Analiza datelor în timp real: care KPI sunt potriviți pentru afacerea dvs.?

Rata cu care consumatorii cumpără produse, se abonează la servicii și experimentează conținut este din ce în ce mai rapidă. Pentru ca companiile să rămână în frunte, trebuie să parieze cât mai repede posibil pe ceea ce își doresc clienții lor. Analiza datelor în timp real vă spune ce fac clienții dvs. acum, astfel încât să vă puteți adapta produsul pentru a fi exact ceea ce își doresc.

Ce este Analytics în timp real?

Afacerile de astăzi învață că succesul, creșterea și îmbunătățirea se găsesc acolo unde clienții își petrec cea mai mare parte a timpului, în lumea digitală. Când clienții efectuează acțiuni (sau nu) într-o aplicație digitală, o aplicație mobilă sau un site web, aceasta creează o oportunitate de a vă înțelege clienții într-un mod foarte specific.

Analiza în timp real înseamnă adunarea și digerarea informațiilor care sunt generate în momentul prezent. Datele sunt agregate instantaneu într-un tablou de bord virtual, oferind companiilor posibilitatea de a lua decizii în câteva secunde după ce utilizatorul efectuează o acțiune.

Profitând de datele în timp real, companiile pot aduce îmbunătățiri din mers produselor digitale, site-urilor web și aplicațiilor mobile. Clicurile către butoanele CTA, săriturile peste melodii și cărucioarele abandonate sunt toate exemple de evenimente care pot fi analizate în timp real.

Valoarea „în timp real”

Avantajul care schimbă jocul al observării datelor în timp real este viteza cu care puteți face ajustări. Vă oferă posibilitatea de a rămâne în fața concurenței cu un produs mai bun, mai rafinat și mai testat. Reducerea timpului necesar pentru a accesa date, a le interpreta și a scoate o modificare poate economisi resurse și poate preveni erorile de strategie de produs.

Companiile care folosesc o soluție de analiză în timp real nu vor mai fi nevoite să lanseze o modificare și să aștepte săptămâni pentru a vedea cum reacționează baza lor de utilizatori. Testarea A/B, experimentarea și corectarea erorilor devin mai fluide și mai calculate atunci când timpul este de partea ta.

Ce sunt datele istorice?

Datele istorice sunt date care au fost generate în trecut. Înainte de capabilitățile de analiză în timp real, acest tip de date era considerată sursa principală de adevăr pentru luarea deciziilor informate. Aceste informații „pe distanță lungă” pot fi folosite pentru a găsi modele de performanță în timp, nu neapărat în acest moment.

Datele istorice sunt încă importante, dar valoarea lor este mai mult o investiție. Valorile despre productivitatea internă, cele mai bune perioade ale anului pentru vânzări și alte repere pe termen lung informează inițiativele de ansamblu, cum ar fi strategiile de afaceri sau foile de parcurs ale produselor.

Companiile vor dori să utilizeze atât datele istorice, cât și analizele în timp real pentru a descoperi informații mai profunde despre produsele, clienții și obiectivele lor. În general, datele istorice ar trebui folosite pentru a crea obiective generale sau repere, în timp ce analizele în timp real sunt folosite pentru a aduce aceste obiective la viață. Poate că afacerea dvs. și-a folosit datele istorice pentru a localiza un mic decalaj în vânzările anuale din T3. Apoi, în Q3, ați folosit analize în timp real pentru a experimenta cu aplicația companiei dvs. pentru a crește numărul de conversii.

4 KPI-uri și ce industrii ar trebui să-i folosească

Deși fiecare industrie este diferită, există un nou consens cu privire la tipul de date cel mai important. Potrivit unui sondaj realizat de Harvard Business Review Analytics Services sponsorizat de Amplitude, respondenții au spus că cele mai importante seturi de date pentru succes se învârte în jurul angajamentului utilizatorilor, ratei de reținere a clienților și valoarea de viață a clientului.

Cu alte cuvinte, noul precedent pentru analiză nu este cine sunt utilizatorii, ci ceea ce fac ei. Prin urmare, cu cât poți înțelege mai repede de ce fac ei ceea ce fac, cu atât mai bine poți face produsul tău. Va trebui să urmăriți datele comportamentale pentru a crea experiențe extrem de personalizate, care să răspundă preferințelor clienților.

A avea instrumentele potrivite pentru a urmări analizele în timp real este un lucru, dar înțelegerea a ceea ce trebuie urmărit nu este la fel de ușoară. Determinarea KPI-urilor potrivite depinde în mare măsură de natura afacerii dvs., de produsul și de obiectivele acesteia. Iată doar câteva exemple pentru a vă face să vă gândiți la valoarea analizei în timp real.

1. Conversie gratuită la plată: B2C/Consumer Tech

Companiile business-to-consumer (B2C) vând produse sau servicii direct consumatorilor. De la săli de sport fizice până la aplicații de meditație online, aceste companii folosesc adesea abonamente sau teste gratuite pentru a atrage abonamente. Ciclurile economice din acest segment tind să se miște rapid; fiecare interacțiune pe care o au perspectivele cu compania este importantă.

Abonații potențiali care profită de încercările gratuite nu fac întotdeauna conversie. Pentru a sparge codul, puteți utiliza analiza în timp real pentru a afla unde abandonează utilizatorii și de ce. Este posibil ca mulți utilizatori să dorească să se aboneze după terminarea perioadei de încercare gratuită, dar procesul de activare este complicat. Folosind analize în timp real, descoperiți că utilizatorii abandonează atunci când trebuie să schimbe dispozitivele pentru a-și activa calitatea de membru. Cu cât echipa ta poate găzdui mai repede activarea pe un dispozitiv, cu atât rata de conversie gratuită-plătită poate fi mai bună.

Alte tactici precum reducerea costurilor, prelungirea termenului limită și găsirea momentelor de implicare a utilizatorilor pot fi urmărite și experimentate cu analize în timp real.

2. Rata de conversie: comerț electronic

Companiile de comerț electronic depind de vizitatorii care fac achiziții de pe site-urile lor web și apoi revin pentru mai multe. KPI-ul ratei de conversie măsoară procentul de vizitatori care ajung să cumpere ceva.

Analiza în timp real poate ajuta companiile de comerț electronic să identifice exact unde este fricțiunea în experiența de cumpărare. De exemplu, dacă utilizatorii își abandonează cărucioarele atunci când încearcă să adauge sau să elimine un articol, utilizați analize în timp real pentru a remedia problema și a vedea dacă a funcționat. Ar putea fi o chestiune de câteva clicuri. În loc să trebuiască să faceți clic pe anumite casete de pe fiecare articol pentru a le elimina, poate puteți adăuga un buton „Ștergeți toate” pentru mai multă comoditate. După ce adăugați opțiunea, puteți monitoriza modificarea în timp real pentru a vedea dacă a fost eficientă.

Schimbarea experienței de cumpărare pentru a avea mai puține clicuri, modificarea designului sau copiei paginii, modificarea inventarului și trimiterea de notificări sunt toate oportunități de date în timp real în comerțul electronic.

3. Păstrarea abonaților: Media și Divertisment

Companiile media și de divertisment pot folosi analizele în timp real pentru a găsi noi modalități de a stimula reținerea. Pentru acest segment, transformarea clienților potențiali în abonați nu este neapărat la fel de importantă precum a afla de ce abonații rămân pe aici. Retenția – rata la care abonații rămân clienți – este un indicator uriaș al succesului pe termen lung.

O modalitate de a crește retenția este urmărirea abonaților care generează venituri cu analize în timp real. Acești abonați sunt transportatori lungi, adesea numiți utilizatori cu putere. Ei folosesc fiecare clopoțel și fluier oferit de produsul dvs. și petrec cel mai mult conținut consumator de timp. Analiza în timp real poate fi folosită pentru a urmări ce face acest grup de utilizatori.

Dacă reușiți să obțineți un anumit model de comportament, este posibil să puteți stimula aceleași acțiuni pentru restul bazei dvs. de utilizatori. De exemplu, este posibil să descoperiți că utilizatorii care creează o „Lista de urmărire” au șanse mai mari să rămână abonați. Folosind analize în timp real, puteți testa modalități de a determina utilizatorii să creeze o listă de urmărire: notificări, butoane mai mari, descrieri adăugate. Experimente ca acesta vă pot spune dacă strategiile dvs. funcționează sau nu.

4. Cost pe Lead: B2B/SaaS

Costul pe KPI potențial reprezintă cât trebuie să cheltuiască o afacere pentru a genera un abonat potențial. Obținerea acestui cost cât mai scăzut posibil, menținând în același timp un flux sănătos de clienți potențiali este important pentru companiile SaaS. Anura.io detaliază o formulă ipotetică, „Cheltuiți 1.000 USD pe o campanie cu plata-pe-clic și convertiți 10 vizitatori în clienți potențiali. Costul dvs. per client potențial este de 100 USD. Dacă convertiți 100 de vizitatori, costul dvs. per client potențial este de 10 USD.”

Conform formulei de mai sus, crearea mai multor clienți potențiali convertiți este modalitatea de a menține costurile scăzute. Aici intervine analiza în timp real. Urmărind comportamentele, preferințele și acțiunile clienților potențiali convertiți în timp real, companiile pot modifica experiența de generare a clienților potențiali într-un ritm mai rapid.

Faceți o vizită de bază a clienților potențiali ai paginii de destinație pentru a completa un formular și pentru a merge mai adânc în canal. Puteți folosi analiza în timp real pentru a modifica lucruri precum lungimea copiei, titlurile și designul pentru a genera mai multe umpleri de formulare. Cea mai bună parte? Odată ce găsiți o pagină de destinație câștigătoare folosind analize în timp real, puteți lua aceeași formulă și o puteți testa într-o altă campanie de marketing.

Faceți ca datele să fie accesibile pentru toată lumea din compania dvs

Profitarea de analize în timp real are în mod clar beneficiile sale și, dacă faceți datele accesibile pentru mai multe echipe din întreaga organizație, va avea un efect mai mare. Prea des, datele sunt izolate într-o singură echipă.

În cazul exemplului SaaS de mai sus, echipa de generare de clienți potențiali a găsit o modalitate de a converti mai mulți clienți potențiali folosind analize în timp real. Dacă împărtășesc acele date cu echipa de marketing mai largă (copywriteri și designeri), ar putea avea un efect de creștere exponențial în întreaga organizație. Democratizarea datelor și partajarea lor pe scară largă permite mai multor echipe din afacerea dvs. să gândească în afara cutiei, să dezvolte idei noi și să sporească colaborarea, poate chiar în timp real.

Aflați mai multe despre analiza datelor în timp real, solicitând astăzi o demonstrație personalizată Amplitude.