Näin web-analytiikka auttaa asiakaskokemuksen parantamisessa

Analysoi asiakkaiden käyttäytymistä sivustollasi tai sovelluksessasi ja tee välttämättömät muutokset parantaaksesi asiakaskokemusta.

Web-analytiikka on tehokas työkalu, jolla voi saada käsityksen nettisivun toiminnasta. Luovat yritykset käyttävät kuitenkin data- ja web-analytiikkaa muuhunkin kuin laskeutumissivun konversion, välittömän poistumisprosentin (bounce rate) ja muiden digitaalisen markkinoinnin tekijöiden mittaamiseksi.

Yritykset käyttävät web-analytiikkaohjelmistoja esimerkiksi innovatiivisten tuotteiden julkistamiseen, asiakaskokemuksen parantamiseen, asiakasuskollisuuden lisäämiseen jne. Analytiikkaa voi käyttää myös yhtenäisen viestin välittämiseen kaikkien kosketuspintojen kautta, mikä parantaa brändin arvoa.

3 tapaa, joilla web-analytiikka toimii asiakaskokemuksen parantamisessa

  1. Vastaa asiakkaiden odotuksiin

Me kaikki rakastamme kiinnostavan sisällön jakamista. Se ei kuitenkaan välttämättä ole se, mitä yleisö haluaa nähdä vieraillessaan sivustollasi tai sovelluksessasi. Esimerkiksi eräs vakuutusmeklariyritys tarjosi sovellusta eri vakuutusmyyjien käytäntöjen vertailemiseen. He pyysivät käyttäjiä antamaan yhteystietonsa tai ottamaan yhteyttä henkilökuntaan saadakseen lisätietoa eri vaihtoehtojen hyvistä ja huonoista puolista. Huolellinen asiakaskäyttäytymisen analyysi osoitti kuitenkin, että asiakkaat olisivat halunneet ostaa vakuutuksen heti vertailun jälkeen sen sijaan, että olisivat keskustelleet asiakaspalvelijan kanssa. Näin ollen firma investoi lisää sovellukseen ja toi asiakkaille mahdollisuuden hankkia vakuutuksen suoraan sovelluksen kautta, täyttäen samalla lain vaatimukset. Tämä paransi merkittävästi paitsi yrityksen tulosta, myös asiakaskokemusta.

Voit siis käyttää web-analytiikkaa tarjotaksesi asiakkaille sitä, mitä he etsivät sillä hetkellä, kun he sitä eniten tarvitsevat.

  1. Personoitu sisältö

Markkinoijat laskevat vahvasti asiakassegmentaation varaan sisällön tuottamisessa ja promoamisessa. Kuitenkin yksittäisen asiakassegmentin sisällä jokaisella asiakkaalla voi olla erilaiset vaatimukset ostoprosessin eri vaiheissa.  

 

 Uniikin sisällön tarjoaminen tarvepohjaisesti on välttämätöntä asiakaskokemuksen parantamiselle. Web-analytiikka tekee helpoksi sisältösi tuottamisen ja jakamisen käyttäjien kanssa heidän sivustokäyttäytymisensä perusteella.

 

Johtavat verkkokauppayritykset ovat käyttäneet dataperustaisia suosituksia kehittääkseen asiakaskokemusta, mikä on auttanut niitä tienaamaan miljardeja dollareita lisämyynnillä.

Personoitujen suositusten käyttöönottamiseksi sinun täytyy analysoida dataa laajasti ja asettaa suositukset useiden tekijöiden perusteella. Hyvä uutinen on, että on jo saatavilla web-analytiikkaohjelmistoja, joilla voi ymmärtää asiakkaiden käyttäytymistä yksilötasolla. On olemassa useita analytiikkaohjelmistoja, jotka tarkkailevat kursorin liikettä ja klikkauksia sivulla.

  1. Asiakastuen automatisaatio

Asiakastuki on yksi tärkeimmistä kosketuspinnoista asiakkaasi kanssa. Analysoimalla tukipyyntöjä ja sähköpostitiedusteluja voit saada käsityksen asiakkaidesi suurimmista ongelmista ja missä he tarvitsevat tukea heti. Käytä tietoa tehdäksesi opastusvideoita ja muuta materiaalia, joka vastaa kriittisimpiin kysymyksiin. Voit myös tarjota suljettuja opastusmateriaaleja, joihin vain premium-asiakkailla on pääsy. Todisteet osoittavat, että tarjoamalla oikeita apuvideoita, materiaaleja jne. oikeaan aikaan voit parantaa asiakaskokemusta ja vähentää asiakaspalvelutiimin kuormitusta.

Web-analytiikan skaala ulottuu muuallekin kuin nettisivujen analysointiin. Voit käyttää tätä tehokasta työkalua identifioidaksesi markkinointisuunnitelmasi heikkoudet ja rakentamaan strategian asiakaskokemuksen parantamiseksi. Kun asetat asiakaskokemuksen digimarkkinointistrategiasi ytimeen, tulet löytämään useita uusia tapoja vahvistaa brändiäsi.





Comments

Only your name will be shown in the blog

None comments | Login or Sign up to comment