Kuruluşlar, tüketici satın alma kalıpları hakkında bilgi edinmek için denenmiş ve doğru müşteri davranışı gözlemleme yöntemini kullanır. Hedef kitlenizi anlamak, işletmeniz için dönüşümleri, etkileşimi ve müşteriyi elde tutmayı artırmak için çok önemlidir.
Davranışsal verilerinizi kullanın ve pazarlamacılardan, geliştiricilerden ve mühendislerden oluşan farklı ekiplerin müşterilerinizin satın alma ihtiyaçlarına doğrudan hitap eden büyüleyici içerikler, heyecan verici ürünler ve benzersiz müşteri deneyimleri üretmesine izin verin.
Bu blogda davranışsal veriyi, ne olduğunu, önemini, türlerini ve örneklerini açıklayacağız.
Davranışsal veri nedir?
Davranışsal veriler, müşteriler, iş ortakları, uygulamalarınız ve sistemlerinizle olan etkileşimleri tanımlayarak şirketinizin net bir görüntüsünü çizer.
Genellikle olay dizileri olarak görünen bu bilgiler, web siteniz, uygulamalarınız, IoT cihazlarınız, altyapınız, sunucu tarafı uygulamalarınız, CRM ve daha fazlası dahil olmak üzere dijital ve fiziksel mülklerinizden gelebilir.
Her olayda bulunan varlıklar ve özellikler (sayfa ve olay konumu gibi bağlamsal bilgiler) birbirine bağlanarak her müşteri karşılaşması için bir müşteri yolculuğu oluşturulur.
“Ne” ve “nasıl “ın ötesinde, bunları işletmenizin dönüşümünü, katılımını ve elde tutma oranını artırmak için kullanmanız gerekir. Bu, bir müşterinin işletmenizle nasıl etkileşime girdiği ile ilgilidir. Müşterinizin davranışsal verilerine erişiminiz olduğunda, artık faaliyetlerinin “nedenini” inceleyebilirsiniz.
Örneğin, bir müşteri neden belirli bir ürüne uzun uzun bakar ama satın almaz?
Davranışsal verilerdeki bir “müşteri” bireysel bir alıcı, bir şirket veya şirket adına satın alan biri olabilir. İşte önemli bilgiler: Son kullanıcı ister bilinen ister bilinmeyen bir varlık olsun, her zaman tek bir son kullanıcıya bağlıdır.
Davranışsal verilerin önemi
Firmanız dijital operasyonlara geçtikçe davranışsal verilerinizin değeri artar. Web sitesi ziyaretleri, ürün görüntülemeleri, satın almalar, içerik teklif sayfası indirmeleri, bülten kayıtları ve diğer kullanıcı etkileşim faaliyetleri yoluyla üretilir.
Web siteleri, mobil uygulamalar, CRM platformları, pazarlama otomasyon platformları ve yardım masaları dijital kuruluşların birincil davranışsal veri kaynaklarıdır.
Daha iyi veri
Davranışsal veriler, müşterileri bireysel olarak anlamanıza yardımcı olarak işinizi güçlendirir. Web sitelerinizden, uygulamalarınızdan ve cihazlarınızdan gelen verileri kurumsal verilerle birleştirmek, pazarlama çalışmalarınızı ve kişiselleştirilmiş önerilerinizi değiştirebilir. Bu, ziyaretçi ve müşteri deneyimlerini özelleştirmek için bu verileri kullanmanızı sağlar.
Daha İyi Analitik
Kapsamlı analiz ve geri bildirim için QuestionPro gibi bir anket aracından yararlanmak, müşterilerinize kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmanın ilk adımıdır. Bu araç, analistlerinizin verilerinizi ve içgörülerinizi daha fazla incelemek için anketler aracılığıyla ham verilerinizi gösterge tabloları, grafikler ve görselleştirmeler halinde derlemelerini sağlar.
Daha İyi Kararlar
Bir boru hattındaki davranışsal verilerle karar verme sürecini iyileştirebilirsiniz. İş kurallarına dayalı olarak, bazı markalar alışveriş sepetlerine belirli bir ürün yerleştiren ziyaretçilerden oluşan bir kitle oluşturmaya çalışır.
Büyük veri, bu şirketlerin her bir kişinin ilgi alanlarını ve niyetini tahmin etmesine yardımcı olur. Geçmiş web sitesi ziyaretçi davranışı, projeksiyonlarını bilgilendirir. Küresel bir teknoloji şirketi, hangi ziyaretçilerin belirli bir ürünü satın alacağını tahmin etmek ve onları hedeflenen bir kampanyaya eklemek için bu şekilde modeller oluşturuyor.
Daha İyi Eylemler
Müşterileriniz için bu seçenekleri, yolculuklarının uygun aşamasında, baktıkları ürün türlerine, hangi sırayla ve hangi ürünleri satın almayı seçtiklerine göre etkinleştirmek, davranışsal verilerin nihai değeridir.
Davranışsal veri türleri ve örnekleri
Kuruluşlar, veri uygulamaları ve analitiği için müşterilerin davranışsal verilerini kullanmak üzere yalnızca mevcut SaaS çözümlerinden gelen veri egzozunu kullanabiliyordu. Nasıl olduğunu öğrenin:
- Davranışsal verilerin tüketilmesi
Davranışsal veri egzozu oluşturmak için çeşitli SaaS ürünlerinden veriler çekilir. Sonuç olarak, çeşitli düzeylerde birleştirme, özel SaaS mantığı ve farklı derecelerde kalite ve bütünlük içerir.
Sonuç olarak, bu veriler kaynağından çıkarıldığında, amaçlanmadığı bir şekilde kullanılmaktadır.
Buna bir örnek, Salesforce verilerini Google Analytics’ten alınan sayfa görüntüleme verileriyle birleştirmek olabilir; bu veriler öncelikle Google kullanıcı arayüzünde görüntülenmek üzere hazırlanmıştır ve okuyucu davranışının tam bir resmini elde etmeye çalışır. İki veri setini birleştirmeden önce iç mantık ve yapılarını ayırmak gerekir.
- Davranışsal Veri Oluşturma
Ürününüzü müşterilere açıklamak için genel bir düz yazı kullanmazsınız, o halde kullanıcı yolculuklarınızı tanımlamak için neden genel veriler kullanasınız? Herkese uyan tek beden herkese uymayabilir.
Veri Oluşturma geleceğin ta kendisidir. Bu, her bir veri ürünü için kasıtlı olarak davranışsal veriler oluşturmakla ilgilidir. Firmanız her bir metriği özelleştirebilir. Önceden tanımlanmış oturum uzunlukları ve adlandırma kuralları verilerde yer almamaktadır. Etkinliğinizin bağlamsal varlıkları/özellikleri verilere dahil edilebilir.
Bu özel verilerin nasıl kullanılacağına dair iyi bir örnek, dijital giyilebilir cihazlar üreten bir şirket olan Strava’dan geliyor. Bir kullanıcının bir günde kaç dakika aktif olduğu, bir oturumda kaç kilometre koştuğu gibi son derece özelleştirilmiş kullanıcı yolculuklarını tanımlayan ölçümler yapıyorlar. Bu zordur ve yalnızca egzoz verileri kullanıldığında iyi çalışır, ancak Veri Oluşturma ile bunu yapmak kolaydır.
Sonuç
Davranışsal veriler; eylemler, etkileşimler, katılım, niyet ve sonuçlar arasındaki bağlantıları gösteren değerli bir kaynaktır. Bu çok geniş veya genel olabileceği gibi, kullanıcıların ve olayların giderek daha spesifik özelliklerine de bakabilir.
İşletmeler ve kuruluşlar, davranışsal verilerinden dikkatli bir şekilde yalnızca birkaç sonuç çıkarmalı veya çok fazla iddiada bulunmamalıdır. Veriler, makine öğrenimi modelleri gibi sistemleri eğitmek için kullanılıyorsa, ayrımcılık ve diğer önyargı türlerinden kaçınmak için kullanıcı özelliklerine dikkatle bakılmalıdır.
QuestionPro’nun işlevleri basit bir anket programının çok ötesine geçer. Ekonominin her alanı ve her sorun için bir çözümümüz var. Ayrıca, araştırma havuzumuz olan Insights Hub gibi veri yönetimi için araçlar sunuyoruz.
