Cara Menggunakan Data Perilaku Pengguna untuk Meningkatkan Konversi

Data perilaku pengguna adalah metode untuk mengumpulkan, memproses, dan menafsirkan berbagai jenis data pengguna dan membantu kami memahami bagaimana orang berinteraksi dengan situs web atau layanan. Metode ini memungkinkan untuk tidak hanya menentukan siapa pengguna ini, tetapi juga melacak apa yang mereka lakukan, mengapa mereka melakukannya dan memprediksi apa yang akan mereka lakukan selanjutnya.

Saat ini, memiliki data perilaku pengguna yang tepat yang Anda inginkan dapat membuat dunia berbeda untuk bisnis apa pun. Perusahaan membutuhkan data ini sehingga mereka dapat menciptakan pengalaman yang sesuai untuk setiap pelanggan mereka, dan pelanggan dengan cepat terbiasa dengan keadaan baru. Akhir-akhir ini, kualitas pengalaman pelanggan (CX) telah menjadi salah satu faktor pembeda yang paling penting antar merek. Ini juga menjadi salah satu alasan utama mengapa orang memercayai merek tertentu, kembali lagi kepada merek tersebut, dan pada akhirnya, mengapa mereka berkonversi.

Itulah mengapa penting untuk mengetahui cara kerja data perilaku dan bagaimana tepatnya hal itu dapat menguntungkan konversi dan bisnis Anda secara umum. Jadi, mari kita periksa jenis informasi apa yang dapat Anda ekstrak dari data ini dan beberapa tips tentang cara menjalankannya dengan benar.

Menganalisis Data Perilaku Pengguna

4 Jenis Data

Ada banyak jenis data yang berbeda yang harus dianalisis untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang pelanggan Anda. Secara kasar, kami dapat membagi semua ini menjadi empat tipe dasar data mentah yang seharusnya Anda peroleh.

• Siapa pengguna Anda, dalam hal informasi pribadi, demografi, atau minat
• Dari mana pengguna ini berasal, baik secara geografis maupun online
• Tindakan apa yang mereka lakukan, apa yang memicu mereka untuk melakukan tindakan ini dan bagaimana tindakan ini dikelompokkan dan diurutkan
• Bagaimana kinerja setiap halaman, bagian, dan bahkan bagian halaman Anda, baik secara global maupun dalam keadaan tertentu 

Setelah Anda memiliki semua ini, Anda dapat mulai memahami data yang Anda kumpulkan. Atau lebih tepatnya, bukan Anda tetapi algoritme super-canggih yang mampu menganalisis sejumlah besar data dan memberikan interpretasi yang bermakna.

Secara alami, kualitas data yang Anda dapatkan akan bergantung pada kualitas perangkat lunak yang Anda gunakan.

Menghubungkan Titik Data

Dengan mencocokkan, menggabungkan, dan mengintegrasikan 4 jenis data ini, Anda dapat menyimpulkan jumlah informasi yang luar biasa yang akan membantu Anda meningkatkan tingkat konversi Anda. Data perilaku pengguna dapat dengan jelas menyoroti area situs web dan layanan Anda yang perlu ditingkatkan dalam hal ini.

Ada banyak kemungkinan masalah dan hambatan yang dapat menahan tingkat konversi Anda kembali. Ini mungkin masalah umum seperti konten di bawah standar, desain yang buruk, pemuatan halaman yang lambat, atau penargetan kata kunci yang salah. Namun, masalahnya bisa lebih spesifik dan terkadang turun ke satu halaman atau bahkan satu elemen desain yang salah. Dalam kedua kasus, data perilaku pengguna dapat membantu Anda mengidentifikasi masalah dengan menggunakan sejumlah metode berbeda. Metode ini meliputi:

• Peta panas
• Replay sesi
• Analisis corong
• Keluar dari laporan
• Data aliran klik
• Analisis formulir
• Analisis perilaku gulir
• Semua jenis pengujian A/B

Terlebih lagi, dengan memanfaatkan data ini, Anda akan dapat lebih dari sekadar memahami tren keseluruhan dalam perilaku pengguna dan mendeteksi masalah teknis tertentu. Yaitu, data perilaku pengguna dapat membantu Anda memprediksi perilaku masa depan seseorang berdasarkan perilaku spesifiknya di masa lalu.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mempersonalisasi pengalaman setiap pelanggan dengan cara yang tidak terbayangkan hingga saat ini. Dan personalisasi sudah menjadi standar yang harus dipenuhi. Penelitian oleh Epsilon menunjukkan bahwa 80% konsumen lebih cenderung membeli dari merek yang menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi.

Memiliki data yang tepat hanyalah langkah pertama untuk memperbaiki masalah yang menghambat rasio konversi Anda dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Mari kita lihat bagaimana data ini dapat digunakan secara lebih mendetail.

Menerapkan Data ke Dalam Tindakan

Memperbaiki Masalah Teknis

Terkadang, tingkat konversi yang buruk disebabkan oleh alasan teknis yang sangat sederhana dan tidak menuntut interpretasi yang terlalu rumit. Rasio pentalan yang sangat tinggi di halaman tertentu dapat menyarankan bug dan kesalahan yang tidak Anda sadari. Dan jika rasio pentalan ini berlaku untuk sebagian besar halaman Anda, ada beragam masalah teknis dan non-teknis yang mungkin menyebabkannya. Salah satu yang paling umum adalah kecepatan memuat halaman.

Dengan kata lain, jika Anda tampaknya tidak memiliki masalah teknis khusus lainnya dengan situs web Anda, itu mungkin terlalu lambat. Tidak terlalu mengejutkan mendengar bahwa pengguna tidak berencana untuk menghabiskan hari-hari mereka menatap bilah pemuatan saat ini. Faktanya, penundaan satu detik dalam memuat halaman dapat menyebabkan penurunan 7% dalam konversi.

Di sisi lain, mempercepat situs web Anda dapat memiliki efek sebaliknya. Sejumlah penelitian menyarankan hal ini. Misalnya, Walmart meningkatkan konversi sebesar 2% untuk setiap detik peningkatan waktu buka, konversi Mozilla ditingkatkan sebesar 15,4% setelah mempercepat pengunggahan sebesar 2,2 detik, dan hasil serupa dicatat oleh raksasa seperti Amazon, Microsoft, dan Yahoo.

Melihat data perilaku pengguna juga dapat membantu Anda menemukan penyebab pemuatan halaman yang lambat. Jika rasio pentalan tinggi hanya untuk halaman tertentu, Anda harus menguji halaman spesifik ini. Jika mereka gagal dalam tes kecepatan, Anda akan tahu halaman mana yang perlu diperbaiki atau dioptimalkan dengan lebih baik.

Memperbaiki masalah UX

Sangat sering, pengalaman pengguna (UX) merupakan faktor besar dalam menetapkan tingkat konversi yang sehat. Jelas, masalah UX seringkali hanya masalah teknis yang berdampak buruk pada pengalaman pengunjung. Namun terkadang, situs web Anda mungkin secara teknis baik-baik saja, namun benar-benar putus asa dan tidak dapat digunakan, yang pasti akan membuat tingkat konversi turun.

Ini mungkin karena penyebab yang berbeda, seperti tata letak yang membingungkan, navigasi kontra-intuitif, elemen desain yang berlebihan, atau karena beberapa detail yang sangat spesifik, seperti warna tombol Click to Action (CTA) atau jumlah bidang dalam formulir keikutsertaan.

Bagaimanapun, data perilaku yang diproses dengan baik dapat membantu Anda mengetahuinya.

Anda dapat menggunakan semua jenis peta panas atau replay sesi penuh untuk menentukan di mana dan mengapa orang kesulitan menggunakan situs web Anda. Coba gunakan beberapa metrik lanjutan, seperti rage click, sarang burung walet, atau waktu tunggu. Ini akan menunjukkan di mana ledakan klik dan ketukan yang menunjukkan frustrasi terdeteksi, atau di mana tepatnya pengguna situs web Anda cenderung menghabiskan sebagian besar waktu yang tampaknya tidak aktif, mungkin mencoba mencari tahu apa yang harus mereka lakukan selanjutnya. Halaman yang memprovokasi perilaku pengguna semacam ini pasti membutuhkan perbaikan di departemen UX.

Sebuah ilustrasi bagus tentang bagaimana Anda dapat menggunakan data untuk meningkatkan detail UX adalah studi kasus nameOn, sebuah perusahaan yang menjual hadiah yang dipersonalisasi. Mereka melihat perbedaan antara halaman add-to-cart dan halaman checkout – sebanyak 31,7% dari mereka yang menambahkan produk ke keranjang mereka tidak pernah memulai proses checkout.

Mereka menggunakan peta panas untuk menentukan masalah dan berhasil melakukannya. Setelah putaran pengujian, mereka dapat menyimpulkan bahwa beberapa tombol CTA mengganggu dan membingungkan pengguna. Peta panas juga menunjuk ke bagian yang tepat dari halaman yang mendapat perhatian paling besar. Sekarang mereka dapat menghilangkan tombol CTA yang tidak perlu dan menempatkan tombol "lanjutkan ke checkout" di tempat yang paling sesuai. Ini menghasilkan peningkatan konversi yang substansial dan peningkatan pendapatan sebesar 11,4%.

Rekomendasi yang Dipersonalisasi

Teknologi modern telah memengaruhi pengalaman pelanggan dalam berbagai cara, dan rekomendasi produk adalah contoh sehari-hari.

Jelas bagi konsumen, karena kami menyadari algoritme yang merekomendasikan kami video, lagu, produk, atau acara TV terkadang lebih mengetahui apa yang kami inginkan daripada yang kami ketahui sendiri. Ini juga jelas bagi perusahaan. Perusahaan besar seperti Amazon atau Netflix menghasilkan pendapatan besar berdasarkan efisiensi algoritme ini.

Yaitu, rekomendasi ini bertanggung jawab atas sepertiga penjualan Amazon dan 75 persen aktivitas pemirsa Netflix. Mereka membuka peluang up-sell dan cross-sell yang luar biasa, berkat pembelajaran mesin dan analitik yang mampu memprediksi minat, kebutuhan, dan keputusan konsumen yang akan datang.

Sekarang, agar algoritme ini berguna sama sekali, perusahaan membutuhkan semua data perilaku pengguna yang bisa mereka dapatkan. Dan mereka membutuhkannya secara real-time. Ada banyak jenis data berbeda yang dapat sangat berguna untuk perangkat lunak rekomendasi, seperti riwayat pembelian pengguna, riwayat penelusuran, item yang mereka lihat atau sukai, item yang sudah ada di keranjang mereka, atau item yang dibeli oleh orang lain dengan minat dan minat yang sama. riwayat pembelian.

Rekomendasi ini dapat diajukan kepada pengguna bahkan ketika mereka meninggalkan situs. Mengirimkan penawaran dan rekomendasi khusus berbasis pemicu melalui email dapat memberikan keajaiban bagi konversi Anda. Mereka harus relevan, jika tidak, mereka hanya akan melakukan keajaiban untuk tingkat berhenti berlangganan Anda.

Apa yang tampaknya berfungsi dengan baik, misalnya, secara otomatis mengingatkan pengguna tentang barang-barang yang semula mereka miliki di troli tetapi memutuskan untuk tidak membelinya. Sekitar 5% orang yang menerima email tindak lanjut semacam ini akan kembali membeli produk. Tentu saja, jika Anda menambahkan sedikit diskon atau menawarkan pengiriman gratis, Anda mungkin akan melihat persentase ini menjadi jauh lebih tinggi.

Konten yang Dipersonalisasi

Seperti yang telah ditunjukkan, dampak dari pengalaman yang dipersonalisasi pada konversi dan penjualan sangat besar. Konsumen mulai mengenali ketika mereka ditawari pengalaman umum dan dengan mudah kehilangan kesabaran jika mereka menemukan situs web yang tidak dibuat untuk memenuhi kebutuhan pribadi mereka.

Aspek penting dari pengalaman yang dipersonalisasi adalah konten yang dipersonalisasi. Setelah pengguna tiba di situs web Anda, sangat penting jenis konten apa yang awalnya akan mereka temukan. Misalnya, Anda tidak boleh menampilkan konten yang sama kepada pengunjung pertama kali dan pelanggan yang kembali.

Pelanggan baru harus melihat info yang lebih umum tentang merek Anda untuk mengenalnya, sementara pengunjung biasa hanya bisa terganggu oleh konten seperti itu. Selain itu, pengunjung baru harus didorong secara khusus untuk mendaftar ke milis Anda, sementara mendesak mereka yang sudah mendaftar untuk mendaftar hanya membuang-buang waktu, sumber daya, dan kesabaran mereka.

Juga, konten harus disesuaikan berdasarkan lalu lintas rujukan. Jika pengguna berakhir di situs web Anda dengan mengklik penawaran produk yang mereka temukan di jejaring sosial atau situs web lain, mereka tidak boleh mendarat di beranda Anda dan mencari sendiri apa yang mereka butuhkan. Dengan data perilaku pengguna yang relevan, Anda dapat menentukan bagaimana pengguna tertentu tiba di situs web Anda, dan mengarahkan mereka ke bagian yang relevan atau halaman produk tertentu.

Contoh bagus tentang cara kerjanya adalah kasus Tokeo – layanan lokal Polandia yang menghubungkan bisnis dan individu dengan penasihat ahli dari berbagai bidang. Awalnya, mereka dulu memiliki semua pengunjung mendarat di halaman yang sama, terlepas dari jenis ahli apa yang dibutuhkan pengunjung. Setelah itu, mereka membuat 11+ halaman arahan khusus ini dan semuanya dikonversi lebih baik daripada yang asli. Halaman-halaman ini berkinerja 40-700% lebih baik, hanya karena mereka menampilkan jenis pakar tertentu yang dicari pengguna.

Menyesuaikan Pesan Anda

Aspek lain dari taktik personalisasi yang dapat dilakukan berdasarkan data perilaku pengguna adalah adaptasi dari pesan pemasaran yang Anda kirimkan.

Pertama, ini berlaku untuk pesan tertentu yang Anda kirim ke pengguna tertentu. Misalnya, email tindak lanjut yang disebutkan harus disesuaikan agar sesuai dengan demografi dan minat siapa pun yang Anda tuju. Data perilaku pengguna dapat memberi tahu Anda banyak hal tentang apa yang memprovokasi mereka untuk bertindak atau membeli dan Anda harus menggunakannya untuk keuntungan Anda.

Hal yang sama berlaku untuk kampanye penargetan ulang Anda dan iklan lain yang ditempatkan di seluruh dunia online. Dengan data perilaku pengguna yang tepat, Anda dapat memilih antara berbagai desain dan pesan yang sesuai dengan profil pengguna tertentu. Pengunjung yang ditargetkan ulang 70 persen lebih mungkin untuk berkonversi di situs web pengecer, dan itu adalah sesuatu yang harus Anda pikirkan.

Kedua, Anda juga dapat memanfaatkan data ini saat membuat strategi pemasaran yang lebih luas. Anda akan dapat mengetahui cukup banyak tentang pelanggan Anda yang mungkin membuat Anda mempertimbangkan kembali beberapa aspek dari keseluruhan strategi pemasaran dan pesan yang dikirim oleh merek Anda. Anda akan memiliki gagasan yang lebih baik tentang apa yang mendorong pelanggan Anda, apa yang menarik mereka, dan apa yang memicu mereka.

Secara umum, data ini akan membantu Anda menargetkan audiens yang tepat dengan pesan yang tepat, yang akan memengaruhi beberapa metrik utama Anda. Secara alami, akan ada lebih sedikit orang secara proporsional yang berakhir di situs web Anda secara kebetulan, mungkin sama sekali tidak peduli dengan merek Anda. Jadi sebenarnya menarik orang-orang yang tertarik dengan perusahaan Anda dan produk Anda ke situs web Anda pasti akan melakukan hal-hal baik untuk tingkat konversi Anda dalam jangka panjang.

Kesimpulan

Memiliki data perilaku pengguna yang akurat adalah masa kini dan masa depan dalam melakukan bisnis secara virtual di mana saja di dunia. Hal ini seharusnya tidak mengejutkan – mengetahui bahwa pelanggan Anda selalu sangat bermanfaat dalam industri apa pun, hanya saja sekarang lebih mudah untuk mengumpulkan info pelanggan yang berharga.

Terakhir, algoritme yang mencoba mencari tahu pola perilaku menjadi semakin kuat dan halus, dan ini akan membuatnya semakin berguna bagi semua jenis perusahaan. Segera, memiliki data perilaku pengguna yang relevan tidak akan menjadi akuisisi bisnis tambahan yang berguna – ini akan menjadi kebutuhan.