Bagaimana Analisis Perjalanan Pelanggan Bukan Pemetaan Perjalanan (Lebih Baik)

Pelanggan adalah jenis yang sulit untuk menyenangkan.

Katakanlah Anda berada di restoran untuk makan. Meja yang tersedia tidak cukup, jadi Anda harus mengantre panjang di luar restoran. Setelah menunggu lama, staf akhirnya mendudukkan Anda, tetapi di area merokok ketika Anda meminta stan bebas rokok. Staf mengambil pesanan Anda tetapi bahkan tidak bisa menyajikan segelas air selama setengah jam.

Jika Anda belum keluar dari restoran, Anda memiliki kesabaran yang luar biasa. Sebagian besar pelanggan mungkin tidak akan memiliki tingkat pemahaman yang sama dengan Anda.

Pelanggan drop-off dalam perjalanan ketika mereka menemukan hambatan. Masalahnya bisa apa saja – dari gateway pembayaran yang tidak dapat memproses kartu kredit pelanggan hingga halaman web yang membutuhkan waktu beberapa detik lebih lama untuk dibuka. Pelanggan mengharapkan pelayanan yang baik dan cepat. Mereka tidak mau berkompromi pada sesuatu yang kurang sempurna.

Jika masalah pelanggan diselesaikan selama interaksi pertama mereka,   67% dari churn pelanggan   bisa dihindari. Tetapi masalah dapat muncul kapan saja dalam perjalanan pelanggan. Bisnis perlu melihat seluruh perjalanan pelanggan secara keseluruhan untuk menunjukkan dengan tepat di mana pelanggan terjebak dan apa yang menghalangi mereka untuk bergerak maju.

Salah satu cara bisnis dapat secara akurat memvisualisasikan seluruh perjalanan pelanggan secara real time adalah melalui   analisis perjalanan pelanggan.

Mengapa analisis perjalanan pelanggan penting?

Bisnis saat ini adalah tentang pengalaman pelanggan. Setelah memecahkan kode layanan pelanggan, bisnis menyadari bahwa meningkatkan pengalaman pelanggan membuatnya lebih mudah untuk mendekati pelanggan, dan kemudian membeli produk atau layanan.

Untuk membuat interaksi pelanggan dengan organisasi semulus mungkin, perusahaan telah banyak menggunakan integrasi. Ini telah menghasilkan banyak saluran yang berfungsi sebagai "organ" yang berdiri sendiri. Organ-organ ini terintegrasi untuk membentuk bagian dari keseluruhan perjalanan pelanggan.

Semua "organ" ini mengumpulkan satu ton data terpisah yang tidak selalu berasal dari sumber yang sama. Akibatnya, data yang dihasilkan oleh pelanggan individu dalam perjalanan pelanggan diperlakukan sebagai entitas yang terpisah.

Bisnis sering menemukan blindspot dalam perjalanan karena mereka tidak dapat melihat aliran data yang besar untuk titik kontak tertentu pada suatu waktu. Data silo adalah masalah mendesak bagi organisasi yang kehilangan pelanggan potensial di tengah perjalanan, tanpa mengetahui apa yang menyebabkan penurunan tersebut.

volume data

Dengan mengadopsi pendekatan omnichannel, bisnis sekarang menemukan diri mereka dengan banyak kumpulan data yang berasal dari sumber yang berbeda dan tersedia dalam berbagai format dan tipe data. Data sangat bagus dan membantu pemasar benar-benar memahami siapa pelanggan mereka dan apa yang mereka inginkan.

Data dapat berasal dari sejumlah saluran offline dan digital. Data dari pendaftaran acara dapat dilacak dalam platform manajemen acara . Data pihak pertama dalam bentuk survei umpan balik pelanggan, data dalam CRM, dan pola media sosial telah memudahkan untuk mengukur perilaku pelanggan tentang apa yang mereka inginkan dan apa yang tidak mereka inginkan.

Namun, bisnis juga perlu menginvestasikan lebih banyak waktu dan energi untuk menguraikan data ini dan membuat keputusan yang tepat tentang pelanggan mereka karena sebagian besar data ini ada dalam silo. Bisnis Anda tidak akan didorong oleh data jika Anda tidak menganalisis data yang ada.

Pikirkan situasi ini sebagai belajar untuk ujian. Anda mungkin memiliki semua buku teks yang Anda butuhkan untuk suatu kursus, tetapi Anda tidak akan pernah lulus ujian kecuali Anda benar-benar membuka buku-buku itu dan belajar.

Menjadi sulit untuk menganalisis setiap bagian data yang sering mengalir ke arah Anda. Dan ini hanya data yang Anda peroleh dari satu saluran atau segmen dari seluruh perjalanan. Harus menganalisis setiap segmen secara individual menjadi rumit untuk sedikitnya.

Saat Anda selesai menganalisis data di bagian terakhir perjalanan pelanggan, Anda akan memiliki data baru di awal perjalanan. Memiliki semua data ini tidak berarti banyak kecuali Anda bisa mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara real time.

Titik sentuh vs perjalanan

Mari kita kembali ke contoh yang dirujuk belajar untuk ujian. Tanyakan pada diri sendiri, “jika saya ingin mendapat nilai A di semua mata kuliah saya, apakah saya akan mempelajari materi pelajaran hanya untuk satu mata pelajaran atau semua mata pelajaran?”

Organisasi sering memprioritaskan satu titik kontak di seluruh perjalanan. Sangat mudah untuk membuat kesalahan ini, terutama ketika berurusan dengan banyak data di setiap titik kontak.

Data di seluruh perjalanan tidak terdistribusi secara merata; beberapa segmen mengumpulkan data dalam bentuk yang lebih mudah dicerna, sementara yang lain mungkin sedikit lebih sulit untuk dipahami.

Contoh kasus: orientasi pelanggan.

Tahap orientasi pelanggan berada di awal perjalanan pelanggan dan memiliki data paling banyak tersedia. Karena itu, pemasar dapat dengan cepat memahami pesan apa yang menarik bagi calon pelanggan, dan jenis produk apa yang menarik minat mereka. Ini membantu pemasar membuat dan mendorong iklan berorientasi pelanggan ke segmen pasar tertentu.

Namun, pada tahap lain, seperti checkout, menjadi lebih sulit untuk memahami mengapa pelanggan mungkin turun.

Apakah pelanggan berubah pikiran atau tidak menemukan opsi pembayaran yang mereka cari? Mungkin saja kode diskon mereka tidak berfungsi atau mereka menghadapi beberapa kesulitan teknis dalam memproses pembayaran mereka.

Apakah pelanggan turun di awal atau di akhir perjalanan, di penghujung hari, itu tetap saja pelanggan yang hilang.

Mampu melacak titik kontak mana yang menyebabkan prospek menjadi pelanggan dengan bantuan perangkat lunak atribusi , adalah tujuan langsung yang ingin dicapai pemasar. Namun, dalam melakukannya, bisnis begitu terjebak dalam mencoba memvisualisasikan satu titik kontak sehingga mereka akhirnya mengabaikan perjalanan secara keseluruhan.

Meskipun penting untuk meningkatkan pengalaman pelanggan di setiap titik kontak, penting juga untuk mundur selangkah dan melihat bagaimana keseluruhan perjalanan berjalan. Memfokuskan semua perhatian Anda hanya pada satu segmen perjalanan dapat membuat segmen lain sangat kurang.

Pertimbangkan situasi di mana Anda menghabiskan banyak waktu untuk memperkuat jendela di rumah Anda untuk keamanan tambahan. Namun, Anda lupa bahwa pintu utama Anda tidak memiliki kunci yang kokoh. Pada akhirnya, kecuali Anda memperbaiki pintu itu juga, semua upaya Anda untuk membuat rumah Anda bebas risiko akan sia-sia.

Kesenjangan waktu

Ketika pelanggan berinteraksi dengan bisnis, untuk jendela waktu yang kecil itu, pelanggan membutuhkan sesuatu. Mereka telah melalui proses mengeksplorasi solusi dan telah menghabiskan sebagian waktu mereka yang berharga untuk melihat apa yang ditawarkan bisnis.

Saat pelanggan memulai perjalanan mereka dengan bisnis Anda, mereka mungkin menghadapi beberapa kendala selama proses tersebut. Idealnya, Anda akan menghilangkan setiap poin rasa sakit yang mungkin dihadapi pelanggan Anda. Namun, pada kenyataannya, Anda tidak akan tahu sampai Anda mendengarnya langsung dari pelanggan atau menganalisis seluruh perjalanan sebelumnya.

Berapa lama menurut Anda seorang pelanggan akan bersedia menunggu masalah diselesaikan dalam prosesnya?

Jika Anda tidak bisa menunggu lebih dari beberapa menit untuk pesanan burger Anda, mengapa menurut Anda seorang pelanggan akan menunggu selama masalahnya diselesaikan?

Kesenjangan waktu adalah musuh dari setiap proses. Tidak ada yang menghargai menunggu lama sebelum melangkah lebih jauh. Pengalaman pelanggan sangat dipengaruhi oleh lamanya waktu penyelesaian (TAT).

Mampu menilai dan menyelesaikan masalah secara tepat waktu, adalah masalah yang masih dihadapi sebagian besar bisnis saat ini.

Perilaku pelanggan

Bagaimana perasaan orang hari ini bisa sangat berbeda dari apa yang mereka rasakan besok. Hanya karena seseorang mendambakan donat hari ini tidak berarti mereka akan memiliki keinginan yang sama di masa depan juga.

Keterlibatan yang didorong oleh perilaku mengangkat pelanggan dari prospek dingin menjadi prospek panas yang bersedia diubah menjadi pelanggan. Pelanggan menunjukkan pola yang sama, tetapi pada akhirnya, mereka tetap manusia. Data tidak dapat memberi tahu Anda bagaimana perasaan pelanggan dan apa yang mereka inginkan – tetapi data bisa sangat mendekati.

Lebih mudah diucapkan daripada dilakukan.

Kita tahu bahwa pemasar mendapatkan sejumlah besar data. Mencoba mengumpulkan data yang benar-benar dapat menganalisis perilaku pelanggan dan menunjukkan keputusan yang berarti itu sulit.

Data ini dengan cepat menjadi usang jika tidak ditindaklanjuti tepat waktu.

Pertimbangkan contoh seseorang yang mencari hotel di Thailand selama musim panas. Orang yang sama tidak boleh mencari hotel di Thailand pada musim lainnya. Menyimpan data historisnya akan menjadi mubazir karena dia mungkin tidak akan terbang ke Thailand selama periode itu.

Bisnis menemukan diri mereka dengan begitu banyak data yang memohon untuk dikonsolidasikan untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang pelanggan yang bersangkutan. Kecuali sebuah bisnis dapat memahami perilaku pelanggannya dengan lebih baik, bisnis tersebut tidak akan pernah dapat mengantisipasi apa yang mungkin dibutuhkan pelanggan darinya di masa depan.

Analisis perjalanan pelanggan vs. pemetaan perjalanan pelanggan

Analisis perjalanan pelanggan tampaknya sangat mirip dengan proses lain yang dikenal sebagai pemetaan perjalanan pelanggan. Namun, kedua proses ini sangat berbeda satu sama lain.

Perbedaan paling menonjol antara analitik perjalanan dan pemetaan perjalanan terletak pada pelanggan. Peta perjalanan pelanggan dibuat bahkan sebelum pelanggan melakukan perjalanan. Ini dirancang oleh tim bisnis, yang sebagian besar dianggap sebagai 'Aliran Bahagia' tentang bagaimana perjalanan pelanggan akan berjalan dengan baik.

Bahkan ketika tim pemasaran mengakui kemungkinan titik kesulitan dalam latihan pemetaan mereka, itu tidak pernah menjadi perjalanan pelanggan yang benar-benar realistis. Pelanggan menunjukkan pola dan perilaku yang berbeda pada titik yang berbeda dalam perjalanan.

Meskipun kami ingin percaya bahwa kami mengenal pelanggan kami dengan sangat baik, kenyataannya adalah bahwa kami tidak akan pernah benar-benar tahu bagaimana pelanggan tertentu akan berinteraksi dengan kami selama perjalanan.

Analisis perjalanan pelanggan memberikan tampilan pelanggan yang lebih komprehensif dan real-time dalam perjalanan. Ini berarti bahwa setiap saat dan di titik mana pun dalam perjalanan, tim pemasaran dapat menilai ratusan interaksi pelanggan dan menginterpretasikan keterlibatan pelanggan secara instan.

Pemetaan perjalanan pelanggan	Analisis perjalanan pelanggan
Interpretasi lebih subjektif di alam dan merangkum hanya sampel kecil dari perilaku pelanggan.	Jutaan interaksi titik dapat diinterpretasikan dengan segera dan secara real time.
Sifatnya tidak dapat ditindaklanjuti - peta perjalanan memberikan lebih sedikit peluang untuk mengambil tindakan di tengah perjalanan.	Sifatnya sangat dapat ditindaklanjuti - dengan bantuan data agregat, tim dapat menemukan titik masalah dan memicu respons untuk menguranginya.
Mereka lebih statis, dan terbatas pada apa yang akan dilihat bisnis sebagai perilaku pelanggan . Ini mencegah bisnis membuat perubahan poin di sepanjang perjalanan.	Mereka cukup dinamis di alam, dan memberikan informasi yang dapat ditindaklanjuti . Data yang diperoleh menunjukkan pandangan yang lebih terkini tentang pelanggan dan perilaku mereka.

Pemetaan perjalanan pelanggan pada dasarnya bertindak sebagai media untuk membangun narasi visual pengalaman pelanggan. Analisis perjalanan pelanggan, di sisi lain, mengoptimalkan pengalaman pelanggan dengan menganalisis situasi dan mencapai ukuran responsif untuk area peningkatan. Jika peta perjalanan adalah skrip untuk sebuah film, analisis perjalanan pelanggan akan menjadi versi final dari film tersebut setelah melihat reaksi penonton yang diuji.

Manfaat analitik perjalanan pelanggan

Jika Anda masih bertanya-tanya apakah jenis solusi ini harus dipertimbangkan secara serius oleh tim Anda, berikut adalah beberapa manfaat yang dinikmati oleh bisnis yang telah menggunakan solusi analitik perjalanan pelanggan:

Mengurangi churn dan drop-off pelanggan

Manfaat terbesar dari analisis perjalanan pelanggan adalah memantau   tingkat churn   dalam perjalanan dan mencegah potensi penurunan.

Menurut McKinsey, bisnis ada di sekitar   33 persen   lebih mungkin untuk memprediksi churn pelanggan dan kepuasan dengan analitik perjalanan. Dengan mendeteksi indikator perilaku, analitik perjalanan pelanggan pada dasarnya dapat melihat situasi churn pelanggan dan mengukur apakah pelanggan akan keluar dari proses.

Pengalaman pelanggan yang dioptimalkan

Pengalaman pelanggan   lebih dari sekedar pengalaman pengguna heuristik dan beberapa formulir pengisian otomatis. Analisis perjalanan pelanggan mengumpulkan data dari berbagai sumber untuk menetapkan pengidentifikasi unik untuk pelanggan tertentu. Setiap kali pelanggan berinteraksi dengan bisnis, data historis mereka diambil untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

Misalnya, seseorang yang memiliki beberapa item di keranjang belanja mereka pada kunjungan sebelumnya ke situs web akan menemukan item yang sama menunggu mereka di keranjang pada kunjungan berikutnya. Tidak hanya menghemat waktu pelanggan karena harus mencari barang-barang itu lagi, tetapi juga mendorong mereka untuk menyelesaikan pembelian.

Yang terpenting, analitik perjalanan pelanggan menyediakan cakupan untuk perubahan perjalanan pengujian A/B, dan melihat apakah ada peningkatan. Analitik ritel pelanggan dapat memantau bagaimana perubahan, baik besar atau kecil, terjadi selama interaksi pelanggan waktu nyata. Dengan memantau bagaimana pelanggan merespons perubahan ini, bisnis dapat menilai efektivitas latihan pengalaman pelanggan.

Mengidentifikasi pelanggan yang bersedia

Tujuan akhir dari semua ini adalah untuk mengubah pelanggan. Analytics membantu mengidentifikasi pelanggan mana yang ada di pasar untuk membeli sesuatu, dan membantu tim memfokuskan energi mereka pada pelanggan tersebut. Analytics juga memberikan informasi tentang pelanggan yang sudah ada yang dapat terpengaruh untuk melakukan pembelian serupa lainnya.

Misalnya, jika pelanggan membeli sepasang sepatu kets secara online, alat analitik akan menyimpan catatan pembelian dan akan memasukkan sepasang kaus kaki pada tahap pembayaran sebagai tambahan yang mungkin mereka minati.

Analisis perjalanan pelanggan sangat cocok untuk mendorong penawaran, penjualan silang, dan membangun loyalitas pelanggan.

Optimalkan operasi

Analytics dapat menunjukkan jika suatu perjalanan tidak layak untuk sebagian besar pelanggan. Dengan mengidentifikasi inefisiensi dalam perjalanan, Anda dapat mengambil langkah-langkah untuk mengoptimalkan proses atau menggantinya dengan tindakan lain. Karena analitik memberikan wawasan tentang interaksi makro dan mikro, visualisasi perjalanan menjadi jauh lebih mudah. Titik kontak pelanggan yang tersumbat atau tidak efisien dapat dengan mudah terlihat sejauh satu mil.

Pengoperasian yang dioptimalkan membantu bisnis menghilangkan praktik kemacetan dan menjadikan bisnis mereka seefisien biasanya, sambil memberikan pengalaman pelanggan yang lancar. Berada di atas inefisiensi operasional dapat membantu bisnis mengantisipasi kebutuhan pelanggan dengan lebih baik karena tim tidak perlu menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk mengisi kesenjangan perjalanan.

5 perangkat lunak analitik perjalanan pelanggan teratas

Dengan analisis perjalanan pelanggan, bisnis dapat meningkatkan interaksi pelanggan dan meningkatkan keterlibatan. Dengan memberikan pandangan 360 derajat dari perjalanan pelanggan, alat analisis perjalanan pelanggan membantu perusahaan mengadopsi pendekatan yang terkonsentrasi dan disesuaikan yang mengoptimalkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Daftar berikut berisi ulasan pengguna nyata untuk lima perangkat lunak analitik perjalanan pelanggan teratas di pasar. Agar memenuhi syarat untuk disertakan dalam daftar perangkat lunak analitik perjalanan pelanggan, produk harus:

• Menilai dan mendeteksi prospek dan perilaku pelanggan di seluruh saluran offline dan online
• Menyediakan pengujian A/B untuk kampanye pemasaran dan pengiriman pesan secara otomatis
• Tunjukkan integrasi tanpa batas dengan perangkat lunak lain seperti perangkat lunak yang berfokus pada pemasaran atau penjualan
• Memprediksi perilaku pelanggan dari data saat ini secara real-time
• Buat peta perjalanan pelanggan dari pelanggan yang ada atau potensial berdasarkan data perilaku pelanggan

* Di bawah ini adalah lima perangkat lunak analisis perjalanan pelanggan terkemuka dari Laporan Grid Musim Semi 2021 G2. Beberapa ulasan mungkin diedit untuk kejelasan.

1. Orang dalam

orang dalam   adalah platform manajemen pertumbuhan multichannel yang menciptakan segmen pelanggan melalui penyatuan data. Ini mencocokkan profil melalui data dari survei dan sumber lintas saluran, dan membuat segmen yang didukung AI yang dihasilkan dari alat pemodelan prediktif.

Apa yang disukai pengguna:

“Dukungan dari tim pertumbuhan Insider dan manajer akun strategis kami adalah puncak dari interaksi kami dengan platform. Skenario yang mereka berikan kepada kami dan dukungan real-time yang kami dapatkan saat kami membuat kampanye personalisasi telah menjadi penyelamat dalam banyak kesempatan. Sebagai hasilnya, kami dapat mengoptimalkan kinerja keseluruhan situs web kami dan metrik utama di seluruh corong.”

-   Ulasan Orang Dalam, Abigail K.

Apa yang tidak disukai pengguna:

“Terkadang statistik untuk kampanye tertentu yang kami jalankan dengan alat lintas saluran tidak tersedia dan kami perlu menggunakan studio data. Yang menurut kami tidak terlalu disukai.”

-   Ulasan Orang Dalam, Trang T.

2. Tajam Musim Semi

musim semi yang tajam   adalah platform pertumbuhan pendapatan yang menggunakan logika percabangan untuk melibatkan prospek pada titik kritis dalam perjalanan. Itu dapat menyinkronkan informasi dengan suite CRM bawaannya untuk mengatur persona pembeli dan faktor dalam pembusukan timbal alami dari waktu ke waktu.

Apa yang disukai pengguna:

“Antarmuka yang mudah digunakan dikombinasikan dengan fungsionalitas yang kuat untuk penjualan dan pemasaran. Membuat dan mengelompokkan daftar, menyesuaikan semuanya mulai dari skor prospek hingga laporan cukup mudah. Life of a Lead adalah aplikasi pembunuh di sini. Anda dapat melihat riwayat aktivitas terperinci dari setiap prospek, ditata dengan indah. Otomatisasi mudah diatur dan sangat fleksibel. Sistem penargetan ulang Pemirsa Sempurna adalah tambahan baru yang bagus. Tim responsif dan berpengetahuan. Anda dapat memiliki keyakinan dalam sistem ini. Semua dengan harga yang bagus juga.”

-   Ulasan SharpSpring, Andy F.

Apa yang tidak disukai pengguna:

“Pembuat email bisa lebih dinamis - ada beberapa fitur statis; spasi, blok teks terbatas, dan penyelarasan, dan beberapa masalah yang saya hadapi dengan manajemen senior di mana SharpSpring membatasi bagaimana Anda dapat membuat email. Saya pikir mereka kurang dalam bidang ini ketika ditumpuk dengan platform otomasi pemasaran lainnya, tetapi mereka telah membuat beberapa tambahan/koreksi pada pembuat email dalam beberapa bulan terakhir, yang membawa lebih banyak kepercayaan pada orang-orang di belakang produk - mengetahui bahwa mereka akan memberikan pada masalah yang terus diangkat - SharpSpring memberikan setiap mitra mereka (apakah mengarahkan, seperti kami, atau agensi) suara, dan saya menemukan itu sangat berharga.

-   Ulasan SharpSpring, Sam D.

3. WebTerlibat

WebTerlibat   adalah platform data pelanggan dan rangkaian otomatisasi pemasaran yang dapat memantau statistik langsung di seluruh aplikasi, situs web, dan kampanye pemasaran. Ini memungkinkan pengguna untuk merancang corong untuk menghilangkan kemacetan dan mengidentifikasi semua kemungkinan tahap penurunan dalam perjalanan pelanggan untuk meningkatkan konversi pengguna.

Apa yang disukai pengguna:

“Perusahaan kami mencatat kesederhanaan luar biasa yang dimiliki perangkat lunak ini untuk pelanggan dan kami, terutama ketika mengelompokkan pelanggan sehubungan dengan aktivitas web mereka. Ini juga memiliki aliran data yang sangat baik yang ditujukan untuk perjalanan dengan bantuan khusus di mana klien membuat keputusan terbaik. Singkatnya, dengan menggunakan perangkat lunak ini, kami memiliki komunikasi yang lebih baik dengan pelanggan kami.”

-   Ulasan WebLibatkan, Heba M.

Apa yang tidak disukai pengguna:

“Tidak banyak yang saya tidak suka tentang alat ini, tetapi tentu saja, selalu ada ruang untuk perbaikan. Sistem Analisis dapat ditingkatkan, yaitu perbandingan data, filter corong. Pemberitahuan di tempat tidak memiliki wawasan yang jelas, tidak sebaik & semudah membuat pemberitahuan push. Membuat segmen membutuhkan waktu. Mungkin ini sesuatu untuk dilihat.”

-   Ulasan WebLibatkan, Asif K.

4. Basis Bersih

NetBase   adalah platform intelijen pasar. Alat analisis pelanggannya, NetBase Voice of the Customer, menggunakan kecerdasan buatan untuk memberikan wawasan yang mendalam dan dapat ditindaklanjuti tentang perilaku dan kepuasan pelanggan, niat membeli, preferensi kompetitif, dan memberikan pembacaan NPS secara keseluruhan.

Apa yang disukai pengguna:

“Ini adalah platform yang memberi Anda analisis jejaring sosial untuk mendorong perusahaan Anda mendapatkan hasil terbaik dari perilaku audiens, tempat menarik, sehingga Anda dapat membedakan nuansa dan mengukurnya. Anda dapat menciptakan alur kerja yang konstan dalam tim Anda dan menghasilkan pengalaman yang lebih besar bagi klien potensial, meningkatkan pendapatan dan penjualan Anda, serta menyalurkan pekerjaan Anda ke dalam apa yang diminati klien Anda. Antarmukanya bagus dan mudah digunakan.”

-   Ulasan NetBase, George P.

Apa yang tidak disukai pengguna:

“Tidak ada yang tidak kami sukai di Netbase Quid, tetapi sesuatu yang ingin saya lihat ditingkatkan adalah data demografi yang dapat menyesatkan tergantung pada negara tempat Anda melakukan analisis. Ini mungkin karena sumber data yang digunakan Netbase untuk memberikan wawasan Demografi yang didasarkan pada sumber-sumber Amerika Serikat, yang menyesatkan analisis di luar Amerika Serikat.”

-   Ulasan NetBase, Guilherme C.

5. Kampanye Adobe

Kampanye Adobe   adalah serangkaian solusi yang membantu tim pemasaran mempersonalisasi dan menyampaikan kampanye. Penawaran analitiknya, yang dikenal sebagai Adobe Analytics, mencakup pengumpulan data multisaluran, pembuatan aturan pemrosesan untuk segmentasi pelanggan waktu nyata, manajemen tag, dan penyimpanan data.

Apa yang disukai pengguna:

“Alat yang sangat mudah untuk analisis visual, solusi pemasaran email, dan produk segmentasi prospek dengan semua fungsi produktif untuk pemasaran yang efektif. Adobe Campaign membantu membuat laporan proses yang efektif yang membantu melacak hasil kampanye. Adobe Campaign menawarkan kepada pengguna kekuatan untuk memanipulasi proses periklanan melalui saluran yang berbeda dan juga untuk otomatisasi kampanye pemasaran yang sederhana.”

-   Tinjauan Kampanye Adobe, Alex W.

Apa yang tidak disukai pengguna:

“Ini sangat kikuk dan kuno dan tidak terlalu intuitif bagi pengguna. Ini cukup lambat ketika ada banyak proses yang terjadi, dan alat untuk memeriksa bagaimana komunikasi telah dilakukan bukanlah alat analisis terbaik.”

-   Tinjauan Kampanye Adobe, Harsh S.

Memahami pelanggan Anda dimulai dengan merangkul data Anda

Kejahatan terbesar yang bisa dilakukan siapa pun adalah tidak menggunakan data yang sudah mereka miliki dan mengambil tindakan berdasarkan data tersebut. Meningkatkan pengalaman pelanggan adalah proses yang berkelanjutan dan analitik adalah kunci untuk memahami kepuasan pelanggan.

Pelanggan perlu dipahami dengan baik. Mereka senang melihat tindakan bisnis afirmatif diambil. Jangan biarkan mereka meninggalkan tempat Anda bahkan sebelum mereka mendengar tentang 'Spesial Hari Ini'.

Khawatir tentang menjaga pelanggan Anda pergi? Pelajari bagaimana bisnis Anda dapat meningkatkan nilai umur pelanggan (CLV) dengan pemasaran retensi.