Analiza danych w czasie rzeczywistym: które KPI są odpowiednie dla Twojej firmy?

Tempo, w jakim konsumenci kupują produkty, subskrybują usługi i doświadczają treści, staje się coraz szybsze. Aby firmy mogły pozostać na czele, muszą jak najszybciej stawiać dokładne zakłady na to, czego chcą ich klienci. Analiza danych w czasie rzeczywistym informuje o tym, co robią teraz Twoi klienci, dzięki czemu możesz dostosować swój produkt, aby był dokładnie tym, czego chcą.

Co to jest analityka w czasie rzeczywistym?

Dzisiejsze firmy uczą się, że sukces, rozwój i doskonalenie można znaleźć tam, gdzie klienci spędzają większość czasu — w cyfrowym świecie. Gdy klienci wykonują (lub nie robią) czynności w aplikacji cyfrowej, aplikacji mobilnej lub witrynie internetowej, stwarza to okazję do zrozumienia klientów w bardzo konkretny sposób.

Analityka w czasie rzeczywistym oznacza zbieranie i analizowanie informacji, które są generowane w chwili obecnej. Dane są natychmiast agregowane na wirtualnym pulpicie nawigacyjnym, dając firmom możliwość podejmowania decyzji w ciągu kilku sekund po wykonaniu działania przez użytkownika.

Korzystając z danych w czasie rzeczywistym, firmy mogą na bieżąco ulepszać produkty cyfrowe, witryny internetowe i aplikacje mobilne. Kliknięcia na przyciski CTA, pominięcia utworów i porzucone koszyki to przykłady zdarzeń, które można analizować w czasie rzeczywistym.

Wartość „czasu rzeczywistego”

Zmieniającą zasady gry korzyścią płynącą z obserwacji danych w czasie rzeczywistym jest szybkość, z jaką można wprowadzać poprawki. Daje możliwość wyprzedzenia konkurencji dzięki lepszemu, bardziej dopracowanemu i przetestowanemu produktowi. Skrócenie czasu potrzebnego na dostęp do danych, ich interpretację i wprowadzenie zmian może zaoszczędzić zasoby i zapobiec błędom strategii produktu.

Firmy, które skorzystają z rozwiązania analitycznego w czasie rzeczywistym, nie będą już musiały wprowadzać zmian i czekać tygodniami, aby zobaczyć, jak zareaguje ich baza użytkowników. Testy A/B, eksperymenty i korekcja błędów stają się bardziej płynne i obliczane, gdy czas jest po Twojej stronie.

Co to są dane historyczne?

Dane historyczne to dane, które zostały wygenerowane w przeszłości. Przed wprowadzeniem funkcji analitycznych w czasie rzeczywistym ten rodzaj danych był uważany za główne źródło prawdy przy podejmowaniu świadomych decyzji. Te „dalekie” informacje można wykorzystać do znalezienia wzorców wydajności w czasie, niekoniecznie w danej chwili.

Dane historyczne są nadal ważne, ale ich wartość jest bardziej inwestycją. Wskaźniki dotyczące produktywności wewnętrznej, najlepszych okresów sprzedaży w ciągu roku i innych długoterminowych wskaźników porównawczych informują o szerszych inicjatywach, takich jak strategie biznesowe lub mapy drogowe produktów.

Firmy będą chciały wykorzystać zarówno dane historyczne, jak i analizy w czasie rzeczywistym, aby uzyskać głębszy wgląd w swoje produkty, klientów i cele. Ogólnie rzecz biorąc, dane historyczne powinny być wykorzystywane do tworzenia nadrzędnych celów lub punktów odniesienia, podczas gdy analizy w czasie rzeczywistym służą do realizacji tych celów. Być może Twoja firma wykorzystała swoje dane historyczne, aby zlokalizować niewielką lukę w rocznej sprzedaży w trzecim kwartale. Następnie w trzecim kwartale wykorzystałeś analitykę w czasie rzeczywistym do eksperymentowania z aplikacją swojej firmy w celu zwiększenia liczby konwersji.

4 kluczowe wskaźniki efektywności i branże, które powinny z nich korzystać

Chociaż każda branża jest inna, istnieje nowy konsensus co do tego, jakie dane są najważniejsze. Według ankiety przeprowadzonej przez Harvard Business Review Analytics Services sponsorowanej przez Amplitude, respondenci stwierdzili, że najważniejsze zestawy danych dla sukcesu obracają się wokół zaangażowania użytkowników, wskaźnika utrzymania klientów i wartości życiowej klienta.

Innymi słowy, nowym precedensem dla analityki nie jest to , kim są użytkownicy, ale to, co robią. Dlatego im szybciej zrozumiesz, dlaczego robią to, co robią, tym lepiej możesz zrobić swój produkt. Będziesz musiał śledzić dane behawioralne, aby tworzyć wysoce spersonalizowane doświadczenia, które zaspokoją preferencje klientów.

Posiadanie odpowiednich narzędzi do śledzenia analiz w czasie rzeczywistym to jedno, ale zrozumienie, co należy śledzić, nie jest tak łatwe. Określenie odpowiednich KPI zależy w dużej mierze od charakteru Twojej firmy, jej produktu i celów. Oto tylko kilka przykładów, które skłonią Cię do zastanowienia się nad wartością analityki w czasie rzeczywistym.

1. Konwersja bezpłatna na płatną: B2C/Technika konsumencka

Firmy typu business-to-consumer (B2C) sprzedają produkty lub usługi bezpośrednio konsumentom. Od tradycyjnych siłowni po aplikacje do medytacji online — firmy te często korzystają z bezpłatnych członkostw lub wersji próbnych, aby zachęcić do subskrypcji. Cykle koniunkturalne w tym segmencie mają tendencję do szybkiej zmiany; każda perspektywa interakcji z firmą jest ważna.

Potencjalni subskrybenci, którzy korzystają z bezpłatnych wersji próbnych, nie zawsze dokonują konwersji. Aby złamać kod, możesz użyć analityki w czasie rzeczywistym, aby dowiedzieć się, gdzie użytkownicy rezygnują i dlaczego. Może się zdarzyć, że wielu użytkowników chce subskrybować po zakończeniu bezpłatnego okresu próbnego, ale proces aktywacji jest skomplikowany. Korzystając z analiz w czasie rzeczywistym, okazuje się, że użytkownicy rezygnują, gdy muszą zmienić urządzenie, aby aktywować członkostwo. Im szybciej Twój zespół może przeprowadzić aktywację na jednym urządzeniu, tym lepszy może być Twój współczynnik konwersji bezpłatnych.

Inne taktyki, takie jak obniżanie kosztów, wydłużanie terminu i znajdowanie momentów zaangażowania użytkowników, można śledzić i eksperymentować z analizą w czasie rzeczywistym.

2. Współczynnik konwersji: e-commerce

Firmy e-commerce polegają na tym, że odwiedzający robią zakupy na swoich stronach internetowych, a następnie wracają po więcej. Wskaźnik KPI współczynnika konwersji mierzy odsetek odwiedzających, którzy ostatecznie coś kupują.

Analizy w czasie rzeczywistym mogą pomóc firmom z branży e-commerce dokładnie określić, gdzie występują tarcia w doświadczeniu zakupowym. Na przykład, jeśli użytkownicy porzucają swoje koszyki podczas próby dodania lub usunięcia przedmiotu, użyj analizy w czasie rzeczywistym, aby rozwiązać problem i sprawdzić, czy zadziałało. To może być kwestia kilku kliknięć. Zamiast klikać określone pola na każdym elemencie, aby je usunąć, być może możesz dodać przycisk „usuń wszystko”, aby uzyskać większą wygodę. Po dodaniu opcji możesz monitorować zmianę w czasie rzeczywistym, aby sprawdzić, czy była skuteczna.

Zmiana sposobu kupowania w celu uzyskania mniejszej liczby kliknięć, zmiana projektu lub kopii strony, zmiana zasobów reklamowych i wysyłanie powiadomień to możliwości danych w czasie rzeczywistym w e-commerce.

3. Utrzymanie subskrybentów: media i rozrywka

Firmy medialne i rozrywkowe mogą korzystać z analiz w czasie rzeczywistym, aby znaleźć nowe sposoby zwiększania retencji. W przypadku tego segmentu przekształcenie potencjalnych klientów w subskrybentów niekoniecznie jest tak ważne, jak ustalenie, dlaczego subskrybenci zostają. Utrzymanie — tempo, w jakim abonenci pozostają klientami — jest ogromnym wskaźnikiem długoterminowego sukcesu.

Jednym ze sposobów na zwiększenie retencji jest śledzenie generujących przychody subskrybentów za pomocą analiz w czasie rzeczywistym. Abonenci ci to długodystansowcy, często nazywani użytkownikami zaawansowanymi. Wykorzystują każdy dzwonek i gwizdają na Twoje oferty produktowe i spędzają najwięcej czasu na treści. Analizy w czasie rzeczywistym można wykorzystać do obserwowania, co robi ta grupa użytkowników.

Jeśli potrafisz wyjść z określonego wzorca zachowania, możesz zachęcić do tych samych działań resztę swojej bazy użytkowników. Na przykład może się okazać, że użytkownicy, którzy utworzyli „Listę obserwacyjną”, z większym prawdopodobieństwem pozostaną zasubskrybowani. Korzystając z analityki w czasie rzeczywistym, możesz przetestować sposoby zachęcania użytkowników do tworzenia listy obserwacyjnej: powiadomienia, większe przyciski, dodane opisy. Eksperymenty takie jak ten mogą ci powiedzieć, czy twoje strategie działają, czy nie.

4. Koszt na potencjalnego klienta: B2B/SaaS

Koszt jednego potencjalnego klienta KPI pokazuje, ile firma musi wydać, aby pozyskać potencjalnego subskrybenta. Uzyskanie tego kosztu na jak najniższym poziomie przy jednoczesnym utrzymaniu zdrowego strumienia potencjalnych klientów jest ważne dla firm SaaS. Anura.io opisuje hipotetyczną formułę: „Wydajesz 1000 USD na kampanię typu pay-per-click i przekształcasz 10 odwiedzających w potencjalnych klientów. Twój koszt za potencjalnego klienta wynosi 100 USD. Jeśli przekonwertujesz 100 odwiedzających, Twój koszt na potencjalnego klienta wynosi 10 USD”.

Zgodnie z powyższą formułą, tworzenie większej liczby skonwertowanych leadów jest sposobem na utrzymanie niskich kosztów. W tym miejscu pojawia się analityka w czasie rzeczywistym. Śledząc zachowania, preferencje i działania skonwertowanych leadów w czasie rzeczywistym, firmy mogą szybciej zmieniać sposób generowania leadów.

Weź udział w podstawowej wizycie na stronie docelowej, aby wypełnić formularz i zagłębić się w ścieżkę. Możesz użyć analityki w czasie rzeczywistym, aby zmienić takie rzeczy, jak długość kopii, nagłówki i projekt, aby zwiększyć liczbę wypełnień formularzy. Najlepsza część? Po znalezieniu zwycięskiej strony docelowej za pomocą analityki w czasie rzeczywistym możesz wykorzystać tę samą formułę i przetestować ją w innej kampanii marketingowej.

Spraw, aby dane były dostępne dla wszystkich w Twojej firmie

Korzystanie z analityki w czasie rzeczywistym ma swoje zalety, a jeśli udostępnisz dane większej liczbie zespołów w całej organizacji, przyniesie to większy efekt. Zbyt często dane zostają wyciszone w ramach jednego zespołu.

W przypadku powyższego przykładu SaaS zespół lead generation znalazł sposób na konwersję większej liczby leadów za pomocą analityki w czasie rzeczywistym. Jeśli udostępnią te dane szerszemu zespołowi marketingowemu (copywriterom i projektantom), może to mieć wykładniczy wpływ na wzrost w całej organizacji. Demokratyzacja danych i ich szerokie udostępnianie umożliwia większej liczbie zespołów w Twojej firmie nieszablonowe myślenie, opracowywanie nowych pomysłów i zwiększanie współpracy — być może nawet w czasie rzeczywistym.

Dowiedz się więcej o analizie danych w czasie rzeczywistym, zamawiając niestandardowe demo Amplitude już dziś.