Seu painel de análise pode revelar muita coisa sobre o comportamento dos clientes.
Um cliente visitou seu site.
Visualizou a página de preços.
Abriu um e-mail.
Clicou em um botão.
Comprou um produto.
Cancelou a assinatura.
Todas essas informações importam.
Mas existe algo que os dados comportamentais muitas vezes não conseguem explicar sozinhos:
Por quê?
O comportamento é o "o quê"
Imagine que sua análise mostre:
72% dos visitantes saem da página de preços sem comprar.
Isso é útil.
Mas o que você deveria mudar?
Talvez o preço seja alto demais.
Talvez os visitantes não entendam os planos.
Talvez precisem da aprovação de outra pessoa.
Talvez estejam comparando concorrentes.
Talvez ainda não confiem na empresa.
Talvez simplesmente ainda não estejam prontos para comprar.
Os dados comportamentais mostram o que aconteceu.
Eles não necessariamente explicam por quê.
O "por quê" exige outro tipo de dado
É aqui que o feedback dos clientes se torna valioso.
Você pode perguntar:
Qual é o principal motivo pelo qual você decidiu não comprar hoje?
Depois, ofereça opções relevantes e um campo de resposta aberta opcional.
Agora seus dados comportamentais têm contexto.
Combine observação com explicação
Pense no conhecimento sobre os clientes como duas camadas.
Dados comportamentais
O que os clientes fizeram.
Dados sobre atitudes
O que os clientes pensam, sentem e dizem.
Nenhuma das duas é automaticamente suficiente por si só.
Suponha que:
Comportamento:
Os clientes que usam o recurso A têm uma probabilidade de renovação 40% maior.
Isso é interessante.
Agora pergunte a esses clientes:
O que torna o recurso A valioso para você?
Você pode descobrir que o recurso não é valioso pelo motivo que sua equipe imaginava.
Talvez economize tempo.
Talvez facilite a criação de relatórios.
Talvez os clientes o usem para cumprir uma exigência interna.
Essa diferença importa.
Não peça aos clientes que expliquem tudo
Existe outra lição importante.
O feedback dos clientes não é um substituto perfeito para os dados comportamentais.
As pessoas nem sempre se lembram dos acontecimentos com precisão.
Elas podem responder de acordo com o que acreditam que deveriam dizer.
A intenção nem sempre se transforma em comportamento.
Por isso, a estratégia de pesquisa mais sólida costuma combinar os dois.
Em vez de perguntar apenas:
"Você recomendaria este produto?"
você também pode examinar o uso real e os comportamentos de compra e renovação.
O objetivo não é escolher entre análise de dados e pesquisas.
É conectá-las.
Um método simples
Use este método:
1. Observar
O que os clientes estão realmente fazendo?
2. Perguntar
Que motivos eles apresentam para fazer isso?
3. Comparar
Em que pontos o comportamento e as preferências declaradas coincidem ou divergem?
4. Investigar
O que explica a diferença?
5. Agir
O que a empresa deveria mudar?
Isso produz um conhecimento muito mais rico sobre os clientes.
Exemplo: e-commerce
Análise de dados:
Os clientes frequentemente adicionam o produto A ao carrinho, mas não finalizam a compra.
Pesquisa:
O que impediu você de finalizar a compra?
Respostas:
-
Custo do frete
-
Preço
-
Queria comparar alternativas
-
A forma de pagamento não estava disponível
-
Preciso de mais informações
-
Ainda não estou pronto para comprar
Agora sua equipe tem possíveis explicações para investigar.
Exemplo: SaaS
Análise do produto:
Os clientes que usam o recurso X apresentam maior retenção.
Pesquisa:
Qual é o principal motivo pelo qual o recurso X é útil para você?
Você pode descobrir:
"Ele me fornece um relatório que posso enviar diretamente para a gestão."
Essa é uma descoberta muito mais valiosa do que simplesmente saber que o recurso está correlacionado com a retenção.
Agora o marketing pode comunicar esse benefício.
A equipe de produto pode melhorá-lo.
A equipe de vendas pode demonstrá-lo.
A equipe de sucesso do cliente pode ensinar os clientes a aproveitá-lo.
Uma única descoberta sobre os clientes pode influenciar vários departamentos.
Use a Enquete para coletar a informação que falta
A Enquete permite que as empresas coletem feedback dos clientes por meio de pesquisas e analisem as respostas com métricas, filtros, relatórios de tendências e AI Insight.
Você também pode usar a segmentação no site e por URL para fazer perguntas em momentos relevantes.
Isso permite conectar um comportamento a uma pergunta.
Por exemplo:
Um visitante passa bastante tempo na sua página de preços.
Depois:
"Que informações ajudariam você a decidir?"
Isso é muito mais útil do que fazer suposições.
O melhor conhecimento sobre os clientes usa os dois
Não pergunte:
"Devemos usar análise de dados ou pesquisas?"
Pergunte:
"O que cada fonte pode nos dizer?"
A análise de dados pode revelar:
O que aconteceu.
O feedback dos clientes pode revelar:
O que os clientes dizem que aconteceu e por que acreditam que aconteceu.
Juntos, eles oferecem uma visão muito mais completa.
A série sobre conhecimento dos clientes
- Por que a IA torna o feedback dos clientes mais valioso, e não menos
- Pare de perguntar à IA o que seus clientes querem. Pergunte aos seus clientes.
- Como criar um ciclo de aprendizado com os clientes
- O que seus clientes fazem não é o mesmo que o motivo pelo qual fazem
- Como transformar respostas de pesquisas em inteligência de marketing
- Como pesquisas originais com clientes podem tornar sua marca mais visível nas buscas com IA
- Como usar o feedback dos clientes para melhorar a conversão do seu site
- Como combinar dados comportamentais com feedback dos clientes
- Por que mais dados de marketing nem sempre significam decisões melhores
- Como transformar pesquisas com clientes em relatórios de pesquisa originais
