Руководство
Создавайте циклы взаимодействия с клиентом с помощью SQL
Научитесь отслеживать потребителей по нескольким каналам
Рынок пути клиента
Глобальный рынок аналитики пути клиента (CJA) достиг 8,3 млрд долларов в 2020 году и, по прогнозам, вырастет до 25,1 млрд к 2026 году при среднегодовом темпе роста 20,3 % в течение прогнозируемого периода[1]. Участие в этом рынке обходится дорого, и не каждая компания находится на той стадии, когда они могут раскошелиться на значительную сумму денег. Несмотря на то, что информации о CJA много, мало отсутствует информация отсутствует о том, как структурировать набор данных, чтобы получить представление о пути клиента. . В этом руководстве я покажу вам, как создать набор данных цикла взаимодействия с клиентом с помощью языка структурированных запросов (SQL).
Что такое путь клиента?
Мы можем определить путь клиента как последовательность взаимодействий клиента по нескольким каналам. Эти каналы могут включать электронную почту, веб-сайт, мобильное приложение, колл-центр, социальные сети или покупки в магазине. Цикл взаимодействия может показывать, как клиент взаимодействует с электронной почтой, затем переходит в Интернет, после чего следует прямая почтовая рассылка и завершается покупкой. Эти взаимодействия с отметкой времени позволяют нам понять время и последовательность взаимодействия клиентов с продуктами компании. Каждый шаг на этом пути может дать ценную информацию, которая может улучшить качество обслуживания клиентов, конверсию и последующие маркетинговые усилия.
Аналитика пути клиента: создание с помощью SQL
Аналитика пути позволяет CX-командам визуализировать поведение клиентов по каналам и времени, определять сигналы в пути, которые показывают вероятность конверсии, и отслеживать производительность для достижения успеха в конце пути.
Наши данные включают взаимодействия и заказы для фиктивной компании, которая продает автомобили. Взаимодействия (например, в Интернете, на мобильных устройствах и т. д.) в таблице public.interactions — это каналы, которые клиенты использовали для взаимодействия с нашей компанией перед совершением покупки. Фиксируем покупки в таблице public.orders.
Создание набора данных пути клиента состоит из трех шагов. Шаг 1. Основной код упорядочивает взаимодействие с клиентом на основе даты взаимодействия. Шаг 2. CTE основного кодасоздает временную копию основной таблицы и делает ее доступной для шага 3. Шаг 3. Создание цикла взаимодействия с клиентом, как следует из названия, создает набор данных цикла взаимодействия с клиентом. . Итак, давайте проанализируем каждый шаг в коде SQL ниже, чтобы понять, как они работают.
Основной код (шаг 1)
Начнем с объединения таблицы взаимодействий и таблицы заказов по идентификатору клиента public.interactions = public.orders on t1.customer_id = t2.customer_id. Мы фиксируем совершенные покупки в таблице заказов. Таким образом, итоговые пути будут включать взаимодействия только с клиентами, совершившими покупку.
Чтобы зафиксировать и упорядочить взаимодействия, мы используем функцию Lead(). Ведущая функция получает доступ к данным из следующей строки на основе значения смещения. Синтаксис ведущей функции:
LEAD(return_value [,offset[, default ]]) OVER (
PARTITION BY expr1, expr2,...
ORDER BY expr1 [ASC | DESC], expr2,...
)
В таблице ниже первое взаимодействие определяется функцией lead(t1.interaction,0) over (partition by t1.customer_id order by t1.interaction_date asc). Сначала partition by группирует записи клиентов на основе t1.customer_id. Во-вторых, order by t1.interaction_date asc сортирует взаимодействия по дате. Наконец, offset обращается к следующей строке, или ко второй строке, которая следует за текущей строкой, или к третьей строке, которая следует за текущей строкой, и так далее. Здесь смещение равно нулю, lead(t1.interaction,0), поэтому возвращаемое значение равно Mobile. Если смещение равно 1, lead(t1.interaction,1) возвращается Web.
Я рекомендую импортировать данные в базу данных и применить приведенный выше код SQL, чтобы полностью понять информацию. Вы можете найти наборы данных здесь.
Заключите основной код в CTE (шаг 2)
Мы обрабатываем основной код, добавляя его к общему табличному выражению (CTE). Синтаксис CTE:
with ctedata as ( --Step 1 code )
Основная причина, по которой мы используем CTE, заключается в том, что мы можем использовать предложение where и фильтровать строки, используя столбцы, полученные из Lead() или Row_Number(). Столбцы, созданные в основном коде с помощью функций, нельзя использовать в предложении where. Это подготавливает данные для шага 3.
Создайте набор данных о пути клиента (шаг 3)
В наборе данных, созданном на шаге 1, в некоторых строках отсутствовали данные. Мы удаляем недостающие строки путем фильтрации, where offset = 0. Мы также агрегируем данные, показанные ниже, путем суммирования общего числа клиентов, совершивших покупку, по параметрам first_interaction и second_interaction.
В таблице выше показано, как клиенты взаимодействуют перед покупкой. В этом примере клиенты, которые покупают старинные автомобили у нашей вымышленной компании, используют мобильные и электронные каналы. С помощью данных о пути клиента мы получаем информацию о том, какие каналы лучше всего подходят для вовлечения и приводят к продажам; какие пути клиентов приводят к оттоку; в какой момент лучше всего вовлечь потребителей в их путешествие и по каким путям идут разные аудитории[2].
Эти знания могут помочь в разработке маркетинговой стратегии. В то время как таблица может быть эффективной для интерпретации данных, визуализация данных может помочь нарисовать интуитивно понятный путь клиента. Итак, давайте попробуем свои силы в следующем разделе.
Визуализация пути клиента
Диаграмма Sankey, показанная ниже, полезна для иллюстрации последовательности пути клиента по нескольким каналам, таким как электронная почта, веб-сайт, мобильное приложение, колл-центр, социальные сети.
Мы читаем диаграмму Санки слева направо. Каждая вертикальная полоса представляет собой узел с потребителями. Например, синий узел показывает, что 23,24% потребителей впервые обратились к бренду через прямую почтовую рассылку. Затем эти клиенты использовали сочетание мобильных устройств, прямой почтовой рассылки, Интернета и электронной почты. Толщина полосы визуально отражает количество потребителей, протекающих между взаимодействиями. Чем толще полоса, тем больше потребителей направляется ко второму узлу взаимодействия. Если вы хотите создать диаграмму Sankey, я рекомендую воспользоваться платными услугами Chart Expo или Visual Paradigm. Я предпочитаю Chart Expo из-за обучающих онлайн-видео. Если вы решите его использовать, не забудьте экспортировать данные, используя формат предоставленного кода SQL.
Индивидуальный подход: продолжить обучение
При изучении того, как отслеживать клиентов по нескольким каналам, многое предстоит открыть. Чтобы помочь, я включил видео ниже в это руководство. Он охватывает тот же материал, однако обсуждение примеров с иллюстрациями может улучшить процесс обучения. Если вам сложно понять некоторые концепции, я рекомендую вам просмотреть видео.
Ну, это пока. Я надеюсь, что вы нашли этот урок полезным. Свяжитесь со мной с вопросами. Я здесь, чтобы делиться и расти.
Ссылки:
[1]: Рынки и рынки, Рынок аналитики пути клиента по организации и размеру компонентов
[2]: Каролина Матушевская, Марек Ющинский. (3 октября 2022 г.). Что такое аналитика пути клиента и почему это важно для вашего бизнеса
