Was sind Customer Analytics?
Obwohl es nicht Customer Analytics genannt werden könnte, sind die Chancen, Sie sind mit irgendeiner Form von Kundenanalysen bereits vertraut. Die Anstrengungen und Aktivitäten der Produktentwicklung, Marketing, Vertrieb und Dienstleistungen angetrieben zu antizipieren und Kundenbedürfnisse zu erfüllen. Das heißt, Sie können nicht ein Produkt verkaufen, wenn jemand einen Bedarf dafür hat.
Customer Analytics ist ein neuer Begriff und wird im Großen und Ganzen verwendet, aber es umfasst in der Regel die folgenden Aktionen und Aktivitäten:
Daten sammeln: Ziehen Sie zusammen Kunde Kauf Aufzeichnungen, Transaktionsdaten, Umfragen und Beobachtungsdaten in allen Phasen einer Reise des Kunden.
Mit Hilfe mathematischer Modelle Muster zu erkennen: Es gibt viele Anzahl Knirschen, statistische Analysen und fortschrittliche Modellierungstechniken, die Rohdaten in aussagekräftiger Stücke drehen helfen.
Das Finden der Erkenntnis: Von den Mustern der Daten kommen Einblicke in Ursachen für das Kundenverhalten.
Unterstützende Entscheidungen: Verhalten in der Vergangenheit zu verstehen hilft, Daten, anstatt sich auf die Intuition zukünftige Kundenverhalten vorherzusagen.
Die Optimierung der Kundenerfahrung: Ermitteln Sie Probleme mit Funktionen, Einkäufe und das Produkt oder den Service-Erfahrung.
Abbildung der Customer Journey: Von Berücksichtigung, Einkauf und in Eingriff mit Produkten und Dienstleistungen, die Abbildung der Berührungspunkte und Schmerzpunkte hilft Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Kundenanalyse unterscheidet sich von vielen anderen Metriken innerhalb einer Organisation. Die vier kritischen Bestandteile von Kundenanalysen sind:
Kundenorientiert: Das erste Wort in Customer Analytics ist Kunde. Dies bedeutet, dass die gesammelten Metriken müssen von Kundenaktionen oder Einstellungen zu kommen, oder in irgendeiner Weise abgeleitet, die den Kunden verbunden ist.
Auf der individuellen Kundenebene: Sie benötigen Zugriff auf das niedrigste Niveau der Kundentransaktionsdaten, gerollt keine Daten auf dem Produkt oder Unternehmensebene nach oben.
Longitudinal: Customer Analytics beinhaltet im Kundenverhalten im Laufe der Zeit suchen.
Einstellungen und Verhaltensweisen: Sie brauchen eine Mischung aus, was Kunden tun und was die Kunden denken. Obwohl Kundenaktionen (Einkauf, empfehle) sind letztlich das, was Ihnen wichtig sind, Einstellungen Aktionen beeinflussen - so zu messen und zu verstehen, die Einstellung der Kunden hilft, zukünftiges Verhalten zu prognostizieren.