Partneři









   


















3 způsoby zhodnocení dat o zákaznících

Současně s tím, jak byly v posledních letech přijaty digitální marketingové techniky, nabírá na rychlosti také sběr a využití dat.

V rámci zákaznických zkušeností a komunikace se zákazníky se stal termín „data“ termínem pro cokoliv digitálního, včetně kontaktních údajů, transakční historie, způsobu chování a dokonce i pro fotky či videa. To nevyhnutelně vedlo ke spekulacím o hodnotě těchto údajů.

Hodnotná data nepřicházejí se sběrem a ukládáním. Vycházejí spíše z analýzy nasbíraných dat, jejich zkoumání. Na základě toho je potom možné provádět akce, které přináší pozitivní výsledky pro tvůrce dat – zákazníka.

Existují tři modely, které mohou marketéři použít pro zužitkování dat, optimalizaci marketingových nákladů a zavedení marketingově zaměřené inovace:

  • Zlepšení segmentace pomocí rozpoznávacích algoritmů
  • Pochopení tendence chování zákazníků a zacílení na příležitost
  • Filtrování informací podávaných zákazníkům s cílem tvorby doporučení a nabídek

Segmentace

Zákaznická segmentace se stává mnohem sofistikovanější, pokud jsou používány algoritmy pro analýzu datových sad. Se vztahem k segmentaci mohou být lidé tříděni pouze podle několika proměnných. Software ale tímto omezením vázán není. To je důležité, především pokud se firma snaží spočítat skutečnou hodnotu konkrétního zákazníka.

Marketéři se mohou vymanit z tradičních modelů segmentace, které jsou obvykle založeny na malém počtu základních demografických bodů, když nyní stojí před smysluplnějšími modely segmentace. Tyto nové modely zahrnují segmenty postavené na výrobcích a na značkách (algoritmy rozlišující typy nebo skupiny produktů, které lidé kupují), ale také na chování zákazníků (frekvence nákupu, čas strávený na místě, vysoká či nízká angažovanost pro marketingový obsah, míra ovlivnění slevami).

Tendence a sklony zákazníků

Modely určitých sklonů umožňují předvídat budoucí chování individuálních zákazníků nebo celých segmentů. Se zachycením správných dat, lze použít algoritmy, které porovnají zákazníky navzájem a předpoví kolik času je vám zákazník ochoten věnovat. Například zatímco jeden zákazník s vámi může uzavřít velký obchod, nemusí to pro vás mít stejnou hodnotu, jako jiný zákazník, který uzavírá menší, ale zato frekventovanější obchody. Potom dává smysl marketingově se zaměřit na zákazníka s vyšší celkovou hodnotou.

Také je možné předvídat zákaznické sklony k jednání. Tedy jak je pravděpodobné, že kliknutí konkrétního zákazníka na váš obsah nebo přečtení e-mailu povede k výraznému zvýšení efektivity.

Další užitečný model měří sklony ke koupi. Můžete tak poznat, který zákazník je připraven ke koupi a zacílit na něj speciální nabídku. U zákazníků, kteří nemají dostatečně vysoký zájem o koupi, můžete částečně či úplně speciální nabídky vynechat a ušetřit tak čas i peníze.

Doporučení

Amazon zautomatizoval doporučení s jejich slavným „lidé kteří koupili tento produkt, koupili také…“. Za použití odporučovacích algoritmů je nyní možné jít nad rámec prostého navýšení objednávky. Touto cestou lze poskytovat služby, které opravdu pomáhají zákazníkům objevovat nové produkty a služby, které se jim budou líbit.

Cross-sell doporučení mohou být pro zákazníky velice užitečná. Raději než se snažit prodat větší verzi stejného produktu, můžete navrhnout, který produkt je vhodné přikoupit jako doplněk.

Next-sell doporučení sbírají data pro nabídnutí dalšího možného produktu ke koupi. To funguje nejlépe při uvedení jako servis s přidanou hodnotou. Například pokud firma prodávající kola ví, že její zákazník si zrovna nechal kolo vylepšit, může mu nabídnout řadu nástrojů a příslušenství, které pomohou dostat ze samotného vylepšení mnohem více.

S použitím výše popsaných modelů si společnosti mohou uvědomit, a také si uvědomují, skutečnou hodnotu dat, která sbírají. Tyto společnosti potom nalézají ještě mnohem vyšší hodnoty, ve chvíli, kdy začnou rozumět tomu, které poznatky a zjištění mohou data generovat.

Nakonec je toto způsob, kterým má být rovnice hodnot chápána. Cenná nejsou jen nasbíraná data, ale samotná činnost založená na využití dat, přinášející hodnoty.

Líbil se vám článek? Sdílejte jej.

  
  

Zpět