تستخدم المؤسسات الطريقة المجربة والصحيحة لمراقبة سلوك العملاء للتعرف على أنماط شراء المستهلك. يعد فهم جمهورك أمرًا ضروريًا لزيادة التحويلات والمشاركة والاحتفاظ بالعملاء لعملك.
ضع بياناتك السلوكية لاستخدامها واسمح للفرق المتنوعة من المسوقين والمطورين والمهندسين بإنتاج محتوى آسر ومنتجات مثيرة وتجارب عملاء فريدة تلبي احتياجات الشراء لعملائك بشكل مباشر.
في هذه المدونة ، سنشرح البيانات السلوكية ، ماهيتها ، أنواع أهميتها ، وأمثلة.
ما هي البيانات السلوكية؟
ترسم البيانات السلوكية صورة واضحة لشركتك من خلال وصف التفاعلات مع العملاء والشركاء وتطبيقاتك وأنظمتك.
يمكن أن تأتي هذه المعلومات ، التي تظهر غالبًا على شكل صفوف من الأحداث ، من الخصائص الرقمية والمادية الخاصة بك ، بما في ذلك موقع الويب والتطبيقات وأجهزة إنترنت الأشياء والبنية التحتية والتطبيقات من جانب الخادم وإدارة علاقات العملاء والمزيد.
يتم إنشاء رحلة عميل لكل لقاء عميل من خلال ربط الكيانات والخصائص معًا – معلومات سياقية مثل الصفحة وموقع الحدث – الواردة في كل حدث.
بالإضافة إلى “ماذا” و “كيف” ، تحتاج إلى استخدامها لتحسين تحويل عملك والتفاعل والاحتفاظ به. هذا له علاقة بكيفية تفاعل العميل مع عملك. عندما يكون لديك حق الوصول إلى البيانات السلوكية لعميلك ، يمكنك الآن دراسة “سبب” نشاطهم.
على سبيل المثال ، لماذا يحدق العميل بشوق إلى منتج معين ولكنه يفشل في شرائه؟
يمكن أن يكون “العميل” في البيانات السلوكية مشترًا فرديًا أو شركة أو شخصًا يشتري نيابة عن الشركة. إليك المعلومات المهمة: سواء كان المستخدم النهائي كيانًا معروفًا أو غير معروف ، فهو دائمًا مرتبط بمستخدم نهائي واحد.
أهمية البيانات السلوكية
تزداد قيمة بياناتك السلوكية مع انتقال شركتك إلى العمليات الرقمية. يتم إنتاجه من خلال زيارات موقع الويب ، وعروض المنتجات ، والمشتريات ، وتنزيلات صفحة عرض المحتوى ، والاشتراك في الرسائل الإخبارية ، وأنشطة تفاعل المستخدم الأخرى.
مواقع الويب وتطبيقات الهاتف المحمول ومنصات CRM ومنصات أتمتة التسويق ومكاتب المساعدة هي مصادر البيانات السلوكية الأساسية للمؤسسات الرقمية.
بيانات أفضل
تساعدك البيانات السلوكية على فهم العملاء بشكل فردي ، وتقوية عملك. يمكن أن يؤدي دمج البيانات من مواقع الويب والتطبيقات والأجهزة الخاصة بك مع بيانات المؤسسة إلى تغيير جهودك التسويقية والاقتراحات المخصصة. يتيح لك هذا استخدام هذه البيانات لتخصيص تجارب الزائرين والعملاء.
تحليلات أفضل
يعد استخدام أداة استطلاع مثل QuestionPro لتحليل شامل وردود الفعل الخطوة الأولى في تقديم تجربة مخصصة لعملائك. تمكّن هذه الأداة المحللين من تجميع بياناتك الأولية في لوحات معلومات ومخططات وتصورات من خلال الاستطلاعات لمزيد من فحص بياناتك وأفكارك.
قرارات أفضل
مع البيانات السلوكية في خط الأنابيب ، يمكنك تحسين عملية اتخاذ القرار. استنادًا إلى قواعد العمل ، تسعى بعض العلامات التجارية إلى تكوين جمهور من الزوار الذين يضعون عنصرًا معينًا في عربة التسوق الخاصة بهم.
تساعد البيانات الضخمة هذه الشركات على تقدير اهتمامات ونوايا كل شخص. يُعلم سلوك زائر موقع الويب السابق توقعاتهم. هذه هي الطريقة التي تصنع بها شركة تقنية عالمية نماذج لتوقع الزوار الذين سيشترون منتجًا معينًا وإضافتهم إلى حملة مستهدفة.
إجراءات أفضل
يعد تنشيط هذه الخيارات لعملائك في المرحلة المناسبة من رحلتهم ، على علم بأنواع العناصر التي ينظرون إليها ، وبأي تسلسل ، والمنتجات التي يختارون شرائها ، هو القيمة النهائية للبيانات السلوكية.
أنواع وأمثلة البيانات السلوكية
يمكن للمؤسسات فقط استخدام عادم البيانات من حلول SaaS الحالية لاستخدام البيانات السلوكية للعملاء لتطبيقات البيانات والتحليلات. اكتشف كيف:
- استنفاد البيانات السلوكية
يتم سحب البيانات من العديد من منتجات SaaS لإنشاء عادم البيانات السلوكية. نتيجة لذلك ، يحتوي على مستويات مختلفة من التجميع ومنطق SaaS الحصري ودرجات مختلفة من الجودة والاكتمال.
والنتيجة هي أنه عند إزالة هذه البيانات من مصدرها ، يتم استخدامها بطريقة غير مقصودة.
قد يكون أحد الأمثلة هو دمج بيانات Salesforce مع بيانات مشاهدة الصفحة من Google Analytics ، والتي تم إعدادها بشكل أساسي ليتم عرضها في واجهة مستخدم Google ، لمحاولة الحصول على صورة كاملة لسلوك القارئ. من الضروري فصل مجموعتي البيانات عن المنطق الداخلي والهياكل قبل الجمع بينهما.
- تكوين البيانات السلوكية
لن تستخدم النثر العام لشرح منتجك للعملاء ، فلماذا تستخدم البيانات العامة لوصف رحلات المستخدم الخاصة بك؟ مقاس واحد يناسب الجميع قد لا يناسب الجميع.
إنشاء البيانات هو المستقبل. يتعلق الأمر بإنشاء بيانات سلوكية عن قصد لكل منتج بيانات. يمكن لشركتك تخصيص كل مقياس. أطوال الجلسات المحددة مسبقًا واصطلاحات التسمية ليست في البيانات. يمكن تضمين الكيانات / الخصائص السياقية لحدثك في البيانات.
يأتي أحد الأمثلة الجيدة على كيفية استخدام هذه البيانات المخصصة من شركة Strava ، وهي شركة تصنع أجهزة رقمية قابلة للارتداء. إنهم يصنعون مقاييس تحدد رحلات المستخدم المخصصة للغاية ، مثل عدد الدقائق التي ينشط فيها المستخدم في اليوم ، وعدد الأميال التي يقطعونها في الجلسة ، وما إلى ذلك. هذا صعب ولا يعمل بشكل جيد إلا عند استخدام بيانات العادم ، ولكن من السهل القيام به باستخدام إنشاء البيانات.
استنتاج
البيانات السلوكية هي مورد قيم يُظهر الروابط بين الإجراءات والتفاعلات والمشاركة والنية والنتائج. على الرغم من أن هذا يمكن أن يكون واسعًا جدًا أو عامًا ، إلا أنه يمكن أيضًا النظر في المزيد والمزيد من الخصائص المحددة للمستخدمين والأحداث.
يجب على الشركات والمؤسسات استخلاص بعض الاستنتاجات بعناية من بياناتها السلوكية أو تقديم الكثير من الادعاءات. إذا تم استخدام البيانات لتدريب الأنظمة ، مثل نماذج ML ، فيجب النظر في خصائص المستخدم بعناية لتجنب التمييز وأشكال التحيز الأخرى.
تتجاوز وظائف QuestionPro وظائف برنامج المسح البسيط. لدينا حل لكل مجال من مجالات الاقتصاد وكل مشكلة. بالإضافة إلى ذلك ، نقدم أدوات لإدارة البيانات ، مثل Insights Hub ، مستودع الأبحاث الخاص بنا.
