Analiza kohort

Analiza kohort z uwzględnieniem danych deklaratywnych umożliwia badanie wpływu doświadczeń na wartość Klienta w czasie (LTV) oraz analizę grup użytkowników w kontekście ich zachowań w przeszłości i przyszłości. Przedstawione poniżej segmentacje to przykład wykorzystania zaawansowanych narzędzi YourCX w analizie doświadczeń.

Nasze innowacyjne podejście do analityki doświadczeń oparte jest na połączeniu dwóch kierunków badawczych – badań Customer Experience oraz analityki online. Nasze autorskie narzędzia powiązane z analityką internetową (analizy ścieżek, konwersji, dane techniczne etc.) łączymy więc z kontekstem deklaratywnym – emocjami i doświadczeniami konsumentów. Dodając do tego doświadczenie na polu badań o zachowaniach konsumentów (w kontekście socjologicznym i marketingowym) oferujemy naszym partnerom biznesowym dużo niezwykle przydatnej wiedzy o ich klientach.

Cel wizyty a zakup odroczony

Analiza konwersji w czasie względem celów wizyt pozwala lepiej zrozumieć zachowania użytkowników. Na podanym przykładzie największy odsetek ponownych zakupów w kolejnych tygodniach notujemy dla tych, którzy deklarują cel wizyty powiązany z zakupem. Zapoznanie się z ofertą notuje dużo niższy wskaźnik konwersji, ale plasuje się na drugiej pozycji ze wszystkich celów. Najmniej skłonne do zakupów są osoby zorientowane na zakup tradycyjny. W przypadku analiz celów wizyt dalszym krokiem byłoby sprawdzenie, czy zostały one zrealizowane, a jeśli nie – dlaczego. Sam zakup nie stanowi jak widać celu samego w sobie dla osób zorientowanych na zakup w kanale offline, doświadczenia powiązane z takim celem nie są jednak w żaden sposób mniej istotne.

Opuszczenie serwisu a powroty

Analiza ponownych odwiedzin wg. powodów opuszczenia serwisu wskazuje problemy wpływające na brak powrotu. Podany przykład potwierdza, że faktycznie najchętniej ponownie serwis odwiedzają osoby, które deklarują chęć powrotu lub potrzebę zastanowienia się. Najmniejsze prawdopodobieństwo ponownej wizyty notujemy wśród osób nastawionych na zakupy offline. Na ponowne wizyty negatywnie wpływa również brak poszukiwanych rozmiarów i produktów – do nich kierować można w kolejnym kroku na przykład odpowiednie kampanie remarketingowe.

Wpływ problemów na konwersję

Analizy konwersji w kontekście negatywnych doświadczeń pozwalają na oszacowanie skali ich wpływu na CX. Jak widać powyżej, każdy z problemów wpływa na odroczone zakupy w decydującym stopniu. Jedynie osoby, które nie napotkały problemów wracając w kolejnych tygodniach dokonywały zakupów. Na prawym wykresie widać, że problemy nie mają większego wpływu na ponowne wizyty w serwisie. Najwyższą odroczoną konwersję (zakupy / powrotów) widać dla braku problemów, zaś najniższą dla błędnych wyników wyszukiwania.

Wpływ doświadczeń na zakupy

Analiza przeszłych oraz przyszłych działań ukazuje wpływ doświadczeń na zaufanie do marki. Osoby uważające teraz, że jest coś do poprawy, przed wypełnieniem badania częściej dokonywały zakupów niż osoby nie widzące niczego do usprawnienia. Po wizycie w serwisie, w czasie której wypełnione zostało badanie, widać sukcesywny spadek częstości dokonywania zakupów. Osoby, które nie widzą niczego do usprawnienia kupują częściej. Negatywne doświadczenia w trakcie wizyty mają więc duży wpływ na konwersję.

Ocena jakości informacji

Oceny ilościowe dot. sekcji pomocowych w połączeniu z informacją o kontakcie z BOK dają pełen ogląd sytuacji. Aż 68,9% ankietowanych odnalazło poszukiwany tematu. Największy udział tej odpowiedzi notujemy dla osób odwiedzających podstronę FAQ, a najmniejszy stronę z informacjami o produktach. Osoby, które nie odnalazły tematu 3 razy częściej niż osoby, które znalazły temat, w kolejnych tygodniach kontaktują się z BOK przez Livechat.

Kontakt z BOK a retencja

Analiza doświadczeń z BOK w kontekście późniejszych zachowań ukazuje realny wpływ CX na działania. Jak wynika z powyższej analizy, rozwiązanie sprawy przez konsultanta nie ma wpływu na częstotliwość odwiedzin, za to ma wpływ na chęć zakupową. Pozytywny wpływ rozwiązania sprawy przez konsultanta widać przez kolejne 4 tygodnie.

Wpływ offline na online

YourCX pozwala badać doświadczenia w różnych kanałach, w tym ich wzajemne oddziaływanie. Na podanym przykładzie widać sumaryczny odsetek osób powracających i dokonujących ponownie zakupu. Osoby, do których paczka dotarła za wcześnie bądź za późno rzadziej (33% mniej) wracają do serwisu i dokonują zakupu. Dostawa zgodna z ustaloną datą ma najbardziej pozytywny wpływ na retencję.

Wskaźnik NPS (chęć polecenia) a konwersja

Analiza wynikających ze wskaźnika NPS kohort (Promotorzy i Krytycy) ukazuje wpływ CX na zakupy. Jak widać, chęć polecenia serwisu okazuje się być ściśle powiązana z chęcią dokonania ponownych zakupów. Widać ponad dwukrotną różnicę w ponownych zakupach pomiędzy Krytykami a Promotorami. Kolejnym etapem analizy powinno być zbadanie czynników wpływających na bycie Krytykiem i Ich wpływ na ponowne dokonanie zakupów.

To tylko przykłady analiz, które dokonać można z wykorzystaniem narzędzi YourCX. Zaprezentowanych wniosków nie można jednak odnieść bezpośrednio do wszystkich konsumentów. Wiele zależy od branży, otoczenia konkurencji, ogólnego wizerunku marki oraz oczywiście jakości serwisu czy też obsługi. Do każdego projektu podchodzimy więc indywidualnie, dopasowując segmentacje do potrzeb Klienta, w tym jego celów biznesowych.

Narzędzia YourCX umożliwiają analizę potrzeb konsumentów we wszystkich punktach styku z marką oraz z uwzględnieniem pełnego kontekstu, doświadczeń i emocji!