Les organisations utilisent la méthode éprouvée de l’observation du comportement des clients pour connaître leurs habitudes d’achat. Il est essentiel de comprendre votre public pour augmenter les conversions, l’engagement et la fidélisation des clients de votre entreprise.
Mettez à profit vos données comportementales et laissez des équipes diversifiées de spécialistes du marketing, de développeurs et d’ingénieurs produire des contenus captivants, des produits passionnants et des expériences client uniques qui répondent directement aux besoins d’achat de vos clients.
Dans ce blog, nous expliquerons les données comportementales, ce qu’elles sont, leurs types d’importance et des exemples.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LA RECHERCHE COMPORTEMENTALE : La recherche comportementale
Qu’est-ce que les données comportementales ?
Les données comportementales donnent une image claire de votre entreprise en décrivant les interactions avec les clients, les partenaires et vos applications et systèmes.
Ces informations, qui apparaissent souvent sous forme de rangées d’événements, peuvent provenir de vos propriétés numériques et physiques, notamment de votre site web, de vos apps, de vos appareils IoT, de votre infrastructure, de vos applications côté serveur, de votre CRM, etc.
Un parcours client est créé pour chaque rencontre avec le client en reliant les entités et les propriétés (informations contextuelles telles que la page et l’emplacement de l’événement) contenues dans chaque événement.
Au-delà du « quoi » et du « comment », vous devez les utiliser pour améliorer la conversion, l’engagement et la fidélisation de votre entreprise. Il s’agit de la manière dont un client interagit avec votre entreprise. Lorsque vous avez accès aux données comportementales de vos clients, vous pouvez désormais étudier le « pourquoi » de leur activité.
Par exemple, pourquoi un client regarde-t-il avec envie un produit spécifique mais ne l’achète pas ?
Dans les données comportementales, un « client » peut être un acheteur individuel, une entreprise ou une personne qui achète au nom de l’entreprise. Voici l’information importante : Que l’utilisateur final soit une entité connue ou inconnue, il est toujours lié à un seul utilisateur final.
Importance des données comportementales
La valeur de vos données comportementales augmente au fur et à mesure que votre entreprise passe aux opérations numériques. Elles sont produites par les visites de sites web, les consultations de produits, les achats, les téléchargements de pages d’offres de contenu, les inscriptions à des bulletins d’information et d’autres activités d’interaction avec l’utilisateur.
Les sites web, les applications mobiles, les plateformes de gestion de la relation client, les plateformes d’automatisation du marketing et les services d’assistance sont les principales sources de données comportementales des organisations numériques.
De meilleures données
Les données comportementales vous aident à comprendre les clients individuellement, ce qui renforce votre activité. La combinaison des données de vos sites web, applications et appareils avec les données de l’entreprise peut modifier vos efforts de marketing et vos suggestions personnalisées. Cela vous permet d’utiliser ces données pour personnaliser l’expérience des visiteurs et des clients.
Une meilleure analyse
L’utilisation d’un outil d’enquête comme QuestionPro pour une analyse approfondie et un retour d’information est la première étape pour offrir à vos clients une expérience personnalisée. Cet outil permet à vos analystes de compiler vos données brutes dans des tableaux de bord, des graphiques et des visualisations par le biais d’enquêtes afin d’examiner plus en détail vos données et vos idées.
De meilleures décisions
Avec des données comportementales dans un pipeline, vous pouvez améliorer la prise de décision. Sur la base de règles commerciales, certaines marques cherchent à établir une audience de visiteurs qui placent un certain article dans leur panier d’achat.
Le big data aide ces entreprises à évaluer les intérêts et les intentions de chaque personne. Le comportement antérieur des visiteurs du site web permet d’établir des projections. C’est ainsi qu’une entreprise technologique internationale construit des modèles pour anticiper les visiteurs qui achèteront un produit spécifique et les ajouter à une campagne ciblée.
Meilleures actions
L’activation de ces options pour vos clients à l’étape appropriée de leur parcours, en fonction des types d’articles qu’ils regardent, dans quel ordre, et des produits qu’ils choisissent d’acheter, est la valeur ultime des données comportementales.
Types et exemples de données comportementales
Les organisations ne pouvaient utiliser que les données extraites des solutions SaaS existantes pour utiliser les données comportementales des clients à des fins d’applications et d’analyses de données. Découvrez comment :
- Epuisement des données comportementales
Les données de plusieurs produits SaaS sont extraites pour créer un épuisement des données comportementales. Par conséquent, il contient différents niveaux d’agrégation, une logique SaaS exclusive et différents degrés de qualité et d’exhaustivité.
Il en résulte que lorsque ces données sont retirées de leur source, elles sont utilisées d’une manière qui n’était pas prévue.
Un exemple serait de combiner les données de Salesforce avec les données de pages vues de Google Analytics, qui sont principalement conçues pour être visualisées dans l’interface utilisateur de Google, afin d’essayer d’obtenir une image complète du comportement des lecteurs. Il est nécessaire de séparer la logique interne et les structures des deux ensembles de données avant de les combiner.
- Création de données comportementales
Vous n’utiliseriez pas de prose générique pour expliquer votre produit à vos clients, alors pourquoi utiliser des données génériques pour décrire les parcours de vos utilisateurs ? Une taille unique peut ne pas convenir à tout le monde.
La création de données est l’avenir. Il s’agit de créer intentionnellement des données comportementales pour chaque produit de données. Votre entreprise peut personnaliser chaque indicateur. Les longueurs de session prédéfinies et les conventions d’appellation ne figurent pas dans les données. Les entités/propriétés contextuelles de votre événement peuvent être incluses dans les données.
Un bon exemple d’utilisation de ces données personnalisées est fourni par Strava, une société qui fabrique des vêtements numériques. Ils établissent des mesures qui définissent des parcours d’utilisateurs hautement personnalisés, comme le nombre de minutes pendant lesquelles un utilisateur est actif au cours d’une journée, le nombre de kilomètres parcourus au cours d’une session, etc. Cela est difficile et ne fonctionne bien que lorsque des données d’épuisement sont utilisées, mais c’est facile à faire avec la création de données.
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Conclusion
Les données comportementales sont une ressource précieuse qui montre les liens entre les actions, les interactions, l’engagement, l’intention et les résultats. Bien qu’il puisse être très large ou général, il peut également examiner des propriétés de plus en plus spécifiques des utilisateurs et des événements.
Les entreprises et les organisations doivent veiller à ne tirer que quelques conclusions de leurs données comportementales ou à ne pas faire trop d’affirmations. Si les données sont utilisées pour former des systèmes, tels que des modèles de ML, les propriétés de l’utilisateur doivent être examinées avec soin afin d’éviter la discrimination et d’autres formes de partialité.
Les fonctions de QuestionPro vont bien au-delà de celles d’un simple programme d’enquête. Nous avons une solution pour chaque domaine de l’économie et chaque problème. En outre, nous fournissons des outils de gestion des données, comme Insights Hub, notre référentiel de données de recherche.
