Czym jest Customer Journey?
Modele Customer Journey: See, Think, Do, Care
Zbieranie danych: Off-site i On-site
Analiza Customer Journey: Atrybucja i CRO
Nieliniowy proces decyzyjny i jego optymalizacja
Jak zmienia się Customer Journey w 2025 – dane o zachowaniach zakupowych klientów online
Podsumowanie
Customer Journey to proces obejmujący wszystkie doświadczenia użytkownika, jego interakcje i etapy, przez które przechodzi klient – od pierwszego kontaktu z marką lub witryną, przez dokonanie zakupu, aż po obsługę posprzedażową i budowanie lojalności wobec marki.
Jeśli chodzi o etapy Customer Journey, na rynku funkcjonuje kilka modeli opisujących poszczególne fazy tego procesu. Przykładowym modelem wykorzystywanym do analizy ścieżki klienta jest See, Think, Do, Care. Model ten opisuje poszczególne fazy, w których znajduje się użytkownik lub klient podczas swojego Customer Journey. Kluczowe jest zrozumienie, że na każdym etapie użytkownik może mieć kontakt z marką zarówno online, jak i offline, szczególnie jeśli firma działa w modelu OmniChannel.
Aby skutecznie analizować Customer Journey, potrzebne są odpowiednie dane. Można je podzielić na dwa rodzaje: dane off-site i on-site. Dane off-site dotyczą systemów reklamowych oraz wszystkich interakcji użytkownika, które zachodzą poza właściwą stroną internetową marki, zarówno w internecie, jak i poza nim. Pozwalają określić, w jaki sposób użytkownik styka się z marką.
Z perspektywy zbierania danych, kluczowe znaczenie ma tagowanie kampanii za pomocą parametrów UTM. Parametry UTM informują, skąd użytkownik trafia do serwisu. Dzięki nim można rozpoznać konkretne źródło, medium oraz kampanię, z której pochodzi ruch. Umożliwia to precyzyjną analizę skuteczności działań marketingowych i lepsze zrozumienie ścieżki klienta. Tagowanie kampanii UTM odgrywa kluczową rolę w analizie ścieżek wielokanałowych użytkownika. Pozwala zidentyfikować, z jakich źródeł użytkownik trafia na stronę przed podjęciem decyzji zakupowej.
W kontekście danych on-site, czyli informacji o zachowaniu użytkowników na stronie, istotne jest odpowiednie grupowanie treści. Dzięki temu raporty dotyczące treści, zaangażowania czy różnych URL-i prezentują bardziej czytelne i użyteczne dane. W przypadku dużych serwisów liczba unikalnych URL-i może sięgać nawet setek tysięcy. Z perspektywy analizy customer journey warto zredukować tę liczbę do kilku kluczowych kategorii, co pozwoli na efektywniejszą analizę ruchu użytkowników i ich przepływu pomiędzy sekcjami serwisu.
Dane on-site są również przydatne podczas analizy customer journey przy wykorzystaniu narzędzi jakościowych, takich jak mapy kliknięć. Szczególnie wartościowe są badania trackingowe, umożliwiające obserwację, które elementy strony przyciągają uwagę użytkowników. Hitmapy pokazują, w jaki sposób odwiedzający poruszają się po stronie, co pozwala lepiej zrozumieć ich zachowania i optymalizować ścieżki konwersji. Ruchy myszką w dużym stopniu odzwierciedlają miejsca, na które użytkownik kieruje wzrok. Scroll mapy pozwalają sprawdzić, jak głęboko użytkownik dociera w serwisie.
Zgromadzenie danych zarówno off-site, jak i on-site umożliwia kompleksową analizę customer journey. Analiza customer journey polega na połączeniu dwóch odrębnych podejść: analizy atrybucji konwersji oraz analizy zachowań użytkowników na stronie. Analizę atrybucji konwersji szczegółowo opisaliśmy w osobnym materiale, który stanowi wstęp do kompletnego poradnika na temat atrybucji konwersji w marketingu. Analiza Customer Journey obejmuje dwa kluczowe elementy: analizę atrybucji konwersji oraz optymalizację współczynnika konwersji. Analiza atrybucji pozwala zrozumieć, z jakich źródeł użytkownik trafia do serwisu. Z kolei optymalizacja współczynnika konwersji pokazuje, jak użytkownik porusza się już w obrębie serwisu. Połączenie tych dwóch perspektyw umożliwia pełne zrozumienie ścieżki użytkownika.
Warto dodać, że w opisie pod filmem znajduje się link do szczegółowego materiału o skutecznej optymalizacji konwersji. Przedstawiamy tam konkretne schematy i nasze podejście do tego procesu.
Proces decyzyjny użytkownika – od pierwszego kontaktu z marką, przez zakup, aż po dalszą opiekę nad klientem – nie przebiega w sposób liniowy. W dobie powszechnego dostępu do kanałów mobilnych i informacji, ścieżka zakupowa staje się coraz bardziej złożona i wymaga szczegółowej analizy. Im bardziej skomplikowany produkt lub usługa, tym dłuższy proces decyzyjny klienta. W takich przypadkach analiza ścieżki użytkownika nabiera jeszcze większego znaczenia. Wraz z wydłużeniem się customer journey rośnie prawdopodobieństwo, że użytkownik na którymś etapie nie wróci do serwisu.
Zrozumienie procesu decyzyjnego i ścieżki użytkownika pozwala optymalizować działania marketingowe oraz obecność marki w kluczowych momentach podejmowania decyzji. Dzięki temu można lepiej wspierać użytkowników na każdym etapie ich drogi do zakupu.
Najnowsze badania pokazują, że ścieżka klienta do zakupu zmienia się dynamicznie. W 2025 r. aż 45 % klientów zaczyna proces zakupowy na marketplace’ach, co oznacza, że platformy takie jak Allegro stają się ważniejszym punktem startu niż wyszukiwarki czy strony sklepów internetowych. To sygnał, że proces poznawczy i decyzje konsumentów skracają się i koncentrują wokół zaufanych ekosystemów zakupowych, a nie klasycznych etapów „See-Think-Do”.
Wszystko to opiera się na danych. Skuteczne analizowanie customer journey wymaga odpowiedniego zbierania i interpretowania informacji o zachowaniach użytkowników. Jeśli potrzebujesz wsparcia w tym zakresie, warto skorzystać z pomocy specjalistów zajmujących się Digital Analytics.
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
