Analityka oparta na zdarzeniach: definicja, przykłady i narzędzia

Definiowanie analizy opartej na zdarzeniach

Analityka oparta na zdarzeniach to metoda śledzenia i analizowania interakcji między użytkownikami a Twoim produktem, znana również jako zdarzenia . Zdarzenia i użytkownicy to podstawowe elementy analityki opartej na zdarzeniach. Zdarzenie to dowolne działanie lub zachowanie występujące w cyfrowym punkcie styku, takim jak aplikacja mobilna, poczta e-mail, pulpit nawigacyjny produktu, CRM lub strona internetowa.

Istnieją trzy popularne kategorie wydarzeń:

• Wydarzenia, które są ważne dla zakończenia procesu w Twoim produkcie, takie jak samouczek lub rejestracja
• Wydarzenia, które prowadzą użytkownika przez główną mechanikę Twojego produktu
• Wydarzenia, które umożliwiają użytkownikowi dokonanie zakupu w aplikacji

Użytkownicy reprezentują potencjalnych lub klientów, którzy angażują się w Twoją firmę w środowisku cyfrowym. Gdy użytkownicy wchodzą w interakcję z Twoim produktem, ich zachowania, dane demograficzne i inne atrybuty są rejestrowane wraz z właściwościami użytkownika, w tym lokalizacją, urządzeniem, językiem, adresem e-mail lub numerem telefonu komórkowego.

Ta kombinacja użytkowników i zdarzeń daje cenne informacje o tym, w jaki sposób Twój produkt jest używany i, co najważniejsze, dlaczego.

Kluczowe dania na wynos

• Analityka oparta na zdarzeniach śledzi zachowania użytkowników, gdy angażują się i eksplorują Twój produkt.
• Jeśli potrafisz zrozumieć, dlaczego klienci wykonują określone zdarzenia w Twoim produkcie, możesz poprawić wrażenia użytkownika.
• Platformy analityczne oparte na zdarzeniach stanowią podstawę do poprawy kluczowych wskaźników wydajności, takich jak współczynniki konwersji, utrzymanie i długoterminowa wartość klienta.

Korzyści z analizy opartej na zdarzeniach

Śledzenie zachowań i zdarzeń użytkowników wykracza poza proste wskaźniki, takie jak wyświetlenia strony czy kanały ruchu. Analityka oparta na zdarzeniach nie tylko informuje o tym, co dzieje się w Twoim produkcie; ma na celu wyjaśnienie, dlaczego. Jeśli potrafisz stworzyć produkt zgodny z tym „dlaczego”, możesz zyskać większe zaangażowanie, lojalnych klientów i większe przychody.

Chociaż każda firma będzie ukierunkowana na określone wyniki, analityka oparta na zdarzeniach może pomóc:

Mierz zaangażowanie i ulepszaj swój produkt: dzisiejsi konsumenci oczekują wysoce spersonalizowanych doświadczeń, które są zaprojektowane specjalnie dla nich. Dotyczy to również usług B2B. Nie wiedząc, czego użytkownicy oczekują od Twojego produktu, trudno jest zaprojektować obsługę klienta, która jest pełna personalizacji. Zdarzenia i zachowania to klucze potrzebne do odblokowania lepszego zaangażowania i dokładnego dostosowania produktów.

Szybko zastosuj złożoną technologię do rozwiązywania problemów: nie musisz już być ekspertem w dziedzinie SQL, aby wydobyć szczegółowe informacje z danych. Produkty analityczne oparte na zdarzeniach, takie jak Amplitude, oferują narzędzia o niskiej zawartości kodu/brak kodu, które pozwalają zespołom odpowiadać na złożone pytania analityczne. To znacznie zwiększa wydajność i pozwala większej liczbie członków zespołu korzystać z zebranych informacji.

Demokratyzuj dane w całej firmie: analizy oparte na zdarzeniach zapewniają doskonałą okazję dla różnych zespołów w Twojej firmie do współpracy na podstawie danych. Według Gartnera „do 2023 r. organizacje promujące udostępnianie danych osiągną lepsze wyniki pod względem większości wskaźników wartości biznesowej”. Zachowania użytkowników mogą wpływać na strategię wielu zespołów, takich jak produkt, marketing, IT i sukces klienta.

Narzędzia analityczne oparte na zdarzeniach

W miarę jak firmy uświadamiają sobie wartość danych behawioralnych, wciąż pojawiają się nowe narzędzia analityczne oparte na zdarzeniach. Ale nie każda firma ma te same cele, zasoby lub ograniczenia. Każde narzędzie oferuje określone możliwości, które mogą spełnić unikalne cele firm z różnych branż.

Powszechnie używane narzędzia analityczne oparte na zdarzeniach i systemy oparte na zdarzeniach obejmują:

• Adobe Analytics
• Google Analytics
• Amplituda
• Człon
• mcząsteczka
• Mixpanel
• Pendo
• Sterta

Co można zrobić z platformami analitycznymi opartymi na zdarzeniach?

Po zebraniu danych o użytkownikach i zdarzeniach możesz przeprowadzać różne testy i eksperymenty za pośrednictwem swojej platformy analitycznej. Każda platforma analityczna oferuje inne możliwości. Platformy takie jak Amplitude dadzą Ci możliwość przeprowadzenia poniższych analiz i nie tylko.

Analiza lejka

Ścieżki składają się z wielu zdarzeń ułożonych w sposób prowadzący do punktu konwersji. Analiza ścieżki pozwala lepiej zrozumieć, w jaki sposób różne zdarzenia łączą się ze sobą, tworząc ścieżkę. Na przykład podstawowy lejek e-commerce może wyglądać mniej więcej tak: użytkownik wyszukuje produkty > wyświetla szczegółowe informacje o tym produkcie > dodaje produkt do koszyka > finalizuje zakup.

Każdy krok na ścieżce daje użytkownikom możliwość kontynuowania pracy lub rezygnacji. Analiza ścieżek pozwala wyodrębnić każde zdarzenie, dzięki czemu można zbadać dowolne punkty tarcia. Jeśli etap ścieżki działa dobrze, możesz powtórzyć to doświadczenie w innych obszarach swojego produktu.

Segmentacja

Segmentacja to metoda analityczna, która porównuje różnych użytkowników i zdarzenia w czasie. Możesz użyć segmentacji, aby podzielić potencjalnych i klientów na określone grupy w zależności od tego, jak angażują się w Twój produkt.

Porównywanie grup użytkowników i zdarzeń pomaga zlokalizować kluczowe różnice na ścieżce klienta. Jedna grupa użytkowników może przemieszczać się przez lejek z prędkością błyskawicy, w przeciwieństwie do grupy wolniejszej. Te odmiany wskazują nowe sposoby dostosowywania doświadczeń, aby zapewniały wartość i satysfakcjonowały klientów.

Prawdziwe przykłady wykorzystania analityki opartej na zdarzeniach

Firmy, które kładą nacisk na dogłębne zrozumienie zachowań użytkowników, będą miały więcej informacji, które pomogą w rozwijaniu spersonalizowanych doświadczeń. Według McKinsey & Company „firmy, które rozwijają się szybciej, generują 40% więcej swoich przychodów z personalizacji niż ich wolniej rozwijające się odpowiedniki”.

Jumbo Interactive zwiększa przychody dzięki personalizacji

Jumbo Interactive, platforma zajmująca się odsprzedażą produktów Australian National Lottery, wykorzystała Amplitude do spersonalizowania swoich inicjatyw marketingowych. Firma Jumbo znalazła trzy możliwości personalizacji poprzez ukierunkowanie na określone wydarzenia i użytkowników.

• Jumbo doświadczyło 20% większego zaangażowania po wysłaniu e-maila z rekomendacją do użytkowników, którzy dokonali zakupu online.
• Po wysłaniu powiadomienia push do graczy, którzy złożyli zamówienie w aplikacji online, Jumbo doświadczył 32% wzrostu zaangażowania.
• Użytkownikom, którzy kliknęli wiadomość e-mail lub powiadomienie push, aby uzyskać dostęp do witryny, Jumbo dostarczyło spersonalizowaną kartę treści, co spowodowało zwiększenie zaangażowania o 8,5%.

Wynik tych eksperymentów? 158% wzrost liczby konwersji w ciągu dwóch miesięcy od korzystania z Amplitudy. Przewiduje się, że w tym tempie Jumbo zarobi 500 000 USD w nowych przychodach rok do roku.

NerdWallet zwiększa KPI dzięki analizie lejka

NerdWallet, firma zajmująca się finansami osobistymi, nawiązała współpracę z Amplitude, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób ich witryna i aplikacja mobilna oddziałują na użytkowników. Wykorzystali analitykę opartą na zdarzeniach, aby przeprowadzić analizę ścieżki zarówno dla użytkowników aplikacji mobilnej, jak i strony internetowej. NerdWallet odkrył, że użytkownicy mobilni dwa razy rzadziej klikają treści niż użytkownicy internetu. Po przeprowadzeniu różnych eksperymentów w czasie rzeczywistym NerdWallet dostosował swoje doświadczenia mobilne, co zaowocowało 200% wzrostem współczynników klikalności.

Korzystanie z analizy opartej na zdarzeniach w celu zwiększenia przychodów

Załóżmy, że prowadzisz firmę e-commerce, która obejmuje witrynę internetową i aplikację mobilną. Potencjalny klient otwiera witrynę internetową i przegląda szereg produktów przed dodaniem produktu do koszyka. Następnie, kilka dni później, logują się przez aplikację mobilną i kończą proces realizacji transakcji. Na Twojej platformie analitycznej powyższe zachowania lub zdarzenia mogą wyglądać tak: „Rejestracja użytkownika”, „Wyszukaj przedmioty”, „Wyświetl szczegóły przedmiotu”, „Dodaj przedmiot do koszyka” i „Zakup zakończony”.

Z biegiem czasu te oparte na zdarzeniach dane mogą wywołać ważne pytania, które prowadzą do zmian i dostosowań produktów. Po sprawdzeniu danych z powyższego przykładu e-commerce projektant produktu może zapytać:

1. Jaki procent użytkowników realizuje proces realizacji transakcji w jednej sesji?
2. Czym konwersja różni się w zależności od produktu lub marki?
3. Jeśli użytkownicy nie dokonają konwersji, dokąd się udają?
4. Jaki jest typowy czas trwania (w minutach lub dniach) konwersji?
5. Ilu użytkowników napotyka błąd płatności? Czy wracają, aby spróbować z nową kartą kredytową? Jeśli nie, to czy tracimy je na zawsze?

Odpowiedzi na powyższe pytania są prawie niemożliwe bez analizy opartej na zdarzeniach. Uzbrojony w dane oparte na zdarzeniach, nie będziesz już musiał podejmować krytycznych decyzji opartych na intuicji. Zamiast tego możesz wykorzystać wzorce, trendy i pragnienia ludzi, których ma zaspokoić Twój produkt.

Łączenie analityki opartej na zdarzeniach z rozwojem

Jeśli chodzi o ulepszanie produktu, utrzymanie klientów i rozwój firmy, nie musisz już pytać klientów, co im się podoba, a czego nie — możesz po prostu obserwować, co robią.

Firmy takie jak Amazon odniosły duży sukces, zwracając uwagę na nawyki i preferencje swoich klientów. Oczywiste jest, że analizy oparte na zdarzeniach pomogły firmom takim jak Amazon osiągnąć ogromny wzrost i zwiększyć przychody.

Zachowanie użytkownika odzwierciedla motywację i intencję. Za każdym razem, gdy potencjalny klient lub klient dokonuje płatności, porzuca koszyk lub odtwarza piosenkę, podejmuje decyzję, która przekazuje, czego chce. Z biegiem czasu te zachowania użytkowników ujawniają wzorce, które wskazują na nowe spostrzeżenia i odkrycia — wzorce, które można śledzić za pomocą analiz opartych na zdarzeniach.

Bibliografia

• Personalizacja obsługi klienta: Zróżnicowanie w handlu detalicznym (kwiecień 2020) McKinsey & Company
• Jak umieścić personalizację B2B w kontekście (lipiec 2021) Forbes
• Co to jest SQL i jak to działa? Przewodnik po ustrukturyzowanym języku zapytań (październik 2021) Springboard
• Udostępnianie danych jest koniecznością biznesową, aby przyspieszyć cyfrowy biznes (maj 2021) Gartner
• Wartość poprawnej lub złej personalizacji wzrasta (listopad 2021 r.) McKinsey & Company