การตลาดเชิงพฤติกรรมสามารถกำหนดเป้าหมายผู้ชมของคุณได้ดีขึ้นอย่างไร

การระบุผู้ใช้ที่มีมูลค่าสูงและมีความตั้งใจสูงด้วยการวิเคราะห์การตลาดเชิงพฤติกรรมนั้นเทียบเท่ากับการใช้ตัวชี้เลเซอร์แทนสปอตไลต์: แทนที่จะนำเสนอเนื้อหา เพิ่มเติม ให้กับทุกคนในคราวเดียว คุณสามารถมอบเนื้อหาที่ เหมาะสม ให้กับผู้ชมที่ เหมาะสม ได้ที่ เวลาที่ เหมาะสม

ในเศรษฐกิจดิจิทัลที่มีความเป็นส่วนตัวสูงนี้ นักการตลาดจำเป็นต้องแข่งขันโดยการขายให้กับบุคคลโดยตรง ไม่ใช่กับบุคคลแบรนด์นิรนามที่สร้างจากข้อมูลประชากร เมื่ออาศัยการวิเคราะห์เว็บที่ไม่น่าเชื่อถือแล้ว ทีมการตลาดก็ไม่จำเป็นต้องวางกลยุทธ์แคมเปญตามความหวังที่มองไม่เห็นอีกต่อไปหลังจากเปิดตัวแคมเปญขนาดใหญ่ ด้วยการใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพดิจิทัล เช่น Amplitude เพื่อวิเคราะห์การกระทำ ความชอบ และแนวโน้มของผู้ใช้ คุณจะมีโอกาสมากขึ้นในการปรับแต่งประสบการณ์ส่วนบุคคลและสื่อสารคุณค่าให้กับผู้ใช้ที่ใส่ใจจริงๆ

การตลาดเชิงพฤติกรรมคืออะไร?

การตลาดเชิงพฤติกรรมเป็นกลยุทธ์ที่ทีมงานที่เชี่ยวชาญด้านดิจิทัลใช้เพื่อค้นหาสิ่งที่ผู้ใช้ให้ความสำคัญและต้องการอย่างแท้จริง การมุ่งเน้นที่พฤติกรรมของผู้ใช้ทำให้คุณสามารถพัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการสื่อสารคุณค่าของผลิตภัณฑ์ของคุณ การตลาดเชิงพฤติกรรมอาศัยข้อมูลที่สร้างขึ้นเมื่อผู้ใช้ดำเนินการบางอย่าง ตัวอย่างเช่น การกรอกแบบฟอร์ม ขอตัวอย่าง หรือการคลิกปุ่ม เป็นพฤติกรรมที่เปิดเผยเจตนาและแรงจูงใจ

การให้ความสนใจกับการเคลื่อนไหวเหล่านี้จะทำให้คุณมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตลูกค้า ความสามารถในการแก้ไขเนื้อหาและข้อความในช่องทางของคุณแบบเรียลไทม์ช่วยให้มีการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างแม่นยำและเส้นทางของผู้ใช้ที่เป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น แทนที่จะใช้กลวิธีแบบเป็นกลุ่มและแบบกระจาย เช่น พายุอีเมลจำนวนมาก คุณสามารถใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์ที่ตรงเป้าหมายโดยเน้นที่ "ภาษากายดิจิทัล" ของผู้ใช้

การตลาดเชิงพฤติกรรมสามารถช่วยคุณคิดและตอบคำถามเช่น:

• Pathfinder: ผู้ใช้ของคุณทำอะไรตั้งแต่เข้าสู่หน้าเว็บของคุณจนกระทั่งตัดสินใจซื้อ หากมีรูปแบบพฤติกรรมก่อนซื้อ ให้ป้อนสิ่งนั้นเพื่อดูว่าลูกค้าให้ความสำคัญกับสิ่งใด
• เวลาในการแปลง: พวกเขาอยู่ในบางส่วนของหน้าเว็บนานเท่าใด เมื่อใช้แผนที่ความร้อน คุณสามารถกำหนดพื้นที่ที่มีส่วนร่วมมากที่สุดในหน้าเว็บของคุณและหาสาเหตุที่ทำให้หน้าเว็บใช้งานได้
• Engagement Matrix: ภาพแบนเนอร์ใดที่ได้รับการคลิก CTA มากกว่า บางครั้งการปรับเปลี่ยนเล็กๆ น้อยๆ เช่น การเปลี่ยนรูปภาพสามารถดึงดูดการมีส่วนร่วมได้มากขึ้น
• ไดรเวอร์คอนเวอร์ชั่น: การเปิดใช้งานหลายอุปกรณ์ทำให้เกิดการดรอปดาวน์ของคอนเวอร์ชั่นหรือไม่ โดยการกำหนดเป้าหมายพฤติกรรมของผู้ใช้ คุณจะพบจุดเสียดสีที่ป้องกันไม่ให้ผู้ใช้เคลื่อนเข้าสู่กระบวนการต่อไป

ใช่ การตลาดเชิงพฤติกรรมสามารถช่วยให้คุณบรรลุและเกิน KPI ของธุรกิจของคุณ แต่จุดสนใจหลักคือการเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้โดยมอบสิ่งที่มีค่า หากคุณสามารถจัดเตรียมเส้นทางของผู้ใช้ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้ เป้าหมายอื่นๆ เช่น การแปลงและการคงผู้ใช้ไว้จะตามมาในไม่ช้า

3 กลยุทธ์สำหรับชุดเครื่องมือการตลาดเชิงพฤติกรรมของคุณ

กำหนดเป้าหมายผู้ชมที่เหมาะสมด้วยการแบ่งกลุ่มผู้ใช้ตามพฤติกรรม

ตามสมมุติฐาน ถ้าคุณถามผู้คนในห้องหนึ่งว่าพวกเขาชอบผลไม้ไหม หลายคนอาจจะตอบว่าใช่ หากคุณถามคนกลุ่มเดียวกันว่าพวกเขาชอบแตงโมหรือไม่ คุณก็จะได้ตัวเลขที่ต่างออกไป นี่คือสิ่งที่ควรทำ: ไม่ใช่ทุกคนที่ชอบผลไม้อย่างแตงโม ตรรกะเดียวกันนี้ใช้กับการกำหนดเป้าหมายผู้ใช้ที่เหมาะสม: การแบ่งกลุ่มห้องตามความแตกต่างนี้ การขายแตงโมกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นเล็กน้อย

คุณสามารถใช้การแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรมเพื่อแยกผู้ใช้และลูกค้าออกเป็นกลุ่มเฉพาะตามวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับหน้า Landing Page โฆษณา อีเมล หรือผลิตภัณฑ์ดิจิทัลของคุณ

การแบ่งส่วนกิจกรรมมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้คุณสำรวจความแตกต่างที่สำคัญของแรงจูงใจระหว่างผู้ใช้ของคุณ จุดข้อมูลผิวเผิน เช่น อายุและสถานที่ตั้งบอกคุณได้เพียงว่า ผู้ ใช้ของคุณเป็นใคร ไม่ใช่สิ่งที่พวกเขาต้องการจากการโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ของคุณ เมื่อคุณพบความแตกต่างในคุณค่าของเซ็กเมนต์ผู้ใช้บางกลุ่มแล้ว คุณสามารถออกแบบการเดินทางและประสบการณ์ของผู้ใช้ที่สอดคล้องกับพฤติกรรมและความชอบเฉพาะของพวกเขาได้

ตัวอย่างเช่น คุณกำลังพยายามให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์ หลังจากแบ่งกลุ่มผู้ใช้ของคุณตามระดับการมีส่วนร่วม คุณจะพบว่ากลุ่มหนึ่งดาวน์โหลดเอกสารรายงานมากกว่ากลุ่มอื่นๆ คุณสังเกตเห็นว่าผู้ดาวน์โหลดจำนวนมากกำลังโต้ตอบกับหน้า Landing Page ใหม่ล่าสุด ในกรณีนี้ คุณอาจสันนิษฐานได้ว่าแบนเนอร์หน้าแรกใหม่และสำเนาขั้นต่ำกำลังเพิ่มการดาวน์โหลด จากนั้นคุณสามารถตรวจสอบทฤษฎีนั้นได้โดยนำเสนอเค้าโครงใหม่แก่ผู้ใช้กลุ่มอื่น เมื่อคุณพบสูตรที่ชนะแล้ว คุณสามารถเพิ่มการดาวน์โหลดโดยรวมโดยเปิดเผยเอกสารนี้ต่อกลุ่มผู้ใช้ทั้งหมด

คล่องตัวด้วยการวิเคราะห์ตามเวลาจริง

ในขณะที่เศรษฐกิจและแนวโน้มของผู้บริโภคเปลี่ยนไป กลยุทธ์ทางการตลาดของคุณก็ควรเช่นกัน การนำหน้าการแข่งขันในโลกดิจิทัลต้องใช้ความเร็ว การวิเคราะห์ตามเวลาจริงสามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างการรับข้อมูลและการตัดสินใจ เมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับหน้า Landing Page แอพมือถือ หรืออีเมล ข้อมูลจะถูกบันทึกและแสดงภายในแดชบอร์ดเสมือน ทำให้คุณมีโอกาสทำการเปลี่ยนแปลงได้ภายในไม่กี่วินาที เวลาตอบสนองที่รวดเร็วช่วยให้คุณมีโอกาสมากขึ้นที่จะยึดติดกับสิ่งที่ใช้ได้ผลและลบสิ่งที่ใช้ไม่ได้ออก

ตัวอย่างเช่น บางทีคุณอาจตัดสินใจใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ของ Amplityude กับแคมเปญการตลาดใหม่ คุณใช้ไมโครสโคปและสังเกตว่าปุ่ม CTA มีหลายสไตล์ เวอร์ชันหนึ่งทำงานได้ดีเป็นพิเศษ แทนที่จะรอการสิ้นสุดของแคมเปญเพื่อรวบรวมข้อมูล ตอนนี้คุณสามารถดับเบิ้ลคุณลักษณะที่ชนะโดยเปลี่ยนปุ่ม CTA ที่มีประสิทธิภาพต่ำทันที

เมื่อพูดถึงการโฆษณาแบบเสียเงิน ทุกดอลลาร์ที่ใช้ไปนั้นมีค่า อีกวิธีหนึ่งในการใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์คือการใช้แผนภูมิ LTV รายรับของ Amplitude ที่นั่น คุณสามารถขอการวัดการใช้จ่ายของคุณเองกับโฆษณา เปรียบเทียบกับประสิทธิภาพของโฆษณาดังกล่าว ตัวอย่างเช่น หากโพสต์บน Facebook เริ่มได้รับความสนใจจากผลลัพธ์ LTV ของรายได้ เราอาจใช้งบประมาณเพิ่มขึ้นและยืดอายุโฆษณาได้อย่างง่ายดาย

วางเดิมพันดิจิทัลอย่างมั่นใจโดยใช้ Predictive Analytics

อย่างที่คุณอาจจินตนาการได้ การรู้ว่าผู้ใช้จะทำอะไรก่อนที่จะทำนั้นเป็นความรู้ที่มีค่าสำหรับนักการตลาด ต้องขอบคุณความก้าวหน้าในการคาดการณ์ล่วงหน้าของ Amplitude ตอนนี้คุณสามารถปรับแต่งเส้นทางของผู้ใช้และการส่งข้อความตามความน่าจะเป็นได้

เมื่อเวลาผ่านไป ทุกการกระทำของผู้ใช้และลูกค้าสามารถนำเข้า วัด จัดเก็บ และสอบถาม การกระทำของผู้ใช้ เช่น การคลิก การดูหน้าเว็บ การดาวน์โหลด รถเข็นที่ถูกละทิ้ง การเล่นเพลง ผลการค้นหา การแชร์ภายนอก และอื่นๆ ล้วนเป็นตัวอย่างพฤติกรรมที่มีคุณค่าในการวัดและวิเคราะห์ ซึ่งหมายความว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจของคุณเมื่อเวลาผ่านไป และในช่วง 10 ถึง 12 เดือน คุณควรจะสามารถทำการคาดการณ์อย่างมีข้อมูลอย่างดีเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้ของคุณจะตอบสนองต่อคุณลักษณะใหม่ CTA คุณลักษณะ หรือ อีเมล.

กล่าวอีกนัยหนึ่ง: Amazon ขึ้นชื่อเรื่องการนำเสนอคำแนะนำที่ถูกต้องโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ประวัติการซื้อของผู้ใช้ Amazon ค่ากำหนด เวลาที่ใช้ และการดำเนินการบนเว็บล่าสุด ล้วนป้อนสูตรการคาดการณ์ของพวกเขาด้วยข้อมูลเมตาอันมีค่า ผลลัพธ์? ผู้ใช้ของพวกเขาซื้อสิ่งที่พวกเขาไม่รู้ด้วยซ้ำว่าพวกเขาต้องการในขณะที่ยังให้ข้อมูลเพิ่มเติมแก่อัลกอริธึมเพื่อโน้มน้าวพฤติกรรมการซื้อต่อไป ด้วยการใช้กลไกการแนะนำของ Amplitude คุณสามารถผลักดันให้เกิด Conversion ด้วยการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างแท้จริงแบบหนึ่งต่อหนึ่งโดยอิงจากการกระทำของผู้ใช้ที่มีอยู่

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังสามารถใช้ภายในแคมเปญอีเมลเพื่อส่งเนื้อหาทางการตลาดที่เป็นรายบุคคล ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ละทิ้งสินค้าบางประเภทในรถเข็น ระบบคาดการณ์ล่วงหน้าของ Amplitude อาจแนะนำสินค้าที่คล้ายกันซึ่งอาจใกล้เคียงกับสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการมากขึ้น ตาม Salesforce มีโอกาสสูงที่ผู้ใช้จะเปลี่ยนเป็นลูกค้าเมื่อพวกเขาได้รับอีเมลเตือนความจำที่มีรายการที่ถูกละทิ้ง

ประชาธิปไตยในการเข้าถึงข้อมูลพฤติกรรม

สมมติว่าทีมการตลาดของคุณใช้ข้อมูลพฤติกรรมเพื่อแจ้งกลยุทธ์ของพวกเขาในแคมเปญใหม่ และประสบความสำเร็จอย่างมาก จากผลลัพธ์ของพวกเขา เป็นเรื่องปกติที่จะอนุมานว่าทีมอื่นๆ สามารถประสบกับความสำเร็จที่คล้ายคลึงกันด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรม เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนนี้ แชร์การเข้าถึงข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้ของคุณกับทีมอื่นๆ ทั่วทั้งบริษัทของคุณและชม ROI ที่เบ่งบาน พฤติกรรมของผู้ใช้สร้างรูปแบบเจตนาที่แท้จริงซึ่งบอกเล่าเรื่องราว: คุณค่าของผู้ใช้คืออะไรและจะมีพฤติกรรมอย่างไรเมื่อต้องการบางสิ่งบางอย่าง

ทีมผลิตภัณฑ์ การขาย การออกแบบ และความสำเร็จของลูกค้าสามารถใช้ข้อมูลผู้ใช้เดียวกัน (ปัจจุบันเป็นประชาธิปไตย) เพื่อทำความคุ้นเคยกับความต้องการและความต้องการของลูกค้าที่ได้มาใหม่เหล่านั้นมากขึ้น ในกรณีที่ดีที่สุด ทีมดังกล่าวสามารถทำงานร่วมกันใน Team Space ที่ใช้ร่วมกัน หรือเป็นรายบุคคลในพื้นที่ทำงานเฉพาะทีมของตนเอง ในท้ายที่สุด การผสมข้ามของข้อมูลนี้ช่วยให้ธุรกิจนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่เหนือกว่า

เรียนรู้ต่อไปเกี่ยวกับการตลาดเชิงพฤติกรรมและการวิเคราะห์พฤติกรรม อ่านคู่มือการเก็บรักษาวันนี้