ما الذي يحصل عليه قراصنة النمو بشكل صحيح: كيفية استخدام بيانات العملاء

"قراصنة النمو" هو أكثر من مجرد كلمة طنانة. إنهم منتجون / تسويق هجينون تعلموا كيفية التقاط وقراءة بيانات العملاء في الوقت الفعلي. وعلى الرغم من استخدام شركات ناشئة مثل Airbnb و Uber و Instagram و LinkedIn لاختراق النمو لتحقيق حالة يونيكورن ، فإن الشركات القائمة لم تنجح بعد.

خلال أكثر من 20 عامًا كمستشار يساعد الشركات على تحقيق التحول الرقمي ، لاحظت أن قراصنة النمو الناجحين يتعاملون مع بيانات العملاء بطريقة مختلفة تمامًا عن الشركات التجارية القديمة. إنهم يبحثون عن البشر الحقيقيين وراء إشارات البيانات الرقمية ، ويستخدمون أدوات ذكاء المنتجات الحديثة المصممة خصيصًا لتحليل سلوك العملاء ، ونشر رؤى البيانات لتنشيط العميل ، والتعامل مع البيانات على أنها رياضة جماعية.

تقدم عقلية القراصنة المتنامية ، جنبًا إلى جنب مع الأدوات والممارسات الصحيحة ، مخططًا لشركات المؤسسات لتحقيق التحول الرقمي وإطلاق العنان للنمو.

عزز التعاطف من خلال البيانات المستندة إلى الأحداث

يفهم قراصنة النمو كيف يؤدي الفهم الدقيق لبيانات العملاء إلى بناء التعاطف. يساعدك التعرف على رغبات واحتياجات عملائك ، كما يتم تقديمها من خلال البيانات ، على بناء منتجات أفضل.

ابدأ بعقلية أن البيانات هي قناة للتفاعل البشري. انظر إلى بياناتك على أنها تعبير عن الأفراد ، وليس على أنها جماهير مجهولة. ستساعدك هذه العقلية على الكشف عن الرؤى السلوكية في بيانات العملاء وبناء التعاطف على نطاق واسع.

بالطبع ، أنت بحاجة إلى أكثر من عقلية — تحتاج أيضًا إلى تتبع النوع الصحيح من البيانات. لا تتعقب منتجات تحليلات المدرسة القديمة مثل Google Analytics و Adobe بسهولة البيانات التي تساعد على فهم السلوك البشري الدقيق. غالبًا ما يتتبعون نشاط الويب في لوحة القيادة. لكن النظر إلى الأرقام واسعة النطاق مثل مشاهدات الصفحة والمشتريات يميل إلى محو الأفراد الذين يقفون وراء البيانات. بعد كل شيء ، لا تشتري مشاهدات الصفحة المنتجات - فالناس يفعلون ذلك. لا يتفاعل الأشخاص مع المنتجات في "الجلسات": نحن نتفاعل مع المنتجات على مدار فترات زمنية طويلة وعبر مجموعة متنوعة من القنوات المختلفة.

يساعدك التعرف على رغبات واحتياجات عملائك ، كما يتم تقديمها من خلال البيانات ، على بناء منتجات أفضل.

بدلاً من ذلك ، ينظر قراصنة النمو إلى البيانات المستندة إلى الأحداث. البيانات المستندة إلى الحدث تتعقب التفاعلات الدقيقة — كل نقرة بالماوس وضغطه مفتاح وتمرير إصبع. عندما يتم تحليل هذه الأحداث في الوقت الفعلي تقريبًا باستخدام أدوات ذكاء المنتج ، يمكنك البدء في الكشف عن الفروق الدقيقة في سلوك العملاء وفهم احتياجاتهم. هذا الفهم ، بدوره ، يؤدي إلى منتجات أفضل.

على الرغم من أن أدوات التحليلات القديمة مثل Google و Adobe قد وسعت من الناحية الفنية أنظمتها الأساسية لتضمين الأحداث ، إلا أنها لا تزال تتمحور حول صفحات الويب. يظل استخدام هذه الأدوات لتتبع الأحداث عديم الجدوى.

استخدم الأدوات الحديثة المصممة لغرض معين لبيانات العميل

لم يتم تصميم أدوات تحليل بيانات الإنترنت التقليدية في الأصل لتحليلات سلوك العملاء. إنهم يتفوقون في قياس مشاهدات صفحات الويب المجهولة في وقت واحد ، ولكن ليس الطريقة التي يستخدم بها الأشخاص الحقيقيون المنتجات الرقمية بالفعل. يستخدم قراصنة النمو أدوات يمكنها تحليل بيانات العملاء المعقدة بشكل صحيح. كحد أدنى ، يجب أن تحقق هذه الأدوات ثلاثة أشياء:

• تتبع التفاعلات من قنوات متعددة
• تحديد نفس العميل عبر المصادر وتوحيد بياناتهم (يسمى تحليل الهوية)
• امزج البيانات المجهولة مع بيانات العملاء المعروفة بعد تعريف العملاء بأنفسهم

تم تصميم منصات بيانات العملاء (CDPs) مثل أدوات ذكاء المنتجات والقطاعات مثل Amplitude لتحقيق هذه الأهداف. المقطع ، على سبيل المثال ، يستوعب بيانات أحداث العملاء من عشرات المصادر (بما في ذلك المصادر المخصصة). ثم يقوم بإنشاء ملف تعريف عميل موحد يستمر مع مرور الوقت.

يمكن استخدام السعة في اتجاه مجرى النهر من المقطع لاستيعاب الأحداث التي تم توحيدها من خلال CDP. ثم يوفر تحليل بيانات مناسب لكل من المستخدمين التقنيين وغير التقنيين لاستجواب مقاييس العملاء مثل الاحتفاظ والتحويل وسلوك المجموعة. يتمتع Amplitude أيضًا بإمكانيات حل الهوية الخاصة به والتكاملات المبنية مسبقًا لعشرات مصادر البيانات.

تتمثل ميزة الأدوات المصممة خصيصًا لبيانات العملاء (وليس تحليلات الويب أو بحيرات البيانات العامة) في أنها صنعت مع وضع البشر في الاعتبار. وهذا يعني أنها توفر ميزات غنية وموجهة للعملاء خارج الصندوق ، مثل دقة الهوية وضمانات الخصوصية وتقارير دورة حياة العميل.

بشكل متزايد ، توفر هذه الأدوات سمات تنبؤية مسبقة الصنع ، مثل احتمالية التغيير ، والميل إلى الشراء ، والتجزئة الآلية. يستغرق بناء هذا النوع من الوظائف من الصفر حتى أكبر الشركات سنوات لأنه يعتمد على التعلم الآلي ، وهو معقد ومكلف للتطوير. يمكن لإمكانيات AutoML في Amplitude أن تجمع العملاء تلقائيًا بناءً على سلوكهم. يتيح ذلك لمديري المنتجات والمسوقين تجميع المستخدمين بسرعة استنادًا إلى كيفية تفاعلهم الفعلي مع المنتج ، بدلاً من إنشاء قواعد يدويًا بناءً على الطريقة التي يعتقدون أنه يجب تقسيم المستخدمين بها.

تقدم Amplitude الآن أيضًا مجموعات نموذجية تنبؤية ، والتي تستخدم التعلم الآلي لتقسيم المستخدمين بناءً على مدى احتمالية قيامهم بإجراء معين. عندما يتم تطبيق هذه المجموعات على الحملات التسويقية ، يمكن للقراصنة النمو أن يصبحوا علماء بيانات حقيقيين للمواطنين.

تصرف بسرعة على رؤى البيانات من أجل التنشيط المباشر

تعد لوحات المعلومات مفيدة بالتأكيد لتصور تحليل البيانات وتفسيره ، ولكن لا ينبغي أن تكون نهاية طريق البيانات. وقد يستغرق انتظار التنفيذيين لاتخاذ قرارات بناءً عليهم أسابيع أو حتى أرباع. ذلك لأن لوحات المعلومات يمكنها توجيهك فقط في اتجاه عام - الأمر متروك لك لتفسير البيانات واتخاذ الإجراءات.

يتعامل قراصنة النمو مع بيانات العملاء بطريقة مختلفة تمامًا عن الشركات التجارية القديمة.

قراصنة النمو ليس لديهم هذا النوع من الوقت. إنهم يأخذون الأفكار التي اكتسبوها من أدوات ذكاء المنتجات الخاصة بهم ويغذونها مباشرة في حملات التسويق والمشاركة الخاصة بهم. وهذا يعني تخصيص رسائل العملاء بناءً على الخصائص الفريدة والمجموعات التي اكتشفوها في بياناتهم. يحتوي Amplitude على موصلات مسبقة الصنع يمكنها تشغيل هذا الاتصال في الوقت الفعلي - بدون انتظار على لوحة القيادة.

على سبيل المثال ، إذا حدد التحليل مجموعة من العملاء الذين من المحتمل أن يكونوا متضاربين ، فإن الخطوة التالية الواضحة هي إرسال بريد إلكتروني أو إشعار دفع عبر الهاتف المحمول للمساعدة في إبقائهم في الحظيرة. من خلال تشغيل هذه الرسائل تلقائيًا ، يتمكن قراصنة النمو من تغيير تجربة العميل بسرعة البرق.

اجعل البيانات رياضة جماعية

السر النهائي لقراصنة النمو؟ إنهم يعملون كديمقراطية بيانات - كفريق يتعاون مع البيانات لاكتشاف طرق جديدة لخدمة عملائهم. لا يتم عزل البيانات عن مجموعة صغيرة من المستخدمين ذوي التقنية العالية - يمكن الوصول إليها بسهولة من قبل مديري منتجات اختراق النمو والمسوقين والمصممين أيضًا. يتمتع كل شخص بإمكانية الوصول للخدمة الذاتية للبحث في البيانات للتحقق من صحة فرضيات النمو وتحديد نقاط الاحتكاك ومراقبة سلوك العملاء.

إذا كان خبراء البيانات هم حراس رؤى العملاء ، فإن قدرة الشركة على التعلم والتكيف بسرعة معوقة بسبب النطاق الترددي والخبرة لعدد محدود من الأشخاص. يمثل كل من Google Analytics و Adobe تحديًا للخبراء من غير البيانات لاستكشاف ما وراء الرؤى السطحية. عندما ينشئ الأشخاص الفنيون لوحات معلومات لتوصيل تحليل البيانات لأعضاء الفريق الآخرين ، لا يمكن لهؤلاء المستخدمين غير التقنيين التفاعل مع البيانات وطرح أسئلة حولها. ويؤدي مطالبة الفريق الهندسي بالإجابة على هذه الأسئلة إلى إبطاء الجميع.

تم تصميم منصات التحليلات الحديثة مثل Amplitude من الألف إلى الياء ليتم استخدامها من قبل غير خبراء البيانات. تستخدم واجهة مستخدم Amplitude لغة طبيعية وواجهة تأشير ونقر لإنشاء الاستعلامات. يتجنب استخدام المصطلحات المنفرجة الخاصة بالمنصة. لن ترى مصطلحات غريبة مثل eVars أو sProps أو معرفات فتحة الهدف.

يوفر Amplitude أيضًا مجموعة واسعة من المخططات المعدة مسبقًا وعالية القيمة وسهلة التكوين ، مما يجعل من السهل البدء في استكشاف سلوك العملاء خارج البوابة. أخيرًا ، يقدم Amplitude مجموعة من ميزات تعاون الفريق ، مما يسمح لفرق النمو بإضافة تعليقات إلى المخططات ونشر تحليلهم ومناقشة البيانات داخل الأداة نفسها.

من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي حقًا على البيانات ، يمكن للمنظمات التي تتبنى قرصنة النمو تقصير حلقات التعليقات بشكل جذري. هذا يسمح لهم بتنفيذ تحسينات نمو أكثر بكثير من منافسيهم ذوي التفكير التقليدي.

كن قراصنة نمو

هل تحتاج إلى تجاهل أدوات تحليل البيانات الحالية مثل Google Analytics و Adobe Analytics ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات ولوحات المعلومات التقليدية؟ لا ، ما عليك سوى استخدامها للأغراض التي تم إنشاؤها من أجلها: تحليلات الويب ، وتخزين البيانات ، والتصور. عندما يتعلق الأمر بتحفيز النمو من خلال التجريب والتحسين السريع ، استخدم أدوات ذكاء المنتج الحديثة لتحقيق النتائج المرجوة. بالاقتران مع تعاطف المتسلل المتنامي مع العملاء ، والإبداع ، والتعاون ، يمكنك أيضًا أن ترى نمو عصا الهوكي المرغوبة.

ظهرت نسخة من هذه المقالة في الأصل على موقع Medium .