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.
Содержание
- Что такое поведенческие данные?
- Как поведенческие данные повышают эффективность маркетинга
- Как поведенческие данные приносят пользу разным командам
- Источники поведенческих данных
- Типы поведенческих данных
- Как выглядят поведенческие данные?
- Проблема при сборе поведенческих данных
- Предотвращение отслеживания
- Заключение
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 опы т 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 и пользу маркетингу могут дать данные из поведенческой аналитики:
- Сравнение кампаний: найти инструменты, привлекающие больше клиентов;
- Оптимизация LTV: выявить общие модели поведения постоянных клиентов;
- Удержание (Retention): найти наиболее и наименее привлекательные места в жизненном цикле клиентов;
- Data-driven подход: увидеть весь путь клиентов, чтобы проанализировать слабые места и доработать продукт.
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 (ML). Например, искусственный интеллект (AI), основанный на поведенческих данных, может спрогнозировать LTV и выделить клиентов, на которых стоит сосредоточиться.
Как поведенческие данные приносят пользу разным командам
Информация о поведении потребителей полезна для маркетологов, продакт-менеджеров и, конечно, дата-аналитиков.
| Для продакт-менеджеров | Для маркетологов | Для дата-аналитиков |
|---|---|---|
| Создание продуктовых воронок | Сегментация аудитории | Создание систем рекомендаций |
| Определение слабых мест в воронке | Создание lookalike-аудиторий для привлечения новых клиентов | Прогноз показателей удержания и оттока |
| Доработка карты пути клиента | Персонализация на сайте и в рассылках | Принятие решений на основе 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.
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.
Агрегированные данные — данные, которые собрал и обработал сторонний инструмент. Пример — статистика в Facebook Ads или Google Analytics. Каждая платформа обрабатывает данные, опираясь на свои логику и структуру. Агрегированные данные нельзя сгруппировать с информацией из других источников без потери точности.
Как выглядят поведенческие данные?
Данные состоят из трёх компонентов:
- Основная сущность — субъект, вызвавший событие (обычно пользователь).
- Событие — действие, которое выполнил клиент (например,
sign_upилиclick). - Свойства — дополнительная информация о контексте (место, время, устройство).
Таким образом, каждое событие относится к конкретному пользователю и описывает, какое действие он выполнил и каковы характеристики этого действия.
Проблема при сборе поведенческих данных
Поведенческие данные предоставляют много информации о клиентах, но их сбор сопряжен с определенными трудностями.
Предотвращение отслеживания
Поведенческие данные обычно собирают с использованием файлов cookie. Системы, предотвращающие отслеживание, такие как Intelligent Tracking Prevention (ITP) в Safari, и блокировщики рекламы могут влиять на качество этих данных.
Они распознают файлы cookie как сторонние (third-party), что ведет к их блокировке или сокращению времени жизни. В результате данные о пользователях Safari могут быть неполными или вовсе отсутствовать.
Решить проблему может first-party трекинг и сбор «сырых» данных. На них не могут повлиять системы предотвращения отслеживания. Например, Javascript SDK от Renta позволяет отслеживать данные на стороне сервера и обходить ограничения.
Заключение
Поведенческие данные помогают маркетинговым и продуктовым командам создавать комплексные решения для анализа потребностей пользователей и совершенствования продукта. 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 данные в вашем хранилище и интегрировать их с любой сторонней платформой.
