Що таке поведінкові дані? Повний посібник із прикладами використання

Чи отримували ви push-сповіщення від стримінгової платформи, на яку підписані, з рекомендацією серіалу в жанрі, що точно вам сподобається? Або лист від інтернет-магазину, де часто купуєте, зі знижкою на футболку, про яку потай думали? Упевнені, що так. І якою була ваша реакція, коли ви отримали таке персоналізоване повідомлення? «Як вони можуть знати, чого я хочу?!» Відповідь проста: вони дуже добре вміють розпізнавати сигнали намірів клієнтів у поведінкових даних користувачів.

У цій статті ми визначимо, що таке поведінкові дані, опишемо їхні типи й переваги, пояснимо тонкощі збирання, окреслимо способи поліпшення результатів маркетингу за їх допомогою та покажемо, як великі бренди з потужною цифровою присутністю використовують поведінкові дані клієнтів, щоб комунікувати з наявною аудиторією, повертати неактивних клієнтів і збільшувати дохід застосунку.

Що таке поведінкові дані?

Ваші потенційні й наявні клієнти виконують різні дії, взаємодіючи з брендом у численних точках контакту — як віртуальних, так і фізичних. Корисна інформація про ці взаємодії називається поведінковими даними. Такі сигнали — наче сліди, які залишають люди, а компанії збирають їх за допомогою відстеження активності користувачів, щоб дізнатися про особливості, смаки та звички кожного клієнта. Ці дані також надзвичайно корисні для оптимізації шляху клієнта, аналізу користувацьких сценаріїв і запуску персоналізованих маркетингових кампаній.

За джерелом поведінкові дані поділяють на три типи.

• Власні поведінкові дані (first-party). Ці дані про взаємодію надходять безпосередньо від клієнтів. Щоб отримати їх, компанії аналізують кліки на сайті, відкриття листів, клікабельність, покинуті кошики, покупки, час використання застосунку, клієнтські профілі в CRM тощо. Інший тип поведінкових даних, що надходить прямо від клієнтів, — zero-party data. На відміну від first-party data, які організації збирають через відстеження поведінки на сайтах і в застосунках або мобільну аналітику, поведінкові дані zero-party — це інформація, якою люди свідомо діляться через опитування, форми створення облікового запису, квізи тощо.
• Поведінкові дані партнерів (second-party). Простіше кажучи, це чиїсь власні поведінкові дані. Їх збирають інші компанії в тій самій або суміжній ніші, переважно партнери, а потім передають чи продають бізнесу, щоб допомогти йому охопити нові аудиторії, з’ясувати вподобання клієнтів і закономірності залучення тощо.
• Сторонні поведінкові дані (third-party). Їх накопичують зовнішні агенції, брокери чи маркетплейси; зазвичай вони ширші за охопленням, але менш конкретні. Як правило, організації купують такі дані, щоб провести масштабний аналіз ринку й виявити загальні тенденції, характерні для всієї галузі. 

Розгляньмо різні приклади поведінкових даних докладніше. 

Приклади поведінкових даних

Найпоширеніші приклади поведінкових даних:

• Взаємодії із сайтом. Сюди належать усі цифрові дії користувачів, які переглядають вашу вебсторінку. Компанії відстежують навігацію та залучення — перегляди сторінок, витрачений час, глибину прокручування тощо; власне взаємодії — запуски відео, кліки на кнопки, завантаження файлів; шляхи до конверсії — створення облікового запису, підписки на розсилку, оформлення замовлень; а також сигнали роздратування — відведення курсора чи повторні кліки на кнопки, що не реагують.
• Використання застосунку. Власники застосунків досліджують різні події активації та оцінюють показники використання: частоту й тривалість сесій, шляхи навігації, взаємодію з функціями та етапи виходу користувачів.
• Взаємодії з інтернет-магазином. Найінформативніші дії тут охоплюють закономірності перегляду — кліки на певну категорію товарів і конкретні пошукові запити; сигнали залучення — збільшення фотографій товарів або читання відгуків; показники етапу конверсії — створення списків бажань, додавання товарів у кошик, вибір доставки; а також поведінкові дані після покупки — відстеження замовлення, залишення відгуків тощо.
• Email-метрики. Ці показники поділяють на три категорії: параметри залучення клієнтів — частка відкриттів, клікабельність і частка кліків відносно відкриттів; поведінкові дані про конверсії — коефіцієнт конверсії та дохід на користувача або лист; а також показники поведінки, пов’язаної з утриманням, — частка недоставлених листів, відписок, скарг на спам тощо.
• Взаємодії в соціальних мережах. Як клієнти спілкуються з вашим брендом у соцмережах? Вони взаємодіють пасивно — дивляться відео чи читають коментарі — або активно: реагують, ставлять вподобайки, поширюють чи коментують? Пишуть бренду особисті повідомлення чи публікують контент — спонтанні відгуки про продукт, скарги, розпакування тощо?
• Омніканальні взаємодії зі службою підтримки в різних точках контакту. Бренди збирають омніканальні дані про клієнтів, коли ті звертаються до центру підтримки: фіксують обраний канал — email, чат, телефон тощо, — як люди проходять процес, які проблеми мають із продуктом, тон і емоційне забарвлення повідомлень та інше.
• Події, взаємодії в точках продажу й магазинах. Вони охоплюють як онлайн-, так і офлайн-поведінкові дані. Відстеження подій допомагає зрозуміти етапи шляху клієнта й виявити вузькі місця. Дані POS показують час покупок, типовий набір товарів, способи оплати, середній чек тощо. Взаємодії в магазинах описують поведінку клієнтів у фізичних торгових точках: потоки відвідувачів, час у певних проходах, спілкування з продавцями-консультантами та інше.

Хоч би які дані ви відстежували, аналіз поведінкових даних відкриває численні переваги. 

Переваги поведінкових даних

Якщо поведінкові дані точно зібрані, ретельно досліджені й правильно інтерпретовані, вони дають такі переваги. 

Ухвалення рішень на основі поведінки

Висновки на основі дій не лише описують, що роблять користувачі, а й пояснюють, чому вони так поводяться. Ця інформація допомагає брендам краще розуміти клієнтів і відповідно планувати маркетингову стратегію: оптимізувати пропозиції, поліпшувати навігацію сайтом, налаштовувати кампанії, розподіляти ресурси, прогнозувати майбутні тенденції та створювати релевантний клієнтський досвід. 

Глибша сегментація

З поведінковими даними ви можете спиратися не лише на демографічні характеристики аудиторії, а й на сегментацію за поведінкою. Наприклад, можна узгоджувати маркетингові ініціативи з життєвим циклом кожного клієнта й персоналізувати взаємодію в реальному часі, адаптуючи підхід до інтересів і проблем кожного окремого користувача. 

Детальніший профіль клієнта

Поведінкові дані — ключ до перетворення плаского статичного профілю клієнта на багатовимірний і динамічний. Детальний профіль є чудовим джерелом інформації для прогнозування намірів клієнтів, запобігання відтоку, підвищення конверсії, зниження маркетингових витрат і розробки продуктів на основі даних.

Точний таргетинг

Аналіз структури витрат, частоти покупок і рівня залучення кожного клієнта дає маркетологам змогу визначити людей, які приносять більше цінності. Тоді маркетингові зусилля можна спрямувати на розвиток відносин із такими клієнтами, максимізуючи ROI. 

Краще утримання клієнтів

Поведінкові дані — основа утримання клієнтів у будь-якій стратегії маркетингу життєвого циклу. Вони дають бізнесу змогу оптимізувати онбординг, усувати перешкоди й вузькі місця на шляху клієнта, передбачати потреби та запобігати відтоку, підвищуючи загальну довічну цінність клієнта (CLV).

Підвищення коефіцієнта конверсії

Аналізуючи кліки, глибину прокручування, записи сесій та інші поведінкові дані, фахівці виявляють і усувають перешкоди, роблячи воронку конверсії плавнішою. 

Щоб якнайкраще використати поведінкові дані клієнтів, потрібно знати, де і як їх отримати. 

Як збирати поведінкові дані

Алгоритм збирання поведінкових даних залежить від їхнього джерела.

Вебсайт

Кількісні показники сайту можна отримати з Google Analytics 4 і Google Tag Manager. Ці інструменти дають змогу відстежувати сесії, перегляди сторінок, події та конверсії на сайті й значно спрощують керування тегами. Найкраще джерело якісних даних на сайті — короткі опитування у спливних вікнах, що спонукають користувачів залишити відгук. 

Застосунок

Отримати поведінкові дані із застосунку не так просто. Спочатку потрібно вибрати стороннє аналітичне рішення, що відповідає платформі застосунку — веб, Android чи iOS. Потім установити його комплект засобів розробки (SDK) у кодову базу застосунку, додавши API-ключі проєкту для безпечного передавання даних на аналітичну панель. Після цього слід визначити поведінку, яку потрібно відстежувати: реєстрації, тривалість сесій, використання функцій тощо. Нарешті, додайте фрагменти коду відстеження у фронтенд-логіку застосунку, щоб дані надсилалися щоразу, коли зафіксовано дію.

Маркетингові технології

Зазвичай набір маркетингових технологій охоплює кілька платформ. Подбайте про відстеження подій через SDK або вбудовані фрагменти коду — теги відстеження — на кожній із них. Щоб отримати повну картину з омніканальних поведінкових даних, їх потрібно об’єднати в центральному сховищі. Як правило, компанії роблять це, впроваджуючи платформи клієнтських даних (CDP) або передаючи інформацію до сховищ даних (DWH).

Соціальні мережі та опитування

Більшість соцмереж мають функції збирання й відображення поведінкових даних, як-от LinkedIn Analytics чи Meta Business Suite, та/або вбудовані опитування — вони є в Instagram і X. Як альтернативу можна використовувати різні сторонні інструменти — наприклад, Brandwatch, Sprinklr чи Hootsuite — для відстеження настроїв аудиторії.

Опитування також дуже корисні для фіксації дій і ставлення, про які люди повідомляють самі. Компанії можуть надсилати їх електронною поштою або вбудовувати в застосунок чи сайт за допомогою спеціалізованих інструментів, серед яких провідні позиції посідають Typeform і Qualtrics.

Центр підтримки клієнтів

Йдеться не лише про інтерпретацію словесних звернень клієнтів до команди підтримки за допомогою NLP. Не менш важливо, як саме вони звертаються. Тож варто аналізувати обраний канал підтримки, використовувати візуальні інструменти для пошуку місць, де користувачі стикаються з труднощами під час звернення по допомогу, будувати карту їхніх шляхів навігації та відстежувати KPI, пов’язані з поведінковими даними: розв’язання питання з першого звернення, час до розв’язання, частку відмов від самообслуговування тощо.

Збирання всіх доступних поведінкових даних не дасть значного поштовху маркетингу, доки ви не навчитеся їх використовувати. 

Як поліпшити результати маркетингу за допомогою поведінкових даних

Ось найефективніші способи використання поведінкових даних.

Поліпшення UX

Правильна інтерпретація поведінкових даних допомагає командам розробки виявляти перешкоди для користувачів, оцінювати освоєння функцій, спрощувати робочі процеси й перевіряти зміни за допомогою A/B-тестування.

Оптимізація контенту та пропозицій

Аналізуючи поведінкові дані, компанії поліпшують структуру сайтів, удосконалюють тексти й підвищують ефективність повідомлень у реальному часі. Те саме стосується пропозицій, які теж можна коригувати, щоб зробити релевантнішими. Пропозиції дорожчих або супутніх товарів у потрібний момент можуть суттєво змінити результат. 

Детальна сегментація

Маючи всебічне, на 360 градусів, уявлення про купівельну поведінку клієнтів, бажані вигоди та їхній шлях, маркетологи можуть розділяти аудиторію на детальні групи й використовувати ці знання в кампаніях, що запускаються подіями, та стратегіях керування життєвим циклом.

Персоналізація кампаній

Як свідчать інсайти маркетингу застосунків, персоналізація — фундамент успішного цифрового маркетингу. Поведінкові дані дають компаніям змогу передбачати потреби клієнтів, адаптувати контент і повідомлення, налаштовувати тригери на основі дій та надавати рекомендації в реальному часі. 

Робота із сигналами настрою

Розуміння почуттів користувачів дає організаціям змогу помічати ознаки роздратування — наприклад, серії нервових кліків або закриття сторінок, — прогнозувати наміри, запобігати відтоку й спрямовувати ресурси на функції, які справді важливі клієнтам.

Автоматизація поведінкових тригерів

На основі дій клієнтів маркетологи встановлюють правила надсилання повідомлень, щоб забезпечити вчасну й релевантну взаємодію, яка стимулює конверсії та підвищує залучення. 

Подивімося, як великі компанії використовують зібрані поведінкові дані клієнтів.

Поведінкові дані в дії: 4 приклади використання

Алгоритм рекомендацій Netflix

Система цього стримінгового сервісу аналізує історію переглядів користувачів, їхні пристрої та місцеперебування, час, пошукові запити, жанри, випадки перемотування вперед і назад, припинення перегляду та інші поведінкові дані. Потім клієнтів зі схожими моделями поведінки об’єднують у групи, щоб удосконалити рекомендації. Крім того, смаки глядачів використовують для показу найефективніших мініатюр і постерів, а також для пояснення, чому їм рекомендують певний контент: «тому що ви дивилися…». 

Прогнозування попиту в Zara

Дані з точок продажу — покупки, повернення, інформація з примірювальних і залишені товари, — які фіксує програмне забезпечення компанії, звички перегляду на офіційному сайті, опрацьовані ШІ, та взаємодії в соцмережах досліджують, щоб зрозуміти настрої й очікування клієнтів. Висновки бренду враховують під час випуску нових товарів і моделей малими партіями замість великих сезонних колекцій. Реакцію клієнтів на ці продукти знову ретельно аналізують, щоб визначити, чи варто масштабувати виробництво. Якщо реакція стримана, товар знімають із виробництва. Так компанія уникає надлишкових запасів і суттєво заощаджує, відмовляючись від продуктів, які навряд чи купуватимуть.

Логістична аналітика FedEx

Механізм керування постачанням на основі ШІ дав цій компанії змогу перейти від реактивного відстеження посилок до проактивної бізнес-моделі. Аналізуючи поведінку клієнтів під час відправлень і взаємодії після покупки, FedEx прогнозує строки доставки та генерує коди тарифної номенклатури. У результаті клієнти FedEx отримують простіше митне оформлення й мінімальні строки доставки, а операційні витрати компанії суттєво знижуються.

Музичні рекомендації Spotify

Прогнозні добірки Release Radar і Discover Weekly спираються як на неявні, так і на явні поведінкові дані користувачів: плейлісти, тривалість сесій, повторні прослуховування, збережені треки, пропуски тощо. Крім того, ШІ-рушій Spotify оцінює численні аудіохарактеристики пісні — темп, танцювальність, акустичність та інші, — а механізми NLP аналізують тексти. Разом ці дані допомагають знаходити й рекомендувати нові композиції, які можуть сподобатися користувачеві

Жоден провідний бренд не зміг би так успішно використовувати поведінкові дані без надійного програмного забезпечення для цього завдання.

Поведінкові дані + Reteno: максимальне утримання користувачів

Reteno — це комплексна SaaS-платформа повідомлень на основі ШІ, створена спеціально для бізнесів, орієнтованих насамперед на мобільні пристрої, та покликана підвищувати утримання на всіх етапах шляху клієнта. Платформа — чудовий інструмент для:

• Точної сегментації. Вона дає фахівцям змогу розділяти клієнтів на детальні групи за демографічними й поведінковими даними та виявляти в кожній категорії ранні сигнали відтоку: зменшення використання продукту, зниження залучення, незавершені сценарії, зростання кількості звернень до підтримки тощо.
• Повернення користувачів. Поведінкові дані — головне джерело інформації про те, чому люди йдуть. З’ясувавши причини, ви можете надсилати in-app повідомлення, електронні листи з опитуваннями для зворотного зв’язку та мобільні push-сповіщення з пропозиціями «Ми сумуємо за вами», які дають користувачам вагомі причини повернутися.
• Автоматизованого розумного повторного залучення. ШІ-механізми платформи використовують поведінкові дані як тригери для запуску серії автоматизованих гіперперсоналізованих повідомлень, що спонукають неактивних і навіть втрачених клієнтів повернутися до взаємодії.

Перетворюйте поведінкові дані клієнтів на до 15% загального доходу застосунку завдяки email і push-сповіщенням із Reteno.

Висновки

Поведінкові дані — це інформація про взаємодії клієнтів: дії на сайтах та в інтернет-магазинах, використання застосунків, комунікацію в соцмережах, email-метрики, звернення до служби підтримки тощо. Бізнес збирає її безпосередньо від клієнтів, отримує від партнерів або купує в зовнішніх агенцій. За правильного використання ці дані дуже корисні для ухвалення рішень на основі фактів, глибшої сегментації аудиторії, точнішого таргетингу, утримання клієнтів і підвищення конверсії. Отримати від поведінкових даних максимум можна лише тоді, коли ви використовуєте передові інструменти для роботи з ними.