6 typer kundeanalyser og når du bør bruke dem

La oss være ærlige - får du virkelig mest mulig ut av de enorme kundedatasettene du sitter på? Fra markedsføringsengasjement og firmografiske detaljer til innsikt i produktbruk og supportoppføringer - du har sannsynligvis et vell av data om hvordan kundene dine oppfører seg og engasjerer seg i merkevaren din.

Men de fleste bedrifter utnytter ikke engang en brøkdel av den kundeinformasjonen de har til rådighet. Datasiloer og ineffektive flaskehalser gjør at teamene ofte sitter igjen med blinde flekker og ikke klarer å få en helhetlig oversikt over hele kundereisen.

Det er et stort overtramp, fordi det å forstå kundenes behov og atferd fra start til slutt er avgjørende for å skape reell produktledet vekst.

McKinsey fant ut at datadrevne organisasjoner som er dyktige til å operasjonalisere kundeinnsikt, oppnår 85 % bedre salgsvekst og over 25 % bedre bruttomarginer enn sammenlignbare organisasjoner.

For å oppnå resultater på dette nivået trenger teamene en integrert tilnærming som kombinerer ulike typer kundeanalyser for å se sammenhengen på tvers av de ulike stadiene i kundereisen - fra anskaffelse til engasjement, oppbevaring, frafall og livstidsverdi.

I denne artikkelen går vi gjennom seks typer kundeanalyser som er avgjørende for å forbedre kundeopplevelsen. Vi viser deg hvordan du kan kombinere kundeinnsikt for å finne muligheter for vekst og kundeglede som kan bidra til å nå forretningsmålene dine.

Er du klar til å eliminere datasiloer og få en enhetlig kundeanalyse i hele organisasjonen? Kontakt oss for å høre mer om hvordan Optimizely Warehouse-Native Analytics' lagerbaserte plattform gir selvbetjent tilgang til omfattende innsikt på tvers av hele kundereisen.

Hvorfor kundeanalyse er viktig

La oss begynne med å definere hva vi mener med kundeanalyse.

Kjernen i kundeanalyse er å utnytte data for å få en dypere forståelse av kundenes behov, atferd, motivasjon og reiser. Det omfatter flere viktige typer analyser.

Disse inkluderer

Deskriptiv analyse, som fokuserer på å forstå kundeatferd og -mønstre ved å utforske historiske data. Dette kan omfatte analyse av produktbruksdata, anskaffelseskilder som markedsføringskanaler eller kampanjer, supportinteraksjoner og generelle kjøpstrender.

Diagnostisk analyse, som hjelper deg med å identifisere de grunnleggende årsakene bak observert kundeatferd. Teknikker inkluderer kohortanalyse (sammenligning av brukeratferd på tvers av ulike geografiske områder/anskaffelsesområder/planer), reisekartlegging for å visualisere stier og dropoff-punkter, traktanalyse for å finne barrierer i konverteringsflyten.

Prediktiv analyse, som handler om å forutse fremtidige kundehandlinger, risikoer og muligheter ved å bygge statistiske modeller fra nåværende og historiske data. Vanlige bruksområder er blant annet å forutsi kunder som risikerer å falle fra, forutsi kundens livstidsverdi og modellere kundenes tilbøyelighet til å konvertere, utvide abonnementet eller oppgradere.

Preskriptiv analyse, som utnytter innsikt (vanligvis gjennom maskinlæring) og anbefaler spesifikke tiltak for å oppnå ønskede kunde- og forretningsresultater. Det kan for eksempel være å optimalisere markedsføringsutgifter, øke aktiveringen av viktige funksjoner eller utløse kundehelsetiltak for å redusere kundefrafall.

Hvorfor kundeanalyser er avgjørende for virksomheten

I dagens opplevelsesøkonomi er kundeanalyse ikke bare noe som er fint å ha - det er et absolutt must for enhver organisasjon som ønsker bærekraftig, produktstyrt og brukersentrert vekst.

La oss se på hvorfor.

Smartere, evidensbaserte beslutninger
Med omfattende kundeinnsikt kan teamene optimalisere strategiene for kundeanskaffelse, onboarding, adopsjon, engasjement, oppbevaring og ekspansjon basert på harde data i stedet for magefølelser.

Identifiser produktmuligheter med stor gjennomslagskraft
Ved å analysere tilbakemeldinger og atferdsmønstre fra kundene kan du prioritere de mest effektive formene for innovasjon, optimalisering og personalisering når det gjelder produkter.

Forbedre den generelle kundeopplevelsen
De beste kundeanalysene hjelper deg med å forstå hele kundereisen i flere kanaler. Det betyr at du kan identifisere kilder til kundefriksjon og kundeglede - og løse dem ved å forbedre UX-flyt, support, onboarding, meldinger i appen og mye mer.

Øk markedsføringseffektiviteten og konverteringen
Ved å kartlegge hele kundereisen, fra den første interessen og innhenting av leads til konvertering og utvidelse, kan markedsføringsteamene forbedre kampanjer og effektivt segmentere og pleie kundegrupper med høy verdi.

Reduser risikoen for kundefrafall proaktivt
Overvåking av brukeratferd, følelser og kundetilstand viser deg trusler og lar deg iverksette tiltak med målrettede kundesuksessoppfinnelser.

Tilpass kundenes mål til forretningsmessige beregninger
Ved å utnytte data som spenner over hele kundelivssyklusen, kan teamene samle seg om tilpassede, inntektspåvirkende mål og KPI-er som måler effekten av anskaffelse, adopsjon, oppbevaring og utvidelsesinitiativer.

Til syvende og sist handler det om å bruke kundeanalyser til å få et 360-graders overblikk over kundenes behov, opplevelser og resultater i alle faser av kundereisen. Denne forståelsen kan bare oppnås ved å forene flere datakilder, fra markedsføringskanaler og produktanalyser til faktureringssystemer, supportregistre og kundestemmeinnsikt.

Det er derfor fremveksten av moderne, lagerbaserte kundeanalyseplattformer har vært så avgjørende. Neste generasjons verktøy for analyser av kundereisen, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, gjør det mulig for organisasjoner å eliminere datasiloer og få et helhetlig perspektiv på tvers av hele kundens livssyklus.

Ved å trekke direkte fra datalageret kan plattformer som Optimizely Warehouse-Native Analytics samle produktbruk, markedsføringssystemer og CRM, faktureringsplattformer, kundesupport og mer for mer kraftfulle analyser uten duplisering av data eller fragmenterte hendelsesstrømmer. Optimizely Warehouse-Native Analytics' selvbetjeningsløsninger eliminerer tekniske flaskehalser og gjør det enkelt for produkt-, markedsførings- og kundeopplevelsesteam å visualisere kundedata, skjære, terningkaste og pivotere mellom visninger og gå dypere med ad hoc-utforskning.

6 viktige typer kundeanalyse for datadrevet vekst

Å forstå kundene dine på detaljnivå ved hjelp av analyser er grunnlaget for å skape bærekraftig vekst.

Hvilke kundeanalyser du bør prioritere, avhenger av virksomhetens unike behov, men du bør kombinere en rekke ulike typer for å få et fullstendig bilde.

Bruk denne veiledningen som et rammeverk for å kanalisere kundedataene dine inn i en omfattende oversikt som hjelper deg med å optimalisere hvert trinn i kundereisen.

1. Kundeanskaffelsesanalyse

   Kundeanskaffelsesanalyse fokuserer på å forstå hvordan kundene først oppdager og engasjerer seg i merkevaren din på tvers av en rekke markedsføringskanaler og kampanjer, og hjelper markedsførings- og vekstteam med å optimalisere anskaffelsesstrategiene sine. Det innebærer å analysere data fra nett- og markedsføringsanalyseverktøy, betalte mediekampanjer, SEO- og innholdsytelse, salgsinformasjonsplattformer, CRM-systemer og mer.

   Kjernemålinger for kundeanskaffelse omfatter blant annet kundeanskaffelseskostnader, konverteringsfrekvenser, antall interaksjoner med potensielle kunder, søkevolum for merkevaresøk, antall leads som fanges opp, markedsføringskvalifiserte leads og salgsaksepterte leads. Men for å få en virkelig effektiv analyse av kundeanskaffelser bør du også forstå nedstrømsmålinger som kundebeholdningsrater, kundens livstidsverdi og netto inntektsbeholdning etter anskaffelseskilde.

   Denne helhetlige oversikten sørger for at du ikke bare ser på kundeanskaffelse som et tallspill - men som et spørsmål om å skaffe de riktige kundene med høy verdi, som vil drive langsiktig vekst.

   Effektiv analyse av kundeanskaffelser innebærer

   • Bruk av traktanalyse for å forstå hvordan ulike leadkilder konverterer gjennom trakten i varierende tempo og påvirker måltall som CAC.
   • Identifisere drop-off-punkter og områder med friksjon i kundepleieflyten
   • avdekke mønstre for å forstå hvilke kampanjer og hvilket innhold som skaper interesse og engasjement hos idealkundeprofilene dine
   • Bygge prediktive modeller for å score leadkvalitet, kjøpstilbøyelighet og sannsynligheten for å bli en lojal kunde med høy verdi.
   • Måling av hvilke berøringspunkter som gir flest kunder av høyeste kvalitet, og se på umiddelbare konverteringsrater og nedstrøms oppbevaring/utvidelse.
   • Analysere spesifikke kohorter basert på attributter som leadkilde, persona og bedriftsstørrelse - og dele opp kundesegmenter for å identifisere mønstre i nedstrømsberegninger.

   For å virkelig forstå kundeoppkjøp trenger du en integrert 360-graders oversikt som knytter oppkjøpsmålinger til nedstrøms produktadopsjonsrater, kundehelseindikatorer, trender for oppbevaring, ekspansjonsinntekter og kundens livstidsverdi. Ved hjelp av moderne, lagerbaserte dataanalyseverktøy kan du utforske alle disse dataene for hele kundens livssyklus sammen.

2. Analyse av kundeengasjement

   Analyse av kundeengasjement handler om å få innsikt i hvordan kundene samhandler med og får verdi av produktet eller tjenesten din etter at de har konvertert. Det innebærer å utforske data om brukeratferd fra en rekke kilder som produktanalyse, digitale opplevelsesverktøy, kundestøttesystemer, meldinger i appen og mer.

   Kjernemålinger som bør spores, er blant annet produktbrukstall, indikatorer på hvor lenge brukerne holder seg til produktet, som aktive brukere per dag/måned, funksjoner som tas i bruk, gjennomsnittlig øktlengde, antall supporthenvendelser, net promoter score og generelle engasjementsnivåer over tid. Men effektiv engasjementsanalyse går lenger enn bare å måle det totale engasjementet, og handler om å forstå hvorfor kundene oppfører seg på bestemte måter, og hvordan man kan fremme adopsjon og optimalisere opplevelsene deres.

   Viktige aspekter ved analyse av kundeengasjement er blant annet

   • Analyse av brukerflyt og -trakter for å forstå hvordan kundene navigerer i produktet og oppdager/tar i bruk ulike funksjoner, og for å identifisere eventuelle forvirrende områder.
   • Kontrollere de optimale brukerveiene og spesifikke "aha"-øyeblikk som forutsier kundeaktivering og -bevaring - og knytte produktbruksmønstre til nedstrømsmarkører som gjentatte kjøp, ekspansjonsinntekter og kundens livstidsverdi.
   • Segmentering av brukeratferd for å få en bedre forståelse av kohorter basert på hvor langt de er kommet i produktreisen, abonnementstype osv. og skreddersy kundeopplevelsen deretter.
   • Samle inn og tolke kvalitativ kundeinnsikt fra spørreundersøkelser, produktanmeldelser, supportinteraksjoner og mer.

3. Analyse av kundeopplevelsen

   Selv om kundeanskaffelse og -engasjement er viktige innfallsvinkler, krever ekte optimalisering en helhetlig oversikt over hele kundereisen. Analyser av kundereisen kartlegger alle berøringspunkter i den samlede opplevelsen, fra den første oppdagelsen av merkevaren til konvertering, onboarding, adopsjon, support, oppbevaring, utvidelse og videre.

   Du bør sikte mot nøkkeltall som høy kundetilfredshet (CSAT), lojalitet og kundelojalitet, høy net promoter score (NPS) og lav customer effort score (CES) - hvor mye problemer en kunde opplever når han eller hun prøver å nå et mål eller løse et problem med produktet eller tjenesten din.

   Når du analyserer kundeopplevelsen, bør du også lytte til tilbakemeldinger fra kundene. De beste analysene lar deg koble sammen kunde- og forretningsdata for å forstå hvordan spesifikke kundeopplevelser påvirker forretningsresultater som produktadopsjon, engasjement, inntekter og mer. La oss for eksempel si at du ønsker å øke ekspansjonsinntektene fra eksisterende kunder. Du kan se nærmere på positive og negative CSAT-poengsummer sammen med kontobruk, helsescore og faktureringsdata - og kanskje finne ut at dårlige CSAT-poengsummer er knyttet til en frustrerende brukeropplevelse som viser seg ved at mange kunder faller fra, eller til og med faktureringsproblemer, for eksempel at det ikke tilbys et automatisert Paypal-alternativ. Denne typen innsikt i selvbetjent forretningsanalyse gir deg et forsprang når det gjelder å finne årsaken til problemene.

   For kraftfull analyse av kundeopplevelsen:

   • Kombiner kvantitative beregninger som CSAT, NPS og CES med kvalitative data fra tilbakemeldinger fra kunder, supportinteraksjoner og lytting i sosiale medier.
   • Segmenter kundene basert på opplevelsene deres, og sjekk forskjeller på tvers av segmentene for å skreddersy opplevelsene.
   • Analyser kundenes følelser i tilbakemeldingene for å forstå de underliggende drivkreftene bak positive og negative opplevelser.
   • Bruk øktopptak og heatmapping-verktøy for å visualisere kundenes utfordringer og identifisere UX-problemer.
   • Analyser kundenes innsats på hvert trinn i kundereisen for å finne områder med høy innsats som trenger prosessforbedringer.
   • Kartlegg hele kundereisen på tvers av alle berøringspunkter og kanaler for å identifisere smertepunkter og friksjonsområder, og forstå hvordan kundeopplevelsen utvikler seg gjennom hele livssyklusen.
   • Koble kundeopplevelsesmålinger med nedstrømsmålinger som kundelojalitet, livstidsverdi og inntekter for å forstå forretningseffekten.

   Jo mer du har de riktige kundedataene - data som er relevante i konteksten, og som er konsolidert og tilgjengelig for bruk til rett tid - jo bedre blir opplevelsen for kundene dine. Men det er ikke nok å ha de riktige dataene, du må også ha verktøyene (for eksempel kundedataplattformer for å skape et samlet bilde av kunden, analyser av kundereisen og verktøy og funksjoner for prediktiv og preskriptiv analyse) for å forstå, lære, tilpasse og drive alle kundens berøringspunkter, teknologien (for eksempel geofencing, ansiktsgjenkjenning og biometriske sensorer) og menneskene som kan bruke dataene på en relevant og kontekstualisert måte.

4. Analyse av kundereisen

   Som vi har antydet, bør hele kundereisen være kjernen i alt analysearbeidet ditt. Men det er viktig å analysere kundereisen fra start til slutt, og se etter områder der kundene er fornøyde, samt friksjonspunkter på alle stadier, fra den første bevisstgjøringen gjennom anskaffelse, onboarding, adopsjon, engasjement, oppbevaring og fortalervirksomhet.

   Viktige beregninger som gir deg en følelse av kundereisen din, inkluderer konverteringsfrekvenser for potensielle kunder i de øverste/midtre/nederste trinnene i trakten, produktaktiveringsberegninger som adopsjon av nøkkelfunksjoner, "aha"-øyeblikk og signaler om at brukerne blir værende, for eksempel økt tid, samt beregninger av kundens livstidsverdi (CLV) og omsetningsvekst.

   Tips for meningsfull analyse av kundereisen inkluderer:

   • Bruk av lagerbaserte verktøy for å kjøre enhetlige analyser ved hjelp av data fra flere strømmer, fra markedsføring, salg, produktbruk, supportsystemer og kundestemmer.
   • Oppdeling av reiser i segmenter og analyse av spesifikke kohorter basert på plantype, brukstilfelle, bransje og mer.
   • Bruke traktanalyse på tvers av hvert trinn for å identifisere dropoff-punkter, barrierer og viktige konverteringsmomenter.
   • Berike analysen med tilbakemeldinger fra kunder som gir kvalitativ kontekst til de ulike stadiene.
   • Kartlegge kundeatferd og reisens stadier i forhold til nedstrøms beregninger av aktivering, adopsjon, churn og livstidsverdi.
   • Bruke maskinlæring til å identifisere og prioritere effektive muligheter for optimalisering av kundereisen.

5. Analyse av kundeoppbevaring/frafall av kunder

   Det er avgjørende å forstå faktorene som driver kundefrafall, slik at du kan forebygge dem proaktivt og avdekke muligheter for å forbedre kundebeholdningen og kundens livstidsverdi.

   De viktigste måltallene å fokusere på her er churn rate og retention rate, men det er også nyttig å tenke på kundens livstidsverdi, netto inntektsbevaring og holde et øye med produktbruksmålinger som kan indikere churn-risiko, for eksempel fall i antall daglige aktive brukere eller lav funksjonsadopsjon.

   For å få full oversikt over drivere for kundebeholdning og churn:

   • Analyser den totale frafallsraten og frafallsraten segmentert etter kundeattributter som abonnement, bransje osv.
   • Identifiser atferdsmønstre og bruksmålinger, for eksempel lav adopsjon, som kan forutsi fremtidig churn.
   • Implementer kundetilstandsscoring for å overvåke risikosignaler og utløse proaktiv oppsøkende virksomhet.
   • Bruk en analyseplattform som tilbyr automatiserte varsler ved visse terskelverdier for churn-risiko, slik at du alltid er oppdatert.
   • Gjennomfør churn-undersøkelser og analyser VoC-data for å avdekke årsakene til oppsigelser eller nedgraderinger.
   • Mål effektiviteten av kundelojalitetsprogrammer som winback-kampanjer og lojalitetsinsentiver.

6. Analyse av kundens stemme

   For å få en dypere forståelse av kundenes behov og preferanser må du fange opp og analysere tilbakemeldinger, meninger og følelser fra ulike kanaler.

   Ved å lytte til kundenes stemme kan du finne forbedringsområder og øke tilfredsheten, lojaliteten og merkevarekampanjen.

   For kundestemmeanalyser som fører til handling:

   • Samle inn VoC-data fra en lang rekke kanaler, inkludert spørreundersøkelser, kundeintervjuer, produktanmeldelser, sosial lytting, transkripsjoner fra support osv.
   • Bruk naturlig språkbehandling og sentimentanalyse for å analysere tilbakemeldinger i stor skala og ta pulsen på hva kundene føler.
   • Prioriter de mest presserende tilbakemeldingene basert på sentimentanalysen, alvorlighetsgraden og utbredelsen du finner.
   • Koble VoC-innsikten med kvantitative data om produktbruk, operasjonelle KPI-er, økonomi osv.
   • Implementer lukkede prosesser for å sikre at kundestemmer blir tatt hånd om umiddelbart.
   • Analyser VoC-trender over tid for å identifisere endrede behov og nye muligheter.
   • Segmenter VoC etter kundeattributter, bransjer og bruksområder for målrettet innsikt (B2B).

Få rikere kundeinnsikt med lagerbasert analyse

For å utvikle en virkelig kundeorientert kultur kreves det en omfattende, datadrevet tilnærming som samler ulike typer kundeanalyser - og gir teamene mulighet til å få mest mulig ut av dataene.

Brian Balfour, grunnlegger og administrerende direktør i Reforge, sier det slik:

"Når du får ny innsikt fra dataene dine, åpner det døren til nye spørsmål. Når du har nye spørsmål, må du oppdatere instrumenteringen og analysen. Å si at prosessen er "ferdig", er det samme som å si at du forstår alt som er verdt å vite om brukerne, produktet og kanalene dine."

Derfor trenger du kraftige, lagerintegrerte verktøy som Optimizely Warehouse-Native Analytics i ditt hjørne. Optimizely Warehouse-Native Analytics gjør det mulig for teamene å stille nye spørsmål og gå dypere med ad hoc-analyser på tvers av ulike datastrømmer.

Ved å koble direkte til datavarehuset i skyen eliminerer Optimizely Warehouse-Native Analytics datasiloer og gir en enhetlig 360-graders visning på tvers av alle de viktigste berøringspunktene i kundereisen.

Med Optimizely Warehouse-Native Analytics' selvbetjeningsfunksjoner kan tverrfunksjonelle team skjære, terne og pivotere mellom alle datasett uten tekniske flaskehalser. Ad hoc-analyseverktøy gjør at du kan fortsette å skrelle av lag, teste nye hypoteser og avdekke nye muligheter for å optimalisere kundeoppkjøp, engasjement, kundelojalitet og mer.

Med Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du overvinne datasiloer og utnytte det fulle potensialet i kundeanalysene dine.

Ikke gå glipp av ekspertveiledning for å mestre kundeanalyser og optimalisere kundeopplevelsen.