指標:実用的な洞察を備えた顧客分析

指標分析

ビッグデータはもはやビジネスの世界では目新しいものではありません。 ほとんどの企業は、自社をデータ駆動型と考えています。 テクノロジーリーダーはデータ収集インフラストラクチャをセットアップし、アナリストはデータをふるいにかけ、マーケターと製品マネージャーはデータから学ぼうとします。 これまで以上に多くのデータを収集および処理しているにもかかわらず、企業は、カスタマージャーニー全体にわたってユーザーを追跡するための適切なツールを使用していないか、データを複製して分析にエラーを導入しているため、製品と顧客に関する貴重な洞察を失っています。

特定のトピックによっては、SQLの単一の構造化クエリのコーディングと取得に50時間以上かかる場合があります。 最初の質問への回答が別の質問である可能性があるため、アドホッククエリは実用的な顧客分析を生み出すのに苦労します。 CTAボタンをクリックした顧客の30%以上がサインアップページへの道を見つけますが、それらの顧客のXNUMX%未満がユーザープロファイルを作成していることがわかります。 それで? パズルの別のピースを収集するために、SQLで別のクエリを作成する時が来ました。 分析はこの方法である必要はありません。

Indicativeは、製品チームとデータチームが従来のBIツールの制限を超えて、すべてのタッチポイントでのユーザーの行動を理解することで意思決定を行えるようにする、主要な顧客分析プラットフォームです。 Indicativeのみがデータウェアハウスに直接接続し、重複を必要とせず、ビジネスユーザーがデータチームやSQLに依存することなく複雑な顧客分析の質問に答えることができます。 プロダクトマネージャーとマーケターは、データアナリストがコーディングするのに数時間かかる同じクエリを数秒で実行できます。 実用的なデータの洞察は、XNUMXつの小さなステップです。

ステップ1:ビジネス目標と指標を定義する

効果的なデータモデルを構築するには、最初にビジネス目標とユースケースを定義する必要があります。 顧客分析は、製品チームとマーケティングチームの意思決定を促進することを目的としているため、達成したい結果から逆戻りして作業します。 目標は、コアビジネスの目標と一致している必要があります。 インディクティブは、すべてのユーザー、個々のユーザー、およびその間のすべての動作を測定できるため、複数のレベルでインジケーターを追跡する価値があります。 次に、成功したかどうかを判断できるメトリックとKPIを決定します。 これらのいくつかの例は次のとおりです。

  • 新規ユーザーのコンバージョンを増やす
  • サブスクライバーチャーンを減らす
  • 最も効果的なマーケティングチャネルを特定する
  • オンボーディングフローの摩擦点を見つける

目標が決まったら、ユーザーデータを使用して回答したい質問を作成します。 たとえば、新製品機能の採用を増やすことを目指しているとします。 ユーザーエンゲージメントファネルを分析するときに回答したい質問の例を次に示します。

  • プレミアム顧客は無料ユーザーよりも早く製品を採用しましたか?
  • ユーザーが新製品に到達するのに何回のクリックまたは画面が必要ですか?
  • 新機能の採用は、単一セッション内のユーザー維持にプラスの影響を及ぼしますか? 複数のセッションにまたがって?

これらのクエリとそれらに回答するためのデータを利用して、カスタマージャーニー全体にわたる何千ものユーザーアクションを掘り下げることができます。 直感的な目標到達プロセスの視覚化で仮説をテストする準備をします。

ステップ2:マルチパスカスタマージャーニーでカスタマージャーニーを追跡する

コアとなる指標機能は マルチパスカスタマージャーニー。 カスタマージャーニーはマルチパスファネルとして表示され、サイトまたはモバイルアプリ内の個別の決定を通じたユーザーの流れを示します。 旅を視覚化することで、製品チームとマーケティングチームは、顧客の獲得、維持、または解約を促進する特定の行動とタッチポイントを明らかにすることができます。 

指標となるマルチパスカスタマージャーニー分析

目標到達プロセスをさらにセグメント化することで、チームは、ユーザーが好ましい行動から逸脱したり、製品から完全に離れたりする正確な摩擦点を見つけることができます。 マルチパスカスタマージャーニーを使用すると、企業はカスタマーアトラクションの主要なソースを特定し、ファネルの個々の部分を分割して、同様のカスタマージャーニーを比較することもできます。 その後、チームは製品ロードマップを調整して、ユーザーエクスペリエンスの問題に取り組み、理想的な顧客の結果を再現することを目指します。

ステップ3:コホートとプロファイルを使用してさらに深く掘り下げる

ユーザーが商品をどのように利用しているかを分析したら、マーケティングチームは、生涯価値が高い可能性が高い顧客をターゲットにしたキャンペーンに対応できます。 Indicativeを使用すると、行動コホートの開発を通じて考えられるほぼすべての識別子でユーザーをセグメント化できます。 あなたが見つけるかもしれません:

  • 月曜日の朝に最初のマーケティングEメールを受信するユーザーは、週の後半に最初の通信を受信するユーザーよりも購読する可能性がはるかに高くなります。
  • 無料のトライアリストは、トライアルが翌日終了することを通知するプロンプトが表示されない限り、解約する傾向があります。

指標分析コホート分析

マーケティングチームがきめ細かくしたい場合、Indicativeはユーザープロファイルを提供し、最高の顧客の特定のペルソナを活用できるようにします。 データウェアハウス内には、すべてのユーザーアクションのログがあります。 Indicativeのユーザープロファイルは、最初のクリックから最新のクリックまで、カスタマージャーニー全体を案内します。 カスタムセグメントとコホートは、パーソナライズされたマーケティングの水準を引き上げます。

データウェアハウスの内部には金が隠されており、Indicativeはそれをマイニングするのに役立ちます。 有用な分析的洞察を見つけるために、コードの知識やデータインフラストラクチャの理解は必要ありません。 必要なのは、Indicativeの製品デモと会社のユーザーデータへのアクセスだけです。

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