今日のビジネス環境において、ブランドの最終的な目標は、ブランドから購入する顧客と、彼らが引き付けたいと考えている見込み客について、完全かつ包括的に把握することです。この単純な目標の達成の失敗または成功は、多くの場合、企業の認知度と成長の可能性に大きな違いをもたらします。したがって、企業が人口統計や地理データなどの個人情報を収集するだけでは、もはや十分ではありません。企業は行動追跡から始める必要があります。これは、ユーザーの行動データを使用して顧客の全体像を把握し、何が各個人の購入決定に影響を与えるかを把握するプロセスです。
行動追跡とは何ですか? なぜ重要なのですか?
行動追跡は、顧客のブラウジング習慣や、Web サイト、アプリ、電子メール、およびソーシャル メディア ページとのやり取りに関するデータを収集、処理、および分析するプロセスです。これには、表示されたページ、ページまたはブラウザ セッションあたりの滞在時間、購入されたアイテム、クリックされた電子メール リンクなどのデータが含まれます。したがって、この手法は、顧客の年齢や純収入を知るだけでなく、顧客がショッピング カートを放棄したり、多額の費用を支払ったりする理由を理解するのにも役立ちます。特定の製品ページの時間。ユーザーの行動は、Cookie、トラッキング ピクセル、ログ ファイルなどの方法を使用して追跡できます。次に、これらの方法のいずれかを使用して収集されたデータを分析して、ビジネスを前進させるための洞察を提供します。
行動追跡によって生成された洞察は、会社と顧客に相互に利益をもたらすためにさまざまな方法で使用できます。これらの利点はすべて、ユーザーの行動を監視することで顧客の理解が深まることに起因しています。これにより、企業はすべての顧客とのコミュニケーションをより適切に調整およびパーソナライズできます。これにより、顧客を長期にわたって維持するブランドの能力が強化され、より高いライフタイム バリューと 収益.また、ユーザーの行動を追跡することで、企業は製品やサービスを改善するための貴重な情報を得ることができます。たとえば、ブラウザが Web サイトを離れる原因となる問題点を明らかにすることができます。このような情報に基づいて行動することは、コンバージョンと売上を増加させる原動力となります。その利点はほぼ無限であり、この手法があらゆる企業のマーケティングおよび広告戦略の一部であることを証明しています。
AI は行動追跡をどのように改善できるか?
最近、AI を回避することはほとんど不可能です。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の堅牢な機能は行動追跡にまで及び、企業はこれらのテクノロジーの力を活用して追跡の効率を向上させることができます。
AI がビジネスでユーザーの行動をより適切に追跡し、プロセスからより多くの価値を引き出すのに役立つ 4 つの実証済みの方法を以下に示します。
自動分析
行動追跡を大幅に改善する AI の能力の 1 つの理由は、自動分析機能の存在です。自動化された分析ツールは、さまざまなソースからデータを取得することでデータ収集を自動化し、手動でデータを入力する必要性とリスクを軽減します。また、大量のデータを従来のシステムよりも高速かつ正確に処理できます。さらに、AI は行動パターンに基づいて顧客を自動的にセグメント化し、メッセージやサービスのパーソナライズを容易にします。たとえば、AI は、チェックアウトに進むことなく、特定の製品ページに数分間滞在したすべての顧客をセグメント化できます。その後、企業はドリップ マーケティング キャンペーンを作成して対応し、このセグメントの顧客に製品を購入するよう説得できます。
リアルタイムの洞察と行動
インサイトは、即時のアクションを促すほど価値があります。行動追跡への AI の重要な貢献は、顧客が特定のアクションまたは不作為を実行したときにリアルタイムの洞察を提供し、企業が望ましい結果を達成する可能性を高める即時応答をトリガーできるようにすることです。たとえば、AI は、機械学習アルゴリズムを使用して顧客の閲覧行動をリアルタイムで分析し、生成された洞察に基づいて製品を推奨することができます。同様に、AI を活用したチャットボットをプログラムして、ショッピング カートを放棄した顧客に対してオンラインまたは電子メールでリマインダーを開始することができます。 AI は、リアルタイムの分析と迅速なアクションを使用して、行動ターゲティングを最適化し、顧客に満足のいくサービスを提供することを容易にします。
予測分析
Volgens McKinsey kunnen voorspellende analyses de マーケティング kosten met wel 30% verlagen, terwijl de effectiviteit van marketing campagnes met ongeveer 20% toeneemt. Voorspellende analyse is een waardevolle AI-functionaliteit die het gedragstracking voor bedrijven kan verbeteren. AI kan nauwkeurige voorspellingen doen over klanten door klantgegevens te analyseren en technieken te gebruiken zoals statistische analyse, machine learning en neurale netwerken. Door gedragstargeting en voorspellende analyses te combineren, kunnen bedrijven dus acties ondernemen die huidige problemen oplossen en vervolgens anticiperen op toekomstige klantbehoeften.
これは、顧客の関心を引く可能性のある製品やコンテンツを正確に予測できるように、レコメンデーションに特に役立ちます。また、行動データを使用して、今後数週間で需要が高くなる可能性が高い製品を予測することで、在庫管理にも役立ちます。たとえば、複数の顧客がカタログ ページで特定の衣料品を検索し続けている場合、AI はこれを指標として使用して、在庫管理者にその製品を買いだめするよう警告したり、関心のある顧客に割引オファーを記載したメールを送信したりすることができます。
パターン認識
AI には、人間が見つけにくい顧客の行動パターンを特定する力があります。データのパターンを認識するように AI をトレーニングすると、行動データから豊富な洞察を得ることができます。パターン認識は、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するだけでなく、顧客の行動の異常を検出するのにも役立ちます。たとえば、企業は Web サイトのトラフィックが突然急増したことに気付く場合があります。その場合、画像認識を使用して Web サイトのヒートマップを分析し、最も注目を集めている特定のページを特定できます。同様に、パターン認識は、顧客離れや放棄の原因になる可能性があります ショッピングカート 識別。この AI 機能により、企業は問題を迅速に特定し、それに対処するための行動を起こすことができます。
つまり、行動追跡は、正しい方法でアプローチする企業にとって非常に役立つ戦略です。 AI には、ユーザーの行動追跡を簡単かつ便利にするために使用できるいくつかの革新的な手法があります。ダウンストリーム効果として、収益が増加し、顧客エンゲージメントが史上最高に達するため、今日投資する価値のある戦略になります.
確立する
Google、Facebook、Amazon、Microsoft が長年行ってきたように、360 度の顧客プロファイルを作成することも重要です。個人に関連付けることができる利用可能なすべてのデータは、(潜在的な) 顧客をよりよく把握するために重要です。行動追跡からのすべてのデータは、これらのタイプの顧客プロファイルにとって重要です。あ CDPシステム は、すべてのデータを収集し、360 の庭の顧客プロファイルを作成するのに最適な場所です。一部の CDP システムでは、広範な分析機能も利用できます。これにより、要求の厳しいマーケティング担当者向けの「オールインワン」ソリューションになります。
