Visual Analytics - czyli jak w 5 krokach zrozumieć konsumenta! [PORADNIK]

Oto pięć najważniejszych wskazówek, jak korzystać z analizy wizualnej, aby lepiej poznać klientów!

1. Użyj visual analytics, by zdobywać dane z wielu źródeł

Łączenie danych z wielu źródeł

Skonsultowane osobno, różne źródła gromadzenia danych (sieci społecznościowe, strony internetowe, wyszukiwarki) mogą być przytłaczające i dają jedynie częściowy obraz zachowań konsumentów. Jeśli jednak zostanie to sprawdzone i skategoryzowane według typu działania klienta, niezależnie od tego, czy będzie to kliknięcie, komentarz czy porzucony zakup, dane zapewnią znacznie szerszy wgląd w zachowanie klientów. Przeglądanie danych w ten sposób może pomóc w wykryciu wcześniej utraconych problemów z ofertami lub nawet relacji klienta z firmą. Po zidentyfikowaniu problemu firma może rozwiązać problem i zaplanować ukierunkowane działania skierowane do odpowiedniego klienta, we właściwym miejscu i we właściwym czasie.

2. Prezentacja visual analytics może ułatwić podejmowanie decyzji

Wizualizacja ułatwia decyzje zespołu

Nie zawsze łatwo jest ludziom zrozumieć informacje dostarczane za pośrednictwem nieprzetworzonych danych wykresu, gdzie liczby są przedstawiane z małym formatowaniem lub bez niego. Skuteczne umiejętności prezentacji danych powinny być dostępne dla wszystkich; biorąc pod uwagę funkcje poznawcze, takie jak sposób, w jaki reagujemy na informacje wizualne, środowisko, w którym dane będą trawione, publiczność, z którą rozmawiamy, oraz zdolność widza do zrozumienia danych. Zorganizowane w ten sposób dane mogą być analizowane i interpretowane przez wszystkich, dzięki czemu znacznie łatwiej jest identyfikować problemy i wspólnie podejmować decyzje biznesowe jako zespół.

3. Planuj dalej dzięki analizie danych

Prognozowanie zamiast analizy wstecz

Potencjał analityki wizualnej nie kończy się na analizie zachowań konsumentów w przeszłości. Być może największą wartością jest spoglądanie w przyszłość i pomaganie firmom w przewidywaniu sukcesu potencjalnej kampanii lub reakcji klientów na nią. Dzięki analizom wizualnym firmy mogą identyfikować typowe wzorce zachowań konsumenckich i testować zamierzone działania przeciwko nim, aby przewidzieć reakcję, zanim kampania zostanie uruchomiona.

4. Twórz szczegółowe i cenne profile klientów

Precyzyjne profile i jakość danych

Liczba i rodzaje platform medialnych pomnożyły możliwe kanały interakcji między firmami a konsumentami. Podczas gdy różnorodność kanałów jest zachęcająca i stwarza wyjątkowe możliwości zaangażowania konsumentów, może być również wyzwaniem. Ponowne kierowanie będzie skuteczne tylko wtedy, gdy zostanie dostosowane do aplikacji lub witryny, z którą klient wchodzi w interakcję. Ustalanie dokładnych profili nabywców jest kluczowe i pozwala firmom identyfikować i łączyć się z wieloma klientami, od najczęstszych i reagujących na bardziej swobodny i reaktywny. Analiza wizualna umożliwia precyzyjne opracowanie tych profili. Po ustanowieniu marketerzy mogą uzyskać dokładność potrzebną do dzielenia się trafnymi reklamami z odpowiednimi osobami, na właściwym kanale.

5. Wiarygodne dane zapewniają najlepsze wyniki

Najlepsza wizualna analiza danych opiera się w dużej mierze na dokładnych danych. Wiarygodne dane zależą od wdrożenia kilku najlepszych praktyk w górę, takich jak uwzględnienie właściwych elementów śledzenia w adresach URL firmy. Dzięki temu firmy zapewniają, że każda kampania jest powiązana z wygenerowanymi przez siebie potencjalnymi klientami, pokazując wpływ konkretnych działań marketingowych i zwiększając dokładność strategii ponownego kierowania.
Więcej konkretnych leadów uzyskanych z dokładnych, dostępnych danych może uprościć pracę działów sprzedaży i pomóc w potwierdzeniu aktualności, reakcji i trafności baz danych klientów.

Podsumowanie

Pięć kroków opisanych w poradniku pokazuje, że analityka wizualna sprawdza się nie tylko jako narzędzie raportowania, ale przede wszystkim jako sposób myślenia o danych klienta. Łączenie sygnałów z sieci społecznościowych, stron internetowych i wyszukiwarek pozwala wychwycić porzucone zakupy czy problemy z ofertą, a czytelne wizualizacje umożliwiają wspólne decyzje całego zespołu.

Największa wartość leży jednak w prognozowaniu — testowaniu zamierzonych kampanii na wzorcach zachowań konsumenckich jeszcze przed ich uruchomieniem. Warunkiem jest jakość danych, m.in. poprawne elementy śledzenia w adresach URL, które wiążą konkretne działania marketingowe z wygenerowanymi leadami i zwiększają skuteczność re-targetingu.