Vad är customer analytics: användningsfall, fördelar, bästa praxis

För företag byggda kring en product-led growth-(PLG-)strategi är betydelsen av customer analytics ingen hemlighet. Dessa insikter driver produktutveckling, samordnar marknadsföringsarbetet och stärker i slutändan resultatet.

Mindre uppenbart är vilket tillvägagångssätt du bör välja för att skaffa insikter från kunddata. Konsumenterna berättar redan för dig vad de vill ha, behöver och gillar. Men att sammanställa information från olika kanaler på ett sätt som är handlingsbart och i linje med dina mål är inte alltid enkelt.

Därför tittar vi i den här artikeln på exempel på customer analytics, och beaktar både allmän bästa praxis och specifika användningsfall. Vi tittar också närmare på exakt vad customer analytics är 2024.

Customer analytics är processen att samla in och analysera data om kunder för att informera affärsbeslut och strategier.

Den inkluderar insikter om beteendedata, preferenser, demografi och mer. De bästa customer analytics integrerar data från olika kanaler för att ge en mer komplett bild av kundresan.

Den här processen följer vanligtvis dessa steg:

Det finns fyra huvudkällor till customer analytics. Dessa är:

Kunddataanalys låter dig förstå kundbeteende. Det betyder att du kan få svar på frågor om förvärv, intäkter, engagemang och att behålla kunder. Dessa insikter kan sedan användas för att informera varje steg av verksamheten, från produktutveckling till marknadsföring till kundservice.

Du kan till exempel starta en kunddataanalys genom att fråga: „Vilka kanaler driver flest nya kunder?“ Härifrån kan du använda en product analytics-plattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics för att spåra kundförvärv över plattformar som din webbplats, LinkedIn och YouTube.

Resultatet av dessa svar leder ofta till mer intäkter. Med mer datadriven marknadsföring kan du segmentera målgrupper baserat på mer detaljerade attribut, personalisera kampanjer, marknadsföra merförsäljning mer effektivt och skapa en genomgående stark kundresa.

Du kan också öka engagemanget hos befintliga användare genom att stötta produkt- och kundserviceteam i att förstå vad som skapar en fantastisk upplevelse. I en Gartner-studie från 2022 sa 84 % av kundserviceledarna att customer analytics är „mycket eller extremt viktigt“ för att nå deras organisationsmål. Och det är logiskt – att hantera problem proaktivt och ge support där det behövs hjälper till att begränsa churn.

I det här avsnittet tittar vi på hur processen och resultaten av kunddataanalys kan se ut för olika delar av ett PLG-företag.

Produktteam kan använda customer analytics för att fatta datadrivna beslut för att förbättra en apps funktioner och övergripande användarupplevelse. De kan också identifiera trender för att förutse användarnas framtida behov och ligga steget före konkurrenterna.

Som ett exempel, föreställ dig att teamet bakom en produktivitetsrelaterad app märker att ett växande antal användare öppnar appen på vardagskvällarna för att använda tidshanteringsfunktioner. De skulle då kunna introducera ett nytt verktyg som låter användare schemalägga uppgifter för nästa dag, och analysera hur detta segment svarar.

PLG-marknadsförare använder customer analytics för att få insikt i kundbeteende, önskemål och behov. Detta kan hjälpa dem att skapa mer personaliserade marknadsföringskampanjer och säkerställa en sömlös varumärkesupplevelse över kanaler.

Att använda customer analytics för att segmentera en målgrupp och bygga en personaliserad kampanj kan se ut så här:

Med insikter från olika kanaler, som de en plattform som Optimizely Warehouse-Native Analytics ger, kan marknadsförare ta detta ett steg längre. Om en analys till exempel avslöjar att användare som engagerar sig med en viss funktion i appen också interagerar med relaterat innehåll i sociala medier, kan marknadsförare utnyttja denna insikt för att utveckla en kanalöverskridande kampanj.

De kan också ge en sammanhängande varumärkesupplevelse över alla kontaktpunkter, förstärka appens värdeerbjudande och stärka varumärkeslojaliteten.

Genom att utnyttja customer analytics kan kundserviceteam avtäcka vilka områden av kundupplevelsen som typiskt orsakar problem. Beväpnade med denna kunskap kan de sedan proaktivt åtgärda smärtpunkter och effektivisera processer.

Det mest uppenbara exemplet är en hög andel funktionsövergivande. Förutom att informera produktteamets process kan detta synliggöra behovet av riktade handledningar eller hjälpresurser för att vägleda användarna.

I slutändan kan customer analytics hjälpa företagsägare att leda sina team mot bättre användarengagemang och bättre möjlighet att behålla kunder. Genom att förena team inne i en enda product analytics-plattform kan de säkerställa sömlöst samarbete i linje med kundresan.

I exemplet med produktivitetsappen från tidigare, föreställ dig att customer analytics visade att användare ofta bara använder appen under korta perioder innan de överger den helt. Produktteamet skulle då kunna samarbeta med marknadsföringsteamet för att skapa en serie onboarding-handledningar och funktionsguider i appen. Kundsupportteamet skulle sedan kunna övervaka användarfeedback och förfrågningar relaterade till onboarding-processen för att säkerställa att det besvarar alla frågor proaktivt.

I det här avsnittet utforskar vi de steg som låter dig få bästa möjliga resultat från din kunddataanalys.