Analisi dei dati in tempo reale: quali KPI sono adatti alla tua azienda?

La velocità con cui i consumatori acquistano prodotti, si abbonano a servizi e sperimentano contenuti sta diventando sempre più veloce. Affinché le aziende possano rimanere all'avanguardia, devono piazzare scommesse accurate su ciò che i loro clienti desiderano il più velocemente possibile. L'analisi dei dati in tempo reale ti dice cosa stanno facendo i tuoi clienti in modo che tu possa adattare il tuo prodotto per essere esattamente quello che vogliono.

Che cos'è l'analisi in tempo reale?

Le aziende di oggi stanno imparando che successo, crescita e miglioramento si trovano dove i clienti trascorrono la maggior parte del loro tempo: il mondo digitale. Quando i clienti eseguono azioni (o meno) all'interno di un'applicazione digitale, un'app mobile o un sito Web, ciò crea un'opportunità per comprendere i tuoi clienti in un modo molto specifico.

Analisi in tempo reale significa raccogliere e digerire le informazioni che vengono generate nel momento presente. I dati vengono aggregati istantaneamente in una dashboard virtuale che offre alle aziende l'opportunità di prendere decisioni in pochi secondi dopo che l'utente ha eseguito un'azione.

Sfruttando i dati in tempo reale, le aziende possono apportare miglioramenti in movimento a prodotti digitali, siti Web e app mobili. I clic sui pulsanti CTA, i salti sui brani e i carrelli abbandonati sono tutti esempi di eventi che possono essere analizzati in tempo reale.

Il valore del “tempo reale”

Il vantaggio rivoluzionario dell'osservazione dei dati in tempo reale è la velocità con cui è possibile apportare modifiche. Ti dà la possibilità di stare al passo con la concorrenza con un prodotto migliore, più raffinato e testato. La riduzione del tempo necessario per accedere ai dati, interpretarli e produrre una modifica può far risparmiare risorse e prevenire errori nella strategia del prodotto.

Le aziende che utilizzano una soluzione di analisi in tempo reale non dovranno più implementare una modifica e attendere settimane per vedere come reagisce la loro base di utenti. I test A/B, la sperimentazione e la correzione degli errori diventano più fluidi e calcolati quando il tempo è dalla tua parte.

Che cosa sono i dati storici?

I dati storici sono dati che sono stati generati in passato. Prima delle capacità di analisi in tempo reale, questo tipo di dati era considerato la principale fonte di verità per prendere decisioni informate. Queste informazioni "a lungo raggio" possono essere utilizzate per trovare modelli di prestazioni nel tempo, non necessariamente nel momento.

I dati storici sono ancora importanti, ma il loro valore è più di un investimento. Le metriche sulla produttività interna, i periodi migliori dell'anno per le vendite e altri benchmark a lungo termine informano iniziative più ampie come strategie aziendali o roadmap dei prodotti.

Le aziende vorranno sfruttare sia i dati storici che l'analisi in tempo reale per scoprire informazioni più approfondite sui loro prodotti, clienti e obiettivi. In genere, i dati storici dovrebbero essere utilizzati per creare obiettivi o benchmark generali, mentre l'analisi in tempo reale viene utilizzata per dare vita a tali obiettivi. Forse la tua azienda ha utilizzato i suoi dati storici per individuare un leggero divario nelle vendite annuali del terzo trimestre. Quindi, nel terzo trimestre, hai utilizzato l'analisi in tempo reale per sperimentare l'app della tua azienda per aumentare le conversioni.

4 KPI e quali settori dovrebbero utilizzarli

Sebbene ogni settore sia diverso, c'è un nuovo consenso sul tipo di dati più importante. Secondo un sondaggio condotto da Harvard Business Review Analytics Services sponsorizzato da Amplitude, gli intervistati hanno affermato che i set di dati più importanti per il successo ruotano attorno al coinvolgimento degli utenti, al tasso di fidelizzazione dei clienti e al valore della vita del cliente.

In altre parole, il nuovo precedente per l'analisi non è chi sono gli utenti ma cosa fanno. Pertanto, più velocemente puoi capire perché fanno quello che fanno, meglio puoi realizzare il tuo prodotto. Dovrai tenere traccia dei dati comportamentali per creare esperienze altamente personalizzate che soddisfino le preferenze dei clienti.

Avere gli strumenti giusti per monitorare l'analisi in tempo reale è una cosa, ma capire cosa monitorare non è così facile. La determinazione dei KPI corretti dipende in gran parte dalla natura della tua attività, dal suo prodotto e dai suoi obiettivi. Ecco solo alcuni esempi per farti riflettere sul valore dell'analisi in tempo reale.

1. Conversione da gratuito a pagamento: B2C/Consumer Tech

Le aziende business-to-consumer (B2C) vendono prodotti o servizi direttamente ai consumatori. Dalle palestre fisiche alle app di meditazione online, queste aziende utilizzano spesso abbonamenti o prove gratuite per invogliare gli abbonamenti. I cicli economici in questo segmento tendono a muoversi rapidamente; ogni interazione che i potenziali clienti hanno con l'azienda è importante.

I potenziali abbonati che approfittano delle prove gratuite non sempre convertono. Per decifrare il codice, puoi utilizzare l'analisi in tempo reale per scoprire dove stanno abbandonando gli utenti e perché. Potrebbe essere che molti utenti vogliano iscriversi al termine della prova gratuita, ma il processo di attivazione è complicato. Utilizzando l'analisi in tempo reale, scopri che gli utenti abbandonano quando devono cambiare dispositivo per attivare la loro iscrizione. Più velocemente il tuo team può ospitare l'attivazione su un dispositivo, migliore sarà il tuo tasso di conversione da gratuito a pagato.

Altre tattiche come la riduzione dei costi, l'estensione della scadenza e la ricerca di momenti di coinvolgimento degli utenti possono essere monitorate e sperimentate con analisi in tempo reale.

2. Tasso di conversione: e-commerce

Le società di e-commerce dipendono dai visitatori che effettuano acquisti sui loro siti Web e poi tornano per ulteriori informazioni. Il KPI del tasso di conversione misura la percentuale di visitatori che finiscono per acquistare qualcosa.

L'analisi in tempo reale può aiutare le aziende di e-commerce a individuare esattamente dove si trova l'attrito nell'esperienza di acquisto. Ad esempio, se gli utenti stanno abbandonando i loro carrelli quando cercano di aggiungere o rimuovere un articolo, utilizza l'analisi in tempo reale per risolvere il problema e vedere se ha funzionato. Potrebbe essere questione di pochi clic. Invece di dover fare clic su caselle specifiche su ciascun elemento per rimuoverli, forse puoi aggiungere un pulsante "elimina tutto" per maggiore comodità. Dopo aver aggiunto l'opzione, puoi monitorare la modifica in tempo reale per vedere se era efficace.

Modificare l'esperienza di acquisto per avere meno clic, alterare il design o la copia della pagina, modificare l'inventario e inviare notifiche sono tutte opportunità di dati in tempo reale nell'e-commerce.

3. Fidelizzazione degli abbonati: media e intrattenimento

Le società di media e intrattenimento possono utilizzare l'analisi in tempo reale per trovare nuovi modi per promuovere la fidelizzazione. Per questo segmento, convertire i potenziali clienti in abbonati non è necessariamente importante quanto scoprire perché gli abbonati rimangono. La fidelizzazione, la velocità con cui gli abbonati rimangono clienti, è un enorme indicatore di successo a lungo termine.

Un modo per aumentare la fidelizzazione è monitorare gli abbonati che generano entrate con analisi in tempo reale. Questi abbonati sono a lungo raggio, spesso chiamati utenti esperti. Usano ogni piccolo campanello e fischiettano le offerte dei tuoi prodotti e trascorrono la maggior parte dei contenuti che richiedono tempo. L'analisi in tempo reale può essere utilizzata per vedere cosa sta facendo questo gruppo di utenti.

Se riesci a trovare un modello di comportamento specifico, potresti essere in grado di incentivare quelle stesse azioni per il resto della tua base di utenti. Ad esempio, potresti scoprire che gli utenti che creano una "lista di controllo" hanno maggiori probabilità di rimanere iscritti. Utilizzando l'analisi in tempo reale, puoi testare i modi per convincere gli utenti a creare una Watch List: notifiche, pulsanti più grandi, descrizioni aggiunte. Esperimenti come questo possono dirti se le tue strategie funzionano o meno.

4. Costo per lead: B2B/SaaS

Il costo per lead KPI rappresenta quanto un'azienda deve spendere per generare un potenziale abbonato. Ottenere questo costo il più basso possibile pur mantenendo un flusso sano di lead è importante per le aziende SaaS. Anura.io descrive in dettaglio una formula ipotetica: "Spendi $ 1.000 in una campagna pay-per-click e converti 10 visitatori in lead. Il tuo costo per lead è di $ 100. Se converti 100 visitatori, il tuo costo per lead è di $ 10".

Secondo la formula sopra, creare più lead convertiti è il modo per mantenere bassi i costi. È qui che entra in gioco l'analisi in tempo reale. Seguendo i comportamenti, le preferenze e le azioni dei lead convertiti in tempo reale, le aziende possono modificare l'esperienza di generazione dei lead a un ritmo più rapido.

Fai una visita di base ai potenziali clienti della pagina di destinazione per compilare un modulo e approfondire la canalizzazione. Puoi utilizzare l'analisi in tempo reale per modificare elementi come la lunghezza della copia, i titoli e il design per aumentare il riempimento dei moduli. La parte migliore? Una volta trovata una pagina di destinazione vincente utilizzando l'analisi in tempo reale, puoi utilizzare la stessa formula e testarla in un'altra campagna di marketing.

Rendi i dati accessibili a tutti nella tua azienda

Sfruttare l'analisi in tempo reale ha chiaramente i suoi vantaggi e se rendi i dati accessibili a più team in tutta l'organizzazione, avrà un effetto maggiore. Troppo spesso, i dati vengono isolati all'interno di un team.

Nel caso dell'esempio SaaS sopra, il team di lead generation ha trovato un modo per convertire più lead utilizzando l'analisi in tempo reale. Se condividono questi dati con il più ampio team di marketing (copywriter e designer), potrebbero avere un effetto di crescita esponenziale nell'intera organizzazione. Democratizzare i dati e condividerli ampiamente consente a più team della tua azienda di pensare fuori dagli schemi, sviluppare nuove idee e aumentare la collaborazione, forse anche in tempo reale.

Scopri di più sull'analisi dei dati in tempo reale richiedendo oggi stesso una demo personalizzata di Amplitude.