Nagpaila: Ang Analytics sa Customer nga Adunay Maabtik nga mga Panan-aw

Nagpaila nga Analytics

Daghang datos dili na usa ka bag-o sa kalibutan sa negosyo. Kadaghanan sa mga kompanya naghunahuna sa ilang kaugalingon ingon usa ka data-driven; Gipangunahan sa mga lider sa teknolohiya ang inprastraktura sa pagkolekta sa datos, ang mga analista nagsala pinaagi sa datos, ug ang mga tigpamaligya ug tigdumala sa produkto misulay sa pagkat-on gikan sa datos. Bisan pa sa pagkolekta ug pagproseso sa daghang datos kaysa kaniadto, ang mga kompanya nawala ang mga bililhon nga panan-aw bahin sa ilang mga produkto ug sa ilang mga kostumer tungod kay wala sila naggamit husto nga mga gamit aron masundan ang mga taggamit sa tibuuk nga panaw sa kostumer o kung dili man sila nagdoble sa datos ug gipaila ang mga sayup sa ilang pagtuki.

Naa sa pagsalig sa piho nga hilisgutan, ang us aka gihulma nga pangutana sa SQL mahimong molungtad og kapin sa usa ka oras aron ma-code ug makuha. Ang mga pangutana sa ad hoc nakigbisog aron makahatag aksyon nga mahibal-an sa kustomer tungod kay ang tubag sa imong una nga pangutana mahimo’g usa pa nga pangutana. Nahibal-an nimo nga labi sa 50% sa mga kostumer nga nag-klik sa imong pindutan nga CTA nakit-an ang ilang agianan sa panid sa pag-sign up, apan mas mubu sa 30% sa mga kustomer ang naghimo sa usa ka profile sa gumagamit. Karon unsa? Panahon na aron magsulat usa pa nga pangutana sa SQL aron makatipon usa pa nga sulud sa puzzle. Ang pagtuki dili kinahanglan ingon niini.

Ang nagpaila mao ang nanguna nga plataporma sa Customer Analytics nga nagtugot sa mga pangkat sa produkto ug datos nga molihok lapas sa mga limitasyon sa tradisyonal nga mga himan sa BI aron makahimo mga desisyon pinaagi sa pagsabut sa pamatasan sa gumagamit sa matag touchpoint. Ang Nagpaila ra nagkonektar diretso sa imong bodega sa datos, wala nanginahanglan pagdoble, ug gihatagan gahum ang mga tiggamit sa negosyo nga tubagon ang mga komplikado nga pangutana sa customer analytics nga dili kinahanglan magsalig sa mga koponan sa datos o SQL. Ang mga tagdumala sa produkto ug mga tigpamaligya mahimo nga magpadagan sa parehas nga mga pangutana sa mga segundo nga magkuha oras sa mga analista sa datos aron ma-code. Ang mga mahunahunaon nga panabut sa datos tulo ka gagmay nga mga lakang ang gilay-on.

Lakang 1: Gihubit ang Imong Mga Tumong Ug Mga Sukatan sa Negosyo

Aron matukod ang usa ka epektibo nga modelo sa datos, kinahanglan nimo anay hatagan kahulugan ang imong mga katuyoan sa negosyo ug gamiton ang mga kaso. Gipasabut sa Customer Analytics nga magduso sa mga desisyon sa mga tim sa produkto ug pamaligya, busa paatras gikan sa mga sangputanan nga imong gilauman nga makab-ot. Ang mga katuyoan kinahanglan ipahaum sa mga punoan nga katuyoan sa negosyo. Mahimo sukdon sa nagpaila ang pamatasan sa tanan nga mga ninggamit, indibidwal nga tiggamit, ug tanan nga naa sa taliwala, busa mapuslanon ang pagsubay sa mga timailhan sa daghang lebel. Sunod, hibalua ang mga sukdanan ug KPI nga mahimong isulti kanimo kung nagmalampuson ka. Ang pila ka pananglitan niini mahimo:

  • Dugangi ang bag-ong pagbag-o sa taggamit
  • Pagminus sa churn sa subscriber
  • Ilha ang imong labing epektibo nga mga agianan sa pamaligya
  • Pagpangita mga punto sa friksiyon sa imong onboarding flow

Kung nahuman na nimo ang usa ka katuyoan, paghimo usa ka pangutana nga gilauman nimo nga matubag sa datos sa imong tiggamit. Pananglitan, isulti nga gitinguha nimo nga madugangan ang pagsagop sa usa ka bag-ong bahin sa produkto. Niini ang pipila ka mga pananglitan sa mga pangutana nga gusto nimo matubag samtang imong gisusi ang imong funnel sa pakiglambigit sa gumagamit:

  • Gisagop ba sa mga premium nga kustomer ang produkto labi ka libre sa mga tiggamit?
  • Pila ka mga pag-klik o screen ang kinahanglan aron maabot sa usa ka taggamit ang bag-ong produkto?
  • Ang bag-ong pagsagup ba sa dagway adunay positibo nga epekto sa pagpabilin sa gumagamit sa sulud sa usa ka sesyon? Sa daghang mga sesyon?

Gamit ang kini nga mga pangutana ug ang datos aron matubag kini, mahimo nimong makutkot ang libu-libo nga mga lihok sa gumagamit sa tibuuk nga panaw sa kustomer. Pag-andam sa pagsulay sa imong mga pangagpas nga adunay mga intuitive funnel visualization.

Lakang 2: Subaya ang Imong Pagbiyahe sa Customer Uban sa Multipath nga Panaw sa Customer

Ang usa ka punoan nga nagpakita nga bahin mao ang Multipath nga Panaw sa Customer. Ang panaw sa kostumer gipakita ingon usa ka multipath funnel, gipakita ang pagdagayday sa mga ninggamit pinaagi sa managlahing mga desisyon sa sulud sa imong site o mobile app. Ang paghanduraw sa panaw makatabang sa mga koponan sa produkto ug pamaligya nga mailhan ang piho nga mga pamatasan ug mga tuldok nga nagmaneho sa pag-angkon, paghawid, o churn sa kostumer. 

Nagpaila nga Multipath Customer Journey Analytics

Ang pagbulag sa dugang nga funnel dugang nga nagtugot sa imong koponan nga makit-an ang eksakto nga mga punto sa pagkagubot diin ang mga tiggamit ningtipas gikan sa gusto nga pamatasan o naglakaw palayo sa produkto. Gitugotan usab sa Multipath Customer Journey ang kompanya nga makilala ang mga punoan nga hinungdan sa pagdani sa kostumer, nga gibungkag ang tagsatagsa nga mga bahin sa funnel aron itandi ang parehas nga mga panaw sa kustomer. Mahimo ipahiangay sa mga koponan ang ilang mga roadmap sa produkto aron masulbad ang mga problema sa kasinatian sa tiggamit ug gitinguha nga kopyahon ang mga sangputanan sa mga sulundon nga kustomer.

Lakang 3: Lalim nga Pag-drill Sa Mga Cohort Ug Mga Profile

Kung nahibal-an na nimo ang mga paagi nga nakig-uban ang mga tiggamit sa imong mga produkto, mahimo nga molihok ang imong pangkat sa pagpamaligya sa mga kampanya nga gipunting ang mga kustomer nga adunay posibilidad nga adunay taas nga kantidad sa kinabuhi. Gitugotan ka sa pagpakita nga magbulag mga taggamit sa hapit bisan unsang kaila nga mahunahuna pinaagi sa pag-uswag sa mga cohort sa pamatasan. Mahimong makapangita ka:

  • Ang mga mogamit nga makadawat sa ilang una nga email sa pagpamaligya sa Lunes sa buntag mas daghan ang posibilidad nga mag-subscribe kaysa sa mga makadawat sa ilang una nga komunikasyon sa ulahi sa usa ka semana.
  • Ang mga libre nga trialista adunay kalagmitan nga mag-atubang gawas kung giaghat sa usa ka pahinumdom nga matapos ang ilang pagsulay sa sunod adlaw.

pagtuki sa analytics sa cohort nga nagpaila

Kung ang imong pangkat sa pagpamaligya gusto nga makakuha granular, nagtanyag ang nagpaila nga mga profile sa gumagamit, nga gitugotan sila nga magamit ang piho nga mga personahe sa labing kaayo nga mga kustomer. Sa sulud sa imong bodega sa datos usa ka log sa matag lihok sa gumagamit. Ang mga profile sa mogamit sa nagpaila nagpadala kanimo sa tibuuk nga panaw sa kostumer, gikan sa una nga pag-klik hangtod sa labing ka bag-o. Ang mga gipasadya nga bahin ug mga koordinasyon nagpataas sa bar alang sa kaugalingon nga pagpamaligya.

Adunay tinago nga bulawan sa sulud sa imong bodega sa datos, ug ang Indatiba makatabang kanimo sa pagmina niini. Dili nimo kinahanglan ang kinaadman sa code o usa ka pagpasalamat sa imprastraktura sa datos aron makapangita mga mapuslanon nga pagsabut sa analitikal. Ang kinahanglan ra nimo usa ka demo sa produkto nga nagpaila ug pag-access sa datos sa mogamit sa imong kompanya.

Sulayi ang nagpaila nga Demo

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.