Analisi del comportamento degli utenti: una guida completa per il successo aziendale

Trenta anni fa, agli albori del panorama digitale, comprendere il comportamento degli utenti era diverso: nessuna email per richieste o tutorial su YouTube, solo un processo deliberato che coinvolgeva mentori e libri.

Avanti veloce fino ad oggi, con una ricchezza di informazioni a portata di mano, tutto è cambiato. Oggi analisi e approfondimenti guidano i nostri passi verso la comprensione del comportamento degli utenti.

E, in questa epoca, decodificare il comportamento degli utenti è fondamentale per il successo aziendale . L'analisi del comportamento degli utenti (UBA) va oltre il monitoraggio dei clic, esamina i modi dettagliati in cui i clienti interagiscono .

Questa guida funge da tabella di marcia per padroneggiare l'analisi del comportamento dei clienti, dimostrando come utilizzarla in modo efficace per il successo della tua attività.

Per gettare le basi, analizziamo i fondamenti dell'UBA.

Che cos'è l'analisi del comportamento degli utenti?

L'analisi del comportamento degli utenti (UBA) implica tenere sotto controllo i dati e le azioni degli utenti attraverso sistemi di monitoraggio. In parole semplici, ti consente di capire in che modo gli utenti interagiscono con il tuo prodotto, sito Web di e-commerce o app.

Va oltre le tipiche analisi di marketing concentrandosi sui comportamenti e sui modelli che i consumatori mostrano quando utilizzano attivamente il tuo prodotto.

Le iscrizioni, i tassi di attivazione, l'utilizzo delle funzionalità, gli effetti, l'abbandono della canalizzazione per gli acquisti in-app e i tassi di fidelizzazione vengono tutti monitorati e analizzati in questo approccio. Ad esempio, UBA può aiutarti a scoprire in che modo i cambiamenti nella progettazione dell'interfaccia utente influiscono sul coinvolgimento degli utenti o sulle preferenze di segmenti di utenti specifici.

Le aziende possono diventare più guidate dal prodotto e dall’esperienza del cliente analizzando e agendo sui dati prodotti dall’analisi del comportamento degli utenti.

Perché il comportamento degli utenti è importante per le aziende?

A differenza dei sistemi di analisi dei siti web come Google Analytics, che si concentrano principalmente sull’acquisizione e sulle interazioni di marketing, UBA si concentra sugli utenti esistenti.

Le azioni basate su UBA influenzano direttamente l'esperienza del cliente , che è la base del successo di qualsiasi azienda.

Ciò consente di prendere decisioni basate sui dati sullo sviluppo del prodotto e sul marketing anziché basarsi su supposizioni. È il modo migliore per migliorare l'esperienza utente complessiva e raggiungere il successo aziendale.

Il caso di Amazon

Pensa ad Amazon, il colosso dell’e-commerce. Amazon perfeziona continuamente la propria piattaforma in base al comportamento degli utenti, offrendo un'esperienza di acquisto personalizzata che mantiene i clienti coinvolti e fedeli.

Nel caso di Amazon, comprendere il comportamento degli utenti significa molto più che limitarsi a suggerire prodotti. Implica la razionalizzazione dell'intero percorso di acquisto, dalla facilità di trovare gli articoli alla semplicità del processo di pagamento.

Sfruttando le informazioni sul modo in cui gli utenti navigano nella piattaforma, Amazon migliora non solo l'esperienza di acquisto ma anche la soddisfazione complessiva della sua diversificata base di clienti.

Per le aziende, attingere alle informazioni sul comportamento degli utenti guida le loro decisioni strategiche.

Consente alle aziende di personalizzare le proprie offerte, migliorare le interfacce e, in definitiva, fornire un'esperienza al cliente che si distingue nel panorama competitivo.

Vantaggi dell'analisi del comportamento degli utenti

Gli approfondimenti derivati ​​dall'analisi del comportamento degli utenti possono trasformare in modo significativo il tuo marchio. Analizziamo questi vantaggi strategici:

• Differenziazione e crescita distintive

  Studiare il comportamento degli utenti ti aiuta a creare un'esperienza utente unica e su misura. Ciò non solo aumenta la soddisfazione del cliente, ma aiuta anche la crescita della tua azienda.

• Sviluppo Agile e Innovazione

  Comprendere il modo in cui gli utenti reagiscono ai cambiamenti consente di accelerare lo sviluppo e l'innovazione. Mantiene il tuo prodotto o servizio fresco, dinamico e competitivo.

• Processo decisionale intelligente

  Una conoscenza approfondita del comportamento degli utenti ti aiuta a convalidare le idee prima di un lancio su vasta scala. Ciò ti aiuta a ridurre al minimo le possibilità di investire in funzionalità sbagliate e a rendere la tua innovazione più intelligente.

• Maggiore fiducia e lealtà degli utenti

  Gli approfondimenti sul comportamento degli utenti non si limitano ad aumentare la soddisfazione; costruiscono fiducia e lealtà. Quando gli utenti ritengono che la loro esperienza sia personalizzata e su misura per loro, è più probabile che restino nei paraggi, diventando fan a lungo termine del tuo marchio.

• Miglioramento complessivo delle metriche delle prestazioni

  L’analisi del comportamento dei clienti contribuisce a un miglioramento generale dei parametri chiave delle prestazioni. Perfeziona le strategie per ottenere risultati migliori: più soldi, clienti più felici e maggiore fedeltà dei clienti.

Oltre a questi vantaggi generali, ecco uno sguardo più approfondito sul motivo per cui l'analisi del comportamento degli utenti è un punto di svolta:
• Assistenza clienti proattiva

  Comprendere il comportamento degli utenti aiuta non solo a risolvere ma anche a prevenire i problemi. Essere proattivi nell'affrontare potenziali problemi evidenziati dal comportamento degli utenti favorisce un'assistenza clienti eccezionale, coltivando un'immagine positiva del marchio.

• Ridurre i pregiudizi nel processo decisionale

  Per gli esperti di marketing, l’analisi comportamentale funge da controllo della realtà, aiutando a superare i pregiudizi cognitivi. Incoraggia una comprensione più obiettiva del comportamento degli utenti, evitando nozioni preconcette e garantendo un processo decisionale basato sui dati.

• Tassi di conversione e flussi di entrate migliorati

  Capire dove gli utenti hanno difficoltà può rendere la tua attività molto più efficace. Questa intuizione consente aggiustamenti strategici, con conseguenti tassi di conversione migliori e maggiori flussi di entrate, garantendo un'operazione più redditizia ed efficiente.

• Iterazione continua per la progettazione e l'esperienza utente

  Ogni volta che aggiungi qualcosa di nuovo, il comportamento dell'utente mostra come gli utenti interagiscono con nuove funzionalità o modifiche. Il processo di perfezionamento del tuo prodotto o servizio non si ferma mai. Ciò consente un approccio iterativo al design e ai miglioramenti dell'esperienza utente.

• Rapida identificazione e risoluzione dei punti di attrito

  Le informazioni sul comportamento degli utenti ti aiutano a individuare tempestivamente i problemi. Ciò garantisce che le aziende possano mantenere la soddisfazione del cliente e salvaguardare la propria reputazione.

Tutti questi vantaggi rendono l’analisi del comportamento degli utenti una chiave per incrementare la tua attività, ma prima devi sapere quali metriche chiave devi tenere d’occhio.

Metriche chiave per la raccolta dei dati comportamentali degli utenti

Ecco i parametri chiave da acquisire e analizzare per ottenere informazioni complete:

• Tasso di abbandono – È la percentuale di utenti persi durante un periodo specifico. La perdita di utenti è un evento naturale, ma una gestione efficace basata sul tasso di abbandono può minimizzarne l'impatto.
• MRR (entrate ricorrenti mensili) e ARR (entrate ricorrenti annuali): MRR e ARR sono rispettivamente le entrate ricorrenti mensili e annuali generate dal tuo prodotto. Il monitoraggio di questi parametri fornisce un quadro chiaro della salute finanziaria del tuo prodotto in diversi intervalli di tempo.
• Clienti di ritorno: questo è il numero di clienti che tornano per interazioni ripetute. Indica il livello di soddisfazione e fedeltà della tua base utenti.
• Customer Lifetime Value – CLTV o CLV è il ricavo totale previsto da un cliente durante l'intero rapporto con il tuo prodotto. Ti consente di valutare il valore a lungo termine che un cliente apporta alla tua attività, guidando le decisioni strategiche.
• Entrate medie per utente pagato (ARPPU) – L'ARPPU è il ricavo medio generato per utente che paga per il tuo prodotto o servizio. Questa metrica evidenzia il contributo medio degli utenti paganti, aiutando nelle strategie di prezzo e di marketing.
• AOV (valore medio dell'ordine) – Questo parametro chiave indica il valore medio di ogni transazione o ordine effettuato. Indica i modelli di spesa, aiutando a ottimizzare i prezzi e le promozioni.

Ma prima di iniziare ad approfondire questi parametri, è fondamentale essere consapevoli degli errori comuni che le aziende potrebbero incontrare durante il processo.

Errori comuni durante l'analisi del comportamento degli utenti

Evita queste insidie ​​​​quando ti immergi nell'analisi del comportamento degli utenti:

1. Affidarsi alle metriche di vanità

   L’impostazione di parametri vaghi come l’aumento delle entrate senza passaggi chiari e attuabili può ostacolare il progresso. Allinea gli obiettivi con specifici indicatori chiave di prestazione (KPI) per la redditività.

2. Non convalidare le ipotesi

   Rendere pratica la convalida regolare delle ipotesi. Affidarsi a presupposti senza validazione può portare ad analisi imprecise e decisioni sbagliate.

3. Sovraccarico di nuove funzionalità

   Il lancio di troppe funzionalità contemporaneamente complica l'analisi. Ogni caratteristica richiede una valutazione approfondita e un carico eccessivo può offuscare il quadro generale.

4. Strumentazione degli eventi non corretta

   Stabilire e applicare regole di governance dei dati è fondamentale quando si strumentano gli eventi. Una solida implementazione è fondamentale per un monitoraggio efficace del comportamento degli utenti.

5. Monitoraggio iniziale di troppi eventi

   Concentrarsi inizialmente sugli eventi chiave (circa 20-30) per valutarne l'impatto. Ulteriori eventi possono essere aggiunti in seguito per un'analisi più snella.

6. Coinvolgimento limitato del team

   L'analisi non è riservata esclusivamente ai team di prodotto e ai data scientist. Democratizza l'accesso ai dati per coinvolgere team di progettazione UX/UI, marketing, vendite, supporto e leadership nella comprensione del percorso dell'utente.

7. Affidarsi a strumenti di superficie

   Gli strumenti di monitoraggio automatico o di marketing forniscono solo informazioni a livello superficiale. Gli strumenti di analisi degli utenti si concentrano sull'esperienza del prodotto e sul percorso dell'acquirente per una crescita sostenuta.

Infine, ricorda di scegliere strumenti che si integrino perfettamente nel tuo stack tecnologico per evitare la creazione di silos di dati e garantire una gestione efficiente dei dati.

Uno strumento che eccelle in questo senso è Putler. Capiamo come può facilitare il tuo percorso verso una migliore analisi del comportamento degli utenti.

Come analizzare il comportamento degli utenti con Putler?

Sai già che analizzare il comportamento degli utenti è un passo cruciale per perfezionare la tua strategia aziendale.

Putler semplifica questo processo con le sue funzionalità intuitive. Ecco una guida passo passo su come sfruttare Putler per un utente efficace
analisi del comportamento:

Analisi degli abbonamenti

Un aspetto cruciale dell'analisi del comportamento degli utenti è la corretta analisi degli abbonamenti.

Ed è qui che Putler può essere di enorme aiuto. Questo strumento fornisce analisi specializzate per tassi di abbandono, ARR, MRR, abbonamenti attivi, abbonamenti a pagamento, abbonamenti abbandonati, ARPPU e LTV. Queste analisi possono aiutarti a ottimizzare gli abbonamenti per la massima redditività.

Integrazione dei dati

Puoi connettere senza problemi più di 17 origini dati e tenerle d'occhio, tutte in una volta.

Aggrega i dati dei clienti dai tuoi negozi di eCommerce – WooCommerce, Amazon, Etsy, eBay, ecc., gateway di pagamento – PayPal, Stripe, Braintree, Razorpay e altri o altri flussi di dati. Puoi integrare e monitorare facilmente tutti i dati rilevanti da un'unica piattaforma unificata.

Dashboard dedicate

Dimentica il mal di testa derivante dalla confusione dei dati.

Utilizza gli 8 dashboard dedicati di Putler per vendite, prodotti, clienti, transazioni, abbonamenti, pubblico, previsioni, approfondimenti e analisi web, oltre a un dashboard domestico all-in-one. Queste dashboard organizzano i dati ed evidenziano le aree che possono effettivamente migliorare le prestazioni della tua azienda.

Rapporti in tempo reale

Accedi istantaneamente ai report in tempo reale, rimanendo aggiornato sulle tendenze attuali e sulle attività degli utenti.
Putler ti garantisce di disporre delle informazioni più aggiornate sui tuoi clienti per un processo decisionale informato basato sull'analisi del comportamento degli utenti.

Segmentazione RFM

La funzionalità di segmentazione RFM di Putler è tutto ciò che ti serve per ottenere il massimo dal comportamento di acquisto.

Putler classifica automaticamente i dati dei tuoi clienti e te li presenta in diversi segmenti, fornendoti una capacità di analisi approfondita per comprendere a fondo il comportamento di acquisto degli utenti. Con questa funzionalità, puoi identificare facilmente modelli tra diversi gruppi di utenti per indirizzare le tue strategie in modo efficace.

Monitoraggio delle entrate e delle vendite

Con le dashboard dedicate sopra menzionate, puoi monitorare perfettamente entrate, prodotti e vendite.

Ottieni una visione dettagliata della tua performance finanziaria, identificando il 20% dei migliori acquirenti, nonché il 20% dei migliori prodotti in base al loro contributo alle vendite complessive.

Monitoraggio degli obiettivi

Il monitoraggio degli obiettivi predefiniti ti consente di monitorare le tue prestazioni rispetto ai benchmark. Puoi anche tenere traccia dei progressi e adattare le strategie per raggiungere o superare i tuoi obiettivi. E la parte migliore di Putler è che puoi vedere l'obiettivo MRR desiderato direttamente dalla dashboard principale.

Seguendo questi passaggi, puoi approfondire le complessità del comportamento degli utenti, prendere decisioni basate sui dati e ottimizzare le strategie aziendali.

Conclusione

Quindi, ecco qua : le sfumature del comportamento degli utenti e il suo ruolo chiave nel raggiungimento degli obiettivi aziendali.

Le strategie di successo si basano sulla comprensione del comportamento degli utenti. Gli approfondimenti derivanti dall'analisi del comportamento degli utenti fungono da guida utile. Invita le aziende a prendere decisioni informate e a fornire esperienze migliori ai clienti.

Decodificare il comportamento degli utenti non è solo uno strumento ; è la bussola che guida le aziende verso un orizzonte di crescita e prosperità sostenute.

Domande frequenti

Come funziona l'analisi del comportamento degli utenti?
L'analisi del comportamento degli utenti funziona raccogliendo e analizzando i dati generati durante le interazioni dell'utente con le piattaforme digitali. Questo processo prevede in genere l'uso di algoritmi avanzati e apprendimento automatico per identificare modelli, anomalie e tendenze nel comportamento degli utenti.

Gli strumenti UBA tengono traccia di vari parametri come iscrizioni, tassi di attivazione, utilizzo delle funzionalità e tassi di fidelizzazione. Esaminando queste informazioni, le aziende possono comprendere le preferenze degli utenti, prevedere potenziali problemi e ottimizzare i propri prodotti o servizi per allinearli alle aspettative degli utenti.

Come si misura il comportamento degli utenti nell'analisi?
Misurare il comportamento degli utenti nell'analisi implica il monitoraggio e l'analisi delle metriche chiave che riflettono il modo in cui gli utenti interagiscono con un prodotto o servizio. Alcune metriche essenziali includono:

• Tasso di abbandono: percentuale di utenti persi durante un periodo specifico.
• MRR (entrate ricorrenti mensili) e ARR (entrate ricorrenti annuali): indicatori di salute finanziaria.
• Clienti abituali: numero di clienti che interagiscono ripetutamente con il prodotto.
• Customer Lifetime Value (CLTV): entrate totali previste da un cliente durante l'intera relazione.
• Entrate medie per utente pagato (ARPPU) e valore medio degli ordini (AOV): parametri che indicano i modelli di spesa degli utenti.

L'analisi di questi parametri fornisce una comprensione completa del comportamento degli utenti e consente alle aziende di prendere decisioni informate per migliorare la soddisfazione degli utenti e le prestazioni complessive.

Come scelgo il miglior strumento di analisi del comportamento?
Scegliere il miglior strumento di analisi comportamentale implica considerare diversi fattori:

• Funzionalità: cerca strumenti con un set completo di funzionalità, tra cui il monitoraggio degli utenti, la segmentazione e il reporting in tempo reale.
• Integrazione: assicurati che lo strumento si integri perfettamente con il tuo stack tecnologico esistente per evitare silos di dati e consentire una gestione efficiente dei dati.
• Facilità d'uso: seleziona uno strumento con un'interfaccia intuitiva e dashboard intuitive per una facile navigazione e comprensione.
• Sicurezza dei dati: dare priorità agli strumenti con solide misure di sicurezza per proteggere i dati sul comportamento degli utenti da violazioni.
• Personalizzazione: scegli strumenti che consentono la personalizzazione per soddisfare le esigenze specifiche della tua azienda.
• Supporto e formazione: scegli uno strumento con un eccellente supporto clienti e risorse di formazione per assistere nell'implementazione e nell'utilizzo continuo.

Considerare questi fattori ti aiuterà a scegliere uno strumento di analisi comportamentale che sia in linea con i tuoi obiettivi aziendali e migliori la tua capacità di comprendere e ottimizzare il comportamento degli utenti.