Kundensegmentierungsmodelle im Einzelhandel

Willkommen im Zeitalter des personalisierten Einzelhandels, in dem Einheitslösungen ebenso veraltet sind wie die Modetrends der letzten Saison.

In der heutigen hart umkämpften Einzelhandelslandschaft ist es nicht nur eine Notwendigkeit, Ihre Kunden zu verstehen; Es ist das Rückgrat Ihres Geschäftserfolgs.

Aber wie durchforstet man das Datenmeer, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen? Nutzen Sie Kundensegmentierungsmodelle – eine bahnbrechende Strategie, die Ihre generischen Marketingkampagnen in fokussierte, ROI-steigernde Meisterwerke verwandeln kann.

In diesem Leitfaden tauchen wir tief in die Kunst und Wissenschaft ein Kundensegmentierung im Einzelhandel.

Wir untersuchen verschiedene Modelle, die Ihnen dabei helfen können, Ihren Kundenstamm in verschiedene Segmente mit jeweils eigenen Bedürfnissen, Verhaltensweisen und Vorlieben zu kategorisieren.

Unabhängig davon, ob Sie ein Einzelhandelsriese oder eine kleine Boutique sind, kann die Implementierung der Kundensegmentierung Ihr Marketing verbessern, Ihr Produktangebot optimieren und vor allem die Kundenzufriedenheit steigern.

Also schnallen Sie sich an, wenn wir uns auf die Reise begeben, um das volle Potenzial auszuschöpfen personalisierter Einzelhandel. Beginnen wir mit einer kleinen Liste dessen, was wir behandeln werden.

 5 der aussagekräftigsten E-Commerce-Analysen dort draußen:

1. Kohortenanalyse
2. Käufersegmentierung (auch bekannt als RFM-Analyse)
3. Umsatz- und Margenprognose
4. Korbanalyse
5. Bindungs- und Abwanderungsmodellierung

So wie kein Kunde dem anderen gleicht, Jedes Unternehmen ist einzigartig. Das liegt einfach an den unterschiedlichen Bedürfnissen und Anforderungen, die Sie haben werden.

Das von Ihnen verwendete Kundensegmentierungsmodell müssen diese Geschäftsanforderungen widerspiegeln. Auf diese Weise erhalten Sie einen tieferes Verständnis Ihrer idealen Kunden, verstehen Sie das Kundenverhalten und identifizieren Sie Ihre Zielgruppe einzigartige Bedürfnisse und Vorlieben.

Als Ergebnis können Sie erstellen maßgeschneidert, gezielte Kampagnen die auf die Anforderungen und Interessen Ihrer Kunden eingehen. Dieses personalisierte Erlebnis ist unerlässlich, wenn Sie möchten sich von der Konkurrenz abheben im Einzelhandel. Und hier ist der Grund!

Überblick über den Einzelhandel

Der Einzelhandel ist ein dynamische, sich schnell verändernde Branche Das erfordert, dass Sie mit den Trends Schritt halten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Trends erkennen und nutzen beginnt mit dem Verfolgen und Verstehen Vorlieben und Verbraucherverhalten.

Wenn Sie einen Online-Shop im Einzelhandel betreiben, müssen Sie dies tun Gestalten Sie ein hochwertiges, personalisiertes digitales Erlebnis. Ihre Website ist ein digitales Schaufenster. Ja, beim Online-Einkauf gibt es kaum oder gar keine menschliche Interaktion. Aber Sie können Kunden nicht als Nummern behandeln, wenn Sie möchten, dass Ihr Unternehmen wächst.

Hier spielt die Kundensegmentierung eine wichtige Rolle. Es:

• Steigert Kundenzufriedenheit durch verbesserten Gesamtservice;
• Verbessert Kundentreue durch die Information über ein personalisiertes Erlebnis;
• Erhöht sich Customer Lifetime Value und Marketing-ROI durch relevantere Angebote;
• Fördert Kundenbindung und hilft dem Unternehmen, organisch zu wachsen.

Nachfolgend finden Sie die verschiedenen Kundensegmentierungsmodelle, die Sie heute für Ihr Unternehmen berücksichtigen müssen!

Diese Analysen können Sie zur Nutzersegmentierung nutzen, die Ihnen bei der zielgerichteten Vermarktung hilft. Hier sind einige der gängigsten Modelle:

1. Demographische Aufteilung: Alter, Geschlecht, Einkommen usw. Ideal für die einfache Ausrichtung, kann aber etwas weit gefasst sein.
2. Geografische Segmentierung: Standortbasiertes Targeting, nützlich für lokale Werbeaktionen oder Versandangebote.
3. Verhaltenssegmentierung: Basierend auf Aktionen wie vergangenen Käufen, Warenkorbabbrüchen und Website-Interaktionen. Super nützlich für personalisiertes Marketing.
4. Psychographische Segmentierung: Konzentriert sich auf Lebensstil, Werte und Interessen. Denken Sie an umweltfreundliche Produkte für Nachhaltigkeitsbegeisterte.
5. RFM-Modell (Recency, Frequency, Monetary).: Segmentiert Kunden danach, wie oft sie kürzlich etwas gekauft haben und wie viel sie ausgegeben haben. Ideal zur Identifizierung von VIPs oder gefährdeten Kunden.
6. Lebenszyklusphasen: Neue Besucher, einmalige Käufer, Stammkunden usw. Passen Sie Ihre Botschaften an die Stelle in der Customer Journey an, an der sie sich befinden.
7. Segmentierung des Kundenwerts: Hochwertige vs. geringwertige Kunden. Hilft Ihnen, Marketingressourcen effektiver zu verteilen.
8. Kanalpräferenz: Manche Kunden bevorzugen E-Mail, andere soziale Medien. Die Segmentierung nach Kanal kann die Engagement-Raten verbessern.
9. Kaufanlass: Segmentiert Kunden basierend darauf, wann sie normalerweise kaufen – Feiertage, Geburtstage, Schulanfang usw.
10. Technologiesegmentierung: Desktop- vs. mobile Benutzer. Hilft bei der Optimierung der Benutzererfahrung für verschiedene Geräte.

Hier sind einige gängige Analysemethoden für den E-Commerce, mit denen Sie geschäftliche Erkenntnisse gewinnen können.

1. Verkaufsanalyse: Tracking-Metriken wie durchschnittlicher Bestellwert, Conversion-Rate und Verkäufe nach Produkt oder Kategorie.
2. Analyse des Customer Lifetime Value (CLV).: Berechnung des Gesamtwerts, den ein Kunde über seinen gesamten Lebenszyklus bringt, um hochwertige Segmente zu priorisieren.
3. Warenkorbabbruchanalyse: Identifizieren, in welcher Phase Kunden den Checkout-Prozess verlassen und warum.
4. Trichteranalyse: Untersuchung der Customer Journey von der Landingpage bis zum Kauf, um Abgabepunkte zu identifizieren.
5. Kohortenanalyse: Gruppierung von Kunden basierend auf gemeinsamen Merkmalen oder Verhaltensweisen über einen bestimmten Zeitraum.
6. RFM-Analyse: Verwendung von Aktualitäts-, Häufigkeits- und Monetärskennzahlen zur Segmentierung von Kunden.
7. Analyse der Abwanderungsrate: Berechnung des Prozentsatzes der Kunden, die Sie über einen bestimmten Zeitraum verlassen oder nicht mehr bei Ihnen kaufen.
8. Multi-Channel-Attribution: Verstehen, wie verschiedene Marketingkanäle zu Conversions beitragen.
9. Heatmaps: Visuelle Darstellungen der Orte, an denen Benutzer auf einer Seite klicken, scrollen oder mit der Maus darüber fahren, helfen dabei, das Benutzerverhalten zu verstehen.
10. A/B-Tests: Vergleichen Sie zwei Versionen einer Webseite oder App, um zu sehen, welche in Bezug auf Conversions oder andere KPIs besser abschneidet.
11. Stimmungsanalyse: Nutzen Sie Kundenrezensionen und Social-Media-Erwähnungen, um die öffentliche Meinung über Ihre Marke oder Produkte einzuschätzen.
12. Preiselastizität: Verstehen, wie empfindlich die Nachfrage nach einem Produkt auf Preisänderungen reagiert.
13. Lagerumschlag: Analysieren, wie oft Lagerbestände in einem bestimmten Zeitraum verkauft und ersetzt werden.
14. Kundensegmentierungsanalyse: Nutzung von Daten zur Bildung verschiedener Kundengruppen für gezieltes Marketing.
15. Net Promoter Score (NPS): Messen Sie die Kundentreue, indem Sie fragen, wie wahrscheinlich es ist, dass sie Ihre Marke weiterempfehlen.

Doch zurück zu unseren Top-E-Commerce-Analysen:

Kohortenanalyse

Die Kohortenanalyse verändert den E-Commerce grundlegend. Es gruppiert Kunden in „Kohorten“, basierend auf gemeinsamen Merkmalen oder Verhaltensweisen über einen bestimmten Zeitraum. Hier sind die Fakten.

Wie wird die Kohortenanalyse verwendet?

1. Kundenbindung: Verfolgen Sie, wie viele Kunden aus einer bestimmten Kohorte im Laufe der Zeit zurückkehren.
2. Lebenszeitwert: Verstehen Sie den langfristigen Wert verschiedener Kundengruppen.
3. Produktakzeptanz: Sehen Sie, wie sich neue Funktionen oder Produkte auf bestimmte Kohorten auswirken.
4. Saisonale Trends: Identifizieren Sie Kaufmuster während der Feiertage oder Jahreszeiten.

Es gibt mehrere Kohortentypen, die auf unterschiedlichen Faktoren basieren:

1. Zeitbasierte Kohorten: Gruppieren Sie Kunden nach dem Zeitpunkt, zu dem sie ihren ersten Einkauf getätigt haben. Nützlich zur Verfolgung der Bindung und Abwanderung.
2. Verhaltensbasierte Kohorten: Gruppieren Sie Kunden anhand von Verhaltensweisen wie häufigen Einkäufen, hohen Ausgaben oder häufigen Besuchen vor Ort.
3. Größenbasierte Kohorten: Gruppieren Sie Kunden basierend auf der Größe ihres ersten Einkaufs oder der durchschnittlichen Einkaufsgröße.
4. Mehrdimensionale Kohorten: Kombinieren Sie mehrere Variablen wie Zeit und Verhalten, um komplexere Kohorten zu erstellen.

Kohortenanalysetechniken:

1. Überlebensanalyse: Sagen Sie voraus, wie lange ein Kunde aktiv bleibt, bevor er abwandert.
2. Sequenzanalyse: Verfolgen Sie die Abfolge von Aktionen, die zu einem bestimmten Ergebnis wie einem Kauf oder einer Abwanderung führen.
3. Clustering-Algorithmen: Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Kunden automatisch in Kohorten zu gruppieren.
4. Prädiktive Modellierung: Verwenden Sie historische Daten, um das zukünftige Verhalten von Kohorten vorherzusagen.

RFM-Analyse (Käufersegmentierung)

RFM steht für Recency, Frequency und Monetary Value. Mithilfe dieser Methode können Sie ermitteln, wer Ihre wertvollsten Kunden sind, wie kürzlich sie einen Kauf getätigt haben und wie oft sie bei Ihnen einkaufen.

Mithilfe der RFM-Analyse können Sie Ihre Marketingstrategien so anpassen, dass sie die richtigen Personen mit den richtigen Botschaften ansprechen und so letztendlich Ihren Umsatz steigern.

RFM und Kohortenanalyse sind beide Möglichkeiten, Ihre Kunden besser zu verstehen, aber sie sind nicht genau dasselbe.

• RFM-Analyse: Das ist, als würde man seine LEGO-Blöcke nach Farbe, Größe und Form sortieren. Sie sehen sich den letzten Kauf jedes Kunden an (Aktualität), wie oft er kauft (Häufigkeit) und wie viel er ausgibt (Monat). Es ist eine Momentaufnahme des individuellen Verhaltens.
• Kohortenanalyse: Das ist eher so, als würde man mit einer Gruppe von Freunden, die alle gleichzeitig ins Kino kamen, einen Film schauen. Sie betrachten, wie sich eine Gruppe von Kunden, die gleichzeitig mit dem Einkaufen begonnen haben oder das Gleiche getan haben, über einen bestimmten Zeitraum hinweg verhält.

RFM ist also eher ein „Sortiertool“, mit dem Sie schnell Ihre aktuell besten Kunden identifizieren können. Kohortenanalysen sind wie ein „Film“, der Ihnen das Kundenverhalten im Zeitverlauf zeigt.

Sie können jedoch zusammenarbeiten! Sie könnten sich beispielsweise eine Kohorte von Kunden ansehen, die letztes Weihnachten zum ersten Mal bei Ihnen eingekauft haben, und dann mithilfe von RFM herausfinden, wer von ihnen in diesem Jahr Ihre besten Kunden sind.

Lassen Sie uns die RFM-Analyse anders erklären.

Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Limonadenstand und möchten wissen, wer Ihre besten Kunden sind, damit Sie ihnen besondere Leckereien oder Aufkleber schenken können.

• R für Aktualität: Das ist so, als würde man fragen: „Wer ist erst gestern oder heute gekommen, um meine Limonade zu kaufen?“ Das sind Ihre frischen, neuen Kunden!
• F für Frequenz: Das ist, als würde man zählen, wie oft Sarah, Tim oder ein anderes Kind kommt, um Limonade zu kaufen. Je mehr sie kommen, desto mehr schmeckt ihnen Ihre Limonade!
• M für Geld: Hier geht es darum, wie viel Geld sie ausgeben. Vielleicht kauft Sarah immer nur eine Tasse, aber Tim kauft jedes Mal vier Tassen. Tim gibt mehr Geld aus!

Mit RFM können Sie also herausfinden, wer Ihre besten Kunden sind. Vielleicht sind es die Kinder, die gestern kamen, immer kommen und immer viele Tassen kaufen.

RFM-Analyse-Marketingideen

Warum sollten Sie die Analyse durchführen, wenn nicht aus Marketinggründen? Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, die Ergebnisse der RFM-Analyse für die Durchführung von Marketingkampagnen zu nutzen

1. VIP-Kunden: Sprechen Sie diejenigen mit hohen RFM-Werten mit exklusiven Angeboten oder frühzeitigem Zugang zu neuen Produkten an. Geben Sie ihnen das Gefühl, etwas Besonderes zu sein.
2. Gewinnen Sie Kampagnen zurück: Für Kunden mit hohem Monetär- und Häufigkeitswert, aber niedrigen Aktualitätswerten können Sie Reaktivierungs-E-Mails oder spezielle Rabatte nutzen, um sie zurückzuholen.
3. Upselling/Cross-Selling: Kunden mit hoher Frequenz, aber niedrigen Monetary-Scores sind reif für Upsell- oder Cross-Selling-Kampagnen. Empfehlen Sie Produkte, die ihre bisherigen Einkäufe ergänzen.
4. Treueprogramme: Verwenden Sie RFM, um Kandidaten für ein Treueprogramm zu identifizieren. Hohe Häufigkeits- und Monetärswerte sind ein guter Indikator dafür, dass sie sich engagieren werden.

Umsatz- und Margenprognose

Umsatz- und Margenprognosen sind wie die Wettervorhersagen für Ihr Unternehmen. Sie helfen Ihnen, vorherzusagen, was kommt, damit Sie besser planen können.

• Verkaufsprognose: Dies ist eine Schätzung, wie viel Geld Ihr Geschäft in Zukunft verdienen wird. Es ist, als würde man sagen: „Wir glauben, dass wir nächste Woche 100 Limonaden verkaufen werden.“ So wissen Sie, wie viel Limonade Sie zubereiten müssen, wie viele Tassen Sie benötigen usw.
• Margenprognose: Dies geht noch einen Schritt weiter und sagt voraus, wie viel Gewinn Sie nach Deckung aller Kosten erzielen werden. Wenn die Herstellung jeder Limonade Sie also $1 kostet und Sie sie für $3 verkaufen, beträgt Ihre Marge $2. Mithilfe der Margenprognose können Sie herausfinden, ob Sie genug Gewinn erzielen, um beispielsweise einen neuen Limonadenstand zu kaufen oder für eine Anzeige zu bezahlen.

Beides ist äußerst wichtig, um kluge Geschäftsentscheidungen zu treffen. Während Umsatzprognosen Ihnen helfen, sich auf die Kundennachfrage vorzubereiten, stellen Margenprognosen sicher, dass Sie tatsächlich Geld verdienen.

Korbanalyse

Die Warenkorbanalyse für ein Einzelhandelsgeschäft ist wie ein Blick in die Einkaufswagen Ihrer Kunden, um zu sehen, was sie normalerweise zusammen kaufen. Folgendes sollte es enthalten:

1. Wird oft zusammen gekauft: Identifizieren Sie Artikel, die häufig in derselben Transaktion gekauft werden. Ideal zum Bündeln von Angeboten.
2. Ersatzprodukte: Finden Sie heraus, welche Artikel anstelle anderer gekauft werden. Nützlich für die Verwaltung von Lagerbeständen und Werbeaktionen.
3. Ergänzende Produkte: Identifizieren Sie Artikel, die zwar nicht zusammen gekauft werden, aber die Verwendung des Hauptprodukts verbessern. Denken Sie an Batterien für elektronisches Spielzeug.
4. Kundensegmente: Unterteilen Sie die Analyse nach verschiedenen Kundengruppen, um maßgeschneiderte Werbeaktionen zu ermöglichen. Beispielsweise könnten frischgebackene Mütter gemeinsam Babynahrung und Windeln kaufen.
5. Saisonale Trends: Beachten Sie eventuelle saisonale Muster in Korbkombinationen. Wie Sonnencreme und Strandtücher im Sommer.
6. Preissensibilität: Analysieren Sie, wie sich Rabatte oder Preisänderungen bei einem Produkt auf die Verkäufe anderer im Warenkorb auswirken.
7. Warenkorbwert: Durchschnittlicher Transaktionswert und wie er sich basierend auf verschiedenen Produktkombinationen ändert.
8. Kaufhäufigkeit: Wie oft bestimmte Produktkombinationen gekauft werden. Nützlich für die Bestandsplanung.
9. Auswirkungen auf die Marge: Verstehen Sie, wie sich unterschiedliche Warenkorbkombinationen auf Ihre Gewinnspanne auswirken.
10. Standortdaten: Wenn Sie mehrere Geschäfte haben, vergleichen Sie die Warenkorbtrends nach Standort, um lokale Werbeaktionen anzupassen.
11. Online vs. im Laden: Wenn Sie beides haben, vergleichen Sie Online- und In-Store-Körbe, um das unterschiedliche Einkaufsverhalten zu verstehen.
12. Empfehlungen: Schlagen Sie auf der Grundlage der Analyse umsetzbare Strategien wie gezielte Werbeaktionen, Cross-Selling oder die Neugestaltung des Ladenlayouts vor.

Mithilfe einer gut durchgeführten Warenkorbanalyse erhalten Sie Erkenntnisse, um den Umsatz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Lagerbestand zu optimieren. 🛒

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Bindungs- und Abwanderungsmodellierung

Bindungs- und Abwanderungsmodellierung sind im Kundenbeziehungsmanagement wie die beiden Seiten einer Medaille. Lassen Sie es uns aufschlüsseln:

Retention-Modellierung

Retention Modeling sagt voraus, welche Kunden wahrscheinlich bleiben werden. Es ist, als würde man herausfinden, welche Freunde wahrscheinlich zu all Ihren Partys kommen.

Nutzen Sie das Bindungsmodellierungsmodell, um Treueprogramme, personalisierte Angebote oder Strategien zur Kundenbindung anzupassen.

Schlüsselkennzahlen: Customer Lifetime Value (CLV), Retention Rate und Net Promoter Score (NPS) sind einige wichtige Faktoren.

Methoden zur Aufbewahrungsmodellierung:

• Logistische Regression: Um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kunde bleibt.
• Kohortenanalyse: Um zu sehen, wie gut Sie Kunden im Laufe der Zeit binden.
• RFM-Analyse: Um hochwertige Kunden zu identifizieren, sollten Sie sich auf die Bindung konzentrieren.

Abwanderungsmodellierung

Churn Modeling sagt voraus, welche Kunden Ihren Service wahrscheinlich verlassen oder Ihre Produkte nicht mehr kaufen werden. Es ist, als wüsste man, welche Freunde bei der nächsten Party möglicherweise nicht auftauchen.

Nutzen Sie das Modell, um gezielte Re-Engagement-Kampagnen, Sonderangebote oder Kundenbefragungen zu entwickeln, um zu verstehen, warum sie das Unternehmen verlassen.

1. Schlüsselkennzahlen: Abwanderungsrate, durchschnittlicher Umsatz pro Benutzer (ARPU) und Kundenzufriedenheitswerte.

Chun-Modellierungsmethoden:

• Überlebensanalyse: Um die Zeit abzuschätzen, bis ein Kunde abwandert.
• Entscheidungsbäume: Um Schlüsselfaktoren zu identifizieren, die die Abwanderung beeinflussen.
• Algorithmen für maschinelles Lernen: Wie Random Forest oder Gradient Boosting für komplexere Vorhersagen.

Beide Modelle helfen Ihnen, Ihren Kundenstamm besser zu verstehen.

Die Bindungsmodellierung hilft Ihnen, die gewünschten Kunden zu halten, während die Abwanderungsmodellierung Ihnen hilft zu verstehen, warum Sie andere verlieren.

Indem Sie beides nutzen, können Sie Ihre Marketing- und Kundenbindungsstrategien optimieren, um Ihren Kundenstamm stark und wachsend zu halten. 📈💡

Vorteile von Kundensegmentierungsmodellen

Personalisierung ist heute das A und O. Einzelhändler streben danach, etwas zu schaffen spezifische und relevante Marketingkampagnen in einem nie endenden Kampf um die Aufmerksamkeit der Kunden. All dies ist nur durch den Einsatz aussagekräftiger Kundensegmentierungsmodelle möglich. Hier sind die Vorteile, die sie schaffen:

A. Gezieltes Marketing verbessern

Abgegrenzte Kundensegmente ermöglichen es Einzelhändlern, erfolgreich zu sein sehr zielgerichtete Marketingkampagnen. Das umfasst personalisierte Nachrichten Und entsprechende Angebote die bei den Kunden Anklang finden. Als Ergebnis erhalten Sie verstärktes Engagement Und verbesserte Conversion-Raten.

Solche unterschiedlichen Segmente, sei es demografisch, geografisch, verhaltensmäßig usw. die Rendite verbessern zu Marketinginvestitionen für bezahlte und organische Aktivitäten.

B. Steigerung der Marketingeffizienz

Durch den Einsatz von Kundensegmentierungsmodellen können Einzelhändler dies tun Identifizieren Sie die wertvollsten Segmente. Sie können Ihre Marketingbemühungen auf sie konzentrieren und keine Zeit mehr mit Zielgruppen verschwenden, die für Ihre Angebote und Botschaften nicht empfänglich sind.

Sobald Sie wertvolle Segmente priorisieren, werden die Marketingbemühungen intensiver effizient. Du Hör auf zu verschwenden Marketingbudgets optimieren und den ROI weiter verbessern optimierte Ressourcenallokation.

C. Überwachen Sie die Kundenzufriedenheit

Mithilfe der von Ihnen erstellten Segmente können Sie Ihre wertvollsten Daten verfolgen Zufriedenheit der Kunden. So erkennen Sie, wie und worauf sich die Kundenbindungsbemühungen konzentrieren sollten.

Indem Sie proaktiv Feedback einholen oder das Kundenverhalten in Ihren wertvollsten Segmenten überwachen, können Sie dies erreichen Probleme erkennen und zwar sofort Bedenken ansprechen. Sie müssen einen solchen Ansatz verfolgen Kundenbindung stärken Und Erhöhen Sie die Bindung – durch ein verbessertes Kundenerlebnis.

Herausforderungen bei der Implementierung von Kundensegmentierungsmodellen

Kundensegmentierungsmodelle funktionieren wie von Zauberhand Kosten reduzieren, Verbesserung des ROI, Und Stärkung der Loyalität. Sie erfordern jedoch gezielte Anstrengungen, um einige der größten Herausforderungen der Kundensegmentierung zu bewältigen. Diese beinhalten:

A. Unzureichende Daten

Wenn Sie keine Werkzeuge verwenden, um Kundendaten sammeln und aggregieren Wenn Sie nicht genügend Traffic haben, verfügen Sie möglicherweise nicht über genügend Informationen, um aussagekräftige Segmente zu erstellen. Dort mögen Instrumente Kundendatenplattformen kann von unschätzbarem Wert sein.

Solche Tools sammeln Daten aus mehreren Quellen und ermöglichen es Ihnen, spezifische Details über Ihre Kunden zu untersuchen, sofern verfügbar. von einem Ort. Sie können verwenden bezahlte Anzeigen in sozialen Medien, Display-Anzeigen oder in SERP um den Website-Verkehr zu erhöhen um den Mangel an Daten zu überwinden.

B. Mangel an Ressourcen

Das Erstellen und Verwalten von Segmentierungsmodellen ist ein ressourcenintensive Tätigkeit. Sie brauchen Menschen versiert sich gut mit Webanalysen und mit Tonnen von Daten arbeiten. Die Schaffung sinnvoller Kundensegmente erfordert Geschäftssinn und für dich Geschäfts- und Kundenbedürfnisse verstehen wie.

Wenn Ihnen die Ressourcen fehlen, ist es trotzdem ratsam, dies zu tun Erstellen Sie die einfachsten Segmente um die Marketingausgaben zu optimieren.

C. Teuer in der Implementierung

Die Gliederung und Pflege unterschiedlicher Segmente erfordert sowohl Zeit- als auch Geldinvestitionen. Um den Prozess zu rationalisieren und zu optimieren, müssen Sie in die nötige Technik investieren Und Experten. Alternativ können Sie es auch selbst erlernen. Das erfordert auch Zeit und Geld, um sich weiterzubilden und das erworbene Wissen anzuwenden.

Aber wenn man es genau macht, dann einmalige Marketinginvestition dürfen zehnfach zurückzahlen an Umsätzen, die durch sinnvolle Segmente generiert werden, die für Ihr Unternehmen funktionieren. Mal sehen, wie die Feldleiter es machen!

Beispiele für Kundensegmentierung im Einzelhandel

Auch wenn große Einzelhändler jeden gewinnen können, nutzen sie zur Reduzierung Kundensegmentierungsmodelle Marketinginvestitionen Und Akquisitions- und Aufbewahrungskosten. Hier sind einige wichtige Beispiele von Branchenführern:

A. Amazon

Amazon hat Millionen Kunden und ist in mehr als hundert Ländern tätig. Es verlässt sich darauf komplexe und tiefgreifende Zielgruppensegmentierung den gewünschten Kunden mit dem richtigen Angebot zu erreichen. Das Unternehmen verarbeitet eine riesige Menge an Datenpunkten aller seiner Kunden, um eine einzige Empfehlung abzugeben.

Diese große Datenmenge ermöglicht es ihnen, diese Empfehlungen abzugeben so relevant wie möglich. Es zeigt auch, wie wichtig die Segmentierung für die Kenntnis ihrer Kunden ist Erstellung datengesteuerter Angebote.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Amazon je nach Verfügbarkeit auf die vier grundlegenden Segmentierungsmodelle setzt Amazon-Segmentierungsdaten:

• Demographische Aufteilung – Ihr größtes Segment sind Kunden im Alter von 35 bis 49 Jahren, wobei mehr als 76 Millionen Haushalte in den USA ein Amazon Prime-Abonnement nutzen.
• Geografische Segmentierung – Das führende geografische Segment für Amazon sind die USA, wobei 601 TP3T des Website-Verkehrs und 381 TP3T der Verkäufe aus den USA stammen.
• Verhaltenssegmentierung – Daten zeigen, dass Nicht-Prime-Kunden mehrere Einkäufe tätigen, aber 48% derjenigen mit einem Prime-Abonnement kaufen mindestens einmal pro Woche. Als wesentlich für Kunden erwiesen sich der kostenlose Versand für Prime-Mitglieder, die Produktvielfalt sowie die äußerst präzisen Empfehlungen und Personalisierungsbemühungen.
• Psychographische Segmentierung – Amazon bietet ein breites Spektrum an Preisstrategien und Zugänglichkeitsoptionen. Das zieht Menschen aus allen Gesellschaftsschichten an und stärkt die führende Position des Unternehmens.

B. Walmart

Walmart konzentriert seine Kundensegmentierungsstrategien An Vertrauen aufbauen und Verlässlichkeit schaffen. Das Unternehmen nutzt die Modelle, um den Bedürfnissen und Vorlieben von Menschen an verschiedenen Standorten gerecht zu werden. Infolgedessen war Walmart erfolgreich lokalisiert das Kundenerlebnis und positioniert sich in vielfältigen Märkten.

Das Unternehmen zielt darauf ab Familien der unteren bis mittleren Klasse und Kunden, die den Komfort des Einkaufens an einem einzigen Ort suchen. Sie zielen Discount-Käufer und Coupon-Liebhaber um Loyalität aufzubauen und Kunden zu binden. Daher basiert eines ihrer herausragenden Segmente auf dem Einkommen – der unteren bis mittleren Klasse.

Was die Verhaltenssegmentierung betrifft, versucht Walmart, Menschen anzusprechen und anzuziehen, die dies tun Kostenvorteile anstreben. Sie konzentrieren sich auf kostenbewusste Menschen jeden Alters.

C. Ziel

Forschung zeigt dass die Kunden von Target überwiegend sind verheiratete weiße Frauen in den Dreißigern. Das Unternehmen zieht Kunden aus der Mittel- und Oberschicht an Geben Sie durchschnittlich $50 pro Besuch aus.

Bei der demografischen Segmentierung konzentriert sich der Einzelhändler auf Kunden im Alter von 18 bis 44 Jahren. Wiederholungskaufverhalten ist durch Abwechslung und Komfort gefördert, sowie durch Treueprogramme und Prämien.

Ziel hat eine prominentes Treueprogramm das spezielle Rabatte, einlösbare Einnahmen und Hunderte von Sonderangeboten bietet. Die Teilnehmer erhalten Geburtstagsgeschenke und können über die gemeinnützigen Organisationen abstimmen, die Target unterstützt.

Quelle: Zielkreis

Das hilft ihnen auch dabei, sich zu identifizieren sozial engagierte Kunden und skizzieren Sie psychografische Segmente mit spezifische Neigungen und Leidenschaft für wohltätige Zwecke. Das macht nur Sinn, weil es ihre idealen Käufer sind Kunden aus der Mittel- und Oberschicht.

Was ist bei der Erstellung Ihres Segmentierungsmodells zu beachten?

Kundensegmentierungsmodelle können die Art und Weise verändern, wie Sie Ihr Einzelhandelsgeschäft betreiben. Effiziente Segmentierung senkt die Kosten und steigert den ROI. Dafür bedarf es jedoch einer durchdachten Analyse und Planung, die verschiedene Aspekte berücksichtigt. Deshalb müssen Sie:

A. Bestimmen Sie Ihre Ziele

Um den Erfolg messen zu können, müssen Sie OKRs und KPIs klar definieren. Versuchen zu Definieren Sie SMART-Ziele um die Kundensegmentierung zu informieren und spezifische Marketingkampagnen und -bemühungen zu leiten.

B. Wählen Sie die richtigen Tools

Netz Analyse, E-Commerce-Reporting-Tools, Und Kundendatenplattformen bestimmt, wie effizient Sie Daten sammeln, aggregieren und analysieren. All-in-One-Marketingplattformen wie VibeTrace ermöglichen die Datenintegration, die Erstellung sinnvoller Segmente und die Generierung von umsetzbare Erkenntnisse.

C. Analysieren Sie Ihre Daten

Stellen Sie sicher, dass Sie das haben Wissen und Analysefähigkeit Verfügbare Daten. Die Genauigkeit der Datenanalyse ist von grundlegender Bedeutung für die Erstellung aussagekräftiger Segmente. Lernen wie man Daten bereinigen und verwalten bevor Sie es in Segmente aufteilen.

Gehen Sie diese Aspekte proaktiv an, um aussagekräftige Kundensegmentierungsmodelle abzuleiten. Dann können Sie sich bewerben personalisierte Marketingstrategien Mit Hilfe hochentwickelter Tools wie Produktempfehlungs-Engines Und Web-Personalisierung.Schließlich erreichen Sie eine höhere Kundenzufriedenheit, verbessern die Kundenbindung und das Geschäftswachstum vorantreiben und Erfolg.

Fazit: Segment zum Erfolg

Kundensegmentierungsmodelle sind für Einzelhändler, die nach Kunden suchen, von unschätzbarem Wert nachhaltiges Wachstum und ein Wettbewerbsvorteil im Verdrängungswettbewerb der Einzelhandelslandschaft.

So nutzen Sie die Daten zu Ihrem Vorteil. Nutzen Sie die gesammelten Daten, um angenehme, personalisierte Erlebnisse zu bieten und die Kundenbeziehungen zu stärken.

Schließlich ist es das, was dazu führt langfristigen Erfolg im dynamischen und wettbewerbsintensiven Bereich des Einzelhandels. Und um alles an einem Ort zu verwalten, zögern Sie nicht, unsere Experten zu kontaktieren eine Beratung und eine kostenlose VibeTrace-Demo!

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https://medium.com/think-with-startupflux/customer-segmentation-models-52ef7738823a
9 Kundensegmentierungsmodelle und wie man sie für intelligenteres Marketing nutzt

https://www.gfk.com/brand-and-marketing-performance/segmentation-and-targeting/customer-segmentation https://medium.com/analytics-for-humans/what-is-cohort-analysis-and -wie-sollte-ich-es-verwenden-3ac7c39c50dd