Como medir o envolvimento do cliente? – Principais métricas e análises

No cenário empresarial competitivo atual, o envolvimento do cliente é um fator crítico que pode determinar o sucesso ou o fracasso de uma empresa. É muito mais do que atrair clientes; trata-se de promover relacionamentos de longo prazo e criar defensores leais para sua marca. Para conseguir isso, as empresas precisam ir além dos instintos e palpites. Em vez disso, eles devem confiar em insights baseados em dados de métricas e análises de envolvimento do cliente.

Índice

• Compreendendo o envolvimento do cliente
• O poder das métricas de engajamento do cliente
  • 1. Taxa de retenção de clientes
  • 2. Taxa de rotatividade de clientes
  • 3. Valor da vida do cliente (CLV)
  • 4. Pontuação líquida do promotor (NPS)
  • 5. Pontuação de satisfação do cliente (CSAT)
  • 6. Tempo gasto na plataforma
  • 7. Taxa de cliques (CTR)
  • 8. Engajamento nas redes sociais
• Análise do envolvimento do cliente: meça o envolvimento do cliente com o poder dos dados
  • 1. Identificação de segmentos de clientes
  • 2. Personalização
  • 3. Análise preditiva
  • 4. Otimize os esforços de marketing
  • 5. Avalie a jornada do cliente
• Perguntas frequentes

As métricas e análises de envolvimento do cliente desempenham um papel fundamental na medição e otimização da eficácia das estratégias de marketing. Uma série de métricas de engajamento do consumidor, como métricas de sucesso de engajamento do cliente e métricas de engajamento da marca, ajudam as empresas a avaliar o nível de interação e interesse que seus clientes têm com sua marca em vários pontos de contato.

Para aproveitar esses insights de forma eficaz, as empresas contam com análises de envolvimento do cliente para analisar grandes quantidades de dados. Compreender a análise de engajamento do cliente e como analisar os dados de engajamento permite que as empresas descubram padrões, preferências e pontos problemáticos na jornada do cliente. Armados com esse conhecimento, os profissionais de marketing podem ajustar suas campanhas para criar experiências personalizadas que tenham repercussão entre os clientes, resultando em maior fidelidade à marca, maiores taxas de retenção e melhor desempenho geral do negócio.

Neste artigo, exploraremos a importância do envolvimento do cliente, nos aprofundaremos nas principais métricas usadas para medi-lo e entenderemos como a análise pode revelar insights valiosos para impulsionar o crescimento e melhorar o envolvimento do cliente.

Compreendendo o envolvimento do cliente

O envolvimento do cliente refere-se à conexão emocional de um cliente com uma marca, produto ou serviço. Vai além de apenas compras e envolve interações em vários pontos de contato de negócios online, como mídias sociais, e-mail, site e suporte ao cliente. Clientes engajados tendem a ser clientes fiéis, gastam mais e têm maior probabilidade de recomendar a marca a outras pessoas. É, portanto, essencial que as empresas quantifiquem e meçam eficazmente o envolvimento do cliente com os KPIs certos.

O poder das métricas de engajamento do cliente

As métricas de envolvimento do cliente são pontos de dados quantificáveis ​​que indicam o nível de envolvimento e interações entre os clientes e uma marca. Essas métricas fornecem uma visão abrangente de como os clientes interagem com uma marca e ajudam a avaliar o sucesso das estratégias de análise de envolvimento do cliente. Vamos nos aprofundar em algumas das principais métricas de engajamento do consumidor com exemplos.

1. Taxa de retenção de clientes

Essa métrica calcula a porcentagem de clientes que continuam fazendo negócios com uma empresa durante um período específico. Uma alta taxa de retenção implica que os clientes existentes ainda encontram valor na marca, nos produtos ou nos serviços e provavelmente permanecerão fiéis.

Vamos considerar uma plataforma fictícia de streaming online que oferece serviços de vídeo sob demanda por meio de assinaturas mensais. Para calcular a taxa de retenção de clientes e medir a lealdade e o envolvimento do cliente, analisaremos um período de tempo específico (por exemplo, um ano) e compararemos o número de clientes no início e no final desse período.

Dados de exemplo:

• No início do ano (1º de janeiro), a empresa contava com 10 mil assinantes.
• Durante o ano, conquistou 5.000 novos assinantes.
• Ao final do ano (31 de dezembro), contava com 12 mil assinantes.

Calculando a taxa de retenção de clientes:

Etapa 1 : Encontre o número total de clientes no início do ano. Clientes iniciais (1º de janeiro) = 10.000

Etapa 2 : Encontre o número de clientes no final do ano. Clientes finais (31 de dezembro) = 12.000

Etapa 3 : Calcule o número de clientes conquistados durante o ano. Clientes conquistados = Clientes finais – Clientes iniciais Clientes conquistados = 12.000 – 10.000 = 2.000

Etapa 4 : Calcule a taxa de retenção de clientes. Taxa de retenção de clientes = (Clientes conquistados / Clientes iniciais) * 100

Taxa de retenção de clientes = (2.000/10.000) * 100 = 20%

Interpretando a taxa de retenção de clientes : Neste exemplo, a taxa de retenção de clientes da plataforma de streaming é de 20%. Isto significa que, ao longo do ano, a empresa conseguiu reter 20% dos seus clientes iniciais, enquanto 80% dos seus clientes originais não continuaram com as suas subscrições.

Importância da taxa de retenção de clientes na medição da fidelidade e do envolvimento do cliente : A taxa de retenção é um rastreador de envolvimento do cliente para medir a experiência, a satisfação e a lealdade do cliente, porque indica quão bem uma empresa pode reter sua base de clientes existente ao longo do tempo. Uma taxa de retenção mais alta significa uma base de clientes mais engajada e satisfeita, enquanto uma taxa mais baixa pode indicar problemas com a experiência do cliente ou insatisfação.

Insights acionáveis ​​da taxa de retenção de clientes : uma alta taxa de retenção de clientes (por exemplo, 70% ou mais) sugere que a plataforma está fazendo um excelente trabalho ao envolver seus clientes, fornecendo conteúdo atraente e oferecendo uma experiência de usuário perfeita. Em contraste, uma baixa taxa de retenção (por exemplo, abaixo de 50%) pode levantar preocupações sobre a qualidade do serviço, o envolvimento do utilizador ou o conteúdo, levando os clientes a procurar alternativas noutros locais.

2. Taxa de rotatividade de clientes

A taxa de rotatividade é o oposto da taxa de retenção. Mede a porcentagem de clientes que param de interagir com a marca ou cancelam suas assinaturas durante um determinado período. Uma alta taxa de rotatividade significa falta de engajamento dos usuários ativos mensais.

Vamos considerar uma empresa de software como serviço (SaaS) que oferece uma ferramenta de gerenciamento de projetos baseada em assinatura. No início do mês, a empresa contava com 1.000 assinantes ativos. No final do mês, 100 destes assinantes cancelaram as suas assinaturas ou deixaram de utilizar o serviço.

Neste exemplo, a taxa de rotatividade da ferramenta de gerenciamento de projetos é de 10% no mês. Isso significa que 10% dos clientes que eram usuários ativos diariamente no início do mês interromperam suas assinaturas ou pararam de usar o serviço.

Uma alta taxa de rotatividade pode ser um sinal de alerta para o negócio, pois sugere que os clientes não estão encontrando valor suficiente no produto ou serviço, o que os leva a sair. Para resolver este problema, a empresa precisa de se concentrar em melhorar o envolvimento da marca, fornecer um melhor suporte ao cliente e melhorar o produto para reter os clientes existentes e atrair novos. Reduzir a taxa de rotatividade é vital para o crescimento sustentado e a lucratividade dos negócios.

3. Valor da vida do cliente (CLV)

CLV é a receita projetada que se espera que um cliente gere ao longo de sua vida como cliente. Ele leva em consideração fatores como valor médio de compra, frequência de compra e retenção de clientes. Um CLV alto indica uma forte estratégia de engajamento do cliente e lucratividade.

Vamos ilustrar esse conceito com um exemplo:

Imagine um serviço de entrega de kit de refeição baseado em assinatura. Para simplificar, vamos supor que o cliente médio pague US$ 100 por mês pela assinatura e que o cliente médio permaneça assinado por 12 meses.

CLV = Valor médio de compra x Frequência de compra x Vida útil do cliente

CLV = $ 100 (valor médio de compra) x 12 (frequência de compra) x 1 (vida útil do cliente)

CLV = US$ 1.200

Neste exemplo, o CLV de um cliente para este serviço de entrega de kit de refeição é de US$ 1.200. Isso significa que, em média, espera-se que cada cliente gere US$ 1.200 em receita ao longo de sua assinatura.

Um CLV alto sugere que a empresa tem uma forte estratégia de engajamento do cliente e está indo bem em termos de retenção de clientes. Isso indica que os clientes estão satisfeitos com o serviço, fazem compras repetidas e permanecem fiéis por um longo período. Implica também que a empresa provavelmente será lucrativa, uma vez que a receita gerada por cada cliente excede o custo de adquiri-los e atendê-los.

As empresas podem usar o CLV como uma métrica crucial para orientar seus esforços de marketing e aumentar a fidelidade do cliente por meio do gerenciamento de relacionamento. Ao concentrarem-se no aumento do CLV através de um melhor envolvimento, satisfação do cliente e estratégias de retenção, as empresas podem aumentar a sua rentabilidade a longo prazo e construir uma base de clientes fiéis.

4. Pontuação líquida do promotor (NPS)

Net Promoter Score é uma métrica popular que mede o feedback do cliente, a fidelidade à marca e a defesa. Envolve perguntar aos clientes qual é a probabilidade de eles recomendarem a marca a outras pessoas em uma escala de 0 a 10. Os clientes são categorizados como promotores, passivos ou detratores com base em suas respostas. Um NPS mais alto indica melhor envolvimento e satisfação do cliente.

Vamos considerar um exemplo de empresa de software que fornece ferramentas de gerenciamento de projetos. Eles conduziram uma pesquisa NPS e receberam respostas de 500 clientes.

• Número de Promotores (pontuação 9-10): 300
• Número de passivos (pontuação 7-8): 100
• Número de detratores (pontuação 0-6): 100

Para calcular o Net Promoter Score, use a seguinte fórmula:

NPS = (% Promotores –% Detratores)

Neste exemplo: NPS = (300/500* 100) – (100/500* 100) = 60 – 20 = 40

Quanto maior o NPS, mais engajados e satisfeitos ficam os clientes, o que é um bom presságio para o crescimento da empresa e também para o excelente sucesso do atendimento ao cliente.

Uma vez calculado o Net Promoter Score, o próximo passo crucial é analisar os resultados e tomar as medidas apropriadas. Veja como a empresa de software pode interpretar e agir de acordo com os resultados do NPS:

• Identifique áreas de melhoria: A empresa deve prestar atenção ao feedback fornecido por detratores e passivos para identificar pontos problemáticos e áreas que precisam de melhorias. Esse feedback pode ajudar a empresa a resolver problemas, melhorar a experiência do cliente e aumentar o engajamento.
• Nutrir promotores: Os promotores são os ativos mais valiosos da empresa. A empresa deve interagir com eles, alavancar seus sentimentos positivos e incentivá-los a espalhar o boca a boca positivo. Construir uma comunidade de defensores da marca pode impactar significativamente a aquisição e retenção de clientes.
• Pesquisas de acompanhamento: acompanhar clientes que forneceram pontuações baixas de NPS pode ajudar a empresa a entender melhor suas preocupações. Um acompanhamento bem conduzido pode transformar um detrator em promotor, demonstrando o compromisso da empresa com a satisfação do cliente.
• Benchmarking e rastreamento: a empresa deve acompanhar regularmente o NPS ao longo do tempo para monitorar as mudanças no sentimento do cliente. Isto permite avaliar a eficácia das iniciativas de melhoria e medir o impacto das estratégias de engajamento.
• Alinhando o NPS com os objetivos de negócios: Integrar o NPS aos objetivos gerais de negócios da empresa garante que o envolvimento do cliente receba a devida importância na tomada de decisões e na alocação de recursos.

5. Pontuação de satisfação do cliente (CSAT)

O CSAT mede o nível de satisfação dos clientes envolvidos com um produto, serviço ou interação específica. Normalmente envolve uma pesquisa pós-compra em que os clientes avaliam sua experiência em uma escala. Pontuações altas de CSAT implicam experiências de engajamento positivas.

6. Tempo gasto na plataforma

Essa métrica mede a duração média da sessão que os clientes passam em um site, aplicativo ou outras plataformas. Normalmente, presume-se que quanto maior o tempo gasto, mais engajados e interessados ​​os clientes ficam nas ofertas da marca.

Vamos considerar um site de notícias online. Ao analisar o comportamento do usuário, o site rastreia o tempo que os usuários passam no site durante suas visitas. Se a duração média da sessão for de 5 minutos, isso sugere que, em média, os visitantes passam 5 minutos navegando pelos artigos e conteúdos do site durante cada visita.

Uma duração média de sessão mais longa, neste caso, indica que os usuários estão ativamente envolvidos com os artigos de notícias, lendo conteúdo aprofundado e potencialmente explorando várias páginas do site. Isso sugere um maior nível de interesse e envolvimento com o conteúdo noticioso do site.

Por outro lado, uma duração média mais baixa da sessão pode indicar que os visitantes não consideram o conteúdo atraente o suficiente para permanecer no site por um período prolongado. Isso pode ser um sinal de que o site precisa melhorar a qualidade do conteúdo, a experiência do usuário ou a navegação para manter os visitantes engajados por períodos mais longos.

Ao monitorar e analisar a duração média da sessão de usuários ativos, as empresas podem obter insights sobre o envolvimento de seu site ou aplicativo para os usuários. Eles podem então usar essas informações para otimizar a experiência do usuário, melhorar a relevância do conteúdo e aumentar o envolvimento, levando, em última análise, ao aumento da satisfação e fidelidade do cliente.

7. Taxa de cliques (CTR)

A CTR mede a porcentagem de clientes que clicam em um link ou call to action específico em um e-mail, anúncio ou site. Uma CTR mais alta indica maior envolvimento com o conteúdo.

Digamos que uma empresa realize uma campanha de email marketing para promover um novo produto. Ele envia o e-mail para 1.000 assinantes e, dentro desse e-mail, há um link para a página do produto. Após análise da campanha, constatou-se que 100 inscritos clicaram no link.

CTR = (Número de cliques / Número de impressões) x 100 CTR = (100/1.000) x 100 = 10%

Neste exemplo, a CTR da campanha por e-mail é de 10%. Isso significa que 10% dos destinatários que receberam o e-mail clicaram no link para visitar a página do produto.

Uma CTR mais alta é geralmente considerada um sinal positivo, pois indica que o conteúdo ou oferta repercute bem no público e incentiva o engajamento. Uma CTR mais baixa, por outro lado, pode sugerir que o conteúdo precisa de melhorias ou que o público-alvo não está achando o conteúdo relevante ou atraente.

Ao acompanhar o envolvimento do cliente através do CTR, as empresas podem avaliar a eficácia dos seus esforços de marketing e tomar decisões baseadas em dados para otimizar as suas campanhas para uma melhor taxa de conversão.

ArchiveSocial é uma solução de arquivamento de mídia social baseada em SaaS, com sede nos EUA. A empresa mais que dobrou seu CTR e simplificou a experiência do usuário em seu site usando os recursos de teste do VWO. Você pode ler mais sobre isso aqui.

8. Engajamento nas redes sociais

Essa métrica mede o nível de interação (curtidas, compartilhamentos, comentários) que as postagens de uma marca nas redes sociais recebem. Reflete quão bem o conteúdo repercute no público-alvo.

Vamos considerar uma marca de moda que posta a foto de um vestido recém-lançado no Instagram. Após 24 horas, a postagem recebeu 500 curtidas, 200 compartilhamentos e 50 comentários. Nesse caso, a taxa de engajamento pode ser calculada somando todas as interações (curtidas, compartilhamentos, comentários) e dividindo pelo número de seguidores.

Total de interações = 500 (curtidas) + 200 (compartilhamentos) + 50 (comentários) = 750

Supondo que a marca tenha 10.000 seguidores no Instagram:

Taxa de engajamento = (total de interações / número de seguidores) x 100 Taxa de engajamento = (750/10.000) x 100 ≈ 7,5%

Neste exemplo, a taxa de engajamento da postagem da marca de moda é de aproximadamente 7,5%. Essa métrica fornece insights sobre o quão bem o vestido repercute no público da marca. Taxas de engajamento mais altas indicam que o conteúdo é atraente e capta o interesse do público, levando potencialmente a um maior reconhecimento da marca e à fidelidade do cliente.

Análise do envolvimento do cliente: meça o envolvimento do cliente com o poder dos dados

Embora as métricas de engajamento do cliente forneçam insights valiosos sobre as interações com os clientes, a análise de engajamento do cliente vai além, aproveitando dados para descobrir tendências, padrões e insights preditivos sobre a saúde do cliente. Veja como a análise do envolvimento do cliente pode melhorar a compreensão do envolvimento do cliente:

1. Identificação de segmentos de clientes

A análise pode ajudar as empresas a identificar diferentes segmentos de clientes com base em seu comportamento de engajamento. Esta segmentação de clientes também permite que as empresas adaptem os seus esforços de marketing para atender às necessidades e preferências específicas de cada grupo.

Por exemplo, vamos considerar uma empresa de comércio eletrônico que vende vários produtos online. Por meio de análises, ela descobre que tem dois segmentos principais de clientes: a geração do milênio, que entende de tecnologia, que prefere gadgets e acessórios da moda, e famílias preocupadas com o orçamento, que compram principalmente itens essenciais para a casa e itens com desconto.

Com esse insight de segmentação de clientes, a empresa agora pode adaptar seus esforços de marketing de acordo. Pode criar campanhas de e-mail personalizadas para a geração Y com experiência em tecnologia, apresentando os mais recentes gadgets e ofertas promocionais. Ao mesmo tempo, pode veicular anúncios nas redes sociais e descontos direcionados ao segmento familiar para itens essenciais para a casa.

Ao personalizar estratégias de marketing para cada segmento de cliente, a empresa pode atingir efetivamente o público certo com as mensagens mais relevantes, aumentando as chances de pontuações mais altas de envolvimento do cliente, taxas de conversão e pontuações gerais de satisfação do cliente.

2. Personalização

Ao analisar os dados dos clientes, as empresas podem obter insights sobre preferências individuais, histórico de compras e uso de recursos, comportamento do usuário e interações. Munidas dessas informações, as empresas podem oferecer recomendações e experiências personalizadas que melhoram o engajamento.

Digamos que uma plataforma de streaming online colete dados de clientes, incluindo os gêneros de filmes e programas de TV que os usuários assistem, seu histórico de exibição e seus atores favoritos. Ao analisar esses dados, a plataforma identifica que determinado usuário gosta dos gêneros de ação e comédia, assiste filmes com frequência nos finais de semana e segue um ator específico.

Munida desses insights, a plataforma de streaming pode oferecer recomendações personalizadas a esse usuário. Por exemplo, a plataforma pode sugerir filmes de comédia de ação recém-lançados, estrelados pelo ator favorito do usuário, ou selecionar uma lista de reprodução de conteúdo digno de farra de fim de semana nesses gêneros. Como resultado, é mais provável que o usuário encontre conteúdo que se alinhe aos seus interesses, aumentando seu envolvimento geral com a plataforma.

Ao aproveitar os dados dos clientes para oferecer experiências personalizadas, as empresas podem construir conexões mais fortes com seus clientes, aumentar os índices de satisfação dos clientes e promover a fidelidade. A personalização pode levar a taxas de retenção mais altas, maiores taxas de conversão e, em última análise, melhor desempenho dos negócios.

3. Análise preditiva

A análise do envolvimento do cliente pode prever o comportamento futuro do cliente com base em dados históricos. Por exemplo, pode ajudar a identificar clientes que correm o risco de abandono ou que são suscetíveis de se tornarem clientes de elevado valor, permitindo medidas proativas.

Vamos continuar nosso exemplo anterior de plataforma de streaming. Ao analisar os dados de envolvimento do cliente, a empresa identifica um grupo de clientes que demonstraram um declínio nos seus padrões de utilização, pararam de interagir com novos conteúdos e não renovaram as suas subscrições no passado. Com base nesses dados, o modelo analítico prevê que esses clientes correm risco de desligamento.

Com esta visão, o serviço de streaming pode tomar medidas proativas para reter esses clientes. Pode enviar ofertas direcionadas por e-mail com recomendações personalizadas, convidando-os a explorar novos conteúdos que se alinhem com seus interesses anteriores. Também poderia oferecer aos usuários ativos um desconto especial ou estender sua assinatura por um tempo limitado para atraí-los de volta.

Da mesma forma, a análise de engajamento do cliente também pode identificar clientes que apresentam comportamentos de engajamento vitais, como alta frequência de uso, participação ativa em programas de fidelidade e feedback positivo. O modelo analítico prevê que esses clientes provavelmente se tornarão clientes de alto valor, com maior probabilidade de atualizar suas assinaturas, fazer compras repetidas ou indicar outras pessoas.

Reconhecendo o potencial destes clientes, o serviço de streaming pode optar por oferecer-lhes recompensas exclusivas, acesso antecipado a novos conteúdos ou funcionalidades premium para aumentar ainda mais a sua fidelidade e incentivá-los a continuar o seu envolvimento.

Em ambos os casos, a análise do envolvimento do cliente fornece informações valiosas que permitem à empresa tomar ações direcionadas e proativas para reduzir a rotatividade e maximizar o valor da fidelidade do cliente, levando, em última análise, a uma melhor retenção de clientes e ao aumento da receita.

4. Otimize os esforços de marketing

A análise de métricas de engajamento online pode revelar a eficácia das campanhas de marketing, permitindo que as empresas otimizem suas estratégias de marketing, para melhor engajamento e maiores retornos sobre o investimento.

Por exemplo, vamos considerar uma empresa de comércio eletrônico realizando uma campanha de marketing digital para promover uma nova linha de produtos. Ao analisar métricas de engajamento do usuário, como taxas de cliques (CTR), taxas de conversão e tempo gasto nas páginas de destino da campanha, ele pode avaliar o quão bem a campanha repercute no público-alvo.

Se a CTR for baixa e os usuários não passarem muito tempo nas páginas de destino, isso indica que a mensagem de marketing pode não ser atraente o suficiente ou que a segmentação está errada. Em resposta, a empresa pode fazer ajustes na campanha, como refinar o texto do anúncio ou atingir um segmento de público diferente. Eles podem testar A/B essas mudanças para validar sua eficácia.

Por outro lado, se as taxas de conversão forem altas, indicando que muitos usuários que clicaram no anúncio realmente realizaram uma compra, a empresa pode deduzir que a campanha é eficaz para impulsionar as vendas. Neste caso, poderão considerar aumentar o orçamento da campanha ou prolongar a sua duração para capitalizar o seu sucesso.

Além disso, as métricas de envolvimento do usuário podem ajudar a identificar quais canais ou plataformas de marketing têm bom desempenho e quais precisam de melhorias. Por exemplo, se a empresa descobrir que os seus anúncios nas redes sociais estão a gerar um envolvimento e vendas significativos em comparação com os seus esforços de marketing por email, poderá alocar mais recursos para a publicidade nas redes sociais.

Ao analisar continuamente as métricas de engajamento do usuário e tomar decisões baseadas em dados, a empresa de comércio eletrônico pode ajustar suas estratégias de marketing ao longo do tempo, levando a melhores taxas de engajamento, maior aquisição de clientes, conquista de clientes mais fiéis e, em última análise, um maior ROI em seu marketing investimentos.

5. Avalie a jornada do cliente

A análise pode fornecer uma visão abrangente da jornada do cliente, desde o conhecimento inicial até o suporte pós-compra. Compreender essa jornada ajuda a identificar pontos problemáticos e oportunidades de melhoria.

Vamos considerar um varejista de eletrônicos online. Ao utilizar análises, o varejista rastreia as interações do cliente em vários estágios da jornada. Ele monitora visitas ao site, visualizações de produtos, adições de carrinhos e compras concluídas. Além disso, analisa as interações de atendimento ao cliente após a compra, como dúvidas e solicitações de suporte.

Através da análise, o varejista descobre que muitos clientes abandonam seus carrinhos de compras pouco antes de fazer uma compra devido a custos de envio inesperados. Este é um ponto problemático na jornada do cliente, pois dificulta as conversões.

Munido desse insight, o varejista decide oferecer frete grátis para pedidos acima de determinado valor. Como resultado, as taxas de abandono do carrinho diminuem e mais clientes concluem suas compras.

Além disso, as análises revelam que os clientes que interagem com a equipa de suporte pós-compra do retalhista têm maior probabilidade de se tornarem clientes habituais. Reconhecendo esta oportunidade, o retalhista investe na melhoria dos seus serviços de apoio ao cliente, levando a uma maior satisfação e fidelização dos clientes.

A Contorion melhorou as páginas detalhadas do produto em seu site com base nos insights das gravações das sessões do VWO. Ele executou testes A/B que levaram a um aumento na taxa de cliques em adicionar ao carrinho. Você pode ler a história completa aqui.

O envolvimento do cliente é um aspecto vital de qualquer negócio de sucesso, e compreender o seu impacto é crucial para o crescimento e a sustentabilidade. Ao aproveitar as métricas e análises de envolvimento do cliente, as empresas podem acompanhar o envolvimento do cliente e obter informações valiosas sobre o comportamento, as preferências e os sentimentos do cliente.

Munidas destes dados, as empresas podem tomar decisões informadas, otimizar esforços de marketing, criar mensagens de marketing personalizadas e proporcionar experiências personalizadas, promovendo, em última análise, relações mais fortes com os clientes e impulsionando o sucesso a longo prazo. Lembre-se de que a chave para prosperar em um mercado competitivo está em ouvir seus clientes; você pode obter os indicadores mais valiosos de envolvimento do cliente nessas conversas para melhorar a experiência do cliente.

Perguntas frequentes