呈现 · 映射
承载行为而非人口统计信息的用户画像。
René 中的原型定义了某人如何经历客户旅程——他们需要什么，他们在哪里犹豫，他们做了什么替代。原型基于您的证据构建，并与他们影响的客户旅程相关联。
产品 · 原型
原型 · 相同的客户旅程，三种行为每个原型都分支相同的客户旅程模型，因此干预措施是针对每种行为进行范围界定的
委托人41%在第2步放手
验证者34%重新阅读条款
短跑运动员25%跳过指导，上传失败
问题
大多数用户画像描述了一个人，但无法预测任何事情。
一个在研讨会上虚构的姓名、年龄、库存照片和引言。对于幻灯片有用，但对于决定某个干预措施是否对实际放弃的细分市场有效则毫无用处。
- 基于假设而非记录行为构建的用户画像
- 原型与其遇到的客户旅程阶段之间没有关联
- 单一平均客户旅程中不可见的细分差异
屏幕上的答案
原型 随产品发货
原型René 工作区
规格
定义依据记录的行为
分支每个阶段，每个原型
评分每个原型的指数
来源链接到 VoC 群组
它 does
4 项功能01
源于证据根据您自己的客户之声 (VoC) 中聚类的行为构建原型。
02
客户旅程分支一个模型，按典型客户变体，无需复制客户旅程。
03
按原型索引每个原型单独评分的客户旅程。
04
覆盖范围检查您的客户旅程实际服务于哪些原型，以及不服务哪些。
在产品中
原型集
深入了解一种典型客户
应用于阶段的原则
与工作坊角色对比
今天使用 René
人口统计数据和一张照片行为和客户旅程路径
在研讨会中发明源于证据
一个平均客户旅程按原型评分的客户旅程
我们常被问到的问题
是的——导入它们并随着时间推移附上证据。René 会向您展示记录的行为与用户画像不符的地方。