Поведенческите данни

Ако някога сте се чудили защо някои сайтове изглежда "разбират" вас—предоставяйки правилното съдържание, препоръки и оферти в най-подходящия момент—отговорът е поведенчески данни. Тази терминологична статия дефинира термина на разбираем език и показва как екипите използват поведенчески данни, за да създадат по-добри преживявания и представяне по канали.

Какво представляват поведенческите данни?

Поведенческите данни се състоят от действия, които потребителите извършват, вместо техните идентификационни данни. Системата проследява дейностите на потребителите чрез взаимодействия с уебсайтове и използване на мобилни приложения, както и чрез електронни съобщения и физически точки на контакт. Поведенческите данни следят действията на потребителите чрез наблюдения, базирани на време, които показват намеренията на клиентското пътуване и точките на триене. Те улавят както поведението на клиента, така и потребителското поведение в последователен, анализируем формат.

Системата използва записи на събития за организиране на поведенческите данни, които включват име и отметка за време, заедно с идентификатори на потребители или устройства, продуктови ID, цени, кампании и информация за местоположението и устройствата. Организациите използват последователното събиране на поведенчески данни, за да свържат взаимодействията на клиентите между устройства и комуникационни канали, което захранва тяхната платформа за клиентски данни (CDP) и аналитични комплекти и системи за автоматизация на маркетинг. Общата структура на данните позволява на продуктовите, маркетинговите и аналитичните екипи да разберат същата история, което им позволява да предприемат незабавни действия.

Ползи от събирането на поведенчески данни

Това превръща предположенията в доказателства. Наблюдението на модели в начина, по който хората изследват, сравняват и купуват, ви позволява да подобрите преживяванията, които усилват приходите и удовлетвореността.

Подобряване на потребителския опит (UX) и CX

С поведенчески данни, продуктовите и UX екипите идентифицират затруднения—бавни страници, неработещи формуляри, объркващи потоци—и ги оправят бързо. Анализът на фунии и проследяването на събития разкриват къде потребителите се колебаят или отказват, докато A/B тестване потвърждава коя промяна действително помага. С течение на времето, това изгражда надеждна карта на поведението на сайта, която води до по-гладки пътувания.

Персонализиране на маркетинг в мащаб

Поведенческите данни захранват персонализирания маркетинг, от прости задействани имейли до хиперперсонализация през каналите. Сегментирайте аудиториите по действия (прегледали продукт три пъти, изоставили количка, ангажирали се с категория) и адаптирайте съобщенията, които съвпадат с намерението. CDP може да активира поведенчески данни в реклами, имейли, SMS и push известия, за да увеличи значимостта.

Увеличаване на конверсионните проценти и приходите

Поведенческите данни правят оптимизацията на конверсионните проценти (CRO) по-бърза и по-фокусирана. Съобразете офертите и елементите на страницата с наблюдаваните намерения—показвайте социални доказателства след повторни прегледи или опростете плащането за връщащи се купувачи—и измервайте въздействието. Предсказателните модели, обучени с поведенчески данни, помагат на екипите да предвиждат следващото най-добро действие да подтикнат към покупка или разширят поръчка. Докато прозренията се интегрират в дизайна и мерчандайзинга, поведенческите данни подкрепят устойчиви печалби в стойността на клиентския живот (CLV).

По-интелигентно насочване и по-ниски разходи

Екипите за растеж използват поведенчески данни, за да изградят подобни публики и да потиснат сегментите с ниска вероятност. Защото поведенческите данни идват от реални действия, моделите стават по-ясни и бюджетите се подобряват.

Задържане на клиенти и изграждане на лоялност

Поведенческите данни са от съществено значение за прогнозиране на отпадане и програми за задържане. Сигнали като намаляване на честотата на сесиите, свиване на размера на кошницата, по-слабо възприемане на функции или променено поведение при пазаруване могат да предизвикат проактивна намеса, обучение в продукта или оферти за лоялност. Ако го направите добре, тези подходи могат да превърнат рисковите моменти в лоялност.

При анализите, поведенческите данни са лещата, която разкрива модели в поведението на клиентите без догадки. Екипите превръщат пиковете, спадовете и последователностите в прозрения за поведението на клиентите, на които могат бързо да реагират. Чистите схеми правят очевадни промените в поведението на клиентите за всеки, не само за анализаторите. Когато кампаниите резонират, сигналът се появява незабавно в поведението на потребителите през каналите.

Видове поведенчески данни

Има няколко начина за класифициране на поведенческите данни. Практичен начин за класификация на поведенческите данни е чрез източник на данни.

Първични поведенчески данни

Първичните поведенчески данни се събират директно от вашата марка от притежавани обекти—вашият уебсайт, мобилно приложение, програма за електронна поща и системи в магазини. Тъй като са със съгласие и свързани с вашите взаимоотношения, тези поведенчески данни са надеждни, устойчиви на поверителност и основата на стратегия, устойчива на бъдещето в омниканален маркетинг.

Вторични поведенчески данни

Вторичните поведенчески данни са първичните данни на друга организация, които получавате чрез партньорство, интеграция или пазарно място. Те разширяват вашия поглед върху поведението на потребителите по съвместим начин—ползват се за съвместен маркетинг, моделиране на подобни аудитории или регионално разширение—като същевременно запазват произхода ясен.

Третични поведенчески данни

Третичните източници събират сигнали от множество обекти и ги лицензиратират. Те могат да запълнят пропуските в разбирането на аудиторията, но точността и съгласието варират, а правилата за поверителност ограничават наличността. Повечето марки сега дават приоритет на първичните поведенчески данни и използват третичните входове пестеливо.

Източници на поведенчески данни

Поведенческите данни текат от много точки на контакт през клиентското пътешествие, както онлайн, така и офлайн.

Кликстрийм на уебсайта и взаимодействия на място

Преглеждания на страници, скролирания, търсения, кликания, подавания на форми, играене на видеа и грешки дават детайлна картина на потребителското поведение—и захранват непрекъснатото подобрение.

Активност на сайт за електронна търговия

Преглеждания на продукти, събития за добавяне в количка, използване на купони, стъпки при плащане и поръчки образуват гръбнака на онлайн търговията. Поведенческите данни около афинитет към категории, чувствителност към цени и експозиция на промоции изострят търговията, ценообразуването и залозите за инвентар.

Използване на мобилно приложение

Стартирането на приложение, дължината на сесията, приемането на функции, отварянето на известия и покупките в приложението са богати поведенчески данни. Постоянните влизания помагат при свързването на действията със същото лице на различни устройства, подобрявайки атрибуцията и сегментацията.

Взаимодействие с електронна поща

Поведенческите данни от електронна поща—отваряния, кликания, отговори, време до отваряне, отписване—показват интерес и намерение. С признат имейл адрес, можете да свържете взаимодействието с поведението на място и да предлагате оферти точно.

Социални медии и реклами

Взаимодействието с публикации, кликания на реклами, преглеждания на видеа и следвания разкриват предпочитанията и етапа в жизнения цикъл на клиента. Включването на поведенческите данни във вашия CDP позволява по-тясно управление през каналите.

Обслужване на клиенти и център за обаждания

Билети, теми, скорост на разрешаване и оценки на удовлетвореност на клиентите индикаторни за триене и риск от лоялност. Тези сигнали посочват къде ръководството, автоматизацията или корекциите на продукти ще помогнат най-много.

Офлайн и в магазина

Транзакциите на точките за продажба, плъзгането на карти за лоялност и посещенията в магазина допълват цифровите взаимодействия за по-пълна картина на поведенческите данни.

Как да използваме поведенчески данни в е-търговията

В е-търговията поведенческите данни стават операционната система за растеж.

Персонализирани кампании и пътешествия

Изпращайте тригер съобщения, когато поведенческите данни сигнализират за намерение — намаления на цени, възстановяване на количка, попълване — и координирайте рекламите, съдържанието на сайта и съобщенията, така че клиентите да получат последователно послание.

Оптимизация на уебсайта и продуктите

Използвайте поведенчески данни, за да намерите пречките, формулирайте хипотези, тествайте промените и измервайте въздействието върху конверсиите и ангажираността.

Препоръки и кръстосани продажби

Моделите в поведенческите данни, като съвместни прегледи и съвместни покупки, захранват персонализирани препоръки и пакети, които отразяват реалните пътища за покупка.

Аналитика на клиентските пътища и атрибуция

Използвайте я, за да визуализирате клиентския път, да забележите точки, където импулсът намалява, и да приписвате резултатите на взаимодействията, които наистина имаха значение.

Задържане и повторно ангажиране

Системата следи началните признаци на отлив на клиенти чрез поведенчески данни, за да предостави стойност чрез помощ за въвеждане, образователно съдържание, лоялни ползи и премиум обслужване на клиенти. Стратегическите действия в абонаментни услуги и мобилни приложения помагат да се поддържат приходните потоци, като се изграждат по-силни дългосрочни връзки с клиентите.

Предизвикателства при използването на поведенчески данни

Работата с поведенчески данни изисква силно управление на данни, последователна интеграция и ясни аналитични цели. Без структура и експертиза, дори висококачествени данни могат да останат неизползвани или интерпретирани неправилно.

Поверителност и сигурност на данните

Внедрете съгласие, минимизирайте данните и изпълнявайте достъп, базиран на роли за поведенчески данни. Отнасяйте се с поведенческите данни като с плащания или лична идентификационна информация и комуникирайте ясно относно поверителността.

Интеграция и качество на данните

Използвайте CDP или управлявани канали, стандартизирайте събитията и изпълнявайте проверки на качеството, за да останат идентичностите и времевите марки за поведенчески данни последователни.

Мащаб и сложност

Поведенческите данни пристигат с голям обем и скорост. Задайте приоритети и управлявайте хранилището и изчисленията, така че поведенческите данни с най-висока стойност да достигнат до вземащите решения.

Анализ и експертиза

Поведенческите данни са полезни само дотолкова, доколкото въпросите, които задавате. Изградете споделена практика на поведенческа аналитика и съгласувайте заинтересованите страни за кохорти, сегменти, фунии и тестове.

Най-добри практики за поведенчески данни

Съсредоточете се върху ясни бизнес резултати, стандартизиран проследяване на събития и активиране в реално време. Уважавайте поверителността по дизайн и свържете прозренията с приходите, за да превърнете поведенческите данни в дългосрочен маркетингов растеж.

Започнете с бизнес въпроси

Изберете резултати като растеж на CLV или намаляване на отлива, след това определете сигналите и метриките, които предвиждат тези цели.

Стандартизирайте събитията и контекста

Съгласувайте се за имена, свойства и ID-та между екипите и е-комерс платформи; улавяйте устройство, препращач и вариант на експеримент за поведенчески данни.

Уважавайте поверителността по дизайн

Вградете съгласие във всяка точка на контакт и предоставете ясни контроли. Запазвайте само това, което ви е нужно, за колкото време ви е нужно, и направете управлението видимо. Добрата поверителност е добра марка и изгражда доверие, което подобрява поведението на клиентите с течение на времето.

Активирайте в реално време

Изпращайте свежи поведенчески данни в инструменти, които могат да действат - съобщения, реклами и персонализация на сайта - така че прозренията да не се задържат.

Затвори веригата

Свържете експериментите и кампаниите с приходи, марж и възвръщаемост на продажбите, за да натрупвате наученото.

Бъдещи тенденции в поведенческите данни

Поведенческите данни променят начина, по който брандовете разбират и се ангажират с клиентите. Те захранват персонализирането в реално време, предсказателните прозрения и по-точното измерване по различни канали.

Анализ и предсказване с помощта на изкуствен интелект

Големи модели и специфични за дадена област AI ускоряват генерирането на прозрения от поведенчески данни: откриване на аномалии, следващо най-добро действие и автоматизирана сегментация, която реагира на микро-патерни, пропуснати от хората. Поведенческите данни също са мощно гориво за предсказателни системи, които уважават намеренията на потребителите и подобряват поведението на клиентите без тежък ръчен анализ.

Персонализация в реално време

Платформата преминава от нощни пакети към стрийминг. Брандовете използват свежи поведенчески данни, за да адаптират страници, цени и съобщения в реално време и да мащабират персонализираните изживявания. Това е особено мощно в рекламата на дребно, където времето и контекстът водят до резултати, защото поведенческите данни са най-свежи в момента.

Омниканална идентичност и измерване

С изчезването на бисквитките, устойчива идентичност от поведенчески данни от първа ръка закотвя интеграцията между каналите. Очаквайте по-тясно преплитащо се взаимодействие между онлайн и офлайн сигнали и измерване, което отразява истинския жизнен цикъл на клиента.

Заключителни мисли

Това е езикът на дигиталните продукти и съвременния маркетинг. Уловете го отговорно, свържете го между каналите и действайте навреме. Екипите, които извършват това действие многократно, се отдалечават от общи предположения към точно съдействие, което води до детайлно разбиране на клиента и подобрени клиентски изживявания и устойчив бизнес растеж чрез промени в платформата и правилата за поверителност и вкус. Основният принцип за прилагане на предсказателния метод се отнася както за нови, така и за разрастващи се операции, тъй като изисква непрекъснато наблюдение на действията на клиентите и поведенческите данни за вземане на решения.