Все больше потребителей совершают покупки онлайн — об этом свидетельствуют данные Российской Ассоциации электронной коммуникации (РАЭК). Анализируя поведение клиентов и делая соответствующие выводы, вы можете корректировать свое предложение. Это позволит вам предлагать продукты таким образом, чтобы они подходили вашим клиентам. Анализ поведения покупателей также важен для настройки контекстной рекламы, поскольку позволяет понять, по каким ключевым фразам покупатели смогут найти вас.
Почему стоит анализировать поведение потребителей?
Предпринимателям это важно, чтобы понять, как потребители делают выбор, какие у них потребности, мотивы и решения. Зная, как ведут себя потребители, интернет-магазины могут, например, создавать более эффективные маркетинговые кампании, оптимизировать контент и заботиться об удобстве пользователей при создании сайтов. Более эффективные рекламные кампании означают большие признание и продажи.
Оптимизированный контент влияет на позицию страницы в Google, а удобство использования веб-сайта улучшает пользовательский опыт. Кроме того, такой анализ предоставляет информацию, полезную при распределении и управлении ценами, а также при общении с клиентами.
Какие потребительские данные можно получить из интернета?
На поведение потребителей влияет множество факторов. К ним относятся:
- психологические (например, убеждения и ценности);
- социальные (например, влияние семьи и близкого круга друзей);
- географические (например, место жительства);
личные (пол, возраст, уровень образования).
Из интернета можно почерпнуть следующие данные:
- демографические показатели (возраст и пол);
- модели поведения (количество кликов, время, проведенное на веб-сайте, заполнение формы);
- данные о транзакциях (например, история покупок и средняя стоимость заказов); -декларативные сведения (например, мнения о продуктах);
- данные о пользователях мобильного приложения (например, частота использования приложения).
Методы анализа поведения потребителей в интернете
Существует множество методов и инструментов для анализа потребительского поведения, в том числе сегментация клиентов. Это разделение потребителей на группы на основе общих характеристик, которые могут быть, например, демографическими данными, — этот тип данных хорошо подходит для сегментации клиентов B2C.
Клиентов можно сегментировать на основе их поведения (принимая во внимание, например, частоту покупок и среднюю стоимость корзины), используемых ими технологий и уровня вовлеченности. Например, есть клиенты, которые купили товар только раз, и постоянные посетители интернет-магазина.
В получении этих данных помогают аналитические инструменты, такие как Google Analytics, Google Search Console, «Яндекс Метрика». Имея цель, данные и знания о клиентах, можно подготовить Customer Journey и Customer Journey Map, т. е. карту пути клиента.