Verbessern Sie Ihre Marketingleistung mit Zielgruppensegmentierung
Wie Kundensegmentierung und machine learning Ihrem Unternehmen helfen können
Die Kundensegmentierung kann Ihnen auch dabei helfen, die Hauptursachen für die Abwanderung zu identifizieren. Wenn Sie zum Beispiel feststellen, dass Kunden an einem bestimmten geografischen Standort keine Wiederholungskäufe tätigen, können Sie recherchieren, warum dies der Fall sein könnte (z. B. verwenden Sie an diesem Standort einen anderen Anbieter? Das Produkt ist in Geschäften schwer zu finden? ) und ergreifen Sie Maßnahmen zur Behebung des Problems.
Indem Sie wissen, welche Marktsegmente für Ihr Unternehmen am wertvollsten sind, können Sie Ihre Marketing- und Vertriebsbemühungen auf diese Gruppen konzentrieren, anstatt Zeit und Geld mit der Ausrichtung auf diejenigen zu verschwenden, bei denen eine Conversion unwahrscheinlich ist.
Sobald Sie Ihre Zielsegmente identifiziert haben, können Sie zielgerichtete Nachrichten erstellen, die ihre Schmerzpunkte ansprechen, und ihnen Angebote senden, die sie mit größerer Wahrscheinlichkeit interessieren als allgemeine Angebote. Wenn Ihre Daten beispielsweise zeigen, dass Menschen, die vegane Lebensmittel und einen aktiven Lebensstil bevorzugen, am ehesten auf Ihre Anzeigen für einen Service zur Zubereitung von Mahlzeiten klicken, kann Ihr Unternehmen sein Werbebudget auf diese Gruppe konzentrieren, anstatt Geld für Anzeigen zu verschwenden, die überzeugen. Nicht von anderen Segmenten gesehen oder angesprochen werden.
Durch das Verständnis der Bedürfnisse und Wünsche jedes Kundensegments können Unternehmen gezielte Marketingkampagnen erstellen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu einem Verkauf führen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das Winterkleidung für Outdoor-Abenteuer verkauft, Anzeigen auf Frauen ausrichten, die in kälteren Klimazonen leben und regelmäßig wandern.
Wie machine learning für die Kundensegmentierung nützlich sein kann
Eine weitere Möglichkeit, mithilfe von maschinellem Lernen Kundensegmente zu erstellen, besteht darin, Vorhersagemodelle zu erstellen, die Kunden identifizieren, die wahrscheinlich bestimmte Produkte oder Dienstleistungen kaufen werden. Dies kann mithilfe einer Vielzahl von Funktionen erfolgen, z. B. vergangenes Kaufverhalten, Verlauf des Webbrowsers und Aktivitäten in sozialen Medien.
Vorhersagemodelle wären auch in der Lage, die Kundenstimmung zu analysieren und Kundensegmente zu erstellen, die die Marke wahrscheinlich verlassen werden, durch die Analyse von Online-Rezensionen, Social-Media-Kommentaren und das wiederholte Surfen auf konkurrierenden Websites im Gegensatz zu Ihrer Website.
Wichtige Messwerte, die wir verwenden, um Ihre Kunden zu verstehen
RFM, CLTV und Abwanderungsrate sind wichtige Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie versuchen, Ihren Kundenstamm besser zu verstehen. Wenn Sie verstehen, wie diese Faktoren dazu beitragen, können Sie leichter erkennen, welche Kunden für Ihr Unternehmen am wertvollsten sind, und Maßnahmen ergreifen, um die Kundentreue zu verbessern und die Bindungsraten zu erhöhen.
Jetzt alle oben genannten Daten zu sichten, um Vorhersagemodelle zu erstellen und Kundensegmente zu erstellen, ist eine enorme Aufgabe. Tatsächlich kann es Monate bis Jahre dauern, je nach Größe Ihres Unternehmens und der Menge an historischen Daten, die Sie haben. Basierend auf maschineller Lerntechnologie kann Indaru Daten schnell analysieren, Trends erkennen und hochpräzise Kundenprofile für Ihr Unternehmen erstellen.
Die Verwendung von ML zum Erstellen von Kundensegmenten ist eine skalierbarere Lösung als die manuelle Modellierung, da das Modell kontinuierlich aktualisiert wird, wenn neue Daten abgerufen werden. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise in einem Jahr von einem Kundenstamm von 50.000 auf 650.000 wächst, ist die KI-Technologie in der Lage, die zusätzlichen Daten dynamisch zu verarbeiten und zu sortieren.
1. Aktualität
RFM, oder Aktualität, Häufigkeit und Geldwert, ist eine Methode zur Messung der Kundenloyalität. Dabei wird berücksichtigt, wie kürzlich ein Kunde einen Einkauf getätigt hat, wie oft er Einkäufe tätigt und wie viel er für jeden Einkauf ausgibt. Anhand dieser Informationen können Sie ermitteln, welche Kunden am meisten mit Ihrer Marke interagieren und an welchen Dingen sie interessiert sind.
2. Customer Lifetime Value
CLTV oder Customer Lifetime Value ist ein Maß dafür, wie viel Umsatz ein Kunde erwarten kann generieren im Laufe ihrer Beziehung zu Ihrem Unternehmen. Mithilfe dieser Kennzahl können Sie ermitteln, welche Kunden für Ihr Unternehmen am wertvollsten sind, und personalisierte Botschaften erstellen, um sie an Ihre Marke zu binden.
3. Abwanderungsrate
Es kostet fünfmal mehr, Kunden zu gewinnen, als sie zu halten, daher ist die Abwanderungsrate eine äußerst wichtige Kennzahl, die Ihnen dabei hilft, ein hohes Maß an Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus kann die Abwanderungsrate mit der Wachstumsrate verglichen werden, um festzustellen, ob Ihr Unternehmen tatsächlich wächst. Wenn die Abwanderungsrate höher ist als die Wachstumsrate, schrumpft Ihr Unternehmen tatsächlich und es sind dringend Korrekturmaßnahmen erforderlich.