8 kundetall teknologiselskaper bør bry seg om

Hvis du som teknologiselskap sporer feil kundemålinger, kan det føre til at du utvikler strategier som ikke er i tråd med kundenes faktiske behov. Resultatet av dette er ofte økt kundefrafall, feil bruk av ressurser og dårlig tilpasning mellom teamene.

Så hvordan får du en fullstendig forståelse av atferd på tvers av kanaler for å skalere på riktig måte? Og hvordan forener du teamet ditt med en felles forståelse av kundereisen?

Dette er spørsmålene vi tar for oss i denne artikkelen, som gir en komplett guide til kundemålingene du bør bry deg om som teknologibedrift. Vi ser også på en produktanalyseplattform du kan bruke til å gjennomføre mer effektive kundeanalyser på tvers av kanaler.

Hva er kundemålinger?

Kundemålinger er innsikt fra kundeanalyser. De sporer og vurderer kundenes atferd, tilfredshet og engasjement med et produkt, og dekker alle stadier av kundereisen, fra anskaffelse til oppbevaring.

Teknologiselskaper må også i økende grad fokusere på aktivitet på tvers av kanaler for å få en forståelse av denne kundereisen. En undersøkelse fra Gartner¹ viser at nesten 50 % av produktsjefene har begynt å samle inn kundeanalyser de siste årene.

Hvorfor er kundemålinger viktig for teknologiselskaper?

Kundemålinger er avgjørende for å forstå årsakene til kundefrafall og identifisere muligheter for inntektsgenerering. En grundig tilnærming vil gi nyansert innsikt i kundenes preferanser og gi grunnlag for strategiske beslutninger på tvers av alle aspekter av virksomheten.

La oss for eksempel si at du analyserer kundemålinger for en skylagringstjeneste. I stedet for bare å spore antall opplastede filer, ser du dypere og finner ut at et segment av brukere som regelmessig samarbeider om delte dokumenter og mapper, har høyere retensjonsrate sammenlignet med individuelle brukere som primært bruker tjenesten til personlig lagring.

Dette gir deg mulighet til å skreddersy markedsførings- og produktutviklingsstrategiene dine for å generere mer inntekter fra de samarbeidende brukerne. Du kan også tilby ekstra kundestøtte og onboarding for å hjelpe den andre gruppen med å få mer ut av appen.

Ved å samle inn data fra flere kanaler får du mer kontekst om brukeratferden i produktet, samtidig som du forener andre team, for eksempel markedsføring og kundestøtte, mot en mer kundesentrert strategi.

Ved å bruke en produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics, som ligger direkte på toppen av datavarehuset, kan du samle alle dataene dine. Herfra kan du for eksempel forstå hvilke brukere som oppretter en kundesupportsak og deretter forlater produktet helt. Ved å ha muligheten til å lage rapporter og utføre utforskende analyser kan du finne svar på spørsmål som tidligere var vanskelige å svare på, og du kan beholde så mange brukere som mulig.

De 8 viktigste kundemålingene å følge med på

Her ser vi på de viktigste kundemålingene du bør følge med på som teknologiselskap. Tabellen gir en oversikt og nøkkelformler, og deretter finner du en beskrivelse av hver enkelt med tips om hvordan du kan forbedre hvert enkelt datapunkt.

Kundeanskaffelseskostnad

Dette forteller deg hvor mye penger bedriften i gjennomsnitt bruker på å skaffe seg en ny kunde. Ved å følge med på dette kan du vurdere effektiviteten i markedsføringen og optimalisere ressursallokeringen.

For å forbedre CAC må du danne deg et nøyaktig bilde av kundereisen på tvers av kanaler. Ved hjelp av programvare for markedsføringsanalyse, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, kan du forstå hvilke nettkanaler (f.eks. YouTube, nettstedet ditt, LinkedIn) som driver brukere til produktet ditt, noe som kan hjelpe deg med å fordele markedsføringsbudsjettet mer nøyaktig.

Formel: Totalkostnad (markedsføring + salg) / antall nye kunder

Tid til aktivering

Tid til aktivering er tiden det tar fra en bruker registrerer seg til den første milepælen for aktivering er nådd. Du bestemmer selv hvordan denne milepælen skal se ut; det kan være alt fra å gjøre sitt første kjøp til å opprette en profil.

Ved å forstå Time To Activate sammen med en analyse av kundereisen kan du identifisere problemer som hindrer brukerne i å bli engasjert i produktet ditt.

Hvis aktiveringsmilepælen din for eksempel er å opprette en profil, kan en lang aktiveringstid tyde på problemer med onboarding-prosessen. Du kan da be kundesupportteamet om å samle inn tilbakemeldinger fra brukere som har problemer med å opprette profilene sine, og bruke denne innsikten til å redusere tiden det tar.

Formel: Tidsstempel for aktivering - tidsstempel for registrering

DAU/MAU

DAU og MAU viser hvor mange aktive brukere du har på daglig eller månedlig basis. Dette er de viktigste målene for å vise hvordan brukerbasen vokser, og hvordan de reagerer på forbedringer du gjør i produktet.

Du kan øke DAU/MAU ved å tilpasse brukerreisen med data om et bestemt segments atferd, preferanser og interaksjoner. Du kan for eksempel sende push-varsler til bestemte brukersegmenter basert på deres tidligere interaksjoner med produktet.

Formler: Total MAU= Unike aktive brukere i én måned + returnerende brukere i én måned

Total DAU= Unike aktive brukere på én dag + tilbakevendende brukere på én dag

Gjennomsnittlig MAU/Årlig MAU= Summen av hver måneds aktive brukere / 12

Adopsjonsrate for funksjoner

Funksjonsadopsjon analyserer brukernes interaksjon med en spesifikk funksjon i produktet ditt. Dette hjelper deg med å styre produktveikartet ditt ved å vise hvor brukerne finner mest verdi. Du kan også identifisere områder der brukerne kan støte på problemer.

For å forbedre adopsjonsraten kan du deretter lage målrettede markedsføringskampanjer, onboarding-prosesser og hjelpeveiledninger.

Formel: Antall kunder som tar i bruk en funksjon/antall kunder totalt) x 100

Løsningsgrad ved første kontakt

Løsningsgrad ved første kontakt er et mål for kundestøtte som viser hvor ofte kundehenvendelser eller problemer løses i løpet av den første interaksjonen med en kundestøtteagent, noe som indikerer en lavere sannsynlighet for kundefrafall. Du kan samle inn disse dataene fra ticketing-systemer, kundeundersøkelser og mer.

Du kan forbedre løsningsgraden ved første kontakt ved å identifisere vanlige trender i tilfeller der problemer ikke ble løst, samtidig som du ser på produktdata. Herfra kan du identifisere problemer som kan fungere som flaskehalser som påvirker agentens evne til å løse problemer raskt. Du kan også proaktivt forhindre at problemer oppstår ved å målrette supportguider mot brukere som ligner på dem som har sendt inn supporthenvendelser.

Formel: Antall henvendelser som løses ved første kontakt/ totalt antall henvendelser x 100

Nettopromotorscore (NPS)

Net Promoter Score måler hvor sannsynlig det er at brukerne dine vil anbefale produktet ditt til andre. Den måles ved å stille et spørsmål som "På en skala fra 0 til 10, hvor sannsynlig er det at du vil anbefale dette produktet til en venn?" De som svarer med en score på 6 eller høyere, kalles promotorer, mens de som svarer under 6, kalles detraktorer.

Ved å forstå NPS kan du finne problemer med produktreisen din. Hvis du for eksempel spør brukerne om de vil anbefale deg etter onboarding, og du får et høyt antall negative svar, kan dette tyde på problemer.

For å forbedre NPS kan du etablere en tilbakemeldingssløyfe som gjør det mulig for kundesupportteamet å gi tilbakemeldinger direkte til produktteamet og omvendt. Ved å samle inn innsikt fra kundene ved ulike kontaktpunkter underveis på reisen, kan du fortsette å innfri forventningene deres.

Retensjonsrate

Retention rate er et viktig mål for å forstå hvor mange brukere som fortsetter å bruke produktet ditt over en viss tidsperiode. I teknologibedrifter fungerer det som en nøkkelindikator for suksess for både markedsføringsteam, produktteam og kundeserviceteam.

Ved å bruke data på tvers av kanalene fra hvert av disse teamene kan du øke retensjonsraten over tid. Produktdata kan for eksempel identifisere kjennetegn og atferd hos personer som vanligvis slutter, og deretter kan markedsavdelingen gripe inn med en kampanje eller et støtteinitiativ.

Formel: Antall brukere ved slutten av tidsperioden - antall nye brukere i løpet av tidsperioden/ totalt antall brukere ved begynnelsen av perioden

Reaktiveringsrate

Reaktiveringsfrekvensen viser hvor mange av de inaktive eller frafalte kundene som kommer tilbake for å bruke produktet ditt i løpet av en bestemt tidsperiode. Dette viser hvor flinke dere er til å engasjere kundene på nytt, og kan også gi dere innsikt i hvorfor kundene sluttet eller ble inaktive i utgangspunktet.

Du kan øke reaktiveringsraten ved å identifisere kjennetegnene, atferden og preferansene til de som vanligvis engasjerer seg på nytt, før du målretter innsatsen din.

Formel: Reaktiverte kunder / totalt antall avviste kunder * 100

Analyser kundemålinger mer nøyaktig med Optimizely Warehouse-Native Analytics

Med en produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du samle data fra alle kanaler. Dette gir deg en fullstendig forståelse av kundereisen, slik at du kan justere teamene dine mot vekst.

Med Optimizely Warehouse-Native Analytics får du en selvbetjent plattform der du kan få tilgang til

• Nøyaktig innsikt fra alle kanaler (fordi Optimizely Warehouse-Native Analytics fungerer på toppen av datavarehuset ditt)
• En tidsstyrt 360-graders oversikt over brukeratferd
• Muligheten til å fritt besvare dine egne hypoteser med utforskende analyser
• Muligheten til å lage tilpassede rapporter
• Selvbetjent trakt-, sti- og kohortanalyse