Как измерить вовлеченность клиентов? – Ключевые показатели и аналитика

В сегодняшней конкурентной бизнес-среде взаимодействие с клиентами является решающим фактором, который может обеспечить или разрушить успех компании. Это гораздо больше, чем просто привлечение клиентов; речь идет о развитии долгосрочных отношений и создании лояльных сторонников вашего бренда. Чтобы достичь этого, бизнесу необходимо выйти за рамки интуиции и догадок. Вместо этого им приходится полагаться на данные, полученные из показателей и аналитики взаимодействия с клиентами.

Оглавление

• Понимание взаимодействия с клиентами
• Сила показателей вовлеченности клиентов
  • 1. Уровень удержания клиентов
  • 2. Уровень оттока клиентов
  • 3. Пожизненная ценность клиента (CLV)
  • 4. Чистый рейтинг промоутеров (NPS)
  • 5. Оценка удовлетворенности клиентов (CSAT)
  • 6. Время, проведенное на платформе
  • 7. Рейтинг кликов (CTR)
  • 8. Участие в социальных сетях
• Аналитика взаимодействия с клиентами: измеряйте взаимодействие с клиентами с помощью данных.
  • 1. Определение сегментов клиентов
  • 2. Персонализация
  • 3. Предиктивная аналитика
  • 4. Оптимизируйте маркетинговые усилия
  • 5. Измерьте путь клиента
• Часто задаваемые вопросы

Показатели и аналитика взаимодействия с клиентами играют ключевую роль в измерении и оптимизации эффективности маркетинговых стратегий. Ряд показателей взаимодействия с потребителями, таких как показатели успешности взаимодействия с клиентами и показатели взаимодействия с брендом, помогают компаниям оценить уровень взаимодействия и интереса, который их клиенты испытывают к их бренду в различных точках соприкосновения.

Чтобы эффективно использовать эту информацию, компании полагаются на аналитику взаимодействия с клиентами для анализа огромных объемов данных. Понимание аналитики взаимодействия с клиентами и того, как анализировать данные о взаимодействии, позволяет компаниям выявлять закономерности, предпочтения и болевые точки на пути клиента. Вооружившись такими знаниями, маркетологи могут точно настроить свои кампании для создания персонализированного опыта, который найдет отклик у клиентов, что приведет к повышению лояльности к бренду, увеличению показателей удержания и улучшению общей эффективности бизнеса.

В этой статье мы рассмотрим значение взаимодействия с клиентами, углубимся в ключевые показатели, используемые для его измерения, и поймем, как аналитика может предоставить ценную информацию для стимулирования роста и улучшения взаимодействия с клиентами.

Понимание взаимодействия с клиентами

Вовлеченность клиентов — это эмоциональная связь клиента с брендом, продуктом или услугой. Это выходит за рамки просто покупок и включает в себя взаимодействие через различные точки взаимодействия онлайн-бизнеса, такие как социальные сети, электронная почта, веб-сайт и поддержка клиентов. Вовлеченные клиенты, как правило, чаще становятся лояльными клиентами, тратят больше и с большей вероятностью рекомендуют бренд другим. Поэтому для предприятий крайне важно эффективно количественно и измерять взаимодействие с клиентами с помощью правильных ключевых показателей эффективности.

Сила показателей вовлеченности клиентов

Показатели вовлеченности клиентов — это поддающиеся количественной оценке точки данных, которые указывают уровень вовлеченности и взаимодействия между клиентами и брендом. Эти показатели дают комплексное представление о том, как клиенты взаимодействуют с брендом, и помогают оценить успех стратегий анализа вовлеченности клиентов. Давайте углубимся в некоторые ключевые показатели вовлеченности потребителей на примерах.

1. Уровень удержания клиентов

Этот показатель рассчитывает процент клиентов, которые продолжают вести дела с компанией в течение определенного периода. Высокий уровень удержания означает, что существующие клиенты по-прежнему находят ценность в бренде, продуктах или услугах и, скорее всего, останутся лояльными.

Давайте рассмотрим вымышленную онлайн-платформу потокового вещания, которая предлагает услуги видео по запросу посредством ежемесячной подписки. Чтобы рассчитать уровень удержания клиентов и измерить лояльность и вовлеченность клиентов, мы рассмотрим конкретный период времени (например, один год) и сравним количество клиентов в начале и в конце этого периода.

Пример данных:

• На начало года (1 января) у компании было 10 000 подписчиков.
• За год у него появилось 5000 новых подписчиков.
• На конец года (31 декабря) у него было 12 000 подписчиков.

Расчет коэффициента удержания клиентов:

Шаг 1 : Найдите общее количество клиентов на начало года. Первоначальные клиенты (1 января) = 10 000.

Шаг 2 : Найдите количество клиентов на конец года. Конечные клиенты (31 декабря) = 12 000

Шаг 3 : Подсчитайте количество клиентов, привлеченных за год. Привлеченные клиенты = Конечные клиенты – Первоначальные клиенты Привлеченные клиенты = 12 000 – 10 000 = 2 000

Шаг 4 : Рассчитайте уровень удержания клиентов. Коэффициент удержания клиентов = (Привлеченные клиенты / Первичные клиенты) * 100

Коэффициент удержания клиентов = (2000 / 10 000) * 100 = 20%

Интерпретация уровня удержания клиентов . В этом примере уровень удержания клиентов потоковой платформы составляет 20%. Это означает, что в течение года компании удалось сохранить 20% своих первоначальных клиентов, в то время как 80% ее первоначальных клиентов не продолжили свою подписку.

Значение коэффициента удержания клиентов для измерения лояльности и вовлеченности клиентов . Коэффициент удержания — это показатель вовлеченности клиентов для измерения качества обслуживания, удовлетворенности и лояльности клиентов, поскольку он показывает, насколько хорошо компания может сохранять свою существующую клиентскую базу с течением времени. Более высокий показатель удержания означает более вовлеченную и удовлетворенную клиентскую базу, а более низкий показатель может указывать на проблемы с качеством обслуживания клиентов или неудовлетворенность ими.

Полезная информация из уровня удержания клиентов . Высокий уровень удержания клиентов (например, 70% или выше) предполагает, что платформа отлично справляется с привлечением своих клиентов, предоставляет привлекательный контент и обеспечивает удобство взаимодействия с пользователем. Напротив, низкий уровень удержания (например, ниже 50%) может вызвать беспокойство по поводу качества обслуживания, вовлеченности пользователей или контента, что приведет к тому, что клиенты будут искать альтернативы в другом месте.

2. Уровень оттока клиентов

Показатель оттока является противоположностью показателя удержания. Он измеряет процент клиентов, которые перестают сотрудничать с брендом или отменяют подписки за определенный период. Высокий уровень оттока означает отсутствие активности со стороны активных пользователей в месяц.

Давайте рассмотрим компанию, предлагающую программное обеспечение как услугу (SaaS), которая предлагает инструмент управления проектами на основе подписки. На начало месяца у компании было 1000 активных подписчиков. К концу месяца 100 из этих подписчиков отменили подписки или перестали пользоваться услугой.

В этом примере показатель оттока для инструмента управления проектами составляет 10 % за месяц. Это означает, что 10% клиентов, которые были ежедневными активными пользователями в начале месяца, прекратили свои подписки или перестали пользоваться услугой.

Высокий уровень оттока может быть тревожным сигналом для бизнеса, поскольку он предполагает, что клиенты не находят достаточной ценности в продукте или услуге, что приводит к их уходу. Чтобы решить эту проблему, компании необходимо сосредоточиться на улучшении взаимодействия с брендом, улучшении поддержки клиентов и улучшении продукта, чтобы сохранить существующих клиентов и привлечь новых. Снижение уровня оттока имеет жизненно важное значение для устойчивого роста бизнеса и прибыльности.

3. Пожизненная ценность клиента (CLV)

CLV — это прогнозируемый доход, который клиент, как ожидается, получит в течение своей жизни в качестве клиента. Он учитывает такие факторы, как средняя стоимость покупки, частота покупок и удержание клиентов. Высокий CLV указывает на сильную стратегию взаимодействия с клиентами и прибыльность.

Проиллюстрируем эту концепцию примером:

Представьте себе службу доставки наборов еды по подписке. Для простоты предположим, что средний клиент платит 100 долларов в месяц за подписку и сохраняет подписку в течение 12 месяцев.

CLV = средняя стоимость покупки x частота покупок x продолжительность жизни клиента.

CLV = 100 долларов США (средняя стоимость покупки) x 12 (частота покупок) x 1 (продолжительность жизни клиента)

CLV = 1200 долларов США

В этом примере CLV клиента этой службы доставки наборов еды составляет 1200 долларов США. Это означает, что в среднем ожидается, что каждый клиент получит доход в размере 1200 долларов США за время подписки.

Высокий CLV предполагает, что компания имеет сильную стратегию взаимодействия с клиентами и преуспевает в плане удержания клиентов. Это указывает на то, что клиенты удовлетворены обслуживанием, совершают повторные покупки и остаются лояльными в течение длительного периода. Это также означает, что компания, скорее всего, будет прибыльной, поскольку доход, получаемый от каждого клиента, превышает затраты на их привлечение и обслуживание.

Компании могут использовать CLV в качестве важнейшего показателя для направления своих маркетинговых усилий и повышения лояльности клиентов посредством управления отношениями. Сосредоточив внимание на повышении CLV за счет лучшего взаимодействия, удовлетворенности клиентов и стратегий удержания, компании могут повысить свою долгосрочную прибыльность и создать базу лояльных клиентов.

4. Чистый рейтинг промоутеров (NPS)

Net Promoter Score — популярный показатель, который измеряет отзывы клиентов, лояльность к бренду и пропаганду. Он включает в себя опрос клиентов, насколько вероятно, что они порекомендуют бренд другим по шкале от 0 до 10. В зависимости от их ответов клиенты делятся на сторонников, пассивных и недоброжелателей. Более высокий NPS указывает на лучшее взаимодействие с клиентами и их удовлетворенность.

Давайте рассмотрим пример компании-разработчика программного обеспечения, которая предоставляет инструменты управления проектами. Они провели опрос NPS и получили ответы от 500 клиентов.

• Количество промоутеров (оценка 9-10): 300
• Количество пассивов (оценка 7-8): 100
• Количество недоброжелателей (оценка 0-6): 100

Чтобы рассчитать Net Promoter Score, используйте следующую формулу:

NPS = (% промоутеров – % критиков)

В этом примере: NPS = (300/500* 100) – (100/500* 100) = 60 – 20 = 40.

Чем выше NPS, тем больше вовлеченных и довольных клиентов, что является хорошим предзнаменованием для роста компании и отличного успеха в обслуживании клиентов.

После расчета Net Promoter Score следующим важным шагом является анализ результатов и принятие соответствующих мер. Вот как компания-разработчик программного обеспечения может интерпретировать результаты NPS и действовать в соответствии с ними:

• Определите области для улучшения. Компания должна обращать внимание на отзывы недоброжелателей и пассивных участников, чтобы выявить болевые точки и области, требующие улучшения. Эта обратная связь может помочь компании решить проблемы, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить вовлеченность.
• Воспитывайте промоутеров. Промоутеры — самый ценный актив компании. Компания должна взаимодействовать с ними, использовать их положительные настроения и поощрять их распространять позитивную информацию из уст в уста. Создание сообщества защитников бренда может существенно повлиять на привлечение и удержание клиентов.
• Последующие опросы: отслеживание клиентов, которые предоставили низкие оценки NPS, может помочь компании лучше понять их проблемы. Хорошо организованное последующее наблюдение может превратить критика в сторонника, демонстрируя приверженность компании удовлетворению потребностей клиентов.
• Сравнительный анализ и отслеживание. Компания должна регулярно отслеживать NPS с течением времени, чтобы отслеживать изменения в настроениях клиентов. Это позволяет оценить эффективность инициатив по улучшению и измерить влияние стратегий взаимодействия.
• Согласование NPS с бизнес-целями. Интеграция NPS в общие бизнес-цели компании гарантирует, что взаимодействию с клиентами будет уделяться должное внимание при принятии решений и распределении ресурсов.

5. Оценка удовлетворенности клиентов (CSAT)

CSAT измеряет уровень удовлетворенности клиентов, участвующих в конкретном продукте, услуге или взаимодействии. Обычно это включает в себя опрос после покупки, в ходе которого клиенты оценивают свои впечатления по шкале. Высокие баллы CSAT подразумевают положительный опыт взаимодействия.

6. Время, проведенное на платформе

Этот показатель измеряет среднюю продолжительность сеанса, в течение которого клиенты проводят на веб-сайте, в приложении или на других платформах. Обычно предполагается, что чем дольше затрачено время, тем больше клиенты вовлечены и заинтересованы в предложениях бренда.

Давайте рассмотрим новостной онлайн-сайт. Анализируя поведение пользователей, веб-сайт отслеживает время, которое пользователи проводят на сайте во время своих посещений. Если средняя продолжительность сеанса составляет 5 минут, это означает, что в среднем посетители тратят 5 минут на просмотр статей и контента на веб-сайте во время каждого посещения.

Более продолжительная средняя продолжительность сеанса в этом случае указывает на то, что пользователи активно взаимодействуют с новостными статьями, читают подробный контент и потенциально просматривают несколько страниц сайта. Это предполагает более высокий уровень интереса и взаимодействия с новостным контентом сайта.

С другой стороны, более низкая средняя продолжительность сеанса может указывать на то, что посетители не находят контент достаточно привлекательным, чтобы оставаться на сайте в течение длительного периода. Это может быть признаком того, что веб-сайту необходимо улучшить качество контента, пользовательский интерфейс или навигацию, чтобы посетители оставались вовлеченными в течение более длительного времени.

Отслеживая и анализируя среднюю продолжительность сеансов активных пользователей, компании могут получить представление о том, насколько их веб-сайт или приложение интересны пользователям. Затем они могут использовать эту информацию для оптимизации взаимодействия с пользователем, повышения релевантности контента и повышения вовлеченности, что в конечном итоге приведет к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

7. Рейтинг кликов (CTR)

CTR измеряет процент клиентов, которые нажимают на определенную ссылку или призыв к действию в электронном письме, рекламном объявлении или на веб-сайте. Более высокий CTR указывает на более высокий уровень взаимодействия с контентом.

Допустим, компания проводит маркетинговую кампанию по электронной почте для продвижения нового продукта. Он отправляет электронное письмо 1000 подписчикам, и в этом письме есть ссылка на страницу продукта. После анализа кампании выяснилось, что по ссылке перешли 100 подписчиков.

CTR = (количество кликов / количество показов) x 100. CTR = (100 / 1000) x 100 = 10%.

В этом примере CTR для кампании по электронной почте составляет 10%. Это означает, что 10% получателей, получивших электронное письмо, перешли по ссылке, чтобы перейти на страницу продукта.

Более высокий CTR обычно считается положительным знаком, поскольку он указывает на то, что контент или предложение хорошо резонирует с аудиторией и способствует вовлечению. С другой стороны, более низкий CTR может указывать на то, что контент нуждается в улучшении или что целевая аудитория не находит контент релевантным или привлекательным.

Отслеживая взаимодействие с клиентами с помощью CTR, компании могут оценить эффективность своих маркетинговых усилий и принимать основанные на данных решения по оптимизации своих кампаний для повышения коэффициента конверсии.

ArchiveSocial — это SaaS-решение для архивирования социальных сетей со штаб-квартирой в США. Компания более чем удвоила CTR и оптимизировала взаимодействие с пользователем на своем веб-сайте, используя возможности тестирования VWO. Подробнее об этом можно прочитать здесь.

8. Участие в социальных сетях

Этот показатель измеряет уровень взаимодействия (лайков, репостов, комментариев), который получают публикации бренда в социальных сетях. Он отражает, насколько хорошо контент резонирует с целевой аудиторией.

Давайте рассмотрим модный бренд, который публикует в Instagram фотографию недавно выпущенного платья. За 24 часа пост получил 500 лайков, 200 репостов и 50 комментариев. В этом случае уровень вовлеченности можно рассчитать, сложив все взаимодействия (лайки, репосты, комментарии) и разделив результат на количество подписчиков.

Всего взаимодействий = 500 (лайки) + 200 (поделиться) + 50 (комментарии) = 750

Предположим, что у бренда 10 000 подписчиков в Instagram:

Уровень вовлеченности = (Общее количество взаимодействий / Количество подписчиков) x 100 Уровень вовлеченности = (750 / 10 000) x 100 ≈ 7,5%

В этом примере уровень вовлеченности поста модного бренда составляет примерно 7,5%. Этот показатель дает представление о том, насколько хорошо платье находит отклик у аудитории бренда. Более высокие показатели вовлеченности указывают на то, что контент привлекателен и захватывает интерес аудитории, что потенциально может привести к повышению узнаваемости бренда и лояльности клиентов.

Аналитика взаимодействия с клиентами: измеряйте взаимодействие с клиентами с помощью данных.

В то время как показатели вовлеченности клиентов предоставляют ценную информацию о взаимодействии с клиентами, аналитика взаимодействия с клиентами идет еще дальше, используя данные для выявления тенденций, закономерностей и прогнозной информации о состоянии здоровья клиентов. Вот как аналитика взаимодействия с клиентами может улучшить понимание взаимодействия с клиентами:

1. Определение сегментов клиентов

Аналитика может помочь компаниям идентифицировать различные сегменты клиентов на основе их поведения. Такая сегментация клиентов также позволяет компаниям адаптировать свои маркетинговые усилия для удовлетворения конкретных потребностей и предпочтений каждой группы.

Например, давайте рассмотрим компанию электронной коммерции, которая продает различные продукты через Интернет. С помощью аналитики компания обнаружила, что у нее есть два основных сегмента клиентов: технически подкованные миллениалы, которые предпочитают модные гаджеты и аксессуары, и экономные семьи, которые в основном покупают предметы первой необходимости для дома и товары со скидкой.

Благодаря такому пониманию сегментации клиентов компания теперь может соответствующим образом адаптировать свои маркетинговые усилия. Он может создавать персонализированные кампании по электронной почте для технически подкованных миллениалов, рассказывая о новейших гаджетах и ​​рекламных предложениях. Одновременно он может размещать в социальных сетях рекламу и скидки, ориентированные на семейный сегмент товаров первой необходимости.

Настраивая маркетинговые стратегии для каждого сегмента клиентов, компания может эффективно охватить нужную аудиторию с помощью наиболее релевантных сообщений, увеличивая шансы на более высокие показатели вовлеченности клиентов, коэффициенты конверсии и в целом показатели удовлетворенности клиентов.

2. Персонализация

Анализируя данные о клиентах, компании могут получить представление об индивидуальных предпочтениях, истории покупок и использования функций, поведении пользователей и взаимодействиях. Вооружившись этой информацией, компании могут предлагать персонализированные рекомендации и опыт, которые повышают вовлеченность.

Допустим, онлайн-платформа потокового вещания собирает данные о клиентах, включая жанры фильмов и телешоу, которые пользователи смотрят, историю их просмотров и любимых актеров. Анализируя эти данные, платформа определяет, что конкретный пользователь любит жанры боевиков и комедий, часто смотрит фильмы по выходным и следит за конкретным актером.

Вооружившись этой информацией, потоковая платформа может предложить этому пользователю персональные рекомендации. Например, платформа может предлагать недавно вышедшие комедийные боевики с участием любимого актера пользователя в главной роли или составлять плейлист с контентом этих жанров, достойным просмотра на выходных. В результате пользователь с большей вероятностью найдет контент, соответствующий его интересам, что повышает его общее взаимодействие с платформой.

Используя данные о клиентах для предоставления индивидуального обслуживания, компании могут построить более прочные связи со своими клиентами, повысить показатели удовлетворенности клиентов и повысить лояльность. Персонализация может привести к более высокому коэффициенту удержания, увеличению коэффициента конверсии и, в конечном итоге, к повышению эффективности бизнеса.

3. Предиктивная аналитика

Аналитика взаимодействия с клиентами может прогнозировать будущее поведение клиентов на основе исторических данных. Например, это может помочь выявить клиентов, которые подвержены риску оттока или тех, кто может стать ценными клиентами, что позволяет принимать упреждающие меры.

Давайте продолжим наш предыдущий пример потоковой платформы. Анализируя данные о вовлеченности клиентов, компания идентифицирует группу клиентов, которые продемонстрировали снижение показателей использования, перестали интересоваться новым контентом и не продлевали свои подписки в прошлом. На основе этих данных аналитическая модель прогнозирует, что эти клиенты подвержены риску ухода.

Благодаря этому пониманию стриминговый сервис может принять упреждающие меры для удержания этих клиентов. Он может отправлять целевые предложения по электронной почте с персонализированными рекомендациями, предлагая им изучить новый контент, соответствующий их предыдущим интересам. Он также может предложить активным пользователям специальную скидку или продлить подписку на ограниченное время, чтобы побудить их вернуться.

Аналогичным образом, аналитика взаимодействия с клиентами может также выявить клиентов, которые демонстрируют жизненно важное поведение, такое как высокая частота использования, активное участие в программах лояльности и положительные отзывы. Аналитическая модель предсказывает, что эти клиенты, скорее всего, станут ценными клиентами, которые с большей вероятностью обновят свои подписки, сделают повторные покупки или порекомендуют других.

Признавая потенциал этих клиентов, стриминговый сервис может предложить им эксклюзивные вознаграждения, ранний доступ к новому контенту или премиальные функции, чтобы еще больше повысить их лояльность и побудить их продолжать сотрудничество.

В обоих случаях аналитика взаимодействия с клиентами предоставляет ценную информацию, которая позволяет бизнесу предпринимать целенаправленные и упреждающие действия для сокращения оттока клиентов и максимизации ценности лояльности клиентов, что в конечном итоге приводит к улучшению удержания клиентов и увеличению доходов.

4. Оптимизируйте маркетинговые усилия

Анализ показателей онлайн-вовлечения может выявить эффективность маркетинговых кампаний, позволяя компаниям оптимизировать свои маркетинговые стратегии для повышения вовлеченности и более высокой отдачи от инвестиций.

Например, давайте рассмотрим компанию электронной коммерции, которая проводит цифровую маркетинговую кампанию для продвижения новой линейки продуктов. Анализируя показатели вовлеченности пользователей, такие как рейтинг кликов (CTR), коэффициенты конверсии и время, проведенное на целевых страницах кампании, можно оценить, насколько хорошо кампания находит отклик у целевой аудитории.

Если CTR низкий и пользователи проводят мало времени на целевых страницах, это указывает на то, что маркетинговое сообщение может быть недостаточно убедительным или что таргетинг отключен. В ответ компания может внести коррективы в кампанию, например уточнить текст объявления или настроить таргетинг на другой сегмент аудитории. Они могут провести A/B-тестирование этих изменений, чтобы проверить их эффективность.

С другой стороны, если коэффициент конверсии высок, что указывает на то, что многие пользователи, кликнувшие по объявлению, действительно совершили покупку, компания может сделать вывод, что кампания эффективна для увеличения продаж. В этом случае они могут рассмотреть возможность увеличения бюджета кампании или продления ее продолжительности, чтобы извлечь выгоду из ее успеха.

Кроме того, показатели вовлеченности пользователей могут помочь определить, какие маркетинговые каналы или платформы работают хорошо, а какие нуждаются в улучшении. Например, если компания обнаружит, что ее реклама в социальных сетях обеспечивает значительное взаимодействие и продажи по сравнению с ее усилиями по маркетингу по электронной почте, она может выделить больше ресурсов на рекламу в социальных сетях.

Постоянно анализируя показатели вовлеченности пользователей и принимая решения на основе данных, компания электронной коммерции может с течением времени корректировать свои маркетинговые стратегии, что приводит к повышению уровня вовлеченности, увеличению количества привлеченных клиентов, привлечению более лояльных клиентов и, в конечном итоге, к более высокой рентабельности инвестиций в маркетинг. вложения.

5. Измерьте путь клиента

Аналитика может предоставить комплексное представление о пути клиента, от первоначального информирования до поддержки после покупки. Понимание этого пути помогает выявить болевые точки и возможности для улучшения.

Давайте рассмотрим интернет-магазин электроники. Используя аналитику, ритейлер отслеживает взаимодействие с клиентами на различных этапах пути. Он отслеживает посещения веб-сайта, просмотры продуктов, добавления в корзину и совершенные покупки. Кроме того, он анализирует взаимодействие со службой поддержки клиентов после покупки, например запросы и запросы в службу поддержки.

С помощью аналитики ритейлер обнаруживает, что многие покупатели бросают свои корзины непосредственно перед совершением покупки из-за непредвиденных расходов на доставку. Это болевая точка на пути клиента, поскольку она препятствует конверсии.

Вооружившись этим пониманием, ритейлер решает предложить бесплатную доставку заказов, стоимость которых превышает определенную сумму. В результате количество брошенных корзин снижается, и больше клиентов совершают покупки.

Кроме того, аналитика показывает, что клиенты, которые сотрудничают с командой поддержки после покупки ритейлера, с большей вероятностью станут постоянными клиентами. Осознавая эту возможность, ритейлер инвестирует в улучшение услуг поддержки клиентов, что приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

Компания Contorion улучшила страницы с подробным описанием продукта на своем веб-сайте на основе записей сессий VWO. Было проведено A/B-тестирование, которое привело к увеличению количества кликов по добавлению в корзину. Вы можете прочитать полную историю здесь.

Взаимодействие с клиентами является жизненно важным аспектом любого успешного бизнеса, и понимание его влияния имеет решающее значение для роста и устойчивости. Используя показатели взаимодействия с клиентами и аналитику взаимодействия с клиентами, компании могут отслеживать взаимодействие с клиентами и получать ценную информацию о поведении, предпочтениях и настроениях клиентов.

Вооружившись этими данными, компании могут принимать обоснованные решения, оптимизировать маркетинговые усилия, создавать персонализированные маркетинговые сообщения и предоставлять персонализированный опыт, что в конечном итоге способствует укреплению отношений с клиентами и обеспечению долгосрочного успеха. Помните: ключ к процветанию на конкурентном рынке заключается в том, чтобы прислушиваться к своим клиентам; Из этих разговоров вы можете получить наиболее ценные показатели вовлеченности клиентов, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

Часто задаваемые вопросы