Ako sme videli v Kapitole 1, k dispozícii je množstvo údajov, ktoré pochádzajú z rôznych zdrojov a môžu byť rôzneho druhu. Aké údaje sú však pre vás, začínajúcich podnikateľov, najdôležitejšie? Ak ste odpovedali, že sú to “zákazníci”, máte úplnú pravdu, pretože bez zákazníkov nemôžu byť podniky úspešné. V tomto module si ukážeme a pochopíme rôzne typy analýzy údajov o zákazníkoch a preskúmame rôzne poznatky, ktoré tieto analýzy prinášajú.

Pochopenie analýzy údajov o zákazníkoch

Pamätáte si, čo sú to analytiky? Je to v podstate zber, vykazovanie a analýza údajov. Analýzy údajov o zákazníkoch, resp. rôzne analytiky, ako ich niekedy nazývame, sa príliš nelíšia. Aj tu ide o proces zberu a analýzy údajov o zákazníkoch, ale v danom prípade zacielenej  na zisťovanie správania a preferencií vašich zákazníkov, ktoré vám pomôžu prijímať efektívne obchodné rozhodnutia.

Takého analýzy sú dvojakého druhu, kvantitatívne a kvalitatívne. Spomínate si na tzv. 5V z predchádzajúcej kapitoly o veľkých, resp. big dátach? Kľúčovú úlohu tu zohráva rôznorodosť!

• Kvantitatívna analýza zahŕňa skúmanie tvrdých dát, skutočných čísel, čo znamená, že analyzuje štatistické údaje, ktoré zvyčajne majú štruktúrovaný charakter. Tieto údaje vás upozornia na problémy, pretože vás napríklad informujú o náraste odlivu zákazníkov.
• Naopak, kvalitatívna analýza sa týka subjektívnych charakteristík a názorov, prináša zdôvodnenie problémov, ktoré sa zistia na základe kvantitatívnej analýzy. Kvalitatívne údaje nie sú štatistické a obvykle majú neštruktúrovaný alebo len čiastočne štruktúrovaný charakter. Ak sa vrátime k príkladom, kvalitatívna analýza nás môže informovať o tom, že odliv zákazníkov spôsobil zmätok, ktorý zákazníci pociťovali, keď nevedeli ako majú produkt používať.

Typy údajov o zákazníkoch

Začínajúce podniky môžu využívať rôznorodé údaje o zákazníkoch na vykonávanie analýzy údajov o zákazníkoch, ktoré dnes pochádzajú najmä z veľkých dát, a nie z tradičných údajov. V tomto module sa pozrieme na 5 hlavných typov zákazníckych údajov a zistíme, ako ich môžete využiť vy, začínajúci podnikatelia v rôznych odvetviach.

Zdroj: https://www.freepik.es/vector-gratis/personas-gestion-relaciones-comerciales-pie-alrededor-datos-documentos-estadistica-servidor-portatil-crm-texto_11249912.htm#page=1&query=crm&position=22

Reklamné údaje (Ads)

Začnime prvým typom údajov o zákazníkoch. Poznáte reklamné údaje, tzv. ads? Ak nie, pravdepodobne ste ich videli vo výsledkoch vyhľadávania na Google, zvyčajne sú uvedené na prvých pozíciách. Reklamné údaje využívajú automatizáciu a stroje na mechanizáciu a zefektívnenie poskytovania informácií zákazníkom. Inými slovami, zohľadňujú všetky údaje, ktoré máte o správaní zákazníkov a využívajú ich na zmysluplnejšie interakcie.

Údaje o webovej návštevnosti

Údaje o návštevnosti webových stránok sa týkajú používateľov webu, ktorí navštívia webové stránky vašej spoločnosti. Webová návštevnosť sa meria v reláciách, alebo tzv. sessions, ako uvidíte neskôr, a bežne sa používa na meranie efektívnosti webovej stránky spoločnosti pri získavaní publika.

e-commerce dáta

Údaje z elektronického obchodu sa týkajú všetkých informácií, ktoré môžete získať zo všetkých oblastí, ktoré majú vplyv na váš internetový obchod, ak ho máte. Tieto informácie sa dajú využiť na pochopenie trendov a zmien v správaní zákazníkov, aby ste mohli prijímať rozhodnutia založené na údajoch, ktoré pomôžu zvýšiť online predaj vašich výrobkov alebo služieb. Zákazník môže napríklad navštíviť mnoho webových stránok, aby napokon spokojný kúpil vysokokvalitný značkový výrobok za najlepšiu cenu. Všetky pohyby tohto zákazníka na webe vytvoria veľké a hodnotné množstvo dát, ktoré vy ako producent môžete využiť.

CRM dáta

Údaje CRM predstavujú objem dát, ktoré môže spoločnosť získať od svojich zákazníkov a používateľov webových stránok alebo zo sociálnych médií prostredníctvom ich nákupov, navigácie a údajov zanechaných pri rôznych činnostiach. Môže to znieť podobne ako               e-commerce dáta, t.j. dáta z elektronického obchodu, avšak CRM dáta okrem iného zahŕňajú aj informácie týkajúce sa lajkov alebo zdieľaní. Analýzou týchto údajov môžeme vytvoriť účinnejšiu stratégiu na prilákanie zákazníkov,  napríklad na naše webové stránky.

Dáta o hodnotení tzv. čistých podporovateľov

V neposlednom rade sa v spojení s údajmi CRM dajú nájsť aj údaje o hodnotení tzv. čistých podporovateľov (angl. net promoter score, NPS).  Tieto údaje odhaľujú, koľko zákazníkov je ochotných odporučiť produkt alebo službu ďalším ľuďom. Ide o jeden z najdôležitejších kľúčových ukazovateľov výkonnosti, ktorý by mal začínajúci podnik sledovať, pretože poskytuje priamy prehľad o spokojnosti zákazníkov a lojalite k značke.

Dátový cyklus

Zdroj: Editované z:  file:///C:/Users/User/Downloads/Processing-cuate.svg

Teraz už viete, čo je to analýza zákazníkov a aké typy údajov o zákazníkoch je možné získať. Kde však začať? Najlepšou stratégiou je využiť dátový cyklus. Dátový cyklus je obľúbený spôsob, ktorý vám pomôže najlepšie využiť informácie získané od vašich zákazníkov na online platformách. Môžete ho využiť na prípravu, konanie, ale aj na informovanie o svojich obchodných rozhodnutiach online. Štyri hlavné fázy dátového cyklu sú nasledovné: Plan – Do – Check – Act (Plánuj – Urob – Kontroluj – Konaj).

Poďme teraz preskúmať dátový cyklus v praxi. Predstavte si, že marketingový tím spoločnosti vyrábajúcej autá chce zorganizovať digitálnu reklamnú kampaň s cieľom povzbudiť ľudí, aby kupovali elektromobily namiesto áut so spaľovacím motorom.

Plánuj

Vo fáze cyklu “Plánuj” si tím určí cieľ svojej kampane a načrtne, ako ho plánujú propagovať. Rozhodnú sa, že ich cieľom je dosiahnuť 18%ný nárast predaja elektromobilov počas nasledujúcich dvoch mesiacov pomocou e-mailového marketingu a marketingu na sociálnych sieťach.

Urob

Nasleduje fáza cyklu “Urob“. V tejto fáze tím napíše obsah e-mailu, navrhne stratégiu pre sociálne médiá a spustí kampaň.

Kontroluj

Mesiac po skončení kampane tím zmeria, koľko ľudí otvorilo e-maily a zhodnotí, či mala kampaň vplyv na počet zákazníkov, ktorí si elektromobily kúpili. Všimne si, že zatiaľ čo kampaň v sociálnych médiách dosiahla vďaka propagačným videám dobrú sledovanosť                      i angažovanosť zákazníkov, na zaslané e-maily kliklo alebo ich otvorilo len veľmi málo ľudí. Tento poznatok poukazuje na to, že e-mailová metóda by sa mala prepracovať. Ide o fázu dátového cyklu, ktorá sa nazýva “Kontroluj“.

Konaj

A napokon, fáza “Konaj” odhaľuje, kde môže firma využiť svoje zistenia na zlepšenie budúcich kampaní. V tomto prípade by sa marketingový tím mohol rozhodnúť prepracovať e-mailovú stratégiu a prehodnotiť obsah, ktorý posiela alebo zmeniť túto stratégiu na inú akciu, ako sú reklamy/platené vyhľadávanie, ktoré by mohli pomôcť zlepšiť angažovanosť návštevníkov.

Poznatky/Prehľady o dátach

Teraz už chápeme, že sa od zákazníkov dá zozbierať veľké množstvo údajov, tzv. veľké dáta, ktoré sa dajú ďalej použiť a analyzovať, ako však interpretovať tieto analytické údaje? Tu prichádzajú na rad dátové prehľady. Poznatky o dátach alebo dátové prehľady (angl. insights) sú hodnotou, ktorú získate použitím analýz. Inak povedané, zhromažďovanie údajov je dôležité, ale vedieť, čo s týmito informáciami robiť, je to, čo môže začínajúcemu podniku skutočne priniesť pridanú hodnotu.

Pozrime si rýchly príklad:

Predstavte si, že máte webové stránky elektronického obchodu/e-shop:

• Údaje môžu indikovať, že vaši používatelia mali za posledný mesiac 5000 relácií, resp. interakcií na webovej stránke.
• Analýzy by vám mohli ukázať, koľko relácií sa uskutočnilo v prehliadačoch Chrome v Nórsku.
• Tiež by mohli odhaliť, že relácie na prehliadačoch Chrome v Nórsku mali o 45 % nižšiu pravdepodobnosť nákupu.

Pravidelné a využiteľné prehľady

Zjednodušene povedané, pravidelný prehľad je analýza toho, “prečo” sa niečo stalo. Pravidelné prehľady sú veľmi dôležité na určenie opatrení a pomáhajú vám zamerať sa na to, čo je dôležité pre nastavenie cieľov vášho začínajúceho podniku.

Na druhej strane, využiteľný prehľad posúva túto analýzu o krok ďalej a určuje, čo urobiť ďalej, aby ste mohli úspešne zlepšovať a zdokonaľovať to, čo robíte.

Ak si chcete vytvoriť svoje vlastné využiteľné prehľady dát, skúste postupovať podľa týchto šiestich krokov:

1. Definujte si svoj cieľ: Načrtnite, čo chcete dosiahnuť svojou kampaňou.
2. Zhromaždite a usporiadajte všetky štatistické údaje alebo informácie, ktoré súvisia s vaším cieľom.
3. Interpretujte údaje: Analyzujte trendy a všimnite si vzorce, aby ste zistili, ako to ovplyvnilo plnenie vašich cieľov.
4. Vypracujte odporúčania: Pripravte odôvodnené návrhy na zlepšenie obchodných postupov na základe toho, čo ste sa dozvedeli z analýzy údajov.
5. Prijmite opatrenia: Uveďte svoje odporúčania do praxe a vytvorte akčný plán na overenie svojich predpokladov. 
6. Prehodnoťte svoje výsledky: Zhodnoťte, či vaše opatrenia mali požadovaný vplyv a všimnite si, ako môžete ďalej optimalizovať, aby ste zlepšili výsledky.

Pozrime sa na príklad, ktorý skúma, ako môžu údaje viesť k využiteľným poznatkom.

Marta je manažérkou komunity mimovládnej organizácie zameranej na životné prostredie v námornej oblasti, Nautical Environmental NGO. Organizácia potrebuje získať nových členov a ona si stanovila cieľ zaregistrovať 500 nových členov v nasledujúcich 6 mesiacoch. Keďže jej cieľom je zvýšiť počet členov, údaje, ktoré zbiera zo svojho analytického softvéru, zahŕňajú údaje o tom, koľko ľudí vyplnilo registračný formulár, ktorý online kanál použili na registráciu a koľko ľudí zdieľalo príspevky na sociálnych sieťach.

Analýzy ukazujú, že hlavným zdrojom nových registrácií sú kanály sociálnych médií, takže                v ďalšom kroku potrebuje Marta zistiť, ktoré príspevky v sociálnych médiách boli najúčinnejšie a viedli k registrácii nových členov.

Pri analýze a interpretácii údajov zistila, že najvyšší počet nových registrácií generovali už registrovaní členovia, ktorí zdieľali príspevky mimovládnej organizácie na sociálnych médiách na svojich osobných účtoch.

Z týchto pravidelných prehľadov Marta vyvodzuje, že najväčší nárast registrácií prichádza cez registrovaných členov, ktorí zdieľajú príspevky MVO na sociálnych sieťach.

Na to, aby sa tieto poznatky stali využiteľnými, musí Marta zareagovať na daný prieskum a navrhnúť činnosť, ktorá bude pre MVO skutočným prínosom. Mohla by napríklad navrhnúť sériu príspevkov na sociálnych sieťach, ktoré by poskytovali jednoduchý návod, ako sa stať členom mimovládnej organizácie, aby registrovaní používatelia mohli propagovať mimovládnu organizáciu na svojej vlastnej sociálnej sieti.

Teraz, keď ste sa naučili, ako z údajov získať užitočné poznatky, pouvažujte, ako môžete využiť svoje online údaje a pomôcť zlepšiť rozhodovanie vo svojej začínajúcej spoločnosti.