Hva er kundeanalyse? Brukstilfeller, fordeler og beste praksis

For bedrifter som bygger på en produktstyrt vekststrategi (PLG), er det ingen hemmelighet hvor viktig kundeanalyse er. Denne innsikten driver produktutviklingen, tilpasser markedsføringsinnsatsen og øker til syvende og sist bunnlinjen.

Det som er mindre opplagt, er hvilken tilnærming du bør velge for å skaffe deg innsikt i kundedata. Forbrukerne forteller deg allerede hva de ønsker, trenger og liker. Men det er ikke alltid like enkelt å sammenstille informasjon fra ulike kanaler på en måte som er handlingsrettet og i tråd med målene dine.

I denne artikkelen tar vi derfor for oss eksempler på kundeanalyse, og ser nærmere på generell beste praksis og spesifikke brukstilfeller. Vi ser også nærmere på hva kundeanalyse egentlig er i 2024.

Hva er kundeanalyse?

Kundeanalyse er prosessen med å samle inn og analysere data om kunder for å underbygge forretningsbeslutninger og -strategier.

Det omfatter innsikt om brukeratferd, preferanser, demografi og mer. De beste kundeanalysene integrerer data fra ulike kanaler for å gi et mer komplett bilde av kundereisen.

Denne prosessen følger vanligvis disse trinnene:

1. Datainnsamling

   Dette innebærer å hente inn data fra relevante kilder, for eksempel nettstedet, produktet og transaksjonsregistreringer. Det finnes dusinvis av verktøy du kan bruke til dette, fra Google Analytics til Hubspot med mer.

2. Organisering av data

   En kundedataplattform (CDP) organiserer dataene dine og sender dem til riktig sted for analyse.

3. Datalagring

   Dette er prosessen med å strukturere og administrere data for å sikre at de er sikre og brukbare. Når du har nådd et visst nivå av modenhet for kundeanalyse, må du lagre dataene dine i et lager for å konsolidere data fra ulike kilder. Deretter kan du legge produktanalyseplattformen Optimizely Warehouse-Native Analytics direkte på toppen, slik at data fra andre kilder enn produktet ditt kan brukes sammen med produktdataene.

4. Datasegmentering eller avansert analyse

   Segmentering innebærer å dele inn de innsamlede dataene i meningsfulle grupper basert på felles egenskaper eller atferd. Avansert analyse tar dette et skritt videre med teknikker som klyngedannelse, regresjonsanalyse og tekstutvinning.

5. Visualisering

   Dette refererer til prosessen med å presentere de analyserte dataene i visuelle formater som diagrammer, grafer og dashbord. Optimizely Warehouse-Native Analytics automatiserer dette trinnet, slik at du får klar og tydelig innsikt som kan brukes til noe.

6. Datamodellering

   Kunder på et høyere modenhetsnivå innen kundeanalyse kan bruke denne teknikken. Her brukes maskinlæring på data for å utvikle prediktive modeller eller avdekke mønstre, sammenhenger og trender.

7. Iterativ analyse

   Kundeanalyse er en kontinuerlig prosess, og bedrifter vil kontinuerlig undersøke og teste hypoteser for å forstå endringer i kundeatferd.

Det finnes fire hovedkilder til kundeanalyse. Disse er

• Kundeanalyser på nettstedet. Disse samles inn fra interaksjoner med nettstedet ditt.
• Transaksjonsrelaterte kundeanalyser. Dette er økonomisk innsikt som betalinger, transaksjoner og kjøp.
• Analyse av produktkundedata. Dette er data som innhentes i appen.
• Kundeskapte analyser. Dette omfatter innsikt som anmeldelser og tilbakemeldinger til kundestøtte.

Fordeler med innsikt i kundedata

Med kundedataanalyse kan du forstå kundenes atferd. Det betyr at du kan få svar på spørsmål om anskaffelse, inntekter, engasjement og oppbevaring. Denne innsikten kan deretter brukes i alle faser av virksomheten, fra produktutvikling til markedsføring og kundeservice.

Du kan for eksempel starte en kundedataanalyse med å spørre: "Hvilke kanaler gir flest nye kunder?" Herfra kan du bruke en produktanalyseplattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics til å spore kundeverving på tvers av plattformer som nettstedet ditt, LinkedIn og YouTube.

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

Du kan også øke engasjementet hos eksisterende brukere ved å hjelpe produkt- og kundeserviceteamene med å forstå hva som skaper en god opplevelse. I en Gartner-studie fra 2022 svarte 84 % av kundeservicelederne at kundeanalyse er "svært eller ekstremt viktig" for å nå organisasjonens mål. Og det gir mening - å behandle problemer proaktivt og gi støtte der det trengs, bidrar til å begrense kundefrafall.

Eksempler på kundeanalyser for ulike bruksområder

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

Kundeanalyser for produktteam

Produktteam kan bruke kundeanalyser til å ta datadrevne beslutninger for å forbedre appens funksjoner og den generelle brukeropplevelsen. De kan også identifisere trender for å forutse brukernes fremtidige behov og ligge foran konkurrentene.

Tenk deg for eksempel at teamet bak en produktivitetsrelatert app legger merke til at stadig flere brukere går inn i appen på kveldstid i ukedagene for å bruke tidsstyringsfunksjoner. De kan da introdusere et nytt verktøy som lar brukerne planlegge oppgaver for neste dag, og analysere hvordan dette segmentet responderer.

Kundeanalyse for markedsførere

PLG-markedsførere bruker kundeanalyser for å få innsikt i kundenes atferd, ønsker og behov. Dette kan hjelpe dem med å lage mer personaliserte markedsføringskampanjer og sikre en sømløs merkevareopplevelse på tvers av kanaler.

Slik kan kundeanalyser brukes til å segmentere en målgruppe og lage en personlig tilpasset kampanje:

1. Teamet segmenterer målgruppen for å finne brukere som ofte samhandler med en bestemt funksjon.
2. De sender push-varsler og bannere i appen som er skreddersydd for denne målgruppen, og reklamerer for en lignende, betalt funksjon.
3. De sporer beregninger som åpningsrater for push-varsler og klikkfrekvenser på bannere i appen.

Med innsikt fra flere kanaler, for eksempel fra en plattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics, kan markedsførere ta dette et skritt videre. Hvis en analyse for eksempel viser at brukere som bruker en bestemt funksjon i appen, også interagerer med relatert innhold på sosiale medier, kan markedsførere utnytte denne innsikten til å utvikle en kampanje på tvers av kanaler.

De kan også sørge for en sammenhengende merkevareopplevelse på tvers av alle berøringspunkter, noe som forsterker appens verdiforslag og styrker merkevarelojaliteten.

Kundeanalyse for kundeservice

Ved å utnytte kundeanalyser kan kundeserviceteam avdekke hvilke områder av kundeopplevelsen som vanligvis skaper problemer. Med denne kunnskapen kan de proaktivt ta tak i smertepunkter og effektivisere prosesser.

Det mest åpenbare eksempelet er en høy andel som forlater en funksjon. I tillegg til å informere produktteamets prosesser, kan dette synliggjøre behovet for målrettede veiledninger eller hjelperessurser for å veilede brukerne.

Kundeanalyse for bedriftseiere

Til syvende og sist kan kundeanalyser hjelpe bedriftseiere med å veilede teamene sine mot bedre brukerengasjement og -bevaring. Ved å samle teamene i én enkelt produktanalyseplattform kan de sikre sømløst samarbeid i tråd med kundereisen.

I eksempelet med produktivitetsappen fra tidligere, tenk deg at kundeanalyser viste at brukerne ofte bare bruker appen i korte perioder før de forlater den helt. Produktteamet kan da samarbeide med markedsføringsteamet om å lage en rekke veiledninger og funksjonsveiledninger i appen. Kundestøtteteamet kan deretter overvåke tilbakemeldinger og henvendelser fra brukerne i forbindelse med onboarding-prosessen for å sikre at de svarer proaktivt på alle spørsmål.

Slik analyserer du kundedata: Beste praksis for kundeanalyse

I denne delen skal vi se nærmere på hvordan du kan få best mulig utbytte av kundedataanalysene dine.

1. Definer tydelige mål

   Hver gang du gjennomfører en kundedataanalyse, må du ha et klart mål. Det kan for eksempel være å finne ut hvilke kanaler som gir deg de beste markedsføringsresultatene, eller å identifisere områder i appen der brukerne faller fra.
   
   I Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du, i motsetning til andre produktanalyseplattformer, utføre gratis, utforskende analyser. Det er likevel viktig å gå inn med en hypotese som skal testes, da dette sikrer at du fokuserer på å avdekke innsikt som kan brukes til noe, og bidrar til å forhindre forutinntatthet.

2. Sentraliser data

   Det er viktig å samle kundeanalyser fra alle kanaler i én løsning. På den måten kan du enkelt få et mer nøyaktig og fullstendig bilde av kundereisen på tvers av kanaler. Nyere studier viser dessuten at sentralisering av kundedata kan forbedre effektiviteten med opptil 67 %.
   
   Ved å velge Optimizely Warehouse-Native Analytics, som ligger direkte på toppen av datavarehuset, slipper du å forholde deg til datasiloer, og du trenger ikke å risikere unøyaktighetene som følger med bruk av reverse-ETL-verktøy eller overføring av ETL-data ut av analyseplattformen.

3. Dediker et team av ledere

   Selv om mange team vil jobbe sammen ved hjelp av dataene i analyseplattformen, er det nyttig å dedikere ett team eller en produktsjef til å organisere prosessene. Hvis du ikke gjør dette, kan du ende opp med data som er foreldet, ufullstendige eller ustrukturerte, noe som kan føre til misvisende svar.

4. Iterér og test

   En iterativ tilnærming til analyse av kundedata gjør det mulig å reagere på endrede kundeforventninger og -ønsker. I et PLG-miljø betyr dette å ligge foran konkurrentene.
   
   Velg Optimizely Warehouse-Native Analytics for å iterere og teste på en enkel måte. Teamene dine har tilgang til selvbetjente rapporteringsmaler for hendelsessegmentering, trakt, sti, oppbevaring, effekt og mer. Og det intuitive brukergrensesnittet er ikke avhengig av SQL-spørringer.