Dane behawioralne
Dane behawioralne to coraz ważniejszy składnik wiedzy o kliencie – pozwalają lepiej zrozumieć, jak użytkownicy faktycznie się zachowują, co robią, czego szukają i jakie podejmują decyzje. W Polsce badanie CBOS pokazuje, że 83,3% osób powyżej 15. roku życia korzysta z internetu, a 70,6% – robi to codziennie lub niemal codziennie, co stwarza ogrom możliwości zbierania tego typu danych.
Co to są dane behawioralne?
Jeśli chodzi o dane behawioralne, definicja nie jest zbyt skomplikowana: są to dane o tym, co użytkownik robi – czyli jego działania, interakcje, zwyczaje, ścieżki nawigacji, nawyki zakupowe, użycie aplikacji czy reagowanie na komunikaty marketingowe. Wiedząc już, co to są dane behawioralne, warto przyjrzeć się bliżej temu, jak zbierane są dane behawioralne. Można pozyskiwać je online – np. ruch na stronie, kliknięcia, czas spędzony na podstronie, porzucenie koszyka w e-commerce – oraz offline, jeżeli firma ma punkty styku w świecie rzeczywistym i śledzi zachowania klientów np. w sklepie, przez karty lojalnościowe itp.
Dane behawioralne w marketingu
W marketingu dane behawioralne służą do tworzenia bardziej precyzyjnych, spersonalizowanych doświadczeń dla klienta. Dzięki nim marketerzy mogą:
- segmentować użytkowników nie tylko według cech demograficznych (wiek, płeć, miejsce zamieszkania), ale według faktycznych potrzeb, zainteresowań i sposobu korzystania z produktu czy serwisu;
- optymalizować lejki sprzedażowe, identyfikować punkty przeciążenia lub utraty użytkownika (np. miejsc, gdzie użytkownicy rezygnują z zakupu lub porzucają koszyk);
- prowadzić remarketing / retargeting (np. przypomnienia osobom, które oglądały produkt, ale go nie kupiły);
- personalizować ofertę, komunikaty, content – np. pokazywać rekomendacje produktów na podstawie przeszłych zakupów albo podobnych użytkowników, dopasowywać e-maile, push-y, powiadomienia;
- testować i mierzyć skuteczność działań marketingowych, poprawiać doświadczenie użytkownika („user experience”) i konwersje.
Powyższe informacje dają więc jasną instrukcję co do tego, jak wykorzystać dane behawioralne. Marketing behawioralny to sposób na zwiększenie efektywności – lepsze dopasowanie przekazu, mniejszą liczbę nieistotnych ofert, większe zaangażowanie – co z kolei przekłada się na ROI.
Dane behawioralne – RODO
Sama definicja oraz możliwości wykorzystania danych behawioralnych w marketingu to jednak nie wszystko. Warto wiedzieć również jak zbierane są dane behawioralne i jak to działanie regulowane jest prawnie – zwłaszcza przez przepisy o ochronie danych osobowych (RODO) i e-privacy w UE.
- Dane behawioralne często mieszczą się w zakresie danych osobowych lub przynajmniej danych, które mogą dopuścić do identyfikacji osoby (np. przez profilowanie). Jeśli użytkownik jest identyfikowalny (nawet przez cookie, identyfikator przeglądarki itp.), RODO ma zastosowanie.
- Zbieranie takich danych wymaga odpowiedniej podstawy prawnej: zgody użytkownika albo innego uzasadnienia (np. prawnie uzasadniony interes) – ale profilowanie w celach marketingowych często wymaga wyraźnej zgody.
- Użytkownik powinien być poinformowany, jakie dane są zbierane, w jakim celu, kto je przetwarza, jak długo będą przechowywane, oraz mieć możliwość sprzeciwu lub wycofania zgody. Transparentność i minimalizacja zbieranych danych to kluczowe zasady.
- Należy też zadbać o bezpieczeństwo danych – techniczne i organizacyjne środki ochrony, anonimizację lub pseudonimizację, kiedy to możliwe.
Dane behawioralne – przykłady
Jeżeli chodzi o dane behawioralne przykłady najlepiej pokazują, jak wartościowe są to informacje. Danymi behawioralnymi są m.in.:
- historia odwiedzin strony internetowej: jakie podstrony odwiedza użytkownik, jakie kategorie produktów ogląda, w jakiej kolejności;
- czas spędzony na stronie / kliknięcia / scrollowanie;
- interakcje z reklamami: jakie reklamy były klikane, jakie treści reklamowe oglądane;
- dane zakupowe: co użytkownik kupił, kiedy, z jaką częstotliwością, jakie produkty porzuca w koszyku;
- dane z newsletterów: które maile były otwierane, które linki kliknięte;
- działania w aplikacji mobilnej: które funkcje są używane, jak często, jaki jest przepływ użytkownika wewnątrz aplikacji;
- interakcje w mediach społecznościowych: polubienia, komentarze, udostępnienia;
- dane offline: np. transakcje w sklepie, zachowanie przy kasie, użycie karty lojalnościowej, pytania kierowane do obsługi klienta.
Jak wykorzystać dane behawioralne?
Firmy mogą praktycznie wykorzystać dane behawioralne w wielu obszarach, oto przykłady zastosowań:
- Personalizacja ścieżki zakupowej
Na podstawie danych o zachowaniu użytkownika (np. oglądanych produktach, czasie spędzonym na stronie, porzuconych koszykach), można dynamicznie dostosowywać ofertę – np. pokazać rekomendacje produktów podobnych do tych, które klient oglądał, albo przypomnieć o produktach porzuconych w koszyku. - Optymalizacja kampanii marketingowych
Retargeting dla osób, które wykazały zainteresowanie, ale nie dokonały zakupu; segmentowanie użytkowników według poziomu intencji zakupowej (np. użytkownicy, którzy często odwiedzają stronę produktu versus ci, którzy tylko trafili przez reklamę); testowanie różnych komunikatów lub kanałów (A/B testy), korzystając z danych behawioralnych, by zobaczyć jakie elementy przekazu działają najlepiej. - Predykcja zachowań / modelowanie scoringowe
Tworzenie modeli przewidujących, który użytkownik ma największe prawdopodobieństwo zakupu, rezygnacji lub stania się lojalnym klientem. Dzięki temu można skierować promocje, oferty specjalne lub komunikację tym, u których prognoza wskazuje największy potencjał. - Poprawa doświadczenia użytkownika (UX)
Analiza, gdzie użytkownicy mają problemy – np. opuszczają proces zakupu, nie znajdują potrzebnych informacji, klikają w miejsca, które nie prowadzą do celu – i wprowadzenie zmian w interfejsie, nawigacji, strukturze strony, by ułatwić im drogę. - Zarządzanie lojalnością i utrzymaniem klienta
Na podstawie danych behawioralnych można budować programy lojalnościowe, oferować spersonalizowane oferty dla stałych klientów itp. Można także przewidywać, kiedy klient może odejść (churn) i działać zapobiegawczo. - Automatyzacja i komunikacja omnichannelowa
Wysyłka automatycznych wiadomości – np. powiadomienie o porzuconym koszyku, przypomnienia, rekomendacje – w odpowiednim kanale (mail, push, SMS) oraz synchronizacja działań między różnymi punktami kontaktu.
