Kamila Kotowska (CUX): Mądra praca z danymi – nie tylko behawioralnymi – to praca ciągła

Kamila Kotowska (CUX): Mądra praca z danymi – nie tylko behawioralnymi – to praca ciągła
– Dzięki dobrej analizie zachowań jesteśmy w stanie dać klientom dokładnie to, czego potrzebują – na temat Behavior-Led Marketingu i wykorzystania analizy danych behawioralnych w e-commerce rozmawiamy z Kamilą Kotowską, head of growth w cux.io, prelegentką Infoshare 2023.
O autorze
5 min czytania 2023-05-17

Jak można zdefiniować Behavior-Led Marketing w kontekście e-commerce?

Behavior-Led Marketing to podejście do digital marketingu, nie tylko w rozumieniu e-commerce, które skupia się na człowieku. A dokładniej na jego powtarzalnych zachowaniach i informacjach, które za tymi zachowaniami i doświadczeniami się kryją.

BLM łączy dane ilościowe (wszystko, co możemy zmierzyć, np. bounce rate, CTR) z danymi jakościowymi (mówiącymi o emocjach i doświadczeniach, np. poziom i miejsce powstawania frustracji, zagubienie na stronie) i na ich podstawie tworzy rozwiązania szyte na miarę potrzeb i oczekiwań odbiorców. Można powiedzieć, że to ostateczny poziom personalizacji. Taki, który odpowiada na Twoje – często nieuświadomione – zachowania 😉

Jakie są najważniejsze metryki behawioralne, które powinny być śledzone w e-commerce? Jakie dane behawioralne analizować i kiedy to warto robić?

Odpowiem od końca. Kiedy warto analizować? Zawsze! 😉 Mądra praca z danymi – nie tylko behawioralnymi – to praca ciągła. Raporty może i przydadzą się na spotkaniach z zarządem, ale realne optymalizacje dzieją się na bieżąco.

A co warto śledzić? W e-commerce, ale – znów – nie tylko, kluczowe okażą się ścieżki klientów (w liczbie mnogiej!) i zachowania, które te ścieżki definiują. Lubimy myśleć, że użytkownicy czy klienci zachowują się w sposób liniowy i logiczny. Skoro zaprojektowaliśmy dla nich ścieżkę kampania reklamowa -> strona produktu -> koszyk -> płatność to na pewno nią pójdą. Bardzo rzadko tak jest w rzeczywistości! Dopiero zbadanie i przeanalizowanie różnych ścieżek, doświadczeń i zachowań pozwoli nam na zrozumienie tego, co naprawdę się dzieje i wprowadzenie ulepszeń w miejscach, które naprawdę tego wymagają.

LinkedIn logo
Na LinkedInie obserwuje nas ponad 97 tys. osób. Jesteś tam z nami?
Obserwuj

Czy możesz podać przykład skutecznego wykorzystania takiego podejścia w e-commerce?

Mnóstwo! Analiza heatmap może nam podpowiedzieć, jaki content powinniśmy adresować w komunikacji – i tej codziennej, i tej reklamowej. Przyjrzenie się ścieżkom klientów przychodzących na stronę z kampanii pokaże, które kroki są zbędne (np. wyświetlanie trudnego do zamknięcia pop-upu klientom na mobile). Analiza zachowań pomaga też wyłapać zjawisko „ślepoty marketingowej” czy wskazać moment, w którym powinniśmy odpalić remarketing tak, żeby nie przepalać budżetu.

Jeden z e-commerców, z którymi pracowaliśmy (branża kosmetyczna), dzięki analizie zachowań swoich stałych klientów był w stanie tak przygotować kampanię reklamową, że konwersja na poziomie 50-60% trwała tam nieprzerwanie przez 11 godzin. PZU natomiast podniosło interakcje z zakładką kontaktu 2,5x tylko dzięki wprowadzaniu optymalizacji opierających się o wzorce zachowań użytkowników – do tego doszli do wartościowych wniosków w zaledwie 3 miesiące, zamiast zakładanych 12!

Słuchaj podcastu NowyMarketing

Jakie są największe wyzwania związane z analizą danych behawioralnych?

Wciąż największą barierą wejścia jest brak umiejętności analitycznych na rynku i naleciałości z narzędzi ilościowych, jak np. Google Analytics. Ludzie błędnie zakładają, że analityka to akcja jednorazowa. Że dane to wkład do raportu.

NowyMarketing logo
Mamy newsletter, który rozwija marketing w Polsce. A Ty czytasz?
Rozwijaj się

Na szczęście i to się zmienia – w dużej mierze dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji. CUX pracuje właśnie nad wdrożeniem AI konsjerża, który będzie w stanie przeprowadzić większość analityki za użytkownika, wskazać mu problematyczne miejsca na stronie i podsunąć najlepsze rekomendacje (aktualnie można zapisać się na waitlistę po early access: aiocado.com).

Wraz z nasyceniem rynku narzędzi analitycznych, bariera wejścia będzie coraz niższa, a chęć do nauki – szczególnie kiedy konkurencji digitalowej jest mnóstwo – coraz większa.

Czy i jak Behavior-Led Marketing może pomóc w poprawie doświadczenia użytkownika w sklepach internetowych?

Oczywiście! To zresztą główne zadanie Behavior-Led Marketingu – odpowiadanie na realne zachowania, doświadczenia i bolączki klientów. To takie przeciwieństwo „wydajemisizmu”. Nie opieramy już działań o „dobre praktyki”, analizę konkurencji czy inne magiczne sztuczki. Dzięki dobrej analizie zachowań jesteśmy w stanie dać klientom dokładnie to, czego potrzebują. A skąd wiemy, czego potrzebują? Od nich samych. W końcu zostawiają nam te informacje w danych behawioralnych właśnie. 🙂

A jak behavior-led marketing może wpłynąć na wskaźniki takie jak koszt pozyskania klienta czy wartość życiową klienta?

Jeśli dokładnie zmapujemy ścieżkę klienta, np. wzorce zachowań, jakie prowadzą do dokończonej sprzedaży, będziemy również mieć obraz wszystkich problemów czy frustracji, które na tej ścieżce powstają. Usunięcie tych przeszkód i dodanie ułatwień szytych na miarę doświadczeń sprawia, że niskim nakładem możemy znacząco zredukować koszt pozyskania klienta. Widać to świetnie na przykładzie wykorzystania BLM w kampaniach remarketingowych. W „tradycyjnym” rozumieniu takie reklamy odpalamy w momencie, w którym klient porzuci koszyk – doda do niego produkty i ich nie opłaci. Koszt odzyskania takiego klienta naturalnie rośnie, a czasem nie przynosi zupełnie efektu. Kiedy zajrzymy w dane mówiące o zwyczajach klientów, może okazać się, że w rzeczywistości wcale nie porzucają koszyków – po prostu średnia liczba wizyt, której z reguły potrzebują, zanim dokonają płatności to 3-4 wizyty (a wśród marek luksusowych czy dóbr, które mają nam służyć na całe lata nawet kilkanaście!). Kierowanie do nich komunikatów remarketingowych po 1 czy 2 wizytach z „porzuconym” koszykiem, to pieniądze wyrzucone w błoto i niepotrzebne podnoszenie kosztu pozyskania klienta.

Tę samą zasadę możemy zaaplikować do zwiększania LTV (wartości życiowej klienta). Im przyjemniejsze doświadczenia, im bardziej dostosowane do jego potrzeb i oczekiwań, tym większa lojalność i chęć powrotu do naszej marki.

Jakie inne kluczowe wnioski firmy e-commerce mogą wyciągnąć z danych behawioralnych?

Że miejsca, którym poświęcają najwięcej uwagi (w e-commerce z reguły jest to checkout), to wcale nie są te miejsca, gdzie tracą najwięcej klientów – i pieniędzy.

Że można mierzyć nie tylko sprzedaż, ale również intencję zakupową – i że często ten wskaźnik będzie dla wzrostu ich biznesu dużo bardziej wartościowy.

Że istnieje więcej niż jedna czy dwie ścieżki, którymi chodzą ich klienci. I że prawdopodobnie nie mieli pojęcia, że tak właśnie jest.

Dane behawioralne są jak ludzie – wszystkie cudownie różne od siebie i wszystkie prowadzące do cudownie innych wniosków. Choć w pewien sposób powtarzalne 😉

Jakie błędy są najczęściej popełniane przy analizie danych tego typu w e-commerce?

Najczęstsze błędy wynikają z naszych dobrych chęci. Chcemy zbudować idealny produkt, idealną komunikację, idealną customer journey – dla wszystkich. Stety czy niestety, dane behawioralne pokazują nam, nie tylko, że w tych uogólnieniach się mylimy, ale również wskazują jak ten błąd – często szybko i bardzo małym kosztem – możemy naprawić.

Wystąpisz podczas nadchodzącego Infoshare 2023. Czego możemy spodziewać się po Twojej prezentacji?

Opowieści o danych przyprawionej kilkoma naprawdę świetnymi historiami sukcesu z różnych branż – od kosmetyków po drukarnie internetowe. Gotowego przepisu na segmentacje komunikacji na nowych rynkach. I jednego niezwykle niewygodnego wyznania. A więc, mam nadzieję, bardzo wartościowej wiedzy 🙂

 

O rozmówczyni:

Kamila Kotowska, head of growth w cux.io. W pracy skupia się na nieszablonowym podejściu do rozwiązywania problemów komunikacyjnych, łączeniu kreatywności z danymi oraz budowaniu efektywnych strategii wzrostu. Entuzjastka Behavior-Led Marketingu. Mówi o sobie Creative MacGyver.

 

Konferencja Infoshare 2023 – festiwal społeczności napędzanej technologią!

Infoshare 2023 to największa konferencja technologiczna w CEE, łącząca najnowsze rozwiązania technologiczne z biznesem. Wydarzenie odbędzie się w dniach 24-25 maja w Gdańsku. Co roku biorą w nim udział tysiące uczestników, w tym startupy, inwestorzy, przedstawiciele korporacji, programiści i marketerzy. Tegoroczna edycja to aż 9 scen tematycznych, blisko 200 czołowych prelegentów z całego świata, innowacyjne firmy i rozwiązania prezentowane w strefie Expo, a także aż 6 imprez towarzyszących, będących okazją do biznesowego networkingu. Podczas Infoshare 2023 poznamy również zwycięzców Startup Contest, na których czeka 30 tys. euro w gotówce i udział w InCredibles – programie akceleracyjnym Sebastiana Kulczyka.

Kup bilet już dziś!