消費者行動データ分析の実施方法

消費者行動データ分析を実施してマーケティングキャンペーンに情報を提供する方法

12.3.2021を更新

SERPレベルでのユーザーの行動のダイナミクスを理解するのに役立つデータセットを使用して、買い物客のコミュニティを強化します。

検索エンジンマーケティング担当者は、クリック行動、消費者の注目度、ユーザー満足度をキャプチャするSERPでのユーザー行動をモデル化するデータセットに依存して、より良いマーケティング決定を下します。 消費者行動分析を読んで、SERPの視覚的に豊富な機能の位置を獲得する可能性のある回答を生成するために使用される断片化された顧客データセットを接続するのに役立つ方法を学びます。

多くの企業は、非常に多くのデータを理解するのに苦労しており、消費者の意図に関するタイムリーで関連性のある洞察を収集する方法を知りません。 インザモーメント、クロスチャネル、クロスデバイスのエクスペリエンスを作成することで、パーソナライズされたエクスペリエンスを大規模に提供することでよりスマートになります。 データセットは、顧客に到達するために信頼している可能性のあるすべてのテクノロジーからの断片化された統合が困難なデータを解決します。

キーワードに焦点を当てたものから、エンティティと呼ばれる特定のプロパティを持つWebコンテンツ内のものに焦点を当てることに移行することで、コンテンツをGoogleの勝者にします。 そうすることで、答えを見つけようとしている消費者に役立つ信頼できる事実を提供できます。

逆に、eコマースデータの探索的データ分析により、マーケターはあなたを可能にします。 各顧客タイプの魅力的なトランザクションパターンを発見し、常緑のコンテンツをより適切に識別します。 これにより、あなたはあなたの業種でオンライン買い物客と歩調を合わせることができます。

Googleはユーザーエクスペリエンスにもっと注意を払っているので、1つ明らかなことがあります。ページの読み込み速度が遅い場合やナビゲーションが直感的でない場合は、買い物客がどこか別の場所で購入を検討するための扉を開いています。 Google Search Console Core WebVitalsレポートで関連する問題をトラブルシューティングできます。

個々の消費者の購入者の行動を特定する方法

デジタルマーケターは、サイトの設計、選択、実装、およびビジネスソリューションの提供方法の管理の調査を主導する必要があります。 これにより、全体的なビジネスプランとの整合性が保たれます。 焦点は、改善するための重要なビジネスプロセスとコミュニケーションを特定することです。 これには、データテクノロジーを使用して、競争上の優位性を生み出すより優れたソリューションを提供する方法を想定することが含まれます。 これは、消費者中心のデータ駆動型アプローチで実現されます。 それはあなたのポジティブな消費者ブランド感情のレベルを発見するのに役立ちます。

この記事は、あなたのビジネスがターゲットオーディエンスの購入行動を特定するのに役立ちます。 まず、消費者行動分析を行うために使用するいくつかの重要な用語について説明しましょう。

顧客行動分析とは何ですか？

顧客行動分析は、顧客が会社のWebプレゼンスとどのように相互に関連し、行動を起こすかを定性的および定量的に観察することを含む市場調査です。 既存の顧客と潜在的な顧客の両方が、最初にバイヤーペルソナに分割されます。 これは、それらの共通の特性と好みに基づいています。 即時検索結果で消費者がクリックしたものを知るのに役立ちます。

消費者行動データとは何ですか？

消費者行動データは、購入者の行動の結果として生成された情報を示します。通常、PC、タブレット、スマートフォンなど、インターネットに接続されたさまざまなデバイスを使用したeコマースの行動です。 行動データは、訪問したサイト、特定のWebページで実行されたアクション、ダウンロードされたアプリ、またはプレイされたゲームを追跡します。

トランザクションデータは何に使用されますか？

トランザクションデータは、組織および/または個々のバイヤー間で行われる1つ以上の消費者データ交換、合意、または転送を文書化する重要な情報です。 購入者の取引は一般に商業的に重要であり、将来の取引行動を予測するのに役立つため、これは特別なカテゴリのデータです。 これにより、企業はコンテンツと広告を消費者の検索意図に合わせて調整し、サイトアーキテクチャを改善することができます。

同時に、Webサイトを監査して、購入者の行動分析の結果を使用する機会を見つけます。

バイヤーインテントデータとは何ですか？

購入者の意図データは、顧客があなたの製品やサービスを購入する確率を決定するために使用されます。 マーケティングの専門家が利用できる分析とソフトウェアの海では、ふるいにかけるために存在するデータの量のために溺れていると感じることができます。 絶えず変化する消費者の好みに対応するには、アジャイルなマーケティング計画が必要です。

消費者行動とは何ですか？

消費者行動には、個人、グループ、または組織のデータ調査、および商品やサービスの購入、使用、廃棄に関連するすべての活動が含まれます。 これは、購入の意思決定活動の前後にある消費者の感情的、精神的、行動的反応を考慮に入れています。

データセットとは何ですか？

グーグル検索によると、別々の要素で構成されているが、コンピューターによってユニットとして操作できる関連情報のセット。

JSON-LDマークアップにより、企業はGoogleデータファクトをフィードできます

グーグルナレッジグラフ（KG）の主題が浮かび上がると、検索の専門家はしばしばグーグルだけを思い浮かべますが、彼らはグーグルがナレッジグラフを発表するずっと前から存在していました。 人工知能（AI）は、本質的にビッグデータとリンクしています。 AIと非常に目に見える知識グラフを強化するのはデータサイエンスです。 WebページがJSON-LDマークアップで有効なスキーマを利用すると、エンティティに関するセマンティック情報を含むJavaScriptデータ配列が作成されます。 これには、プロパティと関係が含まれます。 このようにして、ビジネスは、インデックスを作成しているものに関するGoogleデータの事実を提供しています。

たとえば、デジタルオーディオ透かしの概念を取り上げると、Googleは、位置履歴の追跡よりも高度なモバイルデバイスのセンサーに依存することを選択する場合があります。 デジタルマーケターは、1日でアクセスされるものを取得することで、ユーザーの意図、好み、活動について学びます。

購入者の強い意向を示す検索クエリの照合に役立つテキストのマークアップに焦点を当てます。

消費者関係構築のために最新のデータセットを活用する

2019年に成功するSEOマーケティング戦略は、消費者との関係を構築し、購入者の旅の中で検索の意図を理解することを目的としています。

ソーシャルメディアマーケティングは、新しい消費者が日常会話を頻繁に行う場所で会話することにより、新しい消費者に会うための理想的な方法です。 各ソーシャルネットワークサイトには独自の設定があります。 Pinterest、Twitter、Instagramはスキーマタグを優先しますが、FacebookやPinterestが好むOpen GraphProtocolタグもサポートしています。

SEOの専門家は、機械学習と自動化に関する直接のデータを理解することを余儀なくされていると感じています。 Amazon Echo、Alexa、Siri、Google Home、Smart TVを介して音声検索を採用する買い物客が増えるにつれ、これまでと同じ成功率を維持するために、知識とマーケティング手法を調整する必要があります。 知識グラフは今日の検索の成功の世代であり、リンクトデータはWebを包含し、消費者とのつながりを築くための非常に有用なデータベースを持つ機会を拡大します。

データ情報検索により、買い物客の購入履歴が明らかになります

消費者行動分析は、消費者が最も望んでいることを理解するのに非常に役立ちます。

Webコンテンツの作成者は、データ情報の取得、抽出、およびユーザーの知識管理の分野で変化するアプローチを採用することに抵抗を感じることを克服することをお勧めします。 AIと機械学習の旗艦の下で、企業は公共の場で新たな可視性を獲得しています。 サイト構造と知識表現への強力なデータサイエンスアプローチは、あらゆるWebライティングプロジェクトを強化します。 どのような形式であっても、テキストによるコミュニケーションはどこにでもあり、プログラムとデータアナリストが管理する必要があります。

消費者行動分析のために、買い物客の購入履歴に関するデータを簡単に取得できます。 クリックされるリンク、サイト訪問者がサイトに出入りするページの下部までのスクロールの割合–すべてがコンテンツのカスタマイズに役立ちます。 検索者の意図に合わせて、各ページの適切なコンテンツタイプとコンテンツの長さを一致させます。

ランク追跡は、SEO投資が測定可能な利益を上げているかどうかを知るための重要な側面です。 それがあなたが新しい見込み客からのクリックを獲得するのを助けるならば、新しい販売の価値はいくらですか？

適切な構造化データマークアップを作成すると、消費者にリーチするのに役立ちます

スキーママークアップの追加と維持には手間がかかりますが、可能な限り構造化データを使用してみてください。 トピックと行動の間に文脈上の関係を確立するのに役立ちます。 情報アーキテクチャ、タグ、メタデータなどを充実させることは、SEOの重要なトレンドです。 これは、検索エンジンに常緑のトピックと支援コンテンツを理解するためのシグナルを与える1つの方法です。

ページ1で目立つようにランク付けすると、より有機的なWebトラフィックにつながります。 それがあなたの製品に関連していて正しく扱われるとき、それはより多くのオンラインリードを生み出す能力を持っていることを意味するはずです。 これは、ソリューションまたはサービスを提供するために必要な導入を許可するため、最終的にはビジネスにとって最も重要なことです。 したがって、検索マーケティング担当者のクライアントが最初の位置、ゼロの位置、注目のスニペットスペースにランク付けされているかどうか、または検索結果ページ（SERP）の上部にあるマップパックにあるかどうかは非常に重要です。

検索を行った個人は、製品の購入を希望する場合があります。 この方法を使用して売り上げを伸ばすには、もっと説得力が必要ですか？

消費者が購入を決定する方法を理解することで売上を増やす

Econsultancyで実施されたGoogleの調査によると、「あらゆる種類の組織のマーケターのほぼ90％が、チャネルやデバイス間のユーザージャーニーを理解することが成功に不可欠であることに同意しています」。 バイエルやスプリントなどの企業のケーススタディでは、統合されたデータとテクノロジーを使用して、視聴者との整合性を高め、時間とのつながりを深めています。 ハーバードビジネスレビューが発行した2018年4月19日のホワイトペーパー、マットローソンによる「データドリブンマーケティングインサイト」では、購入についての説明がますます非線形になっています。

関連する結果を取得するためのアルゴリズムデータ収集

私たちの現代のデジタル空間では、すべての検索結果は、ある種のアルゴリズムの助けによって生成されます。 たとえば、ある人が新しい治療法をインターネットで検索する場合、検索ブロックは特定の医療分野のビッグデータ内ですばやく結合され、即座に回答を提供します。

Teodora Petkova氏は、次のように述べています。「絶え間ない接続性のデジタル世界では、忘却の主な力は、可視性の欠如と不十分な情報検索技術につながります。 とはいえ、「忘却の勢力との戦争」には、訓練を受けた献身的な図書館員だけでなく、関連する結果を迅速かつ効率的に取得できるいくつかのアルゴリズムも必要になります。」

Googleは、非常に大きなデータセットに適切に拡張できるようにアルゴリズムを設計しました。

データセットを検出して使用する方法

データセットは、基本的なWebページのテキストの意味を明らかにします。

非構造化フルテキストデータセットを使用している多くの人々は、最初の機械学習の取り組みでは、必要な精度でユーザーの予測が得られないことに気づきます。 品詞のタグ付けや固有表現抽出などの標準的な自然言語処理（NLP）手法を使用しても、高品質のモデルを構築しようとすると、これらが不足する可能性があります。

セマンティック統計語彙によってデータセットを研究します。 重要なのは、生データに構造と意味を追加することです。これにより、マシンがテキストを理解し、コンテンツが最もよく答える重要な質問を学習できるようになります。 テキストを意味のあるものとしてマークアップすることにより、検索マシンがテキストをナビゲートするためのロードマップを提供します。

業界スキーママークアップ内でローカルの詳細を使用します。 そうすれば、GoogleAnalyticsを使用してローカル検索データを追跡するのが簡単になります。 構造化データマークアップがサイトのデスクトップバージョンとモバイルバージョンの両方で使用されていることを確認してください。 同じ方法でモバイルバージョンに追加されていない場合、Googlebotはそのデータを表示しません。

データ視覚化ツールの使用方法 s

セマンティックネットワークの豊富なデータソースは、学習に役立つセマンティック検索アルゴリズムになる可能性があります。 彼らは私たちが必要とする洞察を展開することによって私たちに役立ちます。 視覚的検索の要求をサポートする多くの無料のデータ視覚化ツールがあります。 便利なSEOレポートは、250以上のデータコネクタがあるためにGoogle DataStudioからビジュアルがどのように得られるかを示しています。 Googleの画像ガイドラインを厳守し、消費者がどのように強力な画像と感情的につながるかを調整します。

ユーザーの購入パターンの発見に役立つその他のデータマイニングソース：

• グーグルアナリティクス
• Google広告+ GDN
• 新しいGoogle検索コンソールインサイト
• ActiveX検索
• Bingネットワークオーディエンスインサイト/ Bing広告
• SEMRushデジタルマーケティングツール
• Twitterアナリティクス
• MailChimp Analytics
• 高度なYouTubeアナリティクス
• Adobe Analytics

モバイルデバイスでの購入者のニーズを満たすためにサイトを強化する

すべてのタイプのWebサイト監査を活用すると、データ分析により、顧客が必要なときに役立つ情報を顧客に提供する方法が明らかになります。 最初のデータマイニングが完了したら、得られた洞察を利用して変更を加えると、真のメリットが得られます。 そうしないと、買い物客があなたのブランドを見落とす可能性があります。 Googleの調査によると、スマートフォンユーザーの51％は、提供された情報がより有用だったため、意図したものとは異なるビジネスから購入したことがわかっています。

データセットの習得

SEMrushだけからのデータの編集は、あなたが見ているデータを要約するための簡単なチャートを提供します。 数字、パーセンテージ、比較、およびキーワードランキング、PPC、Organic Researchなどのタイトルを使用すると、パズルをつなぎ合わせて理解することができます。

データアナリストは、明らかなキーワードのランキングや位置以上のことを知る能力を持っていますが、それらのキーワードの根本的な価値とそれらの相関する指標を特定します。 検索ボリューム、密度、難易度、および競合指標を使用して目標を調整し、どのデータセットが他のデータセットを上回るかを決定します。 次に、ソースの事実に基づくコンテンツを作成し、FactClaimスキーマを追加します。

マスタリーは、データエクスポートの可能性を認識し、それらを利用できるようにしています。

バイヤーインテントデータとは何ですか？

購入者の意図データは、顧客があなたの製品やサービスを購入する確率を決定するために使用されます。 マーケティングの専門家が利用できる分析とソフトウェアの海では、ふるいにかけるために存在するデータの量のために溺れていると感じることができます。 しかし、それを正しく行うためのマーケティングリサーチは、Google製品カルーセルでの地位を獲得するのに役立つ可能性があります。

見込み客があなたを見つけるのを助けるためにあなたのGoogleデータが使われるもう一つの方法はここにあります。 さらに、Prodcutスキーママークアップをカスタマイズおよび改良すると、検索エンジンは、コンテンツおよび製品データを、あなたのような製品を検索するクワイアとより適切に一致させることができます。

多くの場所と道路を含むGoogleマップデータセット

あなたのビジネスがウェブ上に出すデジタルテキストは、アルゴリズムがテキストの内容とテキストに含まれる意味を解読するために利用できるセマンティックネットワークのタペストリーでもあります。

Googleビジネスリスティングを最適化する方法により、ユーザーが現在地を見つけるのに役立つGoogleマップで使用される重要なデータが生成されます。 データラベリングを行ってビジネスの予測リフトを提供する方法の例：

医療業界から次の2つの文を取ります。

事務所を見つけるのは大変でした。

ミネソタ州ウッドベリーの歯科医院は見つけるのが困難でした

これらの文に意味を与える長いキーワードをより効果的にラベル付けすることで、人と検索エンジンの両方が、誰かがミネソタ州プリマスの歯科医を訪ねようとしていたことをよりよく理解できます。 適切なヘッダーと意味の明確なラベルがないと、これらの文を誤解すると、データセットモデルが不十分になる可能性があります。

KML- Key Hole Markup Language（kml）は、Earthブラウザで地理データをレンダリングできるもう1つのファイル形式であり、GoogleマップとBingマップの両方でうまく機能します。 KMLファイルを生成して、ビジネスの場所を特定したり、画像オーバーレイを追加したり、追加の方法で豊富なデータを公開したりできます。

注：あなたがあなたを導くための適切なマーケティングフリーランスの専門家を持っているなら、あなたのビジネスはこれの詳細を知る必要はありません。

ここで、データシートがどこにあるのか、そして描画情報がどのように進むのかを見てみましょう。

Webスケールでのオープン情報抽出のしくみ

検索エンジンで使用できるオープン情報抽出アプローチの1つは、事前定義されたテンプレートや人間による監視なしで、Web上のテキストを読み取ります。 ユーザーを中心としたコンテンツを保存および取得し、回答を得るのに必要であると判断する場合があります。

抽出方法は、名詞と、それらを絡み合わせる動詞によって名詞が互いにどのように関連しているかを識別し、それらの関係の質を評価します。 「分類子」は、各関係の信頼性を判断し、信頼できる関係のみを保存します。

テキスト内の名詞、動詞、および物事は相互に関係があり、転置インデックスに格納され、後で検索クエリに応答するために信頼できます。 これは、このデータ知識インデックスの一部である可能性のあるWebのクロール中に接続および識別される可能性のある関係の例です。

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接続されたデータを使用したオープン情報抽出のこの例は、ミネアポリスで雇うトップの有料検索マーケターに関する情報を検索するために使用できます。 あなたはそれをあなた自身のビジネスに適用して、あなたの現在のコンテンツがどのように豊かになるかもしれないかを認識することができます。 Webエコシステム全体の観点から考えてください。 読んで覚えておきたいあなたのデータをフィードしてください。

グーグルの知識ベースとグーグルナウを改善するために検索技術を進歩させるための絶え間ない推進力があります。 現在、コンテキストに基づいて応答して結果を表示できる予測クエリ調査とデータセットに大きく依存しています。 オープン情報抽出はまだ進行中の作業ですが、検索の将来の大部分になる可能性があります。

オーディエンスインテリジェンスとは何ですか？

オーディエンスインテリジェンスは、データから抽出されたオーディエンスに関する消費者の行動に関する洞察を取得する機能です。 オーディエンスインテリジェンスを使用すると、ターゲットオーディエンスを見つけて理解し、実用的で充実したリアルタイムデータを使用してマーケティング戦略に情報を提供し、推進して、ビジネスの成長を向上させることができます。

あなたの平均的な消費者はデスクトップよりもモバイルデバイスを使用していますか？ 彼らはソーシャルメディア広告から製品を見つけていますか？

ソーシャルメディアユーザーは、世界でほぼ50％の普及率に達しています。 2020年末までにこの重要なマイルストーンを通過する必要があると推測されます。「携帯電話を使用する人の数も増加し、過去12か月で世界のユーザー数は1億2800万人増加しました」とthenexweb.comは報告しています。 Simon Kempのレポート：2020年4月24日に公開されたコロナウイルスの記事でのデジタルオーディエンスに関する最も重要なデータは、消費者のデジタル行動が世界中でどのように進化しているかを追跡しています。

データセット検出に対するGoogleのアプローチ

消費者行動分析は、そのデータと同じくらい優れています。

SEOは、信頼できるデータから戦略を引き出す際に、効果的かつ重要なマーケティングチャネルであり続けます。 Webプレゼンスがアクティブで最新の状態を維持しない場合、オーガニックトラフィックが失われる可能性があります。 あなたのビジネスブランドまたは自己を検索し、限られたデータがレンダリングされた場合、確かに、消費者はあなたをオンラインで見つけることができません。 そして確かに、モバイルユーザーのエンゲージメントに理想的なウェブサイトが必要です。

Googleでは、データセットまたは説明が既に公開されている資料の単純な再公開である場合に、 sameAsプロパティを使用してオリジナルの最も正規のURLを指すことをお勧めします。 モバイルサイトは、デスクトップバージョンとほぼ同じデータを表示する必要があります。 ユーザーがモバイルサイトで優れたエクスペリエンスを簡単に体験できるようにするのを妨げる可能性のある、サイトの技術的な問題をすべて解決します。

「データセットは、名前、説明、作成者、配布形式などのサポート情報を構造化データとして提供すると、見つけやすくなります。 データセット検出に対するGoogleのアプローチでは、データセットを説明するページに追加できるschema.orgやその他のメタデータ標準を利用しています。 このマークアップの目的は、生命科学、社会科学、機械学習、市民および政府のデータなどの分野からのデータセットの発見を改善することです。」 –Googleデベロッパーコミュニティ***

「2020年までに、インターネットに接続されるデータ噴出デバイスは数百億になります。 そして、彼らはすでに私たちの生活や働き方を変えています。」 – Borja Bonaque、The Globe and Mail **

消費者行動分析のためにデータを収集するその他の方法

消費者行動の背後にある意図は大きく異なります。 したがって、さまざまなデータを取得するために、調査へのアプローチを混同してください。 それはあなたの予算とあなたが投資できる時間に依存します。

• QおよびAサイト–これらをふるいにかけることで、買い物客があなたのブランド、サービス、または製品に関連する質問や懸念のベースラインを得ることができます。
• カスタマーレビュー–ポジティブかネガティブかにかかわらず、カスタマーレビューは一般的な問題や購入者の好みを明らかにする可能性があります。
• オンライン調査–消費者に直接アクセスするには、GoogleSurveysまたはSurveyMonkeyを使用して簡単に行うことができます。
• キーワード調査–キーワード調査は、消費者が最も気にかけていることと関心のレベルを知るための柱です。 また、購入者の話し方を使用したメッセージを作成するのにも役立ちます。
• フォーカスグループ–長期的な忠実なクライアントのグループに、アプローチをまとめて改善するよう依頼します。

製品、特に高価格の商品の販売に投資すればするほど、これはやり過ぎに思えます。 競争が激化した場合に、購入者が製品を購入する理由の背後にある心理を特定することは、ブランドと将来の販売にとって重要です。 顧客は効果的なマーケティング戦略の鍵です。

パンデミックが消費者行動改革をどのように推進しているか

世界的な大流行により、人々の検索行動と製品の購入方法が調整されました。 彼らはより家にいるので、PCやラップトップのようなより大きなデバイスの使用が増えています。 アドビの調査によると、「スマートフォンは5日間のオンライン収益の41.1％を占めており、これは前年比7.4％の増加です。 その数は2021年にのみ増加し続け、特に5Gがより広く利用可能になり、CXの観点からオンラインおよびモバイルで可能なことを完全に再定義するようになります。」

メルセデスカルドナの2020年12月7日の2021年の記事でデジタル経済を定義する7つの消費者動向では、オンラインショッピングがより大きな役割を果たしていることが確認されています。

進化する消費者の購入行動には、買い物の仕方、使用するチャネル、購入する製品の種類、重要なことに関する新しい購入者の優先順位、カスタマーエクスペリエンス（CX）中の期待の高まりなどがあります。

アドビのデータによると、消費者はサイバーウィーク2020の間に344億ドルを費やしました。これは、前年比（YoY）で20.7％の増加に相当します。 パンデミック後、多くのビジネス予測者は、これらの新しい消費者パターンが続くと予想しています。 これは、小売業者が重要なタイプのスキーママークアップにもっと投資する必要があることを強く示しています。 製品の構造化データは、デスクトップページとモバイルページの両方を検索エンジンに説明するために重要です。

ヒルウェブマーケティングが消費者行動分析にどのように役立つか

ユーザーのアクション統計と、誰かがコンテンツをダウンロードして他の有利なアクションを実行するまでのアクションの軌跡を分析します。 ターゲットオーディエンスがどのような質問をしているのかを調べ、データセットを分析し、コンテンツを最適化して、Googleのインスタントアンサーでの可視性を獲得します。 また、フルテキストデータのラベル付けが予測の向上をもたらすことを保証します。

Jeannie Hillは、データを解釈し、それをビジネス収益を改善する方法を提供できる有用な情報に変換するプロのデジタルマーケティングコンサルタントです。
私はミネソタ州ミネアポリスで働いて暮らしており、オンサイトとデジタルの両方のマーケティングサービスを提供し、一般的な検索マーケティングの質問に答えています。

あなたのビジネスは、SERPであなたに挑戦するという競合他社の希望を破壊する可能性のある検索マーケティング戦略を実装するための支援を必要としていますか？ ウェブサイト、ランディングページ、販売目標到達プロセスを最適化することが大好きです。これは、お客様に最適なマーケティングプランを作成するのに役立ちます。 ユーザーの行動を分析したら、社内チームを率いて、AdWords、Facebook、Instagramで、オーディエンスをターゲットにした、最適化され、常にテストされ、調整されたPPCキャンペーンを実行できます。 今すぐ消費者行動分析を注文して、Google SERPの不動産にもっと表示してください！

「人種の平等に関する会話は間違いなく2020年に進んでいますが、2021年には、人々は単に発言するだけでなく、より多くのブランドを期待するようになります。 企業はますます積極的なアプローチを取る必要があります—そして消費者に同じことをする力を与えます。 消費者はより注意深く買い物をしており、どこでどのようにお金を使うかについて力を持っています。 ブランドが期待に応えられない場合、リスクにさらされる可能性があります。」 Think withGoogleのMarcinKarnowski *** –

あなたのretialページは消費者の期待に応えなければなりません。 つまり、製品の詳細を探したり、質問に答えたりする必要がないということです。 Eコマーススキーママークアップガイドをお読みください。

結論

2020年代は、データに裏付けられた意思決定を支援するパーソナライズとAIを活用したテクノロジーを通じて、より優れたカスタマーエクスペリエンスを生み出すことを目的としています。 あなたの分析は、あなたのビジネスがよりスマートにターゲットを絞ったオーディエンスにより良く到達するために、カスタムの会話型の長い形式のコンテンツをより良く作成するのに役立ちます。 Hill Web Marketingは、消費者行動とセグメンテーションを理解した後、消費者行動分析を実施し、マーケティング戦略を開発することができます

あなたに有利なスタートを与えるために、ここに私たちのSEO分析チェックリストがあります。

消費者データの洞察をさらに活用するお手伝いをします
効果的な潜在顧客

* https://www.theglobeandmail.com/report-on-business/rob-magazine/the-future-is-smart/article24586994/

** https://www.thinkwithgoogle.com/intl/en-cee/consumer-insights/consumer-trends/digital-marketing-trends-predictions/

*** https://developers.google.com/search/docs/advanced/structured-data/dataset