S príchodom smartfónov a následným vývojom gadgetov bolo možné zbierať podrobné, podrobné údaje o správaní, ktoré popisujú činnosti, ktoré ľudia vykonajú. Tieto aktivity zahŕňajú to, kam chodíme, čo nakupujeme, ako spolu pracujeme, ako sa stretávame a zdravíme a ako zvládame svoje zdravie, píše Yali Sassoon na information-age.com.

Pre podniky otvára výskyt údajov o správaní obrovské príležitosti. Organizácie teraz môžu nielen zhromažďovať údaje popisujúce, ako ich zákazníci, zamestnanci a partneri interagujú na rôznych digitálnych platformách, ale môžu tieto informácie využívať aj na zlepšovanie svojich služieb a produktov.

Maloobchodníci môžu napríklad pochopiť, ako sa zákazníci rozhodujú pri nákupe: aké informácie potrebujú, ako ich spracúvajú, aké možnosti si vyberajú a ako tieto možnosti zvažujú, aby urobili konečné rozhodnutie. Mediálne spoločnosti môžu vytvárať podrobné obrázky toho, ako používatelia interagujú s rôznymi typmi obsahu v rôznych časoch dňa, čo ich viac zaujíma a čo nie. Medzitým môžu spoločnosti B2B SaaS zistiť, ako sa potenciálni zákazníci dozvedia o ich technológii, ako ju testujú a ako sa rozhodnú ju použiť.

Kombinácia údajov o správaní s umelou inteligenciou

Údaje o správaní sú najlepším typom údajov na riadenie aplikácií umelej inteligencie (AI), pretože opisujú, ako sa ľudia rozhodujú, a zachytávajú rôzne faktory, ktoré tieto rozhodnutia ovplyvňujú. Pomocou AI je možné určiť, ktoré faktory skutočne ovplyvnili, aby ich bolo možné v budúcnosti efektívne rozvíjať. Údaje o správaní možno použiť s AI na optimalizáciu zákazníckej skúsenosti, dynamickú tvorbu cien, efektívnu propagáciu a identifikáciu a zabránenie odlivu. Môžu byť použité na zvýšenie hodnoty košíka a „životnej hodnoty kupujúceho“ (LTV. Lifetime Value). Pomôžu vám vyhodnotiť potenciálnych zákazníkov, optimalizovať príjmy z reklamy a odhaliť podvody a predchádzať im.

Jediný súbor údajov môže poskytnúť nekonečné množstvo prípadov použitia, ktoré pridávajú hodnotu zákazníkom, ktorých potreby sú lepšie pochopené a uspokojované, a podnikom, ktoré ich môžu použiť na dosiahnutie kľúčových cieľov, ako je získavanie zákazníkov, udržanie a LTV. Napriek výhodám, ktoré môže poskytnúť, väčšina organizácií nezhromažďuje ani nevyužíva údaje o správaní efektívne. prečo?

Využitie údajov o správaní

V súčasnosti väčšina organizácií využíva údaje vo veľmi obmedzenom rozsahu pomocou balených riešení. Problém je v tom, že tieto riešenia sú zamerané na špecifické prípady použitia pre konkrétny súbor odvetví. To komplikuje úlohu použitia vzhľadom na obrovské množstvo údajov o správaní.

Aj keď sú tieto nástroje skvelé na jednoduché vykazovanie, často nie sú navrhnuté tak, aby integrovali zdroje údajov, takže organizácie nemôžu vidieť celkový obraz a ovplyvniť ich príjmy. Ak chcú spoločnosti používať údaje o správaní a umelú inteligenciu na zlepšenie získavania zákazníkov, LTV, tvorby cien, propagácie a personalizácie, musia začať zhromažďovaním údajov o správaní, ktoré sú vhodné na daný účel. Jediným spôsobom, ako to dosiahnuť, je použiť platformové riešenia, ktoré poskytujú flexibilitu a kontrolu nad tým, ako sa údaje zbierajú.

Výhody platforiem pre údaje o správaní

Platformy umožňujú organizáciám vytvárať, overovať a pristupovať k vysokokvalitným údajom o správaní v reálnom čase. Ešte dôležitejšie je, že poskytujú flexibilitu a vývoj, keď sa údaje stávajú zložitejšími, ako aj zabezpečujú ich kvalitu, presnosť a úplnosť. Prístup k vysokokvalitným údajom o správaní je nevyhnutný, ak sa majú údaje použiť na modelovanie modelov AI, a platforma údajov o správaní umožňuje generovanie oveľa bohatších, lepšie štruktúrovaných údajov s väčšou prediktívnou schopnosťou, ako môžu podporovať dávkové nástroje.

Spoločnosti zvyčajne začínajú používať údaje o správaní na vykonávanie jednoduchých operácií a potom ich časom vyvíjajú, aby prijali sofistikovanejšie prístupy na zlepšenie výkonu. Ako prechádzame od jednoduchých ku komplexným, balené riešenia sa stávajú oveľa menej efektívne a výhody platformy sú čoraz viditeľnejšie.Vezmime si príklad z marketingovej atribúcie. Organizácie často začínajú jednoduchými prístupmi („prvý dotyk“, „posledný dotyk“, lineárna atribúcia) založených na komplexných riešeniach, ako je Google Analytics. Časom chcú organizácie pochopiť, ako rôzne kampane v rôznych kanáloch spolupracujú, aby zvýšili pravdepodobnosť nákupu. Vyžaduje si to posunúť sa smerom k vybudovaniu kompletnej cesty zákazníka naprieč viacerými kanálmi vrátane online a offline, pochopiť vplyv reklamy a interakcií v týchto kanáloch na každého potenciálneho zákazníka a algoritmické prístupy k pochopeniu toho, ako tieto kampane spolupracujú pre každého potenciálneho zákazníka. klient v používateľovi základňu. Behaviorálna dátová platforma poskytuje pevný základ potrebný na vytvorenie presného profilu zákazníka naprieč všetkými kanálmi v konzistentnej štruktúre a formáte. To umožňuje organizáciám dosiahnuť oveľa vyššiu návratnosť výdavkov na reklamu.

Ďalším príkladom je segmentácia a cielenie zákazníkov. Organizácie často začínajú s prístupmi založenými na pravidlách pre zacielenie na používateľov s rôznymi charakteristikami (napríklad zacielenie na používateľov, ktorí si zakúpili produkty v určitej kategórii prostredníctvom e-mailových kampaní) a potom prechádzajú na prístupy založené na strojovom učení (ML) pre segmentáciu publika založené na viacerých konkrétne ciele. Platformy s údajmi o správaní poskytujú bohaté, podrobné údaje na úrovni používateľa, ktoré podrobne uvádzajú nielen obsah a produkty, s ktorými používatelia interagujú, ale aj to, aká hlboká je táto interakcia a v akom kontexte. To umožňuje spoločnostiam poskytovať svojim modelom ML oveľa presnejšie vstupy, aby mohli robiť oveľa presnejšie predpovede o tom, aký produkt, obsah a propagačné akcie by mohli byť pre tých istých zákazníkov v danom čase zaujímavé.

Získavame odmeny

V starom svete organizácie súťažili o produkt a vyhrali tie, ktoré mali najlepší produkt. V dnešnej digitálnej ekonomike však spoločnosti súťažia o pochopenie zákazníkov a víťazmi budú tí, ktorí najlepšie pochopia a obslúžia každého zo svojich zákazníkov. Nemôžete zlepšiť to, čo nemôžete merať. Musíte vedieť, či bol váš najnovší produkt úspešný a či sa vaša najnovšia marketingová kampaň vypláca.

Údaje o správaní a umelá inteligencia môžu podnikom poskytnúť nebývalé príležitosti na hlboké porozumenie zákazníkov a spoločnosti, ktoré premýšľajú o budúcnosti, už implementujú riešenia, ktoré im umožňujú využiť ich na získanie konkurenčnej výhody.

Investovaním do platformy behaviorálnych údajov ju môžu podniky použiť na radikálne zlepšenie zákazníckej skúsenosti, akvizície, udržania a LTV na každom kroku.

Kto potrebuje údaje o správaní?

Marketing. Pre marketingový tím je dôležité vedieť, ktoré kampane sú úspešné pri zvyšovaní angažovanosti a výnosov. Napríklad marketingový tím, ktorý prevádzkuje e-mailovú kampaň na zvýšenie návštevnosti blogu, môže sledovať úspešnosť e-mailov, počet návštevníkov blogu a ktoré blogy získavajú najviac zobrazení. Marketéri môžu tiež identifikovať „pozitívne“ a „negatívne“ vzorce správania používateľov v rôznych fázach cesty používateľa. Môžu použiť údaje na povzbudenie pozitívneho správania.

Manažment produktu. Produktoví manažéri môžu použiť údaje o správaní a analýzy na vytvorenie plánu produktu, optimalizáciu používateľskej skúsenosti a zníženie straty.

Analýza údajov. Dátoví analytici môžu pracovať s údajmi bez toho, aby museli písať zložité SQL dotazy. To umožňuje podnikovým používateľom tráviť viac času na iných projektoch a zefektívniť ich pracovné postupy. Ak chcete napríklad vytvoriť prehľad o čase konverzie pri zavádzaní nových funkcií, môžete použiť konverzný lievik s časom ich zavedenia.

Výskum ukazuje, že spoločnosti, ktoré úzko spájajú svoje marketingové a predajné funkcie s vývojom a nasadením obsahu určeného zákazníkom, generujú o 21 % viac potenciálnych zákazníkov a majú o 36 % vyššiu mieru konverzie v porovnaní s tými, ktoré tak neurobia.

Ako si vybrať správny softvér?

Výber správneho softvéru na analýzu správania závisí od mnohých faktorov vrátane cieľov vášho produktu a podnikania.

Posúdenie vašich celkových obchodných cieľov vám pomôže identifikovať kľúčové ukazovatele výkonnosti, ktoré je potrebné zlepšiť. Keď to urobíte správne, môžete sa zamerať na taxonómiu údajov, ktorá bude základom pre váš nástroj na analýzu správania.

Mali by ste tiež zvážiť, či potrebujete analýzu správania naprieč platformami. Toto je obzvlášť dôležité, ak očakávate, že správanie používateľov sa bude na rôznych platformách líšiť.

Plатформ:

Google Analytics

Amplitúda

Orientačné

Tealium AudienceStream CDP

Platforma údajov o správaní snehového pluhu

Bloomreach

Matomo

Mixpanel

Finteza

HubSpot

GoSquared

Údaje o pokladoch

Platforma zákazníckych údajov SAP

CrossEngage

Acquia CDP

Oracle Unity

Centrum pre zapojenie zákazníkov spoločnosti Naumen

Calltouch

Roistat

Mouseflow

Hromada

HockeyStack

bbabo.Net