O que é análise comportamental? Definição, exemplos e ferramentas

Publicados: 2022-01-29

A análise comportamental oferece a capacidade de descobrir exatamente como seus clientes estão usando seu produto. Com essas informações, você pode melhorar, adaptar e moldar continuamente seu produto na experiência que seus clientes estão procurando.

O que é análise comportamental?

A análise comportamental é o processo de coleta e análise de dados de ações realizadas por usuários de um produto digital, como um aplicativo ou site. Com esses dados, as empresas podem ver exatamente como os usuários interagiram com a experiência digital e tomar decisões sobre como melhorar os produtos digitais no futuro.

Exemplos de Comportamentos do Usuário Relevantes para a Análise Comportamental

Criando uma conta
Preenchendo um formulário
Tocando uma música
Abandonar um carrinho
Adquirindo uma assinatura

Esses comportamentos, também conhecidos como eventos, são rastreados para revelar as preferências, intenções e hábitos do usuário. Quanto melhor você entender seus clientes, mais valor poderá oferecer a eles. E, por sua vez, você nutrirá uma base de clientes leais que permanecerá por muito tempo.

Principais conclusões

A análise comportamental refere-se ao método de rastrear e analisar o comportamento do usuário para entender melhor o que ele deseja do seu produto ou serviço.
Os dados gerados a partir da análise comportamental podem ser usados para melhorar seu produto, satisfazer os clientes e aumentar os principais indicadores de desempenho.
A forma como você usa a análise comportamental depende de seus objetivos, mas conversão, retenção e engajamento são universalmente essenciais.

Dados de terceiros x dados de terceiros

Os dados de terceiros são agregados por outras empresas e depois vendidos. Esse tipo de informação reflete Idade, ocupação e localização são exemplos de dados demográficos de terceiros. Você provavelmente terá usuários com dados demográficos idênticos, mas isso não significa que eles usarão seu produto exatamente da mesma maneira.

A análise comportamental captura o fluxo único de cada indivíduo por meio de uma experiência digital. Isso é conhecido como dados primários. Por meio de dados comportamentais primários, você pode desenvolver uma compreensão autêntica de como os usuários realmente percebem seu produto.

A importância da análise comportamental para o seu negócio ou marca

O objetivo da análise comportamental é capacitá-lo a tomar decisões informadas que gerem resultados de negócios específicos para sua empresa. Aumentar métricas de alto valor, como retenção, conversão e engajamento, é extremamente difícil se você não conseguir entender o que está influenciando seus clientes em todas as etapas da jornada do cliente.

Dependendo de pesquisas, questionários, revisões e feedback não é uma solução viável a longo prazo. As ações dos clientes transmitem muito mais significado do que palavras, e entender como as coortes se envolvem com a experiência digital é fundamental para gerar métricas críticas, como o valor da vida útil do cliente .

Pontos de dados como usuários ativos diários e taxas de rejeição podem ajudá-lo a determinar de onde vêm os clientes em potencial e por quanto tempo eles permanecem, mas não necessariamente por que eles escolhem seu produto. Sem conhecer a intenção e a motivação de seus clientes, quaisquer alterações feitas em seu produto serão baseadas na intuição.

Quando se trata de fazer apostas digitais em melhorias de produtos, a única maneira de garantir que seus esforços valerão a pena é saber exatamente o que o cliente deseja. De acordo com a McKinsey & Company, “ as organizações que aproveitam os insights comportamentais do cliente superam os pares em 85% no crescimento das vendas e mais de 25% na margem bruta”.

A análise comportamental fornece dados brutos que podem ser usados para formar hipóteses, realizar testes A/B e fazer alterações com confiança. Esse refinamento constante é o que leva a experiências altamente personalizadas que agregam valor por meio de cada interação e recurso.

Como funciona a análise comportamental?

Antes de começar a extrair insights de seus dados comportamentais, você precisará investir em uma solução de análise comportamental, como o Sistema de Otimização Digital da Amplitude. Sua plataforma de análise deve coletar os comportamentos do usuário de seu produto e/ou um data warehouse ou CDP, além de integrar-se a outras ferramentas, como sistemas de mensagens sociais e de e-mail. Você poderá então visualizar os dados comportamentais por meio de um painel ou sistema de relatórios.

Depois de coletar os dados comportamentais, você precisará definir as metas e os objetivos de negócios específicos que deseja alcançar. Essas metas são nativas de sua empresa e produto, mas coisas como retenção, conversão e engajamento são praticamente universais para todos os negócios . Se você não tiver metas de negócios específicas de curto e longo prazo, será muito mais difícil extrair insights de seus dados comportamentais.

Em última análise, seu objetivo principal é entender o máximo possível sobre seus clientes: o que eles querem, o que não querem e o que os mantém engajados. Para responder a essas perguntas, você pode usar uma ferramenta como Amplitude para examinar os comportamentos e preferências de um grupo de usuários. Esses grupos são conhecidos como coortes comportamentais.

Ao observar os comportamentos de certos grupos, surgem padrões e tendências de usuários. A segmentação de coortes com base em comportamentos específicos ajuda a descobrir oportunidades para melhorar toda a jornada do cliente.

Você pode segmentar usuários com base em praticamente qualquer comportamento: pular uma música, aceitar uma avaliação gratuita ou cancelar uma assinatura. Depois de criar coortes comportamentais, você pode aproveitar outros métodos de análise, como testes A/B e análise de funil, para extrair insights mais profundos.

Independentemente de como você decida segmentar coortes comportamentais, você deve sempre procurar descobrir por Depois de entender a intenção e a motivação, você pode fazer alterações com eficiência relacionadas às suas metas de negócios.

Diferentes tipos de análises comportamentais

Depois de coletar dados comportamentais, você pode executar diferentes tipos de análises, testes e experimentos com base em seus objetivos. Nem todas as plataformas de análise comportamental oferecem os mesmos recursos, mas uma solução como Amplitude lhe dará a capacidade de realizar as análises abaixo e muito mais.

Experimentação A/B

A experimentação A/B permite que você tome decisões de produtos com confiança. Não tem certeza sobre uma página de destino? Quer saber se um recurso do produto vale a pena? Em vez de fazer alterações em seu produto com base na intuição, você pode determinar o melhor curso de ação usando dados tangíveis gerados a partir do comportamento do cliente.

Armado com dados de comportamento do usuário, você pode fazer ajustes gerais que melhoram a experiência do cliente sem correr riscos.

Análise de funil

Cada caminho que um cliente segue em direção à conversão apresenta uma oportunidade de progresso ou desistência. A análise de funil permite que você examine todas as etapas da jornada do cliente para corrigir pontos problemáticos e/ou confirmar experiências vencedoras.

À medida que sua empresa cresce, você provavelmente terá mais funis para manter e otimizar. Plataformas como Amplitude oferecem uma visão holística de todos os seus funis para que você possa entender a intenção do usuário em todos os níveis.

Segmentação

A segmentação permite descobrir tendências e padrões comparando grupos de usuários e comportamentos ao longo do tempo. Por exemplo, seu produto provavelmente terá sucesso com um grupo de usuários principais que conhecem seu produto por dentro e por fora.

Se você segmentar esse público e prestar atenção em seus comportamentos, poderá localizar os aspectos mais valiosos do seu produto. Em seguida, você pode incentivar novos usuários a se envolverem com seu produto da mesma forma que seus usuários avançados.

Como começar a usar ferramentas de análise comportamental

Cada empresa está sujeita a seus próprios desafios específicos e expectativas do setor - a maneira como você implementa a análise comportamental será nativa de suas metas de curto e longo prazo. No entanto, a adoção da análise comportamental em toda a equipe preparará o cenário para o sucesso. A orientação abaixo fornecerá alguns exemplos de como começar a usar a análise comportamental.

Estabeleça uma estratégia de dados multifuncional

Muitas empresas admitem que não alcançaram uma cultura eficaz em torno dos dados, apesar de sua crescente importância. De acordo com o Gartner, “ até 2023, as organizações que promovem o compartilhamento de dados superarão seus pares na maioria das métricas de valor de negócios ”.

Cada equipe da sua empresa pode fornecer perspectivas exclusivas sobre como maximizar o valor dos dados comportamentais. A experiência combinada de cada departamento deve informar sua estratégia de dados. Quais metas e métricas devemos acompanhar e por quê? Como esses dados serão usados para construir um produto melhor? Nossa pilha de tecnologia é capaz de atingir nossos objetivos?
Essas questões são melhor abordadas pelo maior número possível de equipes: produto, marketing, c-suite, TI, analistas e até suporte ao cliente. Uma vez que as metas tenham sido estabelecidas, é igualmente importante priorizar a democracia de dados. Isso dá a várias equipes acesso aos seus dados, o que se traduz em um produto melhor e maiores resultados de negócios.
Invista em uma plataforma e treine sua equipe
Encontrar a plataforma de análise certa depende de seus objetivos, orçamento e maturidade de análise. Nem todas as plataformas são criadas da mesma forma, por isso é importante encontrar uma solução que atenda às suas necessidades. Algumas plataformas são mais fáceis de usar do que outras.
Quando se trata de treinar sua equipe, plataformas como Amplitude fornecem coisas como bancos de dados de conhecimento, cursos de treinamento e webinars.
Google Analytics
O Google Analytics é uma ferramenta de análise da web popular para equipes de marketing. A plataforma de análise do Google ajuda os profissionais de marketing a entender tendências de tráfego, métricas de página e iniciativas de SEO. Em contraste com plataformas de análise comportamental como Amplitude, o Google Analytics é limitado no que pode compartilhar sobre atividades comportamentais baseadas em eventos.
Adobe Analytics
O Adobe Analytics é muito semelhante ao Google Analytics, mas se concentra mais no que as empresas precisam para análise comportamental. Ao contrário do Google Analytics, que é amplamente utilizado devido à sua disponibilidade gratuita, o Adobe Analytics é oferecido apenas através de uma versão paga. Isso levou o Adobe Analytics a oferecer suporte a uma fração dos clientes do Google Analytics, mas esses clientes representam muitas das empresas da Fortune 500.
O Adobe Analytics tem uma reputação de complexidade em contraste com o Google Analytics, mas a Adobe inclui recursos que são mais poderosos. No entanto, em alguns casos, sabe-se que esse aumento de poder leva a problemas de adoção e usabilidade
Amplitude
O Sistema de Otimização Digital da Amplitude oferece um conjunto unificado de ferramentas que lhe dão uma compreensão profunda do motivo pelo qual os clientes se envolvem com seu produto. Amplitude extrai dados comportamentais de todos os seus pontos de contato digitais em painéis fáceis de usar, permitindo que você conduza experimentos, analise funis, teste novos recursos, personalize campanhas de marketing e muito mais.
Conecte sua plataforma ao seu produto e outras ferramentas
Seu produto provavelmente fornecerá a maioria de seus dados comportamentais, mas você pode ter outras fontes de dados que podem ser integradas à sua plataforma de análise. Por exemplo, uma integração de anúncios do Facebook pode alavancar os dados do seu produto e criar públicos personalizados, oferecendo mais oportunidades de personalização.
Ferramentas como o Braze automatizam as iniciativas de marketing, oferecendo a você a capacidade de envolver os usuários por meio de vários canais. Você pode integrar o Braze à sua plataforma de análise comportamental para aumentar a produtividade, personalização e flexibilidade.
Exemplos do mundo real de análise comportamental
A análise comportamental é uma ferramenta poderosa porque permite enfrentar obstáculos de maneiras ilimitadas. A melhor maneira de entender o que é possível com a análise comportamental é ver como as empresas a estão usando para resolver desafios específicos.
ClearScore aumenta assinaturas com análise de funil
No momento em que um prospect se torna um cliente, ele entra em um funil de produto. À medida que o usuário interage com seu produto, ele “desce o funil” e experimenta diferentes estágios, recursos e capacidades. Cada etapa representa uma oportunidade para mais engajamento ou desistência. Usando a análise comportamental, você pode analisar as etapas no funil do seu produto para localizar pontos de atrito, aumentar o engajamento e impulsionar a retenção.
A ClearScore, líder de fintech sediada no Reino Unido que oferece relatórios de crédito gratuitos, usou análises comportamentais da Amplitude para converter assinantes gratuitos em assinantes pagos. Para impulsionar a conversão, a ClearScore usou o recurso Análise de funil no Amplitude Analytics para localizar as tendências e comportamentos dos usuários gratuitos.
Eles perceberam que os usuários que exibiam determinados comportamentos eram mais propensos a se inscrever em uma seção específica do funil. Depois de perceber essa tendência, os membros da equipe do ClearScore alteraram as mensagens nesse estágio específico para atingir esse grupo. Devido a essas mudanças, a ClearScore conseguiu dobrar sua taxa de conversão gratuita para paga em 12 meses.
NBC Universal aumenta a retenção com grupos comportamentais
Ao agrupar os usuários em coortes comportamentais, você pode descobrir por que os usuários se envolvem com determinados recursos, desistem em um estágio específico do funil ou se tornam clientes de longo prazo. A análise de coorte é particularmente poderosa quando se trata de retenção. Se você puder isolar os comportamentos, ações e eventos de seus clientes mais fiéis, poderá incentivar outros usuários a se envolverem com seu produto da mesma maneira.
A líder de mídia e entretenimento NBC Universal usou as coortes comportamentais da Amplitude para melhorar a experiência do usuário de seu aplicativo de streaming. Depois de experimentar coortes, a NBC percebeu que poderia personalizar a experiência de streaming colocando o histórico de exibição pessoal de um usuário na página inicial do aplicativo.
Essa melhoria dobrou a retenção no benchmark do Dia 7 da jornada do cliente. A NBC também usou coortes para realizar experimentos de produtos testando ajustes em sua página inicial. Eles iniciaram o teste apenas implementando mudanças em uma pequena coorte segmentada. Depois de perceber que as mudanças resultaram em um aumento de 10% na audiência, a NBC atualizou a página inicial para todos os usuários.
iflix impulsiona o engajamento com testes A/B
Quando se trata de melhorar a experiência do cliente, você precisa ser capaz de pressionar as ideias de teste com experimentação. O teste A/B é um processo de experimentação que mede o resultado de dois cenários ou parâmetros diferentes. Você pode usar o teste A/B para direcionar comportamentos específicos do cliente.
Por exemplo, você pode testar duas versões separadas de uma página de destino para ver qual delas gera mais conversões. Você pode usar o teste A/B com dois grupos diferentes de usuários para testar cada página.
iflix, um serviço de vídeo sob demanda da Malásia, usou o Amplitude Recommend para lançar uma nova experiência de visualização de vídeo com a esperança de gerar mais engajamento. iflix tinha duas ideias concorrentes sobre como eles queriam atualizar seu player de vídeo legado. O primeiro era um player de vídeo incorporado apresentando um pequeno trailer, e o segundo era um recurso de reprodução automática.
Por meio de um teste A/B, a iflix determinou que o player de vídeo incorporado superou o recurso de reprodução automática - o resultado foi uma taxa de conversão para reprodução 3,5 vezes maior. Depois de ver o sucesso nessas análises comportamentais, a iflix aumentou significativamente seus testes A/B, o que acabou gerando um aumento de 4x na conversão para visualização e um aumento de 11% nas visualizações de vídeo pela primeira vez.
Referências
Compartilhamento de dados é uma necessidade de negócios para acelerar negócios digitais , Gartner
A crescente importância da democratização de dados , CFO.com
Sobrevivendo à depreciação de dados de terceiros: um manual para profissionais de marketing , Forbes
Capturando valor dos dados de seus clientes , McKinsey & Company
Sem dados de cookies de terceiros? Você está melhor com uma vantagem de dados de primeira parte , Forbes
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