Cum valorifică marile companii embedded analytics
Cum îi determină embedded analytics pe oameni să acționeze
Trăim într-o lume a inerției, alimentată de paralizia decizională, iar cele mai bune aplicații investesc în embedded analytics pentru a-i pune pe oameni în mișcare, uneori chiar la propriu.
Să luăm Strava ca exemplu. Embedded analytics reprezintă o componentă esențială a funcționalităților oferite abonaților. Hărțile termice care arată drumurile parcurse sau survolurile care redau traseul în 3D sunt vizualizări construite și întreținute de profesioniști BI și constituie un argument unic de vânzare.
Personalizarea a devenit tot mai importantă pe măsură ce oamenii se confruntă cu paradoxul alegerii: prea multe opțiuni fac decizia mai dificilă.
Am ajuns să ne bazăm atât de mult pe date, încât orice produs care nu ne ghidează deciziile prin personalizare devine depășit. Aplicațiile de streaming muzical și video fac acest lucru, site-urile de eCommerce îl folosesc și, desigur, Strava îl folosește. Platforma selectează cele mai bune trasee pe baza locației, condiției fizice, obiectivelor și istoricului de utilizare. Așa cum aplicațiile de livrare a mâncării oferă "selecții rapide", Strava afișează "cele mai bune trasee" exact în locul în care se ia decizia și aș paria că majoritatea oamenilor folosesc această funcționalitate.
Ceea ce fac de fapt embedded analytics și personalizarea este să creeze un sentiment de urgență. Eticheta "preferata oaspeților", pe care Airbnb o aplică anumitor proprietăți, combină date din recenzii, rate de anulare și evaluări privind acuratețea. Airbnb angajează oameni care inspectează proprietățile pentru a verifica dacă acestea reflectă fidel anunțurile. Observațiile și criteriile bifate de ei alimentează întregul motor de analiză din spatele unei etichete aparent simple precum "preferata oaspeților". Numai această funcționalitate a costat probabil Airbnb milioane de dolari, însă este foarte posibil să fi generat un ROI semnificativ. Cu cât o decizie este luată mai repede, cu atât este mai probabil ca utilizatorul să rămână și să devină în cele din urmă client. În procesul decizional, data-driven înseamnă colectarea și analizarea datelor pentru a ghida deciziile și a crește șansele de succes.
Lucruri similare se întâmplă și de cealaltă parte. Software-ul pentru administrarea proprietăților închiriate folosește embedded analytics pentru a le arăta gazdelor informații esențiale despre oaspeți și proprietăți. Acestea ghidează decizii care merg de la amenajarea spațiului până la alocarea bugetului de marketing sau modificarea tarifelor pe noapte.
Acesta este dashboard-ul integrat de Booking.com în instrumentul său de administrare a proprietăților pentru gazde, numit și Extranet.
Este, în esență, o pagină accesibilă în browser, după autentificare, care le permite gazdelor să încarce fotografii, să editeze detaliile proprietății, să modifice prețurile și altele. Iar secțiunea de analytics se află la un singur clic de pagina principală.
În cele din urmă, embedded analytics și personalizarea lucrează împreună cu instinctul nostru pentru a ne conduce spre decizia potrivită.
Integrarea embedded analytics în aplicația dumneavoastră nu trebuie să fie un proiect pe care să-l abordați singuri. Discutați cu noi și vom găsi împreună cea mai bună experiență de analytics pentru utilizatorii dumneavoastră.