Davranış Veri Analizi
Davranış Veri Analizi
Davranış Veri Analizi süreci, tüketim kalıplarını ve içgörüleri belirlemek için kullanıcıların etkileşimlerinden toplanan bilgilerin incelenmesi etrafında döner. Müşterilerin ihtiyaçlarını karşılayan bir web sitesi oluşturma konusunda ciddi olan şirketler için bu analiz çok önemlidir. Kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri tasarlayabilirler ve gerçek kullanıcı geri bildirimleri ve eylemleri aracılığıyla müşteri deneyiminin memnuniyeti ile ürün geliştirmeye katılabilirler.
Davranış Veri Analizinde ne tür veriler kullanılır?
Davranış Veri Analizinde kullanılan temel veri biçimi tıklama oranları, sayfa görüntülemeleri ve satın alma geçmişi gibi nicel veriler olmakla birlikte, kullanıcı geri bildirimleri ve anket yanıtları gibi nitel veriler de yararlıdır. Örnek olarak, bir online mağaza, en çok aranan ürünleri bulmak ve böylece pazarlama stratejilerini değiştirmek için müşterilerin gezinme ve satın alma eğilimlerini inceleyebilir.
Davranış Veri Analizi müşteri deneyimini nasıl iyileştirebilir?
Müşteri davranış analizi verilerini kullanarak şirketler, müşterilerin kurs sırasında sorun yaşadıkları ve yönlendirmeleri gereken hizmetlerinin optimizasyonunda kilit alanları tespit edebilirler. Örnek bir vaka, verilerin, tüketicilerin sipariş formunun bir aşamasında diskleri atlayarak kendilerine sık sık yardımcı olduklarını kaydettiğini görmektir, firma bunu kontrol eder ve katılımcıyı kolaylaştırır, böylece terk azalır ve memnuniyet artar.
Davranış Veri Analizi için yaygın olarak hangi araçlar kullanılır?
Davranış Veri Analizi için ana araçlar, kullanıcı etkileşimlerini ve davranış modellerini sunan Google Analytics, Hotjar ve Mixpanel'dir. Bu arada, Google Analytics ile site trafiğinizi ve kullanıcı etkileşimi metriklerini izleyebilirken, Hotjar size bir sayfanın en çok tıklanan veya kaydırılan alanlarını görselleştirmek için ısı haritaları sunar.
Bir işletmede Davranış Veri Analizini uygulamanın temel faydaları nelerdir?
Davranışsal Veri Analizlerine girmek, şirketlerin doğrudan daha yüksek dönüşümler, gelişmiş müşteri tutma ve iyi planlanmış ve yürütülen kampanyalarla sonuçlanabilecek verilerden ilham alan eylemler gerçekleştirebilmelerini sağlar. Örneğin, bir yazılım şirketi, kullanıcıların en çok neleri beğendiğini anlamak için davranış analizine başvurabilir; perspektif uygulamaları, daha yüksek kullanıcı memnuniyeti ve gerçekten adanmış müşteriler getiren hedefli güncellemelerle sonuçlanacaktır.