6 typer av kundanalys och när du ska använda dem

Du har sannolikt en rikedom av data om hur dina kunder beter sig och interagerar med ditt varumärke – från marknadsföringsengagemang till firmografiska data.

Låt oss vara ärliga – utnyttjar du verkligen de enorma kunddataset du sitter på? Från marknadsföringsengagemang och firmografiska detaljer till insikter om produktanvändning och supporthistorik har du sannolikt en rikedom av data om hur dina kunder beter sig och interagerar med ditt varumärke.

Men de flesta företag utnyttjar inte ens en bråkdel av den kundinformation de har tillgång till. Datasilor och ineffektiva flaskhalsar gör att team ofta lämnas med blinda fläckar och inte kan få en sammanhängande bild över hela kundresan.

Det är en enorm försummelse, för att förstå kundernas behov och beteenden från början till slut är avgörande för att driva verklig produktdriven tillväxt.

McKinsey kom fram till att datadrivna organisationer som är skickliga på att operationalisera kundinsikter överträffar konkurrenterna med 85 % i försäljningstillväxt och över 25 % i bruttomarginaler.

För att uppnå resultat på den här nivån behöver team ett integrerat tillvägagångssätt som kombinerar olika typer av kundanalys för att knyta ihop punkterna genom de olika stadierna av resan – från förvärv till engagemang, att behålla kunder, churn och customer lifetime value.

I den här artikeln går vi igenom sex typer av kundanalys som är essentiella för att förbättra kundernas upplevelse. Vi visar dig hur du kombinerar kundinsikter för att peka ut möjligheter till tillväxt och kundnöjdhet som verkligen flyttar dina affärsmål framåt.

Redo att eliminera datasilor och möjliggöra verkligt enhetlig kundanalys i hela din organisation? Kontakta oss för att lära dig hur den warehouse-native-plattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics erbjuder ger självbetjäningsåtkomst till rika insikter över hela kundresan.

Varför kundanalys är viktigt

Låt oss börja med att definiera vad vi menar med kundanalys.

I grund och botten är kundanalys praktiken att utnyttja data för att få en djupare förståelse för kundernas behov, beteenden, motivationer och resor. Den omfattar flera centrala typer av analys.

Dessa inkluderar:

Deskriptiv analys, som fokuserar på att förstå kundbeteenden och mönster genom att utforska historisk data. Detta kan inkludera analys av data om produktanvändning, förvärvskällor som marknadsföringskanaler eller kampanjer, supportinteraktioner och övergripande köptrender.

Diagnostisk analys, som hjälper dig att identifiera de bakomliggande orsakerna till observerat kundbeteende. Tekniker inkluderar kohortanalys (jämförelse av användarbeteende över olika segment efter geografi/förvärv/abonnemang), reskartläggning för att visualisera vägar och avhoppspunkter, och trattanalys för att peka ut barriärer i konverteringsflöden.

Prediktiv analys, som handlar om att förutsäga framtida kundhandlingar, risker och möjligheter genom att bygga statistiska modeller från aktuell och historisk data. Vanliga användningsområden inkluderar att förutsäga kunder med churn-risk, att prognostisera customer lifetime value och att modellera kundernas benägenhet att konvertera, utöka sitt abonnemang eller uppgradera.

Preskriptiv analys, som utnyttjar insikter (vanligtvis genom maskininlärning) och rekommenderar konkreta åtgärder för att uppnå önskade kund- och affärsresultat. Dessa kan inkludera att optimera marknadsföringsbudget, öka aktiveringen av nyckelfunktioner eller utlösa uppföljning av kundhälsa för att minska churn.

Varför kundanalys är affärskritisk

I dagens upplevelseekonomi är kundanalys inte bara ett plus – det är en absolut nödvändighet för varje organisation som strävar efter hållbar, produktdriven, användarcentrerad tillväxt.

Låt oss titta på varför.

Smartare, evidensbaserade beslut
Med rika kundinsikter kan team optimera strategier för kundförvärv, onboarding, adoption, engagemang, att behålla kunder och expansion baserat på hårda data snarare än magkänsla.

Identifiera produktmöjligheter med stor effekt
Att analysera kundfeedback och beteendemönster hjälper dig att prioritera de mest effektfulla formerna av innovation, optimering och personalisering när det gäller produkter.

Förbättra den övergripande kundupplevelsen
Den bästa kundanalysen hjälper dig att förstå hela den flerkanaliga kundresan. Det betyder att du kan identifiera källor till kundfriktion såväl som glädje – och åtgärda dem genom att förbättra UX-flöden, support, onboarding, meddelanden i appen och mer.

Öka marknadsföringseffektivitet och konverteringar
Att kartlägga hela kundresan från första intresse och leadgenerering fram till konvertering och expansion låter marknadsföringsteam förbättra kampanjer och effektivt segmentera och vårda värdefulla kundgrupper.

Minska churn-risker proaktivt
Att övervaka användarbeteende, sentiment och kundhälsa visar dig hot och låter dig agera snabbt med riktade customer success-insatser.

Anpassa kundmål till affärsmått
Genom att hämta data som spänner över hela kundlivscykeln kan team samlas kring samordnade, intäktspåverkande mål och KPI:er som mäter effekten av initiativ för förvärv, adoption, att behålla kunder och expansion.

I slutändan är nyckeln att använda kundanalys för att få en 360-gradersbild av kundernas behov, upplevelser och resultat över varje stadium av deras resa. Den här nivån av förståelse kan endast uppnås genom att förena flera datakällor, från marknadsföringskanaler och produktanalys till faktureringssystem, supporthistorik och voice-of-customer-insikter.

Det är därför framväxten av moderna, warehouse-native kundanalysplattformar har varit så avgörande. Nästa generations verktyg för analys av kundresan som Optimizely Warehouse-Native Analytics ger organisationer möjligheten att eliminera datasilor och få ett verkligt enhetligt perspektiv över hela kundlivscykeln.

Genom att hämta direkt från ditt data warehouse låter Optimizely Warehouse-Native Analytics dig sammanföra produktanvändning, marknadsföringssystem och CRM:er, faktureringsplattformar, kundsupport och mer för kraftfullare analys utan dataduplicering eller fragmenterade händelseströmmar. Självbetjäningslösningarna från Optimizely Warehouse-Native Analytics eliminerar tekniska flaskhalsar och låter produkt-, marknadsförings- och kundupplevelseteam enkelt visualisera kunddata, segmentera och växla mellan vyer, och gå djupare med ad hoc-utforskning.

6 essentiella typer av kundanalys för datadriven tillväxt

Att förstå dina kunder på en detaljerad nivå genom analys är fundamentet för att driva hållbar tillväxt.

Vilken kundanalys du behöver prioritera beror på de unika behoven hos din verksamhet, men du vill kombinera en mängd olika typer för att få en helhetsbild.

Använd den här guiden som ett ramverk för att kanalisera dina kunddata till en heltäckande bild som hjälper dig att optimera varje stadium av deras resa.

Analys av kundförvärv

Analys av kundförvärv fokuserar på att förstå hur kunder först upptäcker och interagerar med ditt varumärke över en rad marknadsföringskanaler och kampanjer, och hjälper marknadsförings- och tillväxtteam att optimera sina förvärvsstrategier. Det innebär att analysera data från verktyg för webb- och marknadsföringsanalys, betalda mediekampanjer, SEO- och innehållsprestanda, sales intelligence-plattformar, CRM:er och mer.

Centrala mått för kundförvärv att mäta inkluderar kundförvärvskostnader, konverteringsgrad, antal interaktioner med potentiella kunder, sökvolym på varumärket, leadgenereringsgrad, marketing qualified leads och sales accepted leads. Men för verkligt effektiv analys av kundförvärv vill du också förstå nedströms mått som grad för att behålla kunder, customer lifetime value och net revenue retention per förvärvskälla.

Den här helhetsbilden ser till att du inte bara ser förvärv som ett sifferspel – utan som en fråga om att förvärva de rätta värdefulla, lojala kunderna som driver långsiktig tillväxt.

Effektiv analys av kundförvärv innebär:

Att använda trattanalys för att förstå hur olika leadkällor konverterar genom tratten i olika grad och påverkar mått som CAC.
Att identifiera avhoppspunkter och friktionsområden i dina lead nurturing-flöden
Att lyfta fram mönster för att förstå vilka kampanjer och innehåll som driver första intresse och engagemang från dina ideala kundprofiler.
Att bygga prediktiva modeller för att poängsätta leadkvalitet, köpbenägenhet och sannolikhet att bli en lojal, värdefull kund.
Att mäta vilka förvärvskontaktpunkter som ger flest och mest värdefulla kunder, genom att titta på både omedelbar konverteringsgrad och nedströms lojalitet/expansion.
Att analysera specifika kohorter baserat på attribut som leadkälla, persona och företagsstorlek – och segmentera kundgrupper för att identifiera mönster i nedströms mått.

För att verkligen förstå kundförvärv behöver du en integrerad 360-gradersbild som knyter förvärvsmått till nedströms produktadoptionsgrad, indikatorer för kundhälsa, lojalitetstrender, expansionsintäkt och customer lifetime value. Att använda moderna, warehouse-native dataanalysverktyg låter dig utforska dessa heltäckande data om kundlivscykeln tillsammans.

Analys av kundengagemang

Analys av kundengagemang handlar om att få insikter i hur kunder interagerar med och hämtar värde från din produkt eller tjänst efter att de konverterar. Det innebär att utforska data om användarbeteende från en rad källor som produktanalys, verktyg för digitala upplevelser, kundsupportsystem, meddelanden i appen och mer.

Centrala mått att spåra inkluderar siffror för produktanvändning; klibbighetsindikatorer som dagliga/månatliga aktiva användare; adopterade funktioner; genomsnittlig sessionslängd; volym av supportärenden; net promoter scores; och övergripande engagemangsnivåer över tid. Men effektiv engagemangsanalys går bortom ytliga mätningar och söker att djupt förstå varför kunder beter sig på vissa sätt och hur man kan driva adoption och optimera deras upplevelser.

Centrala aspekter av analys av kundengagemang inkluderar:

Att analysera användarflöden och trattar för att förstå hur kunder navigerar i din produkt och upptäcker/adopterar olika funktioner, och identifiera eventuella förvirringsområden.
Att kontrollera de optimala användarvägarna och specifika ”aha”-ögonblicken som förutsäger kundaktivering och lojalitet – genom att knyta mönster för produktanvändning till nedströms markörer som återköp, expansionsintäkt och customer lifetime value.
Att segmentera användarbeteende för att bättre förstå kohorter baserat på deras stadium i produktresan, abonnemangstyp osv., och anpassa kundupplevelsen därefter.
Att samla in och tolka kvalitativa kundinsikter från enkäter, produktrecensioner, supportinteraktioner och mer.

Analys av kundupplevelse

Även om kundförvärv och engagemang ger viktiga perspektiv kräver verklig optimering en helhetsbild av hela kundresan. Analys av kundresan kartlägger varje kontaktpunkt i den övergripande upplevelsen från första varumärkesupptäckt genom konvertering, onboarding, adoption, support, lojalitet, expansion och därutöver.

Du vill sikta på centrala mått som hög kundnöjdhet (CSAT), lojalitet och grad för att behålla kunder; starka net promoter scores (NPS); och låg customer effort score (CES) – alltså hur mycket svårighet en kund upplever när de försöker nå ett mål eller lösa ett problem med din produkt eller tjänst.

Att analysera kundupplevelsen bör också innebära att lyssna på voice-of-customer (VoC)-feedback. Den bästa analysen låter dig koppla samman kund- och affärsdata för att förstå hur specifika kundupplevelser påverkar affärsresultat som produktadoption, engagemang, intäkt och mer. Låt oss till exempel säga att du vill driva expansionsintäkt från befintliga kunder. Du skulle kunna borra ner i positiva vs. negativa CSAT-poäng tillsammans med kontoanvändning, hälsopoäng och faktureringsdata – och kanske finna att dåliga CSAT-betyg är kopplade till en frustrerande UX som indikeras av höga avhopp i flödet, eller till och med faktureringsproblem, som att inte erbjuda ett automatiserat PayPal-alternativ. Den här typen av självbetjänande business analytics-insikter ger dig ett försprång på att åtgärda den bakomliggande orsaken.

För kraftfull analys av kundupplevelse:

Kombinera kvantitativa mått som CSAT, NPS och CES med kvalitativa data från kundfeedback, supportinteraktioner och lyssnande i sociala medier.
Segmentera kunder baserat på deras upplevelser och kontrollera skillnader mellan segment för att anpassa upplevelser.
Analysera kundsentiment och känslor i feedbacken för att förstå de bakomliggande drivkrafterna till positiva och negativa upplevelser.
Använd verktyg för sessionsinspelning och heatmapping för att visualisera kundernas svårigheter och identifiera UX-problem.
Analysera customer effort scores vid varje resestadium för att peka ut områden med hög ansträngning som behöver processförbättringar.
Kartlägg hela kundresan från början till slut över alla kontaktpunkter och kanaler för att identifiera smärtpunkter och friktionsområden och förstå hur deras upplevelse utvecklas genom kundlivscykeln.
Koppla mått för kundupplevelse till nedströms mått som att behålla kunder, lifetime value och intäkt för att förstå affärseffekten.

Ju mer du har de rätta kunddata – data som är kontextuellt relevanta och är konsoliderade och tillgängliga för att användas vid rätt tidpunkt – desto bättre blir upplevelsen för dina kunder. Men det räcker inte bara att ha de rätta data; du måste också ha verktygen (såsom customer data platforms för att skapa en enhetlig bild av kunden, analys av resan, samt prediktiva och preskriptiva analysverktyg och -funktioner) för att förstå, lära, anpassa och driva alla kundkontaktpunkter, tekniken (såsom geofencing, ansiktsigenkänning och biometriska sensorer), och människorna för att tillämpa data på ett relevant och kontextualiserat sätt.

Analys av kundresan

Som vi har antytt bör hela kundresan vara kärnan i all din analys. Men det är viktigt att specifikt analysera kundresan från början till slut och söka att finna områden med kundnöjdhet såväl som friktionspunkter vid varje stadium, från första medvetenhet genom förvärv, onboarding, adoption, engagemang, lojalitet och förespråkande.

Viktiga mått som ger dig en känsla av din kundresa inkluderar leadkonverteringsgrader över topp/mitt/botten-stadier av tratten; produktaktiveringsmått som adoption av nyckelfunktioner; ”aha”-ögonblick och signaler på användarklibbighet som sessionstid; och customer lifetime value (CLV) och mått för intäktsexpansion.

Tips för meningsfull analys av kundresan inkluderar:

Att använda warehouse-native-verktyg för att köra enhetlig analys med data från flera strömmar, från marknadsföring, försäljning, produktanvändning, supportsystem och voice-of-customer-källor.
Att dela upp resor efter segment och analysera specifika kohorter baserat på abonnemangstyp, användningsfall, bransch och mer.
Att tillämpa trattanalys vid varje stadium för att identifiera avhoppspunkter, barriärer och centrala konverteringsögonblick.
Att berika din analys med voice-of-customer-feedback som tillför kvalitativ kontext till olika stadier.
Att kartlägga kundbeteenden och resestadier till nedströms mått kring aktivering, adoption, churn och lifetime value.
Att använda maskininlärning för att identifiera och prioritera effektfulla möjligheter att optimera resan.

Analys av att behålla kunder/churn

Det är avgörande att förstå faktorerna som driver kundchurn så att du proaktivt kan förebygga dem och avtäcka möjligheter att förbättra att behålla kunder och customer lifetime value.

Huvudmåtten att fokusera på här är churn-grad och grad för att behålla kunder, men det är också till hjälp att tänka på customer lifetime value och net revenue retention, och hålla ett öga på mått för produktanvändning som kan indikera churn-risker, som fall i dagliga aktiva användare eller låg funktionsadoption.

För full insyn i drivkrafter för lojalitet och churn:

Analysera övergripande churn-grader såväl som grader segmenterade efter kundattribut som abonnemang, bransch osv.
Identifiera beteendemönster och användningsmått som låg adoption som är prediktiva för framtida churn.
Implementera kundhälsopoängsättning för att övervaka risksignaler och utlösa proaktiv uppföljning.
Använd en analysplattform som erbjuder automatiska varningar vid vissa tröskelvärden för churn-risk så att du alltid är uppdaterad.
Kör churn-enkäter och analysera VoC-data för att avtäcka de bakomliggande orsakerna till uppsägningar eller nedgraderingar.
Mät effektiviteten hos kundlojalitetsprogram som winback-kampanjer och lojalitetsincitament.

Voice of Customer-analys

För att djupt förstå kundbehov och preferenser behöver du fånga och analysera feedback, åsikter och sentiment från olika kanaler.

Att verkligen lyssna på kundernas röst kan hjälpa dig att peka ut förbättringsområden och öka nöjdhet, lojalitet och förespråkande för varumärket.

För voice-of-customer-analys som driver handling:

Samla in VoC-data från ett brett spektrum av kanaler, inklusive enkäter, kundintervjuer, produktrecensioner, social lyssning, supporttranskript osv.
Använd natural language processing och sentimentanalys för att analysera feedback i stor skala och få en känsla av hur dina kunder mår.
Prioritera den mest brådskande VoC-feedbacken baserat på din sentimentanalys och allvarlighetsgraden och utbredningen av den effekt du finner.
Koppla dina VoC-insikter till kvantitativa data om produktanvändning, operativa KPI:er, finansiella data osv.
Implementera slutna processer för att säkerställa att kundröster snabbt åtgärdas.
Analysera VoC-trender över tid för att identifiera förändrade behov och framväxande möjligheter.
Segmentera VoC efter kundattribut, branscher och användningsfall för riktade insikter (B2B).

Lås upp rikare kundinsikter med warehouse-native analys

Att utveckla en verkligt kundbesatt kultur kräver ett heltäckande, datadrivet tillvägagångssätt som sammanför olika typer av kundanalys – och ger team möjligheten att få ut mesta möjliga av data.

Så här formulerar Brian Balfour, Founder och CEO på Reforge, det:

”När du får färska insikter från dina data öppnar det dörren till nya frågor. När du har nya frågor behöver du uppdatera din instrumentering och analys. Att säga att processen är ’klar’ är att säga att du förstår allt det finns att veta om dina användare, din produkt och dina kanaler.”

Det är därför du behöver kraftfulla, warehouse-native-verktyg som Optimizely Warehouse-Native Analytics i ditt lag. Optimizely Warehouse-Native Analytics ger team möjligheten att fortsätta ställa nya frågor och gå djupare med ad hoc-utforskande analys över olika dataströmmar.

Genom att hämta direkt in i ditt cloud data warehouse eliminerar Optimizely Warehouse-Native Analytics datasilor och ger en enhetlig, 360-gradersbild över alla de viktiga kontaktpunkterna på dina kunders resor.

Med självbetjäningsfunktionerna i Optimizely Warehouse-Native Analytics kan tvärfunktionella team segmentera och växla mellan vilket dataset som helst utan tekniska flaskhalsar. Ad hoc-analysverktyg låter dig fortsätta skala av lager, testa nya hypoteser och avtäcka färska möjligheter att optimera kundförvärv, engagemang, att behålla kunder och mer.

Med Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du övervinna datasilor och låsa upp den fulla potentialen i din kundanalys.

Missa inte expertvägledning för att bemästra kundanalys och optimera dina kunders upplevelse.

6 typer av kundanalys och när du bör använda dem