Согласно исследованию, цитируемом в McKinsey, организации, которые используют поведенческие данные клиентов для получения ценных инсайтов, превосходят своих конкурентов на 85% в плане роста продаж и более чем на 25% по валовой марже (gross margin).
Вам нужны доказательства? Тогда взгляните на Amazon, Google и Netflix — в основе каждой из этих компаний лежит прочный фундамент из поведенческих данных и аналитики.
В современном мире, где акцент делается на клиенте, персонализация и пользовательский опыт отличают победителей от проигравших, процветание таких организаций вполне закономерно. Но в то же время это вовсе не значит, что для полноценного внедрения data-driven стратегии ваша компания должна быть интернет-гигантом. На самом деле при наличии правильных знаний и инструментов с этим справится даже мелкий стартап.
В этой статье мы объясним вам, почему сегодня клиентские данные так важны и как вы можете использовать их в интересах вашего бизнеса.
Почему поведенческие данные клиентов играют столь важную роль?
До начала digital-эпохи, когда компании использовали только одностороннюю маркетинговую коммуникацию, клиентский опыт и персонализация не имели большого значения. В то время команды могли обойтись сегментацией потребителей по таким характеристикам, как возраст, пол, доход, этническая принадлежность, профессия, отрасль, размер предприятия, географическое положение и т. д.
Иными словами, они фокусировались исключительно на том, кем являются их клиенты, и хотя это очень важный аспект, в наши дни его недостаточно для успешного развития бизнеса.
Как отметил Тодд Еллин (Todd Yellin), вице-президент по инновациям в Netflix, в своем интервью с Mashable несколько лет назад:
«На самом деле не важно, кто вы — 20-летний парень или 60-летняя женщина — ведь 20-летний парень может смотреть сериал «Оденься к свадьбе», а 60-летняя женщина — фильм «Хеллбой»».
Вы не можете делать предположения об интересах, потребностях и желаниях своих клиентов, основываясь только на количественных или демографических параметрах. Вместо этого вы должны осознать, что ключ к более тонкому пониманию вашей целевой аудитории лежит в действиях этих людей.
Используйте поведенческие данные, чтобы предоставлять персонализированный опыт
Одна из главных отличительных особенностей клиентского опыта Netflix и Amazon заключается в грамотном использовании индивидуальных рекомендаций. Эти компании предоставляют потребителям динамически персонализируемый контент и предложения по продуктам, отталкиваясь от их прошлых действий.
Но насколько эффективны такие механизмы рекомендаций? Вот немного статистики:
- 75% зрительской активности Netflix стимулируются рекомендациями;
- 25% продаж Amazon генерируются посредством рекомендаций;
- Каждый год система рекомендаций Netflix экономит компании примерно $1 000 000 000, сокращая отток клиентов.
Согласитесь, для них все сработало весьма неплохо, но как бы там ни было, персонализация — это всего лишь один пример того, как эти цифровые гиганты используют поведенческие данные клиентов и аналитику.
3 способа улучшить бизнес с помощью клиентских данных и аналитики
Современные организации полагаются на поведенческие данные, чтобы находить возможности или сложности в контексте привлечения, удержания и «выращивания» клиентов. К примеру, информация о действиях пользователей, подкрепленная journey-аналитикой, может помочь вам в следующих вопросах:
Привлечение клиентов | Удержание и развитие клиентов |
|
|
Ниже мы объясним вам, как лидирующие компании (разумеется, включая Amazon и Netflix) достигают таких результатов за счет подробных сведений о своих клиентах.
1. Используйте поведенческие данные, чтобы улучшить привлечение
Чтобы понять, почему поведенческие данные являются столь ценным активом с точки зрения привлечения клиентов, вам стоит рассмотреть проблемы, с которыми сталкиваются нынешние маркетологи.
Сложность клиентского пути
Сегодня путь клиента к покупке может включать в себя огромное количество этапов. Согласно докладу State of Marketing от компании Salesforce, 67% ведущих маркетологов считают, что создание связанного клиентского путешествия с учетом всех тачпоинтов и каналов имеет решающее значение для успеха их общей маркетинговой стратегии. И тем не менее, большинство специалистов справляются с этой задачей довольно плохо.
Повышенный клиентский спрос на персонализацию
Мотивация, потребности, ценности и требования пользователей, которые проходят одинаково сложный, мультиканальный путь, могут существенно варьироваться, при этом каждый из них нуждается в персонализации. Данные из упомянутого выше доклада подтверждают это:
- 52% потребителей могут с высокой долей вероятности переключиться на другой бренд, если компания не персонализирует общение с ними;
- 65% бизнес-покупателей могут переключиться на другой бренд, если поставщик услуг не персонализирует общение с их компанией.
С учетом специфики современных клиентских путешествий и постоянно растущих ожиданий потребителей в плане персонализации и пользовательского опыта, перед маркетологами стоит действительно непростая задача.
Больше тачпоинтов значит больше данных
По мере того, как клиенты будут проходить путь к вашему продукту, совершая ошибки и достигая определенных успехов, вы сможете отслеживать поведенческие паттерны и видеть, чем обусловлен тот или иной результат. Вооружившись такими ценными инсайтами, вам удастся:
- Оптимизировать путь к сделке за счет персонализации. Убедитесь в том, что ваши офферы и сообщения для ключевых клиентских сегментов согласованы с наиболее важными факторами, которые подталкивают этих людей к покупательскому решению.
- «Клонировать» ваших самых ценных клиентов. Таргетируйте и привлекайте больше потребителей, которые ведут себя подобно вашим самым прибыльным и перспективным пользователям.
- Грамотнее распоряжаться своим бюджетом для привлечения клиентов. Фокусируйте больше ресурсов на потенциальных клиентах с наивысшей пожизненной ценностью, которые вероятнее всего совершат покупку. Прекратите тратить время на тех, чье привлечение может не окупиться, даже если они совершат сделку.
- Улучшить ROI и уменьшить стоимость привлечения клиентов, вкладывая средства в самые эффективные каналы, программы и инициативы для успешного продвижения клиентских сегментов по пути к покупке.
2. Используйте поведенческие данные, чтобы улучшить удержание
Исследование, проведенное Истебаном Колски (Esteban Kolsky), основателем ThinkJar, показало, что 67% потребителей считают плохой пользовательский опыт основным поводом для отказа от услуг компании, и тем не менее, жалуется на это только каждый 26-й клиент. 91% недовольных покупателей попросту уходят.
Главный урок здесь заключается в том, что вы не можете оценивать качество предоставляемого вами опыта или удовлетворенность аудитории, полагаясь только на подсказки клиентов. Чтобы быть уверенными в том, что вы заметите любую проблему максимально быстро, вам нужно использовать правильную аналитику.
Для примера, посмотрим, как с этой задачей справляются в Netflix.
Как Netflix использует поведенческие данные и аналитику для сокращения оттока?
Опираясь на поведенческие данные и аналитику, Netflix определяют, какой уровень пользовательской активности нужен каждому клиенту, чтобы он и дальше продлевал подписку на их услуги. Если степень потребления контента того или иного потребителя опускается ниже этой планки, вероятность его ухода возрастает в разы.
Благодаря таким инсайтам компания поняла, что им необходимо продумать больше способов, чтобы поддерживать вовлечение пользователей в течение месяца. В итоге они нашли новые возможности и каналы для предоставления персонализированных рекомендаций по контенту на основе поведения клиентов. Эти сообщения доставляются людям в рамках сервиса, через таргетированные email-кампании и push-уведомления.
Помимо этого, Netflix используют поведенческие данные клиентов, чтобы решать, какой контент стоит производить и лицензировать, что также помогает им предотвращать отток и способствует лучшему привлечению. По оценкам местного руководства, такой подход экономит компании $1 000 000 000 в год.
3. Используйте поведенческие данные, чтобы развивать клиентов и расширяться
Стив Джобс как-то сказал: «Люди не знают, чего они хотят, пока ты не покажешь им это». И разумеется, секрет здесь заключается в том, что вы должны предлагать правильные офферы правильным людям в наиболее подходящее время.
Но каким образом этого можно достичь?
Ответ кроется в ваших поведенческих данных. К примеру, в контексте апсейла и кросс-сейла очень немногие компании могут соперничать с Amazon.
Чтобы генерировать предложения, алгоритм рекомендаций Amazon (ответственный за 35% их прибыли) использует следующие клиентские данные:
- историю покупок пользователя;
- продукты из его корзины;
- продукты, которые он оценил или лайкнул;
- продукты, которые просмотрели и купили другие клиенты.
Независимо от того, в какой отрасли работает ваша компания, вы можете опираться на эту же концепцию для поиска апсейл и кросс-сейл возможностей за счет машинного обучения и предиктивной аналитики.
Выясните, на кого не следует таргетироваться
При построении поведенческих клиентских сегментов для апсейла, кросс-сейла или предложений о повторной покупке удовлетворенность клиентов также имеет огромное значение. Если недавно потребитель взаимодействовал с вашей компанией в негативном ключе или не получил обещанной пользы от уже купленного у вас продукта, вам не стоит раздражать его дополнительными офферами.
Задействовав поведенческие данные и аналитику, вы можете определить клиентов, испытавших подобный опыт, переместить их в сегмент с низкой удовлетворенностью и оградить от каких-либо рекламных предложений. Вполне возможно, что при таком подходе со временем вам удастся вернуть расположение этих пользователей и предотвратить их отток.
Примите современные методики анализа клиентов
Благодаря волне последних технологических достижений на горизонте появились новые, основанные на поведении методики, которые позволяют организациям находить ценные real-time инсайты о своих клиентах и принимать умные бизнес-решения быстрее, чем когда-либо прежде.
Одной из таких методик является journey-аналитика, которая использует данные потребителей для поведенческой сегментации, визуализации/организации клиентского пути и сопутствующих ему метрик.
Определяя в действиях своих клиентов паттерны, влияющие на важные KPI-показатели, вы можете найти обобщенные поведенческие характеристики, связанные с этими людьми. Затем пользователей можно распределить по группам , оценить их потенциальное влияние на бизнес и подобрать для каждого сегмента наиболее эффективную стратегию вовлечения.
Высоких вам конверсий!
По материалам: pointillist.com. Изображение: Felipe Bustillo для Unsplash
