如何使用客户旅程分析来优化您的需求生成营销工作

如何使用客户旅程分析来优化您的需求生成营销工作

优化您的 需求产生 营销工作成功后,您需要了解客户旅程的每一步,以及跟踪和分析他们的数据的方法,以了解他们现在和未来的动机。 你是怎样做的? 幸运的是,客户旅程分析提供了有关访问者在整个客户旅程中的行为模式和偏好的宝贵见解。 这些见解使您能够创建增强的客户体验,以激励访问者到达您的销售渠道中的端点。

究竟什么是客户旅程分析,您如何使用它来优化您的潜在客户生成营销策略? 让我们来了解一下。

什么是客户旅程分析?

客户旅程分析是一个明确分析客户旅程的应用程序。 此应用程序涉及跟踪和分析您的客户使用各种渠道与您的品牌互动的方式。 它分析您的客户直接接触的所有渠道——当前和未来使用的渠道。

这些渠道可能包括:

  • 具有人际互动的渠道,例如呼叫中心
  • 双向互动渠道,如展示广告
  • 完全自动化的渠道,例如移动设备或网站
  • 第三方经营的渠道,如独立零售店
  • 提供实时客户帮助的渠道,例如联合站点导航或实时聊天

为什么我需要客户旅程分析?

即使客户的旅程变得越来越复杂,今天的客户也希望他们与您的品牌的业务互动(跨多个渠道)能够与亚马逊和谷歌等客户体验领导者相提并论。 如果您的客户旅程的每一步都不是无缝衔接的,他们就会不满意并迅速转向竞争对手。 相反,研究表明, 积极的客户体验 推动收入增长。

研究还表明,对客户反馈管理的投资不足以提高您的客户体验水平。 这种失败归因于这样一个事实,即通常只在旅程沿途的点上请求反馈。 不幸的是,这意味着只捕获了部分客户旅程,从而歪曲了客户的整体体验。

这种不完整的数据会降低您对营销策略绩效的全面了解和准确洞察的能力。 它还使您在增强客户体验和 将客户体验与切实的业务成果联系起来.

客户旅程分析是客户行为与业务成果之间的桥梁。 客户旅程分析计划使您的企业能够跨多个接触点和时间段跟踪、衡量和改善客户体验,涵盖整个客户旅程。

利用客户旅程分析使需求生成营销领导者能够回答复杂的问题,例如:

  1. 是什么导致了我们客户的行为?
  2. 我们的客户过去进行过哪些互动或旅程将他们带到这里?
  3. 我们的客户在他们的旅程中选择了哪些路径?
  4. 每个客户或旅程最可能的结果是什么?
  5. 这些旅程和成果将如何影响我们的业务成果?
  6. 我们客户的目标是什么?
  7. 他们的目标如何与我们的业务目标保持一致?
  8. 我们如何为每个客户增加价值并提升他们的客户体验?

客户旅程分析的好处是什么?

客户旅程分析是有效客户旅程管理计划的重要组成部分。 它是分析综合数据并生成可操作见解的部分。 从此类客户管理计划中获得的见解对客户和企业都很有价值。 就是这样。

  • 优化的客户体验(CX) – 通过对客户旅程的有效分析获得的洞察力使您能够优化整个过程中的每个步骤,以获得无缝的整体体验。
  • 持续可衡量的绩效结果 – 此外,持续分析允许您跨多个渠道持续衡量需求生成营销计划的绩效,并定义适当的 KPI 以衡量每个旅程。
  • 来自众多渠道和时间框架的数据分析 – 当您跨多个渠道和时间框架查看客户的旅程时,真正的痛点就会变得显而易见。 识别这些痛点使您能够采取行动并对客户的旅程产生积极影响。
  • 如何优化客户旅程分析? – 客户旅程分析通常由客户服务、分析、营销和客户体验方面的领导者优化。 这些领导人采用 客户旅程分析平台 提高他们的需求生成营销策略和绩效衡量能力。

这些团队优化客户旅程分析以:

  • 积累客户旅程数据
  • 解决多渠道客户身份
  • 分析无数跨渠道旅程中的无数互动
  • 确定客户体验痛点及其根本原因
  • 验证潜在的客户旅程增强
  • 量化 CX 投资的 ROI

客户旅程地图与客户旅程分析

作为需求生成营销人员,您可能已经实施了 客户旅程图 并认为它提供了与客户旅程分析相同的洞察力。 不幸的是,这种情况并非如此。 旅程地图侧重于定性洞察,而客户旅程分析则更加定量,涵盖的范围要大得多。

  • 静态快照与连续细节 – 旅程地图仅提供部分客户旅程的静态快照,缺乏表示众多客户及其独特行为所需的详细信息。
  • 静态与基于时间的数据 – 客户旅程分析由基于时间的数据驱动,让您可以了解客户旅程如何随时间变化。 持续衡量复杂的多渠道客户旅程和旅程中的接触点的能力有助于营销人员预测客户旅程的成功。
  • 试错与实时测试 – 如果无法查看客户旅程中每次交互的最新数据,企业只能在整个客户旅程中尝试新的增强功能。 这不仅可能浪费时间和资源,还意味着营销人员将等待无法确定问题所在的汇总结果。

客户旅程分析为营销人员提供了可见性,以了解客户如何响应多个接触点和时间段的改进。 此外,该应用程序使营销人员能够实时测试和跟踪客户体验交互改进的成功。

在机器学习和人工智能的支持下,客户旅程分析使营销人员能够识别整个客户旅程中对客户体验产生负面影响的痛点。 这些见解使数据驱动型企业能够优先考虑客户旅程优化和 推动收入增长.

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