Hva er customer analytics: bruksområder, fordeler, beste praksis

5. juni 2024

For selskaper bygget rundt en product-led growth-(PLG-)strategi er betydningen av customer analytics ingen hemmelighet.

For selskaper bygget rundt en product-led growth-(PLG-)strategi er betydningen av customer analytics ingen hemmelighet. Denne innsikten driver produktutvikling, samordner markedsføringsarbeidet og styrker til slutt bunnlinjen.

Mindre åpenbart er hvilken tilnærming du bør velge for å skaffe innsikt fra kundedata. Forbrukerne forteller deg allerede hva de vil ha, trenger og liker. Men å samle informasjon fra ulike kanaler på en måte som er handlingsrettet og i tråd med målene dine, er ikke alltid enkelt.

Derfor ser vi i denne artikkelen på eksempler på customer analytics, og vurderer både generell beste praksis og spesifikke bruksområder. Vi ser også nærmere på akkurat hva customer analytics er i 2024.

Hva er customer analytics?

Customer analytics er prosessen med å samle inn og analysere data om kunder for å informere forretningsbeslutninger og -strategier.

Den inkluderer innsikt om brukeratferd, preferanser, demografi og mer. De beste customer analytics integrerer data fra ulike kanaler for å gi et mer komplett bilde av kundereisen.

Denne prosessen følger vanligvis disse stadiene:

1

Datainnsamling

Dette innebærer å hente data fra relevante kilder som nettstedet, produktet og transaksjonsregistreringene dine. Det finnes dusinvis av verktøy du kan bruke til dette, fra Google Analytics til Hubspot og mer.
2

Dataorganisering

En customer data platform (CDP) organiserer dataene dine og dirigerer dem til riktig sted for analyse.
3

Datalagring

Dette er prosessen med å strukturere og forvalte data for å sikre at de er trygge og brukbare. Når du når et visst stadium av customer analytics-modenhet, må du lagre dataene dine i et warehouse for å konsolidere data fra ulike kilder. Du kan deretter plassere product analytics-plattformen Optimizely Warehouse-Native Analytics direkte oppå for å bringe data fra utenfor produktet rett ved siden av produktdata.
4

Datasegmentering eller avansert analyse

Segmentering innebærer å dele de innsamlede dataene inn i meningsfulle grupper basert på felles kjennetegn eller atferd. Avansert analyse tar dette et skritt videre med teknikker som clustering, regresjonsanalyse og text mining.
5

Visualisering

Dette refererer til prosessen med å presentere de analyserte dataene i visuelle formater som diagrammer, grafer og dashboards. Optimizely Warehouse-Native Analytics automatiserer dette trinnet for å gi deg tydelig, handlingsrettet innsikt.
6

Datamodellering

Kunder på et høyere customer analytics-modenhetsnivå bruker kanskje denne teknikken. Det er her maskinlæring anvendes på data for å utvikle prediktive modeller eller avdekke mønstre, sammenhenger og trender.
7

Iterativ analyse

Customer analytics er en pågående prosess, og bedrifter undersøker og tester kontinuerlig hypoteser for å forstå endrende kundeatferd.

Det finnes fire hovedkilder til customer analytics. Disse er:

Nettsted-customer analytics. Disse samles inn fra interaksjoner med nettstedet ditt.
Transaksjonsrelatert customer analytics. Dette er finansiell innsikt som betalinger, transaksjoner og kjøp.
Produkt-kundedataanalyse. Dette er data som hentes inn i appen.
Kundeskapt analyse. Dette inkluderer innsikt som anmeldelser og tilbakemeldinger til kundestøtte.

Fordeler med innsikt fra kundedata

Kundedataanalyse lar deg forstå kundeatferd. Det betyr at du kan få svar på spørsmål om anskaffelse, inntekt, engasjement og det å beholde kunder. Denne innsikten kan deretter brukes til å informere hvert trinn av driften, fra produktutvikling til markedsføring til kundeservice.

Du kan for eksempel starte en kundedataanalyse ved å spørre: «Hvilke kanaler driver flest nye kunder?» Herfra kan du bruke en product analytics-plattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics til å spore kundeanskaffelse på tvers av plattformer som nettstedet ditt, LinkedIn og YouTube.

Resultatet av disse svarene fører ofte til mer inntekt. Med mer datadrevet markedsføring kan du segmentere målgrupper basert på mer detaljerte attributter, personalisere kampanjer, fremme mersalg mer effektivt og skape en gjennomgående sterk kundereise.

Du kan også øke engasjementet hos eksisterende brukere ved å støtte produkt- og kundeserviceteam i å forstå hva som skaper en flott opplevelse. I en Gartner-studie fra 2022 sa 84 % av kundeserviceledere at customer analytics er «svært eller ekstremt viktig» for å nå organisasjonsmålene deres. Og det gir mening – å håndtere problemer proaktivt og gi støtte der det trengs, bidrar til å begrense churn.

Eksempler på customer analytics for ulike bruksområder

I denne delen ser vi på hvordan prosessen og funnene i kundedataanalyse kan se ut for ulike deler av et PLG-selskap.

Customer analytics for produktteam

Produktteam kan bruke customer analytics til å ta datadrevne beslutninger for å forbedre en apps funksjoner og helhetlige brukeropplevelse. De kan også identifisere trender for å forutse brukernes fremtidige behov og holde seg foran konkurrentene.

Som et eksempel, se for deg at teamet bak en produktivitetsrelatert app legger merke til at et økende antall brukere åpner appen på hverdagskveldene for å bruke tidsstyringsfunksjoner. De kunne da introdusere et nytt verktøy som lar brukere planlegge oppgaver for neste dag, og analysere hvordan dette segmentet responderer.

Customer analytics for markedsførere

PLG-markedsførere bruker customer analytics til å få innsikt i kundeatferd, ønsker og behov. Dette kan hjelpe dem med å lage mer personaliserte markedsføringskampanjer og sikre en sømløs merkevareopplevelse på tvers av kanaler.

Å bruke customer analytics til å segmentere en målgruppe og bygge en personalisert kampanje kan se slik ut:

  • Teamet segmenterer målgruppen sin for å finne brukere som ofte interagerer med en bestemt funksjon.
  • De sender push-varsler og in-app-bannere skreddersydd til denne målgruppen som fremmer en lignende, betalt funksjon.
  • De sporer metrikker som åpningsrater for push-varsler og klikkfrekvenser på in-app-bannere.

Med innsikt fra ulike kanaler, som den en plattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics gir, kan markedsførere ta dette et skritt videre. Hvis en analyse for eksempel avslører at brukere som engasjerer seg med en bestemt funksjon i appen også interagerer med relatert innhold i sosiale medier, kan markedsførere utnytte denne innsikten til å utvikle en kanaloverskridende kampanje.

De kan også gi en helhetlig merkevareopplevelse på tvers av alle kontaktpunkter, forsterke appens verdiløfte og styrke merkevarelojaliteten.

Customer analytics for kundeservice

Ved å utnytte customer analytics kan kundeserviceteam avdekke hvilke områder av kundeopplevelsen som typisk forårsaker problemer. Bevæpnet med denne kunnskapen kan de deretter proaktivt adressere smertepunkter og effektivisere prosesser.

Det mest åpenbare eksemplet er en høy andel funksjonsavbrudd. I tillegg til å informere produktteamets prosess, kan dette synliggjøre behovet for målrettede veiledninger eller hjelperessurser for å veilede brukerne.

Customer analytics for bedriftseiere

Til syvende og sist kan customer analytics hjelpe bedriftseiere med å lede teamene sine mot bedre brukerengasjement og det å beholde kunder. Ved å samle team inne i én enkelt product analytics-plattform kan de sikre sømløst samarbeid i tråd med kundereisen.

I eksempelet med produktivitetsappen fra tidligere, se for deg at customer analytics viste at brukere ofte bare bruker appen i korte perioder før de forlater den helt. Produktteamet kunne da samarbeide med markedsføringsteamet om å lage en serie onboarding-veiledninger og funksjonsguider i appen. Kundestøtteteamet kunne deretter overvåke brukertilbakemeldinger og henvendelser knyttet til onboarding-prosessen for å sikre at det besvarer alle spørsmål proaktivt.

Hvordan analysere kundedata: beste praksis for customer analytics

I denne delen utforsker vi trinnene som lar deg få best mulig resultater fra kundedataanalysen din.

1

Definer tydelige mål

Hver gang du kjører kundedataanalyse, må du gå inn med et tydelig mål. Dette kan for eksempel være å identifisere hvilke kanaler som gir deg de beste markedsføringsresultatene, eller å identifisere områder av appen din der brukere faller fra.

I Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du, i motsetning til andre product analytics-plattformer, utføre gratis, utforskende analyse. Likevel er det fortsatt viktig å gå inn med en hypotese å teste, ettersom dette sikrer at du er fokusert på å avdekke handlingsrettet innsikt og bidrar til å forhindre skjevhet.
2

Sentraliser data

Det er avgjørende å samle customer analytics fra ulike kanaler i én løsning. Dette lar deg enkelt få et mer nøyaktig, komplett bilde av kundereisen på tvers av kanaler. Dessuten viser nylige studier at sentralisering av kundedata kan forbedre effektiviteten med opptil 67 %.

Ved å velge Optimizely Warehouse-Native Analytics, som sitter direkte oppå data-warehouset ditt, unngår du bryet med å håndtere datasiloer, og du trenger ikke å risikere unøyaktighetene som følger med å bruke reverse-ETL-verktøy eller å overføre ETL-data ut av analyseplattformen din.
3

Sett av et team av ansvarlige

Selv om mange team vil jobbe sammen ved hjelp av dataene inne i analyseplattformen din, er det nyttig å sette av ett team av personer eller en produktansvarlig til å organisere prosesser. Hvis du ikke gjør dette, kan du ende opp med data som er foreldede, ufullstendige eller ustrukturerte; dette kan føre til villedende svar.
4

Iterer og test

Å ta en iterativ tilnærming til analyse av innsikt fra kundedata lar deg respondere på endrende kundeforventninger og -ønsker. I et PLG-miljø betyr dette å holde seg foran konkurrentene.

Velg Optimizely Warehouse-Native Analytics for å iterere og teste med letthet. Teamene dine kan få tilgang til selvbetjente rapporteringsmaler for event-segmentering, trakt, sti, retention, effekt og mer. Og det intuitive grensesnittet er ikke avhengig av SQL-spørringer.