В современном клиентоориентированном мире маркетологи должны знать о клиентах как можно больше. Чем лучше специалист понимает мотивацию и поведение пользователя, тем грамотнее он может выстроить взаимодействие с брендом.
Сбор и обработка поведенческих данных — это ключ к пониманию потребностей клиента и созданию персонализированного опыта.
Мы в Renta создали платформу интеграции данных, которая помогает отделам маркетинга и аналитики получать качественные данные о поведении клиентов. Javascript SDK от Renta позволяет собирать информацию, которую пользователи оставляют сами (first-party data), лучше понимать предпочтения клиентов и на основании этих данных оптимизировать маркетинговую и продуктовую стратегии.
Что такое поведенческие данные?
Поведенческие данные описывают, как пользователи взаимодействуют с сайтом, приложением или другим продуктом, который связывает компанию с клиентом. Это просмотры страниц, подписка на email-рассылки, активность в интернете, покупки в приложении и другие события, отражающие действия пользователя. Такие данные всегда связаны с одним конечным пользователем, независимо от того, удалось его идентифицировать или он остался анонимным, и помогают увидеть путь клиента.
Поведенческие данные показывают, какой путь проходит клиент от первого взаимодействия с брендом до покупки.
Поведенческий маркетинг предлагает использовать информацию о поведении, намерениях, предпочтениях, геолокации, чтобы определить целевые аудитории, доработать под них контент и создать персонализированный опыт для каждого отдельного потребителя. С его помощью компании настраивают пользовательские каналы с учётом истории помещений, показывают рекламу и специальные предложения на основе покупательского поведения, грамотно редактируют бизнес-стратегию.
Поведенческая аналитика — это метод отслеживания, сбора и анализа действий клиентов, который помогает понять ожидания от бренда. Анализируя данные пользователей — просмотры страниц, регистрации, брошенные корзины — маркетологи видят, как потребители взаимодействуют с продуктом и что влияет на их поведение. Эта информация может иметь решающее значение, если вы хотите улучшить продукт и создать более персонализированный опыт для клиентов.
Поведенческая аналитика основана на таких событиях, как создание учётной записи, покупка подписки, просмотр продукта или брошенная корзина. Отслеживание этих действий помогает узнать больше о клиентах и их предпочтениях, улучшить цифровую платформу и повысить её ценность.
Как поведенческие данные повышают эффективность маркетинга
Поведенческие данные позволяют создавать лучший опыт для клиентов, отслеживать и оценивать эффективность маркетинговых кампаний и, наконец, корректировать продукт в соответствии с запросами целевой аудитории.
Вот какие возможности вам и какую пользу маркетингу могут дать данные из поведенческой аналитики:
сравнить эффективность маркетинговых кампаний и найти инструменты, привлекающие больше клиентов;
выявить общие модели поведения постоянных клиентов, чтобы повысить их пожизненную ценность (LTV); найти наиболее и наименее привлекательные места в жизненном цикле клиентов, чтобы удержать постоянных и не дать уходить новым;
увидеть весь путь клиентов, чтобы проанализировать слабые места и доработать продукт;
принять решения, основанные на данных из аналитики.
Помимо маркетинга, поведенческие данные используют в управлении продуктом и анализе данных. Это важная часть современного аналитического стека. Качественные данные можно использовать для расширенной аналитики или Business intelligence (BI), чтобы обнаруживать поведенческие паттерны. А ещё поведенческие данные используют в машинном обучении. Например, искусственный интеллект, основанный на поведенческих данных, может спрогнозировать LTV и выделить клиентов, на которых стоит сосредоточиться, ведь они принесут компании больше денег.
Как поведенческие данные приносят пользу разным командам
Информация о поведении потребителей полезна для марке тологов, продакт-менеджеров и, конечно, дата-аналитиков. В таблице ниже мы показали, как команды могут использовать информацию о поведении клиентов.
| Поведенческие данные для продакт-менеджеров | Поведенческие данные для маркетологов | Поведенческие данные для дата-аналитиков |
|---|---|---|
| Создание продуктовых воронок | Сегментация аудитории | Создание систем рекомендаций по продуктам |
| Определение слабых мест в воронке продаж | Создание похожих аудиторий, чтобы ориентироваться на пользователей с одинаковыми характеристиками и привлекать новых клиентов | Прогноз показателей удержания и оттока клиентов |
| Доработка карты пути клиента | Создание персонализированного опыт на сайте, в email-рассылках и на платформах, где бренд общается с клиентами | Принятие решений, основанных на данных |
| Проведение сегментированных A/B-тестов |
Источники поведенческих данных
Информация поступает из двух источников: с вашего сайта или приложения как личного источника данных, а также из сторонних инструментов. Вот несколько источников, где вы можете получить информацию о пользователях.
Личный источник данных (first-party data):
просмотры страниц вашего сайта;
события: регистрация, подписки, покупки, поисковые запросы.
Сторонний источник данных (third-party data):
статистика маркетинга по электронной почте;
статистика рекламы на Facebook;
запросы в колл-центр и справочную службу.
Разница между ними заключается в том, что first-party данные приходят в «сыром» виде, а данные из сторонних источников обычно агрегированы, то есть обработаны.
Типы поведенческих данных
В зависимости от того, как вы собираете данные, вы можете получить информацию в «сыром» или агрегированном виде.
«Сырые» данные — это необработанная информация. Это новый способ собирать данные, позволяющий адаптировать их для разных метрик и структурировать так, как вам нужно. Поскольку информация не обработана, её можно собрать из разных источников, унифицировать и объединить. Из таких данных можно получить полное представление как об аудитории в целом, так и об отдельном пользователе.
Агрегированные данные — данные, которые собрал и обработал сторонний инструмент. Пример агрегированных данных — статистика рекламы на Facebook, в Mailchimp или Google Analytics.
Каждая платформа обрабатывает данные, опираясь на свои логику и структуру. Агрегированные данные нельзя сгруппировать с информацией из других источников. Это накладывает на вас ограничения — вы не сможете использовать такие данные так, как вам бы хотелось. Например, вам будет сложно понять, из какого источника пользователь перешёл на сайт.
Как выглядят поведенческие данные?
Данные состоят из трёх компонентов:
Основная сущность — субъект, вызвавший событие. Как правило, это пользователь.
Событие — действие, которое выполнил клиент. Например, подписался на новости компании или нажал на кнопку.
Свойства — дополнительная информация о событии. Например, место или время проведения мероприятия.
Таким образом, каждое событие относится к конкретному пользователю и описывает, какое действие он выполнил и каковы характеристики (свойства) этого действия.
Проблема при сборе поведенческих данных
Поведенческие данные предоставляют много информации о клиентах. Но за всё приходится платить. Рассмотрим, с какой проблемой легко столкнуться при сборе данных о пользователях.
Предотвращение отслеживания.
Поведенческие данные обычно собирают с использованием файлов cookie. Системы, предотвращающие отслеживание, и блокировщики рекламы могут влиять на качество этих данных.
Интеллектуальное предотвращение отслеживания в Safari, блокировщики и похожие сервисы распознают файлы cookie, запрашиваемые из приложений, как сторонние. Это значит, что файлы cookie могут быть заблокированы или изменены. Более того, данных о некоторых пользователях может вообще не быть. Например, действия людей, которые используют исключительно Safari, могут не отслеживаться. А использование таких данных чревато сливом бюджета и ошибками в работе.
Решить проблему могут отслеживание из личных источников и сбор «сырых» данных. На них не могут повлиять системы предотвращения отслеживания. Например, инструмент Javascript SDK от Renta позволяет отслеживать данные на стороне сервера и обходить ограничения на использование файлов cookie. С его помощью вы сможете настроить потоковую передачу поведенческих данных в любой бизнес-инструмент. Достаточно настроить процессы однажды — и в будущем данные будут собираться, обрабатываться и активироваться автоматически.
Заключение
Поведенческие данные помогают маркетинговым и продуктовым командам создавать комплексные решения, которые можно использовать, чтобы анализировать потребности пользователей, совершенствовать продукт и взаимодействие клиентов с ним. Сбор таких данных — непростая задача, но с правильными инструментами вы достигнете отличных результатов.
Поведенческие данные, как и конвейеры ETL, хранилища и другие инструменты, — часть современного стека аналитики. Используя Renta Javascript SDK, вы можете собирать поведенческие данные в вашем хранилище данных и интегрировать их с любой сторонней платформой.
