С появлением смартфонов и последующим развитием гаджетов появилась возможность собирать подробные детализированные поведенческие данные, которые описывают действия, которые выполнят люди. Эти действия включают в себя то, где мы бываем, что покупаем, как совместно работаем, как знакомимся и встречаемся, как управляем своим здоровьем, пишет Яли Сассун на
сайте information-age.com.
Для бизнеса появление поведенческих данных открывает огромные возможности. Теперь организации могут не только собирать данные, описывающие, как их клиенты, сотрудники и партнеры взаимодействуют через различные цифровые платформы, но и использовать эту информацию для улучшения своих услуг и продуктов.
Например, розничные продавцы могут понять, как клиенты принимают решения о покупке: какая информация им требуется, как они ее усваивают, какие варианты они выбирают и как взвешивают эти варианты, чтобы принять окончательное решение. Медиакомпании могут создавать подробные картины того, как пользователи взаимодействуют с различными типами контента в разное время дня, что им больше интересно, а что нет. Между тем, B2B SaaS-компании могут разобраться в том, как потенциальные клиенты узнают об их технологии, как они тестируют ее и как принимают решение об ее дальнейшем использовании.
Объединение поведенческих данных с искусственным интеллектом
Поведенческие данные — это лучший тип данных для управления приложениями с использованием искусственного интеллекта (ИИ), поскольку они описывают, как люди принимают решения и фиксируют различные факторы, влияющие на эти решения. С помощью ИИ можно определить, какие факторы на самом деле повлияли, чтобы их можно было эффективно развивать в будущем. Поведенческие данные можно использовать с ИИ для оптимизации обслуживания клиентов, динамического ценообразования, эффективного продвижения, а также выявления и предотвращения оттока клиентов. Их можно использовать для повышения стоимости корзины и «пожизненной стоимости покупателя» (LTV. Lifetime Value). Они помогут в оценке потенциальных клиентов, в путях оптимизации дохода от рекламы, а также для выявления и предотвращения мошенничества.
Единый набор данных может обеспечить бесконечное количество вариантов использования, которые повышают ценность для клиентов, чьи потребности лучше понимаются и удовлетворяются, и предприятий, которые могут использовать его для достижения ключевых целей, таких как привлечение клиентов, удержание и LTV. Однако, несмотря на преимущества, которые он может дать, большинство организаций не собирают и не используют данные о поведении эффективно. Почему же?
Эффективное использование поведенческих данных
В настоящее время большинство организаций используют данные очень ограниченно с помощью пакетных решений. Проблема в том, что эти решения ориентированы на конкретные варианты работы для определенного набора отраслей. Это усложняет задачу использования, учитывая огромное разнообразие поведенческих данных.
Несмотря на то, что эти инструменты отлично подходят для простой отчетности, они часто не предназначены для интеграции источников данных, в результате чего организации не могут видеть полную картину и влиять на свой доход. Если компании хотят использовать поведенческие данные и искусственный интеллект для более эффективного привлечения клиентов, LTV, ценообразования, продвижения и персонализации, им необходимо начать со сбора поведенческих данных, которые соответствуют цели. И единственный способ сделать это — использовать платформенные решения, которые обеспечивают гибкость и контроль над тем, как данные собираются.
Преимущества платформ поведенческих данных
Платформы позволяют организациям генерировать, проверять и получать высококачественные поведенческие данные в режиме реального времени . Что еще более важно, они обеспечивают гибкость и развитие по мере усложнения этих данных, а также гарантируют их качество, точность и полноту. Доступ к высококачественным поведенческим данным необходим, если данные будут использоваться для моделирования моделей ИИ, а платформа поведенческих данных позволяет генерировать гораздо более богатые, лучше структурированные данные с большей прогностической силой, чем могут поддерживать пакетные инструменты.
Компании обычно начинают использовать поведенческие данные для выполнения простых операций а затем со временем развивают их, чтобы применять более сложные подходы для повышения производительности. По мере перехода от простого к сложному пакетные решения становятся гораздо менее эффективными, а преимущества платформы все более заметными.
Возьмем пример из маркетинговой атрибуции. Организации часто начинают с простых подходов («первое касание», «последнее прикосновение», линейная атрибуция), основанных на комплексных решениях, таких как Google Analytics. Со временем организации хотят понимать, как разные кампании по разным каналам работают вместе, чтобы повысить вероятность покупки. Это требует перехода к построению полного цикла взаимодействия с клиентом по различным каналам, в том числе онлайн и офлайн, понимания воздействия рекламы и взаимодействия по этим каналам для каждого потенциального клиента, а также алгоритмических подходов к пониманию того, как эти кампании работают вместе для каждого потенциального клиента в пользовательской базе. Платформа поведенческих данных обеспечивает надежную основу, необходимую для создания точного портрета клиента по всем каналам в согласованных структуре и формате. Это позволяет организациям достичь гораздо более высокой окупаемости рекламных расходов.
Другой пример — сегментация клиентов и таргетинг. Организации часто начинают с подходов, основанных на правилах для целевых пользователей с разными характеристиками (например, ориентация на пользователей, которые купили продукты в определенной категории с помощью e-mail рассылок), а затем переходят к подходам на основе машинного обучения (ML) для сегментирования аудитории на основе более конкретных целей. Платформы поведенческих данных предоставляют обширные, детализированные данные на уровне пользователей, которые подробно описывают не только то, с каким контентом и продуктами пользователи взаимодействуют, но и насколько глубоко это взаимодействие и в каком контексте. Это позволяет компаниям снабжать свои модели ML гораздо более точными входными данными, чтобы делать гораздо более точные прогнозы о том, какой продукт, контент и рекламные акции могут заинтересовать тех же клиентов в данный момент времени.
Пожиная плоды
В старом мире организации конкурировали по продукту, и те, у которых был лучший продукт, побеждали. Однако в современной цифровой экономике компании соревнуются в понимании клиентов, и победителями окажутся те, кто лучше всего понимает и обслуживает каждого из своих клиентов. Нельзя улучшить то, что нельзя измерить. Вам нужно знать, был ли успешным ваш последний продукт и окупается ли ваша последняя маркетинговая кампания.
Поведенческие данные и ИИ могут предоставить бизнесу беспрецедентные возможности для глубокого понимания клиентов, и прогрессивные компании уже внедряют решения, позволяющие им использовать это для получения конкурентного преимущества.
Инвестируя в платформу поведенческих данных, бизнес может использовать их для радикального улучшения качества обслуживания клиентов, привлечения, удержания и LTV на каждом этапе пути.
Кому нужны поведенческие данные?
Маркетинг. Для маркетинговой команды важно знать, какие кампании успешно увеличивают вовлеченность и доход. Например, маркетинговая команда, проводящая кампанию по электронной почте с целью увеличить посещаемость блога, может отслеживать успешность рассылки, количество посетителей блога и то, какие блоги набирают наибольшее количество просмотров. Маркетологи также могут определить «положительные» и «отрицательные» модели поведения пользователей на разных этапах пути пользователя. Они могут использовать данные для того, чтобы способствовать позитивному поведению.
Продакт-менеджмент. Менеджеры по продуктам могут использовать поведенческие данные и аналитику для создания дорожной карты продукта, оптимизации взаимодействия с пользователями и сокращения их оттока.
Аналитика данных. Аналитики данных могут работать с данными без необходимости создавать сложные SQL-запросы. Это позволяет бизнес-пользователям уделять больше времени другим проектам и оптимизировать свои рабочие процессы. Например, если вы хотите создать отчет о времени конверсии при внедрении новых функций, то можете использовать воронку конверсии с указанием времени, когда были они были развернуты.
Исследования показывают, что компании, которые тесно увязывают функции маркетинга и продаж с разработкой и развертыванием ориентированного на покупателя контента, получают на 21% больше потенциальных клиентов и имеют на 36% более высокие показатели конверсии по сравнению с теми, которые этого не делают.
Как выбрать правильное программное обеспечение?
Выбор правильного программного обеспечения для поведенческой аналитики зависит от ряда факторов, включая ваш продукт и бизнес-цели.
Оценка ваших общих бизнес-целей поможет вам определить ключевые показатели эффективности, которые необходимо улучшить. Как только вы разберетесь с этим, вы сможете сосредоточиться на таксономии данных, которая станет основой для вашего инструмента поведенческой аналитики.
Вы также должны подумать, нужна ли вам кросс-платформенная поведенческая аналитика. Это особенно важно, если вы ожидаете, что поведение пользователей будет различаться на разных платформах.
Примеры платформ:
Google Analytics
Amplitude
Indicative
Tealium AudienceStream CDP
Snowplow Behavioral Data Platform
Bloomreach
Matomo
Mixpanel
Finteza
HubSpot
GoSquared
Treasure Data
SAP Customer Data Platform
CrossEngage
Acquia CDP
Oracle Unity
Naumen Customer Engagement Center
Calltouch
Roistat
Mouseflow
Heap
HockeyStack