如何使用客戶旅程分析來優化您的需求生成營銷工作

如何使用客戶旅程分析來優化您的需求生成營銷工作

優化您的 需求產生 營銷工作成功後,您需要了解客戶旅程的每一步,以及跟踪和分析他們的數據的方法,以了解他們現在和未來的動機。 你是怎樣做的? 幸運的是,客戶旅程分析提供了有關訪問者在整個客戶旅程中的行為模式和偏好的寶貴見解。 這些見解使您能夠創建增強的客戶體驗,以激勵訪問者到達您的銷售渠道中的端點。

究竟什麼是客戶旅程分析,您如何使用它來優化您的潛在客戶生成營銷策略? 讓我們來了解一下。

什麼是客戶旅程分析?

客戶旅程分析是一個明確分析客戶旅程的應用程序。 此應用程序涉及跟踪和分析您的客戶使用各種渠道與您的品牌互動的方式。 它分析您的客戶直接接觸的所有渠道——當前和未來使用的渠道。

這些渠道可能包括:

  • 具有人際互動的渠道,例如呼叫中心
  • 雙向互動渠道,如展示廣告
  • 完全自動化的渠道,例如移動設備或網站
  • 第三方經營的渠道,如獨立零售店
  • 提供實時客戶幫助的渠道,例如聯合站點導航或實時聊天

為什麼我需要客戶旅程分析?

即使客戶的旅程變得越來越複雜,今天的客戶仍希望他們與您的品牌的業務互動(跨多個渠道)能夠與亞馬遜和谷歌等客戶體驗領導者相提並論。 如果您的客戶旅程的每一步都不是無縫銜接的,他們就會不滿意並迅速轉向競爭對手。 相反,研究表明, 積極的客戶體驗 推動收入增長。

研究還表明,對客戶反饋管理的投資不足以提高您的客戶體驗水平。 這種失敗歸因於這樣一個事實,即通常只在旅程沿途的點上請求反饋。 不幸的是,這意味著只捕獲了部分客戶旅程,從而歪曲了客戶的整體體驗。

這種不完整的數據會降低您對營銷策略績效的全面了解和準確洞察的能力。 它還使您在增強客戶體驗和 將客戶體驗與切實的業務成果聯繫起來.

客戶旅程分析是客戶行為與業務成果之間的橋樑。 客戶旅程分析計劃使您的企業能夠跨多個接觸點和時間段跟踪、衡量和改善客戶體驗,涵蓋整個客戶旅程。

利用客戶旅程分析使需求生成營銷領導者能夠回答複雜的問題,例如:

  1. 是什麼導致了我們客戶的行為?
  2. 我們的客戶過去進行過哪些互動或旅程將他們帶到這裡?
  3. 我們的客戶在他們的旅程中採取了哪些路徑?
  4. 每個客戶或旅程最可能的結果是什麼?
  5. 這些旅程和成果將如何影響我們的業務成果?
  6. 我們客戶的目標是什麼?
  7. 他們的目標如何與我們的業務目標保持一致?
  8. 我們如何為每個客戶增加價值並提升他們的客戶體驗?

客戶旅程分析的好處是什麼?

客戶旅程分析是有效客戶旅程管理計劃的重要組成部分。 它是分析綜合數據並生成可操作見解的部分。 從此類客戶管理計劃中獲得的見解對客戶和企業都很有價值。 就是這樣。

  • 優化的客戶體驗(CX) – 通過對客戶旅程的有效分析獲得的見解使您能夠優化整個過程中的每個步驟,以獲得無縫的整體體驗。
  • 持續可衡量的績效結果 – 此外,持續分析允許您跨多個渠道持續衡量需求生成營銷計劃的績效,並定義適當的 KPI 以衡量每個旅程。
  • 來自眾多渠道和時間框架的數據分析 – 當您跨多個渠道和時間框架查看客戶的旅程時,真正的痛點就會變得顯而易見。 識別這些痛點使您能夠採取行動並對客戶的旅程產生積極影響。
  • 如何優化客戶旅程分析? – 客戶旅程分析通常由客戶服務、分析、營銷和客戶體驗方面的領導者優化。 這些領導人採用 客戶旅程分析平台 提高他們的需求生成營銷策略和績效衡量能力。

這些團隊優化客戶旅程分析以:

  • 積累客戶旅程數據
  • 解決多渠道客戶身份
  • 分析無數跨渠道旅程中的無數互動
  • 確定客戶體驗痛點及其根本原因
  • 驗證潛在的客戶旅程增強
  • 量化 CX 投資的 ROI

客戶旅程地圖與客戶旅程分析

作為需求生成營銷人員,您可能已經實施了 客戶旅程圖 並認為它提供了與客戶旅程分析相同的洞察力。 不幸的是,這種情況並非如此。 旅程地圖側重於定性洞察,而客戶旅程分析則更具定量性,涵蓋的範圍要大得多。

  • 靜態快照與連續細節 – 旅程地圖僅提供部分客戶旅程的靜態快照,缺乏表示眾多客戶及其獨特行為所需的詳細信息。
  • 靜態與基於時間的數據 – 客戶旅程分析由基於時間的數據驅動,讓您可以了解客戶旅程如何隨時間變化。 持續衡量複雜的多渠道客戶旅程和旅程中的接觸點的能力有助於營銷人員預測客戶旅程的成功。
  • 試錯與實時測試 – 如果無法查看客戶旅程中每次交互的最新數據,企業只能在整個客戶旅程中嘗試新的增強功能。 這不僅可能浪費時間和資源,還意味著營銷人員將等待無法確定問題所在的匯總結果。

客戶旅程分析為營銷人員提供了可見性,以了解客戶如何響應多個接觸點和時間段的改進。 此外,該應用程序使營銷人員能夠實時測試和跟踪客戶體驗交互改進的成功。

在機器學習和人工智能的支持下,客戶旅程分析使營銷人員能夠識別整個客戶旅程中對客戶體驗產生負面影響的痛點。 這些見解使數據驅動型企業能夠優先考慮客戶旅程優化和 推動收入增長.

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