Компанії збирають величезну кількість необроблених даних, які можна використовувати для прийняття стратегічних рішень. Ці висновки, які називаються розумінням, можуть допомогти вам розробити стійкі стратегії зростання, які витримають випробування часом.
Застосування прозорого та керованого даними підходу знижує бізнес-ризик, дозволяючи уникнути дорогих помилок. Статистика також може бути проактивною, допомагаючи вам визначити тенденції у вашому бізнесі та вжити заходів до виникнення проблем.
приховати
Виявлення моделей залишення
Виявлення джерела залишення
Виявлення причини відмови
Розробка стратегій боротьби з покинутістю
Виявлення моделей залишення
Бізнес повинен приймати рішення на основі фактів і цифр, а не інтуїції чи припущень. На жаль, за допомогою правильних інструментів аналітики легше виявити закономірності в даних.
Статистика на основі даних допомагає компаніям уникати дорогих перешкод і досягати ключових бізнес-результатів. Наприклад, програма доставки їжі, яка збирає інформацію про користувача та інтерпретує її за допомогою передових аналітичних інструментів, може дізнатися, що клієнт любить італійську кухню по четвергах. Цю інформацію потім можна використовувати для надання персоналізованих сповіщень і пропозицій, які з більшою ймовірністю зацікавлять клієнтів і спонукатимуть їх робити замовлення.
Проведення точного аналізу рівня залишення сайту має вирішальне значення для оптимізації конверсій на веб-сайтах і в додатках. Використовуючи практичні приклади, у цій статті ми досліджуємо, як використовувати Power BI для ефективного визначення тенденцій рівня залишення. Компанії можуть покращити онлайн-процеси, щоб підвищити рівень конверсії та покращити взаємодію з користувачами.
Виявлення джерела залишення
Підприємства можуть використовувати аналітику, щоб зрозуміти причини високого рівня залишення та створити ефективні стратегії для їх зменшення. Підприємство може скорегувати свою цінову політику, щоб усунути проблему залишення кошика через несподівані витрати на доставку.
Підприємства також повинні розуміти психологічні чинники, які сприяють поведінці покинутого. Наприклад, користувачі можуть бути розчаровані тривалим процесом, вимагати більше довіри чи безпеки або потребувати більш точних інструкцій. Аналіз даних про рівень залишення за допомогою інших відповідних показників може допомогти компаніям виявити ці проблеми та оптимізувати свої процеси, щоб зменшити залишення.
Підприємства також можуть порівнювати свої показники залишення з галузевими контрольними показниками, щоб оцінити свою ефективність і визначити сфери, які потрібно покращити. Це дозволяє їм бути проактивними, а не реактивними, покращуючи загальну продуктивність і знижуючи бізнес-ризики.
Виявлення причини відмови
Найважливішим кроком у зниженні рівня відмов є розуміння того, чому користувачі залишають процес. Це може допомогти компаніям вносити поінформовані зміни у свої процеси та досвід користувача. Наприклад, якщо користувачі проходять процедуру оформлення замовлення через високі витрати на доставку, компанії можуть скоригувати свою політику, щоб зменшити ці витрати.
Доступні різні інструменти для вимірювання та відстеження показників рівня залишення, включаючи платформи веб-аналітики, теплові карти, записи сеансів і опитування користувачів. Ці інструменти можуть допомогти компаніям визначити конкретні області взаємодії з користувачем, які потребують покращення, зокрема такі проблеми, як довгий час завантаження та заплутана навігація.
Прогностична аналітика – це ще один потужний інструмент для аналізу рівня залишення, який може передбачити майбутні тенденції та закономірності на основі минулих даних. Це може допомогти підприємствам підготуватися до майбутніх викликів і можливостей, надаючи їм конкурентну перевагу. Наприклад, використання машинного навчання для прогнозування того, коли користувачі, ймовірно, відпливуть, може дозволити компаніям зосередитися на їх утриманні перед відходом.
Розробка стратегій боротьби з покинутістю
Чітке розуміння факторів, які впливають на залишення, може допомогти підприємствам розробити стратегії боротьби з цим. Наприклад, визначення того, що користувачі часто відмовляються від процесу оформлення замовлення через втому від прийняття рішень або страх зробити неправильний вибір, може інформувати процеси, які мінімізують ці перешкоди. Подібним чином, аналіз рівня залишення для різних галузей може виявити унікальні фактори, які впливають на конкретну поведінку користувачів.
Коли компанії зрозуміють основні фактори, що сприяють залишенню, вони зможуть застосувати тактику для підвищення коефіцієнтів конверсії свого сайту. Наприклад, впровадження індикаторів прогресу може показати користувачам, наскільки далеко вони просунулися в процесі, зменшуючи розчарування та занепокоєння та заохочуючи їх продовжувати. Так само методи перенацілювання можуть повернути покинутих користувачів і допомогти їм завершити процес. Це може суттєво вплинути на загальний рівень залишення та коефіцієнт конверсії. Нарешті, спостереження за типовими сеансами відвідувачів сайту може дати зрозуміти найпоширеніші проблеми, пов’язані з залишенням форми, і дозволити компаніям створювати оптимізовані сайти для своєї бази користувачів.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Сила гіперлокального маркетингу в соціальних мережах: підключення компаній до спільнот