Vevőszegmentációs modellek a kiskereskedelemben

Üdvözöljük a személyre szabott kiskereskedelem korszakában, ahol a mindenre való méret éppoly elavult, mint az elmúlt szezon divattrendjei.

Napjaink túlzottan versengő kiskereskedelmi környezetben az ügyfelek megértése nem csupán szükségszerűség; ez az Ön üzleti sikerének gerince.

De hogyan lehet átszitálni az adatok tengerét, hogy megvalósítható betekintést nyerjen? Lépjen be az Ügyfélszegmentációs modellekbe – egy olyan játékot megváltoztató stratégia, amely lézerközpontú, ROI-t növelő remekművekké alakíthatja általános marketingkampányait.

Ebben az útmutatóban mélyen elmerülünk a művészetben és a tudományban vevőszegmentáció a kiskereskedelemben.

Különféle modelleket fogunk megvizsgálni, amelyek segítségével ügyfélbázisát különálló szegmensekbe sorolhatja, amelyek mindegyikének megvannak a saját igényei, viselkedése és preferenciái.

Legyen szó egy kiskereskedelmi óriásról vagy egy kis butikról, a vásárlói szegmentálás megvalósítása javíthatja marketingjátékát, optimalizálhatja termékkínálatát, és ami a legfontosabb, növelheti az ügyfelek elégedettségét.

Tehát kötődj be, miközben elindulunk ezen az úton, hogy kibontakoztasd a benne rejlő lehetőségeket személyre szabott kiskereskedelem. Kezdjük egy kis listával arról, hogy mire is fogunk kitérni.

 Az 5 leghatékonyabb e-kereskedelmi elemzés kint:

1. Kohorsz elemzés
2. Vevői szegmentálás (más néven RFM elemzés)
3. Értékesítés + árrés előrejelzése
4. Kosárelemzés
5. Megtartás és lemorzsolódás modellezése

Ahogy nincs két egyforma vásárló, minden üzlet egyedi. Ez egyszerűen a különböző igények és követelmények miatt van.

Az Ön által használt ügyfélszegmentációs modell tükröznie kell azokat az üzleti igényeket. Így nyersz a az ideális ügyfelek mélyebb megértése, megértse az ügyfelek viselkedését, és azonosítsa célközönségét egyedi igények és preferenciák.

Ennek eredményeként létrehozhat szabott, célzott kampányok amelyek megfelelnek az ügyfelek igényeinek és érdeklődésének. Ez a személyre szabott élmény elengedhetetlen, ha akarod felülemelkedni a versenyen a kiskereskedelmi iparban. És itt van miért!

A kiskereskedelem áttekintése

A kiskereskedelem a dinamikus, gyorsan változó iparág ehhez lépést kell tartania a trendekkel, hogy versenyképes maradjon. A trendek azonosítása és kihasználása követéssel és megértéssel kezdődik preferenciák és fogyasztói magatartás.

Ha online áruházat üzemeltet a kiskereskedelmi szektorban, akkor ezt meg kell tennie minőségi, személyre szabott digitális élményt alakíthat ki. Az Ön weboldala a digitális kirakat. Igen, az internetes vásárlás során alig vagy egyáltalán nincs emberi interakció. De nem kezelheti számokként az ügyfeleket, ha azt szeretné, hogy vállalkozása növekedjen.

Itt játszik jelentős szerepet az ügyfélszegmentáció. Azt:

• Boosts ügyfél-elégedettség a jobb általános szolgáltatáson keresztül;
• Javítja vásárlói hűség személyre szabott élmény tájékoztatásával;
• Növeli ügyfél élettartam-értéke és marketing ROI relevánsabb ajánlatokon keresztül;
• Elősegíti ügyfelek elkötelezettségét, és segíti a vállalkozás szerves növekedését.

Az alábbiakban megtalálja azokat a különböző ügyfélszegmentációs modelleket, amelyeket ma figyelembe kell vennie vállalkozása számára!

Ezeket az elemzéseket a felhasználók szegmentálására használhatja, ami segít a célzott marketingben. Íme néhány a leggyakoribb modellek közül:

1. Demográfiai szegmentáció: Életkor, nem, jövedelem stb. Kiváló az alapvető célzáshoz, de lehet egy kicsit tágabb is.
2. Földrajzi szegmentáció: Hely alapú célzás, amely hasznos a helyi promóciókhoz vagy szállítási ajánlatokhoz.
3. Viselkedési szegmentáció: Olyan műveletek alapján, mint a korábbi vásárlások, a kosár elhagyása és a webhely interakciói. Rendkívül hasznos a személyre szabott marketinghez.
4. Pszichográfiai szegmentáció: Az életmódra, az értékekre és az érdeklődési körre összpontosít. Gondoljon a környezetbarát termékekre a fenntarthatóság rajongóinak.
5. RFM (Recency, Frequency, Monetary) modell: Szegmentálja az ügyfeleket aszerint, hogy milyen közelmúltban vásároltak, milyen gyakran és mennyit költöttek. Kiválóan alkalmas VIP személyek vagy veszélyeztetett ügyfelek azonosítására.
6. Életciklus szakaszok: Új látogatók, egyszeri vásárlók, visszatérő vásárlók stb. Szabja üzeneteit az ügyfél útjának helyére.
7. Ügyfélérték szegmentálás: Nagy értékű és alacsony értékű ügyfelek. Segít a marketing erőforrások hatékonyabb elosztásában.
8. Csatornabeállítás: Egyes ügyfelek az e-maileket részesítik előnyben, mások a közösségi médiát. A csatorna szerinti szegmentálás javíthatja az elköteleződési arányt.
9. Vásárlási alkalom: Szegmentálja az ügyfeleket aszerint, hogy általában mikor vásárolnak – ünnepnapok, születésnapok, iskolakezdés stb.
10. Technológiai szegmentáció: Asztali és mobil felhasználók. Segít optimalizálni a felhasználói élményt a különböző eszközökhöz.

Íme néhány általános elemzési módszer az e-kereskedelem számára, amelyek segítségével üzleti betekintést nyerhet.

1. Értékesítési elemzés: Olyan mutatók követése, mint az átlagos rendelési érték, a konverziós arány és az eladások termék vagy kategória szerint.
2. Ügyfél élettartam-értékének (CLV) elemzése: Az ügyfelek által a teljes életciklusa során elért összérték kiszámítása a nagy értékű szegmensek prioritása érdekében.
3. Kosárelhagyási elemzés: Annak meghatározása, hogy az ügyfelek melyik szakaszban hagyják el a fizetési folyamatot, és miért.
4. Tölcsérelemzés: Az ügyfél által a céloldaltól a vásárlásig megtett út vizsgálata a kiesési pontok azonosítása érdekében.
5. Kohorsz elemzés: Az ügyfelek csoportosítása közös jellemzők vagy viselkedések alapján egy adott időkereten belül.
6. RFM elemzés: A Recency, Gyakoriság és Pénzbeli mutatók használata az ügyfelek szegmentálására.
7. Lemorzsolódási arány elemzése: Azon ügyfelek százalékos arányának kiszámítása, akik egy bizonyos időszakon belül elhagyják Önt, vagy abbahagyják a vásárlást.
8. Többcsatornás hozzárendelés: Annak megértése, hogy a különböző marketingcsatornák hogyan járulnak hozzá a konverziókhoz.
9. Hőtérképek: Vizuális megjelenítése annak, hogy a felhasználók hol kattintanak, görgetik vagy lebegtetik az oldalt, segítve a felhasználói viselkedés megértését.
10. A/B tesztelés: Egy weboldal vagy alkalmazás két verziójának összehasonlítása, hogy megtudja, melyik teljesít jobban a konverziók vagy más KPI-k tekintetében.
11. Érzelemelemzés: Vásárlói vélemények és közösségi média említések használata a márkával vagy termékeivel kapcsolatos közvélemény felmérésére.
12. Árrugalmasság: Annak megértése, hogy egy termék iránti kereslet mennyire érzékeny az árváltozásra.
13. Készletforgalom: Annak elemzése, hogy egy adott időszakban milyen gyakran értékesítik és cserélik le a készletet.
14. Ügyfélszegmentációs elemzés: Adatok felhasználása különböző ügyfélcsoportok létrehozására célzott marketinghez.
15. Net Promoter Score (NPS): Az ügyfelek lojalitásának mérése úgy, hogy megkérdezi, mekkora valószínűséggel ajánlják majd a márkáját.

De térjünk vissza a legfontosabb e-kereskedelmi elemzéseinkhez:

Kohorsz elemzés

A kohorszelemzés alapvető változás az e-kereskedelemben. Az ügyfeleket „kohorszokba” csoportosítja egy adott időkereten belüli közös jellemzők vagy viselkedések alapján. Itt a mélypont.

Hogyan használják a kohorszelemzést?

1. Ügyfélmegtartás: Nyomon követheti, hogy egy adott kohorszból hány ügyfél tért vissza idővel.
2. Élettartam érték: A különböző ügyfélcsoportok hosszú távú értékének megértése.
3. Termék elfogadása: Nézze meg, hogyan hatnak az új funkciók vagy termékek az egyes csoportokra.
4. Szezonális trendek: Határozza meg a vásárlási szokásokat az ünnepek vagy szezonok idején.

Több kohorsztípus létezik, amelyek különböző tényezőkön alapulnak:

1. Időalapú kohorszok: Csoportosítsa az ügyfeleket az első vásárlás időpontja szerint. Hasznos a visszatartás és a lemorzsolódás nyomon követésére.
2. Viselkedés alapú kohorszok: Csoportosítsa az ügyfeleket olyan viselkedések alapján, mint a gyakori vásárlás, a magas költés vagy a gyakori webhelylátogatás.
3. Méretalapú kohorszok: Csoportosítsa az ügyfeleket az első vásárlás nagysága vagy az átlagos vásárlás nagysága alapján.
4. Többdimenziós kohorszok: Kombináljon több változót, például időt és viselkedést, hogy összetettebb kohorszokat hozzon létre.

Kohorszelemzési technikák:

1. Túlélési elemzés: Megjósolja azt az időtartamot, amikor az ügyfél aktív marad a lemorzsolódás előtt.
2. Szekvenciaelemzés: Kövesse nyomon a műveletek sorozatát, amelyek egy adott eredményhez, például vásárláshoz vagy lemondáshoz vezetnek.
3. Klaszterezési algoritmusok: Használjon gépi tanulást az ügyfelek automatikus csoportosításához kohorszokba.
4. Prediktív modellezés: Használjon előzményadatokat a kohorszok jövőbeli viselkedésének előrejelzésére.

RFM-elemzés (vevői szegmentáció)

Az RFM a Recency, Frequency és Monetary Value rövidítése. Ez a módszer segít azonosítani, kik a legértékesebb ügyfelei, milyen nemrégiben vásároltak, és milyen gyakran vásárolnak Öntől.

Az RFM-elemzés segítségével személyre szabhatja marketingstratégiáit, hogy a megfelelő embereket célozza meg a megfelelő üzenetekkel, ami végső soron növeli bevételét.

Az RFM és a kohorszelemzés egyaránt alkalmas arra, hogy jobban megértsük ügyfeleit, de nem teljesen ugyanaz a dolog.

• RFM elemzés: Ez olyan, mintha a LEGO blokkokat szín, méret és forma szerint rendeznéd. Megnézi az egyes ügyfelek legutóbbi vásárlását (Recency), azt, hogy milyen gyakran vásárol (Gyakoriság) és mennyit költ (Monetary). Ez egy pillanatkép az egyéni viselkedésről.
• Kohorsz elemzés: Ez inkább olyan, mintha egy filmet néznénk egy baráti társasággal, akik egyszerre jöttek a moziba. Azt nézi, hogy a vásárlók egy csoportja, akik ugyanabban az időben kezdtek vásárolni, vagy ugyanazt csinálták, hogyan viselkedik egy adott időszak során.

Tehát az RFM inkább egy „válogató eszköz”, amellyel gyorsan azonosíthatja legjobb ügyfeleit. A kohorszelemzés olyan, mint egy „film”, amely megmutatja az ügyfelek viselkedését az idő múlásával.

De együtt tudnak dolgozni! Például megnézheti azon ügyfelek csoportját, akik először vásároltak Önnél tavaly karácsonykor, majd az RFM segítségével megtudhatja, hogy közülük kik a legjobb ügyfelei idén.

Magyarázzuk meg másképp az RFM-elemzést.

Képzelje el, hogy van egy limonádétartója, és szeretné tudni, kik a legjobb vásárlói, hogy különleges finomságokkal vagy matricákkal ajándékozhassa meg őket.

• R: Recent: Ez olyan, mintha azt kérdezné: „Ki jött megvenni a limonádét tegnap vagy ma?” Ezek az Ön friss, új ügyfelei!
• F a Frekvencia: Ez olyan, mintha azt számolnánk, hányszor jön Sarah, Tim vagy bármely más gyerek megvenni a limonádét. Minél többet jönnek, annál jobban szeretik a limonádét!
• M pénzbeli: Ez arról szól, hogy mennyi pénzt költenek. Lehet, hogy Sarah mindig csak egy csészét vesz, de Tim minden alkalommal négy csészét. Tim több pénzt költ!

Így az RFM segítségével kitalálhatja, kik a legjobb ügyfelei. Talán a gyerekek azok, akik tegnap jöttek, mindig jönnek, és mindig vesznek sok poharat.

RFM Analysis Marketing Ötletek

Miért csinálná az elemzést, ha nem a marketing miatt? Íme néhány leggyakrabban használt módszer az RFM-elemzés eredményeinek marketingkampányok futtatásához

1. VIP ügyfelek: A magas RFM-pontszámmal rendelkezőket célozza meg exkluzív ajánlatokkal vagy új termékekhez való korai hozzáféréssel. Érezze őket különlegesnek.
2. Nyerj vissza kampányokat: Azok az ügyfelek, akiknek magas a monetáris és gyakorisági, de alacsony a közelmúltbeli pontszáma, használjon újbóli elköteleződési e-maileket vagy speciális kedvezményeket, hogy visszahozza őket.
3. Felárértékesítés/Keresztértékesítés: A magas gyakoriságú, de alacsony pénzbeli pontszámmal rendelkező ügyfelek megérettek a fel- vagy keresztértékesítési kampányokra. Ajánljon olyan termékeket, amelyek kiegészítik korábbi vásárlásaikat.
4. Hűségprogramok: RFM használatával azonosíthatja a hűségprogram jelöltjeit. A magas gyakoriságú és a pénzbeli pontszámok jó mutatói, hogy elköteleződnek.

Értékesítés és árrés előrejelzése

Az értékesítési és árrés-előrejelzések olyanok, mint a vállalkozás időjárási előrejelzései. Segítenek előre jelezni, hogy mi következik, így jobban tervezhet.

• Eladási előrejelzés: Ez egy becslés arra vonatkozóan, hogy az üzlete mennyi pénzt fog keresni a jövőben. Ez olyan, mintha azt mondanánk: „Úgy gondoljuk, hogy a jövő héten 100 limonádét adunk el.” Ez segít megtudni, hogy mennyi limonádét kell készíteni, hány csészére van szüksége stb.
• Margin előrejelzés: Ez egy lépéssel tovább megy, és megjósolja, mekkora nyereséget fog elérni az összes költség fedezése után. Tehát, ha minden limonádé elkészítése $1-be kerül, és $3-ért adod el, akkor az árrés $2. Az árrés-előrejelzés segít kitalálni, hogy elegendő nyereséget termel-e például egy új limonádétartó vásárlásához vagy egy hirdetésért.

Mindkettő rendkívül fontos az intelligens üzleti döntések meghozatalához. Míg az értékesítési előrejelzések segítenek felkészülni a vevői igényekre, az árrés-előrejelzések biztosítják, hogy valóban pénzt keressen.

Kosárelemzés

A kiskereskedelmi üzletek kosárelemzése olyan, mintha bekukkantana az ügyfelek bevásárlókosarába, hogy megnézze, mit vásárolnak általában együtt. Íme, mit kell tartalmaznia:

1. Gyakran Együtt vásárolt: Azonosítsa azokat a tételeket, amelyeket gyakran vásárolnak ugyanabban a tranzakcióban. Kiválóan alkalmas ajánlatok kötésére.
2. Helyettesítő termékek: Tudja meg, milyen termékeket vásárol mások helyett. Hasznos a készletek és promóciók kezelésére.
3. Kiegészítő termékek: Azonosítsa azokat az elemeket, amelyek bár nem együtt vásárolták meg, de javítják a fő termék használatát. Gondolj akkumulátorokra az elektronikus játékokhoz.
4. Ügyfélszegmensek: A promóciók testreszabása érdekében bontsa le az elemzést különböző ügyfélcsoportokra. Például az újdonsült anyukák együtt vásárolhatnak tápszert és pelenkát.
5. Szezonális trendek: Vegye figyelembe a kosárkombinációk szezonális mintáit. Mint a naptej és a strandtörölköző nyáron.
6. Árérzékenység: Elemezze, hogy az egyik termékre vonatkozó kedvezmények vagy árváltozások hogyan befolyásolják a kosárban lévő többi termék értékesítését.
7. Kosár érték: Átlagos tranzakciós érték és annak változása a különböző termékkombinációk alapján.
8. Vásárlási gyakoriság: Milyen gyakran vásárolnak bizonyos termékkombinációkat. Hasznos a készlettervezéshez.
9. Margin Impact: Értse meg, hogy a különböző kosárkombinációk hogyan befolyásolják haszonkulcsát.
10. Helyadatok: Ha több üzlete van, a helyi promóciók személyre szabásához hasonlítsa össze a kosártrendeket hely szerint.
11. Online vs In-Store: Ha mindkettővel rendelkezik, hasonlítsa össze az online és a bolti kosarakat, hogy megértse a különböző vásárlási szokásokat.
12. Ajánlások: Az elemzés alapján javasoljon megvalósítható stratégiákat, például célzott promóciókat, keresztértékesítést vagy az üzlet elrendezésének átrendezését.

A jól végzett kosárelemzés segítségével betekintést nyerhet az eladások fellendítéséhez, az ügyfélélmény javításához és a készlet optimalizálásához. 🛒

Megtartás és lemorzsolódás modellezése

A megtartás és a lemorzsolódás modellezése olyan, mint az érem két oldala az ügyfélkapcsolat-kezelésben. Bontsuk fel:

Megtartási modellezés

Megtartás Modellezése megjósolja, hogy mely ügyfelek maradnak valószínűleg. Ez olyan, mintha kitalálnád, mely barátok fognak eljönni az összes bulidra.

Használja a megtartási modellezési modellt hűségprogramok, személyre szabott ajánlatok vagy ügyfél-elköteleződési stratégiák testreszabásához.

Kulcsmutatók: Ügyfél élettartamra vetített értéke (CLV), Retention Rate és Net Promoter Score (NPS) néhány nagy.

Megtartási modellezési módszerek:

• Logisztikus regresszió: Megjósolni annak valószínűségét, hogy egy ügyfél marad.
• Kohorsz elemzés: Hogy megtudja, milyen jól tartja meg az ügyfeleket az idő múlásával.
• RFM elemzés: A nagy értékű ügyfelek azonosításához a megtartásra kell összpontosítania.

Churn modellezés

A lemorzsolódási modellezés előrejelzi, hogy valószínűleg mely ügyfelek hagyják el a szolgáltatást, vagy hagyják abba a termékek vásárlását. Ez olyan, mintha tudná, mely barátok nem jelennek meg a következő partiján.

Használja a modellt célzott újraelköteleződési kampányok, különleges ajánlatok vagy vásárlói felmérések kidolgozására, hogy megértse, miért távoznak.

1. Kulcsmutatók: Lemorzsolódási arány, átlagos felhasználónkénti bevétel (ARPU) és ügyfél-elégedettségi pontszámok.

Lemorzsolódási modellezési módszerek:

• Túlélési elemzés: Annak becslése, hogy mennyi idő teljen el, amíg az ügyfél lemorzsolódik.
• Döntési fák: A lemorzsolódást befolyásoló kulcstényezők azonosítása.
• Gépi tanulási algoritmusok: Például a Random Forest vagy a Gradient Boosting összetettebb előrejelzésekhez.

Mindkét modell segít jobban megérteni ügyfélkörét.

A megtartási modellezés segít megtartani a kívánt ügyfeleket, míg a lemorzsolódási modell segít megérteni, miért veszít el másokat.

Mindkettő használatával finomhangolhatja marketing- és ügyfél-elköteleződési stratégiáit, hogy ügyfélbázisa erős és bővüljön. 📈💡

Az ügyfélszegmentációs modellek előnyei

A személyre szabás a mai játék neve. A kiskereskedők arra törekednek, hogy alkossanak konkrét és releváns marketingkampányok a vásárlók figyelméért folytatott soha véget nem érő küzdelemben. Mindez csak értelmes ügyfélszegmentációs modellek használatával lehetséges. Íme az általuk létrehozott előnyök:

A. A célzott marketing fejlesztése

A különálló vevői szegmensek lehetővé teszik a kiskereskedők számára, hogy végezzenek célzott marketing kampányok. Ez magában foglalja személyre szabott üzenetek és releváns ajánlatokat amelyek rezonálnak az ügyfelekkel. Ennek eredményeként kapsz fokozott elkötelezettség és jobb konverziós arányok.

Az ilyen különálló szegmensek, akár demográfiai, földrajzi, viselkedési stb. javítani a hozamokat a fizetett és ökológiai tevékenységek marketingbefektetéseiről.

B. Növelje a marketing hatékonyságát

Vevőszegmentációs modellek használatakor a kiskereskedők megtehetik azonosítani a legértékesebb szegmenseket. A marketingtevékenységet rájuk összpontosíthatja, és nem vesztegeti az időt azokra a közönségekre, akik nem fogadják az Ön ajánlatait és üzeneteit.

Ha az értékes szegmenseket rangsorolja, a marketing erőfeszítések nagyobbak lesznek hatékony. te hagyja abba a pazarlást marketing költségvetést, és tovább javítja a megtérülést optimalizált erőforrás-elosztás.

C. Ügyfél-elégedettség figyelése

A létrehozott szegmensek segítségével nyomon követheti a legértékesebbet az ügyfelek elégedettségi szintje. Így azonosítja, hogyan és hová kell összpontosítani az ügyfélmegtartási erőfeszítéseket.

Ha proaktív visszajelzéseket gyűjt, vagy figyeli az ügyfelek viselkedését a legértékesebb szegmensekben, ezt megteheti észlelni a problémákat és azonnal kezelni az aggályokat. Ilyen megközelítést kell elfogadnia növeli az ügyfelek lojalitását és növeli a megtartást – a jobb ügyfélélmény révén.

Kihívások az ügyfélszegmentációs modellek megvalósításával

Az ügyfélszegmentációs modellek varázslatos módon működnek költségek csökkentése, a ROI javítása, és a lojalitás fokozása. De összpontosított erőfeszítésekre van szükség ahhoz, hogy leküzdjék az ügyfélszegmentáció néhány legjelentősebb kihívását. Ezek tartalmazzák:

A. Nincs elegendő adat

Ha nem használ eszközöket ügyféladatokat gyűjteni és összesíteni vagy nem rendelkezik elegendő forgalommal, előfordulhat, hogy nincs elegendő információja értelmes szegmensek létrehozásához. Ezt szeretik a hangszerek ügyféladat-platformok felbecsülhetetlen értékűnek bizonyulhat.

Az ilyen eszközök több forrásból gyűjtenek adatokat, és lehetővé teszik az ügyfelek konkrét részleteinek feltárását, ha rendelkezésre állnak, egy helyről. Te tudod használni fizetett hirdetések közösségi médiában, vizuális hirdetésekben vagy a SERP-ben a webhely forgalmának növelése érdekében az adathiány leküzdésére.

B. Erőforrások hiánya

A szegmentációs modellek felépítése és karbantartása a erőforrás-igényes tevékenység. Emberekre van szükséged jól ismeri a webelemzést és rengeteg adattal dolgozik. Az értelmes ügyfélszegmensek létrehozása megköveteli üzleti érzék és neked megérteni az üzleti és az ügyfelek igényeit hasonló.

Ha hiányoznak az erőforrások, akkor is tanácsos hozza létre a legalapvetőbb szegmenseket a marketing kiadások optimalizálása érdekében.

C. A megvalósítás költséges

A különálló szegmensek felvázolása és fenntartása idő- és pénzbefektetést igényel. A folyamat egyszerűsítéséhez és optimalizálásához meg kell tennie befektetni a szükséges technológiába és szakértők. Alternatív megoldásként megtanulhatod egyedül is megcsinálni. Ehhez idő és pénz kell az önképzéshez és a megszerzett tudás alkalmazásához.

De ha pontosan csinálják, akkor az egyszeri marketing befektetés tud tízszeresen visszafizetni az Ön vállalkozása számára működő jelentős szegmensek által generált bevételekben. Lássuk, hogyan csinálják a mezőnyvezetők!

Példák az ügyfélszegmentációra a kiskereskedelemben

Annak ellenére, hogy a nagy kereskedők bárkit meg tudnak ragadni, vevőszegmentációs modelleket alkalmaznak a csökkentése érdekében marketing befektetések és beszerzési és megtartási költségek. Íme néhány kulcsfontosságú példa az iparág vezetőitől:

A. Amazon

Az Amazonnak több millió ügyfele van, és több mint száz országban működik. támaszkodik komplex és mélyreható közönségszegmentálás hogy a megfelelő ajánlattal elérje a kívánt vásárlót. A vállalat hatalmas mennyiségű adatpontot dolgoz fel minden ügyfeléről, hogy egyetlen ajánlást tegyen.

Ez a hatalmas mennyiségű adat lehetővé teszi számukra, hogy megtegyék ezeket az ajánlásokat lehetőleg releváns. Azt is mutatja, hogy milyen jelentős a szegmentáció az ügyfeleik megismerésében és adatvezérelt ajánlatok készítése.

Íme néhány példa arra, hogyan támaszkodik az Amazon a négy alapvető szegmentációs modellre, a rendelkezésre álló adatok szerint Amazon szegmentációs adatok:

• Demográfiai szegmentáció – legnagyobb szegmensüket a 35-49 éves korosztályba tartozó ügyfelek alkotják, az Egyesült Államokban több mint 76 millió háztartás használ Amazon Prime előfizetést.
• Földrajzi szegmentáció – az Amazon vezető földrajzi szegmense az Egyesült Államok, ahol a weboldal forgalom 60%-a, az eladások 38%-a pedig az Egyesült Államokból származik.
• Viselkedési szegmentáció – az adatok azt mutatják, hogy a nem Prime-ügyfelek többször is vásárolnak, de a Prime-előfizetéssel rendelkezők közül 48% hetente legalább egyszer vásárol. Az ügyfelek számára elengedhetetlennek bizonyult a Prime-tagok ingyenes kiszállítása, a termékek sokfélesége, valamint a rendkívül pontos ajánlások és személyre szabási erőfeszítések.
• Pszichográfiai szegmentáció – Az Amazon az árképzési stratégiák és hozzáférhetőségi lehetőségek széles skáláját kínálja. Ez vonzza az embereket az élet minden területéről, megerősítve a vállalat vezető pozícióját.

B. Walmart

A Walmart ügyfélszegmentációs stratégiáira összpontosít tovább bizalomépítés és megbízhatóság kialakítása. A vállalat a modelleket arra használja, hogy megfeleljen a különböző helyekről érkező emberek igényeinek és preferenciáinak. Ennek eredményeként a Walmart sikeresen lokalizálja az ügyfélélményt és sokféle piacra pozícionálja magát.

A cég megcélozza alacsony és középosztálybeli családok és a vásárlók, akik az egy helyen történő vásárlás kényelmét keresik. Céloznak kedvezményes vásárlók és kuponkedvelők a hűség kialakítása és az ügyfelek megtartása érdekében. Ennek eredményeként az egyik kiemelkedő szegmensük a jövedelmen alapul – az alacsonyabbtól a középosztályig.

Ami a viselkedési szegmentációt illeti, a Walmart megpróbálja megszólítani és vonzani azokat az embereket, akik költségelőnyöket keresni. Arra koncentrálnak költségtudatos emberek minden korosztálytól.

C. Cél

A kutatások azt mutatják hogy a Target ügyfelei túlnyomórészt 30-as éveiben járó fehér nőket vett feleségül. A cég közép- és felső osztályú ügyfeleket vonz, akik látogatásonként átlagosan $50-et költenek.

A demográfiai szegmentációt tekintve a kiskereskedő a 18 és 44 év közötti vásárlókra összpontosít. Az ismételt vásárlási magatartás az a változatosság és a kényelem ösztönzi, valamint keresztül hűségprogramok és jutalmak.

A célnak a kiemelkedő hűségprogram amely konkrét kedvezményeket, beváltható bevételeket és több száz különleges ajánlatot kínál. A résztvevők születésnapi ajándékokat kapnak, és szavazhatnak a Target által támogatott nonprofit szervezetekre.

Forrás: Célkör

Ez is segít azonosítani őket szociálisan elkötelezett ügyfelek és vázolja fel a pszichográfiai szegmenseket konkrét hajlamok és a szenvedély jótékonysági célokat. Ennek csak azért van értelme, mert ideális vásárlóik azok közép- és felső osztályú vásárlók.

Mit kell figyelembe venni a szegmentációs modell létrehozásakor?

Az ügyfélszegmentációs modellek megváltoztathatják a kiskereskedelmi üzletvitel módját. Hatékony szegmentálás csökkenti a költségeket és növeli a ROI-t. Ehhez azonban átgondolt elemzésre és tervezésre van szükség, amely számos szempontot figyelembe vesz. Ezért kell:

A. Határozza meg céljait

A siker méréséhez egyértelműen meg kell határoznia az OKR-eket és a KPI-ket. Megpróbálni SMART célok meghatározása az ügyfelek szegmentálásának tájékoztatása és a konkrét marketingkampányok és erőfeszítések iránymutatása.

B. Válassza ki a megfelelő eszközöket

Webelemzés, e-kereskedelmi jelentéskészítő eszközök, és ügyféladat-platformok meghatározza, hogy milyen hatékonyan gyűjti, összesíti és elemzi az adatokat. All-in-one marketing platformok, mint például a VibeTrace lehetővé teszi az adatok integrálását, értelmes szegmensek létrehozását és generálását megvalósítható felismerések.

C. Elemezze adatait

Győződjön meg arról, hogy rendelkezik a tudás és elemzési képesség elérhető adatok. Az adatelemzés pontossága az értelmes szegmensek létrehozásának alapja. Megtanulni hogyan adatok tisztítása és kezelése mielőtt szegmensekre bontja.

Proaktívan foglalkozzon ezekkel a szempontokkal, hogy értelmes ügyfélszegmentációs modelleket hozzon létre. Ennek eredményeként jelentkezhet személyre szabott marketing stratégiák olyan kifinomult eszközök segítségével, mint termékajánló motorok és webes személyre szabás.Végül magasabb ügyfél-elégedettséget érhet el, javíthatja az ügyfelek megtartását és ösztönözni az üzleti növekedést és siker.

Következtetés: szegmens a sikerhez

Az ügyfélszegmentációs modellek felbecsülhetetlen értékűek a kereskedők számára fenntartható fejlődés és a versenyelőny a kiskereskedelmi táj élharcos versenyében.

Így készteti az adatokat az Ön javára. Használja fel az összegyűjtött adatokat, hogy kellemes, személyre szabott élményeket nyújtson és erősítse az ügyfélkapcsolatokat.

Végül is ez vezet hosszú távú siker a kiskereskedelem dinamikus és versenyképes területén. És hogy mindezt egy helyen kezelje, ne habozzon kapcsolatba lépni szakértőinkkel konzultáció és ingyenes VibeTrace bemutató!

Néhány érdekes link, amit érdemes elolvasni:

https://medium.com/think-with-startupflux/customer-segmentation-models-52ef7738823a
9 Ügyfélszegmentációs modell és felhasználásuk az intelligensebb marketing érdekében

https://www.gfk.com/brand-and-marketing-performance/segmentation-and-targeting/customer-segmentation https://medium.com/analytics-for-humans/what-is-cohort-analysis-and -hogyan-használjam-3ac7c39c50dd