داده‌های رفتار کاربر روشی برای جمع‌آوری، پردازش و تفسیر انواع مختلف داده‌های کاربر است و به ما کمک می‌کند بفهمیم افراد چگونه با یک وب‌سایت یا سرویس تعامل دارند. این روش این امکان را فراهم می کند که نه تنها تعیین کنید که این کاربران چه کسانی هستند، بلکه همچنین پیگیری کارهایی که انجام می دهند، چرایی انجام آن و پیش بینی کارهای بعدی را نیز ممکن می سازد.

امروزه، داشتن اطلاعات رفتار کاربر مناسب در اختیار شما می‌تواند دنیای متفاوتی را برای هر کسب‌وکاری ایجاد کند. شرکت ها به این داده ها نیاز دارند تا بتوانند تجربیات مناسبی برای هر یک از مشتریان خود ایجاد کنند و مشتریان به سرعت به شرایط جدید عادت می کنند. اخیراً، کیفیت تجربه مشتری (CX) به یکی از مهمترین عوامل تشخیص بین برندها. همچنین یکی از دلایل اصلی اعتماد مردم به برندهای خاص، بازگشت به آنها، و در پایان، دلیل تبدیل شدن آنها به این برند شده است.

به همین دلیل مهم است که با نحوه عملکرد داده‌های رفتاری و اینکه دقیقاً چگونه می‌تواند برای تبدیل‌های شما و به طور کلی کسب‌وکارتان مفید باشد، آشنا شوید. بنابراین بیایید بررسی کنیم که چه نوع اطلاعاتی را می‌توانید از این داده‌ها استخراج کنید و چند نکته در مورد نحوه عملکرد صحیح آنها.

تجزیه و تحلیل داده های رفتار کاربر

4 نوع داده

انواع مختلفی از داده ها وجود دارد که باید تجزیه و تحلیل شوند تا تصویری جامع از مشتریان خود بدست آورید. به طور کلی، ما می‌توانیم همه اینها را به چهار نوع اصلی از داده‌های خامی که قرار است به دست آورید تقسیم کنیم.

• کاربران شما از نظر اطلاعات شخصی، جمعیت شناسی یا علایق چه کسانی هستند
• این کاربران از کجا آمده اند، هم از نظر جغرافیایی و هم به معنای آنلاین
• چه اقداماتی را انجام می‌دهند، چه چیزی آنها را برای انجام این اقدامات تحریک می‌کند و چگونه این اقدامات گروه‌بندی و مرتب می‌شوند
• نحوه عملکرد هر یک از صفحات، بخش ها و حتی بخش هایی از صفحات شما، چه در سطح جهانی و چه در شرایط خاص

وقتی همه اینها را در اختیار داشتید، می‌توانید اطلاعات جمع‌آوری‌شده‌تان را معنا کنید. یا بهتر است بگوییم، نه شما، بلکه الگوریتم های فوق پیشرفته قادر به تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها و ارائه تفسیرهای معنادار هستند.

به طور طبیعی، کیفیت داده هایی که دریافت می کنید به کیفیت نرم افزاری که استفاده می کنید بستگی دارد.

اتصال نقاط داده

با تطبیق، ترکیب و ادغام این 4 نوع داده، می توانید حجم باورنکردنی از اطلاعات را استنباط کنید که به شما کمک می کند نرخ تبدیل خود را افزایش دهید. داده‌های رفتار کاربر می‌تواند به وضوح بخش‌هایی از وب‌سایت و خدمات شما را که از این نظر نیاز به بهبود دارند برجسته کند.

مشکلات و موانع احتمالی متعددی وجود دارد که می‌تواند نرخ تبدیل شما را کاهش دهد. اینها ممکن است مسائل کلی مانند محتوای پایین تر از حد، طراحی ضعیف، آهسته بارگیری صفحه یا هدف قرار دادن کلمات کلیدی اشتباه. با این حال، مسائل می‌توانند خاص‌تر باشند و گاهی اوقات به یک صفحه یا حتی یک عنصر طراحی منفرد که اشتباه انجام شده است، ختم شود. در هر دو مورد، داده‌های رفتار کاربر می‌تواند به شما در شناسایی مشکلات با استفاده از روش‌های مختلف کمک کند. این روش ها عبارتند از:

• نقشه های حرارتی
• پخش مجدد جلسه
• تجزیه و تحلیل قیف
• گزارش‌های خروج
• داده‌های جریان کلیک کنید
• تجزیه و تحلیل فرم
• تحلیل رفتار اسکرول
• همه انواع تست A/B

علاوه بر این، با استفاده از این داده ها می توانید فراتر از درک روندهای کلی در رفتار کاربر و شناسایی مشکلات فنی خاص بروید. یعنی، داده‌های رفتار کاربر می‌تواند به شما کمک کند رفتار آینده یک فرد را بر اساس رفتار خاص گذشته او پیش‌بینی کنید.

این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا تجربه هر مشتری را به روش‌هایی شخصی‌سازی کنند که تا همین اواخر قابل تصور نبود. و شخصی‌سازی به استانداردی تبدیل شده است که باید رعایت شود. تحقیقات انجام شده توسط اپسیلون نشان می دهد که 80% از مصرف کنندگان بیشتر احتمال دارد از برندهایی که تجربیات شخصی ارائه می دهند.

داشتن داده‌های مناسب تنها اولین قدم برای رفع مشکلاتی است که مانع نرخ تبدیل شما می‌شود و تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد.

بیایید ببینیم چگونه می‌توان این داده‌ها را با جزئیات بیشتری کار کرد.

عملکرد داده

رفع مشکلات فنی

گاهی اوقات، نرخ تبدیل ضعیف به دلایل فنی بسیار ساده است و نیاز به تفسیرهای پیچیده ای ندارد. نرخ پرش غیرمعمول بالا در صفحات خاص می تواند نشان دهنده اشکالات و خطاهایی باشد که شما از آنها اطلاعی نداشتید. و اگر این نرخ‌های پرش برای اکثر صفحات شما اعمال می‌شود، مجموعه وسیعی از مشکلات فنی و غیرفنی مختلف ممکن است باعث آن‌ها شوند. یکی از رایج ترین آنها سرعت بارگذاری صفحه است.

به عبارت دیگر، اگر به نظر می رسد مشکل فنی خاصی با وب سایت خود ندارید، ممکن است خیلی کند باشد. شنیدن اینکه امروزه کاربران قصد ندارند روزهای خود را با خیره شدن به بارگذاری بارگذاری کنند، چندان تعجب آور نیست. در واقع، یک ثانیه تاخیر در بارگیری صفحه می تواند در تبدیل می شود.

از طرف دیگر، افزایش سرعت وب سایت شما می تواند نتیجه معکوس داشته باشد. مطالعات متعدد این را نشان می دهد. به عنوان مثال، Walmart به ازای هر ثانیه بهبود زمان بارگذاری، تبدیل‌ها را 2 درصد افزایش داد، تبدیل‌های موزیلا پس از افزایش سرعت آپلود 2.2 ثانیه به میزان 15.4 درصد افزایش یافت و نتایج مشابهی توسط غول‌هایی مانند آمازون، مایکروسافت و یاهو مشاهده شد.

نگاه کردن به داده‌های رفتار کاربر همچنین می‌تواند به شما در کشف علت کندی بارگذاری صفحه کمک کند. اگر نرخ پرش فقط برای صفحات خاصی بالا است، باید این صفحات خاص را آزمایش کنید. اگر در تست سرعت مردود شوند، می‌دانید که دقیقاً کدام صفحات باید اصلاح شوند یا به سادگی بهتر بهینه شوند.

رفع مشکلات UX

خیلی اوقات، تجربه کاربر (UX) عامل بزرگی در ایجاد نرخ تبدیل سالم است. بدیهی است که مشکلات UX اغلب فقط مسائل فنی هستند که به شدت بر تجربه بازدیدکنندگان تأثیر می گذارد. اما گاهی اوقات، وب سایت شما ممکن است از نظر فنی کاملاً خوب و در عین حال کاملاً ناامید کننده و غیرقابل استفاده باشد، که به ناچار نرخ تبدیل را کاهش می دهد.

این ممکن است به دلایل مختلف، مانند چیدمان گیج کننده، ناوبری غیر شهودی، فراوانی عناصر طراحی غیر ضروری، یا به دلیل برخی جزئیات بسیار خاص، مانند رنگ کلیک برای اقدام (CTA) باشد. دکمه یا تعداد فیلدها در فرم‌های انتخاب کنید.

 در هر صورت، داده‌های رفتاری که به خوبی پردازش شده‌اند می‌توانند به شما در پیدا کردن این موضوع کمک کنند.

شما می‌توانید از انواع نقشه‌های حرارتی یا بازپخش کامل جلسه استفاده کنید تا مشخص کنید مردم کجا و چرا با استفاده از وب‌سایت شما مشکل دارند. از معیارهای پیشرفته‌تری استفاده کنید، مانند کلیک‌های خشم، لانه پرنده یا زمان اقامت. اینها نشان می‌دهند که کجای فوران کلیک‌ها و ضربه‌هایی که نشان‌دهنده ناامیدی هستند، شناسایی شده‌اند، یا دقیقاً در کجای وب‌سایت شما کاربران تمایل دارند بیشترین زمان را به ظاهر غیرفعال بگذرانند، احتمالاً سعی می‌کنند بفهمند که قرار است در آینده چه کاری انجام دهند. صفحاتی که این نوع رفتار کاربر را تحریک می کنند قطعاً نیاز به بهبود در بخش UX دارند.

یک مثال عالی از نحوه استفاده از داده ها برای بهبود جزئیات UX مطالعه موردی nameOn، شرکتی که هدایای شخصی می فروشد. آنها متوجه اختلاف بین صفحه افزودن به سبد خرید و صفحه پرداخت شدند – به اندازه 31.7٪ از کسانی که محصولات را به سبد خرید خود اضافه کردند هرگز فرآیند پرداخت را شروع نکردند.

آنها از نقشه حرارتی استفاده کردند مشکل را مشخص کنید و آن را با موفقیت انجام دهید. پس از یک دور آزمایش، آنها توانستند استنباط کنند که برخی از دکمه های CTA حواس کاربران را پرت کرده و گیج می کند. نقشه های حرارتی همچنین به قسمت های دقیق صفحه که بیشترین توجه را به خود جلب می کنند اشاره می کند. اکنون آنها می توانند دکمه های CTA غیر ضروری را حذف کرده و دکمه “ادامه به پرداخت” را در مناسب ترین مکان قرار دهند. این باعث افزایش قابل توجهی در تبدیل و افزایش درآمد 11.4٪ شد.

توصیه های شخصی

فناوری مدرن تجربه مشتری را تحت تأثیر قرار داده است به طرق مختلف، و توصیه های محصول نمونه های روزمره هستند.

این برای مصرف‌کنندگان بدیهی است، زیرا متوجه می‌شویم الگوریتم‌هایی که ویدیوها، آهنگ‌ها، محصولات یا برنامه‌های تلویزیونی را به ما توصیه می‌کنند، گاهی بهتر از آنچه که خودمان می‌دانیم، می‌دانند ما چه می‌خواهیم. برای شرکت ها نیز واضح است. شرکت‌های بزرگی مانند آمازون یا نتفلیکس بر اساس کارایی این الگوریتم‌ها درآمدهای کلانی به دست می‌آورند.

یعنی، این توصیه‌ها مسئول یک سوم فروش آمازون و 75 درصد از فعالیت بینندگان نتفلیکس. آنها به لطف یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیلی که قادر به پیش بینی علایق، نیازها و تصمیمات آتی مصرف کنندگان است، فرصت های شگفت انگیزی برای فروش و فروش متقابل ایجاد می کنند.

اکنون، برای اینکه این الگوریتم اصلاً مفید باشد، شرکت ها به تمام داده های رفتار کاربر که می توانند دریافت کنند نیاز دارند. و آنها به آن در زمان واقعی نیاز دارند. انواع مختلفی از داده ها وجود دارد که می تواند برای نرم افزارهای توصیه بسیار مفید باشد، مانند سابقه خرید کاربران، سابقه مرور، مواردی که آنها به آنها نگاه کرده اند یا دوست داشته اند، مواردی که قبلاً در سبد خرید آنها هستند یا مواردی که توسط دیگران با علایق مشابه خریداری شده اند و سابقه خرید.

این توصیه‌ها را می‌توان به کاربران حتی زمانی که سایت را ترک می‌کنند ارائه کرد. ارسال پیشنهادات و توصیه‌های ویژه مبتنی بر راه‌انداز از طریق ایمیل می‌تواند برای تبدیل‌های شما شگفت‌انگیز باشد. اگرچه آنها باید مرتبط باشند، در غیر این صورت، آنها فقط برای نرخ لغو اشتراک شما شگفتی ایجاد می کنند.

چیزی که به نظر می رسد به خوبی کار می کند، برای مثال، به طور خودکار مواردی را به کاربران یادآوری می کند که در ابتدا در سبد خرید داشتند اما تصمیم به خرید نداشتند. حدود 5٪ از افراد کسانی که این نوع ایمیل پیگیری دریافت می کنند، برای خرید محصول بازخواهند گشت. البته، اگر کمی تخفیف اضافه کنید یا ارسال رایگان ارائه دهید، احتمالاً شاهد خواهید بود که این درصد به میزان قابل توجهی بالاتر می‌رود.

محتوای شخصی

همانطور که قبلاً اشاره شد، تأثیر تجربیات شخصی سازی شده بر تبدیل و فروش بسیار زیاد است. مصرف کنندگان شروع به درک زمانی می کنند که تجربیات عمومی به آنها ارائه می شود و اگر با وب سایتی روبرو شوند که مطابق با نیازهای فردی آنها ساخته نشده است، به راحتی صبر خود را از دست می دهند.

یک جنبه مهم از تجربه شخصی سازی شده محتوای شخصی. هنگامی که کاربر وارد وب سایت شما می شود، بسیار مهم است که در ابتدا با چه نوع محتوایی روبرو می شود. به عنوان مثال، شما نباید محتوای یکسانی را به بازدیدکنندگانی که برای اولین بار بار می‌کنند و مشتریان بازگشتی نشان دهید.

مشتریان جدید باید اطلاعات عمومی بیشتری درباره برند شما ببینند تا با آن آشنا شوند، در حالی که بازدیدکنندگان معمولی فقط می توانند از چنین محتوایی آزرده شوند. علاوه بر این، بازدیدکنندگان جدید باید به ویژه تشویق شوند تا در لیست پستی شما ثبت نام کنند، در حالی که ترغیب کسانی که قبلاً ثبت نام کرده اند، اتلاف وقت، منابع و صبر آنها است.

همچنین، محتوا باید بر اساس ترافیک ارجاع سفارشی شود. اگر کاربر با کلیک بر روی پیشنهاد محصولی که در شبکه‌های اجتماعی یا وب‌سایت دیگری با آن مواجه شده است، به وب‌سایت شما رسید، نباید به صفحه اصلی شما بیاید و خودش به دنبال چیزی باشد که نیاز دارد. با داده‌های مربوط به رفتار کاربر، می‌توانید تعیین کنید که یک کاربر خاص چگونه به وب‌سایت شما رسیده است و او را در یک بخش مرتبط یا یک صفحه محصول خاص قرار دهید.

نمونه خوبی از نحوه عملکرد این مورد Tokeo – یک سرویس محلی لهستانی که مشاغل و افراد را با مشاوران متخصص در زمینه های مختلف مرتبط می کند. در ابتدا، همه بازدیدکنندگان را در یک صفحه قرار می دادند، صرف نظر از اینکه بازدیدکننده به کدام نوع متخصص نیاز دارد. پس از آن، آنها 11+ از این صفحات فرود خاص را ساختند و همه آنها بهتر از صفحه اصلی تبدیل شدند. این صفحات 40 تا 700 درصد عملکرد بهتری داشتند، فقط به این دلیل که نوع خاصی از متخصصان مورد نظر کاربر را نشان می دادند.

تطبیق پیام های شما

یکی دیگر از جنبه‌های تاکتیک‌های شخصی‌سازی که می‌توان بر اساس داده‌های رفتار کاربر انجام داد، انطباق پیام‌های بازاریابی است که ارسال می‌کنید.

اول، این برای پیام‌های خاصی که به کاربران خاصی ارسال می‌کنید صدق می‌کند. به عنوان مثال، ایمیل پیگیری باید متناسب با جمعیت شناسی و علایق هر کسی که به آن خطاب می کنید تنظیم شود. داده‌های رفتار کاربر می‌تواند به شما چیزهای زیادی را در مورد آنچه که آنها را به اقدام یا خرید تحریک می‌کند به شما بگوید و شما باید از آنها به نفع خود استفاده کنید.

این امر در مورد کمپین‌های هدف‌گیری مجدد و سایر تبلیغاتی که در سراسر قلمرو آنلاین قرار می‌گیرند نیز صدق می‌کند. با در اختیار داشتن اطلاعات رفتاری مناسب کاربر، می‌توانید بین طرح‌ها و پیام‌های متفاوتی انتخاب کنید که متناسب با مشخصات یک کاربر خاص باشد. بازدیدکنندگان هدفمند مجدد هستند. 70 درصد بیشتر احتمال تبدیل در وب سایت یک خرده فروش بیشتر است، و این چیزی است که باید در نظر داشته باشید.

دوم، شما همچنین می توانید از این داده ها هنگام ایجاد استراتژی های بازاریابی گسترده تر استفاده کنید. شما می توانید اطلاعات زیادی در مورد مشتریان خود پیدا کنید که ممکن است باعث شود در برخی از جنبه های استراتژی بازاریابی کلی خود و پیام هایی که نام تجاری شما ارسال می کند تجدید نظر کنید. شما ایده بهتری در مورد اینکه چه چیزی مشتریان شما را هدایت می کند، چه چیزی آنها را جذب می کند و چه چیزی آنها را تحریک می کند، خواهید داشت.

به طور کلی، این داده‌ها به شما کمک می‌کنند مخاطب مناسب را با پیام‌های مناسب هدف قرار دهید، که بر برخی از معیارهای کلیدی شما تأثیر می‌گذارد. به طور طبیعی، به نسبت افراد کمتری وجود خواهند داشت که به طور کاملاً تصادفی در وب سایت شما قرار می گیرند و احتمالاً نسبت به برند شما کاملاً بی تفاوت هستند. بنابراین در واقع جذب افرادی که به شرکت و محصولات شما علاقه مند هستند به وب سایت شما مطمئناً در بلندمدت چیزهای خوبی برای نرخ تبدیل شما خواهد داشت.

نتیجه گیری

داشتن داده‌های دقیق رفتار کاربر، اکنون و آینده کسب‌وکار در هر نقطه از جهان است. این نباید تعجب آور باشد – دانستن اینکه مشتریان شما همیشه در هر صنعتی مفید بوده اند، فقط این است که اکنون جمع آوری اطلاعات ارزشمند مشتری از همیشه آسان تر است.

در نهایت، الگوریتم‌هایی که سعی در کشف الگوهای رفتاری دارند، تنها قوی‌تر و ظریف‌تر می‌شوند، و این باعث می‌شود که آنها برای شرکت‌های مختلف مفیدتر شوند. به زودی، داشتن داده‌های مربوط به رفتار کاربر یک کسب و کار مفید نخواهد بود – به یک ضرورت تبدیل می‌شود.