Was sind Verhaltensdaten?

Verhaltensdaten zeigen, wie Menschen agieren und interagieren, oft online. Sie helfen Organisationen zu verstehen, wie Nutzer mit Produkten, Dienstleistungen, Websites und Apps interagieren. Diese Daten umfassen auch Informationen darüber, was Menschen kaufen. Unternehmen erfahren mehr über ihre Abonnements und andere finanzielle Aktivitäten. Dies hilft ihnen zu verstehen, was Menschen zum Kauf anregt. Sie können von Unternehmen genutzt werden, um Erlebnisse zu personalisieren. Sie können auf diesen Daten aufbauen, um Benutzeroberflächen zu verbessern und zielgerichtete Marketingkampagnen zu erstellen. Insgesamt können sie bessere Produkte entwickeln und zukünftige Verhaltensweisen und Trends vorhersagen. Kurz gesagt, Verhaltensdaten ermöglichen ein detailliertes und Echtzeit-Verständnis des Nutzerverhaltens. Dies macht sie zu einem wertvollen Werkzeug zur Verbesserung der Nutzerbindung und -zufriedenheit. Warum ist es jetzt an der Zeit, über den intelligenten Einsatz von Verhaltensdaten nachzudenken?

• Nur 44 % der Daten- und Analyseexperten gaben an, dass ihr Team effektiv Wert für das Unternehmen schafft
• Echtzeit-Datenanalyse ist profitabel. 80 % der in sechs Ländern befragten Unternehmen berichteten von einer Umsatzsteigerung durch deren Nutzung

Was sind die Schlüsselkomponenten von Verhaltensdaten?

Die effektive Überwachung von Verhaltensdaten erfordert die Betrachtung vieler verschiedener Messgrößen. Es ist wichtig zu verstehen, was Menschen tun, wie lange sie es tun, welche Geräte sie verwenden und vieles mehr. Obwohl diese Messgrößen für sich genommen interessant sein können, sind sie in Kombination nützlicher. Von dort aus können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen. Sie können ein besseres Produkt und eine hochwertigere Benutzererfahrung entwickeln. Hier sind die gängigsten und wichtigsten Komponenten, die bei der Überwachung von Verhaltensdaten zu berücksichtigen sind:

Nutzeraktionen
Nutzeraktionen sind das, was Nutzer tun, wie Klicken, Seiten ansehen, Formulare ausfüllen, Videos abspielen und Dinge kaufen. Diese Aktionen zeigen, wie Nutzer mit einer Website oder App interagieren.

Interaktionsdaten
Interaktionsdaten umfassen, wie Nutzer mit verschiedenen Teilen einer Seite oder App interagieren. Beispiele sind das Bewegen der Maus über Elemente, Scrollen, Klicken auf Schaltflächen und Navigieren. Diese Daten helfen, die Nutzerbindung zu verstehen.

Sitzungsdaten
Sitzungsdaten umfassen den Besuch eines Nutzers, z. B. wie lange er bleibt, welche Seiten er besucht und die Reihenfolge seiner Aktionen. Dies hilft, Nutzerpfade zu analysieren und gemeinsame Wege oder Abbruchpunkte zu finden.

Nutzerattribute
Nutzerattribute sind Details über den Nutzer, wie Alter, Geschlecht, Standort, Gerätetyp, Betriebssystem und Browser. Diese Details helfen, Nutzer zu gruppieren und unterschiedliche Verhaltensweisen zu verstehen.

Zeitstempel
Zeitstempel zeigen an, wann jede Aktion stattfindet. Dies hilft, Muster im Zeitverlauf zu erkennen, wie z. B. Spitzenzeiten der Nutzung und wie lange Nutzer für die Ausführung von Aktionen benötigen.

Kontextinformationen
Kontextinformationen umfassen Daten über die Umgebung des Nutzers, wie Standort, IP-Adresse und Netzwerktyp. Dies hilft, externe Faktoren zu verstehen, die das Nutzerverhalten beeinflussen könnten.

Engagement-Metriken
Engagement-Metriken sind Maße für die Nutzerbeteiligung, wie Klickraten, Absprungraten, Konversionsraten und die Verweildauer auf der Website. Diese Metriken zeigen, wie gut eine Website oder App Nutzer bindet und zufriedenstellt.

Transaktionsdaten
Transaktionsdaten umfassen Aufzeichnungen von geldbezogenen Aktionen, wie Käufe, Abonnements und Rückerstattungen. Diese Daten sind wichtig, um das Ausgabeverhalten der Nutzer und die finanziellen Auswirkungen zu verstehen.

Navigationspfade
Navigationspfade sind die Routen, die Nutzer durch eine Website oder App nehmen. Sie zeigen die Reihenfolge der besuchten Seiten oder Bildschirme. Dies hilft zu sehen, wie Nutzer die Website oder App erkunden und navigieren.

Feedback und Antworten
Feedback und Antworten umfassen alle direkten Eingaben von Nutzern, wie Bewertungen, Rezensionen, Kommentare und Umfrageantworten. Dies liefert wertvolle Erkenntnisse, die die Zahlen aus Verhaltensdaten ergänzen.

Verhaltensdaten vs. deklarative Daten

Verhaltensdaten und deklarative Daten mögen ähnliche oder identische Konzepte erscheinen, aber es gibt einige Unterschiede, die man beachten sollte.

• Verhaltensdaten zeigen, was Nutzer online tun
• Deklarative Daten sind das, was Nutzer über sich selbst angeben

Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Unternehmen, Erlebnisse zu personalisieren und Marketing besser auszurichten. Hier ist ein detaillierterer Blick:

	Verhaltensdaten	Deklarative Daten
Definition	Zeigt, was Nutzer auf Websites und in Apps tun. Es verfolgt ihre Aktionen und Interaktionen.	Zeigt, was Nutzer über sich selbst sagen. Es umfasst ihre Präferenzen und persönlichen Details.
Fokus	Was Nutzer tatsächlich tun.	Was Nutzer über sich selbst sagen.
Techniken	Gesammelt durch Tools wie Cookies und Analysesoftware. Es zeichnet Klicks, Seitenaufrufe und die Verweildauer von Nutzern auf einer Website auf.	Gesammelt durch Umfragen, Formulare und Nutzerprofile. Es fragt Nutzer nach Alter, Geschlecht, Interessen und Meinungen.
Ziele	Zielt darauf ab, Nutzeraktionen zu verstehen, die Benutzererfahrung zu verbessern und Websites sowie Apps zu optimieren. Es hilft vorherzusagen, was Nutzer als Nächstes tun werden.	Zielt darauf ab, Vorlieben und Abneigungen der Nutzer sowie deren Identität zu verstehen. Es hilft, Inhalte zu personalisieren und Marketing gezielt auszurichten.
Anwendungsbeispiele	E-Commerce: Sehen, welche Produkte Nutzer ansehen und kaufen, um ähnliche Artikel zu empfehlen. Websites: Verfolgen, welche Seiten am häufigsten besucht werden, um Inhalte zu verbessern. Apps: Überwachen, welche Funktionen am häufigsten genutzt werden, um sie zu optimieren.	Marketing: Verwendung von Umfrageantworten zur Erstellung gezielter Anzeigen. Inhalts-Personalisierung: Anzeigen von Inhalten basierend auf den angegebenen Interessen der Nutzer. Kundenservice: Verwendung von Profilinformationen zur Bereitstellung personalisierter Hilfe.

Anwendungsfälle für Verhaltensdaten

Es ist wichtig zu verstehen, wie Verhaltensdaten in verschiedenen Geschäftssituationen funktionieren. Sie helfen Unternehmen wie Online-Shops, Medien-Websites und mobilen Apps, besser abzuschneiden. Betrachten wir drei Beispiele, um zu sehen, wie Verhaltensdaten in realen Geschäftssituationen helfen.

E-Commerce-Website-Optimierung

• Im E-Commerce zeigen Verhaltensdaten, was Nutzer ansehen, anklicken und kaufen.
• Durch die Überprüfung dieser Daten können Unternehmen erkennen, welche Produkte beliebt sind und wo Nutzer während des Bezahlvorgangs Probleme haben.
• Wenn zum Beispiel viele Nutzer vor dem Kauf abbrechen, können Unternehmen diese Probleme beheben, um mehr zu verkaufen.

Personalisierung von Inhalten auf Medienplattformen

• Auf Medienplattformen zeigen Verhaltensdaten, was Nutzer gerne lesen, ansehen oder anhören.
• Durch die Analyse dieser Daten können Plattformen den Nutzern mehr von dem zeigen, was sie mögen, und so ihr Interesse aufrechterhalten.
• Wenn zum Beispiel viele Nutzer Artikel über Sport lesen, können Plattformen mehr Sportnachrichten auf ihrer Startseite anzeigen.

Verbesserung der Nutzerbindung bei mobilen Apps

• In mobilen Apps zeigen Verhaltensdaten, wie Nutzer verschiedene Teile der App verwenden.
• Durch die Überprüfung dieser Daten können Entwickler erkennen, was Nutzer mögen und diese Teile verbessern.
• Wenn zum Beispiel viele Nutzer viel Zeit in einem Spielbereich verbringen, können Entwickler weitere Spiele hinzufügen, um sie bei der Stange zu halten.

Es ist wichtig zu verstehen, wie Verhaltensdaten in verschiedenen Geschäftssituationen funktionieren. Sie helfen Unternehmen wie Online-Shops, Medien-Websites und mobilen Apps, besser abzuschneiden. Betrachten wir drei Beispiele, um zu sehen, wie Verhaltensdaten in realen Geschäftssituationen helfen.

Was sind die Vorteile von Verhaltensdaten?

Verhaltensdaten bieten Unternehmen viele Vorteile.

Unternehmen können wertvolle Erkenntnisse gewinnen und bessere Entscheidungen treffen, indem sie sich auf das Nutzerverhalten konzentrieren. Dies führt zu verbesserter Kundenzufriedenheit, effektiverem Marketing und intelligenterer Produktentwicklung.

Schauen wir uns alle Vorteile der Nutzung von Verhaltensdaten genauer an.

Genauigkeit
Es zeigt, was Menschen tatsächlich tun, nicht was sie sagen, was sie tun. Dies macht es genauer.

Echtzeit-Einblicke
Daten werden oft sofort gesammelt, was Organisationen hilft, schnelle Entscheidungen zu treffen.

Personalisierung
Unternehmen können personalisierte Inhalte und Dienstleistungen basierend auf dem Nutzerverhalten anbieten.

Kundenverständnis
Es hilft Unternehmen zu verstehen, was Kunden mögen und brauchen.

Targeting und Segmentierung
Unternehmen können ihre Marketingbemühungen präziser ausrichten.

Benutzererfahrung
Durch die Analyse des Verhaltens können Unternehmen Produkte benutzerfreundlicher gestalten.

Prädiktive Analysen
Verhaltensdaten können zukünftige Trends und Kundenaktionen vorhersagen.

Leistungsmessung
Unternehmen können sehen, wie gut ihre Strategien und Produkte funktionieren.

Wettbewerbsvorteil
Die Nutzung dieser Daten hilft Unternehmen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Produktentwicklung
Erkenntnisse leiten die Entwicklung von Produkten, die den Nutzerbedürfnissen entsprechen.

Betrugserkennung und Sicherheit
Es hilft, ungewöhnliche Muster zu finden, die auf Betrug hindeuten könnten.

Operative Effizienz
Das Verständnis, wie Ressourcen genutzt werden, hilft, die Effizienz zu verbessern.

Was sind die Herausforderungen von Verhaltensdaten?

Die Untersuchung von Verhaltensdaten liefert viele wichtige Hinweise darauf, was Menschen mögen und tun. Sie birgt jedoch auch einige Schwierigkeiten.

Sprechen wir über die Probleme, denen Unternehmen begegnen können, wenn sie versuchen, diese Daten zu verstehen und zu nutzen.

Datenschutzbedenken
Das Sammeln von Daten kann Nutzer verunsichern oder misstrauisch machen.

Datenqualität
Die Daten können unübersichtlich und schwer genau zu halten sein.

Analysekomplexität
Das Verständnis der Daten erfordert oft spezielle Fähigkeiten und Tools.

Sicherheitsrisiken
Die Daten vor Diebstahl oder Lecks zu schützen, ist eine Herausforderung.

Regulatorische Compliance
Die Einhaltung von Gesetzen zur Datennutzung kann schwierig und zeitaufwendig sein.

Wie können DAPs bei Verhaltensdaten helfen?

Das Verständnis des Nutzerverhaltens ist entscheidend für Unternehmen, die ihr Produkt oder ihre Dienstleistung optimieren möchten.

Glücklicherweise verfügen digitale Adoptionsplattformen (DAPs) über viele Funktionen, die Unternehmen helfen zu verstehen, wie Nutzer online mit ihnen interagieren.

Untersuchen wir, wie DAPs diese Daten nutzen können, um Muster zu finden, Erlebnisse zu personalisieren und letztendlich die Leistung zu verbessern.

Verfolgung des Nutzerverhaltens

DAPs enthalten oft Funktionen, die die Online-Aktivitäten von Nutzern verfolgen können. Durch die Überwachung von Informationen darüber, wohin sie klicken und was sie ansehen, sammeln diese Plattformen nützliche Daten darüber, wie Menschen das Produkt oder die Dienstleistung nutzen.

Wie kann WalkMe helfen? Insights-Sitzungen: Unternehmen können Nutzersitzungen aufzeichnen, um genau zu sehen, worauf Nutzer klicken, welche Seiten sie besuchen und wie sie mit der Plattform interagieren. Element-Tracking: Mit WalkMe ist das Tracking spezifischer Elemente innerhalb der Plattform einfach. Beispiele sind Schaltflächen, Menüs oder Formulare. Organisationen können dann sehen, wie oft sie verwendet werden, und potenzielle Probleme identifizieren. Insight-Funnels: Man kann den Nutzerfluss verfolgen, um Abbruchpunkte zu identifizieren und die Benutzererfahrung zu optimieren.

Segmentierung und Personalisierung

DAPs können Nutzer segmentieren und personalisierte Erlebnisse schaffen. Unternehmen können dann maßgeschneiderte Online-Optionen erstellen, um spezifische Nutzerbedürfnisse zu erfüllen.

Wie kann WalkMe helfen? Nutzersegmente: WalkMe ermöglicht es Unternehmen, Nutzer basierend auf ihrem Verhalten, demografischen Merkmalen oder anderen Kriterien zu segmentieren. Gezielte Walk-Thrus: Smart Walk-Thrus können gezielt eingesetzt werden, sodass sie nur bestimmten Nutzersegmenten angezeigt werden. Dynamische Inhalte: Unternehmen können personalisierte Inhalte in ihre Smart Walk-Thrus integrieren, basierend auf Nutzerdaten wie deren Namen oder Unternehmen.

Leistungsüberwachung

Unternehmen können in Echtzeit beurteilen, wie gut Menschen online agieren. Sie können einen datengesteuerten Ansatz verwenden, um festzustellen, ob ihre digitalen Tools gut funktionieren oder ob Änderungen vorgenommen werden müssen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Wie kann WalkMe helfen? WalkMe Insights: Diese leistungsstarke Funktion ermöglicht es Unternehmen, Metriken zur Nutzerbindung zu verfolgen. Sie können Abschlussraten und die Verweildauer in Smart Walk-Thrus analysieren, um die Effektivität ihrer Strategie zur digitalen Adoption zu messen. Benutzerdefinierte Ziele: Unternehmen können benutzerdefinierte Ziele für ihre Walk-Thrus festlegen. Dies könnte das Abschließen einer bestimmten Aufgabe oder das Erreichen einer bestimmten Seite sein. Sie können diese Daten nutzen, um den Nutzerfortschritt zu verfolgen.

Erfolgsgeschichten mit Verhaltensdaten

Die Nutzung von Verhaltensdaten ist eine leistungsstarke Methode zur Verbesserung von Prozessen.

Viele Unternehmen haben durch die Implementierung der Analysetools von WalkMe zusammen mit der DAP profitiert.

Hier ist ein Beispiel:

Origin x WalkMe

Origin bearbeitete monatlich 7.000 Support-Tickets. Sie mussten Mitarbeiter manuell durch Lösungen führen, was viel Zeit in Anspruch nahm.

Sie setzten WalkMe ein, um Prozesse zu optimieren und Kosten zu sparen. Mit Smart Walk-Thrus verwandelten sie gängige Arbeitsabläufe in WalkMe-Journeys.

Mithilfe von Verhaltensdaten aus WalkMe Insights konnte das Unternehmen Prozesse überarbeiten, um die Arbeitsweise der Mitarbeiter zu optimieren und Probleme zu vermeiden.

Die Organisation nutzt Insights weiterhin, um Abbruchraten zu analysieren und Probleme für Wartung und Verbesserung zu kennzeichnen.

Infolgedessen wurden Support-Tickets um 70 % reduziert, und die Besuche von Wissensartikeln stiegen um das 30-fache pro Monat.