto dei consumatori. Capire il proprio pubblico è essenziale per aumentare le conversioni, il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti della propria azienda.
Mettete a frutto i vostri dati comportamentali e lasciate che team diversi di marketer, sviluppatori e ingegneri producano contenuti accattivanti, prodotti entusiasmanti ed esperienze uniche per i clienti che rispondono direttamente alle loro esigenze di acquisto.
In questo blog spiegheremo i dati comportamentali, che cosa sono, i tipi di importanza e gli esempi.
IMPARARE SU: Ricerca comportamentale
Cosa sono i dati comportamentali?
I dati comportamentali danno un’immagine chiara della vostra azienda, descrivendo le interazioni con i clienti, i partner e le vostre applicazioni e sistemi.
Queste informazioni, che spesso appaiono come file di eventi, possono provenire dalle vostre proprietà digitali e fisiche, tra cui il vostro sito web, le app, i dispositivi IoT, l’infrastruttura, le applicazioni lato server, il CRM e altro ancora.
Per ogni incontro con il cliente viene creato un customer journey, collegando tra loro le entità e le proprietà – informazioni contestuali come la pagina e la posizione dell’evento – contenute in ogni evento.
Al di là del “cosa” e del “come”, è necessario utilizzarli per migliorare la conversione, il coinvolgimento e la fidelizzazione della vostra azienda. Questo ha a che fare con il modo in cui un cliente interagisce con la vostra azienda. Quando avete accesso ai dati comportamentali dei vostri clienti, potete studiare il “perché” della loro attività.
Ad esempio, perché un cliente guarda con desiderio un determinato prodotto ma non lo acquista?
Un “cliente” nei dati comportamentali può essere un singolo acquirente, un’azienda o qualcuno che acquista per conto dell’azienda. Ecco le informazioni importanti: Che l’utente finale sia un’entità nota o sconosciuta, è sempre collegato a un singolo utente finale.
Importanza dei dati comportamentali
I vostri dati comportamentali aumentano di valore man mano che la vostra azienda passa alle operazioni digitali. Viene prodotto attraverso le visite al sito web, le visualizzazioni dei prodotti, gli acquisti, i download di pagine di offerte di contenuti, le iscrizioni alla newsletter e altre attività di interazione con gli utenti.
Siti web, applicazioni mobili, piattaforme CRM, piattaforme di automazione del marketing e help desk sono le principali fonti di dati comportamentali delle organizzazioni digitali.
Dati migliori
I dati comportamentali vi aiutano a capire i clienti individualmente, rafforzando il vostro business. La combinazione dei dati provenienti da siti web, app e dispositivi con i dati aziendali può modificare le iniziative di marketing e i suggerimenti personalizzati. Ciò consente di utilizzare questi dati per personalizzare l’esperienza dei visitatori e dei clienti.
Migliori analisi
L’utilizzo di uno strumento di indagine come QuestionPro per un’analisi approfondita e un feedback è il primo passo per offrire ai vostri clienti un’esperienza personalizzata. Questo strumento consente agli analisti di compilare i dati grezzi in dashboard, grafici e visualizzazioni attraverso sondaggi per esaminare ulteriormente i dati e le intuizioni.
Decisioni migliori
Con i dati comportamentali in una pipeline, è possibile migliorare il processo decisionale. Sulla base di regole aziendali, alcuni marchi cercano di stabilire un pubblico di visitatori che inseriscono un determinato articolo nel carrello.
I big data aiutano queste aziende a stimare gli interessi e le intenzioni di ogni persona. Il comportamento dei visitatori passati del sito web informa le loro proiezioni. Ecco come un’azienda tecnologica globale costruisce modelli per prevedere quali visitatori acquisteranno un prodotto specifico e aggiungerli a una campagna mirata.
Azioni migliori
Attivare queste opzioni per i clienti nella fase appropriata del loro percorso, in base ai tipi di articoli che guardano, in quale sequenza e quali prodotti scelgono di acquistare, è il valore ultimo dei dati comportamentali.
Tipi ed esempi di dati comportamentali
Le organizzazioni potevano utilizzare solo i dati di scarico delle soluzioni SaaS esistenti per utilizzare i dati comportamentali dei clienti per applicazioni e analisi dei dati. Scoprite come:
- Esaurimento dei dati comportamentali
I dati di diversi prodotti SaaS vengono estratti per creare uno scarico di dati comportamentali. Di conseguenza, contiene vari livelli di aggregazione, logiche SaaS esclusive e diversi gradi di qualità e completezza.
Il risultato è che quando questi dati vengono rimossi dalla loro fonte, vengono utilizzati in un modo non previsto.
Un esempio potrebbe essere quello di combinare i dati di Salesforce con i dati delle pagine visitate di Google Analytics, che sono fatti principalmente per essere visualizzati nell’interfaccia utente di Google, per cercare di ottenere un quadro completo del comportamento dei lettori. È necessario separare la logica e le strutture interne dei due set di dati prima di combinarli.
- Creazione di dati comportamentali
Non usereste una prosa generica per spiegare il vostro prodotto ai clienti, quindi perché usare dati generici per descrivere i vostri percorsi utente? La taglia unica può non essere adatta a tutti.
La creazione di dati è il futuro. Si tratta di creare intenzionalmente dati comportamentali per ogni prodotto di dati. La vostra azienda può personalizzare ogni metrica. Le lunghezze predefinite delle sessioni e le convenzioni di denominazione non sono presenti nei dati. Le entità/proprietà contestuali dell’evento possono essere incluse nei dati.
Un buon esempio di utilizzo di questi dati personalizzati proviene da Strava, un’azienda che produce dispositivi digitali indossabili. Si tratta di metriche che definiscono percorsi utente altamente personalizzati, come ad esempio quanti minuti un utente è attivo in un giorno, quanti chilometri percorre in una sessione e così via. Questo è difficile e funziona bene solo quando si usano dati di scarico, ma è facile da fare con Creazione dati.
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Conclusione
I dati comportamentali sono una risorsa preziosa che mostra le connessioni tra azioni, interazioni, impegno, intenzioni e risultati. Anche se questo può essere molto ampio o generale, può anche esaminare proprietà sempre più specifiche di utenti ed eventi.
Le aziende e le organizzazioni devono trarre con attenzione solo poche conclusioni dai dati comportamentali o fare troppe affermazioni. Se i dati vengono utilizzati per addestrare i sistemi, come i modelli di ML, le proprietà degli utenti devono essere esaminate con attenzione per evitare discriminazioni e altre forme di pregiudizio.
Le funzioni di QuestionPro vanno ben oltre quelle di un semplice programma di sondaggi. Abbiamo una soluzione per ogni ambito dell’economia e per ogni problema. Inoltre, forniamo strumenti per la gestione dei dati, come Insights Hub, il nostro archivio di dati di ricerca.
