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让客户成功的大数据分析

2017-05-23
标签: 大数据分析   

  有三种常见的业务分析:

  描述性分析,

  它能从历史数据提供洞察力

  预测分析

  它能预测趋势和行为模式

  规范分析,

  它侧重于在特定的情况下找到最佳的行动方案

  客户成功可以从以上三方面中受益。

让客户成功的大数据分析

  客户成功团队正越来越多地转向预测分析技术,用于帮助他们识别风险客户或那些准备转换或购买更多的客户。这种非常有价值的能力能让SaaS企业主动接触客户。

  同样有价值的洞察力来自在SaaS机构内部对客户数据采用描述性分析。除了预测客户的行为,客户成功团队可以识别出方法,使企业改善产品,流程,和营销 —— 所有这些都有助于接触和成功客户。

  客户数据

  客户数据通常驻留在业务内各种各样的系统中。通常包括:

  客户关系管理系统

  (CRM):行业、规模、阶段,注册日期、产品/方案层等

  营销

  :线索源,营销响应,CAC等。

  支撑

  :问题频率、严重程度、解决时间等

  财务

  :MRR、发票历史、付款历史,更新日期,等等。

  同时,许多企业也会搜集

  产品使用—— 活动水平,功能使用,用户采用

  结合账户细节与客户行为的反馈提供客户的全貌。客户分析利用这样丰富的数据,可以确定企业在哪些方面改善他们的产品,流程和营销。

  大家来分解一些流行的分析技术:

  聚合和细分

  聚合和细分对于任何分析都是一个好的开始。他们让你快速地了解一个帐户,并测试假设。聚合是将一组数据变成一个单一值。例如, 在过去的30天里特别活跃用户的数量,或上周使用某一特定产品功能的人数。随着时间的推移,聚合指标显示出客户行为的变化趋势。

  细分让你根据客户的特点来定义一个群。例如,银行帐户超过20000人民币的,或者上周使用某一产品功能的用户。然后你可以查看你感兴趣的客户群体的聚合指标,并比较这些群。

  懂得在不同群体中影响成功的因素,可以让你创建行动计划,更直接地针对那些客户的问题。你甚至可以比较个人风险帐户与类似账户(如相同行业、阶段、规模),做出开发恢复策略。

  聚合和细分也可以帮助企业理解成功账户的概述。注重于购买获取那些更有可能成功使用你的解决方案的客户,可以加速你企业的增长。

  使用聚合和细分的挑战在于要探索大量的数据。随着时间的推移,客户成功团队将开发直觉来加快这一过程,而其他高级分析将有助于获得更多的洞察力。

  同类者

  同期群分析用时间点而不是某些特征细分客户。常用的同期群分析根据一周内的签到将客户分为一组,或一群。然后你可以随着时间的推移跟踪这些群体监控客户的去留变化,健康得分,活动水平,等等。当你逐步改善产品时,你希翼看到客户在随后的群组中显示出这些指标的改善。

  然而,群组还可以用来跟踪时间上一系列广泛的行为。可以基于他们第一次实行一个动作将客户编组并跟踪后续的行动。这种分析显示出产品的“粘性”特征。那些客户继续使用的功能可能比那些客户很少或停止使用的功能提供更多的价值。

  同期群分析可以结合细分优化对客户行为的了解。以粘性功能为例,你可以通过行业,阶段,规模,高/低接触等细分客户,看是否某些功能对某个群体要比其它群体有粘性。它可以让你明白哪些功能可以促进不同的客户类型,并以数据显示出你的产品和营销团队不同的产品功能针对不同的客户群价值是如何的不同。

  漏斗

  漏斗分析聚焦于完成一系列步骤以及用多长时间来完成它们的客户数量。使用漏斗分析,要定义一系列你 期待客户实行的行动,并通过这些步骤来跟踪他们。.

  常用的漏斗分析包括在产品注册过程中跟踪用户。可能涉及到点击注册按钮,填写一张表格,下载客户端App,创建一个密码,然后登录。通过构建一个漏斗来跟踪这些步骤,你可以看到完成每一个步骤的客户比例,需要多长时间来完成每一个步骤,以及任何重要的经历发生在何处。

  从漏斗获得最大的价值分析,要从你想跟踪的结果开始,如有多少人完成注册过程。然后在过程中识别出完成它的关键步骤。然后用这些步骤定义你的漏斗。如果有多个路径,通常要定义和跟踪多个漏斗。一旦你确定了漏斗的放弃点,应该会察觉到问题是什么。如果问题仍然是模糊的,围绕漏斗的那一点添加额外步骤以提炼和确定问题的区域。

  漏斗分析对于产品团队是非常有用的,他们可以知道在哪些方面改进解决方案。它也让客户成功能有远见地行动 —— 如果产品某一功能有挑战性,他们可以更好地在管理和培训中引导他们的客户。

  回归

  回归分析确定不同指标之间的相关性。例如,运行一个回归可以检查登录频率和收入之间的关系。结果可能是一个正相关(登录频率随着收入上升增加),或一个负相关(登录频率随着收入增加而下降)或不相关(收入和登录频率之间没有直接的相关性)。

  回归是一个有用的方法,用来从嘈杂的数据中识别趋势。通过识别时间和指标之间的相关性,可以确定指标显著地增加或减少,即使数据看起来很嘈杂。

  总结

  客户分析可以帮助客户成功团队识别改进他们的产品,流程,和市场营销。超越坊间证据,客户分析可以迅速加快改善云服务的业务。


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