Análisis de comportamiento: cómo mejora la experiencia del usuario

El análisis de comportamiento es el estudio de los patrones de comportamiento de los clientes, incluidas sus acciones, preferencias y procesos de toma de decisiones. Estudiar el comportamiento de los clientes le brinda una idea de lo que motiva a sus clientes a comprar, lo que en última instancia conduce a un plan de juego más sólido para optimizar su experiencia de usuario . El punto es: hazlo para que quieran seguir regresando.

Pero, ¿cómo mejora realmente el análisis de comportamiento la experiencia del cliente y conduce a la retención? A continuación, proporcionamos algunos ejemplos del mundo real de cómo las marcas globales, incluidos algunos clientes de CleverTap, han utilizado con éxito el análisis de comportamiento para aumentar la satisfacción y la lealtad del cliente.

Los datos de análisis de comportamiento conducen a una mejor personalización

La personalización es fundamental para mejorar la experiencia del cliente. Cuando las empresas pueden adaptar sus productos y servicios para satisfacer las necesidades únicas de sus clientes, es más probable que se ganen su lealtad. El análisis de comportamiento proporciona los datos que tanto se necesitan para personalizar las ofertas de manera efectiva. Mire cómo lo hace Muuv Labs.

Muuv Labs: Impulsando la motivación para hacer ejercicio con recomendaciones personalizadas

La aplicación de fitnessVi-Muuv , propiedad del innovador en salud Muuv Labs , es un ejemplo de una aplicación que sabe cómo involucrar a sus usuarios.Se han asociado con CleverTap para aprovechar los análisis, las campañas y los recorridos de los usuarios que permiten el tipo de hiperpersonalización que mantiene a las personas activas comprometidas.

La información que los usuarios comparten con Muuv Labs puede mejorar significativamente su experiencia con la aplicación. Por ejemplo, señala Adams, es más probable que los usuarios que comparten información sobre sus hábitos y preferencias de ejercicio aprovechen al máximo la aplicación. “Podemos hacer de esta una mejor experiencia si nos informa a qué equipo de fitness puede acceder. Cuando vayas a desarrollar tu entrenamiento, puedes decir: 'Hoy quiero usar mi balón medicinal'”.

Además de sugerir rutinas de ejercicios que coincidan con sus gustos, Vi-Muuv ayuda a combinar la banda sonora perfecta con su rutina de gimnasio para mantenerlo motivado. “En la aplicación, puedes escuchar música o un podcast”, dice la directora de marketing Kim Adams. “Hacemosrecomendaciones personalizadas sobre qué escuchar, según las preferencias que [los usuarios] nos han dado u otras cosas que sabemos sobre ellos”.

La plataforma CleverTap también ha permitido a Muuv Labs profundizar su compromiso a través de la segmentación basada en la intención .“Estamos tratando de hacer que las personas [participen] en ciertos comportamientos”, como completar un entrenamiento en la aplicación o hacer ejercicio en un gimnasio asociado de Muuv, dice Adams. CleverTap puede “observar a nuestros usuarios y, en función de su comportamiento anterior, decir: 'Es probable que este grupo vuelva a realizar ese comportamiento; este grupo no lo es. Eso nos permite adaptar nuestro mensaje”.

El análisis de comportamiento permite la segmentación de clientes

La segmentación de clientes, el proceso de dividir a los clientes en grupos según su comportamiento, preferencias y datos demográficos, es una herramienta de marketing fundamental. Al agrupar a los clientes, puede adaptar su contenido y mensajes a las necesidades únicas de cada grupo. Y el análisis de comportamiento proporciona los datos que necesita para comprender el comportamiento del cliente.

Albo: Segmentación para mejores viajes del cliente

Albo , una de las aplicaciones bancarias retadoras de más rápido crecimiento en México, utiliza la segmentación para garantizar que los clientes reciban el mensaje correcto en el momento adecuado.

Según Aline K. Carranza, CRM & Engagement Manager: “El objetivo, al trabajar con CleverTap, es configurar formatos y mensajes en el momento adecuado para garantizar que tengamos clientes de mejor calidad que pasarán por todos nuestros viajes. Brindamos a nuestros usuarios la mayor cantidad de información posible a lo largo del viaje de incorporación para aumentar nuestras tasas de conversión y compromiso... por lo que creamos viajes para ayudarnos a alcanzar ese objetivo de una manera automatizada y efectiva”.

El análisis de comportamiento da forma al servicio de atención al cliente proactivo

El servicio al cliente proactivo es otro beneficio del análisis de comportamiento. Al analizar el comportamiento de los clientes, las empresas pueden identificar cuándo es probable que los clientes experimenten problemas o problemas y tomar medidas para prevenirlos. Si un cliente hace clic repetidamente en un enlace en particular en un sitio web pero nunca realiza una compra, la empresa puede comunicarse de manera proactiva para ofrecer asistencia, sugerir productos alternativos o simplemente endulzar el bote con un descuento.

Square: Cortando Churn in the Bud

Square , la empresa de procesamiento de pagos, utiliza análisis de comportamiento para identificar cuándo un cliente tiene problemas con su sistema.Se comunican de manera proactiva con el cliente para ofrecerle asistencia, a menudo resolviendo el problema antes de que el cliente se dé cuenta de que hubo un problema. Este enfoque proactivo ha ayudado a Square a aumentar la satisfacción del cliente y reducir la rotación.

El análisis predictivo responde "¿Quién es probable que haga esto?"

El análisis predictivo utiliza datos históricos y algoritmos estadísticos para predecir el comportamiento futuro de los clientes. "¿Es probable que este usuario se convierta?" El análisis de comportamiento es una herramienta fundamental para el análisis predictivo, ya que proporciona a las empresas los datos que necesitan para desarrollar predicciones precisas y anticiparse a las necesidades de los clientes. A continuación, puede tomar medidas para mejorar la experiencia del usuario.

M2Catalyst: predicción de los usuarios avanzados

M2Catalyst ayuda a las comunidades a través de sus aplicaciones gratuitas como Network Cell Info LiteyMobile Signal Finder. Estas aplicaciones permiten a los usuarios ver datos en tiempo real sobre el rendimiento de la red móvil y la intensidad de la señal para mejorar su experiencia móvil e interactuar con la tecnología.

A la cabeza de este esfuerzo está Joshua Shorter, director de marketing de M2Catalyst. Utiliza el análisis de CleverTap para predecir mejor el comportamiento del usuario y mejorar el compromiso general. Por ejemplo, realiza un seguimiento de lafrecuencia con la que los usuarios inician la aplicación: "Me gusta observar la frecuencia con la que un usuario abre la aplicación", explica.“Eso puede ser un indicador de si alguien se convierte o no en un usuario avanzado. Puedo ver que en Network Cell Info Lite, el 28% de nuestros usuarios inician la aplicación cinco veces o más. [Para] la versión paga, el 52% de los usuarios inician la aplicación cinco veces o más”.

Pruebas A/B

La prueba A/B es el proceso de comparar dos versiones diferentes de un elemento de campaña de marketing para determinar cuál es más eficaz. A veces es tan simple como intercambiar la imagen utilizada en una notificación automática o modificar la línea de asunto en un correo electrónico. El análisis de comportamiento hace que esto suceda, ya que le dice qué versión resonó mejor con su público objetivo.

ZEE5 Global: las pruebas conducen a un éxito maravilloso

ZEE5 Global ,la plataforma OTT/streaming para contenido del sur de Asia, trabaja con CleverTap para facilitar las pruebas A/B de la campaña, complementándola con conversaciones internas para idear escenarios no revelados en los datos. La entrega fluida de la campaña ha liberado al equipo de ZEE5 para que se concentre en las estrategias de participación. “Pasamos el máximo tiempo en el proceso de pensamiento de la campaña porque la herramienta se encarga de la entrega, que es perfecta”, dice Vinay Iyengar, jefe de crecimiento e ingresos B2C en ZEE5.

Probaron con éxito campañas dirigidas a su audiencia, incluidas campañas para celebrar el Día de la Independencia de la India, creando un sentido de pertenencia en los usuarios que se encontraban fuera de la India. El equipo no había probado esto anteriormente en todos los mercados porque asumieron que los usuarios fuera de la India no se identificarían. “Decidimos que está bien. El objetivo final es dar a los usuarios un sentimiento de pertenencia”. Sus esfuerzos dieron como resultado una sólida campaña que deleitó a su base de clientes.

Al aprovechar las pruebas estratégicas, el contenido enriquecido y la personalización equilibrada, ZEE5 mantiene a sus espectadores cautivados y pegados a sus pantallas. Es el objetivo final de un compromiso profundo para las aplicaciones de entretenimiento en streaming.

Es hora de comprender mejor a sus clientes

El análisis de comportamiento es una herramienta poderosa que permite a las marcas comprender mejor a sus clientes al observar lo que hacen en la aplicación. Estos datos ayudan a las marcas a optimizar la experiencia del usuario para los clientes. Más importante aún, le brinda información valiosa sobre lo que motiva a los clientes a comprar o a seguir regresando a su aplicación.

Los ejemplos anteriores muestran cuán efectivo puede ser este enfoque. Si aún no está utilizando análisis de comportamiento para informar su estrategia de experiencia del usuario, ahora es el momento de comenzar.