Analisis Perilaku Pengguna: Panduan Komprehensif untuk Kesuksesan Bisnis

Tiga puluh tahun yang lalu, pada masa-masa awal lanskap digital, memahami perilaku pengguna sangatlah berbeda—tidak ada email untuk pertanyaan atau tutorial YouTube, hanya proses yang disengaja yang melibatkan mentor dan buku.

Kini, dengan banyaknya informasi yang ada di ujung jari kita, segalanya telah berubah. Analisis dan wawasan saat ini memandu langkah kami dalam memahami perilaku pengguna.

Dan, di zaman ini, menguraikan perilaku pengguna sangatlah penting untuk kesuksesan bisnis . Analisis Perilaku Pengguna (UBA) lebih dari sekadar melacak klik, ini melihat secara rinci cara pelanggan terlibat .

Panduan ini berfungsi sebagai peta jalan Anda untuk menguasai analisis perilaku pelanggan, menunjukkan cara memanfaatkannya secara efektif untuk kesuksesan bisnis Anda.

Untuk meletakkan fondasinya, mari kita gali dasar-dasar UBA.

Apa itu Analisis Perilaku Pengguna?

Analisis Perilaku Pengguna (UBA) melibatkan pengawasan data dan tindakan pengguna melalui sistem pemantauan. Sederhananya, ini memungkinkan Anda memahami bagaimana pengguna terlibat dengan produk, situs web eCommerce, atau aplikasi Anda.

Ini melampaui analisis pemasaran pada umumnya dengan berkonsentrasi pada perilaku dan pola yang ditunjukkan konsumen saat secara aktif menggunakan produk Anda.

Pendaftaran, tingkat aktivasi, penggunaan fitur, efek, penurunan saluran untuk pembelian dalam aplikasi, dan tingkat retensi semuanya dilacak dan dianalisis dalam pendekatan ini. Misalnya, UBA dapat membantu Anda mempelajari bagaimana perubahan dalam desain antarmuka pengguna memengaruhi keterlibatan pengguna atau mempelajari preferensi segmen pengguna tertentu.

Bisnis dapat menjadi lebih berorientasi pada produk dan didorong oleh pengalaman pelanggan dengan menganalisis dan bertindak berdasarkan data yang dihasilkan oleh analisis perilaku pengguna.

Mengapa Perilaku Pengguna Penting bagi Bisnis?

Tidak seperti sistem analisis situs web seperti Google Analytics, yang sebagian besar berfokus pada akuisisi dan interaksi pemasaran, UBA berfokus pada pengguna yang sudah ada.

Tindakan berdasarkan UBA secara langsung mempengaruhi pengalaman pelanggan , yang merupakan fondasi kesuksesan bisnis apa pun.

Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data tentang pengembangan produk dan pemasaran daripada bergantung pada tebakan. Ini adalah cara terbaik untuk meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan dan mencapai kesuksesan bisnis.

kasus Amazon

Bayangkan Amazon, raksasa e-commerce. Amazon terus menyempurnakan platformnya berdasarkan perilaku pengguna, menawarkan pengalaman belanja yang dipersonalisasi yang membuat pelanggan tetap terlibat dan setia.

Dalam kasus Amazon, memahami perilaku pengguna berarti lebih dari sekadar menyarankan produk. Ini melibatkan penyederhanaan seluruh perjalanan belanja, mulai dari kemudahan menemukan barang hingga kesederhanaan proses pembayaran.

Dengan memanfaatkan wawasan tentang cara pengguna menavigasi platform, Amazon tidak hanya meningkatkan pengalaman berbelanja tetapi juga kepuasan keseluruhan dari basis pelanggannya yang beragam.

Bagi bisnis, memanfaatkan wawasan perilaku pengguna akan memandu keputusan strategis mereka.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan penawaran mereka, meningkatkan antarmuka, dan pada akhirnya memberikan pengalaman pelanggan yang menonjol dalam lanskap kompetitif.

Manfaat Menganalisis Perilaku Pengguna

Wawasan yang diperoleh dari analisis perilaku pengguna dapat mengubah merek Anda secara signifikan. Mari kita selidiki keunggulan strategis berikut:

• Diferensiasi dan Pertumbuhan Khas

  Mempelajari perilaku pengguna membantu Anda menciptakan pengalaman pengguna yang unik dan disesuaikan. Ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan tetapi juga membantu bisnis Anda berkembang.

• Pengembangan dan Inovasi Agile

  Memahami bagaimana pengguna bereaksi terhadap perubahan memungkinkan Anda mempercepat pengembangan dan inovasi. Itu membuat produk atau layanan Anda tetap segar, dinamis, dan kompetitif.

• Pengambilan Keputusan yang Cerdas

  Pemahaman menyeluruh tentang perilaku pengguna membantu Anda memvalidasi ide sebelum peluncuran skala penuh. Hal ini membantu Anda meminimalkan kemungkinan berinvestasi pada fitur yang salah dan menjadikan inovasi Anda lebih cerdas.

• Peningkatan Kepercayaan dan Loyalitas Pengguna

  Wawasan perilaku pengguna tidak hanya meningkatkan kepuasan; mereka membangun kepercayaan dan loyalitas. Ketika pengguna merasa bahwa pengalaman mereka dipersonalisasi dan dirancang khusus untuk mereka, mereka cenderung akan bertahan dan menjadi penggemar jangka panjang merek Anda.

• Peningkatan Metrik Kinerja Secara Keseluruhan

  Menganalisis perilaku pelanggan berkontribusi pada peningkatan keseluruhan dalam metrik kinerja utama. Hal ini menyempurnakan strategi untuk mendapatkan hasil yang lebih baik—lebih banyak uang, pelanggan lebih bahagia, dan peningkatan loyalitas pelanggan.

Selain manfaat menyeluruh ini, inilah penjelasan lebih dalam tentang mengapa analisis perilaku pengguna bisa membawa perubahan besar:
• Dukungan Pelanggan Proaktif

  Memahami perilaku pengguna tidak hanya membantu memecahkan tetapi juga mencegah masalah. Bersikap proaktif dalam mengatasi potensi permasalahan yang muncul dari perilaku pengguna akan menumbuhkan dukungan pelanggan yang luar biasa, sehingga menumbuhkan citra merek yang positif.

• Mengurangi Bias dalam Pengambilan Keputusan

  Bagi pemasar, analisis perilaku berfungsi sebagai pemeriksaan realitas, membantu mengatasi bias kognitif. Hal ini mendorong pemahaman yang lebih obyektif tentang perilaku pengguna, menghindari prasangka, dan memastikan pengambilan keputusan berdasarkan data.

• Peningkatan Tingkat Konversi dan Aliran Pendapatan

  Mencari tahu permasalahan yang dihadapi pengguna dapat membuat bisnis Anda lebih efektif. Wawasan ini memungkinkan dilakukannya penyesuaian strategis, sehingga menghasilkan peningkatan tingkat konversi dan peningkatan aliran pendapatan, sehingga memastikan operasi yang lebih menguntungkan dan efisien.

• Iterasi Berkelanjutan untuk Desain dan Pengalaman Pengguna

  Setiap kali Anda menambahkan sesuatu yang baru, perilaku pengguna menunjukkan kepada Anda bagaimana pengguna berinteraksi dengan fitur atau perubahan baru. Proses menyempurnakan produk atau layanan Anda tidak pernah berhenti. Hal ini memungkinkan pendekatan berulang terhadap desain dan peningkatan pengalaman pengguna.

• Identifikasi Cepat dan Resolusi Titik Gesekan

  Info perilaku pengguna membantu Anda mengetahui masalah lebih awal. Hal ini memastikan bisnis dapat menjaga kepuasan pelanggan dan menjaga reputasi mereka.

Semua manfaat ini menjadikan analisis perilaku pengguna sebagai kunci untuk meningkatkan bisnis Anda, tetapi pertama-tama, Anda perlu mengetahui metrik utama apa yang perlu Anda perhatikan.

Metrik Utama untuk Mengumpulkan Data Perilaku Pengguna

Berikut adalah metrik utama untuk ditangkap dan dianalisis untuk mendapatkan wawasan yang komprehensif –

• Churn Rate – Ini adalah persentase pengguna yang hilang selama periode tertentu. Kehilangan pengguna adalah hal yang wajar, namun pengelolaan yang efektif berdasarkan tingkat churn dapat meminimalkan dampaknya.
• MRR (Pendapatan Berulang Bulanan) dan ARR (Pendapatan Berulang Tahunan) – MRR dan ARR masing-masing adalah pendapatan berulang bulanan dan tahunan yang dihasilkan oleh produk Anda. Memantau metrik ini memberikan gambaran yang jelas tentang kesehatan keuangan produk Anda dalam jangka waktu yang berbeda.
• Pelanggan Kembali – Ini adalah jumlah pelanggan yang kembali untuk interaksi berulang. Ini menunjukkan tingkat kepuasan dan loyalitas di antara basis pengguna Anda.
• Nilai Seumur Hidup Pelanggan – CLTV atau CLV adalah total pendapatan yang diharapkan dari pelanggan sepanjang hubungan mereka dengan produk Anda. Ini memungkinkan Anda menilai nilai jangka panjang yang diberikan pelanggan ke bisnis Anda, dan memandu keputusan strategis.
• Pendapatan Rata-Rata Per Pengguna Berbayar (ARPPU) – ARPPU adalah pendapatan rata-rata yang dihasilkan per pengguna yang membayar produk atau layanan Anda. Metrik ini menyoroti kontribusi rata-rata dari pengguna yang membayar, membantu dalam penetapan harga dan strategi pemasaran.
• AOV (Nilai Pesanan Rata-Rata) – Metrik utama ini memberi tahu Anda tentang nilai rata-rata setiap transaksi atau pesanan yang dilakukan. Hal ini menunjukkan pola pengeluaran, membantu dalam mengoptimalkan harga dan promosi.

Namun sebelum Anda mulai menggali lebih dalam metrik ini, penting untuk menyadari kesalahan umum yang mungkin ditemui bisnis dalam prosesnya.

Kesalahan Umum saat Menganalisis Perilaku Pengguna

Hindari jebakan berikut saat mendalami analisis perilaku pengguna:

1. Mengandalkan metrik kesombongan

   Menetapkan metrik yang tidak jelas seperti peningkatan pendapatan tanpa langkah-langkah jelas yang dapat ditindaklanjuti dapat menghambat kemajuan. Selaraskan tujuan dengan Indikator Kinerja Utama (KPI) tertentu untuk profitabilitas.

2. Tidak memvalidasi asumsi

   Biasakan untuk memvalidasi asumsi secara teratur. Mengandalkan asumsi tanpa validasi dapat menyebabkan analisis tidak akurat dan keputusan salah arah.

3. Penuh dengan fitur-fitur baru

   Meluncurkan terlalu banyak fitur secara bersamaan mempersulit analisis. Setiap fitur memerlukan evaluasi menyeluruh, dan pemuatan yang berlebihan dapat mengaburkan gambaran keseluruhan.

4. Instrumentasi acara yang tidak tepat

   Menetapkan dan menegakkan aturan tata kelola data sangat penting ketika menginstrumentasikan peristiwa. Implementasi yang solid sangat penting untuk keberhasilan pelacakan perilaku pengguna.

5. Melacak terlalu banyak peristiwa pada awalnya

   Fokus pada peristiwa-peristiwa penting pada awalnya (sekitar 20 hingga 30) untuk mengukur dampaknya. Peristiwa tambahan dapat ditambahkan nanti untuk analisis yang lebih efisien.

6. Keterlibatan tim terbatas

   Analytics tidak eksklusif untuk tim produk dan ilmuwan data. Demokratisasikan akses data untuk melibatkan tim seperti desain UX/UI, pemasaran, penjualan, dukungan, dan kepemimpinan dalam memahami perjalanan pengguna.

7. Mengandalkan alat tingkat permukaan

   Pelacakan otomatis atau alat pemasaran hanya memberikan wawasan tingkat permukaan. Alat analisis pengguna fokus pada pengalaman produk dan perjalanan pembeli untuk pertumbuhan berkelanjutan.

Terakhir, ingatlah untuk memilih alat yang terintegrasi dengan mulus di seluruh tumpukan teknologi Anda untuk menghindari pembuatan silo data dan memastikan pengelolaan data yang efisien.

Alat yang unggul dalam hal ini adalah Putler. Mari kita pahami bagaimana hal ini dapat memfasilitasi jalur Anda dalam menganalisis perilaku pengguna dengan lebih baik.

Bagaimana Menganalisis Perilaku Pengguna dengan Putler?

Anda sudah tahu bahwa menganalisis perilaku pengguna adalah langkah penting untuk menyempurnakan strategi bisnis Anda.

Putler menyederhanakan proses ini dengan fitur intuitifnya. Berikut panduan langkah demi langkah tentang bagaimana Anda dapat memanfaatkan Putler untuk pengguna yang efektif
analisis perilaku:

Analisis Langganan

Aspek penting dari analisis perilaku pengguna adalah melakukan analisis langganan dengan benar.

Dan di sinilah Putler bisa sangat membantu. Alat ini menyediakan analisis khusus untuk – churn rate, ARR, MRR, langganan aktif, langganan berbayar, langganan churn, ARPPU, dan LTV. Analisis ini dapat membantu Anda mengoptimalkan langganan untuk mendapatkan keuntungan maksimum.

Integrasi data

Anda dapat menghubungkan 17+ sumber data dengan lancar dan mengawasinya, semuanya sekaligus.

Gabungkan data pelanggan dari toko eCommerce Anda – WooCommerce, Amazon, Etsy, eBay, dll., gateway pembayaran – PayPal, Stripe, Braintree, Razorpay, dan banyak lagi, atau aliran data lainnya. Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan dan memantau semua data yang relevan dari satu platform terpadu.

Dasbor Khusus

Lupakan sakit kepala karena kebingungan data.

Manfaatkan 8 dasbor khusus Putler untuk penjualan, produk, pelanggan, transaksi, langganan, audiens, prakiraan, wawasan, dan analisis web, ditambah dasbor rumah lengkap. Dasbor ini mengatur data dan menyoroti area yang benar-benar dapat meningkatkan kinerja bisnis Anda.

Laporan Waktu Nyata

Akses laporan real-time secara instan, terus ikuti tren terkini dan aktivitas pengguna.
Putler memastikan bahwa Anda memiliki informasi terkini tentang pelanggan Anda untuk pengambilan keputusan berdasarkan analisis perilaku pengguna.

Segmentasi RFM

Hanya fitur Segmentasi RFM Putler yang Anda perlukan untuk mendapatkan hasil maksimal dari perilaku pembelian.

Putler secara otomatis mengategorikan data pelanggan Anda dan menyajikannya kepada Anda di segmen yang berbeda, memberi Anda kemampuan tajam untuk memahami perilaku pembelian pengguna hingga ke inti. Dengan kemampuan ini, Anda dapat dengan mudah mengidentifikasi pola di antara kelompok pengguna yang berbeda untuk menargetkan strategi Anda secara efektif.

Pelacakan Pendapatan dan Penjualan

Dengan dasbor khusus yang disebutkan di atas, Anda dapat melacak pendapatan, produk, dan penjualan Anda dengan lancar.

Dapatkan gambaran mendetail tentang kinerja keuangan Anda, identifikasi 20% pembeli terbaik teratas, serta 20% produk terbaik berdasarkan kontribusinya terhadap keseluruhan penjualan Anda.

Pelacakan Sasaran

Melacak sasaran yang telah ditentukan memungkinkan Anda memantau kinerja Anda berdasarkan tolok ukur. Anda juga dapat melacak kemajuan dan menyesuaikan strategi untuk memenuhi atau melampaui tujuan Anda. Dan, bagian terbaik tentang Putler adalah Anda dapat melihat sasaran MRR yang Anda inginkan langsung dari Dasbor Beranda.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat mempelajari seluk-beluk perilaku pengguna, membuat keputusan berdasarkan data, dan mengoptimalkan strategi bisnis.

Kesimpulan

Jadi, begitulah— nuansa perilaku pengguna dan peran pentingnya dalam mencapai tujuan bisnis.

Strategi yang sukses berkembang dengan memahami bagaimana perilaku pengguna. Wawasan dari analisis perilaku pengguna bertindak sebagai panduan yang berguna. Ini mengarahkan bisnis untuk membuat keputusan yang tepat dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan.

Menguraikan kode perilaku pengguna bukan sekadar alat ; ini adalah kompas yang mengarahkan bisnis menuju cakrawala pertumbuhan dan kemakmuran yang berkelanjutan.

FAQ

Bagaimana cara kerja analisis perilaku pengguna?
Analisis Perilaku Pengguna bekerja dengan mengumpulkan dan menganalisis data yang dihasilkan selama interaksi pengguna dengan platform digital. Proses ini biasanya melibatkan penggunaan algoritme canggih dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola, anomali, dan tren perilaku pengguna.

Alat UBA melacak berbagai metrik seperti pendaftaran, tingkat aktivasi, penggunaan fitur, dan tingkat retensi. Dengan memeriksa wawasan ini, bisnis dapat memahami preferensi pengguna, memprediksi potensi masalah, dan mengoptimalkan produk atau layanan mereka agar selaras dengan harapan pengguna.

Bagaimana Anda mengukur perilaku pengguna di analitik?
Mengukur perilaku pengguna dalam analitik melibatkan pelacakan dan analisis metrik utama yang mencerminkan bagaimana pengguna terlibat dengan suatu produk atau layanan. Beberapa metrik penting meliputi:

• Churn Rate: Persentase pengguna yang hilang selama periode tertentu.
• MRR (Pendapatan Berulang Bulanan) dan ARR (Pendapatan Berulang Tahunan): Indikator kesehatan keuangan.
• Pelanggan Kembali : Jumlah pelanggan yang berulang kali berinteraksi dengan produk.
• Nilai Seumur Hidup Pelanggan (CLTV): Total pendapatan yang diantisipasi dari pelanggan di seluruh hubungan mereka.
• Pendapatan Rata-Rata Per Pengguna Berbayar (ARPPU) dan Nilai Pesanan Rata-rata (AOV): Metrik yang menunjukkan pola belanja pengguna.

Menganalisis metrik ini memberikan pemahaman komprehensif tentang perilaku pengguna dan memungkinkan bisnis mengambil keputusan yang tepat guna meningkatkan kepuasan pengguna dan kinerja secara keseluruhan.

Bagaimana cara memilih alat analisis perilaku terbaik?
Memilih alat analisis perilaku terbaik melibatkan pertimbangan beberapa faktor:

• Fitur: Cari alat dengan serangkaian fitur lengkap, termasuk pelacakan pengguna, segmentasi, dan pelaporan waktu nyata.
• Integrasi: Pastikan alat tersebut terintegrasi secara mulus dengan tumpukan teknologi Anda yang ada untuk menghindari silo data dan memungkinkan pengelolaan data yang efisien.
• Kemudahan Penggunaan: Pilih alat dengan antarmuka intuitif dan dasbor yang ramah pengguna untuk navigasi dan pemahaman yang mudah.
• Keamanan Data: Prioritaskan alat dengan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi data perilaku pengguna dari pelanggaran.
• Kustomisasi: Pilih alat yang memungkinkan penyesuaian untuk memenuhi kebutuhan spesifik bisnis Anda.
• Dukungan dan Pelatihan: Pilih alat dengan dukungan pelanggan dan sumber daya pelatihan yang sangat baik untuk membantu penerapan dan penggunaan berkelanjutan.

Mempertimbangkan faktor-faktor ini akan membantu Anda memilih alat analisis perilaku yang selaras dengan tujuan bisnis Anda dan meningkatkan kemampuan Anda untuk memahami dan mengoptimalkan perilaku pengguna.