作为企业主，了解您的客户及其旅程对于成功至关重要。 客户旅程分析提供了对整个客户体验（从第一次互动到最终购买等）的宝贵见解。 让我们进一步讨论什么是客户旅程分析、其重要性，以及企业如何利用它来推动增长和提高客户满意度。
客户旅程分析
客户旅程分析是分析客户旅程中每个接触点的客户体验的过程。 它涉及跟踪和分析客户如何使用渠道组合与组织交互。 客户旅程分析可帮助企业了解客户如何与其品牌互动，并根据客户行为做出明智的决策。
为什么公司使用客户旅程分析？
公司使用客户旅程分析有几个原因。 他们包括：
- 客户旅程分析使企业能够衡量客户行为对业务成果的影响，例如客户终身价值、客户忠诚度和收入增长。
- 它可以帮助企业了解每一次重要的客户互动，并提供有价值的见解来指导决策。
- 客户旅程分析包含预测分析、实时分析和客户细分等高级分析方法，以提供可直接影响利润的可行见解。
- 客户旅程分析使企业能够分析和优化客户旅程，识别摩擦源，并根据对客户体验和业务目标的潜在影响确定改进的优先级。
- 它涉及创建客户旅程地图、收集客户行为数据以及定义成功指标和里程碑。
客户旅程分析的组成部分
客户旅程分析的组成部分包括：
- 客户旅程地图：此视觉效果代表客户在您的业务中经历的每一步。 它包括购买过程、用户行为、情绪、痛点和解决方案。
- 分析工具：这些工具监控、跟踪和分析多个渠道的网站数据、转化数据和详细数据。 客户数据平台 (CDP) 通过构建单一客户视图来支持客户旅程分析。
- 数据分析：这涉及理解数据并提取见解来为您的业务策略提供信息。 例如，电子商务公司可能会发现要求客户创建帐户才能完成购买会导致客户需要完成购买。
- 测试新策略：根据数据分析收集的见解，测试新策略以增强客户旅程体验。 这可能涉及添加访客结帐选项，以更少的步骤加快帐户创建过程，以及发送废弃的购物车电子邮件。
- 行为细分：这是一种基于客户行为的客户细分形式。 它使营销人员能够通过改进定位来提高营销活动绩效。
- 实时建模与分析：这涉及分析数据、生成可操作的见解以优化旅程，以及持续衡量 CX 计划的绩效。 它支持实时建模和分析，并协调行动以优化旅程。
- 以数据为主导的见解和行动：客户旅程分析允许您查看原因、结果以及改变特定交互或整个客户旅程的具体步骤。 当客户对特定流程或交互反应不佳时，您可以测试客户旅程的变化如何影响他们未来的决策。
利用客户旅程分析为企业带来的好处
客户旅程分析为企业提供了多种好处，包括：
- 衡量 CX 计划的投资回报率： 客户旅程分析使企业能够衡量其客户体验 (CX) 计划的投资回报 (ROI)。 通过分析客户旅程并确定需要改进的领域，企业可以跟踪其努力对客户满意度、保留率和收入的影响。
- 改善客户体验： 客户旅程分析提供了有关客户体验的宝贵见解，识别痛点、瓶颈和摩擦区域，使企业能够通过优化、简化流程和个性化交互来改善整体体验。
- 减少客户流失：客户旅程分析有助于根据过去的行为预测客户行为，使企业能够识别有离开风险的客户，并采取主动措施留住他们。 企业可以通过个性化交互和解决客户问题来提高客户满意度和忠诚度，从而降低客户流失率。
- 增加收入：了解客户旅程并识别交易障碍可以优化流程，提高转化率以及交叉销售和追加销售机会。 个性化消息传递和宾客结帐选项可增强客户体验。
- 提高运营效率： 客户旅程分析通过确定需要帮助的领域和投资自助服务选项，帮助企业识别趋势、优化运营并提高效率。
如何实施客户旅程分析
要有效实施客户旅程分析，请按照以下步骤操作：
#1. 创建用户旅程地图
用户旅程地图直观地表示客户与企业交互时的步骤。 这些地图可帮助企业了解客户旅程并确定改进的接触点。 这可以使用原型设计工具或便利贴来可视化用户操作来完成。 例如，假设测量在 Spotify 等音乐应用程序上播放歌曲的过程。 在这种情况下，您需要创建整个旅程地图，包括访问网站、下载应用程序、创建登录、搜索歌曲和播放歌曲等步骤。
#2. 收集相关数据
企业需要确定和收集有关客户旅程的数据。 这可以包括来自各种来源的数据，例如网站分析、CRM 系统、客户反馈和交易数据。 数据应全面并覆盖所有相关接触点和渠道。 例如，在 Spotify 示例中，相关数据点包括搜索次数、播放的歌曲数量以及每首歌曲的持续时间。 定义旅程的目标和里程碑，以便您知道要衡量什么以及成功是什么样子。
＃3。 分析客户数据
识别数据源并捕获整个客户旅程中的行为数据。 收集数据后，您可以开始分析数据并测量旅程关键流程中的关键指标。 这将帮助您了解客户将时间花在哪里、什么导致了沮丧以及哪些行为会带来创收结果。 使用此信息有效衡量客户旅程并确定需要改进的领域。
＃4。 定义成功指标
企业应该定义客户旅程中的成功指标和里程碑。 这些指标包括客户满意度得分、转化率、平均订单价值和保留率。 定义成功指标可以帮助企业跟踪其进展并衡量其计划的影响。
客户旅程分析工具
客户旅程分析 (CJA) 工具是一种帮助通过客户数据点分析和衡量客户旅程以改善整体客户体验的工具。 它涉及随着时间的推移收集和分析多个接触点和渠道的客户行为数据，以了解行为对业务成果的影响。
客户旅程分析工具的示例
这些示例包括以下内容：
#1。 振幅
Amplitude 提供了“旅程”功能，可让您查看已转换和下线用户所走路径的逐步细分。 它可以帮助您了解客户体验中的摩擦点并制定解决这些摩擦点的策略。 通过定义旅程的起点和终点，您可以查看转换路径的百分比和下降的百分比。
#2。 混合面板
Mixpanel 是另一个客户旅程分析工具，可以深入了解不同接触点的用户行为。 它使您能够实时跟踪和分析用户操作，并根据该行为构建用户旅程。 这可以帮助您识别瓶颈、个性化交互，并通过数据驱动改进客户体验。
#3. 谷歌分析
虽然 Google Analytics 并不是专门的客户旅程分析工具，但它也可用于分析和衡量客户旅程。 通过设置转化目标、创建渠道和利用行为流报告，您可以深入了解用户如何浏览您的网站或应用程序，并确定需要改进的领域。
Adobe 客户旅程分析
Adobe Customer Journey Analytics 是一种分析工具，允许用户使用 Analysis Workspace 的强大功能来分析和可视化来自 Adobe Experience Platform 的数据。 它可以处理大量数据，并与平台保存各种数据模式和类型的能力相结合。 使用体验数据模型 (XDM)，可以统一表示和组织数据以供探索。 Experience Query Services 使用户能够使用 SQL 兼容的工具和框架查询和操作数据。
Customer Journey Analytics 通过提供跨渠道功能并消除以前版本中的限制来扩展 Adobe Analytics 的功能。 构建客户旅程分析的 Adobe Experience Platform 提供了多种其他功能，可以集中和标准化来自任何系统的客户数据和内容。
Adobe Experience Platform 客户旅程分析的功能
它们包括以下内容：
- 多渠道数据分析：该平台允许您从您选择的任何渠道（无论是在线还是离线）引入客户数据，并像分析现有数字数据一样分析这些数据。
- 跨渠道能力：该平台通过提供易于使用的跨渠道功能扩展了 Adobe Analytics 的范围，从而允许组合多个数据集的现有实施
- 数据转换：客户旅程分析包括数据准备功能，可帮助您在将数据放入 Adobe Experience Platform 数据湖之前对其进行转换。
- 无限的变量和事件：eVar、props 和 events 的概念不再存在。 因此，数据主要关注维度和指标，并且数据集可以具有无限数量的唯一维度和指标
- 数据校正：您可以使用 Adobe Experience Platform 删除或更正数据
- 实时数据处理：任何时间戳早于 24 小时的事件数据都会流入。任何时间戳早于 24 小时的事件数据（即使它与较新的数据位于同一批次中）都将被视为回填，并将以较低的优先级摄取。
- 数据科学集成：客户旅程分析可让您使用数据科学来解锁深入的见解和分析
客户旅程分析 Hubspot
要在 HubSpot 中创建包含客户旅程分析的报告，您可以按照以下步骤操作：
- 访问 HubSpot 报告部分。 转到分析工具中的“报告”和“报告”。 您应该会看到客户旅程报告的提示。
- 单击“创建报告”以构建您的客户旅程分析报告。
- 选择您想要包含在可视化中的接触点或元素。 例如，您可以选择生命周期阶段来查看它们如何与营销旅程的不同阶段进行交互。 或者，您可以创建一个通用渠道来形成提交，例如页面视图。
- 将相关接触点拖放到旅程分析画布上。 例如，如果您想将页面访问者作为第一个接触点进行跟踪，请将“页面访问者”元素拖到画布上。
- 单击“保存”保存您的客户旅程报告，然后选择要将其添加到的仪表板。 这将允许您稍后访问和查看报告。
- 报告出现在仪表板上后，您可以与其交互并单击特定接触点以查看与其关联的联系人。 您还可以导出数据以进行进一步分析。
客户旅程中的 5 个 E 是什么？
客户旅程中的 5E 是：
- 诱惑：这是吸引客户体验的第一阶段。 它涉及创建一个邀请或触发器来吸引他们的注意力并激发他们的兴趣。
- 输入： 这个阶段是客户进入体验的阶段。 重要的是要考虑客户在此阶段如何互动以及哪些事件或操作将他们带入体验中。
- 共同参与：参与阶段是您希望客户享受的巅峰或核心体验。 它涉及定义客户在与您的产品或服务交互时将执行的任务或操作。 在此阶段确定什么构成成功转换也很重要。
- Exit 退出：每一次经历都有一个结局； 这个阶段的重点是优雅而有风格地管理退出。 考虑结束客户旅程并给他们留下积极的印象。
- 延伸： 扩展阶段侧重于初始体验之后发生的事情。 它涉及确定后续行动，例如电子邮件或通知，以保持客户对未来互动的参与和兴趣。
客户分析的四个主要组成部分是什么？
客户分析的四个主要组成部分是：
#1。 描述性分析
该组件分析历史客户行为，以了解客户购物的方式、内容和地点。 它可以帮助公司了解过去的客户行为并将客户细分为可操作的客户群。 描述性分析侧重于回答诸如“哪些渠道吸引最多新客户？”等问题。 以及“我们最赚钱的收入渠道是什么？”
#2。 诊断分析
该组件可以帮助公司了解客户行为背后的“原因”。 它超越了描述性分析，揭示了客户行为的根本原因。 诊断分析可以回答诸如“为什么客户认为特定产品不符合他们的预期？”之类的问题。
#3。 预测分析
该组件涉及使用历史客户数据来预测未来的客户行为。 它可以帮助公司预测趋势并根据预期的客户行为做出明智的决策。 预测分析可以回答诸如“哪些产品预计在即将到来的季节销量会下降？”之类的问题。
#4。 规范分析
该组件提供有关如何影响或解决客户行为的建议。 它超越了预测分析，提供可操作的建议来优化客户体验。 规范性分析可以回答诸如“社交媒体活动和在线广告如何将销售额提高 25%？”之类的问题。
这四个组件协同工作，全面了解客户行为，并使企业能够做出数据驱动的决策。
客户旅程中的 KPI 是什么？
KPI 代表关键绩效指标。 在客户旅程中，KPI 是用于衡量和评估客户体验计划是否成功以及客户在整个旅程中满意度的指标。
客户旅程中的 KPI 示例
#1。 客户满意度 (CSAT)
CSAT 是衡量客户对其体验的满意度的指标。 它通常通过调查或反馈表来衡量。 高 CSAT 分数表明客户对他们的体验感到满意，而低分数表明有需要改进的地方。
#2. 平均解决时间
该指标衡量客户服务代理解决客户问题所需的平均时间。 较短的解决时间表明高效的客户支持并可以提高客户满意度。
#3。 净推荐值 (NPS)
NPS 是一种广泛使用的指标，用于衡量客户忠诚度以及向他人推荐品牌、产品或服务的可能性。 它是根据一项简单的调查计算得出的，该调查要求客户以 0 到 10 的范围对他们推荐的可能性进行评分。根据他们的回答，客户被分为推荐者、被动者或批评者。 NPS 提供有关客户拥护的见解，并可以帮助确定客户旅程中需要改进的领域。
#4。 客户努力得分 (CES)
CES 衡量客户与公司互动以及获得支持或解决问题的难易程度。 它通常通过调查或反馈表来衡量，有助于确定可以简化客户旅程并提高效率的领域。
＃5。 营销活动有效性
该 KPI 衡量营销活动的投资回报 (ROI)，并评估营销工作对公司整体增长的影响。 它有助于评估营销活动与客户需求和期望的契合程度，最终影响客户体验。
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参考资料
