O seu painel de análise pode revelar imenso sobre o comportamento dos clientes.
Um cliente visitou o seu site.
Consultou a página de preços.
Abriu um e-mail.
Clicou num botão.
Comprou um produto.
Cancelou a subscrição.
Toda essa informação é importante.
Mas há uma coisa que os dados comportamentais, por si só, muitas vezes não conseguem explicar:
Porquê?
O comportamento é o «quê»
Imagine que a sua análise mostra:
72% dos visitantes saem da página de preços sem comprar.
Isso é útil.
Mas o que deve mudar?
Talvez o preço seja demasiado elevado.
Talvez os visitantes não compreendam os planos.
Talvez precisem da aprovação de outra pessoa.
Talvez estejam a comparar concorrentes.
Talvez ainda não confiem na empresa.
Talvez simplesmente ainda não estejam prontos para comprar.
Os dados comportamentais dizem-lhe o que aconteceu.
Não lhe dizem necessariamente porquê.
O «porquê» exige outro tipo de dados
É aqui que o feedback dos clientes se torna valioso.
Pode perguntar:
Qual é a principal razão pela qual decidiu não comprar hoje?
Depois, apresente opções relevantes e um campo de resposta aberta opcional.
Agora os 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 utilizam a funcionalidade A têm uma probabilidade de renovação 40% superior.
Isso é interessante.
Agora pergunte a esses clientes:
O que torna a funcionalidade A valiosa para si?
Pode descobrir que a funcionalidade não é valiosa pela razão que a sua equipa imaginava.
Talvez poupe tempo.
Talvez facilite a criação de relatórios.
Talvez os clientes a utilizem para cumprir um requisito interno.
Essa diferença é importante.
Não peça aos clientes que expliquem tudo
Há outra lição importante.
O feedback dos clientes não é um substituto perfeito dos dados comportamentais.
As pessoas nem sempre se recordam dos acontecimentos com exatidão.
Podem responder de acordo com aquilo que acreditam que devem dizer.
A intenção nem sempre se traduz em comportamento.
É por isso que a estratégia de investigação mais sólida combina frequentemente ambos.
Em vez de perguntar apenas:
«Recomendaria este produto?»
pode também analisar a utilização real e os comportamentos de compra e renovação.
O objetivo não é escolher entre análise de dados e inquéritos.
É ligá-los.
Um método simples
Use este método:
1. Observar
O que estão os clientes realmente a fazer?
2. Perguntar
Que razões apresentam para o fazer?
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 deve a empresa mudar?
Isto produz um conhecimento muito mais rico sobre os clientes.
Exemplo: comércio eletrónico
Análise de dados:
Os clientes adicionam frequentemente o produto A ao carrinho, mas não concluem a compra.
Inquérito:
O que o impediu de concluir a compra?
Respostas:
-
Custos de envio
-
Preço
-
Queria comparar alternativas
-
O método de pagamento não estava disponível
-
Preciso de mais informações
-
Ainda não estou pronto para comprar
Agora a sua equipa tem possíveis explicações para investigar.
Exemplo: SaaS
Análise do produto:
Os clientes que utilizam a funcionalidade X apresentam uma maior retenção.
Inquérito:
Qual é a principal razão pela qual a funcionalidade X é útil para si?
Pode descobrir:
«Fornece-me um relatório que posso enviar diretamente à direção.»
Esta é uma conclusão muito mais valiosa do que saber apenas que a funcionalidade está correlacionada com a retenção.
Agora o marketing pode comunicar esse benefício.
A equipa de produto pode melhorá-lo.
A equipa de vendas pode demonstrá-lo.
A equipa de sucesso do cliente pode ensinar a aproveitá-lo.
Um único conhecimento sobre os clientes pode influenciar vários departamentos.
Use a Enquete para recolher a informação em falta
A Enquete permite às empresas recolher feedback dos clientes através de inquéritos e analisar as respostas com métricas, filtros, relatórios de tendências e AI Insight.
Pode também utilizar a segmentação no site e por URL para fazer perguntas em momentos relevantes.
Isto permite ligar um comportamento a uma pergunta.
Por exemplo:
Um visitante passa bastante tempo na sua página de preços.
Depois:
«Que informações o ajudariam a decidir?»
Isto é muito mais útil do que fazer suposições.
O melhor conhecimento sobre os clientes utiliza ambos
Não pergunte:
«Devemos utilizar análise de dados ou inquéritos?»
Pergunte:
«O que nos pode dizer cada fonte?»
A análise de dados pode revelar:
O que aconteceu.
O feedback dos clientes pode revelar:
O que os clientes dizem que aconteceu e porque pensam que aconteceu.
Em conjunto, proporcionam uma visão muito mais completa.
A série sobre conhecimento dos clientes
- Porque é que a IA torna o feedback dos clientes mais valioso, e não menos
- Deixe de perguntar à IA o que os seus clientes querem. Pergunte aos seus clientes.
- Como criar um ciclo de aprendizagem com os clientes
- O que os seus clientes fazem não é o mesmo que a razão pela qual o fazem
- Como transformar respostas a inquéritos em inteligência de marketing
- Como estudos originais sobre clientes podem tornar a sua marca mais visível nas pesquisas com IA
- Como usar o feedback dos clientes para melhorar a conversão do seu site
- Como combinar dados comportamentais com feedback dos clientes
- Porque é que mais dados de marketing nem sempre significam melhores decisões
- Como transformar inquéritos a clientes em relatórios de investigação originais
