قم بتحسين أدائك التسويقي من خلال تجزئة الجمهور
الخطوة الأولى لأي حملة تسويقية ناجحة هي معرفة جمهورك والتعرف على أنماط سلوكهم المختلفة، وهو ما يمكن تحقيقه من خلال تقسيم العملاء إلى شرائح. تجزئة العملاء هي عملية تقسيم العملاء إلى مجموعات أصغر بناءً على الخصائص المشتركة، مثل العمر أو الجنس أو الموقع أو مستوى الدخل، بالإضافة إلى السمات السلوكية والنفسية. يمكن أن يساعدك هذا على فهم احتياجاتهم ورغباتهم ونقاط الألم بشكل أفضل من أجل إنشاء محتوى أكثر تخصيصًا واستهدافًا سيكون له صدى مع كل شريحة.
كيف يمكن أن يساعد تقسيم العملاء والتعلم الآلي في عملك
يمكن أن يكون لتجزئة العملاء الفعالة عدد من الفوائد المهمة لشركتك. تشمل هذه الفوائد ما يلي:
التنبؤ بالاستنزاف
يمكن أن تساعدك أحدث خوارزميات التعلم الآلي في تقليل الاضطراب من خلال تحديد العملاء المعرضين لخطر ترك علامتك التجارية. بمجرد تحديد العملاء الذين قد لا يحققون الاحتفاظ بهم، يمكنك بعد ذلك اتخاذ الخطوات اللازمة لتقليل تراجعهم. على سبيل المثال، إذا كنت تعلم أن العملاء في شريحة معينة هم أكثر عرضة للتوقف عن العمل، فيمكنك استهدافهم بعروض خاصة أو خدمات مخصصة.
يمكن أن يساعدك تقسيم العملاء أيضًا على تحديد الأسباب الجذرية للتوقف عن العمل. على سبيل المثال، إذا لاحظت أن العملاء في موقع جغرافي معين لا يقومون بعمليات شراء متكررة، فيمكنك البحث عن سبب حدوث ذلك (على سبيل المثال، هل تستخدم بائعًا مختلفًا في ذلك الموقع؟ من الصعب العثور على المنتج في المتاجر؟ ) واتخاذ الإجراءات اللازمة لحل المشكلة.
انخفاض تكاليف الاستحواذ
من خلال فهم قطاعات السوق الأكثر قيمة لشركتك، يمكنك تركيز جهود التسويق والمبيعات على هذه المجموعات بدلاً من إضاعة الوقت والمال في استهداف أولئك الذين من غير المرجح أن يقوموا بالتحويل.
بمجرد تحديد شرائحك المستهدفة، يمكنك إنشاء رسائل مستهدفة تتحدث عن نقاط الضعف الخاصة بهم وترسل لهم عروضًا من المرجح أن تثير اهتمامهم أكثر من العروض العامة. على سبيل المثال، إذا كشفت بياناتك أن الأشخاص الذين يفضلون الأطعمة النباتية وأنماط الحياة النشطة من المرجح أن ينقروا على إعلاناتك لخدمة إعداد الوجبات، فيمكن لنشاطك التجاري تركيز ميزانيته الإعلانية على هذه المجموعة بدلاً من إهدار الأموال على الإعلانات التي لن لا يمكن رؤيتها أو جذبها إلى شرائح أخرى.
زيادة المبيعات
من أجل تحقيق أقصى قدر من المبيعات، تحتاج الشركات إلى فهم عملائها وتحديد المجموعات التي من المرجح أن تقوم بعملية شراء.
من خلال فهم احتياجات ورغبات كل شريحة من العملاء، يمكن للشركات إنشاء حملات تسويقية مستهدفة من المرجح أن تؤدي إلى البيع. على سبيل المثال، قد تستهدف إحدى الشركات التي تبيع ملابس شتوية للمغامرات الخارجية إعلاناتها للنساء اللاتي يعشن في مناخات باردة ويمارسن رياضة المشي لمسافات طويلة بانتظام.
تجربة شخصية
يمكن أن يساعدك التقسيم على بناء علاقات أفضل مع عملائك من خلال منحهم تجربة أكثر تخصيصًا عندما يتفاعلون مع علامتك التجارية. عندما تأخذ الوقت الكافي لفهم احتياجاتهم الخاصة ونقاط الألم الخاصة بهم، فسوف يقدرون جهودك وسيكونون أكثر عرضة للبقاء على المدى الطويل.
كيف يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا لتقسيم العملاء
يمكن أن يكون التعلم الآلي أداة قوية ويمكن استخدامه لإنشاء شرائح العملاء بعدة طرق. إحدى الطرق هي استخدام خوارزميات التجميع لتجميع العملاء ذوي الخصائص المتشابهة.
هناك طريقة أخرى لاستخدام التعلم الآلي لإنشاء شرائح العملاء وهي إنشاء نماذج تنبؤية تحدد العملاء الذين من المحتمل أن يشتروا منتجات أو خدمات معينة. يمكن القيام بذلك باستخدام مجموعة متنوعة من الميزات مثل سلوك الشراء السابق وسجل تصفح الويب ونشاط الوسائط الاجتماعية.
ستكون النماذج التنبؤية أيضًا قادرة على تحليل مشاعر العملاء وإنشاء شرائح عملاء من المحتمل أن تترك العلامة التجارية من خلال تحليل المراجعات عبر الإنترنت وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي وتكرار تصفح المواقع المنافسة بدلاً من موقع الويب الخاص بك.
نحن نلفت انتباهك إلى العملاء المعرضين لخطر المغادرة، مما يسمح لك باتخاذ الإجراءات التصحيحية وبالتالي خفض تكاليف الشراء.
المقاييس المهمة التي نستخدمها لفهم عميلك
تعد كل من RFM وCLTV ومعدل Churn كلها عوامل مهمة يجب مراعاتها عند محاولة فهم قاعدة عملائك بشكل أفضل. من خلال فهم كيفية مساهمة هذه العوامل، يمكنك بسهولة تحديد العملاء الأكثر قيمة لشركتك واتخاذ خطوات لتحسين ولاء العملاء وزيادة معدلات الاحتفاظ بهم.
الآن، يعد غربلة جميع البيانات المذكورة أعلاه من أجل بناء نماذج تنبؤية وإنشاء شرائح العملاء مهمة هائلة. في الواقع، يمكن أن يستغرق الأمر من أشهر إلى سنوات اعتمادًا على حجم عملك وكمية البيانات التاريخية المتوفرة لديك. استنادًا إلى تقنية التعلم الآلي، يمكن لـ Indaru تحليل البيانات بسرعة وتحديد الاتجاهات وإنشاء ملفات تعريف عملاء دقيقة للغاية لشركتك.
يعد استخدام التعلم الآلي لإنشاء شرائح العملاء حلاً أكثر قابلية للتوسع من النمذجة اليدوية لأنه مع استرداد البيانات الجديدة، يتم تحديث النموذج باستمرار. على سبيل المثال، إذا كان عملك ينمو من قاعدة عملاء تبلغ 50000 إلى 650000 في العام، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي قادرة على التعامل مع البيانات الإضافية وفرزها ديناميكيًا.
1. الحداثة
RFM، أو الحداثة والتكرار والقيمة النقدية، هي طريقة لقياس ولاء العملاء. ويأخذ في الاعتبار مدى حداثة قيام العميل بإجراء عملية شراء، وعدد مرات إجرائه، والمبلغ الذي ينفقه على كل عملية شراء. يمكن أن تساعدك هذه المعلومات في تحديد العملاء الأكثر تفاعلاً مع علامتك التجارية وأنواع الأشياء التي يرغبون في شرائها.
2. قيمة عمر العميل
CLTV، أو القيمة الدائمة للعميل، هي مقياس لمقدار الإيرادات التي من المتوقع أن يحققها العميل على مدار علاقته بشركتك. يمكن أن يساعدك هذا المقياس في تحديد العملاء الأكثر قيمة لشركتك وإنشاء رسائل مخصصة لإبقائهم مخلصين لعلامتك التجارية.
3. معدل الزبد
إن تكلفة اكتساب العملاء تزيد بمقدار 5 أضعاف عن تكلفة الاحتفاظ بهم، لذا يعد معدل التوقف عن العمل مقياسًا مهمًا للغاية لمساعدتك في الحفاظ على مستويات عالية من رضا العملاء. بالإضافة إلى ذلك، يمكن مقارنة معدل التراجع بمعدل النمو لتحديد ما إذا كان عملك ينمو بالفعل. إذا كان معدل التراجع أعلى من معدل النمو، فهذا يعني أن عملك في الواقع يتقلص ويلزم اتخاذ إجراءات تصحيحية عاجلة.
كيف يمكن لـ Indaru المساعدة في تقسيم جمهورك إلى شرائح
لدى Indaru فريق كبير ومتنوع من متخصصي علوم البيانات والتسويق الرقمي الذين يتمتعون بخبرة واسعة في تقسيم الجمهور وتحليل البيانات. نحن نستخدم التعلم الآلي لإنشاء شرائح عملاء ديناميكية وقوية من أجل مساعدتك على تحقيق أقصى قدر من ميزانية التسويق الرقمي الخاصة بك من خلال فهم CLTV لكل شريحة وتحسين الاحتفاظ بالعملاء.