Apa itu Analisis Perilaku Pengguna? Mengapa Itu Penting & Alat Teratas di tahun 2024

Memahami, dan kemudian mengoptimalkan, cara pengunjung berperilaku di situs web Anda sangat penting untuk membangun kehadiran online yang sukses. Banyak pemilik situs menggunakan analisis data untuk melacak angka, seperti tampilan halaman dan rasio pentalan. Namun metrik ini tidak memberi tahu Anda cerita lengkapnya. Pernyataan tersebut tidak menjelaskan mengapa seseorang mengambil tindakan tertentu atau apa yang pada akhirnya menghasilkan konversi.

Di sinilah analisis perilaku pengguna (UBA) berperan. UBA lebih dari sekadar angka, menunjukkan kepada Anda bagaimana orang berinteraksi dengan situs Anda. Dengan menggabungkan analisis data dan UBA, bisnis dapat memperoleh gambaran yang jelas tentang apa yang terjadi dan, mungkin yang lebih penting, alasannya.

Apa itu analisis perilaku pengguna (UBA)?

Analisis perilaku pengguna (UBA) adalah metode melacak dan menganalisis tindakan yang dilakukan orang di situs web Anda. Ini berfokus pada pemahaman bagaimana pengunjung berinteraksi dengan elemen yang berbeda, apakah mereka mengklik tombol, mengarahkan kursor ke link, atau men-scroll halaman.

Meskipun analisis tradisional memberi Anda angka pasti, seperti kunjungan halaman atau waktu di situs, UBA melangkah lebih jauh dengan mengamati tindakan pengguna tertentu. Wawasan ini membantu mengidentifikasi pola, kendala, dan peluang untuk meningkatkan pengalaman pengguna situs Anda. UBA juga menawarkan lebih banyak konteks untuk membantu Anda memahami alasan orang mengambil tindakan tertentu dan cara mereka berinteraksi dengan konten Anda.

UBA melihat perilaku yang membantu mengungkap tren tersembunyi dalam keterlibatan pengguna. Misalnya, ini dapat menunjukkan di mana orang-orang cenderung kehilangan minat atau kesulitan dalam bernavigasi. Dengan mengamati perilaku dari waktu ke waktu, UBA dapat membantu Anda mengoptimalkan situs Anda, membuatnya lebih mudah digunakan dan lebih menarik bagi pengunjung.

Komponen utama analisis perilaku pengguna

1. Peristiwa perilaku

Peristiwa perilaku adalah tindakan inti yang dilakukan orang-orang di situs Anda. Peristiwa ini dapat mencakup klik, hover, waktu yang dihabiskan di halaman, dan jalur navigasi. Masing-masing perilaku ini memberikan wawasan tentang bagaimana pengunjung berinteraksi dengan situs Anda.

Misalnya, klik menunjukkan tempat pengguna paling sering berinteraksi, sedangkan data hover dapat mengungkapkan elemen apa yang menarik perhatian namun belum tentu mengarah pada tindakan lebih lanjut. Waktu yang dihabiskan pada suatu halaman atau bagian tertentu juga dapat memberi tahu Anda konten apa yang menurut pengunjung berharga atau membingungkan. Dengan melacak peristiwa ini, Anda dapat mulai memahami apa yang berhasil di situs Anda dan apa yang perlu ditingkatkan.

2. Perjalanan pengguna

Perjalanan pengguna mengacu pada alur lengkap interaksi pengunjung mulai dari saat mereka membuka situs Anda hingga saat mereka keluar. Dengan memetakan jalur ini, UBA membantu Anda melihat langkah-langkah umum yang diambil orang-orang saat mereka menjelajahi situs web Anda.

Penting untuk melacak perjalanan ini untuk mengidentifikasi hambatan apa pun yang mungkin menghalangi pengunjung menyelesaikan tugas tertentu, seperti melakukan pembelian atau mengisi formulir. Memvisualisasikan perjalanan ini memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana orang menelusuri situs Anda, area mana yang paling efektif, dan di mana potensi masalah mungkin muncul.

3. Peta panas

Peta panas adalah alat visual yang menunjukkan di mana orang memusatkan perhatian mereka. Mereka melacak dan menampilkan area di situs Anda yang mendapatkan interaksi paling banyak, biasanya diwakili dengan gradien warna.

Dengan menggunakan peta panas, Anda dapat dengan mudah melihat bagian halaman mana yang paling menarik dan bagian mana yang diabaikan. Ini membantu Anda memahami apakah tata letak halaman Anda mengarahkan pengguna ke arah yang benar atau apakah diperlukan penyesuaian. Peta panas sangat berguna untuk mengoptimalkan desain dan penempatan elemen penting seperti tombol atau ajakan bertindak.

4. Rekaman sesi

Rekaman sesi memungkinkan Anda menonton tayangan ulang secara real-time tentang bagaimana orang berinteraksi dengan situs Anda. Rekaman ini menunjukkan setiap gerakan yang dilakukan pengunjung, mulai dari menggulir hingga mengklik, membantu Anda mengamati perilaku secara langsung.

Hal ini dapat memberikan banyak konteks untuk memahami poin-poin yang menyulitkan, seperti di mana orang mungkin mengalami kebuntuan atau frustrasi. Dengan rekaman sesi, Anda dapat mengidentifikasi masalah kegunaan dengan lebih baik dan melihat bagaimana pengalaman orang-orang di situs Anda. Seiring waktu, hal ini membantu Anda membuat perubahan yang lebih tepat untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kinerja situs secara keseluruhan.

Mengapa analisis perilaku pengguna penting

Pahami poin-poin penting dalam perjalanan pengguna

Analisis perilaku pengguna (UBA) memberi Anda gambaran jelas tentang di mana pengunjung terjebak di situs Anda. Baik itu ajakan bertindak yang tidak jelas atau tata letak yang membingungkan, UBA dapat menyoroti titik-titik masalah ini.

Dengan melacak cara pengunjung bernavigasi dan di mana mereka ragu atau berhenti, Anda dapat menentukan dengan tepat momen yang menimbulkan gesekan. Hal ini memungkinkan Anda melakukan peningkatan bertarget yang memudahkan perjalanan pengguna dan membantu pengunjung menyelesaikan tindakan yang Anda ingin mereka lakukan, seperti melakukan pembelian atau mendaftar ke suatu layanan.

Gunakan data untuk meningkatkan navigasi dan desain

UBA menyediakan data yang dibutuhkan untuk mengoptimalkan tata letak dan alur situs web Anda. Peta panas dan rekaman sesi menunjukkan bagaimana orang terlibat dengan berbagai elemen, membantu Anda menyesuaikan desain berdasarkan perilaku aktual, bukan asumsi.

Misalnya, jika pengguna sering mengklik elemen yang tidak dapat diklik, itu adalah sinyal untuk menyesuaikan desain agar lebih jelas atau membuat elemen tersebut dapat diklik. Dengan wawasan ini, Anda dapat menyempurnakan navigasi, meningkatkan kegunaan, dan membuat keputusan desain yang lebih mungkin menghasilkan konversi.

Analisis perilaku yang menghasilkan konversi

Memahami tindakan apa yang mendorong konversi sangat penting untuk mengembangkan bisnis online apa pun. UBA membantu mengidentifikasi perilaku spesifik yang mengarah pada hasil yang diinginkan. Dengan menganalisis perjalanan pengguna, Anda dapat melihat langkah-langkah yang diambil pengunjung sebelum melakukan pembelian atau mengisi formulir.

Dengan data ini, Anda dapat memperkuat jalur ini, sehingga memudahkan pengguna di masa depan untuk mengikuti jalur yang sama menuju konversi. Seiring waktu, hal ini dapat meningkatkan efektivitas situs web Anda dan pada akhirnya meningkatkan pendapatan.

Kurangi churn dengan melihat pola pelepasan diri

UBA tidak hanya menunjukkan di mana pengguna berhasil — UBA juga mengungkapkan di mana mereka kehilangan minat dan keluar. Melacak pola pelepasan membantu Anda mengidentifikasi halaman atau fitur mana yang mungkin menyebabkan frustrasi atau kelelahan.

Misalnya, jika banyak pengunjung meninggalkan situs Anda pada laman tertentu, ini bisa menandakan bahwa konten atau tata letaknya tidak memenuhi kebutuhan mereka. Dengan mengatasi masalah ini, Anda dapat meningkatkan retensi dan mengurangi churn pelanggan, membuat orang tetap berinteraksi lebih lama, dan meningkatkan peluang konversi.

Identifikasi perilaku abnormal dan curang

UBA juga dapat berperan dalam mendeteksi pola abnormal yang mungkin mengindikasikan penipuan atau aktivitas jahat lainnya. Perilaku yang tidak biasa, seperti navigasi cepat melalui beberapa halaman yang tidak terkait atau upaya login yang gagal berulang kali, dapat menandakan potensi masalah keamanan.

Dengan memantau perilaku pengguna secara real-time, Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi dan merespons ancaman ini, sehingga melindungi situs web Anda dan penggunanya dari bahaya. Pendekatan proaktif ini membantu memastikan situs Anda tetap aman dan terlindungi.

Contoh alat analisis perilaku pengguna

Kejelasan Microsoft

Microsoft Clarity adalah alat gratis yang menawarkan wawasan mendalam tentang perilaku pengguna. Ini menyediakan fitur seperti peta panas, rekaman sesi, dan pelacakan klik, membantu Anda memahami bagaimana pengguna berinteraksi dengan situs Anda.

Alat ini juga menandai “klik kemarahan”, yang terjadi ketika pengguna berulang kali mengeklik elemen yang tidak responsif. Ini dapat membantu Anda mengenali titik-titik frustrasi yang mungkin memerlukan perhatian Anda. Dasbor Microsoft Clarity mudah dinavigasi, memudahkan pemilik situs web mengakses data perilaku penting tanpa memerlukan keahlian teknis.

Hotjar

Hotjar adalah alat UBA populer lainnya, yang dikenal karena kemampuannya memvisualisasikan interaksi pengguna melalui peta panas dan rekaman sesi. Dengan Hotjar, Anda dapat melacak di mana orang mengklik, menggulir, dan menghabiskan waktu paling banyak.

Salah satu kekuatan utamanya adalah pengumpulan umpan balik — Hotjar memungkinkan Anda mengatur survei di tempat untuk menanyakan pengalaman mereka secara langsung kepada orang-orang. Kombinasi data perilaku dan masukan pengguna dapat memberikan gambaran menyeluruh tentang bagaimana orang berinteraksi dengan situs Anda. Hotjar juga mudah terintegrasi dengan banyak platform, menjadikannya pilihan serbaguna untuk bisnis dari semua ukuran.

Telur Gila

Crazy Egg berfokus untuk membuat perilaku pengguna terlihat dengan alat seperti peta gulir, pelacakan klik, dan pengujian A/B. Peta gulir menunjukkan seberapa jauh pengunjung Anda menggulir halaman ke bawah, yang membantu dalam memahami keterlibatan konten.

Anda juga dapat menjalankan pengujian A/B untuk melihat bagaimana perubahan tata letak atau konten memengaruhi perilaku pengguna. Hal ini sangat berguna untuk menguji desain atau fitur baru sebelum meluncurkannya ke semua orang. Fokus Crazy Egg pada representasi visual data pengguna membantu memahami perilaku kompleks dengan cepat, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Cerita Lengkap

FullStory dirancang untuk bisnis yang perlu mendapatkan gambaran mendetail tentang perjalanan dan sesi pelanggan. Ini menawarkan pemutaran ulang sesi pengguna, yang memungkinkan Anda melihat bagaimana pengunjung menavigasi situs Anda dari awal hingga akhir. Fitur ini membantu Anda mengungkap potensi titik kesulitan atau area di mana orang mungkin mengalami kebuntuan.

FullStory juga memberikan wawasan perjalanan pelanggan, memberi Anda gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana berbagai titik kontak bekerja sama. Untuk tim yang berfokus pada peningkatan pengalaman pengguna secara keseluruhan, fitur pelacakan dan pemutaran FullStory yang mendetail dapat menjadi aset yang kuat.

aliran tikus

Mouseflow menonjol karena fokusnya pada analisis corong. Selain melacak klik dan menghasilkan peta panas, alat analisis corong Mouseflow membantu Anda melihat di mana pengunjung berhenti dalam proses konversi, seperti pembelian atau pengiriman formulir.

Ini membantu Anda mengidentifikasi area yang mungkin memerlukan perbaikan. Alat ini juga menawarkan rekaman sesi, yang memungkinkan Anda mengamati perilaku pengguna secara real-time. Fokus Mouseflow pada pengoptimalan konversi membuatnya sangat berguna bagi bisnis yang ingin menyempurnakan proses penjualan dan perolehan prospek.

Penerapan praktis UBA di seluruh industri

1. E-niaga

Pahami perilaku penjelajahan dan pembayaran produk

Dalam e-niaga, memahami cara pengguna menjelajahi produk dan melakukan proses pembayaran adalah kunci untuk meningkatkan penjualan. UBA dapat menunjukkan kepada Anda produk mana yang menarik perhatian, halaman mana yang paling sering dikunjungi pengguna, dan di mana mereka berhenti dalam proses pembayaran.

Dengan menganalisis perilaku ini, Anda dapat melakukan penyesuaian untuk meningkatkan pengalaman berbelanja secara keseluruhan. Misalnya, jika Anda melihat banyak orang meninggalkan troli mereka setelah melihat biaya pengiriman, Anda dapat menguji penawaran pengiriman gratis atau menampilkan biaya tersebut di awal proses. Pendekatan berbasis data ini membantu mengurangi pengabaian keranjang dan meningkatkan konversi.

Kurangi pengabaian keranjang melalui wawasan perilaku

Pengabaian keranjang adalah masalah umum di toko online. UBA membantu mengidentifikasi di mana dalam proses checkout pengunjung cenderung pergi tanpa menyelesaikan pembelian mereka. Dengan melacak perilaku seperti waktu yang dihabiskan di setiap halaman, keragu-raguan pengguna, dan elemen apa yang berinteraksi dengan mereka, Anda dapat menentukan titik gesekan.

Misalnya, jika orang sering keluar dari halaman pembayaran, hal ini bisa menandakan kekhawatiran atas keamanan atau kepercayaan. Dengan informasi ini, Anda dapat menyederhanakan proses dengan menawarkan lebih banyak opsi pembayaran, menyederhanakan bidang formulir, atau menambahkan sinyal kepercayaan untuk mengurangi tingkat pengabaian.

2. SaaS dan produk teknologi

Lacak penggunaan fitur dan keterlibatan produk

Untuk bisnis SaaS, mengetahui fitur mana yang paling sering digunakan oleh pengguna sangat penting untuk meningkatkan pengembangan produk. UBA memungkinkan Anda melihat bagaimana orang berinteraksi dengan produk Anda, fitur mana yang digunakan, dan mana yang diabaikan.

Informasi ini membantu Anda berfokus pada penyempurnaan fitur-fitur paling populer sekaligus mengidentifikasi fitur-fitur yang mungkin memerlukan visibilitas atau peningkatan yang lebih baik. Melacak perilaku ini dari waktu ke waktu membantu menginformasikan pembaruan, peluncuran fitur, dan strategi keberhasilan pelanggan.

Pantau alur orientasi pelanggan untuk mengurangi churn

Orientasi adalah momen penting bagi perusahaan SaaS. Jika pengguna baru kesulitan memahami produk atau mengalami hambatan sejak awal, kemungkinan besar mereka akan melakukan churn. UBA dapat menunjukkan dengan tepat bagaimana orang menjalani proses orientasi, menyoroti area kebingungan atau frustrasi.

Dengan mengoptimalkan alur ini, seperti menyederhanakan langkah-langkah atau menambahkan lebih banyak panduan, Anda dapat menjadikan pengalaman orientasi lebih lancar dan intuitif. Hal ini mengurangi churn dan membantu mempertahankan pelanggan dalam jangka panjang.

3. Pemasaran digital

Optimalkan halaman arahan berdasarkan data perilaku

Halaman arahan adalah bagian penting dari setiap strategi pemasaran digital. UBA memberikan wawasan berharga tentang bagaimana pengunjung berinteraksi dengan halaman ini, mulai dari seberapa jauh mereka menggulir hingga elemen mana yang mereka klik.

Dengan menganalisis data ini, Anda dapat mengoptimalkan desain, tata letak, dan konten halaman arahan Anda untuk meningkatkan keterlibatan dan meningkatkan rasio konversi. Misalnya, jika pengguna tidak terlibat dengan pesan ajakan (CTA) Anda, Anda dapat bereksperimen dengan penempatan atau kata-kata yang berbeda untuk mendorong lebih banyak klik.

Analisis pola untuk menyempurnakan saluran pemasaran

Saluran pemasaran bergantung pada panduan pengguna melalui serangkaian langkah menuju tindakan yang diinginkan, seperti melakukan pembelian atau mendaftar ke buletin. UBA membantu Anda melihat bagaimana perilaku pengguna di setiap tahapan corong. Ini memungkinkan Anda melacak penurunan, titik keraguan, dan penyelesaian yang berhasil.

Tampilan mendetail tentang perilaku pengguna ini memungkinkan Anda menyempurnakan corong, menghapus langkah-langkah yang tidak perlu, atau meningkatkan kejelasan pesan. Seiring waktu, hal ini menghasilkan tingkat konversi yang lebih tinggi dan proses pemasaran yang lebih efisien.

Bagaimana UBA melengkapi Jetpack Stats dan alat analisis serupa

Analisis data memberikan data dan wawasan dasar

Alat analisis data tradisional, seperti Jetpack Stats, menawarkan informasi penting tentang kinerja situs web Anda. Alat-alat ini fokus pada metrik seperti tampilan halaman, rasio pentalan, dan sumber rujukan. Data ini penting karena memberi Anda pemahaman luas tentang kinerja situs web Anda secara keseluruhan.

Misalnya, Jetpack Stats memberikan wawasan tentang tren lalu lintas, lokasi pengguna, dan konten terpopuler di situs Anda. Metrik dasar ini penting untuk melacak pertumbuhan dan memantau indikator kinerja utama (KPI).

Namun, meskipun analisis data memberi tahu Anda apa yang terjadi, analisis data tidak selalu memberi tahu Anda mengapa hal itu terjadi. Di situlah UBA berperan. Dengan menempatkan UBA di atas analisis data, Anda dapat mulai menggali lebih dalam tentang perilaku pengguna.

Anda dapat melihat bagaimana pengguna menelusuri situs Anda, elemen mana yang berinteraksi dengan mereka, dan di mana mereka mungkin mengalami masalah. Kombinasi alat ini memberi Anda gambaran besar dan tindakan mendetail yang mendorong gambaran tersebut.

UBA memberikan konteks tentang bagaimana pengguna berinteraksi

Meskipun Jetpack Stats dapat memberi tahu Anda berapa banyak pengunjung yang Anda peroleh dan halaman mana yang paling populer, UBA membantu menjelaskan “mengapa” di balik angka-angka tersebut. Alat UBA melacak perilaku tertentu seperti klik, gerakan melayang, dan pola gulir.

Misalnya, Jetpack Stats mungkin menunjukkan bahwa postingan blog tertentu memiliki rasio pentalan yang tinggi, namun UBA dapat mengungkapkan bahwa pengguna keluar karena tombol ajakan bertindak tidak berfungsi. Lapisan konteks tambahan ini membantu Anda memahami masalah mendasar yang memengaruhi interaksi dan konversi pengguna.

UBA juga menangkap perilaku real-time, memberi Anda gambaran tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan konten Anda saat mereka mengalaminya. Rekaman sesi, peta panas, dan pelacakan perjalanan pengguna semuanya memberikan wawasan yang melengkapi data numerik yang disediakan oleh Jetpack Stats.

Bersama-sama, alat-alat ini menawarkan pemahaman komprehensif tentang “apa” dan “mengapa” perilaku pengguna, sehingga mempermudah penyempurnaan situs Anda berdasarkan kebutuhan pengguna sebenarnya.

Contoh skenario di mana UBA dan analisis data bekerja sama

Ada banyak skenario di mana penggunaan UBA bersama Jetpack Stats dapat meningkatkan pengambilan keputusan. Misalnya, data Jetpack Stats Anda menunjukkan penurunan interaksi secara tiba-tiba di halaman landing utama. Alat UBA dapat membantu Anda menyelidiki dengan menunjukkan secara tepat bagaimana pengguna berinteraksi dengan halaman tersebut. Anda mungkin menemukan bahwa pengunjung bingung dengan perubahan tata letak baru atau tautan penting rusak. Tanpa UBA, Anda mungkin hanya bisa menebak-nebak penyebabnya.

Dalam kasus lain, bayangkan Jetpack Stats menunjukkan lonjakan kunjungan ke halaman produk, namun konversi tidak meningkat. Dengan menggunakan UBA untuk menonton rekaman sesi atau meninjau peta panas, Anda dapat melihat apakah pengguna kesulitan dalam proses pembayaran atau kehilangan detail penting tentang produk Anda. Kombinasi alat-alat ini memungkinkan Anda mendiagnosis masalah dengan lebih cepat dan akurat.

Singkatnya, menggunakan UBA bersama alat analisis data seperti Jetpack Stats memberi Anda gambaran yang lebih lengkap tentang bagaimana orang-orang menikmati situs web Anda. Dengan memadukan data kuantitatif dengan wawasan perilaku, Anda dapat membuat pilihan yang lebih tepat sehingga meningkatkan kepuasan pengguna dan hasil bisnis.

Pertanyaan yang sering diajukan

Apa perbedaan UBA dengan analisis data tradisional?

UBA berfokus pada pemahaman tindakan spesifik yang dilakukan pengguna saat berinteraksi dengan situs web Anda, seperti mengklik, menggulir, atau bernavigasi dari satu halaman ke halaman lainnya. Alat analisis data tradisional, seperti Jetpack Stats, menyediakan metrik seperti total tampilan halaman, sumber lalu lintas, dan rasio pentalan.

Meskipun metrik ini sangat berguna, metrik ini tidak menunjukkan bagaimana orang berinteraksi dengan elemen individual di situs Anda. UBA menyelami lebih dalam perilaku pengguna, membantu Anda memahami mengapa pola tertentu terjadi. Kedua pendekatan tersebut saling melengkapi, dengan UBA memberikan konteks dan detail yang membantu memahami tren yang lebih luas yang terlihat dalam analisis data.

Apakah penerapan UBA rumit?

Penerapan UBA secara umum mudah dilakukan, terutama dengan beragamnya alat yang tersedia saat ini. Banyak platform UBA hadir dengan dasbor yang mudah digunakan dan memerlukan pengaturan minimal. Selain itu, sebagian besar alat menawarkan panduan langkah demi langkah untuk membantu Anda mengintegrasikannya dengan situs web Anda.

Mengintegrasikan alat UBA dengan situs Anda bisa semudah memasang plugin atau menambahkan sedikit cuplikan kode ke situs Anda. Setelah disiapkan, alat tersebut segera mulai mengumpulkan data, memungkinkan Anda meninjau perilaku pengguna secara real-time.

Jenis tindakan pengguna apa yang dapat dilacak dengan alat UBA?

Alat UBA melacak berbagai tindakan pengguna. Ini termasuk klik, perilaku pengguliran, waktu yang dihabiskan di setiap halaman, jalur navigasi, dan interaksi dengan formulir atau tombol. Banyak alat juga memungkinkan Anda melihat bagaimana pengguna mengarahkan kursor ke elemen tertentu, yang dapat menunjukkan minat atau kebingungan.

Beberapa alat UBA tingkat lanjut menawarkan rekaman sesi, tempat Anda dapat menonton seluruh kunjungan pengguna, dan peta panas, yang secara visual mewakili area dengan keterlibatan tinggi. Tindakan ini membantu Anda mendapatkan gambaran mendetail tentang pengalaman pengunjung di situs Anda.

Apa perbedaan antara rekaman sesi dan peta panas?

Rekaman sesi dan peta panas memberikan wawasan tentang perilaku pengguna, namun keduanya melakukannya dengan cara yang berbeda.

Rekaman sesi menangkap interaksi penuh setiap pengunjung saat mereka menavigasi situs web Anda, menunjukkan dengan tepat bagaimana mereka menelusuri halaman, di mana mereka mengklik, dan berapa lama mereka berada di setiap bagian.

Sebaliknya, peta panas menawarkan ringkasan visual tentang tempat pengguna memfokuskan perhatian mereka, biasanya menunjukkan area dengan keterlibatan lebih tinggi dalam warna yang lebih hangat. Meskipun rekaman sesi memberikan perilaku pengguna tunggal secara mendetail dan langkah demi langkah, peta panas mengumpulkan data dari beberapa pengguna untuk memberikan gambaran tren yang lebih luas di seluruh situs Anda.

Bisakah UBA membantu dalam keamanan siber?

Ya, UBA dapat berperan dalam mendeteksi potensi masalah keamanan. Dengan melacak perilaku pengguna, UBA dapat mengidentifikasi aktivitas abnormal yang mungkin mengindikasikan penipuan atau perilaku jahat. Misalnya, upaya login yang gagal berulang kali, pola navigasi yang tidak biasa, atau klik cepat pada bagian situs yang tidak terkait dapat menjadi tanda ancaman keamanan. Meskipun UBA bukanlah pengganti alat keamanan siber khusus, beberapa pihak berpendapat bahwa UBA menambahkan lapisan kesadaran dan perlindungan ekstra.

Bagaimana UBA dan analisis prediktif bekerja sama?

UBA menyediakan data perilaku terperinci yang dapat dimasukkan ke dalam model analisis prediktif. Analisis prediktif menggunakan data historis untuk memperkirakan tren masa depan, dan UBA memberi Anda wawasan real-time mengenai perilaku pengguna, menunjukkan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan situs Anda.

Dengan menggabungkan kedua pendekatan ini, Anda dapat membuat prediksi yang lebih akurat tentang kemungkinan perilaku pengguna di masa mendatang. Misalnya, jika UBA menunjukkan bahwa pengguna sering meninggalkan keranjang belanjaan mereka pada langkah tertentu, analisis prediktif dapat membantu mengantisipasi bagaimana tren ini dapat memengaruhi penjualan. Pendekatan gabungan ini memungkinkan Anda menjadi lebih proaktif dalam mengatasi masalah dan meningkatkan pengalaman pengguna.