6 parasta tapaa hyödyntää automatisoitua analytiikkaa asiakasymmärryksen löytämiseksi.

Mitä tuote- tai palvelusivua asiakkaasi katsoo juuri nyt? Miksi edellinen ostaja on lähtenyt eikä ole koskaan palannut luoksesi? Mikä tarkalleen ottaen pitää yleisösi sitoutuneena ja mikä tappaa verkkosivustosi konversiot?

Ei ole syytä huoleen, jos et vielä osaa vastata mihinkään näistä kysymyksistä. Tällaiset asiakasymmärrykset ovat "arkeologisia löytöjä", jotka sinun on kaivettava esiin automaattisen data-analytiikan avulla. Näytämme tässä oppaassa, miten se onnistuu.

Tätä lukiessasi 52 % B2C-yrityksistä ja 25 % B2B-yrityksistä luottaa jo nyt asiakastietoihin markkinointipäätöstensä perustana.

Varustetaan sinut siis kaikella, mitä tarvitset, jotta voit muuttaa asiakastietosi käyttökelpoisiksi oivalluksiksi ja liiketoiminnan kasvuksi.

Mitä on asiakastietoanalytiikka?

Asiakastiedon analysoinnilla tarkoitetaan menetelmiä ja teknologioita, joita käytetään asiakastietojen keräämiseen, jäsentämiseen ja tulkintaan reaaliajassa.

Näitä voivat olla mm:

• Verkkoliikennetiedot

• Transaktiotiedot

• Tuotteen/palvelun käyttöä koskevat tiedot

• käyttäytymismallit

• palautetiedot jne.

Määritelmästä voit erottaa asiakasanalytiikan kolme päätehtävää:

Tehtävä #1. Kerää → raakatietojen kerääminen eri lähteistä (CRM-järjestelmä, sosiaalisen median alustat, sähköposti, verkkosivusto jne.).

Tehtävä #2. Rakenne → asiakastietojen luokittelu ja järjestäminen palasiksi jatkotulkintaa varten.

Tehtävä #3. Tulkinta → asiakastietojen hyödyntäminen ja tietoon perustuvien päätösten tekeminen.

Data-analytiikan merkitys asiakkaiden menestyksen edistämisessä

Jos 1800-luvulla oli kyse kultakuumeesta, 2000-luvulla on kyse "datakuumeesta". Kirjaimellisesti jokainen yritys metsästää asiakastietoja ja niistä saatavia korvaamattomia oivalluksia. 84 prosenttia asiakaspalvelujohtajista pitää data-analytiikkaa erittäin merkittävänä liiketoimintatavoitteidensa kannalta.

Mutta miksi tämä hössötys, kysyt?

Koska kukaan ei voi kiistää asiakastietoanalytiikan uskomattomia hyötyjä. Tutustu niihin kaikkiin alla.

Visualisoidut asiakaspolut

Reaaliaikaisen data-analytiikan avulla huomaat jokaisen askeleen, jonka asiakkaasi ottavat ostajamatkansa aikana. Sen jälkeen voit tutkia asiakaspolun kaikkia kerroksia seuraavasti:

• Vaiheet (tietoisuus, harkinta, muuntaminen, ostaminen ja uskollisuus).

• Vaiheet (selailu, mainoksen klikkaaminen, ostoskoriin lisääminen ja niin edelleen).

• Kosketuspisteet (laskeutumissivu, chatbot, uutiskirje ja muut).

• Osastot (markkinointi, varastonhallinta, logistiikka, asiakastuki jne.).

Lähde: Koulutus- ja konsultointipalvelut: Brightvessel.com

Voit tunnistaa jokaisen kipupisteen ja poistaa esteitä kartoittamalla asiakkaan matkan näin.

Tunnistetut taipumukset asiakkaiden käyttäytymisessä

Yksi data-analytiikan merkittävimmistä eduista on asiakkaiden käyttäytymisen ennustaminen kerättyjen tietojen perusteella. Ennustavan analyysin ansiosta näet, miten asiakkaillasi on taipumus käyttäytyä ja mitä jatkotoimia heiltä kannattaa odottaa.

Esimerkiksi yksi tämän päivän asiakaskäyttäytymisen trendeistä on kestävien tuotteiden kasvava kysyntä: 66 prosenttia asiakkaista asettaa kestävyyden etusijalle ostaessaan. Kun huomaat tällaisen suuntauksen kohderyhmässäsi, voit esitellä kestäviä tuotteita suoraan verkkokauppasivustosi etusivulla, jotta verkkovierailijat näkevät ne paremmin, tai korostaa kestäviä pakkauksia tärkeimpänä prioriteettina.

Henkilökohtaiset markkinointistrategiat

Henkilökohtaistaminen on avain asiakastyytyväisyyteen, sillä juuri sitä kuluttajat haluavat tuotemerkeiltä. Itse asiassa 71 prosenttia ostajista odottaa yrityksiltä henkilökohtaista kokemusta, ja 76 prosenttia tuntee turhautumista, kun he eivät saa sitä.

Ja juuri silloin data-analytiikasta tulee pelimuutos. Sen avulla voit paljastaa kaikki asiakkaiden tarpeet ja vaatimukset, jotta voit personoida asiakaskokemuksia räätälöidyillä markkinointikampanjoilla. Aivan kuin tuntisit asiakkaasi pulssin ja saisit mainosviestisi resonoimaan sen kanssa.

Korkeampi asiakaspysyvyys

Kukapa ei unelmoisi vaihtuvuuden vähentämisestä ja asiakkaiden pitämisestä ikuisesti?

Se on mahdollisuuksien rajoissa, jos käytät data-analytiikkaa ja siitä johdettuja asiakasymmärryksiä.

Näin voit jopa tehdä asiakkaistasi elinikäisiä faneja. Miten tarkalleen ottaen? Valitsemalla kullekin asiakkaalle tehokkaimmat asiakaspysytysstrategiat, jotka perustuvat heidän mieltymyksiinsä/haluttomuuksiinsa, luonteenpiirteisiinsä, arvoihinsa, elämäntapavalintoihinsa jne. Voit esimerkiksi monipuolistaa kanta-asiakasohjelmasi palkintoluetteloa ja tarjota halutuimpia etuja asiakkaasi kiinnostuksen kohteiden mukaan.

Parannettu hakukoneoptimointi

Kun olet saanut asiakasymmärrystä, voit tehostaa SEO-toimintojasi huomattavasti. Tieto käyttäjien aikomuksista ja hakuaikomuksista auttaa sinua saavuttamaan seuraavaa:

• Sujuvampi verkkosivuston navigointi

• Avainsanoilla ravittu etusivu

• Hyvin konvertoivia blogikirjoituksia

• Optimoidut tuotekuvaukset

• Maantieteellinen kohdentaminen

Jälkimmäisen osalta se avaa ovet paikalliseen SEO:hon. Kuvittele tämä. Asiakastietoanalyysisi osoittaa, ettet tavoittanut paikallista yleisöäsi. Verkkoliikenteesi on maantieteellisesti hajallaan. Tällä vauhdilla voit alkaa optimoida paikallisia hakuja varten ja saada kohdennettua liikennettä ja liidiä.

Tehostettu myynti ja tulot

Uutettujen asiakastietojen avulla markkinointi- ja myyntitiimisi saavat valtuudet painaa oikeita painikkeita ja edistää liiketoimintasi kasvua. Markkinoijasi tietävät, mikä toimii paremmin liidien luomisessa, jotta voit luoda enemmän päteviä liidien ja muuntaa heidät ostajiksi. Samaan aikaan myyjät pystyvät kehittämään yksilöllisen lähestymistavan tuotteiden tai palveluiden myyntiin ja varmistamaan erinomaisen asiakaskokemuksen.

Lisäksi tässä on jakamisen arvoinen fakta. Yritykset, jotka käyttävät asiakastietojen analysointia laajasti, ylittävät kilpailijansa 131 prosentilla myynnissä ja 126 prosentilla voitoissa.

6 vinkkiä automaattisen data-analytiikan käyttöön asiakasymmärryksen saamiseksi

Seuraavassa käsittelemme olennaisimmat asiat, jotka on hyvä pitää mielessä, jos haluat kunnostautua asiakastiedon analysoinnissa.

Käänny tekoälypohjaisten data-analyysityökalujen puoleen

Tekoälyn (AI)nousu toi mukanaan uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja muutti aidosti sitä, miten brändit hallitsevat asiakastietoja.

Manuaalinen data-analytiikka vie liikaa aikaa ja vaivaa. Puhumattakaan niistä virheistä, joita me ihmiset olemme alttiita tekemään. Sitä vastoin tekoälytyökalut data-analyysiin tarjoavat nopeampia ja kustannustehokkaampia ratkaisuja. Lisäksi ne analysoivat asiakastietoja tarkemmin ja kattavammin ja tuottavat virheettömiä raportteja tietoon perustuvia päätöksiä varten.

Tässä on luettelo tekoälyyn perustuvista työkaluista, joilla voit suorittaa asiakastietojen analysoinnin automaattisesti:

• AccuRanker: hakuaikomuksen määrittämiseen.

• UserIQ: käyttäjän terveyspisteiden laskemiseen ja sovelluksen sisäisen toiminnan seurantaan.

• ChurnZero: asiakasraporttien ja ideoiden luomiseen vaihtuvuuden vähentämiseksi.

• Hotjar: ostajamatkojen visualisointiin.

• MonkeyLearn: tunneanalyysin tekeminen.

• Treasure Data: kaikkien kosketuspisteiden tietojen synkronointi yhtenäiseksi asiakasprofiiliksi.

Ennakoivan analytiikan algoritmien ansiosta tekoäly havaitsee helposti asiakkaiden käyttäytymisen korrelaatiot ja trendit, joita ihmissilmä ei useinkaan huomaa.

Tietosuojan ja kyberturvallisuuden varmistaminen

IBM:n mukaan 44 prosenttia pandemian aikana tapahtuneista tietomurroista vuoti kuluttajien tietoja (nimiä, salasanoja, sähköposteja ja jopa terveystietoja). Tuoreen tutkimuksen mukaan 95 prosenttia organisaatioista kokee vähintään yhden tietomurron vuonna 2023.

Kun kyberturvallisuusriskit ovat valtavat, on oltava hyvin varovainen kerätessään asiakkaiden yksilöintitietoja lisätietojen analysointia varten.

Ensinnäkin on ratkaisevan tärkeää noudattaa säännöksiä, kuten Euroopan unionin yleistä tietosuoja-asetusta (GDPR) tai Yhdysvaltojen Privacy Act -lakia. Myös 13 Yhdysvaltain osavaltiossa laadittujen paikallisten tietosuojalakien selvittäminen auttaisi.

Toisaalta sinun on ehkä harkittava uudelleen kyberturvallisuustoimenpiteitäsi, jotta kuluttajien tietosuojaa voidaan parantaa:

• Kehitä avoin tietosuojakäytäntö ja hanki yksilöiden nimenomainen suostumus ennen heidän tietojensa käsittelyä.

• Salaa arkaluonteiset tiedot.

• Käytä verkkopalvelimen palomuureja ja tunkeutumisen havaitsemisjärjestelmiä.

• Ota käyttöön monitekijätodennus.

• Järjestä työntekijöille tietoisuuskoulutusta tietoverkkoturvallisuudesta.

• Laadi verkkovahinkojen torjuntasuunnitelma.

Vain 5 prosenttia yrityksistä soveltaa kaikkia käytäntöjä ja toimintatapoja asiakastietojen turvallisuuteen ja yksityisyyteen.

Entä sinun yrityksesi?

Aluksi sinun pitäisi tarkistaa tietosuojakäytäntösi ja hahmotella kaikki asiakastietoihin pääsevät kolmannet osapuolet. Varmista lisäksi, että verkkosivustollasi on GDPR:n mukainen evästeiden suostumusviesti, jossa on selkeät vaihtoehdot evästeiden hyväksymiselle, hylkäämiselle tai evästeasetusten mukauttamiselle.

Katso esimerkkinä tämä s360: n viesti.

Lähde: s360digital.com

Ota monikanavainen lähestymistapa tietojen analysointiin

Sinun on saatava asiakasymmärrystä eri kanavista, jotta saat kokonaisvaltaisemman kuvan yleisöstäsi ja voit luoda vankan digitaalisen markkinointisuunnitelman. Kolme tärkeintä ovat verkkosivusto, sosiaalinen media ja sähköposti.

Verkkosivusto

Verkkosivuston data-analytiikan avulla voit syventyä käyttäjätietoihin, kuten kokonaisliikenteeseen, yksittäisiin sivukäynteihin, sisällön vuorovaikutukseen jne. Voit esimerkiksi kerätä rikkaita käyttäjätietoa lämpökartasta tai A/B-testistä.

Oletetaan, että haluat houkutella lisää liidiä myyntisuppiloosi, mutta he eivät pääse sisään. Et ehkä edes huomaa sitä, mutta räikeät virheet CTA-suunnittelussa vahingoittavat konversioita. Voit toteuttaa A/B-testauksen ja nähdä, mitkä CTA:t houkuttelevat potentiaalisia asiakkaita tehokkaammin.

Työkalut verkkosivuston tietojen analysointiin: AB Tasty - A/B-testejä varten, Mouseflow - lämpökarttoja varten.

Sosiaalinen media

Sosiaalisen median data-analyysi antaa sinulle syvällistä tietoa siitä, miten asiakkaat sitoutuvat postauksiisi ja mainoksiisi.

Sen jälkeen voit ymmärtää, miten voit sitouttaa yleisösi tehokkaammin ja hyödyntää sosiaalista mediaa myynnissä seuraavien tekijöiden perusteella:

• Tykkäykset

• Kommentit

• Näkymät

• Jakaminen

• Vaikutelmat

• Tunnelma (positiivinen, negatiivinen tai neutraali)

Esimerkiksi:

Leya AI -tiimi käyttää aktiivisesti Meta-mainoksia (aiemmin Facebook-mainoksia). Mainoksen suorituskyky on kuitenkin joka kerta erilainen. Katso tätä videomainosta.

Lähde: Facebook.com

Ja nyt tässä on kuvamainos, joka keräsi huomattavasti vähemmän tykkäyksiä, kommentteja ja jakoja.

Työkalut sosiaalisen median tietojen analysointiin: Buffer, Hootsuite, Social Insider.

Sähköposti

Sähköpostidatan analysoinnissa keskitytään seuraaviin sähköpostien tunnusmerkkeihin:

• Toimitettavuus

• avausprosentti

• klikkausprosentti

• lukuaika

• muuntumisaste

• tilauksen peruutusaste jne.

Kun muunnat nämä tiedot käyttökelpoisiksi oivalluksiksi, voit kirjoittaa vahvempia sähköposteja, jotka ilahduttavat ja konvertoivat jokaista asiakasta.

Työkalut sähköpostitietojen analysointiin: HubSpot, Klaviyo tai SmartLead.ai.

Ota käyttöön asiakassegmentointi

Kuvittele, että olet kerännyt asiakastiedot yhdeksi suureksi kasaksi.

Mitä nyt?

Seuraava askeleesi olisi asiakassegmentointi.

Segmentoimalla asiakkaat erillisiin klustereihin tai kategorioihin heidän yhteisten ominaisuuksiensa perusteella brändit näkevät tuottavampia tuloksia markkinoinnissa.

Tarvitsetko numeroita?

Tässä ne ovat. B2B-yleisön segmentoinnin jälkeen Scorpion Healthcare lisäsi konversioita 56 prosenttia LinkedInissä. Lisäksi asiakastietojen segmentoinnilla on valtava potentiaali sähköpostimarkkinoinnissa. Segmentoitujen sähköpostiviestien avausprosentti on tyypillisesti 14,31 % korkeampi kuin segmentoimattomien kampanjoiden.

Ensin asiakkaat kannattaa jakaa ryhmiin ja sitten luoda yksilöllisiä segmentoituja profiileja, jotka perustuvat esimerkiksi seuraaviin ominaisuuksiin:

• Tarpeet: vaatimukset, huolenaiheet, kipupisteet

• Käyttäytyminen: ostotottumukset ja käyttäytymismallit.

• Demografiset tiedot: sukupuoli, etninen alkuperä, ikä, koulutus, ammatti.

• Maantiede: osavaltio, alue, ilmasto, kieli, kulttuuriset mieltymykset.

• Psykografiset tiedot: kiinnostuksen kohteet, elämänarvot, moraalikoodi, temperamentti, luonteenlaatu.

• Yritystiedot (B2B): toimiala, yritystyyppi, yrityksen koko, myynnin määrä.

• Tekniikka (B2B): laitteet, sovellukset, innovaatiot.

Esim:

Kinsta, WordPress-hosting-palveluntarjoaja, segmentoi liidit firmografisten tekijöiden, kuten yrityskoon, työntekijöiden määrän/sivuston ym. mukaan ja monipuolistaa hinnoitteluvaihtoehtoja. Lisäksi potentiaaliset asiakkaat voivat keskustella myyntitiimin kanssa räätälöidystä suunnitelmasta, joka sopii heidän erityistarpeisiinsa (tarvelähtöinen segmentointi).

Lähde: Kinsta.com

Työkalut asiakkaiden segmentointiin: Heap, Glance, BlastPoint.

Priorisoi selaus- ja ostoskorin hylkäämistiedot

Priorisoimalla ja analysoimalla nämä tiedot perusteellisesti voit suunnitella tehokkaita selaus- ja ostoskorin hylkäysstrategioita asiakkaiden pitämiseksi verkkokaupassa.

Perehdytään niihin yksityiskohtaisesti ja tutkitaan joitakin esimerkkejä.

• #### Hylätyt selausistunnot

Selailun keskeyttämistä koskevat tiedot saadaan tilanteista, joissa kävijät katsovat verkkosivuja, mutta eivät osta mitään ja poistuvat sivustolta.

Tiesitkö sinä?

100:sta sivuston kävijästä 39 selaa tuotteita/palveluja, mutta vain neljä tekee ostoksen.

Tässä on Lightning Card Collectionin browse-abandonment-sähköposti, jolla saadaan lyijy takaisin sivustolle ja joka alkaa sanoilla "Huomasimme, että olet poistunut...".

Vaihtoehtoisesti voit käyttää kiinnostuksen (psykografinen segmentointi) perusteella ohjautuvia vastustamattomia lyijymagneetteja, jotta käyttäjät eivät jättäisi sivustoa. Ota oppia Hubstaffin esimerkistä. Kun lukee Hubstaffin artikkelia etätyövoiman hallinnasta, blogin kävijä näkee ponnahdusikkunan, jossa on ilmainen kopio etäryhmän hallintaa käsittelevästä oppaasta.

Lähde: Hubstaff.com

• #### Hylätyt ostoskorit

Ostoskorin hylkäämistiedot saadaan skenaarioista, kun ostajat lisäävät tuotteita ostoskoriinsa, mutta pudottavat ne sitten pois eivätkä pääse kassalle.

Keskimääräinen ostoskorin hylkäämisprosentti verkkokaupassa on 70,19 %, mikä tarkoittaa, että vain kolme asiakasta kymmenestä saattaa ostoksensa päätökseen lisättyään tuotteita ostoskoriin.

Entä jos asiakkaasi hylkäävät jatkuvasti ostoskorinsa?

Houkuttele heidät takaisin verkkokauppaan ostoksen loppuunsaattamiseksi King Arthur Bakingin kaltaisella ostoskorin palautussähköpostilla.

Työkalut hylättyjen ostoskorien analysointiin ja kohdennettujen sähköpostiviestien luomiseen: CartStack, OptinMonster, Barilliance.

Luo palautesilmukka

Miten tähän mennessä on sujunut?

Tuon lauseen voit kopioida ja tallentaa kysyäksesi yleisöltäsi heidän käyttökokemuksistaan tuotteestasi/palvelustasi.

Voit ymmärtää yleisösi ja heidän odotuksensa täysin keräämällä asiakaspalautetta johdonmukaisesti. Järjestä sitä varten jatkuva palautekierros tällaisilla asiakaskyselyillä:

• Tuotemerkin tunnettuuskysely

• Tuotepalautekysely

• Segmentointikysely

• Tapahtuman arviointikysely

• NPS-kysely (Net promoter score)

• Asiakastyytyväisyystutkimus (CSAT)

• Asiakaspalvelupisteytys (CES) jne.

Jos sinulla on SaaS-yritys, voit kerätä käyttäjäpalautetta ilmaisen kokeilujakson aikana. Katso, miten Keyhole tekee sen.

Lähde: Keyhole.co

Vaihtoehtoisesti voit upottaa palautelomakkeet ja -kyselyt verkkosivustollesi. Katso tätä LEGO:n ponnahdusikkunaa.

Lähde: LEGO: Lego.com

Toinen vaihtoehto on lähettää ne sähköpostitse ja lisätä osallistumisastetta tarjoamalla palkinto tai bonus. Esimerkiksi Moosejaw tarjoaa 10 dollarin palkkion kyselyyn osallistumisesta.

Työkaluja asiakaspalautteen analysointiin: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier.

Kesytä asiakastietojen vyöry automatisoidun analytiikan avulla.

Brändit, jotka keskittyvät asiakasymmärryksen analysointiin, ovat aina askeleen edellä kilpailijoitaan, sillä se on positiivisten ostokokemusten, tyytyväisyyden ja uskollisuuden keskeinen suunnannäyttäjä.

Tämä artikkeli on varustanut sinut todistetuilla työkaluilla ja strategioilla, joilla voit ottaa asiakastiedot haltuun ja hallita niiden massiivisia, dynaamisia ja nopeasti muuttuvia määriä. Pelaa ennakoivaa peliä ja saavuta asiakaskeskeisyys data-analytiikan automatisoinnin avulla.

Aloita ilmainen kokeilujakso AccuRankerissa, jotta voit kurkistaa asiakkaidesi hakuihin ja kehittää oikeat strategiat, joilla voit voittaa kilpailijasi.