لماذا تحليلات المنتج هي المفتاح المفقود لتخصيص التسويق الخاص بك

عندما كان التلفزيون التناظري هو الأفضل ، روجت شركات الكابلات لتشكيلة برامجها الجديدة بإستراتيجيات إعلانية بسيطة: اختر وقتًا وتاريخًا يشاهد فيه الجمهور المعين - المحدد حسب العمر والجنس والمنطقة - التلفزيون ، وقم بتشغيل العرض الترويجي بعد ذلك.

عندما أصبح التسويق رقميًا ، انتقل العديد من هذه الأساليب نفسها. تمامًا مثل شركات الكابلات ، أدار المسوقون حملات استنادًا إلى التركيبة السكانية العريضة مثل العمر والمنطقة ، أو المعلومات السطحية مثل زيارات الصفحة ونقرات الإعلانات.

كان هذا النوع من التسويق هو المعيار لعقود. لكن ما أدركته المعطلات الرقمية مثل Netflix هو أن هناك طريقة أكثر فاعلية لإنشاء حملات جماهيرية: باستخدام بيانات سلوكية من الطرف الأول.

البيانات السلوكية هي بيانات حول سلوكيات العملاء - حيث وجد العميل قيمة في المنتج الرقمي ، وكيف تبدو رحلة العميل الشاملة ، وما هو النشاط الذي يحفزهم على العودة إلى المنتج بمرور الوقت. تأتي البيانات السلوكية للطرف الأول مباشرة من تطبيق الشركة أو موقعها على الويب ويتم إرسالها إلى حل تحليلات المنتج ، حيث يمكن للفرق الرقمية استكشاف البيانات للعثور على رؤى العملاء الرئيسية هذه. بمعنى آخر ، لا يوجد اعتماد على خدمة جهة خارجية للحصول على معلومات حول ما يقدره العملاء.

من خلال إنشاء حملات حول رؤى العملاء - بدلاً من البيانات الديموغرافية - قامت شركات مثل Netflix بتعطيل صناعات بأكملها. بدلاً من استهداف مجموعة ديموغرافية واسعة ، تقدم Netflix توصيات بناءً على السلوك الظاهر ، مثل العروض السابقة التي تمت مشاهدتها. يعد إضفاء الطابع الشخصي على تجربة العميل من خلال تحديد ، "منذ أن انتهيت من هذه العروض الثلاثة ، ستستمتع على الأرجح بهذا العرض أيضًا" أكثر فاعلية بكثير من محاولات التخصيص المخففة التي تفترض ، "نظرًا لأنك في هذه الفئة العمرية ، فقد يعجبك هذا العرض."

قد يبدو هذا المستوى من التخصيص الذي حققته Netflix - على غرار استراتيجيات الإعلانات وتوصيات المحتوى التي تستخدمها Amazon و Spotify أيضًا - بعيد المنال بالنسبة لمعظم المسوقين. لكن في الواقع ، هذا ممكن تمامًا. المفتاح هو الابتعاد عن الاعتماد على بيانات الطرف الثالث والمعلومات الديموغرافية. بدلاً من ذلك ، يحتاج المسوقون إلى تبني تحليلات المنتج كوسيلة للوصول إلى البيانات السلوكية للطرف الأول ، وفهم العروض التي تحفز العملاء حقًا.

تم تغيير الوصول إلى بيانات الطرف الثالث

بصرف النظر عن الرؤى الأكثر شمولاً التي يمكن أن يحصل عليها المسوقون من البيانات السلوكية للطرف الأول ، هناك سبب آخر وراء حاجتهم إلى الابتعاد عن بيانات الطرف الثالث: قامت Google و Apple مؤخرًا بتطبيق حماية الخصوصية للعملاء ، مما يمنع تتبع الطرف الثالث حول زيارات الموقع وتنزيلات التطبيقات ونقرات الإعلانات. أعلنت Google أنها ستنهي بيع الإعلانات بناءً على تتبع بيانات المستخدم عبر مواقع الويب. وبالمثل ، سيتطلب نظام iOS الأحدث من Apple تنفيذ موافقة "الاشتراك" قبل تتبع المستخدمين.

بعبارة أخرى ، عندما يتعلق الأمر بتشغيل الإعلانات أو إعادة استهداف الحملات ، يجب على المسوقين الاستفادة من البيانات التي لديهم - بيانات الطرف الأول حول الرسائل أو الميزات التي تستجيب لها الجماهير المختلفة - بدلاً من الاعتماد على خدمة تتبع تابعة لجهة خارجية.

وعلى الرغم من أن تتبع الجهات الخارجية ربما ساعد جهات التسويق في فهم المصادر التي يأتي منها عملاؤهم ، فهذه فجوة أخرى يمكن أن تملأها تحليلات المنتج. تستخدم حلول تحليلات المنتج مثل Amplitude دقة الهوية لإنشاء صورة كاملة لرحلة العميل. هذا يعني أنه إذا قام أحد العملاء بزيارة موقع الويب ، لكنه شاهد إعلانًا لاحقًا ثم زار صفحة الشركة على Instagram ، ثم بعد ذلك تم تحويله والاشتراك في حساب ، يمكن لـ Amplitude دمج رحلات المستخدم المجهول الهوية هذه في رحلة واحدة ، مما يوضح كيف يمكن للعميل الواحد تعاملت مع العلامة التجارية من ثلاث مجموعات بث مختلفة ، وكلها ساهمت في التحويل النهائي. في منصات التحليلات الأخرى ، قد يبدو هذا العميل الفردي على أنه ثلاثة عملاء مختلفين ، ولن يكون من الواضح كيف ساهمت كل قناة وتفاعل في التحويل.

بالنظر إلى تحديثات مشاركة البيانات والثغرات الموجودة في المعلومات المقدمة ، لا يمكن أن تكون الأطراف الثالثة هي مصادر رؤيتك الوحيدة للعميل. الاستفادة من بيانات الطرف الأول من خلال تحليلات المنتج هي أفضل طريقة للحصول على رؤية كاملة لرحلة العميل واستخدام هذه الأفكار لتحقيق النتائج.

كيف يستخدم فريق التسويق في Current Analytics تحليلات المنتج لفهم العملاء وإعلام الحملات

خذ شركة Current ، وهي شركة مصرفية تعطل مجالها من خلال وضع تجربة العميل أولاً. بصفته بنكًا متحديًا رقميًا ، يحافظ Current على تركيز فرقه على فهم سلوك العملاء وقيادة النتائج التي تتمحور حول العميل.

قال آدم هادي ، نائب الرئيس للتسويق الحالي: "الأمر كله يتعلق بفهم جمهورنا". "نحتاج إلى فهم سبب احتياج العميل إلى الخدمات التي نقدمها وكيف نلبي ذلك. البحث النوعي مهم للغاية ، لكن البيانات هي العمود الفقري ".

تحقيقًا لهذه الغاية ، يستفيد فريق التسويق في Current من البيانات السلوكية حول مشاركة المنتج لتخطيط حملاتهم.

يستخدمون Amplitude للتحقيق في الميزات والرسائل التي تجذب أكبر قدر من التفاعل داخل التطبيق ، ثم يستخدمون تلك البيانات السلوكية لإبلاغهم بالضبط بالإعلانات التي يتم تشغيلها والجماهير التي يستهدفونها والرسائل التي يكتبونها. يمكنهم استهداف شريحة الجمهور التي أظهرت تفاعلًا كبيرًا مع ميزة تطبيق معينة والتأكد في النهاية من إنفاق ميزانية إعلاناتهم بكفاءة عن طريق إرسال الرسالة الصحيحة إلى الشخص المناسب في الوقت المناسب. يمكنهم أيضًا تخطيط حملات تسويقية حول الميزات التي أثبتت نجاحًا أكبر في زيادة ولاء العملاء.

تبنى المسوقون في شركات مثل Current العقلية الرقمية أولاً. إنهم يدركون أن مفتاح قيادة نتائج الأعمال يكمن في فهم سلوك العملاء. تكشف تحليلات المنتج - مع عمق رؤيتها في النشاط الرقمي - عن دوافع العملاء أكثر بكثير مما يمكن أن تفعله مقاييس الويب البسيطة أو استطلاعات العملاء.

الرؤى السلوكية تغذي إضفاء الطابع الشخصي على التسويق

تساعدك تحليلات المنتج على فهم ما تقوله سلوكيات المستخدمين عن نواياهم. بمجرد أن تعرف سبب قيام شخص ما باتخاذ إجراء ما ، يمكنك إعداد التسويق الخاص بك ليكون وثيق الصلة باحتياجات المنتج الفريدة الخاصة به.

في Amplitude ، رأينا العملاء يجلبون تحليلات منتجاتهم إلى طليعة جهود التسويق.

• إعادة الاستهداف : يمكن للمسوقين تشجيع المستخدمين على العودة إلى المنتج أو موقع الشركة بناءً على إجراءاتهم الفريدة. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام Amplitude التوصية لإرسال شرائح سلوكية في Amplitude تلقائيًا إلى شبكات الإعلانات وأدوات أتمتة التسويق ومحركات التخصيص لإعادة الاستهداف. يمكنك تحديد المجموعات السلوكية بناءً على الإجراءات التي اتخذوها أو التي لم تكتمل بعد. من خلال إنشاء مجموعات نموذجية ، مثل العملاء الذين لم يدفعوا بعد ، يمكنك استهداف جمهور أكثر تحديدًا بإعلاناتك.
• لحظات Aha : عندما يصل العملاء إلى لحظة آها داخل منتجك ، أرسل بريدًا إلكترونيًا أو استخدم الرسائل داخل التطبيق لتشجيع المزيد من الاستخدام. في منتجات مثل تطبيقات اللياقة البدنية أو التأمل ، قد تحدث لحظة aha عندما يكمل العملاء أول روتين تمرين كامل لهم في نسخة تجريبية مجانية. هذه هي اللحظة المناسبة للتواصل مع العميل من خلال اشتراك أو عرض خاص.
• إضفاء الطابع الشخصي على تجربة العملاء: لم تكن توقعات العملاء أعلى من أي وقت مضى ، ولكن بالنسبة للعديد من الشركات قد يكون التخصيص أمرًا صعبًا. يبدو جمع البيانات المعقدة والتخصيص الهادف بمثابة مهام مرهقة للفرق الفنية والمسوقين. يوفر Amplitude التوصية رؤى للخدمة الذاتية تتيح للفرق العثور على الرسالة الصحيحة لتوصيل المستخدمين المناسبين في الوقت المناسب.

بعد ذلك ، باستخدام تحليلات المنتج مثل Amplitude ، يمكنك قياس كيفية استجابة العملاء لجهودك التسويقية المستهدفة. يمكنك تقسيم العملاء حسب الحملة أو القناة أو السلوك ومعرفة الطرق التي تنتج أكبر قدر من المشاركة بمرور الوقت. يمكن إعطاء الأولوية للحملات التسويقية التي تؤدي إلى زيادة قيمة العملاء مدى الحياة للحملات المستقبلية.

تحليلات المنتج: أساس التوصيات الشخصية

قد يبدو التسويق القائم على افتراضات واسعة حول العملاء مثل الطريق السهل ، لكنه يخلق المزيد من الصعوبات في المستقبل.

بدون جمهور مستهدف واضح ، من المحتمل أن تنفق أموالاً أكثر مما تحتاجه للوصول إلى العملاء المحتملين الذين يتطابقون مع ملفك الشخصي المثالي للعميل. ناهيك عن أنك ستخاطر أيضًا بخسارة ولاء العملاء من خلال طرح شبكة واسعة عندما يمكنك إنشاء تجربة أكثر تخصيصًا.

بينما تبني تحليلات المنتج الأساس الذي تحتاجه لفهم سلوك عملائك ، فإن الاستفادة من هذه البيانات لتجربة عميل مخصصة ستأخذ هذه الأفكار إلى المستوى التالي. باستخدام التوصية - منتج جديد من Amplitude - يمكنك تخصيص تجربة المنتج لدفع جهودك التسويقية إلى الأمام.

يمكنك إنشاء مجموعات نموذجية استنادًا إلى أي أحداث قام بها عملاؤك في الماضي ، مثل الإضافة إلى سلة التسوق أو بدء الاشتراك ، لبدء شروط التسويق القائمة على المشاركة. من هناك ، بدعم من نظام AutoML في Amplitude ، يمكنك إنشاء المجموعة المناسبة من التوصيات ، من المحتوى إلى المنتجات إلى الرسائل.

اطلب عرضًا توضيحيًا للتوصية لمعرفة المزيد اليوم.