Modelli di segmentazione della clientela nel commercio al dettaglio

Benvenuti nell'era della vendita al dettaglio personalizzata, dove la taglia unica è obsoleta quanto le tendenze della moda della scorsa stagione.

Nel panorama ipercompetitivo della vendita al dettaglio di oggi, comprendere i propri clienti non è solo una necessità; è la spina dorsale del tuo successo aziendale.

Ma come vagliare questo mare di dati per trovare informazioni utili? Entra nei modelli di segmentazione della clientela: una strategia rivoluzionaria in grado di trasformare le tue campagne di marketing generiche in capolavori focalizzati sull'aumento del ROI.

In questa guida approfondiremo l'arte e la scienza del segmentazione della clientela nel commercio al dettaglio.

Esploreremo vari modelli che possono aiutarti a classificare la tua base clienti in segmenti distinti, ciascuno con le proprie esigenze, comportamenti e preferenze.

Che tu sia un gigante della vendita al dettaglio o una piccola boutique, l'implementazione della segmentazione dei clienti può migliorare il tuo gioco di marketing, ottimizzare le tue offerte di prodotti e, soprattutto, aumentare la soddisfazione del cliente.

Quindi, allacciatevi le cinture mentre ci imbarchiamo in questo viaggio per sbloccare tutto il potenziale di vendita al dettaglio personalizzata. Cominciamo con un piccolo elenco di ciò che tratteremo.

 5 delle più potenti analisi di e-commerce là fuori:

1. Analisi di coorte
2. Segmentazione dell'acquirente (nota anche come analisi RFM)
3. Vendite + Previsione del margine
4. Analisi del paniere
5. Modellazione di ritenzione e abbandono

Proprio come non esistono due clienti uguali, ogni attività è unica. Questo è semplicemente dovuto alle diverse esigenze e requisiti che avrai.

Il modello di segmentazione della clientela che utilizzi devono riflettere tali esigenze aziendali. In questo modo, ottieni a comprensione più profonda dei tuoi clienti ideali, comprendere il comportamento dei clienti e identificare il pubblico di destinazione esigenze e preferenze uniche.

Di conseguenza, puoi creare su misura, campagne mirate che soddisfano le esigenze e gli interessi dei tuoi clienti. Quell'esperienza personalizzata è essenziale se lo desideri elevarsi al di sopra della concorrenza nel settore della vendita al dettaglio. Ed ecco perché!

Panoramica della vendita al dettaglio

La vendita al dettaglio è un settore dinamico e in rapida evoluzione che richiede di stare al passo con le tendenze per rimanere competitivi. Individuare e sfruttare le tendenze inizia con il monitoraggio e la comprensione preferenze e comportamenti dei consumatori.

Se gestisci un negozio online nel settore della vendita al dettaglio, devi farlo dare forma a un'esperienza digitale personalizzata e di qualità. Il tuo sito web è un vetrina digitale. Sì, l'interazione umana durante gli acquisti online è minima o nulla. Ma non puoi trattare i clienti come numeri se vuoi che la tua attività cresca.

È qui che la segmentazione della clientela gioca un ruolo significativo. Esso:

• Aumenta soddisfazione del cliente attraverso il miglioramento del servizio complessivo;
• Migliora fedeltà del cliente offrendo un'esperienza personalizzata;
• Aumenta valore della vita del cliente e il ROI del marketing attraverso offerte più pertinenti;
• Promuove coinvolgimento del cliente e aiuta l'azienda a crescere in modo organico.

Di seguito, trova i diversi modelli di segmentazione della clientela che devi prendere in considerazione per la tua attività oggi!

Puoi utilizzare queste analisi per la segmentazione degli utenti, che ti aiuterà con un marketing mirato. Ecco alcuni dei modelli più comuni:

1. Segmentazione demografica: età, sesso, reddito, ecc. Ottimo per il targeting di base, ma può essere un po' ampio.
2. Segmentazione geografica: targeting basato sulla posizione, utile per promozioni locali o offerte di spedizione.
3. Segmentazione comportamentale: basato su azioni quali acquisti passati, abbandono del carrello e interazioni con il sito. Super utile per il marketing personalizzato.
4. Segmentazione psicografica: Si concentra sullo stile di vita, sui valori e sugli interessi. Pensa a prodotti ecologici per gli appassionati di sostenibilità.
5. Modello RFM (recency, frequenza, monetario).: segmenta i clienti in base a quanto recentemente hanno effettuato acquisti, con quale frequenza e quanto hanno speso. Ottimo per identificare VIP o clienti a rischio.
6. Fasi del ciclo di vita: Nuovi visitatori, acquirenti occasionali, clienti abituali, ecc. Personalizza i tuoi messaggi in base al punto in cui si trovano nel percorso del cliente.
7. Segmentazione del valore del cliente: clienti di alto valore rispetto a clienti di basso valore. Ti aiuta ad allocare le risorse di marketing in modo più efficace.
8. Preferenza canale: Alcuni clienti preferiscono la posta elettronica, altri i social media. La segmentazione per canale può migliorare i tassi di coinvolgimento.
9. Occasione d'acquisto: segmenta i clienti in base al momento in cui effettuano solitamente l'acquisto: festività, compleanni, rientro a scuola, ecc.
10. Segmentazione tecnologica: utenti desktop e utenti mobili. Aiuta a ottimizzare l'esperienza utente per diversi dispositivi.

Ecco alcuni metodi di analisi comuni per l'e-commerce che puoi utilizzare per estrarre informazioni aziendali.

1. Analisi delle vendite: monitoraggio di parametri come valore medio dell'ordine, tasso di conversione e vendite per prodotto o categoria.
2. Analisi del valore della vita del cliente (CLV).: Calcolo del valore totale che un cliente apporta nel corso del suo intero ciclo di vita per dare priorità ai segmenti ad alto valore.
3. Analisi dell'abbandono del carrello: identificare in quale fase i clienti abbandonano il processo di pagamento e perché.
4. Analisi dell'imbuto: esame del percorso del cliente dalla pagina di destinazione all'acquisto per identificare i punti di consegna.
5. Analisi di coorte: raggruppare i clienti in base a caratteristiche o comportamenti condivisi in un arco di tempo specifico.
6. Analisi RFM: Utilizzo di parametri di recency, frequenza e monetari per segmentare i clienti.
7. Analisi del tasso di abbandono: Calcolo della percentuale di clienti che abbandonano o smettono di acquistare da te in un determinato periodo.
8. Attribuzione multicanale: comprendere in che modo i diversi canali di marketing contribuiscono alle conversioni.
9. Mappe di calore: rappresentazioni visive dei punti in cui gli utenti fanno clic, scorrono o passano il mouse su una pagina, aiutando a comprendere il comportamento degli utenti.
10. Test A/B: confronto di due versioni di una pagina web o di un'app per vedere quale ha il rendimento migliore in termini di conversioni o altri KPI.
11. Analisi del sentimento: utilizzare le recensioni dei clienti e le menzioni sui social media per valutare l'opinione pubblica sul tuo marchio o sui tuoi prodotti.
12. Elasticità del prezzo: Comprendere quanto la domanda di un prodotto sia sensibile alla variazione del prezzo.
13. Fatturato delle scorte: analisi della frequenza con cui l'inventario viene venduto e sostituito in un periodo specifico.
14. Analisi della segmentazione della clientela: utilizzo dei dati per creare diversi gruppi di clienti per un marketing mirato.
15. Punteggio netto del promotore (NPS): misura la fedeltà dei clienti chiedendo quanto è probabile che consiglino il tuo marchio.

Ma torniamo alle nostre principali analisi di e-commerce:

Analisi di coorte

L’analisi di coorte è un punto di svolta nell’e-commerce. Raggruppa i clienti in “coorti” in base a caratteristiche o comportamenti condivisi in un arco di tempo specifico. Ecco la verità.

Come viene utilizzata l'analisi di coorte?

1. Fidelizzazione dei clienti: monitora il numero di clienti di una coorte specifica che ritornano nel tempo.
2. Valore nel tempo: Comprendere il valore a lungo termine dei diversi gruppi di clienti.
3. Adozione del prodotto: scopri in che modo le nuove funzionalità o prodotti influiscono su gruppi specifici.
4. Tendenze stagionali: identificare i modelli di acquisto durante le festività o le stagioni.

Esistono più tipi di coorte, in base a diversi fattori:

1. Coorti basate sul tempo: raggruppa i clienti in base al momento in cui hanno effettuato il primo acquisto. Utile per monitorare la fidelizzazione e l'abbandono.
2. Coorti basate sul comportamento: raggruppa i clienti in base a comportamenti quali acquisti frequenti, spese elevate o visite frequenti al sito.
3. Coorti basate sulle dimensioni: raggruppa i clienti in base all'importo del loro primo acquisto o all'importo medio dell'acquisto.
4. Coorti multidimensionali: combina più variabili come il tempo e il comportamento per creare gruppi più complessi.

Tecniche di analisi di coorte:

1. Analisi di sopravvivenza: prevedere il tempo in cui un cliente rimarrà attivo prima dell'abbandono.
2. Analisi della sequenza: monitora la sequenza di azioni che portano a un risultato specifico come un acquisto o un abbandono.
3. Algoritmi di clustering: utilizza l'apprendimento automatico per raggruppare automaticamente i clienti in coorti.
4. Modellazione predittiva: utilizza i dati storici per prevedere i comportamenti futuri delle coorti.

Analisi RFM (segmentazione dell'acquirente)

RFM sta per Recency, Frequency e Monetary Value. Questo metodo ti aiuta a identificare chi sono i tuoi clienti più preziosi, quanto recentemente hanno effettuato un acquisto e con quale frequenza acquistano da te.

Utilizzando l'analisi RFM, puoi personalizzare le tue strategie di marketing per indirizzare le persone giuste con i messaggi giusti, aumentando in definitiva le tue entrate.

RFM e analisi di coorte sono entrambi modi per comprendere meglio i tuoi clienti, ma non sono esattamente la stessa cosa.

• Analisi RFM: È come ordinare i blocchi LEGO per colore, dimensione e forma. Stai esaminando l'acquisto più recente di ciascun cliente (Recency), la frequenza con cui acquista (Frequenza) e quanto spende (Monetary). È un'istantanea del comportamento individuale.
• Analisi di coorte: È più come guardare un film con un gruppo di amici che sono entrati tutti nello stesso momento in sala. Stai osservando il comportamento di un gruppo di clienti che hanno iniziato a fare acquisti nello stesso momento o hanno fatto la stessa cosa in un periodo.

Quindi, RFM è più uno “strumento di smistamento” per identificare rapidamente i tuoi migliori clienti in questo momento. L’analisi di coorte è come un “film” che mostra il comportamento dei clienti nel tempo.

Possono lavorare insieme, però! Ad esempio, potresti esaminare un gruppo di clienti che hanno fatto acquisti da te per la prima volta lo scorso Natale e poi utilizzare RFM per vedere chi tra loro sono i tuoi migliori clienti quest'anno.

Spieghiamo l'analisi RFM in modo diverso.

Immagina di avere un chiosco di limonate e di voler sapere chi sono i tuoi migliori clienti per poter regalare loro dolcetti speciali o adesivi.

• R per Recency: È come chiedere: "Chi è venuto a comprare la mia limonata proprio ieri o oggi?" Questi sono i tuoi nuovi e freschi clienti!
• F per frequenza: È come contare quante volte Sarah, Tim o qualsiasi altro bambino viene a comprare la tua limonata. Più vengono, più apprezzano la tua limonata!
• M per monetario: Si tratta di quanti soldi spendono. Forse Sarah compra sempre solo una tazza, ma Tim ne compra quattro ogni volta. Tim sta spendendo più soldi!

Quindi, con RFM, puoi capire chi sono i tuoi migliori clienti. Forse sono i ragazzi che sono venuti ieri, vengono sempre e comprano sempre tante tazze.

Idee di marketing per l'analisi RFM

Perché dovresti fare l'analisi se non per il marketing? Ecco alcuni modi efficaci per utilizzare i risultati dell'analisi RFM per eseguire campagne di marketing

1. Clienti VIP: scegli come target gli utenti con punteggi RFM elevati con offerte esclusive o accesso anticipato a nuovi prodotti. Falli sentire speciali.
2. Riconquistare le campagne: per i clienti con punteggi monetari e di frequenza elevati ma bassi di recency, utilizza e-mail di reimpegno o sconti speciali per riportarli indietro.
3. Upsell/Cross-sell: i clienti con un'alta frequenza ma un punteggio monetario basso sono maturi per campagne di upsell o cross-sell. Consigliare prodotti che completano i loro acquisti precedenti.
4. Programmi fedeltà: utilizza RFM per identificare i candidati per un programma fedeltà. I punteggi ad alta frequenza e monetari sono un buon indicatore del coinvolgimento.

Previsioni di vendite e margini

Le previsioni sulle vendite e sui margini sono come le previsioni meteorologiche per la tua attività. Ti aiutano a prevedere cosa accadrà in modo da poter pianificare meglio.

• Previsioni di vendita: questa è una stima di quanti soldi guadagnerà il tuo negozio in futuro. È come dire: "Pensiamo che venderemo 100 limonate la prossima settimana". Questo ti aiuta a sapere quanta limonata preparare, quante tazze ti servono e così via.
• Previsione del margine: Questo va oltre e prevede il profitto che otterrai dopo aver coperto tutti i costi. Quindi, se la produzione di ogni limonata ti costa $1 e la vendi per $3, il tuo margine è $2. La previsione del margine ti aiuta a capire se realizzerai un profitto sufficiente, ad esempio, per acquistare un nuovo chiosco di limonata o pagare per una pubblicità.

Entrambi sono estremamente importanti per prendere decisioni aziendali intelligenti. Mentre le previsioni di vendita ti aiutano a prepararti per la domanda dei clienti, le previsioni sui margini ti assicurano che stai effettivamente guadagnando.

Analisi del paniere

L'analisi del carrello per un negozio al dettaglio è come sbirciare nei carrelli della spesa dei tuoi clienti per vedere cosa acquistano solitamente insieme. Ecco cosa dovrebbe contenere:

1. Acquistati frequentemente insieme: identifica gli articoli che vengono spesso acquistati nella stessa transazione. Ottimo per raggruppare le offerte.
2. Prodotti sostitutivi: Scopri quali articoli vengono acquistati al posto di altri. Utile per gestire stock e promozioni.
3. Prodotti complementari: identificare gli articoli che, sebbene non acquistati insieme, migliorano l'utilizzo del prodotto principale. Pensa alle batterie per i giocattoli elettronici.
4. Segmenti di clientela: suddividere l'analisi per diversi gruppi di clienti per personalizzare le promozioni. Ad esempio, le nuove mamme potrebbero acquistare insieme latte artificiale e pannolini.
5. Tendenze stagionali: Annotare eventuali modelli stagionali nelle combinazioni del cestino. Come la crema solare e i teli mare in estate.
6. Sensibilità al prezzo: analizza in che modo gli sconti o le variazioni di prezzo di un prodotto influiscono sulle vendite degli altri prodotti nel carrello.
7. Valore del paniere: valore medio della transazione e come cambia in base alle diverse combinazioni di prodotti.
8. Frequenza di acquisto: la frequenza con cui vengono acquistate determinate combinazioni di prodotti. Utile per la pianificazione dell'inventario.
9. Impatto sul margine: Comprendi come le diverse combinazioni di panieri influiscono sui tuoi margini di profitto.
10. Dati sulla posizione: se disponi di più negozi, confronta le tendenze del carrello in base alla località per personalizzare le promozioni locali.
11. Online vs in negozio: se li possiedi entrambi, confronta i carrelli online e quelli in negozio per comprendere i diversi comportamenti di acquisto.
12. Raccomandazioni: sulla base dell'analisi, suggerire strategie attuabili come promozioni mirate, cross-selling o riorganizzazione del layout del negozio.

Utilizzare un'analisi del paniere ben eseguita ti fornisce gli approfondimenti per aumentare le vendite, migliorare l'esperienza del cliente e ottimizzare l'inventario. 🛒

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Modellazione di ritenzione e abbandono

La fidelizzazione e il modello di abbandono sono come le due facce di una medaglia nella gestione delle relazioni con i clienti. Analizziamolo:

Modellazione della conservazione

Il modello di fidelizzazione prevede quali clienti probabilmente rimarranno. È come capire quali amici probabilmente verranno a tutte le tue feste.

Utilizza il modello di modellazione della fidelizzazione per personalizzare programmi fedeltà, offerte personalizzate o strategie di coinvolgimento dei clienti.

Chiave metrica: Valore a vita del cliente (CLV), Retention Rate e Net Promoter Score (NPS) sono alcuni dei più importanti.

Metodi di modellazione della conservazione:

• Regressione logistica: Per prevedere la probabilità che un cliente rimanga.
• Analisi di coorte: per vedere quanto riesci a fidelizzare i clienti nel tempo.
• Analisi RFM: Per identificare i clienti di alto valore dovresti concentrarti sulla fidelizzazione.

Modellazione dell'abbandono

Il Churn Modeling prevede quali clienti potrebbero abbandonare il tuo servizio o smettere di acquistare i tuoi prodotti. È come sapere quali amici potrebbero non presentarsi alla tua prossima festa.

Utilizza il modello per sviluppare campagne di ricoinvolgimento mirate, offerte speciali o sondaggi tra i clienti per capire perché se ne vanno.

1. Chiave metrica: tasso di abbandono, ricavo medio per utente (ARPU) e punteggi di soddisfazione del cliente.

Metodi di modellazione del tasso di abbandono:

• Analisi di sopravvivenza: Per stimare il tempo necessario affinché un cliente abbandoni.
• Alberi decisionali: identificare i fattori chiave che influenzano il tasso di abbandono.
• Algoritmi di apprendimento automatico: Come Foresta casuale o Potenziamento gradiente per previsioni più complesse.

Entrambi i modelli ti aiutano a comprendere meglio la tua base clienti.

Il modello di fidelizzazione ti aiuta a mantenere i clienti che desideri, mentre il modello di abbandono ti aiuta a capire perché ne stai perdendo altri.

Utilizzando entrambi, puoi mettere a punto le tue strategie di marketing e di coinvolgimento dei clienti per mantenere la tua base di clienti forte e in crescita. 📈💡

Vantaggi dei modelli di segmentazione della clientela

La personalizzazione è il nome del gioco oggi. I rivenditori si sforzano di creare campagne di marketing specifiche e pertinenti in una lotta senza fine per l'attenzione del cliente. Tutto ciò è possibile solo utilizzando modelli significativi di segmentazione della clientela. Ecco i vantaggi che creano:

A. Migliorare il marketing mirato

Segmenti di clienti distinti consentono ai rivenditori di realizzare risultati campagne di marketing altamente mirate. Ciò comprende messaggi personalizzati E offerte pertinenti che risuonano con i clienti. Di conseguenza, ottieni coinvolgimento rafforzato E tassi di conversione migliorati.

Tali segmenti distinti, siano essi demografici, geografici, comportamentali, ecc., migliorare i rendimenti sugli investimenti di marketing per le attività a pagamento e organiche.

B. Aumentare l'efficienza del marketing

Quando si utilizzano modelli di segmentazione della clientela, i rivenditori possono farlo identificare i segmenti di maggior valore. Puoi concentrare gli sforzi di marketing su di loro e smettere di perdere tempo con il pubblico che non è ricettivo alle tue offerte e ai tuoi messaggi.

Una volta data la priorità ai segmenti di valore, gli sforzi di marketing diventano maggiori efficiente. Voi smetti di sprecare budget di marketing e migliorare ulteriormente il ROI allocazione ottimizzata delle risorse.

C. Monitorare la soddisfazione del cliente

I segmenti che crei ti consentono di monitorare i tuoi segmenti più preziosi livelli di soddisfazione dei clienti. In questo modo, identifichi come e dove concentrare gli sforzi di fidelizzazione dei clienti.

Puoi farlo raccogliendo in modo proattivo feedback o monitorando il comportamento dei clienti nei segmenti di maggior valore rilevare problemi e immediatamente affrontare le preoccupazioni. È necessario adottare un approccio del genere aumentare la fidelizzazione del cliente E aumentare la ritenzione – attraverso una migliore esperienza del cliente.

Sfide legate all'implementazione di modelli di segmentazione della clientela

I modelli di segmentazione della clientela funzionano come per magia tagliando i costi, miglioramento del ROI, E aumentare la fidelizzazione. Ma richiedono sforzi mirati per superare alcune delle sfide più importanti della segmentazione della clientela. Questi includono:

A. Dati insufficienti

Se non usi strumenti per raccogliere e aggregare i dati dei clienti o hai traffico insufficiente, potresti non avere informazioni sufficienti per creare segmenti significativi. È lì che gli strumenti piacciono piattaforme di dati dei clienti può rivelarsi prezioso.

Tali strumenti raccolgono dati da più fonti e ti consentono di esplorare dettagli specifici sui tuoi clienti, se disponibili, da un posto. Puoi usare annunci a pagamento sui social media, annunci display o nella SERP per aumentare il traffico del sito web per superare la mancanza di dati.

B. Mancanza di risorse

Costruire e mantenere modelli di segmentazione è a attività ad alta intensità di risorse. Hai bisogno di persone esperto in analisi web e lavorare con tonnellate di dati. È necessario creare segmenti di clienti significativi senso degli affari e per te comprendere le esigenze aziendali e dei clienti nello stesso modo.

Se ti mancano le risorse, è comunque consigliabile farlo creare il più elementare dei segmenti per ottimizzare la spesa di marketing.

C. Costoso da implementare

Delineare e mantenere segmenti distinti richiede investimenti sia in tempo che in denaro. Per semplificare e ottimizzare il processo, è necessario investire nella tecnologia necessaria E esperti. In alternativa, puoi imparare a farlo da solo. Ciò richiede anche tempo e denaro per istruirsi e applicare le conoscenze acquisite.

Ma se fatto accuratamente, quello investimento di marketing una tantum Potere ripagare dieci volte nei ricavi generati da segmenti significativi che funzionano per la tua attività. Vediamo come lo fanno i leader del settore!

Esempi di segmentazione della clientela nel commercio al dettaglio

Anche se i grandi rivenditori possono catturare chiunque, utilizzano modelli di segmentazione della clientela per ridurre investimenti di marketing E costi di acquisizione e mantenimento. Ecco alcuni esempi chiave forniti dai leader del settore:

R. Amazzonia

Amazon ha milioni di clienti e opera in più di cento paesi. Fa affidamento su segmentazione del pubblico complessa e approfondita per raggiungere il cliente desiderato con la giusta offerta. L'azienda elabora un'enorme quantità di dati su tutti i suoi clienti per formulare un'unica raccomandazione.

Questa grande quantità di dati consente loro di formulare queste raccomandazioni quanto più rilevante possibile. Mostra anche quanto sia significativa la segmentazione per conoscere i propri clienti e formulare offerte basate sui dati.

Ecco alcuni esempi di come Amazon si affida ai quattro modelli di segmentazione di base, in base a quelli disponibili Dati sulla segmentazione di Amazon:

• Segmentazione demografica – il loro segmento più numeroso è rappresentato dai clienti nella fascia di età 35-49 anni, con oltre 76 milioni di famiglie negli Stati Uniti che utilizzano un abbonamento Amazon Prime.
• Segmentazione geografica – il segmento geografico leader per Amazon sono gli Stati Uniti, con 60% di traffico sul sito e 38% di vendite originate negli States.
• Segmentazione comportamentale – i dati mostrano che i clienti non Prime effettuano più acquisti, ma 48% di quelli con un abbonamento Prime acquistano almeno una volta alla settimana. Essenziale per i clienti si è rivelata la spedizione gratuita per i membri Prime, la varietà di prodotti, i consigli altamente accurati e gli sforzi di personalizzazione.
• Segmentazione psicografica – Amazon offre un ampio spettro di strategie di prezzo e opzioni di accessibilità. Ciò attrae persone di ogni ceto sociale, rafforzando la posizione di leadership dell'azienda.

B. Walmart

Walmart concentra le sue strategie di segmentazione della clientela SU costruire fiducia e stabilire affidabilità. L'azienda utilizza i modelli per soddisfare le esigenze e le preferenze di persone provenienti da varie località. Di conseguenza, Walmart con successo localizza l'esperienza del cliente e si posiziona in diversi mercati.

L'azienda prende di mira famiglie di ceto medio-basso e clienti che cercano la comodità di fare acquisti in un unico luogo. Prendono di mira acquirenti di sconti e amanti dei coupon fidelizzare e fidelizzare i clienti. Di conseguenza, uno dei loro segmenti più importanti si basa sul reddito: dalla classe medio-bassa.

Per quanto riguarda la segmentazione comportamentale, Walmart cerca di attrarre e attrarre le persone che cercare vantaggi di costo. Si concentrano su persone attente ai costi di tutte le età.

C. Obiettivo

La ricerca mostra che i clienti di Target sono prevalentemente sposate donne bianche sulla trentina. L'azienda attira clienti di classe medio-alta che spendi, in media, $50 per visita.

Per quanto riguarda la segmentazione demografica, il rivenditore si concentra sui clienti nella fascia di età compresa tra 18 e 44 anni. Il comportamento di acquisto ripetuto lo è incoraggiato attraverso varietà e convenienza, così come attraverso programmi fedeltà e premi.

Il bersaglio ha un importante programma fedeltà che offre sconti specifici, guadagni riscattabili e centinaia di offerte speciali. I partecipanti ricevono regali di compleanno e possono votare per le organizzazioni non profit supportate da Target.

Fonte: Cerchio bersaglio

Ciò li aiuta anche a identificarsi clienti socialmente impegnati e delineare segmenti psicografici con inclinazioni specifiche e passione per cause di beneficenza. Ciò ha senso solo perché lo sono i loro acquirenti ideali clientela di ceto medio-alto.

Cosa considerare quando crei il tuo modello di segmentazione?

I modelli di segmentazione della clientela possono cambiare il modo in cui conduci la tua attività di vendita al dettaglio. Segmentazione efficiente riduce i costi e aumenta il ROI. Ma ciò richiede un’analisi e una pianificazione ponderate che considerino vari aspetti. Ecco perché devi:

A. Determina i tuoi obiettivi

È necessario definire chiaramente OKR e KPI per misurare il successo. Prova a definire obiettivi SMART per informare la segmentazione della clientela e guidare campagne e sforzi di marketing specifici.

B. Scegli gli strumenti giusti

Analisi web, strumenti di reporting dell'e-commerce, E piattaforme di dati dei clienti determinerà l'efficienza con cui raccogli, aggreghi e analizzi i dati. Piattaforme di marketing all-in-one come VibeTrace consentire l'integrazione dei dati, la creazione di segmenti significativi e la generazione di approfondimenti attuabili.

C. Analizza i tuoi dati

Assicurati di avere il file conoscenza e capacità di analisi dati disponibili. L'accuratezza dell'analisi dei dati è fondamentale per la creazione di segmenti significativi. Impara come pulire e gestire i dati prima di suddividerlo in segmenti.

Affrontare questi aspetti in modo proattivo per ricavare modelli significativi di segmentazione della clientela. Di conseguenza, puoi candidarti strategie di marketing personalizzate con l'aiuto di strumenti sofisticati come motori di raccomandazione dei prodotti E personalizzazione web.Infine, otterrai una maggiore soddisfazione del cliente, migliorerai la fidelizzazione dei clienti e guidare la crescita aziendale e successo.

Conclusione: segmento per avere successo

I modelli di segmentazione della clientela hanno un valore inestimabile per i rivenditori che cercano crescita sostenibile e un vantaggio competitivo nella concorrenza spietata del panorama della vendita al dettaglio.

È così che i dati funzionano a tuo favore. Utilizza ciò che raccogli per offrire esperienze piacevoli e personalizzate e rafforzare le relazioni con i clienti.

Dopotutto, questo è ciò che porta a successo a lungo termine nel dinamico e competitivo settore del commercio al dettaglio. E per gestire tutto in un unico posto, non esitare a contattare i nostri esperti una consulenza e una demo gratuita di VibeTrace!

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