指示性:具有可行見解的客戶分析

指示性分析

大數據已不再是商業世界中的新事物。 大多數公司認為自己是數據驅動的。 技術領導者建立了數據收集基礎架構,分析師對數據進行了篩選,而營銷人員和產品經理則試圖從數據中學習。 儘管收集和處理的數據比以往任何時候都多,但是公司卻缺少關於其產品和客戶的寶貴見解,因為他們沒有使用適當的工具來跟踪整個客戶旅程中的用戶,否則他們會在復制數據並將錯誤引入分析中。

根據特定的主題,SQL中的單個結構化查詢可能需要花費一個多小時來進行編碼和檢索。 臨時查詢很難進行可行的客戶分析,因為第一個問題的答案可能是另一個問題。 您了解到,超過50%的單擊CTA按鈕的客戶找到了進入註冊頁面的方式,但是不到30%的客戶創建了用戶個人資料。 怎麼辦? 是時候用SQL編寫另一個查詢來收集另一個難題了。 分析不必一定是這種方式。

指示性是領先的客戶分析平台,通過了解每個接觸點上的用戶行為,產品和數據團隊可以超越傳統BI工具的限制來做出決策。 只有指示性直接連接到您的數據倉庫,無需重複,並使業務用戶無需依賴數據團隊或SQL即可回答複雜的客戶分析問題。 產品經理和營銷人員可以在幾秒鐘內運行相同的查詢,這將使數據分析師花費數小時進行編碼。 可行的數據洞察力僅三步之遙。

步驟1:定義您的業務目標和指標

要構建有效的數據模型,您必須首先定義您的業務目標和用例。 客戶分析旨在驅動產品和營銷團隊的決策,因此應從希望實現的結果中倒退。 目標應與核心業務目標保持一致。 指示性指標可以衡量所有用戶,單個用戶以及介於兩者之間的所有內容的行為,因此值得在多個級別上跟踪指標。 接下來,確定可以告訴您是否成功的指標和KPI。 其中的一些示例可能是:

  • 增加新用戶轉換
  • 減少訂戶流失
  • 確定您最有效的營銷渠道
  • 查找入職流程中的摩擦點

確定目標後,請提出一個希望用用戶數據回答的問題。 例如,假設您的目標是增加對新產品功能的採用。 以下是一些在分析用戶參與渠道時希望回答的問題示例:

  • 高級客戶採用該產品的速度是否快於免費用戶?
  • 用戶訪問新產品需要多少點擊或屏幕?
  • 採用新功能是否會對單個會話中的用戶保留產生積極影響? 跨多個會話?

有了這些查詢和用於回答這些問題的數據,您就可以在整個客戶旅程中挖掘成千上萬的用戶操作。 準備通過直觀的渠道可視化測試您的假設。

步驟2:通過多路徑客戶旅程跟踪您的客戶旅程

核心指示功能是 多路徑客戶旅程。 客戶旅程顯示為多路徑渠道,通過站點或移動應用程序中的不同決策來顯示用戶流。 可視化的旅程可以幫助產品和營銷團隊發現特定的行為和接觸點,從而推動客戶的獲得,保留或流失。 

指示性多路徑客戶旅程分析

對渠道進行細分,可以使您的團隊找到用戶偏離首選行為或完全離開產品的確切摩擦點。 Multipath Customer Journey還使公司能夠確定其吸引客戶的關鍵來源,將渠道的各個部分分開以比較相似的客戶旅程。 然後,團隊可以調整他們的產品路線圖,以解決用戶體驗方面的問題,並旨在復制理想客戶的結果。

第3步:使用同類群組和個人資料更深入地研究

一旦您分析了用戶與產品互動的方式,您的營銷團隊就可以針對那些更有可能獲得較高終生價值的客戶進行營銷活動。 指示性標記可讓您按行為群的發展幾乎可以想像的任何標識符來細分用戶。 您可能會發現:

  • 在星期一早上收到第一筆營銷電子郵件的用戶比在本週晚些時候收到第一次通訊的用戶更有可能訂閱。
  • 除非有提醒,他們的審判將在第二天結束,否則免費的審判員往往會流連忘返。

指示性分析隊列分析

如果您的營銷團隊想要細化,Indicative可以提供用戶資料,使他們可以利用最佳客戶的特定角色。 數據倉庫內部是每個用戶操作的日誌。 Indicative中的用戶個人資料可引導您完成從單擊到最近的整個客戶旅程。 自定義細分和同類群組提高了個性化營銷的標準。

數據倉庫中藏有黃金,指示性可幫助您進行挖掘。 您不需要代碼知識或對數據基礎結構的了解就可以找到有用的分析見解。 您所需要的只是指示性產品演示,以及對公司用戶數據的訪問。

嘗試指示性演示

你覺得呢?

本網站使用Akismet來減少垃圾郵件。 了解您的評論如何處理.