دليل الجيب لاستخدام التحليل الجماعي للاحتفاظ بالعملاء

مقدمة

يدرك المسوقون عبر الأجهزة المحمولة أن استراتيجية التسويق أو النمو الدائمة لا تنتهي عند اكتساب عملاء جدد ولكن ضمان بقاء العملاء الحاليين ..

إن الضياع في مقاييس الغرور مثل تنزيلات التطبيقات أو المستخدمين النشطين يوميًا الذين لا يضمنون أي جر يعد وصفة لكارثة. بالنسبة لأي جهة تسويق ، ليس هناك ما يدعو للقلق أكثر من فقدان معظم أو جزء من عملائهم الكرام في غضون أسابيع أو أيام من الاستحواذ.

هل تعلم أن هناك فرصة 5-20٪ فقط للبيع لعميل جديد مقابل 60-70٪ لعميل متكرر؟

لمنع عملائك من مغادرة تطبيقك ، من الضروري إعطاء الأولوية للاحتفاظ بالعملاء. يعد الاحتفاظ بالعملاء الحاليين أرخص بخمس مرات من الحصول على عملاء جدد ويمكن أن تتحول معظم الشركات ذات الولاء المنخفض للعملاء إلى عوائد سلبية.

ولكن قبل أن نتمكن من منع العملاء من المغادرة ، تأتي البيانات في الطريق - ليس فقط أي بيانات ، ولكن الأرقام الدقيقة التي تخبرك عن سلوك وخصائص قاعدة عملائك. في مثل هذه الحالة ، تصبح Cohorts تقنية بارزة.

اليوم ، أصبح المسوقون في وضع أفضل بكثير مما كانوا عليه في أي وقت مضى عندما يتعلق الأمر باستخدام البيانات لفهم وتشريح سلوك المستخدم وعاداته وسماته ، وهو المكان الذي تتجه فيه معظم الفرق إلى التحليل الجماعي.

ما هو التحليل الجماعي؟

يساعدك التحليل الجماعي على قراءة البيانات والفئات والأنماط ويمكّن الفرق في استقراء قرارات التسويق. ببساطة ، هذه عدسة المسوق لتحديد الفرص وإشراك العملاء لتحقيق أقصى تأثير من خلال دراسة السلوك على مدى فترة من الزمن.

المجموعات النموذجية عبارة عن مجموعات من المستخدمين تتمتع بخصائص أقوى وتجارب مشتركة خلال فترة زمنية محددة. هم منقسمة على أساس أفعالهم. يمكن أن يشمل ذلك المستخدمين الجدد والحاليين وسلوكياتهم ، مثل عمليات الشراء المتكررة أو عدم النشاط.

تسهل هذه العملية فهم تفاعل المستخدم بمرور الوقت وتحديد أنماط أو مجالات الاحتكاك وتحسين تفاعل المستخدم والاحتفاظ بالعملاء.

كيف تختلف المجموعات النموذجية عن الشرائح

إذا كنت قد بدأت للتو ، فمن السهل الخلط بين التحليل الجماعي والتحليل القطاعي - كلا الطريقتين غير قابلة للتبديل ؛ في الواقع ، إنهما يكملان بعضهما البعض. الأول هو عملية تحليلية مقيدة بالوقت وسلوكيات المستخدم المتطابقة حيث يتم دراسة بيانات الجماهير المتشابهة على مدى فترة لقياس أنماط المشاركة الخاصة بهم ، بينما يتعلق الأخير بتقسيم مجموعة كبيرة من البيانات إلى مجموعات صغيرة بناءً على الاهتمامات المشتركة والتركيبة السكانية الموقع ، والسلوك ، وما إلى ذلك.

على سبيل المثال ، يمكن تسمية العملاء الذين قاموا بتنزيل التطبيق وأجروا أول عملية شراء في غضون 30 يومًا بمجموعة نموذجية. ومع ذلك ، فإن جميع العملاء الذين نزّلوا التطبيق يصبحون شريحتك.

إنها مجموعة فرعية من مقطع حيث تكون الفترة الزمنية عاملاً مهمًا. يُطلق على تحليل العملاء استنادًا إلى التحليلات السلوكية وإجراءاتهم وتجميعهم في مجموعات صغيرة بدلاً من التعامل مع الدفعة بأكملها على أنها بيانات كبيرة واحدة خلال فترة زمنية محددة.

يمكن لفرق التسويق استخدام التحليل الجماعي لتتبع سلوك العملاء وإجراءاتهم واكتساب رؤى أفضل لاحتياجات المستخدم الفريدة خلال فترة زمنية محددة. يُمكّن التحليل الجماعي الفرق من تصميم الحملات وبناء الاستراتيجيات التي تحفز الاحتفاظ بالعملاء.

حالات الاستخدام الرئيسية لاستخدام التحليل الجماعي

تخيل أنك تريد بيع حزمة اشتراك للمستخدمين - الآن ، هل يمكنك بدلاً من ذلك الرش والصلاة أو اختيار حفنة من المستخدمين المخلصين الذين يحبون استخدام منتجك ولديهم نسبة عالية من التطبيقات المفتوحة إلى الاستهلاك؟ لاحقًا ، أليس كذلك؟ لقد خمنا ذلك أيضًا.

يمكن لفرق التسويق استخدام التحليل الجماعي لفهم التحديات المختلفة أو الفرص المتدنية من تسويق المنتج إلى الاستحواذ.

1. الاحتفاظ بالعملاء: حدد العملاء الذين انضموا إلى مجموعة الولاء الخاصة بك أو أولئك الذين هم في حالة سبات. يمكن أن يساعدك التحليل الجماعي في تتبع المستخدمين الواعدين لحدث معين (على سبيل المثال ، المستخدمون الذين أضافوا عناصر إلى سلة التسوق ولكن لم يتم شراؤها في آخر 45 يومًا) أو أولئك الذين يتناقصون من دورة حياة القيمة (على سبيل المثال ، المستخدمون الذين متوسط ​​قيمة طلبهم يتناقص منذ شهر) - يمكن أن يساعد التحليل الجماعي في تحديد الأنماط.
2. أداء المنتج: من خلال تتبع مجموعات المستخدمين الذين بدأوا في استخدام منتج أو ميزة يمكن أن يساعدك في تحليل أنماط الاستخدام الخاصة بهم وتحديد مجالات التحسين لتحسين أداء المنتج.
3. الحملات التسويقية: من خلال تتبع مجموعات المستخدمين المعرضين لحملة تسويقية معينة ، يمكنك تحليل سلوكهم وتحديد تأثير الحملة على اكتساب المستخدمين والاحتفاظ بهم.
4. اختبار A / B: من خلال مقارنة مجموعات المستخدمين الذين تعرضوا لإصدارات مختلفة من منتج أو ميزة ، يمكنك تحليل سلوكهم وتحديد الإصدار الذي كان يعمل بشكل أفضل.
5. تفاعل المستخدم: يمكن أن يساعد التحليل في تحديد الاتجاهات في تفاعل المستخدم بمرور الوقت.
   على سبيل المثال ، يمكنك تكوين مجموعات من الأشخاص الذين اشتركوا من قنوات محددة ثم تحليل تفاعلاتهم بعد شهر أو ربع. سيعطيك هذا نظرة ثاقبة حول قناة الاستحواذ التي تمنحك جمهورًا جاذبًا.

أنواع التحليل الجماعي

بشكل عام ، يمكن تقسيمها إلى فئتين عريضتين ، مجموعات السلوك والاستحواذ ؛ ومع ذلك ، يمكن للمسوقين التعمق في تحليل البيانات كما يحتاجون. فيما يلي بعض أنواع التحليل الجماعي التي يمكنك تجربتها واختبارها.

1. التحليل الجماعي المستند إلى الوقت: يمس هذا التحليل أساس المستخدمين في الوقت الذي استخدموا فيه التطبيق أو الخدمة لأول مرة ويتتبع سلوكهم بمرور الوقت. يمكن أن يساعدك بناء مجموعات جماعية على أساس الوقت في التعرف على معدل مشاركة المستخدم على مدار فترة زمنية والمساعدة في تحديد الأنماط لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن المنتج.
2. تحليل مجموعة الاكتساب: يركز تحليل الاكتساب على مجموعة المستخدمين بناءً على القناة التي تم الحصول عليها منهم - مدفوعة أو عضوية أو اجتماعية أو تابعة. يقوم المسوقون بعد ذلك بتقسيم المستخدمين بناءً على نقاط دخولهم لمراقبة سلوكهم. يساعد هذا فرق التسويق على فهم فعالية القناة واهتمام المستخدم من مصدر على آخر ويسمح للفرق بمضاعفة استثماراتهم التسويقية.
3. تحليل المجموعة السلوكية: يركز هذا التحليل على تجميع المستخدمين بناءً على سلوكهم أو أفعالهم. يعتمد المسوقون بشدة على هذه البيانات للمساعدة في تحديد شرائح المستخدمين ذات الاحتياجات والتفضيلات المختلفة وتصميم منتجاتهم أو خدماتهم لتلبية تلك الاحتياجات بشكل أفضل.
4. التحليل الجماعي القطاعي: يمكن أن يساعدهم التحليل القطاعي في دراسة أساس المستخدمين لعاداتهم الشرائية - شراء منتج معين ، أو التركيبة السكانية ، أو شراء الميزات ، أو الاشتراك في خدمة مدفوعة معينة. يمكن أن يساعد هذا المسوقين على تصميم خدمات أو منتجات مصممة خصيصًا لشرائح محددة من خلال تقسيم المستخدمين بناءً على عمق استثماراتهم واتساع نطاقها.
5. التحليل الجماعي المستند إلى الحدث: كما يوحي الاسم ، التجميع - يسمح المستخدمون استنادًا إلى أي إجراء أو حدث يتم تنفيذه من قبلهم برؤية الفرق في التحقق من صحة الفرضيات.

من خلال تحليل كيفية استخدام المجموعات أو المجموعات المختلفة لمنتجاتها ، يمكن للشركة اكتشاف العيوب في أساليب التسويق وتحديد أكثر الوسائل فعالية للتواصل مع شرائح العملاء المختلفة.

علاوة على ذلك ، يمكن للشركة الاستفادة من هذه البيانات المصممة خصيصًا لابتكار حوافز تشجع العملاء على الاستمرار في استخدام منتجاتهم ، لا سيما عندما يظهرون مؤشرات على التوقف عن مشترياتهم.

كيف تقرأ وتستوعب جدول المجموعات النموذجية

يرسم جدول المجموعة النموذجية دورة حياة المستخدم من اليوم 0 إلى اليوم N (0 و N هي نافذة وقتك).

في الجدول أدناه ، ننظر إلى مستويات المشاركة لمجموعة من المستخدمين خلال الأيام السبعة الأولى. بصفتك مسوقًا ، يمكنك الحصول على هذه البيانات من فرق العملاء واستيرادها إلى Excel أو استخدام أداة مثل WebEngage ، حيث يتم تحديثها تلقائيًا في الوقت الفعلي.

أثناء فحص الجداول على WebEngage ، يمكنك متابعة الصفوف أو الأعمدة ذات الظل الأزرق الداكن. يعرض الجدول أعلاه حدث بدء وحدث عائد. يشير حدث البدء إلى المستخدمين الذين نزّلوا التطبيق في اليوم 0 ، ويمثل حدث الإرجاع المستخدمين الذين عادوا أو قاموا بالتحرك.

يشهد الجدول أن 34.9٪ من المستخدمين على المستوى العام قاموا بحدث الإرجاع في نفس اليوم من تثبيته ، يليه 7٪ من المستخدمين المتبقين في اليوم الأول ، وهكذا دواليك.

يجعل الرسم البياني أعلاه من السهل للغاية الاستنتاج عندما يغادر المستخدمون التطبيق.

الفرضية 1: كان هناك تحدٍ مع التطبيق في 10 مارس
الفرضية 2: حصل تحفيز المستخدم على نتيجة أدت إلى ضعف التفاعل

الوجبات الجاهزة من الجدول أعلاه هي الاحتفاظ بـ D0 الذي يجب حله ، متبوعًا بـ D1. بعد تحديد منطقة المشكلة ، يمكنك التعمق أكثر في المعلومات السكانية وقنوات الاكتساب ونظام التشغيل والجهاز والتفاصيل الأخرى حول المستخدمين لفهم سبب هذا الاضطراب.

مقاييس لقياس جدول المجموعة النموذجية

تعد جداول المجموعة النموذجية بمثابة ذراع المسوق لاستخلاص رؤى حول المنتج ونفسية المستخدم تجاهه.

على سبيل المثال ، يمكنك الاستفادة من جدول المجموعة النموذجية لتعيين الأنماط السلوكية للمستخدمين وفك تشفير عدم الملاءمة في تطبيقك ، مما يمكّنك من تقديم تجارب تطبيقات محسّنة ، وبناء ثقة العملاء ، وزيادة الاحتفاظ.

يساعد هذا التحليل في فك تشفير صحة التطبيق وميزاته ودرجة ثباته بشكل شامل. في حين أن حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا لبناء المجموعات النموذجية هي التعامل مع احتفاظ المستخدمين عبر فئة أو ميزة أو على مستوى التطبيق ، إلا أن هناك عددًا قليلاً من المقاييس التي يمكن أن تساعد في استكشاف جوانب أخرى من سلوك المستخدم أيضًا.

1. معدل الاستبقاء: يكمن الاحتفاظ في صميم أداء التطبيق ويتتبع النسبة المئوية للمستخدمين الذين يتابعون نشاطهم أو يبقون متفاعلين أو يؤدون أي حدث على التطبيق. لحساب الاحتفاظ ، قسّم إجمالي المستخدمين النشطين على عدد المستخدمين في البداية.


لذا تخيل لو كان لديك 100 عميل في بداية شهر كانون الثاني (يناير) ، واكتسبت 20 عميلًا جديدًا ، وإجمالي 10 عملاء خرجوا من النظام. يتبقى لك الآن 110 عميلًا ، لذلك سيكون معدل الاحتفاظ لديك كما يلي:

(110-20) / 100 = 90٪

2. معدل التخلخل: بينما يتتبع الاحتفاظ بالمستخدمين المحتفظ بهم على التطبيق ، يتتبع الزخم الأشخاص الذين غادروا.
   

   على سبيل المثال ، إذا كان لدى شركة SaaS 1000 عميل يدفع في بداية الشهر ، وألغى 100 منهم خدمة الاشتراك ، فسيكون معدل تباطؤ الشركة 10٪.

3. متوسط ​​العائد لكل مستخدم (ARPU): تستخدم بعض التطبيقات أيضًا جداول المجموعة النموذجية لتحليل متوسط ​​العائد لكل مستخدم على مدار فترة زمنية. لحساب هذا ، قسّم إجمالي الإيرادات المتولدة على عدد المستخدمين في تلك المجموعة النموذجية.



4. القيمة الدائمة للعميل (CLTV): يمكن أن تساعدك CLTV على فهم مقدار القيمة التي سيحصل عليها العميل في العمل خلال فترة زمنية ، ويمكن أن تساعدك المجموعات الجماعية على قياسها.

   أسهل طريقة لحساب CLTV هي قيمة عمر العميل = قيمة العميل × متوسط ​​عمر العميل. هنا ، قيمة العميل هي متوسط ​​كمية وتكرار شراء العميل منك. عمر العميل هو إجمالي عدد السنوات التي ظلوا فيها نشطين مع منتجك مقسومًا على إجمالي عدد العملاء.

   

   

   يمكنك القيام بذلك عن طريق ضرب متوسط ​​الإيرادات لكل مستخدم في الوقت المقدر أن المستخدم كان عميلاً.

5. معدل التحويل: يتتبع النسبة المئوية للمستخدمين الذين يتخذون الإجراء المطلوب ، مثل الشراء أو التسجيل للحصول على اشتراك. قسّم عدد المستخدمين الذين اتخذوا الإجراء المطلوب على العدد الإجمالي للمستخدمين في مجموعة نموذجية.
6. حجم المجموعة النموذجية: يعني حجم المجموعة النموذجية عدد المستخدمين الذين يتشاركون خاصية مشتركة خلال فترة محددة داخل مجموعة أو شريحة أو مجموعة نموذجية. على سبيل المثال ، إذا كان لتطبيق OTT 100 اشتراك جديد في يناير وحوالي 140 اشتراكًا في فبراير ، فسيكون حجم المجموعة الجماعية للمشتركين الجدد 100 و 140 ، على التوالي ، لتلك الأشهر.

المقاييس المذكورة أعلاه ليست سوى قمة جبل الجليد في المحيط الشاسع لإدارة الاحتفاظ بعملائك. يمكن للمسوقين ومالكي المنتجات استكشاف وتشريح كل جدول ومجموعة نموذجية ونمط وفرضية على مستوى دقيق للتعمق في رؤى العملاء.

بينما تظل هذه المقاييس شائعة عبر الصناعات ، إلا أنها تقودنا جميعًا إلى حساب معدل الاحتفاظ بالعملاء يوميًا أو أسبوعيًا أو شهريًا أو أي إطار زمني محدد آخر مناسب لعملك.

لنفترض أن شركة التجارة الإلكترونية في الهند لديها 15000 عميل في بداية موسم الرياح الموسمية. خلال الموسم ، فقدوا 1500 عميل واكتسبوا 2000 عميل جديد.

سيتم احتساب معدل الاحتفاظ بالعملاء لموسم الرياح الموسمية على النحو التالي:

معدل الاحتفاظ بالعملاء = ((إجمالي العملاء في نهاية موسم الرياح الموسمية - العملاء الجدد) / إجمالي العملاء في بداية موسم الرياح الموسمية) × 100

لذلك ، في هذه الحالة ، سيكون معدل الاحتفاظ بالعملاء لموسم الرياح الموسمية: ((15500 - 2000) / 15000) × 100 = 86.67٪

لذلك ، إذا أراد أي شخص في الشركة معرفة ما كان الاحتفاظ به أثناء الرياح الموسمية (خاصة بالنطاق الزمني) ، فقد كان 86.67٪ ، وهو مكان رائع يجب التواجد فيه. تتأثر معظم الشركات في الهند خلال الرياح الموسمية لأن الخدمات اللوجستية تتأثر ، ومع ذلك ، تمكنت هذه الشركة من الإبحار.

معدل الاحتفاظ بالعملاء (CRR) هو النسبة المئوية للعملاء الذين يتم الاحتفاظ بهم خلال فترة زمنية معينة. لحساب معدل الاستبقاء ، تحتاج إلى ثلاثة مقاييس

• العملاء في بداية الفترة المحددة
• العملاء في نهاية الفترة المحددة
• اكتسب عملاء جدد خلال تلك الفترة.

الصيغة ثم يذهب على النحو التالي



على سبيل المثال ، إذا كان لديك 1000 عميل في بداية الفترة ، وانضم إليك ما يقرب من 100 عميل جديد ، وظل 500 عميل في نهاية نفس الفترة ، فستبدو الرياضيات كما يلي:

CRR = ((500-100) / 1000) * 100

CRR = 40٪

بمعنى أنك احتفظت بـ 40٪ من عملائك من الفترة المذكورة. الآن تتمتع بعض الصناعات باحتفاظ أعلى من غيرها بسبب طبيعة الخدمة أو الموقف البدوي للجمهور.

نسبة 40٪ هي أكثر قرب النهاية المزعجة للطيف ، لكن أي شيء يتجاوز 70٪ يعتبر CRR جيدًا.


تحليل مقاييس الفوج

تعتبر إستراتيجية التسويق جيدة مثل تجاربها وفرضياتها - تحديد الثمار المتدلية ، والتنصت المزدوج على مناطق المشاكل ، والتنبؤ بالمشكلة ، واستقراء البيانات لتجنب التحدي المحتمل ؛ الوظيفة هي شأن لا ينتهي عندما يتعلق الأمر بالبيانات السلوكية لمستخدميك.

جزء لا يتجزأ من هذا الاتصال بين المسوقين وأعدادهم هو المجموعات النموذجية - المجموعة المحتملة من الرؤى لمجموعة من المستخدمين الذين يمكنهم إنشاء حملاتك أو تعطيلها. يتطلب تحليل الأفواج عدة خطوات وقنوات. دعنا نستكشف كيف يمكنك أن تبدأ اليوم.

• تحديد الاتجاهات: إن امتلاك موهبة لتحديد الاتجاهات يمكن أن يساعد الفرق على بناء دورة كاملة من التجارب التي تولد قيمة للأعمال مرارًا وتكرارًا. يمنحك تحديد الاتجاهات في وقت مبكر مهلة لتخطيط استراتيجياتك في الاتجاه الصحيح.
  عندما أدرك Dropbox أن مستخدميه يتعاونون على النظام الأساسي ، مثل مشاركة الصور أو أي حدث آخر ، فقد حققوا نموًا من خلال دعوة مستخدمين جدد. قامت Dropbox على الفور بتحفيز جميع مستخدميها من أجلها ، مما أدى إلى تحقيق نمو هائل في الإيرادات بالنسبة لهم.
• مقارنة مجموعات المجموعات النموذجية: منشئ الإحصاءات الرائع الآخر هو مقارنة مجموعات مجموعات نموذجية مختلفة عبر عناصر متغيرة - نفس مجموعة المستخدمين عبر أوقات مختلفة ، مستخدمين مختلفين يتبنون نفس الميزة ، والعديد من هذه التكرارات. تسمح المقارنة للفرق بالنظر في سلوك المستخدم وتحليل كيفية تصرف المستخدمين بشكل مختلف عن بعضهم البعض.
  يسمح هذا للفرق بتكرار الاستراتيجيات الفائزة عبر أي منتجات أو خدمات.
• تفسير البيانات: قد يكون معدل التراجع المرتفع مناسبًا لتطبيق مجاني مع وصول مفتوح ، ولكنه قد يثير القلق بشأن الخدمة القائمة على الاشتراك. وبالتالي ، يجب أن يكون تفسير البيانات في سياق كامل مع طبيعة العمل. من خلال فهم السياق المحيط ببياناتك مثل
  على سبيل المثال: إذا تحدثت عن المستخدمين ، فحينئذٍ هل هم فريدون أم مكتسبون حديثًا ، أم مجرد مستخدمين عاديين للتطبيق ، يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الاستراتيجيات لتحسين أداء عملك.

التحليل الجماعي باستخدام WebEngage

يعد إجراء تحليل جماعي على WebEngage أمرًا سهلاً ومباشرًا. في أقل من 5 نقرات ، يمكن لفرق المنتجات والمسوقين الوصول إلى مجموعة من البيانات القابلة للتنفيذ حول سلوك المستخدمين.

للبدء ، انقر فوق أيقونة القائمة المنسدلة على الجانب الأيسر من لوحة معلومات WebEngage الخاصة بك وانقر على المجموعات النموذجية. بمجرد وصولك إلى هذا القسم ، استخدم المرشحات في الأعلى لتقديم المعلمات التي ستساعدك على فهم جمهورك.

من إجراء صغير مثل تثبيت تطبيق إلى تطبيق مفتوح إلى شيء بالغ الأهمية مثل الاشتراك الذي تم شراؤه أو إجراء نشاط ، تتيح لك المنصة مراقبة كل التفاصيل الصغيرة على مستوى دقيق للغاية.

بمجرد الانتهاء من ذلك ، يمكنك الانتقال إلى جدول المجموعة النموذجية المملوء أسفل هذا ؛ سيبدو شيء هكذا. على الجانب الأيسر ، ترى الأيام ، تكون فترة البداية في الأعلى والأحدث أو فترة النهاية في الأسفل.

كيف تريد قراءة هذا الجدول هو عمود واحد في كل مرة بدلاً من الانتقال من صف إلى آخر.



في الجدول أعلاه ، كما ترى ، تبرز الظلال الداكنة من اللون الأزرق نشاط المستخدمين. كلما كان اللون الأزرق أغمق ، كانت النسبة أقوى أو أعلى. على سبيل المثال ، إذا نظرت إلى البيانات من 6 تشرين الثاني (نوفمبر) ، فسترى أنها الأكثر فقراً على الإطلاق. على الرغم من قيام المستخدمين بالإجراء في اليوم 0 ، إلا أن النسبة المئوية للمستخدمين الذين عادوا لحدث الإرجاع كانت منخفضة.

حملات للتشغيل بعد تحديد مجموعاتك

الآن لديك فهم جيد لكيفية عمل التحليل الجماعي ، وكيفية قراءة الجدول ، وكيفية تحديد الفجوات. ماذا تفعل بكل هذه البصيرة؟ ما هي الخطوة التالية؟
حسنًا ، ليس هناك ما يوقف هذا النوع من عمليات التنفيذ التي يمكن للمسوقين القيام بها بعد التحليل الجماعي ، ولكن إليك كيفية البدء.

1. حملات البريد الإلكتروني : تخيل أنك وصلت إلى مجموعة تضيف عناصر إلى سلة التسوق ولكنها تسقط دائمًا قبل الدفع. إلى هذه الدفعة ، يمكنك إرسال رسائل بريد إلكتروني مخصصة حول قيمة المنتج ، أو بعض شهادات المستخدمين ، أو حتى رمز الخصم.
2. برامج المكافآت / الولاء : دائمًا ما تكون الحملات الجماعية رائعة لأنه يمكنك التعامل مع مجموعة معينة من المستخدمين بشكل مختلف والاستفادة من هذه البصيرة في بناء ميزة طويلة الأجل. تخيل أنك أطلقت رمز قسيمة للمستخدمين الذين تجاوزوا علامة معينة ، مما يؤدي إلى سلوك يتفاعل معهم.
3. العروض : يمكن أن يؤدي تقديم خصومات أو عروض شحن مجانية إلى تحفيز العملاء على الشراء. يمكنك تقسيم عملائك إلى شرائح بناءً على سلوكهم الشرائي وتقديم خصومات أو عروض مخصصة لتشجيعهم على شراء المزيد.
4. رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بإعادة التنشيط : لقد وجدت مجموعة كانت نشطة نسبيًا في الأسابيع القليلة الأولى ولكن بعد ذلك دخلت ببطء في فترة هدوء - البريد الإلكتروني لإعادة التنشيط هنا من أجل الإنقاذ. يمكن أن تقدم رسائل البريد الإلكتروني هذه حوافز أو تذكير المستخدمين بفوائد منتجاتك. كما يسميها البعض حملة القيامة.
5. إدارة AOV : يمكن أن يؤدي تنفيذ حملة إدارة متوسط ​​قيمة الأمر (AOV) إلى زيادة إنفاق العملاء لكل عملية شراء. يمكن أن يؤدي تقديم خصومات متدرجة أو شحن مجاني على المشتريات التي تزيد عن مبلغ معين إلى تشجيع العملاء على إنفاق المزيد.

كيفية تطوير عناصر العمل من التقرير الخاص بك

يعرف أي مسوق جيد أن النجاح الحقيقي لا يتعلق فقط بجعل المستخدمين يقومون بتنزيل تطبيقك - تبدأ الرحلة بعد ذلك. من السهل النظر إلى البيانات بمعزل عن الآخرين وتضيع في مقاييس الغرور مثل تنزيلات التطبيقات أو فتح التطبيق ، ولكن إذا كنت تهتم حقًا بجمهورك ، فأنت بحاجة إلى التركيز على الاحتفاظ.

ابدأ باستخدام المجموعات لتحديد مجالات التحسين وإلغاء ما هو مرئي على السطح. تعمق في تحديد أولويات عناصر العمل من خلال التعرف على ما يجعل المستخدمين يقعون في حب تطبيقك بالضبط. ما الذي يجعلهم يبقون ، والأهم من ذلك ، ما الذي يجعلهم يغادرون؟ افصل جهودك بناءً على التأثير المحتمل على الاستبقاء والموارد المطلوبة لمعالجتها.

بمجرد الانتهاء من هذه الخطوة ، انتقل نحو تطوير استراتيجية احتفاظ قوية ورشيقة. تذكر أن المفتاح دائمًا هو التحسين. تريد تجنب نشر إستراتيجية ثم الانتظار لأيام أو أسابيع لإجراء تغييرات حسب الساعة. راقب مجموعاتك وأفعالهم قدر الإمكان ، وقم بتعديل خطة العمل الخاصة بك. هذا هو المكان الذي يوجد فيه النمو الحقيقي.

يتضمن تطوير عناصر العمل بعد المراقبة العمل على الرؤى بسرعة البرق. تابع معدل الخفض الخاص بك أو CRR. تحقق من صحة مسارات التحويل الخاصة بك.

خاتمة

إذا كنت مسوقًا يعتمد على البيانات أو تطمح إلى أن تكون ، فإن التحليل الجماعي هو نجمك الإرشادي. إنه إطار عمل لتحديد الأهداف ، وكشف الرؤى ، ووضع المقاييس ، وبدء المحادثات الإستراتيجية.

قام العديد من عملاء WebEngage بنشر حملات للاشتراك ، واعتماد الميزات ، وتقييم التطبيق ، وإعداد المستخدم ، وعدد كبير من السيناريوهات الأخرى بعد استخلاص الأفكار من مجموعتهم.

يُمكّن التحليل الجماعي فرق التسويق من الحصول على رؤى ويقوي فرضياتهم حول الخطوة الكبيرة التالية التي يجب أن تكون. اجعل التحليل الجماعي هو الخيار المفضل لديك في كل مرة تخطط فيها لحملة تركز على العميل.
تكافح الشركات من أجل الازدهار لأنها تركز فقط على الاستحواذ (تدفق المستخدمين) وتتجاهل الاحتفاظ (الحفاظ على أولئك الذين انضموا).

هل أنت مستعد لنقل حملات الاحتفاظ بالعملاء إلى المستوى التالي؟ اطلب عرضًا توضيحيًا اليوم لمعرفة المزيد عن المجموعات وكيف يمكنها مساعدتك في إنشاء حملات احتفاظ فعالة.