Vad är kundanalys? Användningsfall, fördelar, bästa praxis

För företag som bygger på en produktledd tillväxtstrategi (PLG) är det ingen hemlighet hur viktig kundanalysen är. Dessa insikter driver produktutvecklingen, anpassar marknadsföringsinsatserna och ökar i slutändan resultatet.

Vad som är mindre uppenbart är vilket tillvägagångssätt du bör använda för att få insikter om kunddata. Konsumenterna berättar redan för dig vad de vill ha, behöver och tycker om. Men att sammanställa information från olika kanaler på ett sätt som är användbart och i linje med dina mål är inte alltid helt enkelt.

I den här artikeln tittar vi därför på exempel på kundanalys, med utgångspunkt i bästa praxis och specifika användningsområden. Vi tittar också närmare på exakt vad kundanalys är år 2024.

Vad är kundanalys?

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

Det omfattar insikter om användarnas beteende, preferenser, demografi och mycket mer. De bästa analysresultaten av kundresan implementerar data från olika kanaler för att ge en mer komplett bild av kundresan.

Denna process följer vanligtvis dessa steg:

1. Datainsamling

   Här handlar det om att samla in data från relevanta källor, t.ex. webbplats, produkt och transaktionsregister. Det finns dussintals verktyg som du kan använda för detta, från Google Analytics till Hubspot med flera.

2. Organisation av data

   En Customer Data Platform (CDP) organiserar dina data och leder dem till rätt plats för analys.

3. Lagring av data

   Det här är processen för att strukturera och hantera data för att säkerställa att de är säkra och användbara. När du har nått ett visst mognadsstadium för kundanalys måste du lagra dina data i ett lager för att konsolidera data från olika källor. Du kan sedan placera produktanalysplattformen, Optimizely Warehouse-native Analytics direkt ovanpå för att få data från utanför din produkt direkt tillsammans med produktdata.

4. Segmentering av data eller avancerad analys

   Segmentering innebär att man delar in den insamlade datan i meningsfulla grupper baserat på gemensamma egenskaper eller beteenden. Avancerad analys tar detta ett steg längre med tekniker som klustring, regressionsanalys och text mining.

5. Visualisering

   Detta avser processen att presentera den analyserade datan i visuella format som diagram, grafer och dashboards. Optimizely Warehouse-native Analytics automatiserar detta steg för att ge dig tydliga, handlingsbara insikter.

6. Modellering av data

   Kunder på en högre mognadsnivå för kundanalys kan använda den här tekniken. Här tillämpas maskininlärning på data för att utveckla prediktiva modeller eller avslöja mönster, relationer och trender.

7. Iterativ analys

   Kundanalys är en pågående process och företag kommer kontinuerligt att undersöka och testa hypoteser för att förstå förändrat kundbeteende.

Det finns fyra huvudkällor för kundanalys. Dessa är

• Kundanalyser på webbplatsen. Dessa samlas in från interaktioner med din webbplats.
• Transaktionsrelaterad kundanalys. Detta är finansiella insikter som betalningar, transaktioner och inköp.
• Analys av produktkunddata. Det här är data som samlas in i appen.
• Kundskapad analys. Detta inkluderar insikter som recensioner och feedback till kundsupport.

Fördelar med insikter i kunddata

Analys av kunddata gör att du kan förstå kundernas beteenden. Det innebär att du kan få svar på frågor om förvärv, intäkter, engagemang och kvarhållande. Dessa insikter kan sedan användas för att informera varje steg i verksamheten, från produktutveckling till marknadsföring och kundtjänst.

Du kan till exempel börja en analys av kunddata med att fråga: "Vilka kanaler ger flest nya kunder?" Därefter kan du använda en produktanalysplattform 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, främja merförsäljning mer effektivt och skapa en genomgående stark kundresa.

Du kan också öka engagemanget hos befintliga användare genom att hjälpa produkt- och kundtjänstteam att förstå vad som skapar en bra upplevelse. I en Gartner-studie från 2022 sa 84% av ledarna för kundtjänst att kundanalys är "mycket eller extremt viktigt" för att uppnå deras organisationsmål. Och det är logiskt - att behandla problem proaktivt och ge support där det behövs hjälper till att begränsa kundomsättningen.

Exempel på kundanalyser för olika användningsområden

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

Kundanalys för produktteam

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

För att ta ett exempel, tänk dig att teamet bakom en produktivitetsrelaterad app märker att ett växande antal användare går in i appen under vardagskvällarna för att använda funktioner för tidshantering. De skulle då kunna introducera ett nytt verktyg som gör det möjligt för användarna att schemalägga uppgifter för nästa dag och analysera hur detta segment reagerar.

Kundanalys för marknadsförare

PLG:s marknadsförare använder kundanalyser för att få insikter om kundernas beteende, önskemål och behov. Detta kan hjälpa dem att skapa mer personaliserade marknadsföringskampanjer och säkerställa en sömlös varumärkesupplevelse i alla kanaler.

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

1. Teamet segmenterar sin målgrupp för att hitta användare som ofta interagerar med en viss funktion.
2. De skickar push-meddelanden och banners i appen som är skräddarsydda för den här målgruppen och marknadsför en liknande, betald funktion.
3. De spårar mätvärden som öppningsfrekvenser för push-meddelanden och klickfrekvenser för banners i appen.

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

De kan också skapa en sammanhängande varumärkesupplevelse i alla kontaktpunkter, vilket förstärker appens värdeerbjudande och stärker varumärkeslojaliteten.

Kundanalys för kundservice

Genom att utnyttja digital upplevelseanalys kan kundtjänstteamen ta reda på vilka delar av kundupplevelsen som vanligtvis orsakar problem. Med hjälp av denna kunskap kan de sedan proaktivt ta itu med smärtpunkter och effektivisera processer.

Det mest uppenbara exemplet är en hög andel övergivna funktioner. Förutom att informera produktteamets process kan detta belysa behovet av målgruppsinriktade självstudier eller hjälpresurser för att vägleda användarna.

Kundanalys för företagare

I slutändan kan kundanalys hjälpa företagare att vägleda sina team mot bättre användarengagemang och förmåga att behålla kunder. Genom att samla teamen i en enda produktanalysplattform kan de säkerställa sömlöst samarbete i linje med analysresultatet av kundresan.

I exemplet med produktivitetsappen från tidigare, föreställ dig att kundanalysen visade att användarna ofta bara använder appen under korta perioder innan de överger den helt. Produktteamet skulle då kunna samarbeta med marknadsföringsteamet för att skapa en serie introduktionshandledningar och funktionsguider i appen. Kundtjänstteamet kan sedan övervaka användarnas feedback och förfrågningar relaterade till onboardingprocessen för att säkerställa att alla frågor besvaras på ett proaktivt sätt.

Hur man analyserar kunddata: Bästa praxis för kundanalys

I det här avsnittet går vi igenom de steg som gör att du kan få ut bästa möjliga resultat av dina kunddataanalyser.

1. Definiera tydliga mål

   Varje gång du gör en analys av kunddata måste du ha ett tydligt mål. Det kan till exempel vara att identifiera vilka kanaler som ger dig bäst marknadsföringsresultat eller att identifiera områden i din app där användarna hoppar av.
   
   Inuti Optimizely Warehouse-native Analytics kan du, till skillnad från andra produktanalysplattformar, genomföra gratis, utforskande analys. Det är dock fortfarande viktigt att gå in med en hypotes som ska testas, eftersom det säkerställer att du fokuserar på att avslöja handlingsbara insikter och hjälper till att förhindra partiskhet.

2. Centralisera data

   Det är viktigt att samla kundanalyser från olika kanaler i en och samma lösning. På så sätt kan du enkelt få en mer exakt och komplett bild av kundresan i olika kanaler. Dessutom visar nya studier att centralisering av kunddata kan förbättra effektiviteten med upp till 67%.
   
   Genom att välja Optimizely Warehouse-native Analytics, som ligger direkt ovanpå ditt datalager, slipper du besväret med att hantera datasilos och du behöver inte riskera de felaktigheter som följer med att använda omvända ETL-verktyg eller överföra ETL-data från din analysplattform.

3. Tilldela ett team av chefer

   Även om många team kommer att arbeta tillsammans med hjälp av data i din analysplattform är det bra att dedikera ett team av personer eller en Product Manager för att organisera processer. Om du inte gör det kan du få data som är inaktuella, ofullständiga eller ostrukturerade, vilket kan leda till missvisande svar.

4. Iterera och testa

   Genom att använda ett iterativt tillvägagångssätt för att analysera kunddata kan du svara på kundernas förändrade förväntningar och önskemål. I en PLG-miljö innebär detta att man ligger steget före konkurrenterna.
   
   Välj Optimizely Warehouse-native Analytics för att enkelt kunna iterera och testa. Dina team kan få tillgång till självbetjäningsrapporteringsmallar för segmentering, tratt, väg, retention, påverkan och mer. Och det intuitiva användargränssnittet förlitar sig inte på SQL-frågor.