Что делают хакеры роста правильно: как использовать данные клиентов

«Хакер роста» — это больше, чем модное слово. Это гибриды продукта и маркетинга , которые научились собирать и считывать данные о клиентах в режиме реального времени. И несмотря на то, что такие стартапы, как Airbnb, Uber, Instagram и LinkedIn, используют взлом роста для достижения статуса единорога, авторитетным компаниям еще предстоит завоевать популярность.

За более чем 20 лет работы консультантом, помогающим компаниям осуществить цифровую трансформацию , я заметил, что успешные хакеры роста подходят к данным клиентов совершенно иначе, чем традиционные предприятия. Они ищут реальных людей, стоящих за сигналами цифровых данных, используют современные инструменты анализа продуктов, специально созданные для анализа поведения клиентов, развертывают анализ данных для активации клиентов и рассматривают данные как командный вид спорта.

Образ мышления хакера роста в сочетании с правильными инструментами и практиками предлагает корпоративным компаниям план реализации цифровой трансформации и обеспечения роста.

Развивайте эмпатию с помощью данных, основанных на событиях

Хакеры роста понимают, как тонкое понимание данных о клиентах способствует сопереживанию. Знание желаний и потребностей ваших клиентов, представленных в данных, поможет вам создавать более качественные продукты.

Начните с мысли, что данные — это канал человеческого взаимодействия. Смотрите на свои данные как на выражение отдельных людей, а не как на анонимные массы. Этот образ мышления поможет вам раскрыть поведенческие идеи в ваших данных о клиентах и ​​развить эмпатию в масштабе.

Конечно, вам нужно больше, чем образ мышления — вам также нужно отслеживать правильные данные. Аналитические продукты старой школы, такие как Google Analytics и Adobe, не так просто отслеживают данные, которые позволяют понять детализированное поведение человека. В основном они отслеживают веб-активность на панели инструментов. Но просмотр крупномасштабных чисел, таких как просмотры страниц и покупки, обычно стирает людей, стоящих за данными. В конце концов, просмотры страниц не покупают товары — это делают люди. Люди не взаимодействуют с продуктами «сеансами»: мы взаимодействуем с продуктами в течение длительного периода времени и по множеству различных каналов.

Знание желаний и потребностей ваших клиентов, представленных в данных, поможет вам создавать более качественные продукты.

Вместо этого хакеры роста смотрят на данные, основанные на событиях. Данные на основе событий отслеживают более тонкие взаимодействия — каждый щелчок мыши, нажатие клавиши и движение пальца. Когда эти события анализируются практически в реальном времени с помощью инструментов аналитики продуктов, вы можете начать раскрывать нюансы поведения клиентов и понимать их потребности. Это понимание, в свою очередь, приводит к созданию более качественных продуктов.

Хотя устаревшие инструменты аналитики, такие как Google и Adobe, технически расширили свои платформы для включения событий, они по-прежнему ориентированы на веб-страницы. Использование этих инструментов для отслеживания событий остается неуклюжим.

Используйте современные инструменты, специально созданные для работы с данными клиентов

Традиционные инструменты веб-аналитики изначально не предназначались для анализа поведения клиентов. Они отлично подходят для измерения анонимных просмотров веб-страниц в определенный момент времени, но не так, как реальные люди используют цифровые продукты. Хакеры роста используют инструменты, которые могут правильно анализировать сложные данные о клиентах. Как минимум, такие инструменты должны выполнять три задачи:

• Отслеживание взаимодействий с нескольких каналов
• Выявление одного и того же клиента из разных источников и объединение его данных (так называемое разрешение идентификации)
• Смешайте анонимные данные с известными данными клиентов после того, как клиенты идентифицируют себя

Платформы клиентских данных (CDP) , такие как Segment, и инструменты анализа продуктов , такие как Amplitude, были специально созданы для достижения этих целей. Сегмент , например, получает данные о событиях клиентов из десятков источников (в том числе пользовательских). Затем создается единый профиль клиента, который сохраняется с течением времени.

Amplitude может использоваться ниже по течению от Segment для приема событий, которые были объединены через CDP. Затем он предоставляет анализ данных, подходящий как для технических, так и для нетехнических пользователей, для опроса показателей клиентов, таких как удержание, конверсия и поведение когорты. Amplitude также имеет собственные возможности разрешения идентификационных данных и готовые интеграции для десятков источников данных.

Преимущество инструментов, специально созданных для работы с данными клиентов (а не для веб-аналитики или типовых озер данных), заключается в том, что они были созданы с учетом потребностей людей. Это означает, что они предоставляют богатые, ориентированные на клиента функции «из коробки», такие как разрешение идентификации, меры защиты конфиденциальности и отчеты о жизненном цикле клиентов.

Все чаще эти инструменты предлагают предварительно созданные прогностические атрибуты, такие как вероятность оттока, склонность к покупке и автоматическая сегментация. Создание такого типа функциональности с нуля занимает годы даже у крупнейших компаний, потому что оно основано на машинном обучении, которое сложно и дорого раскручивать. Возможности Amplitude AutoML позволяют автоматически группировать клиентов на основе их поведения. Это позволяет менеджерам по продуктам и маркетологам быстро группировать пользователей на основе того, как они на самом деле взаимодействуют с продуктом, а не вручную создавать правила на основе того, как, по их мнению , должны быть сегментированы пользователи.

Amplitude теперь также предлагает Predictive Cohorts , которые используют машинное обучение для сегментации пользователей в зависимости от того, насколько вероятно, что они выполнят данное действие. Когда эти когорты используются в маркетинговых кампаниях, хакеры роста могут стать настоящими гражданскими исследователями данных.

Оперативно действуйте с помощью Data Insights для прямой активации

Инструментальные панели, безусловно, полезны для визуализации и интерпретации анализа данных, но они не должны быть концом пути к данным. И ожидание того, что руководители примут решения на их основе, может занять недели или даже кварталы. Это связано с тем, что информационные панели могут указать вам только общее направление — интерпретировать данные и предпринимать действия зависит только от вас.

Хакеры роста подходят к данным клиентов совершенно иначе, чем традиционные предприятия.

У хакеров роста нет такого времени. Они используют информацию, полученную с помощью своих инструментов анализа продукта, и используют ее непосредственно в своих маркетинговых кампаниях и кампаниях по привлечению клиентов. Это означает адаптацию сообщений их клиентов на основе уникальных характеристик и когорт, которые они обнаружили в своих данных. Amplitude имеет встроенные соединители, которые могут инициировать эту связь в режиме реального времени — без ожидания на панели управления.

Например, если анализ определяет группу клиентов, которые, вероятно, уходят, очевидным следующим шагом является отправка им электронного письма или мобильного push-уведомления, чтобы помочь им оставаться в курсе. Запуская этот обмен сообщениями автоматически, хакеры роста могут молниеносно изменить качество обслуживания клиентов.

Превратите данные в командный вид спорта

Последний секрет хакеров роста? Они работают как демократия данных — как команда, которая сотрудничает с данными, чтобы открывать новые способы обслуживания своих клиентов. Данные не разрознены для небольшой группы высокотехнологичных пользователей — они также легко доступны для продакт-менеджеров, маркетологов и дизайнеров, стремящихся к росту. У каждого есть самостоятельный доступ к данным для проверки гипотез роста, выявления точек трения и наблюдения за поведением клиентов.

Если эксперты по данным являются привратниками информации о клиентах, то способность компании учиться и быстро адаптироваться ограничена пропускной способностью и опытом ограниченного числа людей. Google Analytics и Adobe бросают вызов экспертам, не являющимся экспертами в области данных, для изучения информации, выходящей за рамки поверхностного понимания. Когда технические специалисты просто создают информационные панели для передачи анализа данных другим членам команды, эти пользователи, не являющиеся техническими специалистами, не могут взаимодействовать с данными и задавать вопросы о них. И если попросить команду инженеров ответить на эти вопросы, это только замедлит работу всех.

Современные аналитические платформы, такие как Amplitude, изначально разрабатывались для использования неспециалистами по данным. Пользовательский интерфейс Amplitude использует естественный язык и интерфейс «укажи и щелкни» для построения запросов. Это позволяет избежать использования тупой, специфичной для платформы терминологии. Вы не увидите странных терминов, таких как eVars, sProps или идентификаторы целевых слотов.

Amplitude также предоставляет широкий спектр готовых высококачественных и простых в настройке диаграмм, что позволяет легко начать изучение поведения клиентов с самого начала. Наконец, Amplitude предлагает множество функций для совместной работы, позволяя командам разработчиков добавлять комментарии к диаграммам, публиковать свой анализ и обсуждать данные в самом инструменте.

По-настоящему демократизируя данные, организации, использующие взлом роста, могут радикально сократить циклы обратной связи. Это позволяет им реализовать значительно больше улучшений роста, чем их традиционно мыслящие конкуренты.

Станьте хакером роста

Вам нужно отказаться от существующих инструментов анализа данных, таких как Google Analytics, Adobe Analytics, хранилища данных, озера данных и традиционные информационные панели? Нет. Просто используйте их для тех целей, для которых они созданы: для веб-аналитики, хранения данных и визуализации. Когда дело доходит до стимулирования роста за счет быстрых экспериментов и оптимизации, используйте современные инструменты анализа продуктов для достижения желаемых результатов. В сочетании с сочувствием к клиентам, изобретательностью и сотрудничеством хакера роста вы тоже можете увидеть этот желанный рост хоккейной клюшки.

Версия этой статьи изначально появилась на Medium .