การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์: KPI ใดที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ

อัตราที่ผู้บริโภคซื้อสินค้า สมัครรับบริการ และเนื้อหาประสบการณ์จะเร็วขึ้นเท่านั้น เพื่อให้ธุรกิจอยู่ข้างหน้า พวกเขาจำเป็นต้องวางเดิมพันอย่างแม่นยำในสิ่งที่ลูกค้าต้องการโดยเร็วที่สุด การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จะบอกคุณว่าลูกค้าของคุณกำลังทำอะไรอยู่ในขณะนี้ คุณจึงสามารถปรับผลิตภัณฑ์ของคุณให้เป็นสิ่งที่พวกเขาต้องการได้อย่างแท้จริง

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงคืออะไร?

ธุรกิจในปัจจุบันกำลังเรียนรู้ว่าความสำเร็จ การเติบโต และการปรับปรุงอยู่ที่ลูกค้าใช้เวลาส่วนใหญ่ — โลกดิจิทัล เมื่อลูกค้าดำเนินการ (หรือไม่ทำ) ภายในแอปพลิเคชันดิจิทัล แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ หรือเว็บไซต์ จะเป็นการสร้างโอกาสในการทำความเข้าใจลูกค้าของคุณในลักษณะเฉพาะ

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงหมายถึงการรวบรวมและแยกแยะข้อมูลที่สร้างขึ้นในช่วงเวลาปัจจุบัน ข้อมูลจะถูกรวมเข้ากับแดชบอร์ดเสมือนในทันที ทำให้ธุรกิจมีโอกาสตัดสินใจภายในไม่กี่วินาทีหลังจากที่ผู้ใช้ดำเนินการ

ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลแบบเรียลไทม์ ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์ดิจิทัล เว็บไซต์ และแอพมือถือได้ทุกที่ทุกเวลา การคลิกปุ่ม CTA การข้ามเพลง และรถเข็นที่ถูกละทิ้งเป็นตัวอย่างของเหตุการณ์ทั้งหมดที่สามารถวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์

คุณค่าของ “เรียลไทม์”

ประโยชน์ที่พลิกโฉมเกมของการสังเกตข้อมูลในแบบเรียลไทม์คือความเร็วที่คุณสามารถทำการปรับเปลี่ยนได้ ช่วยให้คุณสามารถนำหน้าคู่แข่งด้วยผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ละเอียดยิ่งขึ้น และผ่านการทดสอบ การลดเวลาที่ใช้ในการเข้าถึงข้อมูล ตีความข้อมูล และส่งออกการเปลี่ยนแปลงสามารถประหยัดทรัพยากรและป้องกันข้อผิดพลาดของกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ได้

บริษัทต่างๆ ที่ใช้โซลูชันการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จะไม่ต้องเปิดตัวการเปลี่ยนแปลงอีกต่อไป และรอหลายสัปดาห์เพื่อดูว่าฐานผู้ใช้ของพวกเขามีปฏิกิริยาอย่างไร การทดสอบ A/B การทดลอง และการแก้ไขข้อผิดพลาดจะลื่นไหลมากขึ้นและคำนวณเมื่อเวลาอยู่เคียงข้างคุณ

ข้อมูลย้อนหลังคืออะไร?

ข้อมูลย้อนหลังคือข้อมูลที่สร้างขึ้นในอดีต ก่อนความสามารถในการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ข้อมูลประเภทนี้ถือเป็นแหล่งความจริงหลักสำหรับการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ข้อมูล "ระยะยาว" นี้สามารถใช้เพื่อค้นหารูปแบบของประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป ไม่จำเป็นว่าจะต้องอยู่ในช่วงเวลาใด

ข้อมูลในอดีตยังคงมีความสำคัญ แต่มูลค่าของข้อมูลนั้นเป็นการลงทุนมากกว่า เมตริกเกี่ยวกับผลิตภาพภายใน ช่วงเวลาที่ดีที่สุดของการขาย และการวัดประสิทธิภาพระยะยาวอื่นๆ แจ้งการริเริ่มในภาพรวม เช่น กลยุทธ์ทางธุรกิจหรือแผนงานผลิตภัณฑ์

บริษัทต่างๆ จะต้องการใช้ทั้งข้อมูลในอดีตและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ลูกค้า และเป้าหมายของตน โดยทั่วไป ควรใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อสร้างเป้าหมายหรือเกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุม ในขณะที่การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์จะใช้เพื่อทำให้เป้าหมายเหล่านั้นเป็นจริง บางทีธุรกิจของคุณอาจใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อค้นหาช่องว่างเล็กน้อยในการขาย Q3 ประจำปี จากนั้นในไตรมาสที่ 3 คุณใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อทดสอบแอปของบริษัทเพื่อเพิ่ม Conversion

4 KPI และอุตสาหกรรมใดบ้างที่ควรใช้

แม้ว่าทุกอุตสาหกรรมจะแตกต่างกัน แต่ก็มีฉันทามติใหม่ว่าข้อมูลประเภทใดที่สำคัญที่สุด จากการสำรวจที่จัดทำโดย Harvard Business Review Analytics Services ซึ่งสนับสนุนโดย Amplitude ผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าชุดข้อมูลที่สำคัญที่สุดสำหรับความสำเร็จนั้นเกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ อัตราการรักษาลูกค้า และมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า

กล่าวอีกนัยหนึ่ง แบบอย่างใหม่สำหรับการวิเคราะห์ไม่ใช่ ผู้ ใช้ แต่เป็นสิ่งที่พวกเขาทำ ดังนั้น ยิ่งคุณเข้าใจได้เร็วว่าทำไมพวกเขาถึงทำในสิ่งที่พวกเขาทำ คุณก็ยิ่งสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ของคุณได้ดีขึ้นเท่านั้น คุณจะต้องติดตามข้อมูลพฤติกรรมเพื่อสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูงซึ่งตอบสนองความต้องการของลูกค้า

การมีเครื่องมือที่เหมาะสมในการติดตามการวิเคราะห์ตามเวลาจริงเป็นสิ่งหนึ่ง แต่การทำความเข้าใจว่าสิ่งใดที่จะติดตามนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย การกำหนด KPI ที่เหมาะสมนั้นส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับลักษณะของธุรกิจของคุณ ผลิตภัณฑ์ และเป้าหมาย นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ที่จะช่วยให้คุณนึกถึงคุณค่าของการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

1. การแปลงเป็นเงินฟรี: B2C/Consumer Tech

บริษัทระหว่างธุรกิจกับผู้บริโภค (B2C) ขายสินค้าหรือบริการให้กับผู้บริโภคโดยตรง ตั้งแต่โรงยิมที่มีหน้าร้านจริงไปจนถึงแอปการทำสมาธิออนไลน์ บริษัทเหล่านี้มักใช้การเป็นสมาชิกหรือการทดลองใช้ฟรีเพื่อดึงดูดการสมัครรับข้อมูล วัฏจักรธุรกิจในส่วนนี้มีแนวโน้มจะดำเนินไปอย่างรวดเร็ว ทุกกลุ่มเป้าหมายที่มีปฏิสัมพันธ์กับบริษัทมีความสำคัญ

ผู้มีโอกาสเป็นผู้ติดตามซึ่งใช้ประโยชน์จากการทดลองใช้ฟรีไม่ได้ทำให้เกิด Conversion เสมอไป ในการถอดรหัส คุณสามารถใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อค้นหาว่าผู้ใช้ออกจากที่ใดและเพราะเหตุใด อาจเป็นไปได้ว่าผู้ใช้จำนวนมากต้องการสมัครรับข้อมูลหลังจากช่วงทดลองใช้ฟรีสิ้นสุดลง แต่กระบวนการเปิดใช้งานนั้นซับซ้อน เมื่อใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ คุณจะพบว่าผู้ใช้ออกจากระบบเมื่อต้องเปลี่ยนอุปกรณ์เพื่อเปิดใช้งานการเป็นสมาชิก ยิ่งทีมของคุณสามารถโฮสต์การเปิดใช้งานบนอุปกรณ์เครื่องเดียวได้เร็วเท่าใด อัตราการแปลงแบบจ่ายฟรีของคุณก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

กลยุทธ์อื่นๆ เช่น การลดต้นทุน การขยายกำหนดเวลา และการค้นหาช่วงเวลาการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ สามารถติดตามและทดลองได้ด้วยการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

2. อัตราการแปลง: อีคอมเมิร์ซ

บริษัทอีคอมเมิร์ซขึ้นอยู่กับผู้เข้าชมที่ทำการซื้อบนเว็บไซต์ของพวกเขา แล้วกลับมาซื้ออีก KPI อัตรา Conversion จะวัดเปอร์เซ็นต์ของผู้เข้าชมที่ซื้อสินค้าบางอย่าง

การวิเคราะห์ตามเวลาจริงสามารถช่วยบริษัทอีคอมเมิร์ซระบุจุดที่เกิดความขัดแย้งในประสบการณ์การซื้อได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ละทิ้งรถเข็นเมื่อพยายามเพิ่มหรือลบสินค้า ให้ใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อแก้ไขปัญหาและดูว่าทำงานได้หรือไม่ อาจเป็นเรื่องของการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง แทนที่จะต้องคลิกช่องเฉพาะในแต่ละรายการเพื่อนำออก คุณอาจเพิ่มปุ่ม "ลบทั้งหมด" เพื่อความสะดวกยิ่งขึ้น เมื่อคุณเพิ่มตัวเลือกแล้ว คุณสามารถตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์เพื่อดูว่ามีผลหรือไม่

การเปลี่ยนประสบการณ์การซื้อเพื่อให้มีการคลิกน้อยลง การเปลี่ยนแปลงการออกแบบหรือสำเนาของหน้า การเปลี่ยนแปลงสินค้าคงคลัง และการส่งการแจ้งเตือนล้วนเป็นโอกาสในการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ในอีคอมเมิร์ซ

3. การรักษาสมาชิก: สื่อและความบันเทิง

บริษัทสื่อและความบันเทิงสามารถใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการขับเคลื่อนการรักษาลูกค้า สำหรับกลุ่มนี้ การเปลี่ยนผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าไม่จำเป็นต้องสำคัญเท่ากับการค้นหาว่าเหตุใดผู้ติดตามจึงอยู่เฉยๆ การคงผู้ใช้ไว้—อัตราที่สมาชิกยังคงเป็นลูกค้า—เป็นตัวบ่งชี้สำคัญสำหรับความสำเร็จในระยะยาว

วิธีหนึ่งในการเพิ่มการรักษาลูกค้าคือการติดตามผู้ติดตามที่สร้างรายได้ด้วยการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ สมาชิกเหล่านี้เป็นผู้ให้บริการขนส่งทางไกล ซึ่งมักเรียกว่าผู้ใช้ระดับสูง พวกเขาใช้ทุกเสียงกระดิ่งและนกหวีดข้อเสนอผลิตภัณฑ์ของคุณและใช้เวลาเนื้อหาที่กินเวลามากที่สุด การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์สามารถใช้เพื่อดูว่าผู้ใช้กลุ่มนี้ทำอะไร

หากคุณสามารถเลิกใช้รูปแบบพฤติกรรมเฉพาะได้ คุณก็จะสามารถจูงใจให้ดำเนินการแบบเดียวกันนี้กับฐานผู้ใช้ที่เหลือของคุณได้ ตัวอย่างเช่น คุณอาจพบว่าผู้ใช้ที่สร้าง “รายการเฝ้าดู” มักจะยังคงสมัครรับข้อมูล เมื่อใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ คุณสามารถทดสอบวิธีให้ผู้ใช้สร้างรายการเฝ้าดู: การแจ้งเตือน ปุ่มที่ใหญ่กว่า คำอธิบายเพิ่มเติม การทดสอบเช่นนี้สามารถบอกคุณได้ว่ากลยุทธ์ของคุณใช้ได้ผลหรือไม่

4. ต้นทุนต่อลูกค้าเป้าหมาย: B2B/SaaS

KPI ต้นทุนต่อโอกาสในการขายแสดงถึงจำนวนเงินที่ธุรกิจต้องใช้เพื่อสร้างผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า การทำให้ต้นทุนนี้ต่ำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในขณะที่ยังคงรักษาจำนวนลูกค้าเป้าหมายที่ดีเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัท SaaS Anura.io ให้รายละเอียดเกี่ยวกับสูตรสมมติ "คุณใช้จ่าย $1,000 ในแคมเปญแบบจ่ายต่อคลิก และเปลี่ยนผู้เยี่ยมชม 10 คนให้กลายเป็นลูกค้าเป้าหมาย ต้นทุนต่อโอกาสในการขายของคุณคือ $100 หากคุณแปลงผู้เยี่ยมชม 100 คน ต้นทุนต่อโอกาสในการขายของคุณคือ 10 ดอลลาร์”

ตามสูตรข้างต้น การสร้างโอกาสในการขายที่แปลงมากขึ้นเป็นวิธีที่ทำให้ต้นทุนต่ำ นี่คือที่มาของการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ โดยการติดตามพฤติกรรม ความชอบ และการกระทำของลีดที่แปลงแล้วในแบบเรียลไทม์ ธุรกิจต่างๆ สามารถเปลี่ยนประสบการณ์การสร้างลีดได้อย่างรวดเร็ว

เข้าชมหน้า Landing Page พื้นฐานเพื่อกรอกแบบฟอร์มและเจาะลึกลงไปในช่องทาง คุณสามารถใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อเปลี่ยนแปลงสิ่งต่างๆ เช่น ความยาวของสำเนา พาดหัว และการออกแบบเพื่อขับเคลื่อนการกรอกแบบฟอร์มมากขึ้น ส่วนที่ดีที่สุด? เมื่อคุณพบหน้า Landing Page ที่ชนะโดยใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ คุณสามารถใช้สูตรเดียวกันนั้นและทดสอบในแคมเปญการตลาดอื่นได้

ทำให้ทุกคนในบริษัทของคุณเข้าถึงข้อมูลได้

การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ตามเวลาจริงมีประโยชน์อย่างชัดเจน และหากคุณทำให้ทีมเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้นทั่วทั้งองค์กร ก็จะมีผลมากขึ้น บ่อยครั้ง ข้อมูลถูกกักเก็บในทีมเดียว

ในกรณีของตัวอย่าง SaaS ข้างต้น ทีมสร้างโอกาสในการขายพบวิธีในการแปลงลีดให้มากขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ หากพวกเขาแบ่งปันข้อมูลนั้นกับทีมการตลาดในวงกว้าง (นักเขียนคำโฆษณาและนักออกแบบ) ก็อาจส่งผลต่อการเติบโตแบบทวีคูณทั่วทั้งองค์กร การทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยและการแบ่งปันในวงกว้างช่วยให้ทีมในธุรกิจของคุณคิดนอกกรอบมากขึ้น พัฒนาแนวคิดใหม่ และเพิ่มการทำงานร่วมกัน—บางทีแม้ในแบบเรียลไทม์

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยขอการสาธิต Amplitude แบบกำหนดเองวันนี้