वैयक्तिकृत रिटेल के युग में आपका स्वागत है, जहां एक आकार-सभी के लिए फिट पिछले सीज़न के फैशन रुझानों की तरह पुराना है।
आज के अति-प्रतिस्पर्धी खुदरा परिदृश्य में, अपने ग्राहकों को समझना केवल एक आवश्यकता नहीं है; यह आपके व्यवसाय की सफलता की रीढ़ है।
लेकिन कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि खोजने के लिए आप डेटा के समुद्र को कैसे छानते हैं? ग्राहक विभाजन मॉडल दर्ज करें - एक गेम-चेंजिंग रणनीति जो आपके सामान्य विपणन अभियानों को लेजर-केंद्रित, आरओआई-बूस्टिंग मास्टरपीस में बदल सकती है।
इस गाइड में, हम कला और विज्ञान के बारे में गहराई से जानेंगे खुदरा क्षेत्र में ग्राहक विभाजन.
हम विभिन्न मॉडलों का पता लगाएंगे जो आपके ग्राहक आधार को अलग-अलग खंडों में वर्गीकृत करने में आपकी मदद कर सकते हैं, प्रत्येक की अपनी आवश्यकताओं, व्यवहार और प्राथमिकताओं के साथ।
चाहे आप खुदरा क्षेत्र के दिग्गज हों या छोटे बुटीक, ग्राहक विभाजन को लागू करने से आपका मार्केटिंग गेम उन्नत हो सकता है, आपके उत्पाद की पेशकश अनुकूलित हो सकती है और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ग्राहक संतुष्टि बढ़ सकती है।
इसलिए, अपनी पूरी क्षमता का दोहन करने के लिए हम इस यात्रा पर निकल रहे हैं, कमर कस लें वैयक्तिकृत खुदरा बिक्री. आइए हम जो कवर करने जा रहे हैं उसकी एक छोटी सूची से शुरुआत करें।
सबसे शक्तिशाली ईकॉमर्स विश्लेषणों में से 5 वहाँ से बाहर:
- समूह विश्लेषण
- क्रेता विभाजन (उर्फ आरएफएम विश्लेषण)
- बिक्री + मार्जिन पूर्वानुमान
- टोकरी विश्लेषण
- प्रतिधारण एवं मंथन मॉडलिंग
जैसे कोई भी दो ग्राहक एक जैसे नहीं होते, प्रत्येक व्यवसाय अद्वितीय है. ऐसा केवल इसलिए है क्योंकि आपकी अलग-अलग ज़रूरतें और ज़रूरतें होंगी।
आपके द्वारा उपयोग किया जाने वाला ग्राहक विभाजन मॉडल उन व्यावसायिक आवश्यकताओं को प्रतिबिंबित करना चाहिए. इस तरह, आपको एक लाभ मिलता है अपने आदर्श ग्राहकों की गहरी समझ, ग्राहक व्यवहार को समझें, और अपने लक्षित दर्शकों की पहचान करें अद्वितीय आवश्यकताएँ और प्राथमिकताएँ.
परिणामस्वरूप, आप बना सकते हैं अनुरूप, लक्षित अभियान जो आपके ग्राहकों की आवश्यकताओं और हितों को संबोधित करता है। यदि आप चाहते हैं तो वह वैयक्तिकृत अनुभव आवश्यक है प्रतिस्पर्धा से ऊपर उठें खुदरा उद्योग में. और यही कारण है!
खुदरा का अवलोकन
खुदरा एक है गतिशील, तेजी से बदलता उद्योग प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए आपको रुझानों के साथ बने रहना होगा। रुझानों की पहचान करना और उनका लाभ उठाना ट्रैकिंग और समझ से शुरू होता है प्राथमिकताएँ और उपभोक्ता व्यवहार।
यदि आप खुदरा क्षेत्र में ऑनलाइन स्टोर चला रहे हैं, तो आपको इसकी आवश्यकता है एक गुणवत्तापूर्ण, वैयक्तिकृत डिजिटल अनुभव को आकार दें. आपकी वेबसाइट एक है डिजिटल स्टोरफ्रंट. हाँ, ऑनलाइन खरीदारी करते समय मानवीय संपर्क न के बराबर होता है। लेकिन यदि आप चाहते हैं कि आपका व्यवसाय बढ़े तो आप ग्राहकों को संख्या नहीं मान सकते।
यहीं पर ग्राहक विभाजन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह:
- बूस्ट बेहतर समग्र सेवा के माध्यम से ग्राहकों की संतुष्टि;
- बढ़ाता है ग्राहकों के प्रति वफादारी एक वैयक्तिकृत अनुभव बताकर;
- बढ़ती है ग्राहक जीवन मूल्य और अधिक प्रासंगिक प्रस्तावों के माध्यम से आरओआई का विपणन करना;
- को बढ़ावा देता है ग्राहक जुड़ाव और व्यवसाय को व्यवस्थित रूप से बढ़ने में मदद करता है।
नीचे, विभिन्न ग्राहक विभाजन मॉडल ढूंढें जिन पर आपको आज अपने व्यवसाय के लिए विचार करना चाहिए!
आप उपयोगकर्ता विभाजन के लिए उन विश्लेषणों का उपयोग कर सकते हैं, जो आपको लक्षित विपणन में मदद करेंगे। यहां कुछ सबसे सामान्य मॉडल दिए गए हैं:
- जनसांख्यिकीय विभाजन: आयु, लिंग, आय, आदि। बुनियादी लक्ष्यीकरण के लिए बढ़िया लेकिन थोड़ा व्यापक हो सकता है।
- भौगोलिक विभाजन: स्थान-आधारित लक्ष्यीकरण, स्थानीय प्रचार या शिपिंग ऑफ़र के लिए उपयोगी।
- व्यवहारिक विभाजन: पिछली खरीदारी, कार्ट परित्याग और साइट इंटरैक्शन जैसी कार्रवाइयों के आधार पर। वैयक्तिकृत विपणन के लिए अत्यंत उपयोगी।
- साइकोग्राफी विभाजन: जीवनशैली, मूल्यों और रुचियों पर ध्यान केंद्रित करता है। स्थिरता के प्रति उत्साही लोगों के लिए पर्यावरण-अनुकूल उत्पादों के बारे में सोचें।
- आरएफएम (रीसेंसी, फ्रीक्वेंसी, मौद्रिक) मॉडल: ग्राहकों को इस आधार पर विभाजित करें कि उन्होंने हाल ही में कितनी खरीदारी की है, कितनी बार और उन्होंने कितना खर्च किया है। वीआईपी या जोखिम वाले ग्राहकों की पहचान करने के लिए बढ़िया।
- जीवनचक्र चरण: नए आगंतुक, एक बार के खरीदार, बार-बार आने वाले ग्राहक, आदि। ग्राहक यात्रा में वे कहां हैं, इसके आधार पर अपना संदेश भेजें।
- ग्राहक मूल्य विभाजन: उच्च-मूल्य बनाम कम-मूल्य वाले ग्राहक। आपको विपणन संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित करने में मदद करता है।
- चैनल प्राथमिकता: कुछ ग्राहक ईमेल पसंद करते हैं, अन्य सोशल मीडिया। चैनल के आधार पर विभाजित करने से सहभागिता दर में सुधार हो सकता है।
- खरीदारी का अवसर: ग्राहकों को इस आधार पर विभाजित करें कि वे आम तौर पर कब खरीदारी करते हैं—छुट्टियां, जन्मदिन, स्कूल वापस जाना आदि।
- प्रौद्योगिकी विभाजन: डेस्कटॉप बनाम मोबाइल उपयोगकर्ता। विभिन्न उपकरणों के लिए उपयोगकर्ता अनुभव को अनुकूलित करने में मदद करता है।
यहां ईकॉमर्स के लिए कुछ सामान्य विश्लेषण विधियां दी गई हैं जिनका उपयोग आप व्यावसायिक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए कर सकते हैं।
- बिक्री विश्लेषण: उत्पाद या श्रेणी के आधार पर औसत ऑर्डर मूल्य, रूपांतरण दर और बिक्री जैसे ट्रैकिंग मेट्रिक्स।
- ग्राहक आजीवन मूल्य (सीएलवी) विश्लेषण: उच्च-मूल्य वाले खंडों को प्राथमिकता देने के लिए ग्राहक द्वारा अपने पूरे जीवनचक्र में लाए गए कुल मूल्य की गणना करना।
- कार्ट परित्याग विश्लेषण: यह पहचानना कि ग्राहक किस चरण में चेकआउट प्रक्रिया छोड़ रहे हैं और क्यों।
- फ़नल विश्लेषण: ड्रॉप-ऑफ बिंदुओं की पहचान करने के लिए लैंडिंग पृष्ठ से खरीदारी तक ग्राहक की यात्रा की जांच करना।
- समूह विश्लेषण: एक विशिष्ट समय सीमा में साझा विशेषताओं या व्यवहारों के आधार पर ग्राहकों का समूह बनाना।
- आरएफएम विश्लेषण: ग्राहकों को विभाजित करने के लिए रीसेंसी, फ़्रीक्वेंसी और मौद्रिक मेट्रिक्स का उपयोग करना।
- मंथन दर विश्लेषण: उन ग्राहकों के प्रतिशत की गणना करना जो एक निश्चित अवधि में आपसे खरीदारी करना छोड़ देते हैं या बंद कर देते हैं।
- मल्टी-चैनल एट्रिब्यूशन: यह समझना कि विभिन्न मार्केटिंग चैनल रूपांतरणों में कैसे योगदान करते हैं।
- हीटमैप: उपयोगकर्ता किसी पृष्ठ पर जहां क्लिक करते हैं, स्क्रॉल करते हैं या होवर करते हैं, उसका दृश्य प्रतिनिधित्व, उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझने में मदद करता है।
- ए/बी परीक्षण: किसी वेबपेज या ऐप के दो संस्करणों की तुलना करके यह देखना कि रूपांतरण या अन्य KPI के मामले में कौन बेहतर प्रदर्शन करता है।
- भावनाओं का विश्लेषण: अपने ब्रांड या उत्पादों के बारे में जनता की राय जानने के लिए ग्राहक समीक्षाओं और सोशल मीडिया उल्लेखों का उपयोग करें।
- मूल्य लोच: यह समझना कि किसी उत्पाद की मांग कीमत में बदलाव के प्रति कितनी संवेदनशील है।
- आविष्करण आवर्त: यह विश्लेषण करना कि किसी विशिष्ट अवधि में इन्वेंट्री कितनी बार बेची और बदली जाती है।
- ग्राहक विभाजन विश्लेषण: लक्षित विपणन के लिए विभिन्न ग्राहक समूह बनाने के लिए डेटा का उपयोग करना।
- नेट प्रमोटर स्कोर (एनपीएस): ग्राहकों की वफादारी को यह पूछकर मापना कि उनके द्वारा आपके ब्रांड की अनुशंसा करने की कितनी संभावना है।
लेकिन आइए अपने शीर्ष ईकॉमर्स विश्लेषणों पर वापस जाएँ:
समूह विश्लेषण
समूह विश्लेषण ई-कॉमर्स में गेम-चेंजर है। यह ग्राहकों को एक विशिष्ट समय सीमा में साझा विशेषताओं या व्यवहारों के आधार पर "समूहों" में समूहित करता है। यहाँ निम्नता है.
समूह विश्लेषण का उपयोग कैसे किया जाता है?
- ग्राहक प्रतिधारण: ट्रैक करें कि किसी विशिष्ट समूह से कितने ग्राहक समय के साथ वापस लौटते हैं।
- आजीवन मूल्य: विभिन्न ग्राहक समूहों के दीर्घकालिक मूल्य को समझें।
- उत्पाद को अपनाना: देखें कि नई सुविधाएँ या उत्पाद विशिष्ट समूहों को कैसे प्रभावित करते हैं।
- मौसमी रुझान: छुट्टियों या सीज़न के दौरान खरीदारी के पैटर्न को पहचानें।
विभिन्न कारकों के आधार पर, कई समूह प्रकार हैं:
- समय-आधारित समूह: ग्राहकों को उनकी पहली खरीदारी के समय तक समूहित करें। अवधारण और मंथन पर नज़र रखने के लिए उपयोगी।
- व्यवहार-आधारित समूह: बार-बार खरीदारी, अधिक खर्च, या बार-बार साइट विजिट जैसे व्यवहार के आधार पर ग्राहकों का समूह बनाएं।
- आकार-आधारित समूह: ग्राहकों को उनकी पहली खरीदारी के आकार या औसत खरीदारी के आकार के आधार पर समूहित करें।
- बहुआयामी समूह: अधिक जटिल समूह बनाने के लिए समय और व्यवहार जैसे कई चरों को संयोजित करें।
समूह विश्लेषण तकनीकें:
- उत्तरजीविता विश्लेषण: मंथन से पहले अनुमान लगाएं कि ग्राहक किस समय सक्रिय रहेगा।
- अनुक्रम विश्लेषण: खरीदारी या मंथन जैसे विशिष्ट परिणाम की ओर ले जाने वाली क्रियाओं के अनुक्रम को ट्रैक करें।
- क्लस्टरिंग एल्गोरिदम: ग्राहकों को स्वचालित रूप से समूहों में समूहित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें।
- पूर्वानुमानित मॉडलिंग: समूहों के भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करें।
आरएफएम विश्लेषण (क्रेता विभाजन)
आरएफएम का मतलब रीसेंसी, फ्रीक्वेंसी और मौद्रिक मूल्य है। यह विधि आपको यह पहचानने में मदद करती है कि आपके सबसे मूल्यवान ग्राहक कौन हैं, उन्होंने हाल ही में कितनी खरीदारी की है, और वे आपसे कितनी बार खरीदारी करते हैं।
आरएफएम विश्लेषण का उपयोग करके, आप सही संदेशों के साथ सही लोगों को लक्षित करने के लिए अपनी मार्केटिंग रणनीतियों को तैयार कर सकते हैं, जिससे अंततः आपके राजस्व में वृद्धि होगी।
आरएफएम और समूह विश्लेषण दोनों आपके ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने के तरीके हैं, लेकिन वे बिल्कुल एक ही चीज़ नहीं हैं।
- आरएफएम विश्लेषण: यह आपके लेगो ब्लॉकों को रंग, आकार और आकार के आधार पर क्रमबद्ध करने जैसा है। आप प्रत्येक ग्राहक की सबसे हालिया खरीदारी (रीसेंसी), वे कितनी बार खरीदारी करते हैं (फ़्रीक्वेंसी), और वे कितना खर्च करते हैं (मौद्रिक) देख रहे हैं। यह व्यक्तिगत व्यवहार का एक स्नैपशॉट है।
- समूह विश्लेषण: यह दोस्तों के एक समूह के साथ फिल्म देखने जैसा है, जो सभी एक ही समय पर थिएटर में आए थे। आप देख रहे हैं कि ग्राहकों का एक समूह, जिन्होंने एक ही समय में खरीदारी शुरू की या एक ही काम किया, एक अवधि के दौरान कैसा व्यवहार करते हैं।
इसलिए, आरएफएम अभी आपके सर्वोत्तम ग्राहकों की तुरंत पहचान करने के लिए एक "सॉर्टिंग टूल" है। समूह विश्लेषण एक "फिल्म" की तरह है जो आपको समय के साथ ग्राहक का व्यवहार दिखाता है।
हालाँकि, वे एक साथ काम कर सकते हैं! उदाहरण के लिए, आप उन ग्राहकों के एक समूह को देख सकते हैं, जिन्होंने पिछले क्रिसमस पर पहली बार आपके साथ खरीदारी की थी और फिर आरएफएम का उपयोग करके यह देख सकते हैं कि इस वर्ष उनमें से आपके सबसे अच्छे ग्राहक कौन हैं।
आइए आरएफएम विश्लेषण को अलग तरीके से समझाएं।
कल्पना कीजिए कि आपके पास नींबू पानी का एक स्टैंड है, और आप जानना चाहते हैं कि आपके सबसे अच्छे ग्राहक कौन हैं ताकि आप उन्हें विशेष उपहार या स्टिकर दे सकें।
- रीसेंसी के लिए आर: यह पूछने जैसा है, "कल या आज मेरा नींबू पानी खरीदने कौन आया?" ये आपके ताज़ा, नए ग्राहक हैं!
- आवृत्ति के लिए एफ: यह गिनने जैसा है कि सारा, टिम या कोई अन्य बच्चा कितनी बार आपका नींबू पानी खरीदने आता है। जितना अधिक वे आएंगे, उतना ही अधिक उन्हें आपका नींबू पानी पसंद आएगा!
- मौद्रिक के लिए एम: यह इस बारे में है कि वे कितना पैसा खर्च करते हैं। शायद सारा हमेशा एक ही कप खरीदती है, लेकिन टिम हर बार चार कप खरीदता है। टिम अधिक पैसा खर्च कर रहा है!
तो, आरएफएम के साथ, आप यह पता लगा सकते हैं कि आपके सबसे अच्छे ग्राहक कौन हैं। शायद ये बच्चे हैं जो कल आये थे, हर समय आते हैं, और हमेशा ढेर सारे कप खरीदते हैं।
आरएफएम विश्लेषण विपणन विचार
यदि मार्केटिंग के लिए नहीं तो आप विश्लेषण क्यों करेंगे? मार्केटिंग अभियान चलाने के लिए आरएफएम विश्लेषण परिणामों का उपयोग करने के कुछ शीर्ष तरीके यहां दिए गए हैं
- वीआईपी ग्राहक: विशेष ऑफर या नए उत्पादों तक शीघ्र पहुंच के साथ उच्च आरएफएम स्कोर वाले लोगों को लक्षित करें। उन्हें विशेष महसूस कराएं.
- वापस जीतो अभियान: उच्च मौद्रिक और आवृत्ति लेकिन कम रीसेंसी स्कोर वाले ग्राहकों के लिए, उन्हें वापस लाने के लिए पुनः सहभागिता ईमेल या विशेष छूट का उपयोग करें।
- अपसेल/क्रॉस-सेल: उच्च आवृत्ति लेकिन कम मौद्रिक स्कोर वाले ग्राहक अपसेल या क्रॉस-सेल अभियानों के लिए तैयार हैं। उन उत्पादों की अनुशंसा करें जो उनकी पिछली खरीदारी के पूरक हों।
- विश्वसनीयता कार्यक्रम: लॉयल्टी कार्यक्रम के लिए उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए आरएफएम का उपयोग करें। उच्च आवृत्ति और मौद्रिक स्कोर एक अच्छा संकेतक है जिससे वे जुड़ेंगे।
बिक्री एवं मार्जिन पूर्वानुमान
बिक्री और मार्जिन पूर्वानुमान आपके व्यवसाय के लिए मौसम के पूर्वानुमान की तरह हैं। वे आपको यह अनुमान लगाने में मदद करते हैं कि क्या होने वाला है ताकि आप बेहतर योजना बना सकें।
- बिक्री पूर्वानुमान: यह एक अनुमान है कि आपका स्टोर भविष्य में कितना पैसा कमाएगा। यह कहने जैसा है, "हमें लगता है कि हम अगले सप्ताह 100 नींबू पानी बेचेंगे।" इससे आपको यह जानने में मदद मिलती है कि कितना नींबू पानी बनाना है, आपको कितने कप चाहिए, इत्यादि।
- मार्जिन पूर्वानुमान: यह एक कदम आगे बढ़ता है और भविष्यवाणी करता है कि आप अपनी सभी लागतों को कवर करने के बाद कितना लाभ कमाएंगे। इसलिए, यदि प्रत्येक नींबू पानी को बनाने में आपको $1 का खर्च आता है और आप इसे $3 में बेचते हैं, तो आपका मार्जिन $2 है। मार्जिन पूर्वानुमान आपको यह पता लगाने में मदद करता है कि क्या आप पर्याप्त लाभ कमाएंगे, मान लीजिए, एक नया नींबू पानी स्टैंड खरीदें या किसी विज्ञापन के लिए भुगतान करें।
स्मार्ट व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए दोनों अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। जबकि बिक्री पूर्वानुमान आपको ग्राहक की मांग के लिए तैयार होने में मदद करते हैं, मार्जिन पूर्वानुमान यह सुनिश्चित करते हैं कि आप वास्तव में पैसा कमा रहे हैं।
टोकरी विश्लेषण
किसी खुदरा स्टोर के लिए बास्केट विश्लेषण आपके ग्राहकों की शॉपिंग कार्ट में झाँकने जैसा है, यह देखने के लिए कि वे आम तौर पर एक साथ क्या खरीदते हैं। यहां बताया गया है कि इसमें क्या होना चाहिए:
- अक्सर एक साथ खरीदे जाने वाले: उन वस्तुओं की पहचान करें जो अक्सर एक ही लेनदेन में खरीदी जाती हैं। सौदों को बंडल करने के लिए बढ़िया.
- स्थानापन्न उत्पाद: पता लगाएं कि दूसरों के बदले कौन सी वस्तुएं खरीदी गईं। स्टॉक और प्रमोशन के प्रबंधन के लिए उपयोगी।
- पूरक उत्पाद: उन वस्तुओं की पहचान करें, जो एक साथ न खरीदे जाने पर भी मुख्य उत्पाद के उपयोग को बढ़ाती हैं। इलेक्ट्रॉनिक खिलौनों के लिए बैटरियों के बारे में सोचें।
- ग्राहक अनुभाग: प्रचार को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न ग्राहक समूहों द्वारा किए गए विश्लेषण को तोड़ें। उदाहरण के लिए, नई माताएं शिशु फार्मूला और डायपर एक साथ खरीद सकती हैं।
- मौसमी रुझान: टोकरी संयोजनों में किसी भी मौसमी पैटर्न पर ध्यान दें। गर्मियों में सनस्क्रीन और समुद्र तट तौलिए की तरह।
- मूल्यों की संवेदनशीलता: विश्लेषण करें कि एक उत्पाद में छूट या मूल्य परिवर्तन टोकरी में अन्य की बिक्री को कैसे प्रभावित करते हैं।
- टोकरी मूल्य: औसत लेनदेन मूल्य और यह विभिन्न उत्पाद संयोजनों के आधार पर कैसे बदलता है।
- खरीदारी की आवृत्ति: कुछ उत्पाद संयोजन कितनी बार खरीदे जाते हैं। इन्वेंट्री योजना के लिए उपयोगी.
- मार्जिन प्रभाव: समझें कि विभिन्न बास्केट संयोजन आपके लाभ मार्जिन को कैसे प्रभावित करते हैं।
- जगह की जानकारी: यदि आपके पास एकाधिक स्टोर हैं, तो स्थानीय प्रचारों को अनुकूलित करने के लिए स्थान के आधार पर बास्केट रुझानों की तुलना करें।
- ऑनलाइन बनाम इन-स्टोर: यदि आपके पास दोनों हैं, तो अलग-अलग खरीदारी व्यवहार को समझने के लिए ऑनलाइन और इन-स्टोर बास्केट की तुलना करें।
- सिफारिशों: विश्लेषण के आधार पर, लक्षित प्रचार, क्रॉस-सेलिंग, या स्टोर लेआउट को पुनर्व्यवस्थित करने जैसी कार्रवाई योग्य रणनीतियों का सुझाव दें।
अच्छी तरह से किए गए बास्केट विश्लेषण का उपयोग आपको बिक्री बढ़ाने, ग्राहक अनुभव में सुधार और इन्वेंट्री को अनुकूलित करने के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। 🛒
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प्रतिधारण एवं मंथन मॉडलिंग
ग्राहक संबंध प्रबंधन में प्रतिधारण और मंथन मॉडलिंग एक सिक्के के दो पहलू की तरह हैं। आइए इसे तोड़ें:
प्रतिधारण मॉडलिंग
रिटेंशन मॉडलिंग से यह अनुमान लगाया जाता है कि किन ग्राहकों के आसपास बने रहने की संभावना है। यह पता लगाने जैसा है कि आपकी सभी पार्टियों में किन दोस्तों के आने की संभावना है।
लॉयल्टी प्रोग्राम, वैयक्तिकृत ऑफ़र, या ग्राहक सहभागिता रणनीतियों को तैयार करने के लिए रिटेंशन मॉडलिंग मॉडल का उपयोग करें।
प्रमुख मैट्रिक्स: ग्राहक जीवन मूल्य (सीएलवी), रिटेंशन रेट और नेट प्रमोटर स्कोर (एनपीएस) कुछ बड़े हैं।
अवधारण मॉडलिंग के तरीके:
- संभार तन्त्र परावर्तन: किसी ग्राहक के रुकने की संभावना का अनुमान लगाना।
- समूह विश्लेषण: यह देखने के लिए कि आप समय के साथ ग्राहकों को कितनी अच्छी तरह बनाए रखते हैं।
- आरएफएम विश्लेषण: उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों की पहचान करने के लिए आपको बनाए रखने पर ध्यान देना चाहिए।
मंथन मॉडलिंग
मंथन मॉडलिंग भविष्यवाणी करती है कि कौन से ग्राहक आपकी सेवा छोड़ देंगे या आपके उत्पाद खरीदना बंद कर देंगे। यह जानने जैसा है कि कौन से दोस्त आपकी अगली पार्टी में नहीं दिखेंगे।
यह समझने के लिए कि वे क्यों जा रहे हैं, लक्षित पुनर्सगाई अभियान, विशेष ऑफ़र या ग्राहक सर्वेक्षण विकसित करने के लिए मॉडल का उपयोग करें।
- प्रमुख मैट्रिक्स: मंथन दर, प्रति उपयोगकर्ता औसत राजस्व (एआरपीयू), और ग्राहक संतुष्टि स्कोर।
मंथन मॉडलिंग के तरीके:
- उत्तरजीविता विश्लेषण: किसी ग्राहक के मंथन करने तक के समय का अनुमान लगाना।
- निर्णय के पेड़: मंथन को प्रभावित करने वाले प्रमुख कारकों की पहचान करना।
- मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: अधिक जटिल भविष्यवाणियों के लिए रैंडम फ़ॉरेस्ट या ग्रेडिएंट बूस्टिंग की तरह।
मथना दर
उन ग्राहकों का प्रतिशत जो किसी निश्चित समयावधि में किसी उत्पाद या सेवा का उपयोग बंद कर देते हैं।
औसत ऑर्डर मूल्य
ग्राहक संतुष्टि स्कोर
यह मापता है कि ग्राहक किसी कंपनी के उत्पादों या सेवाओं से कितने संतुष्ट हैं।
दोनों मॉडल आपको अपने ग्राहक आधार को बेहतर ढंग से समझने में मदद करते हैं।
रिटेंशन मॉडलिंग आपको अपने इच्छित ग्राहकों को बनाए रखने में मदद करती है, जबकि मंथन मॉडलिंग आपको यह समझने में मदद करती है कि आप दूसरों को क्यों खो रहे हैं।
दोनों का उपयोग करके, आप अपने ग्राहक आधार को मजबूत और विकसित रखने के लिए अपनी मार्केटिंग और ग्राहक सहभागिता रणनीतियों को बेहतर बना सकते हैं। 📈💡
ग्राहक विभाजन मॉडल के लाभ
वैयक्तिकरण आज खेल का नाम है। खुदरा विक्रेता बनाने का प्रयास करते हैं विशिष्ट और प्रासंगिक विपणन अभियान ग्राहकों का ध्यान आकर्षित करने के लिए कभी न ख़त्म होने वाले संघर्ष में। यह सब केवल सार्थक ग्राहक विभाजन मॉडल का उपयोग करके ही संभव है। यहां वे लाभ हैं जो वे पैदा करते हैं:
A. लक्षित विपणन में सुधार करें
विशिष्ट ग्राहक खंड खुदरा विक्रेताओं को कार्य करने की अनुमति देते हैं अत्यधिक लक्षित विपणन अभियान. वह सम्मिलित है वैयक्तिकृत संदेश और प्रासंगिक प्रस्ताव जो ग्राहकों को पसंद आता है। परिणामस्वरूप, आपको मिलता है बढ़ी हुई सहभागिता और रूपांतरण दर में सुधार.
ऐसे विशिष्ट खंड, चाहे जनसांख्यिकीय, भौगोलिक, व्यवहारिक आदि, रिटर्न में सुधार करें सशुल्क और जैविक गतिविधियों के लिए विपणन निवेश पर।
बी. विपणन दक्षता बढ़ाएँ
ग्राहक विभाजन मॉडल का उपयोग करते समय, खुदरा विक्रेता ऐसा कर सकते हैं सबसे मूल्यवान खंडों की पहचान करें. आप उन पर मार्केटिंग प्रयासों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और उन दर्शकों पर समय बर्बाद करना बंद कर सकते हैं जो आपके ऑफ़र और संदेशों को स्वीकार नहीं करते हैं।
एक बार जब आप मूल्यवान खंडों को प्राथमिकता देते हैं, तो विपणन प्रयास अधिक हो जाते हैं कुशल. आप बर्बाद करना बंद करो विपणन बजट और इसके माध्यम से आरओआई में और सुधार करना अनुकूलित संसाधन आवंटन.
सी. ग्राहक संतुष्टि की निगरानी करें
आपके द्वारा बनाए गए सेगमेंट आपको अपने सबसे मूल्यवान को ट्रैक करने की अनुमति देते हैं ग्राहकों की संतुष्टि का स्तर. इस तरह, आप पहचानते हैं कि कैसे और ग्राहक प्रतिधारण प्रयासों पर कहाँ ध्यान केंद्रित करें.
अपने सबसे मूल्यवान सेगमेंट में सक्रिय रूप से फीडबैक एकत्र करके या ग्राहक व्यवहार की निगरानी करके, आप ऐसा कर सकते हैं समस्याओं का पता लगाएं और तुरंत चिंताओं का समाधान करें. आपको ऐसा दृष्टिकोण अवश्य अपनाना चाहिए ग्राहक निष्ठा बढ़ाएँ और प्रतिधारण बढ़ाएँ - बेहतर ग्राहक अनुभव के माध्यम से।
ग्राहक विभाजन मॉडल लागू करने में चुनौतियाँ
ग्राहक विभाजन मॉडल जादू की तरह काम करते हैं लागत कम करना, आरओआई में सुधार, और निष्ठा बढ़ाना. लेकिन उन्हें ग्राहक विभाजन की कुछ सबसे प्रमुख चुनौतियों पर काबू पाने के लिए केंद्रित प्रयासों की आवश्यकता है। इसमे शामिल है:
A. अपर्याप्त डेटा
यदि आप टूल का उपयोग नहीं करते हैं ग्राहक डेटा एकत्र और एकत्रित करना या अपर्याप्त ट्रैफ़िक है, तो आपके पास सार्थक सेगमेंट बनाने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं हो सकती है। यहीं पर उपकरण पसंद हैं ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म अमूल्य साबित हो सकता है.
ऐसे उपकरण कई स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं और यदि उपलब्ध हो तो आपको अपने ग्राहकों के बारे में विशिष्ट विवरण तलाशने की अनुमति देते हैं। एक जगह से. आप उपयोग कर सकते हैं सशुल्क विज्ञापन सोशल मीडिया, प्रदर्शन विज्ञापन, या SERP में वेबसाइट ट्रैफिक बढ़ाने के लिए डेटा की कमी को दूर करने के लिए.
बी. संसाधनों की कमी
विभाजन मॉडल का निर्माण और रखरखाव एक है संसाधन-गहन गतिविधि. आपको लोगों की आवश्यकता है वेब एनालिटिक्स में पारंगत और ढेर सारे डेटा के साथ काम कर रहा हूं। सार्थक ग्राहक वर्ग बनाने की आवश्यकता है व्यावसायिक कौशल और आपके लिए व्यवसाय और ग्राहक की ज़रूरतों को समझें एक जैसे।
यदि आपके पास संसाधनों की कमी है, तब भी इसकी सलाह दी जाती है सबसे बुनियादी खंड बनाएं विपणन व्यय को अनुकूलित करने के लिए।
सी. लागू करना महँगा
अलग-अलग खंडों को रेखांकित करने और बनाए रखने के लिए समय और धन दोनों के निवेश की आवश्यकता होती है। प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और अनुकूलित करने के लिए, आपको अवश्य ही ऐसा करना होगा आवश्यक प्रौद्योगिकी में निवेश करें और विशेषज्ञों. वैकल्पिक रूप से, आप इसे स्वयं करना सीख सकते हैं। स्वयं को शिक्षित करने और अर्जित ज्ञान को लागू करने के लिए समय और धन की भी आवश्यकता होती है।
लेकिन अगर सही ढंग से किया जाए, तो वह एकमुश्त विपणन निवेश कर सकना दस गुना चुकाओ आपके व्यवसाय के लिए काम करने वाले सार्थक खंडों द्वारा उत्पन्न राजस्व में। आइए देखें कि क्षेत्र के नेता इसे कैसे करते हैं!
खुदरा क्षेत्र में ग्राहक विभाजन के उदाहरण
भले ही बड़े खुदरा विक्रेता किसी को भी पकड़ सकते हैं, वे कम करने के लिए ग्राहक विभाजन मॉडल का उपयोग करते हैं विपणन निवेश और अधिग्रहण और प्रतिधारण लागत. यहां उद्योग जगत के नेताओं के कुछ प्रमुख उदाहरण दिए गए हैं:
ए अमेज़न
अमेज़ॅन के लाखों ग्राहक हैं और यह सौ से अधिक देशों में काम करता है। यह निर्भर करता है जटिल और गहन श्रोता विभाजन सही ऑफर के साथ वांछित ग्राहक तक पहुंचने के लिए। कंपनी एक ही अनुशंसा करने के लिए अपने सभी ग्राहकों पर भारी मात्रा में डेटा बिंदुओं को संसाधित करती है।
डेटा की वह विशाल मात्रा उन्हें ये अनुशंसाएँ करने की अनुमति देती है यथासंभव प्रासंगिक. इससे यह भी पता चलता है कि अपने ग्राहकों को जानने के लिए विभाजन कितना महत्वपूर्ण है डेटा-संचालित ऑफ़र बनाना.
यहां कई उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे अमेज़ॅन उपलब्ध के अनुसार चार बुनियादी विभाजन मॉडल पर निर्भर करता है अमेज़न विभाजन डेटा:
- जनसांख्यिकीय विभाजन - उनका सबसे बड़ा वर्ग 35-49 आयु वर्ग के ग्राहक हैं, अमेरिका में 76 मिलियन से अधिक परिवार अमेज़ॅन प्राइम सदस्यता का उपयोग करते हैं।
- भौगोलिक विभाजन - अमेज़ॅन के लिए अग्रणी भौगोलिक खंड अमेरिका है, जिसमें 60% वेबसाइट ट्रैफ़िक और 38% बिक्री राज्यों से होती है।
- व्यवहारिक विभाजन - डेटा से पता चलता है कि गैर-प्राइम ग्राहक कई खरीदारी करते हैं, लेकिन प्राइम सब्सक्रिप्शन वाले 48% सप्ताह में कम से कम एक बार खरीदारी करते हैं। ग्राहकों के लिए प्राइम सदस्यों के लिए मुफ्त शिपिंग, उत्पादों की विविधता और अत्यधिक सटीक सिफारिशें और वैयक्तिकरण प्रयास आवश्यक साबित हुए हैं।
- साइकोग्राफी विभाजन - अमेज़ॅन मूल्य निर्धारण रणनीतियों और पहुंच विकल्पों का एक व्यापक स्पेक्ट्रम प्रदान करता है। यह जीवन के सभी क्षेत्रों के लोगों को आकर्षित करता है, जिससे कंपनी की अग्रणी स्थिति मजबूत होती है।
बी वॉलमार्ट
वॉलमार्ट अपनी ग्राहक विभाजन रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करता है पर विश्वास बनाना और विश्वसनीयता स्थापित करना. कंपनी विभिन्न स्थानों के लोगों की जरूरतों और प्राथमिकताओं को पूरा करने के लिए मॉडलों का उपयोग करती है। परिणामस्वरूप, वॉलमार्ट सफलतापूर्वक ग्राहक अनुभव को स्थानीयकृत करता है और खुद को विविध बाज़ारों में स्थापित करता है।
कंपनी का लक्ष्य है निम्न से मध्यम वर्गीय परिवार और जो ग्राहक एक ही स्थान पर खरीदारी की सुविधा चाहते हैं। वे निशाना साधते हैं डिस्काउंट खरीदार और कूपन प्रेमी वफादारी बनाने और ग्राहकों को बनाए रखने के लिए। परिणामस्वरूप, उनका एक प्रमुख वर्ग आय पर आधारित है - निम्न से मध्यम वर्ग।
व्यवहारिक विभाजन के संबंध में, वॉलमार्ट ऐसे लोगों से अपील करने और उन्हें आकर्षित करने का प्रयास करता है लागत लाभ की तलाश करें. वे ध्यान केंद्रित करते हैं सभी उम्र के लोग लागत के प्रति जागरूक हैं.
सी. लक्ष्य
शोध दिखाता है वह टारगेट के ग्राहक मुख्य रूप से हैं 30 वर्ष की आयु वाली श्वेत महिलाओं से विवाह किया. कंपनी मध्यम से उच्च वर्ग के ग्राहकों को आकर्षित करती है प्रति विज़िट औसतन $50 खर्च करें.
जनसांख्यिकीय विभाजन के संबंध में, खुदरा विक्रेता 18 से 44 आयु वर्ग के ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित करता है। बार-बार खरीदारी का व्यवहार है विविधता और सुविधा के माध्यम से प्रोत्साहित किया गया, साथ ही साथ वफादारी कार्यक्रम और पुरस्कार.
लक्ष्य के पास एक है प्रमुख वफादारी कार्यक्रम जो विशिष्ट छूट, प्रतिदेय आय और सैकड़ों विशेष सौदे प्रदान करता है। प्रतिभागियों को जन्मदिन का उपहार मिलता है और वे उन गैर-लाभकारी संस्थाओं पर वोट कर सकते हैं जिनका टारगेट समर्थन करता है।
स्रोत: लक्ष्य वृत्त
इससे उन्हें पहचानने में भी मदद मिलती है सामाजिक रूप से जुड़े ग्राहक और मनोवैज्ञानिक खंडों की रूपरेखा तैयार करें विशिष्ट झुकाव और जुनून धर्मार्थ कारण. यह केवल इसलिए समझ में आता है क्योंकि उनके आदर्श खरीदार हैं मध्यम से उच्च वर्ग के ग्राहक.
अपना सेगमेंटेशन मॉडल बनाते समय क्या विचार करें?
ग्राहक विभाजन मॉडल आपके खुदरा व्यापार के संचालन के तरीके को बदल सकते हैं। कुशल विभाजन लागत में कटौती करता है और आरओआई बढ़ाता है. लेकिन इसके लिए विचारशील विश्लेषण और योजना की आवश्यकता है जो विभिन्न पहलुओं पर विचार करे। इसलिए आपको यह करना होगा:
ए. अपने लक्ष्य निर्धारित करें
सफलता मापने के लिए आपको ओकेआर और केपीआई को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना होगा। करने की कोशिश स्मार्ट लक्ष्य परिभाषित करें ग्राहक विभाजन को सूचित करना और विशिष्ट विपणन अभियानों और प्रयासों का मार्गदर्शन करना।
बी. सही उपकरण चुनें
वेब विश्लेषिकी, ई-कॉमर्स रिपोर्टिंग उपकरण, और ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म यह निर्धारित करेगा कि आप कितनी कुशलता से डेटा एकत्र, एकत्रित और विश्लेषण करते हैं। वाइबट्रेस जैसे ऑल-इन-वन मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म डेटा एकीकरण, सार्थक खंड निर्माण और सृजन की अनुमति दें कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि.
सी. अपने डेटा का विश्लेषण करें
सुनिश्चित करें कि आपके पास है ज्ञान और विश्लेषण करने की क्षमता उपलब्ध डेटा। सार्थक खंड बनाने के लिए डेटा विश्लेषण की सटीकता मूलभूत है। करना सीखें डेटा साफ़ करें और प्रबंधित करें इससे पहले कि आप इसे खंडों में तोड़ें।
सार्थक ग्राहक विभाजन मॉडल प्राप्त करने के लिए इन पहलुओं पर सक्रिय रूप से ध्यान दें। परिणामस्वरूप, आप आवेदन कर सकते हैं वैयक्तिकृत विपणन रणनीतियाँ जैसे परिष्कृत उपकरणों की सहायता से उत्पाद अनुशंसा इंजन और वेब वैयक्तिकरण.आखिरकार, आप उच्च ग्राहक संतुष्टि प्राप्त करेंगे, ग्राहक प्रतिधारण बढ़ाएंगे, और व्यापार वृद्धि को बढ़ावा दें और सफलता.
निष्कर्ष: सफल होने वाला खंड
ग्राहक विभाजन मॉडल खुदरा विक्रेताओं के लिए अमूल्य हैं संवृद्धि और ए प्रतिस्पर्धा में बढ़त खुदरा परिदृश्य की गलाकाट प्रतिस्पर्धा में।
इस तरह आप डेटा को अपने पक्ष में काम करते हैं। आप जो भी इकट्ठा करते हैं उसका उपयोग आनंददायक, वैयक्तिकृत अनुभव प्रदान करने और ग्राहक संबंधों को मजबूत करने के लिए करें।
आख़िरकार, यही तो आगे बढ़ता है दीर्घकालिक सफलता खुदरा क्षेत्र के गतिशील और प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में। और यह सब एक ही स्थान पर प्रबंधित करने के लिए, हमारे विशेषज्ञों से संपर्क करने में संकोच न करें एक परामर्श और एक निःशुल्क वाइबट्रेस डेमो!
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