Jede Interaktion auf Ihrer Website erzählt eine Geschichte – die Geschichte Ihrer Nutzer. Doch wie gut verstehen Sie, was Ihre Nutzer Ihnen gerade erzählen?
Wenn Sie das volle Potenzial Ihrer digitalen Strategie ausschöpfen möchten, müssen Sie diese Geschichten nicht nur lesen, sondern auch effektiv analysieren und aktiv gestalten.
Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie das Nutzerverhalten gezielt analysieren und Ihre Website in ein Erlebnis verwandeln, das Ihre Zielgruppe anspricht und überzeugt.
Was ist Nutzerverhalten?
Nutzerverhalten beschreibt das Zusammenspiel aus den Aktionen und Reaktionen der Besucher auf einer digitalen Plattform.
Dazu gehören nicht nur Klicks, Scrollbewegungen und Seitenaufrufe. Dies umfasst auch die Art und Weise, wie Nutzer durch die Website/App navigieren, welche Inhalte sie konsumieren und welche Elemente ihre Aufmerksamkeit erregen.
Weiterhin bezieht sich Nutzerverhalten auf den Zeitpunkt und die Dauer dieser Interaktionen und hilft somit, die folgenden Fragen zu beantworten:
- Wann besuchen Nutzer die Website?
- Wie lange bleiben sie auf einer Seite?
- Welche Faktoren beeinflussen ihre Entscheidung, zu konvertieren oder die Seite zu verlassen?
All diese Facetten des Nutzerverhaltens bieten wertvolle Hinweise darauf, wie gut eine Website die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe erfüllt.
Das reine Beobachten des Nutzerverhaltens sagt Ihnen jedoch nichts …
Um von den Geschichten Ihrer Nutzer zu profitieren, müssen Sie diese untersuchen und folgend entsprechende Schlüsse ziehen. Dabei hilft Ihnen die Nutzerverhalten-Analyse.
Was ist Nutzerverhalten-Analyse?
Die Analyse des Nutzerverhaltens geht über das bloße Sammeln von Daten hinaus.
Sie umfasst die Interpretation dieser Daten, um Muster und Trends zu erkennen, die Aufschluss über den Bedienkomfort und die Effektivität der Website/App geben.
Das zentrale Element dieser Analyse ist das Tracking, das über eine geeignete Analytics-Plattform erfolgt, wie Piwik PRO Analytics Suite. Die Plattform ermöglicht es, detaillierte Einblicke in das Verhalten der Nutzer zu gewinnen.
Eine grundlegende Nutzerverhalten-Analyse zeigt Ihnen, welche Seiten besonders beliebt sind, welche Wege die Nutzer durch die Website nehmen und an welchen Stellen sie abspringen (um nur einige zu nennen).
Solche Erkenntnisse helfen Ihnen dabei, Schwachstellen zu identifizieren und gezielte Optimierungsmaßnahmen zu entwickeln, die die Kundenbindung und die Conversion-Rate erhöhen.
Wenn das Nutzerverhalten eine Geschichte ist, dann sind Verhaltensdaten einzelne Wörter, Wendungen und Sätze, die diese Geschichte bilden.
Und wie mit Büchern, je besser Sie diese verstehen, desto klarer wird Ihnen die ganze Geschichte. Daher nehmen wir einen genaueren Blick auf die Verhaltensdaten und deren Rolle in der Nutzerverhalten-Analyse.
Was sind Verhaltensdaten?
In der Webanalyse beziehen sich Verhaltensdaten auf Informationen, die eine Analytics-Plattform über die Nutzerinteraktionen auf einer Website oder in einer App sammelt.
Sie sind in erster Linie First-Party-Daten, die wertvoll sind, um genaue, kundenspezifische Erkenntnisse zu erlangen.
Außer der Online-Welt informieren die Verhaltensdaten etwa über Fußgängerverkehrsmuster oder Kundeninteraktionen im stationären Laden.
Verhaltensdaten unterscheiden sich von anderen Datentypen, indem sie aufzeigen, warum Nutzer sich so verhalten, wie sie es tun, anstatt nur zu zeigen, was sie tun.
Dies wiederum ermöglicht datenbasierte Entscheidungsfindung in Ihrem gesamten Unternehmen, um Produktangebote, Website-Erlebnisse, Marketingkampagnen und mehr zu optimieren.
Letztlich helfen Verhaltensdaten es zu verstehen, was Kunden von Ihrem Produkt erwarten. Somit liefern Sie ihnen relevante, persönlichere Erlebnisse.
Beispiele und Quellen für Verhaltensdaten
Verhaltensdaten repräsentieren reale, beobachtbare Handlungen der Nutzer sowohl in digitalen als auch in physischen Umgebungen. Diese Informationen zeigen direkt, was Kunden tun und eliminieren die Spekulationen über ihre Absichten.
Beispiele für digitale Verhaltensdaten
- Website-Interaktionen: Klicks, Suchanfragen, Seitenbesuche und Videoaufrufe
- Nutzungsdaten und -metriken von mobilen und Web-Apps
- Interaktionen im E-Commerce-Store: Hinzufügen eines Artikels zum Warenkorb, Verlassen des Warenkorbs, Erstellen eines Kontos und Stornieren einer Bestellung
- Formularübermittlungen
- Datei- oder App-Downloads
- E-Mail-Metriken: Öffnungs-, Klick- und Abmelderaten
- Kundenservice-Interaktionen über verschiedene Kanäle
- Verkaufsstellen- und Transaktionsdaten
- Interaktionen in sozialen Medien: Likes, Reaktionen und Kommentare
- Produktbewertungen
Beispiele für Offline-Verhaltensdaten
- Einkäufe und Rückgaben im Geschäft
- Fußgängerverkehrsmuster und Interaktionen im Geschäft
- Gesprächsthemen im Callcenter
- Teilnahme und Engagement bei Veranstaltungen
- Aktivitäten im Treueprogramm
- Service- und Beratungstermine
Die Natur der meisten Verhaltensdaten als First-Party-Daten macht sie nützlich für Marken, die ihre Kunden besser verstehen möchten.
Da First-Party-Daten aus direkten Kundeninteraktionen stammen, sind sie hochgradig umsetzbar für Optimierungen und von Natur aus datenschutzkonform, wenn man sie verantwortungsvoll verwaltet.
Im Vergleich zu Third-Party-Daten, deren Einsatz zunehmend ethische und regulatorische Bedenken hervorruft, minimiert die transparente Erfassung von First-Party-Verhaltensdaten verschiedene Fehler- und Missbrauchsrisiken.
Wie Verhaltensdaten Ihnen helfen, Ihre Kunden besser zu verstehen
Unternehmen gewinnen unschätzbare Einblicke in Präferenzen, Bedürfnisse, Schmerzpunkte und Erwartungen ihrer Kunden, indem sie die Vielzahl deren Interaktionen analysieren – von Surfgewohnheiten auf einer Website bis zu Kaufhistorien.
Diese Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingmaßnahmen besser auf das Verhalten der Nutzer abzustimmen.
Eine solche Abstimmung verbessert nicht nur das Nutzererlebnis, sondern treibt auch das Unternehmenswachstum durch höhere Loyalität und Umsätze voran.
Im Wesentlichen fungieren Verhaltensdaten als Kompass, der Unternehmen zu kundenorientierteren Strategien führt.
Einige Bereiche, in denen Verhaltensdaten nützlich sind:
- Gezielte Marketingkampagnen: Unternehmen können Kundendaten in anderen Systemen wie CRM- oder Marketing-Tools nutzen, um Kunden mit personalisierten Inhalten und Angeboten anzusprechen.
- Cross- und Upselling-Möglichkeiten: Das Verständnis früherer Käufe und Präferenzen ermöglicht gezieltes Cross- und Upselling, was den Kundenwert erhöht.
- Optimierung von Vertriebsprozessen: Sie können Ihre Maßnahmen zur Kundenakquise und -bindung verbessern, die Abwanderung reduzieren und den Customer Lifetime Value (CLV) steigern.
- Personalisierte Kundenerlebnisse: Das Nutzerverhalten zeigt, welche Inhalte gelesen werden, welche Seiten am beliebtesten sind, wie Menschen zwischen Seiten navigieren und wonach sie über die Suchfunktion suchen. Mit diesen Daten wissen Sie, wie Sie Informationen für eine einfache Navigation strukturieren.
- Einblicke in die Produktentwicklung: Verhaltensdaten sind eine Fundgrube an Informationen darüber, wie Sie Ihre Produkte verbessern.
- Verbesserte Kundenkonvertierung und -bindung: Das Tracking der Customer Journey erlaubt gezielte Interventionen in verschiedenen Journey-Phasen, was die Konversions- und Bindungsstrategien verbessert. Dies ist besonders wichtig für Produktteams, die die Nutzer besser verstehen und deren Erlebnis verbessern möchten.
- Besserer Kundenservice: Verhaltensdaten unterstützen Kundenserviceteams dabei, problematische Kontaktpunkte zu identifizieren und einen individuellen, effektiven Support dort bereitzustellen, wo er benötigt wird.
- Identifizierung von wertvollen Kunden für mehr Verkäufe: Durch die Analyse von Kaufgewohnheiten und Engagement können E-Commerce-Unternehmen Nutzer segmentieren, um die Aussichtsvollsten gezielt anzusprechen und zu pflegen.
- Abwanderungsprävention: Verhaltensdaten über die Produktnutzung können helfen, Kunden zu identifizieren, bei denen das Churn-Risiko besteht, und proaktive Engagement- und Bindungsstrategien zu entwickeln.
Analyse der Verhaltensdaten
Unternehmen analysieren Verhaltensdaten, um zu verstehen, was Menschen auf ihrer Website tun – von ihrem ersten Besuch bis zum Kauf eines Produkts.
Dadurch erkennen Unternehmen, was Kunden zum Kauf bewegt und was sie davon abhält. Somit gestalten sie ihre Websites attraktiver, um die Wünsche der Kunden zu erfüllen, deren Zufriedenheit und Loyalität zu erhöhen und sie zu größeren Ausgaben zu veranlassen.
Verhaltensanalysen eignen sich auch perfekt dazu, die wertvollsten Kunden zu identifizieren. Dies ermöglicht es Ihnen, ihre Marketing-Ressourcen dort einzusetzen, wo sie den besten Ertrag bringen.
Wenn Sie verstehen, was Ihren Kunden gefällt, können Sie Ihre Inhalte besser für jeden Kunden personalisieren. Dadurch gewinnen sie ihre Aufmerksamkeit und bringen sie dazu, in Zukunft zurückzukehren. Dies wiederum steigert die Kundenbindung.
Herausforderungen bei der Erfassung und Nutzung von Verhaltensdaten
Die Nutzung von First-Party-Verhaltensdaten bringt spezifische Herausforderungen mit sich. Und die zunehmende Vielfalt und Menge der Daten, die aus zahlreichen Quellen stammen, steigert die Komplexität dieses Ansatzes.
Es ist wichtig, dass Sie die Verhaltensdaten achtsam sammeln, verarbeiten, speichern, analysieren und aktivieren. Ohne dessen kann man die Genauigkeit der Analysen, die Einhaltung der Vorschriften sowie das Vertrauen der Kunden untergraben.
Hier ist, wie Sie die Herausforderungen bei der Erfassung und Nutzung von Verhaltensdaten angehen können:
| Herausforderung | Lösung |
|---|---|
| Einhaltung der Datenschutzgesetze (DSGVO, CCPA und andere) | Implementieren Sie eine umfassende Datenmanagement-Plattform, die die Compliance gewährleistet. Sie sollte Funktionen für das Consent-Management, den Datenzugriff und die Berechtigungssteuerung umfassen. |
| Respektierung der Werbepräferenzen der Verbraucher | Nutzen Sie Tools zum Präferenzmanagement, um die Entscheidungen der Verbraucher zu tracken und zu respektieren, im Einklang mit „Do Not Sell“- und „Do Not Track“-Listen. |
| Datenaufbewahrungspläne | Implementieren Sie automatisierte Datenlebenszyklus-Managementsysteme, die Aufbewahrungsrichtlinien und -pläne durchsetzen und eine rechtzeitige Löschung von Daten gewährleisten. |
| Richtlinien zum Datenzugriff | Implementieren Sie benutzerfreundliche Datenzugangsportale, die es Verbrauchern ermöglichen, ihre persönlichen Daten einfach einzusehen, zu übertragen und zu löschen. |
| Integration von Daten aus verschiedenen Quellen | Nutzen Sie eine moderne Customer Data Platform (CDP), um Daten aus unterschiedlichen Quellen zentral zu sammeln und abzugleichen, um genaue Kundenprofile zu erstellen. |
| Aufrechterhaltung einer skalierbaren Dateninfrastruktur | Entwickeln oder übernehmen Sie skalierbare cloudbasierte Infrastrukturlösungen mit robusten Optionen zur Datenverarbeitung, wie z. B. Apache Kafka für Streaming-Daten. |
| Besetzung spezialisierter Datenrollen | Konzentrieren Sie sich auf Talentakquise und Schulungsprogramme, um spezialisierte Rollen wie Daten- oder KI-Ethiker und Datenschutzbeauftragte zu besetzen. |
| Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit | Implementieren Sie Kollaborationsplattformen und abteilungsübergreifende Arbeitsabläufe. Nutzen Sie Tools wie Slack für die Kommunikation und Trello für das Projektmanagement. |
| Umgang mit Reputationsrisiken im Zusammenhang mit unrechtmäßigen Datenpraktiken | Verfolgen Sie einen transparenten Ansatz bei der Datennutzung mit klaren Kommunikationsstrategien für Verbraucher und offenen Offenlegungsrichtlinien. |
| Cybersicherheit | Stärken Sie die Cybersicherheit-Maßnahmen durch den Einsatz fortschrittlicher Sicherheitslösungen wie Firewalls, Intrusion-Detection-Systems und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen. |
Best Practices für den Umgang mit Verhaltensdaten
Sie können Verhaltensdaten verantwortungsbewusst und effektiv nutzen, wenn Sie:
- Explizite Einwilligung einholen und transparent handeln: Informieren Sie Nutzer, wie Sie die gesammelten Daten verwenden und holen Sie bei Bedarf eine entsprechende Einwilligung ein.
- Privatsphäre und Sicherheit priorisieren: Folgen Sie Vorschriften wie der DSGVO, um die Privatsphäre der Nutzer zu respektieren. Implementieren Sie relevante Maßnahmen wie Datenanonymisierung und geeignete Sicherheitsvorkehrungen.
- Datenintegrität aufrechterhalten: Verarbeiten und strukturieren Sie Verhaltensdaten sorgfältig, um Fehler zu korrigieren. Erfassen Sie Metadaten wie Zeitstempel und Quellen.
- Starke Datenverwaltung entwickeln: Dokumentieren Sie Richtlinien für die Erfassung, Speicherung, Zugriffskontrolle und Überwachung von Verhaltensdaten im Einklang mit den Vorschriften.
- Datenminimierung priorisieren: Betrachten Sie Daten als Haftung, nicht als Vermögenswert. Evaluieren Sie kontinuierlich Möglichkeiten, weniger Daten zu sammeln, während der analytische Wert erhalten bleibt.
- Eigenentwickelte Identity Resolution verwenden: Vermeiden Sie den Kauf von Third-Party-Daten zur Identity Resolution. Entwickeln Sie konforme Strategien wie die Sammlung von Zero-Party-Daten.
- Eine ethische Datenkultur aufbauen: Fördern Sie das Bewusstsein und die gemeinsame Verantwortung für den ethischen Umgang mit Daten in den Teams durch Schulungen und Führungsarbeit.
Diese Best Practices bilden die Grundlage für die Pflege von Kundenvertrauen, indem sie deren Wohlbefinden in den Vordergrund stellen.
Während dies anfangs eine Investition erfordert, zahlt es sich langfristig in Form sowohl ethischer als auch leistungsbezogener Kennzahlen aus.
Verhaltensanalyse
Die Erfassung und Interpretation von Verhaltensdaten bildet die Grundlage für alle analytischen Vorhaben. Die Effektivität der Verhaltensanalyse hängt von der Qualität und Vollständigkeit der gesammelten Daten ab.
Organisationen, die relevante und hochwertige Verhaltensdaten sammeln, können durch Analysen aussagekräftigere Einblicke gewinnen. Dies führt zu fundierten Entscheidungen in Bereichen wie Marketing und Produktentwicklung.
Verhaltensanalyse für Marketingteams
Die Verhaltensanalyse im Marketing umfasst die Analyse von Kundendaten, um Kaufmuster, Inhaltspräferenzen und Aktivitäten auf verschiedenen Marketingkanälen zu verstehen.
Dieser Ansatz ermöglicht es Marketern, gezielte Kampagnen, personalisierte Inhalte und strategische Produktplatzierungen zu erstellen, die beim Publikum Anklang finden.
Beispielsweise kann ein Marketer durch die Analyse von Website-Besuchsmustern E-Mail-Kampagnen an spezifische Nutzerinteressen anpassen, was die Engagement- und Conversion-Rates erhöht.
Verhaltensanalyse für Produktteams
Im Produktmanagement konzentriert sich die Verhaltensanalyse darauf, wie Nutzer mit einem Produkt interagieren. Diese Daten helfen Produktteams, fundierte Entscheidungen über Design, Funktionen und UX zu treffen.
Produktteams können etwa tracken, wie Nutzer durch eine App oder Website navigieren, um Schmerzpunkte zu identifizieren, den Nutzerfluss zu optimieren und den allgemeinen Bedienkomfort zu verbessern. Dies trägt direkt zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und -bindung bei.
Tools und Plattformen zur Verarbeitung von Verhaltensdaten
Um Verhaltensdaten effektiv zu verwalten, benötigen Sie spezialisierte Tools und Plattformen, die große Datenmengen verarbeiten, verschiedene Datenquellen integrieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern können.
Hier sind einige der wichtigsten Arten von Tools und Plattformen, mit denen Sie Verhaltensdaten verwalten:
| Tool | Funktion | Beispiele |
|---|---|---|
| Customer Data Platforms (CDPs) | Zentralisierung von Kundendaten aus mehreren Quellen in einer einheitlichen Datenbank für eine 360-Grad-Kundensicht, Segmentierung und Datenaktivierung. | Segment, Tealium, Adobe Real-time CDP, Piwik PRO CDP |
| Data Management Platforms (DMPs) | Verwaltung von Daten aus Drittanbieterquellen für Werbung, Unterstützung bei der Zielgruppensegmentierung und –Targeting. | Oracle BlueKai, Lotame |
| Webanalyse-Tools | Tracking und Berichterstattung von Webverkehr und Nutzerverhalten, Bereitstellung von Einblicken in Nutzer-Navigation und Konversionen. | Google Analytics, Adobe Analytics, Piwik PRO Analytics Suite |
| Verhaltensanalyse-Software | Analyse komplexer Nutzerverhalten und -muster, Identifikation von Trends und Vorhersage von Nutzeraktionen | Mixpanel, Amplitude, Piwik PRO Analytics Suite |
| Marketing-Automatisierungstools | Marketingautomatisierung basierend auf Verhaltensauslösern über verschiedene Kanäle. | HubSpot, Marketo |
| CRM-Systeme | Verwaltung von Kundendaten für Vertrieb und Marketing, Tracking von Interaktionen während des gesamten Kundenlebenszyklus. | Salesforce, Zoho CRM |
| Business Intelligence (BI)-Tools | Datenanalyse, Berichterstellung und Visualisierung für strategische Entscheidungsfindung. | Tableau, Microsoft Power BI |
| Consent Management Platforms | Verwaltung der Nutzereinwilligung und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften. | OneTrust, Quantcast, Piwik PRO Consent Manager |
Auswahl einer Customer Data Platform (CDP)
Eine CDP ist ein Schlüsselelement in jedem Daten-Stack, der Verhaltensdaten verarbeitet. Sie hilft Unternehmen, sich an ihre strategischen Ziele, Compliance-Anforderungen und operativen Bedürfnisse anzupassen.
Organisationen sollten mehrere Kriterien bei der Auswahl einer CDP berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die Plattform ihren spezifischen Anforderungen entspricht.
Datenintegration und -import
Suchen Sie nach einer CDP, die problemlos isolierte Datenquellen in klaren Datensätzen verbinden kann und alle Nutzermerkmale und -verhalten abbildet. Dies schließt die Integration mit CRM-, E-Commerce-Plattformen und Datenbanken ohne Programmierung ein.
Verhaltenssegmentierung und Zielgruppenerstellung
Wählen Sie eine CDP, die es Ihnen ermöglicht, Zielgruppen basierend auf verschiedenen Bedingungen, einschließlich Echtzeit-Kundeninteraktionen, zu erstellen. Die Plattform sollte Flexibilität bei der Definition von Zielgruppen bieten und die Segmentierung basierend auf demografischen und Verhaltensdaten ermöglichen.
Datenaktivierung und Personalisierung
Stellen Sie sicher, dass die CDP Kundenerlebnisse über verschiedene Kanäle hinweg personalisieren und Daten aktivieren kann, um die richtigen Personen zur richtigen Zeit zu erreichen. Dies beinhaltet die Anpassung von Nutzerprofilen mit Attributen, die spezifisch für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden sind.
Privatsphäre und Compliance
Die CDP sollte die Privatsphäre der Nutzer priorisieren und Ihnen helfen, globale Datenschutzgesetze wie DSGVO, TDDDG, CPPA, CPRA, LGDP usw. einzuhalten. Dies umfasst sichere Hosting-Optionen, Datenverwaltung und die eingebaute Integration mit Consent Management Tools.
Integrierte Analytics und Tag-Manager
Eine CDP, die eingebaute Analytics- und Tag-Management-Module bietet, liefert einen konstanten Strom wertvoller Nutzerdaten für umfassendere Einblicke.
Flexibilität und Anpassung
Die Plattform sollte benutzerdefinierte Konnektoren und einen intuitiven Editor für Aktivierungen bieten, um den einzigartigen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, ohne technische Teams einzubeziehen.
Unterstützung
Führende CDP-Anbieter bieten umfassende professionelle Dienstleistungen und Kundensupport, einschließlich Implementierung, Onboarding, Produktschulung, Analytics-Beratung und benutzerdefinierte Integrationen.
Erstellung von Verhaltenszielgruppen in Piwik PRO CDP
Piwik PRO CDP ermöglicht es Ihnen, Ihre Kundenbasis in kleinere Gruppen basierend auf Nutzerattributen oder Verhaltensdaten zu unterteilen.
Verhaltenszielgruppen basieren auf der Idee, dass Kunden, die ähnliche Verhaltensweisen zeigen, wahrscheinlich ähnliche Bedürfnisse und Präferenzen haben.
Wenn Unternehmen ihre Marketingmaßnahmen auf diese Gruppen gezielt richten und dabei die richtigen Daten aktivieren, können sie ihre Effektivität erheblich steigern.
Unten finden Sie Beispiele für Verhaltenszielgruppen und Ziele, die Sie in Piwik PRO erstellen können:
| Ziel | Zielgruppe |
|---|---|
| Mehr Conversions von kostenlosen zu bezahlten Nutzern | Kunden, die in den letzten sieben Tagen dreimal die Preisseite besucht haben und einen kostenlosen Plan nutzen. |
| Personalisierung des Kundenerlebnisses für Besucher, die von einer bestimmten Kampagne kommen | Besucher, deren erster Kontaktpunkt mit der Marke die Frühlingskampagne war. |
| Höhere Ausfüllungsrate der Formulare | Nutzer, die in den letzten 2 Stunden eine Seite mit „loan-form“ in der URL besucht haben, keine Seite mit „request-thank-you“ in der URL in den letzten 2 Stunden besucht haben und 30 Minuten inaktiv waren |
| Höherer Umsatz durch Cross-Selling. | Nutzer, die Seiten mit „laptop“ und „charger“ in der URL besucht haben, keine Seiten mit „headphones“ in der URL besucht haben und keinen Kauf getätigt haben. |
| Reaktivierung inaktiver Großkunden | Kunden, die mindestens 5.000 $ im Geschäft ausgegeben haben, aber in den letzten 14 Tagen keine Aktionen durchgeführt haben. |
| Aufforderung zur schnelleren Abholung von Paketen aus der Packstation | Kunden, deren Paket in den letzten 24 Stunden in eine Packstation gelegt und aus der Packstation in den letzten 24 Stunden entnommen wurde. |
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie vom Einsatz einer CDP profitieren: 8 Customer Data Platform (CDP) use cases that will drive your business growth.
Fazit
Dank der Nutzerverhaltensanalyse anhand von verlässlichen Verhaltensdaten verstehen Sie, wie gut Ihre Website oder App mit Ihren Nutzern in Kontakt treten.
Wenn Sie Ihre Nutzer richtig segmentieren und mit den richtigen Inhalten ansprechen, werden sie das Gefühl haben, dass Sie direkt zu ihnen sprechen.
Und wie bei Transaktionsdaten können Sie Verhaltensdaten dank einer Customer Data Platform, wie der von Piwik PRO, für sich nutzen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Piwik PRO CDP Ihnen helfen kann, das Beste aus den Verhaltensdaten Ihrer Nutzer herauszuholen, kontaktieren Sie uns:
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