Customer Experience

Verhaltensdaten: Was sie sind, ihre Bedeutung, Arten und Beispiele

Der Einsatz von Verhaltensdaten ermöglicht es verschiedenen Teams aus Marketingfachleuten, Entwicklern und Ingenieuren, ansprechende Inhalte, interessante Produkte und einzigartige Kundenerlebnisse zu schaffen, die direkt auf die Kaufbedürfnisse der Kunden eingehen.

Unternehmen nutzen die bewährte Methode der Beobachtung des Kundenverhaltens, um Einblicke in das Kaufverhalten der Verbraucher zu gewinnen. Das Verständnis Ihrer Zielgruppe ist entscheidend für die Steigerung der Konversionsrate, des Engagements und der Kundenbindung in Ihrem Unternehmen.

In diesem Artikel erklären wir, was Verhaltensdaten sind, wie wichtig sie sind und welche Beispiele es gibt.

Was sind Verhaltensdaten?

Verhaltensdaten zeichnen ein klares Bild von Ihrem Unternehmen, indem sie die Interaktionen mit Kunden, Partnern und deren Anwendungen und Systemen beschreiben.

Diese Informationen können von Ihren digitalen und physischen Objekten stammen, einschließlich Ihrer Website, Anwendungen, IoT-Geräte, Infrastruktur, Anwendungen, CRM und mehr.

Für jede Kundenbegegnung wird eine Customer Journey erstellt, indem Entitäten und Eigenschaften miteinander verknüpft werden. Über das „Was“ und „Wie“ hinaus müssen Sie diese nutzen, um Konversion, Engagement und Kundenbindung für Ihr Unternehmen zu verbessern. Hier geht es darum, wie ein Kunde mit Ihrem Unternehmen interagiert.

Wenn Sie Zugang zu Daten über das Kundenverhalten haben, können Sie das „Warum“ der Kundenaktivitäten untersuchen.

Warum schaut sich ein Kunde zum Beispiel ein bestimmtes Produkt sehnsüchtig an, kauft es aber nicht?

Ein „Kunde“ in den Verhaltensdaten kann ein einzelner Käufer, ein Unternehmen oder jemand sein, der im Auftrag des Unternehmens kauft. Hier ist die wichtige Information: Ob es sich um eine bekannte oder unbekannte Person handelt, sie ist immer mit einem einzigen Endnutzer verbunden.

Die Bedeutung von Verhaltensdaten

Ihre Verhaltensdaten werden immer wertvoller, je mehr Ihr Unternehmen auf digitale Abläufe umstellt. Sie werden durch Website-Besuche, Produktaufrufe, Käufe, Downloads von Inhaltsangeboten, Newsletter-Abonnements und andere Benutzerinteraktionen erzeugt.

Websites, mobile Anwendungen, CRM-Plattformen, Marketingautomatisierungsplattformen und Helpdesks sind die wichtigsten Quellen für Verhaltensdaten in digitalen Unternehmen.

Bessere Daten

Verhaltensdaten helfen Ihnen, einzelne Kunden zu verstehen, was Ihr Geschäft stärkt. Durch die Kombination von Daten von Ihrer Website, Ihren Apps und Geräten mit Unternehmensdaten können Sie Ihre Marketingmaßnahmen und personalisierten Vorschläge verändern. So können Sie diese Daten nutzen, um die Erfahrungen von Besuchern und Kunden zu personalisieren.

Bessere Analysen

Die Verwendung eines Umfragetools wie QuestionPro für tiefgreifende Analysen und Feedback ist der erste Schritt, um Ihren Kunden ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Mit diesem Tool können Analysten Rohdaten in Dashboards, Diagrammen und Visualisierungen durch Umfragen sammeln, um Ihre Daten und Erkenntnisse weiter zu untersuchen.

Bessere Entscheidungen

Mit Verhaltensdaten in einer Pipeline kann die Entscheidungsfindung verbessert werden. Auf der Grundlage von Geschäftsregeln versuchen einige Marken, eine Zielgruppe von Besuchern zu ermitteln, die einen bestimmten Artikel in ihren Einkaufskorb legen.

Big Data hilft diesen Unternehmen, die Interessen und Absichten jedes Einzelnen einzuschätzen. Das frühere Verhalten der Website-Besucher dient als Grundlage für ihre Prognosen. Auf diese Weise erstellt ein weltweit tätiges Technologieunternehmen Modelle, die vorhersagen, welche Besucher ein bestimmtes Produkt kaufen würden, und fügt sie einer gezielten Kampagne hinzu.

Bessere Aktionen

Die Aktivierung dieser Optionen für Ihre Kunden in der richtigen Phase ihrer Reise, basierend auf den Arten von Artikeln, die sie sich ansehen, in welcher Reihenfolge und welche Produkte sie kaufen wollen, ist der ultimative Wert von Verhaltensdaten.

Arten und Beispiele von Verhaltensdaten

Unternehmen können nur Daten verwenden, die aus bestehenden SaaS-Lösungen extrahiert wurden, um das Kundenverhalten für Daten- und Analyseanwendungen zu nutzen. Finden Sie heraus, wie:

Extrahieren von Verhaltensdaten

Daten aus verschiedenen SaaS-Produkten werden extrahiert, um Verhaltensdaten zu erschließen. Daher enthalten sie verschiedene Aggregationsstufen, eindeutige SaaS-Logik und unterschiedliche Grade an Qualität und Integrität.

Das Ergebnis ist, dass diese Daten, wenn sie aus ihrer Quelle extrahiert werden, auf eine Weise verwendet werden, die nicht beabsichtigt war.

Ein Beispiel wäre die Kombination von Salesforce-Daten mit Google Analytics-Seitenaufrufdaten, die in erster Linie für die Visualisierung in der Google-Benutzeroberfläche gedacht sind, um ein vollständiges Bild des Leserverhaltens zu erhalten. Es ist notwendig, die Logik und die internen Strukturen der beiden Datensätze zu trennen, bevor sie kombiniert werden.

Erstellung von Verhaltensdaten

Sie würden keine allgemeine Prosa verwenden, um Ihren Kunden Ihr Produkt zu erklären, warum sollten Sie also allgemeine Daten verwenden, um den Weg der Nutzer zu beschreiben? Eine Größe passt nicht für alle.

Die Datenerstellung ist die Zukunft. Es geht darum, absichtlich Verhaltensdaten für jedes Datenprodukt zu erstellen. Ihr Unternehmen kann jede Metrik individuell anpassen. Vordefinierte Sitzungslängen und Benennungskonventionen sind nicht in den Daten enthalten. Kontextbezogene Entitäten/Eigenschaften Ihrer Veranstaltung können in die Daten aufgenommen werden.

Fazit

Verhaltensdaten sind eine wertvolle Ressource, die die Verbindungen zwischen Aktionen, Interaktionen, Engagement, Absichten und Ergebnissen aufzeigt. Sie können sehr breit oder allgemein sein, aber auch immer spezifischere Eigenschaften von Nutzern und Ereignissen analysieren.

Unternehmen und Organisationen sollten vorsichtig sein und nur wenige Schlüsse aus ihren Verhaltensdaten ziehen oder zu viele Behauptungen aufstellen. Wenn die Daten zum Trainieren von Systemen, wie z.B. ML-Modellen, verwendet werden, müssen die Benutzereigenschaften sorgfältig untersucht werden, um Diskriminierung und andere Formen von Verzerrungen zu vermeiden.

Die Funktionen von QuestionPro gehen weit über die eines einfachen Befragungsprogramms hinaus. Wir haben für jeden Bereich der Wirtschaft und jedes Problem eine Lösung. Darüber hinaus bieten wir Tools für das Datenmanagement, wie z.B. Insights Hub, unser Research Repository.

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