Analītikas Integrācija: Padziļināts Ieskats Lietotāju Uzvedības Izsekošanā Globāliem Panākumiem

Mūsdienu hipersaistītajā digitālajā tirgū lietotāju izpratne vairs nav konkurences priekšrocība — tā ir pamatprasība izdzīvošanai. Uzņēmumi, kas gūst panākumus globālā mērogā, ir tie, kas atsakās no minējumiem un pieņēmumiem, balstot savus lēmumus uz dziļu, datos balstītu izpratni par to, kā lietotāji mijiedarbojas ar viņu produktiem un pakalpojumiem. Tieši šeit analītikas integrācija un lietotāju uzvedības izsekošana kļūst par modernas izaugsmes stratēģijas stūrakmeņiem.

Ar datu vākšanu vien nepietiek. Patiesais spēks slēpjas dažādu datu avotu integrēšanā, lai izveidotu vienotu, 360 grādu skatījumu uz klienta ceļu. Šis raksts kalpos kā visaptverošs ceļvedis starptautiskiem uzņēmumiem, kas vēlas apgūt lietotāju uzvedības izsekošanu, sākot no pamatjēdzieniem līdz progresīvām stratēģijām, kā orientēties sarežģītā globālā vidē.

Kas īsti ir lietotāju uzvedības izsekošana?

Lietotāju uzvedības izsekošana ir sistemātisks process, kurā tiek vāktas, mērītas un analizētas darbības, ko lietotāji veic vietnē, mobilajā lietotnē vai jebkurā citā digitālajā platformā. Tas ir par 'kas', 'kur', 'kāpēc' un 'kā' izpratni aiz katra klikšķa, ritināšanas, pieskāriena un konversijas. Šie dati sniedz nenovērtējamas atziņas par lietotāju iesaisti, sāpju punktiem un vēlmēm.

Galvenās izsekojamās darbības un datu punkti ietver:

• Lapas skatījumi un sesijas: Kādas lapas lietotāji apmeklē un cik ilgi viņi tajās uzturas?
• Klikšķi un pieskārieni: Kuras pogas, saites un funkcijas ir vispopulārākās un kuras vismazāk populāras?
• Ritināšanas dziļums: Cik tālu lapā lietotāji ritina, pirms zaudē interesi?
• Lietotāju plūsmas: Kādi ir tipiskie ceļi, ko lietotāji izmanto, lai pārvietotos no viena punkta uz otru?
• Formu iesniegšana: Kur lietotāji pamet formas un kuri lauki rada grūtības?
• Funkciju pieņemšana: Vai lietotāji atklāj un izmanto jaunās funkcijas, kuras esat ieviesis?
• Konversijas notikumi: Pirkuma pabeigšana, reģistrēšanās jaunumiem vai resursa lejupielāde.

Ir svarīgi atšķirt ētisku lietotāju uzvedības izsekošanu no invazīvas novērošanas. Mūsdienu analīze ir vērsta uz anonimizētu vai pseidonimizētu datu apkopošanu, lai izprastu tendences un uzlabotu lietotāja pieredzi, vienlaikus respektējot lietotāju privātumu un ievērojot globālos noteikumus, piemēram, VDAR.

Kāpēc analītikas integrācija ir atslēga vērtības atklāšanai?

Daudzas organizācijas darbojas datu silosā. Mārketinga komandai ir sava tīmekļa analīze, produktu komandai ir savi dati no lietotnes, pārdošanas komandai ir savs CRM, un atbalsta komandai ir sava biļešu sistēma. Katrs datu kopums sniedz daļu no puzles, bet bez integrācijas jūs nekad nevarat redzēt pilnu ainu.

Analītikas integrācija ir process, kurā šīs dažādās platformas un datu avoti tiek savienoti, lai izveidotu vienotu, visaptverošu lietotāja skatījumu. Šī holistiskā pieeja piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības:

• Vienots patiesības avots: Kad visas nodaļas strādā ar vieniem un tiem pašiem datiem, tas novērš neatbilstības un veicina saskaņotību attiecībā uz mērķiem un veiktspējas rādītājiem.
• Pilnīga klienta ceļa kartēšana: Jūs varat izsekot visu lietotāja dzīves ciklu, sākot no viņa pirmā reklāmas klikšķa (mārketinga dati) līdz viņa produktu lietošanas paradumiem (produktu analīze) un viņa mijiedarbībai ar atbalsta dienestu (CRM/atbalsta dati).
• Dziļākas, praktiskākas atziņas: Korelējot datus starp platformām, jūs varat atbildēt uz sarežģītiem jautājumiem. Piemēram, 'Vai lietotāji, kas mijiedarbojas ar mūsu jauno MI funkciju, iesniedz mazāk atbalsta pieprasījumu un tiem ir augstāka dzīves cikla vērtība?' Lai atbildētu uz šo jautājumu, nepieciešams integrēt produktu, atbalsta un finanšu datus.
• Uzlabota personalizācija: Vienots lietotāja profils ļauj veikt ļoti efektīvu personalizāciju. Ja zināt, ka lietotājs iepriekš ir apskatījis noteiktu produktu kategoriju jūsu vietnē, varat pielāgot ieteikumus lietotnē vai e-pasta mārketinga kampaņas viņa interesēm.
• Uzlabota efektivitāte: Datu plūsmas automatizācija starp sistēmām ietaupa neskaitāmas stundas manuālas datu eksportēšanas, tīrīšanas un apvienošanas, ļaujot jūsu komandām koncentrēties uz analīzi un stratēģiju.

Galvenie rādītāji, kas jāseko globālai auditorijai

Lai gan konkrētie rādītāji atšķirsies atkarībā no jūsu uzņēmējdarbības modeļa (piemēram, e-komercija pret SaaS pret medijiem), tie parasti iedalās vairākās galvenajās kategorijās. Analizējot tos globālai auditorijai, ir svarīgi segmentēt datus pēc valsts, reģiona vai valodas, lai atklātu kultūras un reģionālās atšķirības.

1. Iesaistes rādītāji

Šie rādītāji parāda, cik ieinteresēti un iesaistīti ir lietotāji jūsu platformā.

• Sesijas ilgums: Vidējais laiks, ko lietotāji pavada aktīvi. Globāla atziņa: Īsāks sesijas ilgums noteiktā valstī var norādīt uz saturu, kas nav kulturāli atbilstošs, vai uz sliktu tulkojumu.
• Atlēcienu līmenis / Iesaistes līmenis (GA4): Vienas lapas sesiju procentuālā daļa. Google Analytics 4 šo labāk mēra ar Iesaistes līmeni (sesiju procentuālā daļa, kas ilga vairāk nekā 10 sekundes, ietvēra konversijas notikumu vai vismaz 2 lapu skatījumus). Globāla atziņa: Augsts atlēcienu līmenis no konkrēta reģiona var norādīt uz lēnu lapas ielādes laiku servera attāluma dēļ.
• Lapas vienā sesijā: Vidējais lapu skaits, ko lietotājs apskata vienā sesijā.
• Funkciju pieņemšanas rādītājs: Lietotāju procentuālā daļa, kas izmanto noteiktu funkciju. Tas ir kritiski svarīgi SaaS produktiem.

2. Konversijas rādītāji

Šie rādītāji ir tieši saistīti ar jūsu biznesa mērķiem.

• Konversijas līmenis: Lietotāju procentuālā daļa, kas pabeidz vēlamo mērķi (piemēram, pirkumu, reģistrāciju). Globāla atziņa: Ja konversijas līmenis ir zems tādā valstī kā Vācija, tas varētu būt saistīts ar vēlamo maksājumu metožu, piemēram, tiešo bankas pārskaitījumu, trūkumu vai neuzticamu drošības zīmi.
• Piltuves pamešanas rādītājs: Lietotāju procentuālā daļa, kas pamet katru konversijas piltuves soli (piemēram, pievienot grozam -> norēķināties -> maksājums -> apstiprinājums).
• Vidējā pasūtījuma vērtība (AOV): Vidējā summa, kas iztērēta par vienu pasūtījumu. Tā var krasi atšķirties atkarībā no reģionālās pirktspējas un valūtas.

3. Noturēšanas rādītāji

Šie rādītāji mēra jūsu spēju piesaistīt lietotājus atgriezties.

• Klientu aizplūšanas rādītājs: Klientu procentuālā daļa, kas noteiktā laika periodā pārtrauc izmantot jūsu pakalpojumu.
• Klienta dzīves cikla vērtība (CLV): Kopējie ieņēmumi, ko uzņēmums var sagaidīt no viena klienta konta visā viņu attiecību laikā.
• Atkārtotu pirkumu rādītājs: E-komercijai, klientu procentuālā daļa, kas veikuši vairāk nekā vienu pirkumu.

Tehnoloģiju komplekts: Būtiski rīki lietotāju uzvedības izsekošanai

Spēcīga analītikas komplekta izveide ietver rīku atlasi un integrēšanu, kas kalpo dažādiem mērķiem. Šeit ir galveno komponentu sadalījums:

Tīmekļa un lietotņu analīzes platformas

Šīs ir pamats apmeklētības, iesaistes un konversiju izsekošanai.

• Google Analytics 4 (GA4): Nozares standarts. Tās uz notikumiem balstītais datu modelis ir elastīgāks nekā tā priekšgājējam (Universal Analytics) un nodrošina labākas starpierīču izsekošanas iespējas. Tas ir izstrādāts, domājot par privātumu, piedāvājot mērīšanas iespējas bez sīkdatnēm.
• Adobe Analytics: Jaudīgs uzņēmuma līmeņa risinājums, kas piedāvā dziļu pielāgošanu, progresīvu segmentāciju un reāllaika datu analīzi.

Produktu analīzes platformas

Šie rīki ir īpaši izstrādāti, lai saprastu, kā lietotāji mijiedarbojas ar produkta vai lietotnes funkcijām.

• Mixpanel: Lielisks uz notikumiem balstītai izsekošanai, ļaujot analizēt lietotāju plūsmas, piltuves un noturēšanu, koncentrējoties uz konkrētām darbībām lietotnē.
• Amplitude: Tiešs Mixpanel konkurents, kas piedāvā jaudīgu uzvedības analīzi, lai palīdzētu produktu komandām veidot labākus produktus, dziļi izprotot lietotāju ceļus.

Kvalitatīvā analīze: Siltumkaršu un sesiju ierakstu rīki

Šie rīki pievieno kvalitatīvu slāni jūsu kvantitatīvajiem datiem, palīdzot saprast 'kāpēc' aiz lietotāju darbībām.

• Hotjar: Nodrošina siltumkartes (vizuālus klikšķu, pieskārienu un ritināšanas uzvedības attēlojumus), sesiju ierakstus (reālu lietotāju sesiju video) un atsauksmju aptaujas vietnē.
• Crazy Egg: Vēl viens populārs rīks, kas piedāvā siltumkartes, ritināšanas kartes un A/B testēšanas funkcijas, lai vizualizētu lietotāju uzvedību.

Klientu datu platformas (CDP)

CDP ir līme, kas satur kopā jūsu analītikas komplektu. Tās vāc klientu datus no visiem jūsu avotiem, attīra un apvieno tos atsevišķos klientu profilos, un pēc tam nosūta šos datus uz citiem rīkiem aktivizēšanai.

• Segment: Vadošā CDP, kas ļauj vākt, standartizēt un aktivizēt klientu datus ar vienu API. Jūs ieviešat Segment kodu, un tas var novirzīt jūsu datus uz simtiem citu mārketinga un analīzes rīku.
• Tealium: Uzņēmuma līmeņa CDP, kas piedāvā visaptverošu komplektu datu vākšanai, apvienošanai un aktivizēšanai ar spēcīgām pārvaldības un atbilstības funkcijām.

A/B testēšanas un personalizācijas platformas

Šīs platformas izmanto jūsu uzvedības datus, lai veiktu eksperimentus un sniegtu pielāgotu pieredzi.

• Optimizely: Jaudīga platforma eksperimentēšanai un personalizācijai tīmekļa vietnēs, mobilajās lietotnēs un servera puses lietojumprogrammās.
• VWO (Visual Website Optimizer): Viss vienā konversiju optimizācijas platforma, kas ietver A/B testēšanu, siltumkartes un aptaujas lapā.

Soli pa solim ceļvedis lietotāju uzvedības izsekošanas ieviešanai

Veiksmīga ieviešana ir stratēģiska, nevis tikai tehniska. Sekojiet šiem soļiem, lai nodrošinātu, ka vācat jēgpilnus datus, kas veicina biznesa rezultātus.

1. solis: Definējiet savus biznesa mērķus un KPI

Pirms rakstāt vienu rindiņu izsekošanas koda, sāciet ar savu 'kāpēc'. Ko jūs mēģināt sasniegt? Jūsu mērķi noteiks, kas jums ir jāizseko.

• Slikts mērķis: "Mēs gribam izsekot klikšķus."
• Labs mērķis: "Mēs vēlamies palielināt lietotāju aktivizācijas līmeni par 15% trešajā ceturksnī. Lai to izdarītu, mums ir jāizseko galveno ievadīšanas soļu pabeigšana, jāidentificē pamešanas punkti un jāizprot, kuri lietotāju segmenti ir visveiksmīgākie. Mūsu galvenais veiktspējas rādītājs (KPI) būs jauno reģistrēto lietotāju procentuālā daļa, kas pabeidz 'Izveidot pirmo projektu' darbplūsmu 24 stundu laikā."

2. solis: Kartējiet klienta ceļu

Identificējiet galvenos posmus un saskares punktus, ko lietotājs iziet, mijiedarbojoties ar jūsu uzņēmumu. Tas varētu būt vienkāršs mārketinga piltuve (Apzināšanās -> Apsvēršana -> Konversija) vai sarežģīts, nelineārs produkta ceļš. Katram posmam definējiet kritiskos notikumus, kurus vēlaties izsekot. Globālam uzņēmumam apsveriet iespēju izveidot ceļa kartes dažādām personām dažādos reģionos, jo viņu ceļi var ievērojami atšķirties.

3. solis: Izveidojiet izsekošanas plānu (jeb taksonomiju)

Šis ir kritisks dokuments, bieži vien izklājlapa, kurā ir aprakstīts katrs notikums, kuru izsekosiet. Tas nodrošina konsekvenci starp platformām un komandām. Labs izsekošanas plāns ietver:

• Notikuma nosaukums: Izmantojiet konsekventu nosaukumu piešķiršanas konvenciju (piemēram, Objekts_Darbība). Piemēri: `Projekts_Izveidots`, `Abonements_Uzlabots`.
• Notikuma aktivizētājs: Kad šim notikumam vajadzētu aktivizēties? (piemēram, "Kad lietotājs noklikšķina uz pogas 'Apstiprināt pirkumu'").
• Rekvizīti/Parametri: Kādu papildu kontekstu jūs vēlaties nosūtīt kopā ar notikumu? `Projekts_Izveidots` gadījumā rekvizīti varētu būt `projekta_veidne: 'mārketings'`, `sadarbības_režīms: 'komanda'` un `lietotāja_reģions: 'APAC'`.
• Platformas: Kur šis notikums tiks izsekots? (piemēram, Tīmeklis, iOS, Android).

4. solis: Ieviesiet izsekošanu, izmantojot tagu pārvaldnieku

Tā vietā, lai tieši jūsu vietnes kodā iekļautu desmitiem izsekošanas fragmentu, izmantojiet tagu pārvaldības sistēmu (TMS), piemēram, Google Tag Manager (GTM). GTM darbojas kā konteiners visiem jūsu citiem izsekošanas skriptiem (GA4, Hotjar, mārketinga pikseļiem utt.). Tas ievērojami vienkāršo ieviešanu un atjauninājumus, ļaujot mārketinga speciālistiem un analītiķiem pārvaldīt tagus, nepaļaujoties uz izstrādātāju resursiem katrai izmaiņai.

5. solis: Analizējiet datus un gūstiet atziņas

Datu vākšana ir tikai sākums. Patiesā vērtība nāk no analīzes. Pārsniedziet iedomības rādītājus un meklējiet modeļus, korelācijas un anomālijas.

• Segmentācija: Neskatieties uz saviem lietotājiem kā uz vienu monolītu grupu. Segmentējiet datus pēc ģeogrāfijas, apmeklējuma avota, ierīces veida, lietotāju uzvedības (piemēram, jaudīgie lietotāji pret gadījuma lietotājiem) un vēl vairāk.
• Piltuves analīze: Identificējiet, kur lietotāji pamet galvenās darbplūsmas. Ja 80% lietotāju no Indijas pamet norēķināšanos maksājuma solī, jums ir skaidra, risināma problēma, ko izpētīt.
• Kohortu analīze: Grupējiet lietotājus pēc viņu reģistrācijas datuma (kohorta) un izsekojiet viņu uzvedību laika gaitā. Tas ir nenovērtējami, lai izprastu noturēšanu un produktu izmaiņu ilgtermiņa ietekmi.

6. solis: Testējiet, atkārtojiet un optimizējiet

Jūsu atziņām vajadzētu novest pie hipotēzēm. Izmantojiet A/B testēšanas platformas, lai pārbaudītu šīs hipotēzes kontrolētā veidā. Piemēram:

• Hipotēze: "Vietējo maksājumu iespēju, piemēram, UPI, pievienošana mūsu Indijas lietotājiem palielinās norēķināšanās konversijas līmeni."
• Tests: Parādiet 50% lietotāju no Indijas esošās maksājumu iespējas (Kontrole) un 50% jaunās iespējas, ieskaitot UPI (Variants).
• Mērījums: Salīdziniet konversijas līmeņus starp abām grupām, lai noteiktu, vai jūsu hipotēze bija pareiza.

Šis nepārtrauktais analīzes, hipotēzes, testēšanas un atkārtošanas cikls ir datos balstītas izaugsmes dzinējs.

Globālo izaicinājumu pārvarēšana: Privātums, kultūra un atbilstība

Darbība starptautiskā mērogā rada kritiskas sarežģītības, kas jāpārvalda proaktīvi.

Datu privātums un noteikumi

Privātums nav pēcfaktora apsvērums; tā ir juridiska un ētiska prasība. Galvenie noteikumi ietver:

• VDAR (Vispārīgā datu aizsardzības regula) Eiropā: Prasa skaidru lietotāja piekrišanu datu vākšanai, nosaka lietotāju tiesības (piemēram, tiesības tikt aizmirstam) un uzliek lielus naudas sodus par neatbilstību.
• CCPA/CPRA (Kalifornijas Patērētāju privātuma akts/Privātuma tiesību akts): Dod Kalifornijas patērētājiem lielāku kontroli pār savu personisko informāciju.
• Citi reģionālie likumi: Brazīlijas LGPD, Kanādas PIPEDA un daudzi citi parādās visā pasaulē.

Praktiski soļi: Izmantojiet Piekrišanas pārvaldības platformu (CMP), lai pārvaldītu sīkdatņu banerus un piekrišanas preferences. Pārliecinieties, ka jūsu datu apstrādes līgumi ir noslēgti ar visiem trešo pušu analītikas piegādātājiem. Esiet caurspīdīgi ar lietotājiem par to, kādus datus vācat un kāpēc savā privātuma politikā.

Kultūras nianses lietotāju uzvedībā

Kas darbojas vienā tirgū, var iespaidīgi izgāzties citā. Jūsu dati atklās šīs atšķirības, ja jūs tās meklēsiet.

• Dizains un UX: Krāsu simbolika ir ļoti atšķirīga. Baltā krāsa dažās austrumu kultūrās tiek saistīta ar sērām, kamēr Rietumos tā simbolizē tīrību. Izkārtojumiem valodām, kas tiek rakstītas no labās uz kreiso pusi, piemēram, arābu vai ebreju, nepieciešams pilnībā spoguļots lietotāja interfeiss.
• Maksājumu preferences: Lai gan kredītkartes dominē Ziemeļamerikā, Ķīnā Alipay un WeChat Pay ir būtiski. Nīderlandē iDEAL ir populārākā tiešsaistes maksājumu metode. Vietējo iespēju nepiedāvāšana ir liels konversiju kavēklis.
• Komunikācijas stils: Jūsu tekstu tonis, aicinājumu uz darbību tiešums un formalitātes līmenis var tikt uztverts atšķirīgi dažādās kultūrās. Veiciet A/B testus dažādiem ziņojumiem dažādos reģionos.

Lokalizācija pret standartizāciju

Jūs pastāvīgi saskaraties ar lēmumu: vai standartizēt savu izsekošanu un lietotāja pieredzi globāli efektivitātes labad, vai lokalizēt to maksimālai reģionālai ietekmei? Labākā pieeja bieži ir hibrīda. Standartizējiet galveno notikumu nosaukumus (`Produkts_Apskatīts`, `Pirkums_Pabeigts`) globālai atskaitei, bet pievienojiet lokalizētus rekvizītus, lai fiksētu reģionam specifiskas detaļas (piemēram, `maksājuma_metode: 'iDEAL'`).

Gadījuma izpēte: Globāla e-komercijas platforma optimizē savu norēķināšanos

Iedomāsimies fiktīvu globālu modes mazumtirgotāju 'Global Threads'.

Izaicinājums: Global Threads pamanīja, ka viņu kopējais iepirkumu groza pamešanas rādītājs ir augsts - 75%. Tomēr apkopotie dati neizskaidroja, kāpēc. Viņi zaudēja miljoniem potenciālo ieņēmumu.

Risinājums:

1. Integrācija: Viņi izmantoja CDP (Segment), lai pārsūtītu datus no savas vietnes (caur GA4) un A/B testēšanas rīka (VWO) uz centrālo repozitoriju. Viņi arī integrēja sesiju ierakstīšanas rīku (Hotjar).
2. Analīze: Viņi segmentēja savu norēķināšanās piltuvi pēc valsts. Dati atklāja divas galvenās problēmas:
   • Vācijā, pamešanas rādītājs maksājumu lapā pieauga par 50%. Skatoties sesiju ierakstus, viņi redzēja, ka lietotāji meklē un neatrod tiešā bankas pārskaitījuma (Sofort) iespēju.
   • Japānā, pamešana notika adrešu ievades lapā. Forma bija paredzēta Rietumu adrešu formātam (Iela, Pilsēta, Pasta indekss), kas bija mulsinoši Japānas lietotājiem, kuri ievēro citu konvenciju (Prefektūra, Pilsēta utt.).
3. A/B tests: Viņi veica divus mērķtiecīgus eksperimentus:
   • Vācijas lietotājiem viņi testēja Sofort un Giropay pievienošanu kā maksājumu iespējas.
   • Japānas lietotājiem viņi testēja lokalizētu adrešu formu, kas atbilda standarta Japānas formātam.
4. Rezultāts: Vācijas tests rezultējās ar 18% pieaugumu norēķināšanās pabeigšanā. Japānas tests noveda pie 25% pieauguma. Risinot šos lokalizētos berzes punktus, Global Threads ievērojami palielināja savus globālos ieņēmumus un uzlaboja klientu apmierinātību.

Lietotāju uzvedības izsekošanas nākotne

Analītikas joma pastāvīgi attīstās. Šeit ir trīs galvenās tendences, kuras jāvēro:

1. MI un prognozējošā analīze: MI pārvērtīs analīzi no aprakstošas (kas notika) uz prognozējošu (kas notiks). Rīki automātiski atklās atziņas, prognozēs lietotāju aizplūšanu, pirms tā notiek, un identificēs, kuri lietotāji visdrīzāk veiks konversiju, ļaujot proaktīvi iejaukties.

2. Nākotne bez sīkdatnēm: Līdz ar trešo pušu sīkdatņu pakāpenisku izzušanu no lielākajām pārlūkprogrammām, paļaušanās uz pirmās puses datiem (datiem, ko jūs vācat tieši no saviem lietotājiem ar viņu piekrišanu) kļūs par vissvarīgāko. Tas padara robustu, integrētu analītikas stratēģiju svarīgāku nekā jebkad agrāk.

3. Daudzkanālu izsekošana: Lietotāja ceļš ir sadrumstalots starp ierīcēm un kanāliem — tīmekli, mobilo lietotni, sociālajiem medijiem un pat fiziskiem veikaliem. Analītikas svētais grāls ir savienot šos atšķirīgos saskares punktus vienotā, saskaņotā lietotāja profilā, kas ir izaicinājums, kuru CDP ir īpaši izstrādātas risināt.

Secinājums: No datiem līdz lēmumiem

Lietotāju uzvedības izsekošanas apgūšana ir nepārtraukts ceļojums, nevis galamērķis. Tas prasa stratēģisku domāšanu, pareizo tehnoloģiju komplektu un dziļu apņemšanos izprast un cienīt savus lietotājus visā pasaulē.

Pārvarot datu silosus ar pārdomātu integrāciju, koncentrējoties uz praktiskiem rādītājiem un pievēršot īpašu uzmanību kultūras un privātuma niansēm, jūs varat pārveidot neapstrādātus datus par spēcīgu izaugsmes dzinēju. Beidziet minēt, ko vēlas jūsu lietotāji, un sāciet klausīties, ko jums stāsta viņu darbības. Atziņas, ko jūs atklāsiet, būs jūsu ceļvedis, lai veidotu labākus produktus, radītu laimīgākus klientus un sasniegtu ilgtspējīgus panākumus starptautiskajā arēnā.