Bagaimana Mengukur Keterlibatan Pelanggan? – Metrik & Analisis Utama

Dalam lanskap bisnis yang kompetitif saat ini, keterlibatan pelanggan merupakan faktor penting yang dapat menentukan keberhasilan atau kegagalan perusahaan. Ini lebih dari sekadar menarik pelanggan; ini tentang membina hubungan jangka panjang dan menciptakan pendukung setia untuk merek Anda. Untuk mencapai hal ini, bisnis perlu melampaui firasat dan firasat. Sebaliknya, mereka harus mengandalkan wawasan berbasis data dari metrik dan analisis keterlibatan pelanggan.

Daftar isi

• Memahami keterlibatan pelanggan
• Kekuatan metrik keterlibatan pelanggan
  • 1. Tingkat retensi pelanggan
  • 2. Tingkat churn pelanggan
  • 3. Nilai seumur hidup pelanggan (CLV)
  • 4. Skor Promotor Bersih (NPS)
  • 5. Skor kepuasan pelanggan (CSAT)
  • 6. Waktu yang dihabiskan di platform
  • 7. Rasio klik-tayang (RKT)
  • 8. Keterlibatan media sosial
• Analisis keterlibatan pelanggan: Ukur keterlibatan pelanggan dengan kekuatan data
  • 1. Mengidentifikasi segmen pelanggan
  • 2. Personalisasi
  • 3. Analisis prediktif
  • 4. Optimalkan upaya pemasaran
  • 5. Ukur perjalanan pelanggan
• FAQ

Metrik dan analitik keterlibatan pelanggan memainkan peran penting dalam mengukur dan mengoptimalkan efektivitas strategi pemasaran. Berbagai metrik keterlibatan konsumen, seperti metrik keberhasilan keterlibatan pelanggan dan metrik keterlibatan merek, membantu bisnis mengukur tingkat interaksi dan minat pelanggan terhadap merek mereka di berbagai titik kontak.

Untuk memanfaatkan wawasan ini secara efektif, perusahaan mengandalkan analisis keterlibatan pelanggan untuk menganalisis data dalam jumlah besar. Memahami analitik keterlibatan pelanggan dan cara menganalisis data keterlibatan memungkinkan bisnis mengungkap pola, preferensi, dan titik kesulitan dalam perjalanan pelanggan. Berbekal pengetahuan tersebut, pemasar dapat menyempurnakan kampanye mereka untuk menciptakan pengalaman terpersonalisasi yang sesuai dengan pelanggan, sehingga menghasilkan loyalitas merek yang lebih tinggi, meningkatkan tingkat retensi, dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.

Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi pentingnya keterlibatan pelanggan, mempelajari metrik utama yang digunakan untuk mengukurnya, dan memahami bagaimana analitik dapat mengungkap wawasan berharga untuk mendorong pertumbuhan dan meningkatkan keterlibatan pelanggan.

Memahami keterlibatan pelanggan

Keterlibatan pelanggan mengacu pada hubungan emosional pelanggan dengan merek, produk, atau layanan. Ini lebih dari sekedar pembelian dan melibatkan interaksi di berbagai titik kontak bisnis online, seperti media sosial, email, situs web, dan dukungan pelanggan. Pelanggan yang terlibat cenderung lebih sering menjadi pelanggan setia, membelanjakan lebih banyak, dan lebih cenderung merekomendasikan merek tersebut kepada orang lain. Oleh karena itu, penting bagi bisnis untuk mengukur dan mengukur keterlibatan pelanggan secara efektif dengan KPI yang tepat.

Kekuatan metrik keterlibatan pelanggan

Metrik keterlibatan klien adalah titik data terukur yang menunjukkan tingkat keterlibatan dan interaksi antara pelanggan dan merek. Metrik ini memberikan pandangan komprehensif tentang bagaimana pelanggan berinteraksi dengan suatu merek dan membantu dalam mengevaluasi keberhasilan strategi analisis keterlibatan pelanggan. Mari kita pelajari beberapa metrik utama keterlibatan konsumen beserta contohnya.

1. Tingkat retensi pelanggan

Metrik ini menghitung persentase pelanggan yang terus berbisnis dengan perusahaan selama periode tertentu. Tingkat retensi yang tinggi menyiratkan bahwa pelanggan yang ada masih menemukan nilai dalam merek, produk, atau layanan, dan cenderung tetap setia.

Mari kita pertimbangkan platform streaming online fiksi yang menawarkan layanan video-on-demand melalui langganan bulanan. Untuk menghitung tingkat retensi pelanggan dan mengukur loyalitas dan keterlibatan pelanggan, kami akan melihat periode waktu tertentu (misalnya, satu tahun) dan membandingkan jumlah pelanggan pada awal dan akhir periode tersebut.

Contoh datanya:

• Pada awal tahun (1 Januari), perusahaan memiliki 10.000 pelanggan.
• Sepanjang tahun ini, ia memperoleh 5.000 pelanggan baru.
• Pada akhir tahun (31 Desember), ia memiliki 12.000 pelanggan.

Menghitung tingkat retensi pelanggan:

Langkah 1 : Temukan jumlah total pelanggan pada awal tahun. Pelanggan awal (1 Januari) = 10.000

Langkah 2 : Temukan jumlah pelanggan pada akhir tahun. Pelanggan akhir (31 Desember) = 12.000

Langkah 3 : Hitung jumlah pelanggan yang diperoleh sepanjang tahun. Pelanggan yang didapat = Pelanggan Akhir – Pelanggan Awal Pelanggan yang Diperoleh = 12.000 – 10.000 = 2.000

Langkah 4 : Hitung tingkat retensi pelanggan. Tingkat retensi pelanggan = (Pelanggan yang diperoleh / Pelanggan awal) * 100

Tingkat retensi pelanggan = (2.000 / 10.000) * 100 = 20%

Menafsirkan tingkat retensi pelanggan : Dalam contoh ini, tingkat retensi pelanggan platform streaming adalah 20%. Artinya, sepanjang tahun ini, perusahaan mampu mempertahankan 20% pelanggan awalnya, sementara 80% pelanggan aslinya tidak melanjutkan langganannya.

Pentingnya tingkat retensi pelanggan dalam mengukur loyalitas dan keterlibatan pelanggan : Tingkat retensi adalah pelacak keterlibatan pelanggan untuk mengukur pengalaman, kepuasan, dan loyalitas pelanggan karena ini menunjukkan seberapa baik perusahaan dapat mempertahankan basis pelanggan yang ada dari waktu ke waktu. Tingkat retensi yang lebih tinggi menandakan basis pelanggan yang lebih terlibat dan puas, sementara tingkat yang lebih rendah mungkin mengindikasikan masalah pada pengalaman atau ketidakpuasan pelanggan.

Wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari tingkat retensi pelanggan : Tingkat retensi pelanggan yang tinggi (misalnya 70% atau lebih) menunjukkan bahwa platform melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam menarik pelanggannya, menyediakan konten yang menarik, dan menawarkan pengalaman pengguna yang lancar. Sebaliknya, tingkat retensi yang rendah (misalnya di bawah 50%) dapat menimbulkan kekhawatiran mengenai kualitas layanan, keterlibatan pengguna, atau konten, sehingga menyebabkan pelanggan mencari alternatif lain.

2. Tingkat churn pelanggan

Tingkat churn adalah kebalikan dari tingkat retensi. Ini mengukur persentase pelanggan yang berhenti berinteraksi dengan merek atau membatalkan langganan mereka selama periode tertentu. Tingkat churn yang tinggi menandakan kurangnya keterlibatan dari pengguna aktif bulanan.

Mari kita pertimbangkan perusahaan perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) yang menawarkan alat manajemen proyek berbasis langganan. Pada awal bulan, perusahaan memiliki 1.000 pelanggan aktif. Pada akhir bulan, 100 pelanggan membatalkan langganan mereka atau berhenti menggunakan layanan ini.

Dalam contoh ini, tingkat churn untuk alat manajemen proyek adalah 10% untuk bulan tersebut. Artinya, 10% pelanggan yang merupakan pengguna aktif harian di awal bulan menghentikan langganan mereka atau berhenti menggunakan layanan ini.

Tingkat churn yang tinggi dapat menjadi tanda bahaya bagi bisnis karena hal ini menunjukkan bahwa pelanggan tidak menemukan nilai yang cukup dalam produk atau layanan, sehingga menyebabkan mereka pergi. Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan perlu fokus pada peningkatan keterlibatan merek, memberikan dukungan pelanggan yang lebih baik, dan meningkatkan produk untuk mempertahankan pelanggan yang sudah ada dan menarik pelanggan baru. Menurunkan tingkat churn sangat penting untuk keberlanjutan pertumbuhan dan profitabilitas bisnis.

3. Nilai seumur hidup pelanggan (CLV)

CLV adalah proyeksi pendapatan yang diharapkan dihasilkan oleh pelanggan selama masa hidupnya sebagai pelanggan. Ini memperhitungkan faktor-faktor seperti nilai pembelian rata-rata, frekuensi pembelian, dan retensi pelanggan. CLV yang tinggi menunjukkan strategi keterlibatan pelanggan dan profitabilitas yang kuat.

Mari kita ilustrasikan konsep ini dengan sebuah contoh:

Bayangkan layanan pengiriman paket makanan berbasis langganan. Untuk mempermudah, asumsikan rata-rata pelanggan membayar $100 per bulan untuk langganan mereka, dan rata-rata pelanggan tetap berlangganan selama 12 bulan.

CLV = Nilai Pembelian Rata-rata x Frekuensi Pembelian x Umur Pelanggan

CLV = $100 (nilai pembelian rata-rata) x 12 (frekuensi pembelian) x 1 (umur pelanggan)

CLV = $1.200

Dalam contoh ini, CLV pelanggan untuk layanan pengiriman paket makanan ini adalah $1.200. Artinya, rata-rata, setiap pelanggan diharapkan menghasilkan pendapatan sebesar $1.200 selama berlangganan.

CLV yang tinggi menunjukkan bahwa perusahaan memiliki strategi keterlibatan pelanggan yang kuat dan kinerjanya baik dalam hal retensi pelanggan. Hal ini menunjukkan bahwa pelanggan puas terhadap layanan, melakukan pembelian berulang, dan tetap setia dalam jangka waktu lama. Hal ini juga menyiratkan bahwa perusahaan kemungkinan besar akan memperoleh keuntungan karena pendapatan yang dihasilkan dari setiap pelanggan melebihi biaya untuk memperoleh dan melayani mereka.

Bisnis dapat menggunakan CLV sebagai metrik penting untuk memandu upaya pemasaran mereka dan meningkatkan loyalitas pelanggan melalui manajemen hubungan. Dengan berfokus pada peningkatan CLV melalui keterlibatan yang lebih baik, kepuasan pelanggan, dan strategi retensi, perusahaan dapat meningkatkan profitabilitas jangka panjang dan membangun basis pelanggan setia.

4. Skor Promotor Bersih (NPS)

Skor Net Promoter adalah metrik populer yang mengukur umpan balik pelanggan, loyalitas merek, dan advokasi. Ini melibatkan pertanyaan kepada pelanggan seberapa besar kemungkinan mereka untuk merekomendasikan merek kepada orang lain pada skala 0 sampai 10. Pelanggan dikategorikan sebagai promotor, pasif, atau pencela berdasarkan tanggapan mereka. NPS yang lebih tinggi menunjukkan keterlibatan dan kepuasan pelanggan yang lebih baik.

Mari kita perhatikan contoh perusahaan perangkat lunak yang menyediakan alat manajemen proyek. Mereka melakukan survei NPS dan menerima tanggapan dari 500 pelanggan.

• Jumlah Promotor (skor 9-10): 300
• Jumlah Pasif (skor 7-8): 100
• Jumlah Pencela (skor 0-6): 100

Untuk menghitung Skor Net Promoter, gunakan rumus berikut:

NPS = (% Promotor – % Pencela)

Dalam contoh ini: NPS = (300/500* 100) – (100/500* 100) = 60 – 20 = 40

Semakin tinggi NPS, semakin banyak pelanggan yang terlibat dan puas, yang menjadi pertanda baik bagi pertumbuhan perusahaan dan keberhasilan layanan pelanggan yang sangat baik.

Setelah Skor Net Promoter dihitung, langkah penting berikutnya adalah menganalisis hasil dan mengambil tindakan yang tepat. Berikut cara perusahaan perangkat lunak menafsirkan dan bertindak berdasarkan hasil NPS:

• Identifikasi area perbaikan: Perusahaan harus memperhatikan umpan balik yang diberikan oleh para pencela dan pasif untuk mengidentifikasi titik-titik kelemahan dan area yang memerlukan perbaikan. Umpan balik ini dapat membantu perusahaan mengatasi masalah, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan meningkatkan keterlibatan.
• Memelihara promotor: Promotor adalah aset perusahaan yang paling berharga. Perusahaan harus terlibat dengan mereka, memanfaatkan sentimen positif mereka, dan mendorong mereka untuk menyebarkan informasi positif dari mulut ke mulut. Membangun komunitas pendukung merek dapat berdampak signifikan terhadap akuisisi dan retensi pelanggan.
• Survei tindak lanjut: Menindaklanjuti pelanggan yang memberikan skor NPS rendah dapat membantu perusahaan memahami kekhawatiran mereka dengan lebih baik. Tindak lanjut yang ditangani dengan baik dapat mengubah pencela menjadi promotor, yang menunjukkan komitmen perusahaan terhadap kepuasan pelanggan.
• Pembandingan dan pelacakan: Perusahaan harus melacak NPS secara teratur dari waktu ke waktu untuk memantau perubahan sentimen pelanggan. Hal ini memungkinkannya untuk menilai efektivitas inisiatif perbaikan dan mengukur dampak strategi keterlibatan.
• Menyelaraskan NPS dengan tujuan bisnis: Mengintegrasikan NPS ke dalam tujuan bisnis perusahaan secara keseluruhan memastikan bahwa keterlibatan pelanggan dianggap penting dalam pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya.

5. Skor kepuasan pelanggan (CSAT)

CSAT mengukur tingkat kepuasan pelanggan yang terlibat dengan produk, layanan, atau interaksi tertentu. Biasanya melibatkan survei pasca pembelian di mana pelanggan menilai pengalaman mereka dalam skala tertentu. Skor CSAT yang tinggi menyiratkan pengalaman keterlibatan yang positif.

6. Waktu yang dihabiskan di platform

Metrik ini mengukur durasi sesi rata-rata dari waktu yang dihabiskan pelanggan di situs web, aplikasi, atau platform lainnya. Biasanya, diasumsikan bahwa semakin lama waktu yang dihabiskan, semakin terlibat dan tertarik pelanggan terhadap penawaran merek tersebut.

Mari kita pertimbangkan situs berita online. Dengan menganalisis perilaku pengguna, situs web melacak waktu yang dihabiskan pengguna di situs selama kunjungan mereka. Jika durasi sesi rata-rata ditemukan 5 menit, hal ini menunjukkan bahwa rata-rata pengunjung menghabiskan 5 menit menelusuri artikel dan konten di situs web selama setiap kunjungan.

Durasi sesi rata-rata yang lebih lama dalam hal ini menunjukkan bahwa pengguna secara aktif terlibat dengan artikel berita, membaca konten mendalam, dan berpotensi menjelajahi beberapa halaman di situs. Hal ini menunjukkan tingkat minat dan keterlibatan yang lebih tinggi terhadap konten berita situs web.

Di sisi lain, durasi sesi rata-rata yang lebih rendah mungkin menunjukkan bahwa pengunjung tidak menganggap konten cukup menarik untuk bertahan di situs dalam jangka waktu lama. Ini bisa menjadi tanda bahwa situs web perlu meningkatkan kualitas konten, pengalaman pengguna, atau navigasi agar pengunjung tetap terlibat dalam jangka waktu yang lebih lama.

Dengan memantau dan menganalisis durasi sesi rata-rata pengguna aktif, bisnis dapat memperoleh wawasan tentang seberapa menarik situs atau aplikasi mereka bagi pengguna. Mereka kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna, meningkatkan relevansi konten, dan meningkatkan keterlibatan, yang pada akhirnya mengarah pada peningkatan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

7. Rasio klik-tayang (RKT)

RKT mengukur persentase pelanggan yang mengeklik tautan tertentu atau ajakan bertindak dalam email, iklan, atau situs web. RKT yang lebih tinggi menunjukkan keterlibatan yang lebih tinggi dengan konten.

Katakanlah sebuah perusahaan menjalankan kampanye pemasaran email untuk mempromosikan produk baru. Ini mengirimkan email ke 1.000 pelanggan, dan di dalam email itu, ada link ke halaman produk. Setelah menganalisis kampanye, ditemukan 100 pelanggan mengklik link tersebut.

CTR = (Jumlah Klik / Jumlah Tayangan) x 100 CTR = (100 / 1.000) x 100 = 10%

Dalam contoh ini, RKT untuk kampanye email adalah 10%. Artinya 10% penerima yang menerima email mengklik link untuk mengunjungi halaman produk.

RKT yang lebih tinggi umumnya dianggap sebagai tanda positif, karena menunjukkan bahwa konten atau penawaran diterima dengan baik oleh pemirsa dan mendorong keterlibatan. Sebaliknya, RKT yang lebih rendah mungkin menunjukkan bahwa konten memerlukan perbaikan atau bahwa audiens target tidak menganggap konten tersebut relevan atau menarik.

Dengan melacak keterlibatan pelanggan melalui RKT, bisnis dapat menilai efektivitas upaya pemasaran mereka dan membuat keputusan berdasarkan data untuk mengoptimalkan kampanye mereka untuk mendapatkan tingkat konversi yang lebih baik.

ArchiveSocial adalah solusi pengarsipan media sosial berbasis SaaS, yang berkantor pusat di AS. Perusahaan ini meningkatkan RKPT lebih dari dua kali lipat dan menyederhanakan pengalaman pengguna di situs webnya menggunakan kemampuan pengujian VWO. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang ini di sini.

8. Keterlibatan media sosial

Metrik ini mengukur tingkat interaksi (suka, berbagi, komentar) yang diterima postingan media sosial suatu merek. Ini mencerminkan seberapa baik konten tersebut diterima oleh audiens target.

Mari kita perhatikan sebuah merek fesyen yang memposting gambar gaun yang baru diluncurkan di Instagram. Setelah 24 jam, postingan tersebut mendapat 500 suka, 200 dibagikan, dan 50 komentar. Dalam hal ini, tingkat keterlibatan dapat dihitung dengan menjumlahkan semua interaksi (suka, berbagi, komentar) dan membaginya dengan jumlah pengikut.

Total Interaksi = 500 (suka) + 200 (berbagi) + 50 (komentar) = 750

Dengan asumsi merek tersebut memiliki 10.000 pengikut di Instagram:

Tingkat Keterlibatan = (Total Interaksi / Jumlah Pengikut) x 100 Tingkat Keterlibatan = (750 / 10.000) x 100 ≈ 7,5%

Dalam contoh ini, tingkat keterlibatan untuk postingan merek fesyen adalah sekitar 7,5%. Metrik ini memberikan wawasan tentang seberapa baik gaun tersebut diterima oleh audiens merek tersebut. Tingkat keterlibatan yang lebih tinggi menunjukkan bahwa konten tersebut menarik dan menarik minat pemirsa, sehingga berpotensi meningkatkan kesadaran merek dan loyalitas pelanggan.

Analisis keterlibatan pelanggan: Ukur keterlibatan pelanggan dengan kekuatan data

Meskipun metrik keterlibatan pelanggan memberikan wawasan berharga mengenai interaksi pelanggan, analisis keterlibatan pelanggan mengambil hal ini lebih jauh dengan memanfaatkan data untuk mengungkap tren, pola, dan wawasan prediktif mengenai kesehatan pelanggan. Berikut ini bagaimana analisis keterlibatan pelanggan dapat meningkatkan pemahaman tentang keterlibatan pelanggan:

1. Mengidentifikasi segmen pelanggan

Analytics dapat membantu bisnis mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda berdasarkan perilaku keterlibatan mereka. Segmentasi pelanggan ini juga memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan upaya pemasaran mereka untuk memenuhi kebutuhan dan preferensi spesifik masing-masing kelompok.

Misalnya, mari kita pertimbangkan sebuah perusahaan eCommerce yang menjual berbagai produk secara online. Melalui analisis, mereka menemukan bahwa mereka memiliki dua segmen pelanggan utama: generasi milenial yang paham teknologi yang lebih menyukai gadget dan aksesori trendi, dan keluarga dengan anggaran terbatas yang terutama berbelanja kebutuhan rumah tangga dan barang-barang diskon.

Dengan wawasan segmentasi pelanggan ini, perusahaan kini dapat menyesuaikan upaya pemasaran mereka. Ini mungkin membuat kampanye email yang dipersonalisasi untuk generasi milenial yang paham teknologi yang menampilkan gadget terbaru dan penawaran promosi. Pada saat yang sama, mereka dapat menjalankan iklan dan diskon di media sosial yang menyasar segmen keluarga untuk kebutuhan rumah tangga.

Dengan menyesuaikan strategi pemasaran untuk setiap segmen pelanggan, perusahaan dapat secara efektif menjangkau audiens yang tepat dengan pesan yang paling relevan, meningkatkan peluang skor keterlibatan pelanggan yang lebih tinggi, tingkat konversi, dan skor kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

2. Personalisasi

Dengan menganalisis data pelanggan, bisnis dapat memperoleh wawasan tentang preferensi individu, riwayat pembelian dan penggunaan fitur, perilaku pengguna, dan interaksi. Berbekal informasi ini, perusahaan dapat menawarkan rekomendasi dan pengalaman yang dipersonalisasi untuk meningkatkan keterlibatan.

Katakanlah platform streaming online mengumpulkan data pelanggan, termasuk genre film dan acara TV yang ditonton pengguna, riwayat tontonan mereka, dan aktor favorit. Dengan menganalisis data ini, platform mengidentifikasi bahwa pengguna tertentu menyukai genre aksi dan komedi, sering menonton film di akhir pekan, dan mengikuti aktor tertentu.

Berbekal wawasan ini, platform streaming dapat menawarkan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna ini. Misalnya, platform ini mungkin menyarankan film komedi aksi yang baru dirilis yang dibintangi oleh aktor favorit pengguna, atau menyusun daftar putar konten yang layak untuk pesta akhir pekan dalam genre ini. Hasilnya, pengguna lebih cenderung menemukan konten yang sesuai dengan minat mereka, sehingga meningkatkan keterlibatan mereka secara keseluruhan dengan platform.

Dengan memanfaatkan data pelanggan untuk memberikan pengalaman yang disesuaikan, bisnis dapat membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan mereka, meningkatkan skor kepuasan pelanggan, dan menumbuhkan loyalitas. Personalisasi dapat menghasilkan tingkat retensi yang lebih tinggi, peningkatan tingkat konversi, dan pada akhirnya, peningkatan kinerja bisnis.

3. Analisis prediktif

Analisis keterlibatan pelanggan dapat memprediksi perilaku pelanggan di masa depan berdasarkan data historis. Misalnya, hal ini dapat membantu mengidentifikasi pelanggan yang berisiko melakukan churn atau mereka yang cenderung menjadi pelanggan bernilai tinggi, sehingga memungkinkan dilakukannya tindakan proaktif.

Mari kita lanjutkan contoh platform streaming kita sebelumnya. Dengan menganalisis data keterlibatan pelanggan, perusahaan mengidentifikasi sekelompok pelanggan yang telah menunjukkan penurunan pola penggunaan, berhenti berinteraksi dengan konten baru, dan belum pernah memperbarui langganan mereka sebelumnya. Berdasarkan data ini, model analitik memperkirakan bahwa pelanggan ini berisiko melakukan churn.

Dengan wawasan ini, layanan streaming dapat mengambil tindakan proaktif untuk mempertahankan pelanggan tersebut. Ini mungkin mengirimkan penawaran email yang ditargetkan dengan rekomendasi yang dipersonalisasi, mengundang mereka untuk menjelajahi konten baru yang selaras dengan minat mereka sebelumnya. Ini juga dapat menawarkan diskon khusus kepada pengguna aktif atau memperpanjang langganan mereka untuk waktu terbatas untuk menarik mereka kembali.

Demikian pula, analisis keterlibatan pelanggan juga dapat mengidentifikasi pelanggan yang menunjukkan perilaku keterlibatan penting, seperti frekuensi penggunaan yang tinggi, partisipasi aktif dalam program loyalitas, dan umpan balik positif. Model analitik memperkirakan bahwa pelanggan ini cenderung menjadi pelanggan bernilai tinggi yang cenderung meningkatkan langganan mereka, melakukan pembelian berulang, atau merujuk orang lain.

Menyadari potensi pelanggan ini, layanan streaming dapat memilih untuk menawarkan hadiah eksklusif, akses awal ke konten baru, atau fitur premium untuk lebih meningkatkan loyalitas mereka dan mendorong mereka untuk melanjutkan keterlibatan mereka.

Dalam kedua kasus tersebut, analisis keterlibatan pelanggan memberikan wawasan berharga yang memungkinkan bisnis mengambil tindakan yang ditargetkan dan proaktif untuk mengurangi churn dan memaksimalkan nilai loyalitas pelanggan, yang pada akhirnya mengarah pada peningkatan retensi pelanggan dan peningkatan pendapatan.

4. Optimalkan upaya pemasaran

Menganalisis metrik keterlibatan online dapat mengungkap efektivitas kampanye pemasaran, memungkinkan bisnis mengoptimalkan strategi pemasaran mereka, untuk keterlibatan yang lebih baik dan laba atas investasi yang lebih tinggi.

Misalnya, sebuah perusahaan eCommerce menjalankan kampanye pemasaran digital untuk mempromosikan lini produk baru. Dengan menganalisis metrik keterlibatan pengguna seperti rasio klik-tayang (RKT), rasio konversi, dan waktu yang dihabiskan di laman landas kampanye, hal ini dapat mengukur seberapa baik kampanye tersebut diterima oleh audiens target.

Jika RKT rendah dan pengguna tidak menghabiskan banyak waktu di laman landas, hal ini menunjukkan bahwa pesan pemasaran mungkin tidak cukup menarik atau penargetan tidak tepat. Sebagai tanggapan, perusahaan dapat melakukan penyesuaian pada kampanye, seperti menyempurnakan teks iklan atau menargetkan segmen audiens yang berbeda. Mereka dapat menguji perubahan ini secara A/B untuk memvalidasi efektivitasnya.

Sebaliknya, jika tingkat konversinya tinggi, yang menunjukkan bahwa banyak pengguna yang mengklik iklan tersebut benar-benar melakukan pembelian, perusahaan dapat menyimpulkan bahwa kampanye tersebut efektif dalam mendorong penjualan. Dalam hal ini, mereka mungkin mempertimbangkan untuk meningkatkan anggaran kampanye atau memperpanjang durasi kampanye untuk memanfaatkan keberhasilannya.

Selain itu, metrik keterlibatan pengguna dapat membantu mengidentifikasi saluran atau platform pemasaran mana yang berkinerja baik dan mana yang perlu ditingkatkan. Misalnya, jika perusahaan menemukan bahwa iklan media sosialnya mendorong keterlibatan dan penjualan yang signifikan dibandingkan dengan upaya pemasaran email, perusahaan mungkin mengalokasikan lebih banyak sumber daya untuk iklan media sosial.

Dengan terus menganalisis metrik keterlibatan pengguna dan membuat keputusan berdasarkan data, perusahaan eCommerce dapat menyempurnakan strategi pemasarannya dari waktu ke waktu, sehingga menghasilkan tingkat keterlibatan yang lebih baik, peningkatan akuisisi pelanggan, mendapatkan lebih banyak pelanggan setia, dan pada akhirnya, ROI yang lebih tinggi pada pemasaran mereka. investasi.

5. Ukur perjalanan pelanggan

Analytics dapat memberikan gambaran menyeluruh tentang perjalanan pelanggan, mulai dari kesadaran awal hingga dukungan pasca pembelian. Memahami perjalanan ini membantu mengidentifikasi titik kesulitan dan peluang untuk perbaikan.

Mari kita pertimbangkan pengecer elektronik online. Dengan memanfaatkan analitik, pengecer melacak interaksi pelanggan di berbagai tahap perjalanan. Ini memantau kunjungan situs web, tampilan produk, penambahan keranjang, dan pembelian yang diselesaikan. Selain itu, ini menganalisis interaksi layanan pelanggan setelah pembelian, seperti pertanyaan dan permintaan dukungan.

Melalui analitik, pengecer menemukan bahwa banyak pelanggan meninggalkan keranjang belanja mereka sebelum melakukan pembelian karena biaya pengiriman yang tidak terduga. Ini adalah masalah dalam perjalanan pelanggan karena menghambat konversi.

Berbekal wawasan ini, pengecer memutuskan untuk menawarkan pengiriman gratis untuk pesanan di atas nilai tertentu. Akibatnya, tingkat pengabaian keranjang menurun, dan lebih banyak pelanggan menyelesaikan pembelian mereka.

Selain itu, analisis tersebut mengungkapkan bahwa pelanggan yang berinteraksi dengan tim dukungan pasca pembelian retailer lebih cenderung menjadi pelanggan tetap. Menyadari peluang ini, pengecer berinvestasi dalam meningkatkan layanan dukungan pelanggannya, sehingga meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Contorion menyempurnakan halaman detail produk di situs webnya berdasarkan wawasan dari rekaman sesi VWO. Itu menjalankan pengujian A/B yang menghasilkan peningkatan rasio klik tambahkan ke troli. Anda bisa membaca cerita lengkapnya di sini.

Keterlibatan pelanggan adalah aspek penting dari setiap bisnis yang sukses, dan memahami dampaknya sangat penting untuk pertumbuhan dan keberlanjutan. Dengan memanfaatkan metrik keterlibatan pelanggan dan analisis keterlibatan pelanggan, bisnis dapat melacak keterlibatan pelanggan dan mendapatkan wawasan berharga tentang perilaku, preferensi, dan sentimen pelanggan.

Berbekal data ini, perusahaan dapat mengambil keputusan yang tepat, mengoptimalkan upaya pemasaran, menciptakan pesan pemasaran yang dipersonalisasi, dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, yang pada akhirnya membina hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan dan mendorong kesuksesan jangka panjang. Ingat, kunci untuk berhasil dalam pasar yang kompetitif terletak pada mendengarkan pelanggan Anda; Anda bisa mendapatkan indikator keterlibatan pelanggan yang paling berharga dari percakapan ini untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

FAQ