การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์: คำจำกัดความ ตัวอย่าง และเครื่องมือ

การกำหนดการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์

การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์เป็นวิธีการติดตามและวิเคราะห์การโต้ตอบระหว่างผู้ใช้และผลิตภัณฑ์ของคุณ หรือที่เรียกว่าเหตุการณ์ เหตุการณ์และผู้ใช้เป็นองค์ประกอบหลักของการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ เหตุการณ์คือการกระทำหรือพฤติกรรมใดๆ ที่เกิดขึ้นภายในจุดสัมผัสดิจิทัล เช่น แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ อีเมล แดชบอร์ดผลิตภัณฑ์ CRM หรือหน้าเว็บ

มีสามประเภทของเหตุการณ์ทั่วไป:

• กิจกรรมที่สำคัญในการทำให้กระบวนการภายในผลิตภัณฑ์ของคุณเสร็จสมบูรณ์ เช่น บทแนะนำหรือการสมัคร
• เหตุการณ์ที่จะแนะนำผู้ใช้เกี่ยวกับกลไกหลักของผลิตภัณฑ์ของคุณ
• เหตุการณ์ที่ทำให้ผู้ใช้สามารถซื้อในแอพได้

ผู้ใช้เป็นตัวแทนของผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าหรือลูกค้าที่มีส่วนร่วมกับธุรกิจของคุณในสภาพแวดล้อมดิจิทัล เมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ของคุณ พฤติกรรม ข้อมูลประชากร และคุณลักษณะอื่นๆ จะถูกบันทึกพร้อมกับคุณสมบัติของผู้ใช้ ซึ่งรวมถึงสถานที่ อุปกรณ์ ภาษา ที่อยู่อีเมล หรือหมายเลขโทรศัพท์มือถือ

การผสมผสานระหว่างผู้ใช้และกิจกรรมนี้จะให้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับวิธีการใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ และที่สำคัญที่สุดคือเหตุผล

ประเด็นที่สำคัญ

• การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์จะติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้เมื่อพวกเขามีส่วนร่วมและสำรวจผลิตภัณฑ์ของคุณ
• หากคุณเข้าใจสาเหตุที่ลูกค้าทำกิจกรรมบางอย่างในผลิตภัณฑ์ของคุณจนเสร็จสิ้น คุณสามารถปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ได้
• แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์เป็นรากฐานสำหรับการปรับปรุงตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก เช่น อัตราการแปลง การรักษาลูกค้า และมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์

การติดตามพฤติกรรมและเหตุการณ์ของผู้ใช้เป็นมากกว่าการวัดทั่วไป เช่น การดูหน้าเว็บหรือช่องทางการเข้าชม การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ไม่เพียงแต่บอกคุณ ว่า เกิดอะไรขึ้นในผลิตภัณฑ์ของคุณ มันมีจุดมุ่งหมายที่จะบอกคุณ ว่าทำไม หากคุณสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับ "เหตุผล" นั้นได้ คุณก็จะได้รับการมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้น ลูกค้าประจำ และรายได้ที่เพิ่มขึ้น

แม้ว่าแต่ละธุรกิจจะกำหนดเป้าหมายผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง แต่การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์สามารถช่วยคุณได้:

วัดผลการมีส่วนร่วมและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของคุณ: ผู้บริโภคในปัจจุบันคาดหวังประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูงซึ่งรู้สึกว่าได้รับการออกแบบมาเพื่อพวกเขาโดยเฉพาะ ที่ไปสำหรับบริการ B2B เช่นกัน โดยไม่รู้ว่าผู้ใช้คาดหวังอะไรจากผลิตภัณฑ์ของคุณ เป็นการยากที่จะออกแบบประสบการณ์ของลูกค้าที่อัดแน่นไปด้วยการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ เหตุการณ์และพฤติกรรมเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกการมีส่วนร่วมที่ดีขึ้นและการปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ที่แม่นยำ

ใช้เทคโนโลยีที่ซับซ้อนกับปัญหาอย่างรวดเร็ว: คุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญ SQL อีกต่อไปเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลังจากข้อมูล ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ เช่น Amplitude มีเครื่องมือต่ำ/ไม่มีโค้ดที่ช่วยให้ทีมสามารถตอบคำถามเชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากและช่วยให้สมาชิกในทีมได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่คุณรวบรวมมากขึ้น

ทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยทั่วทั้งธุรกิจของคุณ: การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์มอบโอกาสทองสำหรับทีมต่างๆ ในธุรกิจของคุณในการทำงานร่วมกันผ่านข้อมูล Gartner กล่าวว่า "ภายในปี 2023 องค์กรที่ส่งเสริมการแบ่งปันข้อมูลจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งในด้านการวัดมูลค่าทางธุรกิจส่วนใหญ่" พฤติกรรมของผู้ใช้สามารถแจ้งกลยุทธ์ในหลายๆ ทีม เช่น ผลิตภัณฑ์ การตลาด ไอที และความสำเร็จของลูกค้า

เครื่องมือวิเคราะห์ตามเหตุการณ์

เครื่องมือวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ใหม่ยังคงเกิดขึ้นในขณะที่บริษัทต่างๆ ตระหนักถึงคุณค่าของข้อมูลเชิงพฤติกรรม แต่ไม่ใช่ทุกบริษัทมีเป้าหมาย ทรัพยากร หรือข้อจำกัดที่เหมือนกัน เครื่องมือแต่ละอย่างมีความสามารถบางอย่างที่อาจตอบสนองวัตถุประสงค์เฉพาะของบริษัทในอุตสาหกรรมต่างๆ

เครื่องมือวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ที่ใช้กันทั่วไปและระบบตามเหตุการณ์ ได้แก่:

• Adobe Analytics
• Google Analytics
• แอมพลิจูด
• เซ็กเมนต์
• mParticle
• มิกซ์พาเนล
• เพนโด
• กอง

คุณสามารถทำอะไรกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ได้บ้าง

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้และเหตุการณ์แล้ว คุณสามารถทำการทดสอบและทดลองต่างๆ ผ่านแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ของคุณได้ แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แต่ละแพลตฟอร์มมีความสามารถที่แตกต่างกัน แพลตฟอร์มเช่น Amplitude จะทำให้คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ด้านล่างและอื่น ๆ ได้

การวิเคราะห์ช่องทาง

ช่องทางประกอบด้วยหลายเหตุการณ์ที่จัดเรียงในลักษณะที่นำไปสู่จุดที่เกิด Conversion การวิเคราะห์ช่องทางช่วยให้คุณเข้าใจมากขึ้นว่าเหตุการณ์ต่างๆ เชื่อมโยงกันเพื่อสร้างช่องทางอย่างไร ตัวอย่างเช่น ช่องทางอีคอมเมิร์ซพื้นฐานอาจมีลักษณะดังนี้: ผู้ใช้ค้นหารายการ > พวกเขาดูรายละเอียดเกี่ยวกับรายการนั้น > พวกเขาเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น > พวกเขาทำการซื้อจนเสร็จสมบูรณ์

แต่ละขั้นตอนในช่องทางเปิดโอกาสให้ผู้ใช้ดำเนินการต่อหรือออกจากระบบ การวิเคราะห์ช่องทางช่วยให้คุณแยกแต่ละเหตุการณ์ออก เพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบจุดที่เกิดการเสียดสีได้ หากขั้นตอนในช่องทางทำงานได้ดี คุณสามารถจำลองประสบการณ์นั้นในด้านอื่นๆ ของผลิตภัณฑ์ของคุณได้

การแบ่งส่วน

การแบ่งกลุ่มเป็นวิธีการวิเคราะห์ที่เปรียบเทียบผู้ใช้และเหตุการณ์ต่างๆ ในช่วงเวลาหนึ่ง คุณสามารถใช้การแบ่งส่วนเพื่อแยกผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและลูกค้าออกเป็นกลุ่มเฉพาะ ขึ้นอยู่กับว่าพวกเขามีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร

การเปรียบเทียบกลุ่มผู้ใช้และเหตุการณ์ช่วยให้คุณค้นหาความแตกต่างที่สำคัญตลอดเส้นทางของลูกค้า ผู้ใช้กลุ่มหนึ่งอาจเดินทางผ่านช่องทางด้วยความเร็วสูง ตรงกันข้ามกับกลุ่มที่ช้ากว่า รูปแบบต่างๆ เหล่านี้จะนำคุณไปสู่วิธีการใหม่ๆ ในการปรับประสบการณ์ ดังนั้นจึงให้คุณค่าและตอบสนองความต้องการของลูกค้า

ตัวอย่างที่แท้จริงของการใช้การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์

บริษัทที่ให้ความสำคัญกับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้จะมีข้อมูลเชิงลึกมากขึ้นเพื่อช่วยขับเคลื่อนประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว จากข้อมูลของ McKinsey & Company “บริษัทที่เติบโตเร็วกว่านั้นสามารถขับเคลื่อนรายรับจากการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้มากกว่า 40% เมื่อเทียบกับบริษัทที่เติบโตช้ากว่า”

Jumbo Interactive สร้างรายได้ด้วยการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

Jumbo Interactive ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่จำหน่ายผลิตภัณฑ์ลอตเตอรีแห่งชาติของออสเตรเลีย ใช้ Amplitude เพื่อปรับเปลี่ยนความคิดริเริ่มทางการตลาดให้เป็นแบบส่วนตัว Jumbo พบสามโอกาสสำหรับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยกำหนดเป้าหมายเหตุการณ์และผู้ใช้เฉพาะ

• Jumbo พบกับการมีส่วนร่วมเพิ่มขึ้น 20% หลังจากส่งอีเมลคำแนะนำไปยังผู้ใช้ที่ซื้อทางออนไลน์
• หลังจากส่งการแจ้งเตือนแบบพุชไปยังผู้เล่นที่สั่งซื้อในแอปออนไลน์ Jumbo พบว่าการมีส่วนร่วมเพิ่มขึ้น 32%
• สำหรับผู้ใช้ที่คลิกผ่านอีเมลหรือการแจ้งเตือนแบบพุชเพื่อเข้าถึงเว็บไซต์ Jumbo ได้ส่งการ์ดเนื้อหาส่วนบุคคล ส่งผลให้มีส่วนร่วมมากขึ้น 8.5%

ผลของการทดลองเหล่านี้? การแปลงเพิ่มขึ้น 158% ภายในสองเดือนหลังจากใช้ Amplitude เมื่อถึงขั้นนั้น Jumbo คาดว่าจะได้รับรายได้ 500,000 เหรียญต่อปีจากปีต่อปี

Investmentmatome เพิ่ม KPI ด้วยการวิเคราะห์ช่องทาง

Investmentmatome บริษัทการเงินส่วนบุคคลร่วมมือกับ Amplitude เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าเว็บไซต์และแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ตอบสนองผู้ใช้อย่างไร พวกเขาใช้การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์เพื่อทำการวิเคราะห์ช่องทางของทั้งผู้ใช้แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และเว็บไซต์ Investmentmatome พบว่าผู้ใช้มือถือมีโอกาสคลิกผ่านเนื้อหาน้อยกว่าผู้ใช้เว็บถึงสองเท่า หลังจากทำการทดลองต่างๆ ในแบบเรียลไทม์ Investmentmatome ได้ปรับประสบการณ์มือถือของตน ส่งผลให้อัตราการคลิกผ่านเพิ่มขึ้น 200%

การใช้การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์เพื่อเพิ่มรายได้

สมมติว่าคุณเป็นเจ้าของธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่มีเว็บไซต์และแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าเปิดเว็บไซต์และเรียกดูสินค้าจำนวนหนึ่งก่อนที่จะเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น จากนั้นไม่กี่วันต่อมา พวกเขาเข้าสู่ระบบผ่านแอพมือถือและดำเนินการขั้นตอนการชำระเงินให้เสร็จสิ้น ภายในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ของคุณ พฤติกรรมหรือเหตุการณ์ข้างต้นอาจมีลักษณะดังนี้: "การสมัครของผู้ใช้" "ค้นหารายการ" "ดูรายละเอียดรายการ" "เพิ่มรายการในรถเข็น" และ "การซื้อเสร็จสมบูรณ์"

เมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลตามเหตุการณ์นี้สามารถจุดประกายคำถามสำคัญที่นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงและการปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ หลังจากตรวจสอบข้อมูลจากตัวอย่างอีคอมเมิร์ซข้างต้นแล้ว ผู้ออกแบบผลิตภัณฑ์อาจถาม:

1. ผู้ใช้ทำขั้นตอนการชำระเงินเสร็จสิ้นในเซสชันเดียวกี่เปอร์เซ็นต์
2. คอนเวอร์ชั่นแตกต่างกันอย่างไรตามสินค้าหรือแบรนด์?
3. หากผู้ใช้ไม่ทำ Conversion พวกเขาจะไปที่ใดแทน
4. ระยะเวลาโดยทั่วไป (เป็นนาทีหรือวัน) ที่ใช้ในการแปลงคือเท่าใด
5. มีผู้ใช้กี่รายที่ประสบปัญหาการชำระเงินผิดพลาด? พวกเขากลับไปลองใช้บัตรเครดิตใบใหม่หรือไม่? ถ้าไม่เราจะสูญเสียพวกเขาตลอดไปหรือไม่?

คำถามข้างต้นแทบจะตอบไม่ได้หากไม่มีการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ ด้วยข้อมูลตามเหตุการณ์ คุณจะไม่ต้องตัดสินใจที่สำคัญตามสัญชาตญาณอีกต่อไป แต่คุณสามารถใช้รูปแบบ แนวโน้ม และความต้องการของผู้คนที่ผลิตภัณฑ์ของคุณออกแบบมาเพื่อตอบสนอง

การเชื่อมต่อ Analytics ตามเหตุการณ์กับการเติบโต

เมื่อพูดถึงการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ การรักษาลูกค้า และการขยายธุรกิจของคุณ คุณไม่จำเป็นต้องถามลูกค้าว่าพวกเขาชอบหรือไม่ชอบอะไรอีกต่อไป คุณสามารถดูสิ่งที่พวกเขาทำ

บริษัทอย่าง Amazon ประสบความสำเร็จอย่างมากจากการใส่ใจกับนิสัยและความชอบของลูกค้า เห็นได้ชัดว่าการวิเคราะห์ตามเหตุการณ์ช่วยให้บริษัทต่างๆ เช่น Amazon ประสบกับการเติบโตอย่างมากและรายได้ที่เพิ่มขึ้น

พฤติกรรมของผู้ใช้สะท้อนให้เห็นถึงแรงจูงใจและความตั้งใจ ทุกครั้งที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าหรือลูกค้าชำระเงิน ละทิ้งรถเข็น หรือเล่นเพลง พวกเขาตัดสินใจโดยสื่อสารสิ่งที่พวกเขาต้องการ เมื่อเวลาผ่านไป พฤติกรรมของผู้ใช้เหล่านี้จะเปิดเผยรูปแบบที่ชี้ไปที่ข้อมูลเชิงลึกและการค้นพบใหม่ ซึ่งเป็นรูปแบบที่สามารถติดตามได้โดยใช้การวิเคราะห์ตามเหตุการณ์

อ้างอิง

• การปรับแต่งประสบการณ์ลูกค้า: ขับเคลื่อนความแตกต่างในการค้าปลีก (เมษายน 2020) McKinsey & Company
• วิธีใส่ B2B Personalization ในบริบท (กรกฎาคม 2021) Forbes
• SQL คืออะไรและทำงานอย่างไร? A Guide to Structured Query Language (ต.ค. 2021) Springboard
• การแบ่งปันข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นทางธุรกิจในการเร่งความเร็วของธุรกิจดิจิทัล (พฤษภาคม 2021) Gartner
• คุณค่าของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณถูกหรือผิดกำลังทวีคูณ (พฤศจิกายน 2564) McKinsey & Company