カスタマーアナリティクス入門：成長にどう役立つか

企業は顧客データの収集をますます優先していますが、ほとんどの企業はそれを活用することに苦労しています。 によるとZendesk カスタマー エクスペリエンス トレンド レポート 2023, ビジネスリーダーの 67% が、顧客データの使用と共有が組織化されていないと報告しています。顧客の行動に関する答えにアクセスできるにもかかわらず、多くの企業は依然として推測に頼っています。

顧客分析は推測を排除し、企業が明確な行動方針を見つけることを可能にする洞察を提供します。消費者を理解するのに役立ち、消費者の期待に合わせたカスタマー ジャーニーを作成できます。

このガイドで説明する内容は次のとおりです。

• 顧客分析とは何ですか?
• 顧客分析の利点
• 4 つの主要な顧客分析カテゴリ
• 顧客データを収集して分析する方法
• 顧客分析の結果を使って何ができるか
• 顧客データ分析の例

顧客分析とは何ですか?

顧客分析は、顧客とのやり取りからデータを収集および解釈して、購入者のニーズと期待について知るプロセスです。

Web サイト、アプリ、ソーシャル メディア、顧客フィードバック調査など、さまざまなタッチポイントから顧客データを収集できます。そこから、チーム メンバーは手動または を使用してデータを分析し、レポートを作成できます。顧客分析ソフトウェア.

これらの洞察により、企業は視聴者をより深く理解し、より良い製品やサービスを開発できるようになります。また、企業が最適な価格設定構造を決定し、マーケティング キャンペーンで適切な顧客をターゲットにし、収益を増やし、全体的な顧客エクスペリエンス (CX) を向上させるのにも役立ちます。

顧客分析がなぜ重要なのでしょうか?

顧客分析プロセスを採用することで、企業は従来の調査方法に固執していれば利用できなかった豊富な知識にアクセスできるようになります。データの収集と分析に必要な時間を短縮しながら、より実用的なポイントを提供します。顧客分析のメリットを活用できなければ、ターゲット市場をリードするのではなく、後を追うことになります。

顧客分析の利点

消費者分析は、顧客の行動を完全に把握します。追跡と分析 CX メトリクス 人々があなたの製品やサービスをどのように見つけて使用しているか、サポートチームとどのようにやり取りしているか、そしてあなたのブランドについてどう思っているかを明らかにすることができます。データを取得したら、それを活用して業務と顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

パーソナライズされたエクスペリエンスを作成する

顧客分析により、企業は顧客の行動、好み、ニーズについての洞察を提供することで、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。企業はデータを分析し、顧客が何を求めているのか、顧客が自社の製品やサービスとどのようにやり取りしているのかを理解するのに役立つパターンと傾向を特定できます。

パーソナライゼーションには、単に顧客の名前を使用するだけでは不十分です。データを通じて購入者のことを知りたい場合は、アプローチの指針となるいくつかの質問を以下に示します。

• 顧客の好みを利用して、次に何を望むかを予測するにはどうすればよいでしょうか?

• あなたの顧客の共通点は何ですか?

• 購入者の行動の全体像を把握するために、セカンドパーティまたはサードパーティのデータを入手できますか?

この情報を使用して、マーケティング キャンペーンや製品の推奨からカスタマー サポートのやり取りに至るまで、カスタマー エクスペリエンスをパーソナライズします。たとえば、企業は を使用できます。顧客のセグメンテーション 顧客がどのように Web サイトに関与しているかを特定し、閲覧した製品を宣伝するパーソナライズされた電子メールを送信します。

顧客エンゲージメントを向上させる

顧客分析により改善できる 顧客エンゲージメント 過去のインタラクションとデータに基づいて顧客の行動と好みを予測することによって。 の洞察を使用して計画を立てます。カスタマージャーニー そしてその過程で経験する苦痛も。これらの問題を解決すれば、顧客の関与がさらに高まる可能性があります。

エンゲージメントを高めるには、現在障害になっているものを診断する必要があります。

• 直帰率が最も高い Web ページと最も低い Web ページはどれですか?

• 顧客が最もよく使用する製品機能はどれですか?

• 顧客はどのソーシャル メディア プラットフォームを使用していますか?

顧客データ分析は、サポート チケットの傾向を特定して、再発する問題に対処するのに役立ちます。フィードバックを収集することも重要です。お客様の声に耳を傾け、全体像を把握することで、将来展開すべき適切な機能がわかります。

顧客維持率の向上

顧客エクスペリエンスを適切にパーソナライズし、顧客エンゲージメントを向上させることができれば、顧客は定着する可能性が高くなります。しかし、顧客分析は企業が顧客離れを減らすのにも役立ちます。

分析により、顧客がいつ離脱のリスクにさらされているかを示す顧客の行動パターンが強調表示されます。その後、企業は問題を解決するかロイヤルティ インセンティブを提供することで、顧客を維持するための措置を講じることができます。

改善した場合 顧客ロイヤルティ

• が組織の主な目標である場合は、次の重要なパフォーマンス指標に注意してください。顧客はサポートをどれくらい待っていますか?

• 苦情は共通の問題に集中していますか?

• ビジネスを維持するにはどの対応が最も効果的でしょうか?

会社の収益を増やす

顧客データの分析方法を知ることで、会社が収益を得る新たな道が開かれます。 ターゲットを絞ったマーケティングを通じて新しい購入者を引き付けることができます。顧客ベースを拡大します。チームがクロスセルやアップセルの機会を特定すると、顧客あたりの収益が増加する可能性があります。顧客が支払う金額を理解することで、価格設定を最適化できます。

収益の増加が最終目標かもしれませんが、他のビジネス上の意思決定にどれだけ効果的に対処できるかによって、全体的な成功が決まります。

• 現在は何ですか 顧客生涯価値?
• で成功している点と劣っている点はどこですか?顧客ライフサイクル管理?
• あなたの顧客との関係は取引的なものですか? それとも顧客の成功に投資していますか?

4 つの主要な顧客分析カテゴリ

4 つあります 顧客分析の種類: 記述的、診断的、予測的、および処方的。さまざまなカテゴリを理解すると、それらが提供するすべての機能を最大限に活用することができます。

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顧客データを収集して分析する方法: 5 つのベスト プラクティス

顧客分析の収集と分析を手動で行うと、時間がかかる場合があります。 のようなカスタマー サービス ソフトウェア ソリューションゼンデスク— と統合されます顧客データプラットフォーム (CDP) によりプロセスを高速化できます。これにより、顧客データの収集、処理、要約がより効率的かつ安全になります。

目標と使用するツールを確立する

顧客データの収集は、あらゆるビジネス戦略にとって不可欠な部分です。これは、企業が顧客をより深く理解し、製品やサービスを改善し、マーケティング活動をパーソナライズするのに役立ちます。顧客データを収集する前に、取り組みが焦点を絞って効果的であることを確認するための明確な目標を設定することが重要です。

顧客データを収集するための目標を設定するのに役立ついくつかの手順を次に示します。

1. ビジネス目標を定義します: 顧客データを収集することで何を達成したいと考えていますか?顧客維持率を向上させたり、売上を増やしたり、マーケティング活動を改善したりしたいですか?
2. データを収集する方法を決定します。 アンケート、ソーシャルメディアリスニングツール、または顧客分析ソフトウェアを使用しますか?
3. 測定可能な目標を設定します: 目標は、収益の増加、コストの削減、顧客や従業員のエクスペリエンスの向上などのビジネス目標と一致している必要があります。たとえば、顧客維持率を向上させたい場合は、顧客満足度評価を一定の割合で向上させるという目標を設定します。
4. タイムラインを作成します: データの収集をいつ開始するか、収集する頻度、進捗状況をいつ確認するかを決定します。

顧客データを収集するための明確な目標を設定すると、ビジネス目標を達成するために必要な情報を収集するのに役立ちます。定期的に目標を見直し、関連性を維持することが重要です。

目標を設定したら、その目標を確実に達成できるように、特定された機会に関する明確な行動計画を設定するようチームに通知します。

必要なデータのみをキャプチャ

データのためのデータ収集は、気が散ってしまう可能性があるため避けるべきです。追跡する指標は、建設的な洞察を引き出しやすくするために、設定した目標と一致している必要があります。

を引き込む顧客サービス ソフトウェアオムニチャネル分析 素晴らしいデータソースになる可能性があります。このソフトウェアには、顧客の名前、住所、以前のサポート チケット、購入履歴などの関連情報が保存されています。 アンケートを使用して収集することもできます。お客様からのフィードバック 製品とサービスの相互作用について、定性的データと定量的データを組み合わせて取得します。

データの取得方法に関係なく、優先順位を付けることが重要です 顧客の透明性。どのような情報を収集しているのか、そしてその理由を顧客に伝えることで信頼が確立され、安心感が得られます。

顧客データを安全に保管

無事に顧客データの管理 評判と顧客のプライバシーを保護したい企業にとって、これは最優先事項です。これは良いビジネス慣行ですが、データ保護規制に準拠することも不可欠です。

1. 考慮すべきベスト プラクティスをいくつか示します。安全なストレージを使用します: 適切な暗号化とアクセス制御が行われた安全なサーバーに顧客データを保存します。
2. アクセス制御を実装します: 顧客データへのアクセスを、業務を遂行するために必要な従業員のみに制限します。強力なパスワードと多要素認証を使用してください。
3. データを定期的にバックアップします: これにより、紛失または破損したデータを簡単に復元できます。
4. データを安全に破棄します: データが不要になった場合は、安全に廃棄してください。これには、ハードドライブを物理的に破壊するか、データ消去ソフトウェアを使用することが必要になる場合があります。

データ ストレージの実践を定期的に見直して、進化する脅威や規制要件に直面しても有効であることを確認することが重要です。

データを整理して分類する

顧客データのクリーニングと分類は、データを正確、最新、有用な状態に保つための重要なステップです。 CDP の分析ツールでほとんどの作業を処理できますが、従うべきベスト プラクティスがいくつかあります。

1. エラーを特定して修正します: データ検証ツールを使用して、データ内の間違いや不一致を見つけます。これには、スペルミス、重複エントリ、データの欠落などが含まれる可能性があります。特定したエラーを修正します。
2. データの標準化: データを標準化して、すべてのレコード間で一貫性を保ちます。これには、データを一貫したスタイルにフォーマットしたり、標準化されたカテゴリのセットを使用したりすることが含まれます。
3. 冗長性を削除します: 重複エントリの削除、データを 1 つのレコードに統合、または不要なデータ フィールドの削除など、目的のない冗長データを削除します。
4. データを分類する: Organize data into meaningful categories that you can easily analyze. This can entail grouping data by demographic, behavior, or other meaningful categories.

Look for patterns and actionable takeaways

Numbers alone are unlikely to give you the whole picture, so you must accompany metrics with a narrative that explains what’s going on. Use your CDP to analyze customer data and identify patterns. CDPs utilize machine learning to sort through data and surface trends for you.

While looking for takeaways, be careful when assuming cause and effect based on correlations. Apply a lens of curiosity instead of trying to tell the most compelling story. There are many ways to interpret the same data, so comparing quantitative data points with qualitative data is beneficial in building a broader, more accurate picture.

After analyzing your data, share the findings with your team or the appropriate department. Data visualization mediums like graphs and bar charts can make the information easier to digest and help you tell a story, as opposed to a robotic delivery of facts and figures.

What you can do with the results of customer data analytics

Once you perform your customer data analysis, the next step is to put the insights to work for your company. The benefits of customer analytics apply to sales, marketing, and customer service teams. Here are some ways it can improve performance:

• Improve customer retention: Predictive analytics can use past trends to forecast future behavior. If the data show that a customer is at risk of leaving, your customer service team can work proactively to retain them.
• Reduce operating costs: Consumer analytics help the business identify trends that provide insight to inform operational improvements, such as automations, channel strategy, ticket deflection strategy, and marketing strategy. For example, consumer insights can enable marketing teams to understand customer behaviors and preferences, enabling them to build effective campaigns. The marketing team can then focus resources on the areas where they’ll have the greatest impact and maximize the return on investment.
• Improve revenue generating activities: After you identify buying patterns among your audience, you can send targeted offers that are helpful for the customer and drive upsells and cross-sells.

Examples of customer data analytics

The application of customer data analytics can take many forms depending on your industry and company goals. Look to these examples for how to incorporate analytics into your processes and increase customer engagement, retention, and more.

HotDoc: Tapping into data

HotDoc is an online medical services company that helps patients connect with medical providers. The company’s customer service team saw an uptick in activity in the wake of COVID-19, and the basic data reporting tool they were using couldn’t keep up and failed to provide useful insights.

The company switched to Zendesk for its analytics needs and was quickly able to diagnose and resolve issues. HotDoc uses dashboards to generate monthly reports and measure performance, helping a team of 15 people efficiently field over 4,000 tickets per month.

Northmill Bank: Tearing down silos

Northmill Bank uses advancements in tech to bring personalization and transparency to the financial sector. Even though users praised the bank’s customer support, agents struggled to keep up. There was no unified view of customer data, and communication got stretched across four separate email inboxes.

Northmill Bank switched from Freshdesk to Zendesk because it gave the company a connected platform where team members could collaborate and gain a 360-degree view of the customer. The new data insights produced greater team efficiency, helping the bank maintain a 90 percent CSAT score without having to hire more agents.

Games24x7: よりスマートな応答を生成する

24 時間 365 日のゲーム はインドに本社を置くオンライン ゲーム会社です。顧客データベースとビジネス インテリジェンス ソフトウェアを統合しているため、チームは顧客からの問い合わせの傾向を迅速に特定し、問題が悪化する前に解決できます。

同社は、できるだけ多くの質問に対する自動応答を作成することで、データの洞察を行動に移しています。一方、標準マクロは、エージェントが複雑なクエリに必要なときに介入するのに役立ちます。これらの自動化とトリガーの結果、チームは を解決することができます。 95 パーセント 3時間以内のチケット。

消費者分析の洞察を行動に移す

顧客について学んだことを活用して、顧客の期待を上回ります。顧客がより迅速な回答を必要としている場合は、オンデマンド サポートのためにセルフサービス オプションを顧客ポータルに統合します。新しい機能や製品が必要な場合は、製品チームとコメントを共有してください。彼らが電子メールよりもソーシャル メッセージング アプリを好む場合は、適切なタイミングで適切なチャネルで彼らと関わりましょう。

を率先して行う企業顧客エクスペリエンスを向上させる 購入者とのより強いつながりを構築し、より大きな忠誠心と成長という報酬を得ることができます。