Аналитика поведения пользователей: комплексное руководство для успеха в бизнесе

Тридцать лет назад, на заре цифровой среды, понимание поведения пользователей было другим: никаких электронных писем с вопросами или обучающих программ на YouTube, только целенаправленный процесс с участием наставников и книг.

Перенесемся в сегодняшний день, когда у нас под рукой огромное количество информации, и все изменилось. Сегодня аналитика и знания направляют наши шаги к пониманию поведения пользователей.

И в этот век расшифровка поведения пользователей имеет решающее значение для успеха в бизнесе . Аналитика поведения пользователей (UBA) выходит за рамки отслеживания кликов. он рассматривает подробные способы взаимодействия с клиентами .

Это руководство служит вашей дорожной картой для освоения аналитики поведения клиентов и демонстрирует, как эффективно использовать ее для успеха вашего бизнеса.

Чтобы заложить основу, давайте углубимся в основы UBA.

Что такое аналитика поведения пользователей?

Аналитика поведения пользователей (UBA) предполагает отслеживание пользовательских данных и действий с помощью систем мониторинга. Проще говоря, он позволяет вам понять, как пользователи взаимодействуют с вашим продуктом, веб-сайтом электронной коммерции или приложением.

Он выходит за рамки типичной маркетинговой аналитики, концентрируясь на поведении и моделях поведения, которые демонстрируют потребители при активном использовании вашего продукта.

При таком подходе отслеживаются и анализируются регистрации, уровень активации, использование функций, эффект, прекращение воронки покупок в приложении и уровень удержания. Например, UBA может помочь вам узнать, как изменения в дизайне пользовательского интерфейса влияют на вовлеченность пользователей, или узнать о предпочтениях конкретных сегментов пользователей.

Компании могут стать более ориентированными на продукты и клиентский опыт, анализируя и действуя на основе данных, полученных с помощью аналитики поведения пользователей.

Почему поведение пользователей важно для бизнеса?

В отличие от систем веб-аналитики, таких как Google Analytics, которые в основном ориентированы на привлечение и маркетинговое взаимодействие, UBA фокусируется на существующих пользователях.

Действия на основе UBA напрямую влияют на качество обслуживания клиентов , что является основой успеха любого бизнеса.

Это позволяет принимать решения на основе данных о разработке и маркетинге продуктов, а не полагаться на догадки. Это лучший способ улучшить общий пользовательский опыт и добиться успеха в бизнесе.

Дело Amazon

Вспомните Amazon, гиганта электронной коммерции. Amazon постоянно совершенствует свою платформу с учетом поведения пользователей, предлагая персонализированный опыт покупок, который поддерживает вовлеченность и лояльность клиентов.

В случае Amazon понимание поведения пользователей означает нечто большее, чем просто предложение продуктов. Он включает в себя оптимизацию всего процесса совершения покупок: от простоты поиска товаров до простоты процесса оформления заказа.

Используя информацию о том, как пользователи перемещаются по платформе, Amazon повышает не только качество покупок, но и общую удовлетворенность своей разнообразной клиентской базы.

Для компаний использование информации о поведении пользователей определяет их стратегические решения.

Это позволяет компаниям адаптировать свои предложения, улучшать интерфейсы и, в конечном итоге, обеспечивать качество обслуживания клиентов, выделяющееся на фоне конкурентов.

Преимущества анализа поведения пользователей

Информация, полученная в результате анализа поведения пользователей, может существенно изменить ваш бренд. Давайте углубимся в эти стратегические преимущества:

• Отличительная дифференциация и рост

  Изучение поведения пользователей поможет вам создать уникальный и индивидуальный пользовательский опыт. Это не только повысит удовлетворенность клиентов, но и поможет вашему бизнесу расти.

• Гибкое развитие и инновации

  Понимание того, как пользователи реагируют на изменения, позволяет ускорить разработку и внедрение инноваций. Это сохраняет ваш продукт или услугу свежим, динамичным и конкурентоспособным.

• Умное принятие решений

  Тщательное понимание поведения пользователей поможет вам проверить идеи перед полномасштабным запуском. Это поможет вам свести к минимуму вероятность инвестиций в неправильные функции и сделает ваши инновации более разумными.

• Повышенное доверие и лояльность пользователей

  Информация о поведении пользователей не просто повышает удовлетворенность; они укрепляют доверие и лояльность. Когда пользователи чувствуют, что их опыт персонализирован и адаптирован специально для них, они с большей вероятностью останутся с вами и станут давними поклонниками вашего бренда.

• Общее улучшение показателей производительности

  Анализ поведения клиентов способствует общему улучшению ключевых показателей эффективности. Он настраивает стратегии для достижения лучших результатов: больше денег, более счастливых клиентов и повышения их лояльности.

Помимо этих всеобъемлющих преимуществ, вот более глубокий взгляд на то, почему аналитика поведения пользователей меняет правила игры:
• Проактивная поддержка клиентов

  Понимание поведения пользователей помогает не только решать, но и предотвращать проблемы. Проактивное решение потенциальных проблем, выявленных поведением пользователей, способствует исключительной поддержке клиентов и формированию положительного имиджа бренда.

• Уменьшение предвзятости при принятии решений

  Для маркетологов поведенческая аналитика служит проверкой реальности, помогая преодолеть когнитивные предубеждения. Это способствует более объективному пониманию поведения пользователей, отказу от предвзятых представлений и обеспечению принятия решений на основе данных.

• Повышенные коэффициенты конверсии и потоки доходов

  Выяснение того, с чем сталкиваются пользователи, может сделать ваш бизнес более эффективным. Это понимание позволяет вносить стратегические корректировки, приводящие к повышению коэффициентов конверсии и увеличению потоков доходов, обеспечивая более прибыльную и эффективную работу.

• Непрерывная итерация дизайна и пользовательского опыта

  Всякий раз, когда вы добавляете что-то новое, поведение пользователей показывает, как они взаимодействуют с новыми функциями или изменениями. Процесс совершенствования вашего продукта или услуги никогда не останавливается. Это обеспечивает итеративный подход к улучшению дизайна и пользовательского опыта.

• Быстрая идентификация и устранение точек трения

  Информация о поведении пользователей помогает выявить проблемы на ранней стадии. Это гарантирует, что предприятия смогут поддерживать удовлетворенность клиентов и защищать свою репутацию.

Все эти преимущества делают анализ поведения пользователей ключом к развитию вашего бизнеса, но сначала вам нужно знать, за какими ключевыми показателями вам нужно следить.

Ключевые метрики для сбора данных о поведении пользователей

Вот ключевые показатели, которые необходимо собрать и проанализировать для получения комплексной информации:

• Отток пользователей – это процент пользователей, потерянных за определенный период. Потеря пользователей — естественное явление, но эффективное управление, основанное на коэффициенте оттока, может минимизировать последствия.
• MRR (ежемесячный регулярный доход) и ARR (годовой регулярный доход) — MRR и ARR — это ежемесячный и годовой регулярный доход, генерируемый вашим продуктом соответственно. Мониторинг этих показателей дает четкое представление о финансовом состоянии вашего продукта в различные периоды времени.
• Возвращающиеся клиенты – это количество клиентов, которые возвращаются для повторного взаимодействия. Это указывает на уровень удовлетворенности и лояльности среди вашей пользовательской базы.
• Пожизненная ценность клиента. CLTV или CLV — это общий доход, ожидаемый от клиента на протяжении всего периода его взаимодействия с вашим продуктом. Он позволяет вам оценить долгосрочную ценность, которую клиент приносит вашему бизнесу, и принимать стратегические решения.
• Средний доход на одного платного пользователя (ARPPU). ARPPU – это средний доход, полученный на одного пользователя, который платит за ваш продукт или услуги. Этот показатель показывает средний вклад платящих пользователей, помогая в ценообразовании и маркетинговых стратегиях.
• AOV (средняя стоимость заказа). Этот ключевой показатель сообщает вам о средней стоимости каждой размещенной транзакции или заказа. Он показывает структуру расходов, помогая оптимизировать цены и рекламные акции.

Но прежде чем вы начнете углубляться в эти показатели, важно знать о распространенных ошибках, с которыми предприятия могут столкнуться в этом процессе.

Распространенные ошибки при анализе поведения пользователей

Избегайте этих ошибок при анализе поведения пользователей:

1. Опираясь на показатели тщеславия

   Установка расплывчатых показателей, таких как увеличение доходов, без четких практических шагов может помешать прогрессу. Согласуйте цели с конкретными ключевыми показателями эффективности (KPI) для повышения прибыльности.

2. Не проверка предположений

   Возьмите за правило регулярно проверять предположения. Опора на предположения без проверки может привести к неточному анализу и ошибочным решениям.

3. Перегрузка новыми функциями

   Одновременный запуск слишком большого количества функций усложняет анализ. Каждая функция требует тщательной оценки, а чрезмерная нагрузка может испортить общую картину.

4. Неправильная обработка событий

   Установление и обеспечение соблюдения правил управления данными имеет решающее значение при инструментировании событий. Надежная реализация имеет основополагающее значение для успешного отслеживания поведения пользователей.

5. Первоначальное отслеживание слишком большого количества событий

   Первоначально сосредоточьтесь на ключевых событиях (около 20–30), чтобы оценить их влияние. Дополнительные события можно добавить позже для более упрощенного анализа.

6. Ограниченное участие команды

   Аналитика предназначена не только для продуктовых команд и специалистов по обработке данных. Демократизируйте доступ к данным, чтобы привлечь такие команды, как UX/UI-дизайнер, отдел маркетинга, продаж, поддержки и руководство, к пониманию пути пользователя.

7. Использование инструментов поверхностного уровня

   Инструменты автоматического отслеживания или маркетинга дают лишь поверхностную информацию. Инструменты пользовательской аналитики фокусируются на опыте использования продукта и пути покупателя для устойчивого роста.

Наконец, не забудьте выбрать инструменты, которые легко интегрируются в ваш технологический стек, чтобы избежать создания разрозненных данных и обеспечить эффективное управление данными.

Инструмент, который превосходит других в этом отношении, — это Путлер. Давайте разберемся, как это может облегчить ваш путь к лучшему анализу поведения пользователей.

Как анализировать поведение пользователей с помощью Putler?

Вы уже знаете, что анализ поведения пользователей — важный шаг на пути к совершенствованию вашей бизнес-стратегии.

Putler упрощает этот процесс благодаря своим интуитивно понятным функциям. Вот пошаговое руководство о том, как использовать Putler для эффективного использования.
анализ поведения:

Аналитика подписки

Важнейшим аспектом анализа поведения пользователей является правильная аналитика подписок.

И здесь Путлер может оказать огромную помощь. Этот инструмент предоставляет специализированную аналитику для показателей оттока, ARR, MRR, активных подписок, платных подписок, отменившихся подписок, ARPPU и LTV. Эта аналитика может помочь вам оптимизировать подписки для получения максимальной прибыльности.

Интеграция данных

Вы можете легко подключить более 17 источников данных и следить за ними одновременно.

Объедините данные о клиентах из ваших магазинов электронной коммерции — WooCommerce, Amazon, Etsy, eBay и т. д., платежных шлюзов — PayPal, Stripe, Braintree, Razorpay и других, или других потоков данных. Вы можете легко интегрировать и отслеживать все необходимые данные с одной единой платформы.

Выделенные информационные панели

Забудьте о головной боли, связанной с путаницей данных.

Используйте 8 специализированных информационных панелей Putler для продаж, продуктов, клиентов, транзакций, подписок, аудитории, прогнозов, аналитики и веб-аналитики, а также универсальную домашнюю панель управления «все в одном». Эти информационные панели систематизируют данные и выделяют области, которые действительно могут улучшить эффективность вашего бизнеса.

Отчеты в реальном времени

Мгновенно получайте доступ к отчетам в режиме реального времени, оставаясь в курсе текущих тенденций и активности пользователей.
Putler гарантирует, что у вас будет самая актуальная информация о ваших клиентах для принятия обоснованных решений на основе анализа поведения пользователей.

RFM-сегментация

Функция RFM-сегментации Putler — это все, что вам нужно, чтобы получить максимальную отдачу от покупательского поведения.

Putler автоматически классифицирует данные о ваших клиентах и ​​представляет их вам в различных сегментах, предоставляя вам возможность досконально понять покупательское поведение пользователей. Благодаря этой возможности вы можете легко выявлять закономерности среди различных групп пользователей для эффективного таргетирования ваших стратегий.

Отслеживание доходов и продаж

С помощью вышеупомянутых специальных информационных панелей вы можете легко отслеживать свои доходы, продукты и продажи.

Получите подробное представление о своих финансовых результатах, определив 20 % лучших покупателей, а также 20 % лучших продуктов на основе их вклада в общий объем продаж.

Отслеживание целей

Отслеживание предопределенных целей позволяет отслеживать вашу производительность по сравнению с контрольными показателями. Вы также можете отслеживать прогресс и корректировать стратегии для достижения или превышения ваших целей. И самое приятное в Putler то, что вы можете увидеть желаемую цель MRR прямо на главной панели.

Следуя этим шагам, вы сможете вникать в тонкости поведения пользователей, принимать решения на основе данных и оптимизировать бизнес-стратегии.

Заключение

Итак, вот оно — нюансы поведения пользователей и его ключевая роль в достижении бизнес-целей.

Успешные стратегии процветают благодаря пониманию того, как ведут себя пользователи. Полезным руководством служат данные анализа поведения пользователей. Это побуждает предприятия принимать обоснованные решения и обеспечивать лучший опыт для клиентов.

Расшифровка поведения пользователя – это не просто инструмент ; это компас, ведущий бизнес к горизонту устойчивого роста и процветания.

Часто задаваемые вопросы

Как работает аналитика поведения пользователей?
Аналитика поведения пользователей работает путем сбора и анализа данных, генерируемых во время взаимодействия пользователей с цифровыми платформами. Этот процесс обычно включает использование передовых алгоритмов и машинного обучения для выявления закономерностей, аномалий и тенденций в поведении пользователей.

Инструменты UBA отслеживают различные показатели, такие как регистрации, уровень активации, использование функций и уровень удержания. Изучая эти данные, компании могут понять предпочтения пользователей, предсказать потенциальные проблемы и оптимизировать свои продукты или услуги в соответствии с ожиданиями пользователей.

Как вы измеряете поведение пользователей с помощью аналитики?
Измерение поведения пользователей с помощью аналитики включает отслеживание и анализ ключевых показателей, которые отражают то, как пользователи взаимодействуют с продуктом или услугой. Некоторые важные показатели включают в себя:

• Отток пользователей: процент пользователей, потерянных за определенный период.
• MRR (ежемесячный регулярный доход) и ARR (годовой регулярный доход): показатели финансового здоровья.
• Возвращающиеся клиенты: количество клиентов, которые неоднократно взаимодействуют с продуктом.
• Пожизненная ценность клиента (CLTV): ожидаемый общий доход от клиента за все время его отношений.
• Средний доход на платного пользователя (ARPPU) и средняя стоимость заказа (AOV): показатели, показывающие структуру расходов пользователей.

Анализ этих показателей обеспечивает полное понимание поведения пользователей и позволяет компаниям принимать обоснованные решения для повышения удовлетворенности пользователей и общей производительности.

Как выбрать лучший инструмент для анализа поведения?
Выбор лучшего инструмента поведенческой аналитики предполагает рассмотрение нескольких факторов:

• Возможности: ищите инструменты с полным набором функций, включая отслеживание пользователей, сегментацию и отчеты в реальном времени.
• Интеграция: убедитесь, что инструмент легко интегрируется с существующим технологическим стеком, чтобы избежать разрозненности данных и обеспечить эффективное управление данными.
• Простота использования: выберите инструмент с интуитивно понятным интерфейсом и удобными информационными панелями для легкой навигации и понимания.
• Безопасность данных: отдайте приоритет инструментам с надежными мерами безопасности для защиты данных о поведении пользователей от взломов.
• Кастомизация. Выбирайте инструменты, позволяющие настроить систему под конкретные нужды вашего бизнеса.
• Поддержка и обучение: выберите инструмент с отличной поддержкой клиентов и учебными ресурсами, которые помогут во внедрении и постоянном использовании.

Учет этих факторов поможет вам выбрать инструмент поведенческого анализа, который соответствует вашим бизнес-целям и расширяет вашу способность понимать и оптимизировать поведение пользователей.