小売業における顧客セグメンテーション モデル

パーソナライズされた小売の時代へようこそ。そこでは、フリーサイズは昨シーズンのファッショントレンドと同じくらい時代遅れです。

今日の非常に競争の激しい小売業界では、顧客を理解することは単に必要なことではありません。それはあなたのビジネスの成功の根幹です。

しかし、実用的な洞察を見つけるためにデータの海をどうやって選別するのでしょうか?顧客セグメンテーション モデルを導入してください。これは、一般的なマーケティング キャンペーンを、焦点を絞った ROI を高める傑作に変えることができる革新的な戦略です。

このガイドでは、芸術と科学について深く掘り下げていきます。 小売業における顧客のセグメンテーション.

顧客ベースを、それぞれ独自のニーズ、行動、好みを持つ個別のセグメントに分類するのに役立つさまざまなモデルを検討します。

大手小売店であろうと小規模なブティックであろうと、顧客セグメンテーションを導入することでマーケティング戦略を向上させ、製品提供を最適化し、そして最も重要なことに顧客満足度を向上させることができます。

ですから、シートベルトを締めて、この旅に乗り出し、 パーソナライズされた小売。まずは、これから説明する内容の小さなリストから始めましょう。

 最も強力な e コマース分析 5 つ そこに：

1. コホート分析
2. 購入者のセグメンテーション (別名 RFM 分析)
3. 売上と利益の予測
4. バスケット分析
5. リテンションとチャーンのモデリング

同じ顧客が一人としていないのと同じように、 すべてのビジネスはユニークです。それは単に、さまざまなニーズや要件があるためです。

使用する顧客セグメンテーション モデル それらのビジネスニーズを反映する必要がある。そうすれば、あなたは 理想の顧客をより深く理解する、顧客の行動を理解し、ターゲットとするユーザーの行動を特定します。 独特のニーズと好み.

その結果、作成できるのは、 注文仕立て、 ターゲットを絞ったキャンペーン 顧客の要件と関心に応えます。パーソナライズされたエクスペリエンスは、次のことを行う場合に不可欠です。 競争相手よりも上に立つ 小売業界で。その理由は次のとおりです。

小売業の概要

小売業は、 ダイナミックで急速に変化する業界 競争力を維持するには、トレンドを常に把握する必要があります。トレンドの特定と活用 追跡と理解から始まります 好みと消費者の行動。

小売部門でオンライン ストアを運営している場合は、次のことを行う必要があります。 高品質でパーソナライズされたデジタル体験を形成する。あなたのウェブサイトは、 デジタルストアフロント。はい、オンライン ショッピングでは人間とのやり取りはほとんどありません。しかし、ビジネスを成長させたいのであれば、顧客を数字として扱うことはできません。

そこで顧客のセグメンテーションが重要な役割を果たします。それ：

• ブースト 全体的なサービスの向上による顧客満足度。
• 強化 カスタマー・ロイヤルティ パーソナライズされたエクスペリエンスを知らせることによって。
• 増加します 顧客生涯価値 より関連性の高いオファーを通じて ROI をマーケティングする。
• 促進する 顧客エンゲージメントを高め、ビジネスの有機的な成長を支援します。

以下では、今日のビジネスで考慮する必要があるさまざまな顧客セグメンテーション モデルを見つけてください。

これらの分析をユーザーのセグメント化に使用すると、ターゲットを絞ったマーケティングに役立ちます。最も一般的なモデルのいくつかを次に示します。

1. 人口統計上のセグメンテーション: 年齢、性別、収入など。基本的なターゲティングには最適ですが、少し範囲が広い場合もあります。
2. 地理的セグメンテーション: 場所に基づいたターゲティング。ローカル プロモーションや配送オファーに役立ちます。
3. 行動のセグメンテーション: 過去の購入、カート放棄、サイトでのインタラクションなどのアクションに基づきます。パーソナライズされたマーケティングに非常に役立ちます。
4. サイコグラフィックセグメンテーション: ライフスタイル、価値観、興味に焦点を当てます。サステナビリティ愛好家のための環境に優しい製品を考えてみましょう。
5. RFM (最新性、頻度、金額) モデル: 最近購入した頻度、購入頻度、支出額に基づいて顧客をセグメント化します。 VIP やリスクのある顧客を特定するのに最適です。
6. ライフサイクルの段階: 新規訪問者、1 回限りの購入者、リピート顧客など。カスタマー ジャーニーの彼らの位置に合わせてメッセージを調整します。
7. 顧客価値のセグメンテーション: 価値の高い顧客と価値の低い顧客。マーケティング リソースをより効果的に割り当てるのに役立ちます。
8. チャンネルの設定: 電子メールを好む顧客もいれば、ソーシャル メディアを好む顧客もいます。チャネルごとにセグメント化すると、エンゲージメント率が向上します。
9. 購入の機会: 休日、誕生日、新学期など、通常の購入時期に基づいて顧客をセグメント化します。
10. テクノロジーのセグメント化: デスクトップ ユーザーとモバイル ユーザー。さまざまなデバイスのユーザー エクスペリエンスを最適化するのに役立ちます。

ここでは、ビジネスに関する洞察を抽出するために使用できる、e コマースの一般的な分析方法をいくつか紹介します。

1. 売上分析: 製品またはカテゴリごとの平均注文額、コンバージョン率、売上などの指標を追跡します。
2. 顧客生涯価値 (CLV) 分析: 顧客がライフサイクル全体にわたってもたらす合計価値を計算し、価値の高いセグメントを優先します。
3. カート放棄分析: 顧客がどの段階でチェックアウトプロセスを離れているか、そしてその理由を特定します。
4. ファネル分析: ランディング ページから購入までのカスタマー ジャーニーを調査し、ドロップオフ ポイントを特定します。
5. コホート分析: 特定の期間における共通の特性または行動に基づいて顧客をグループ化します。
6. RFM分析: Recency、Frequency、Monetary メトリクスを使用して顧客をセグメント化します。
7. チャーンレート分析: 一定期間内に離れたり、購入をやめたりした顧客の割合を計算します。
8. マルチチャネルアトリビューション: さまざまなマーケティング チャネルがコンバージョンにどのように寄与するかを理解します。
9. ヒートマップ: ユーザーがページ上でクリック、スクロール、またはホバーした場所を視覚的に表現し、ユーザーの行動を理解するのに役立ちます。
10. A/B テスト: Web ページまたはアプリの 2 つのバージョンを比較して、コンバージョンやその他の KPI の点でどちらのパフォーマンスが優れているかを確認します。
11. 感情分析: カスタマー レビューやソーシャル メディアでの言及を使用して、ブランドや製品に関する世論を評価します。
12. 価格弾力性: 製品の需要が価格の変化に対してどの程度敏感であるかを理解します。
13. 在庫回転率: 特定の期間における在庫の販売と交換の頻度を分析します。
14. 顧客セグメンテーション分析: データを使用して、ターゲットを絞ったマーケティングのためのさまざまな顧客グループを作成します。
15. ネットプロモータースコア (NPS): あなたのブランドを推奨する可能性を尋ねることにより、顧客ロイヤルティを測定します。

しかし、主要な e コマース分析に戻りましょう。

コホート分析

コホート分析は e コマースにおける変革をもたらします。特定の期間における共通の特徴や行動に基づいて、顧客を「コホート」にグループ化します。概要は次のとおりです。

コホート分析はどのように使用されますか?

1. 顧客維持: 特定のコホートから戻ってきた顧客の数を経時的に追跡します。
2. 生涯価値: さまざまな顧客グループの長期的な価値を理解します。
3. 製品の採用: 新しい機能や製品が特定のコホートにどのような影響を与えるかを確認します。
4. 季節のトレンド: 休日や季節の購入パターンを特定します。

さまざまな要因に基づいて、複数のコホート タイプがあります。

1. 時間ベースのコホート: 顧客を最初の購入時期ごとにグループ化します。リテンションとチャーンの追跡に役立ちます。
2. 行動ベースのコホート: 頻繁な購入、高額支出、頻繁なサイト訪問などの行動に基づいて顧客をグループ化します。
3. サイズベースのコホート: 最初の購入サイズまたは平均購入サイズに基づいて顧客をグループ化します。
4. 多次元コホート: 時間や行動などの複数の変数を組み合わせて、より複雑なコホートを作成します。

コホート分析手法:

1. 生存分析: 顧客が離脱するまでにアクティブな状態を維持できる時間を予測します。
2. 配列解析: 購入や解約などの特定の結果につながる一連のアクションを追跡します。
3. クラスタリングアルゴリズム: 機械学習を使用して、顧客をコホートに自動的にグループ化します。
4. 予測モデリング: 過去のデータを使用して、コホートの将来の行動を予測します。

RFM 分析 (購入者のセグメンテーション)

RFM は、Recency、Frequency、Monetary Value の略です。この方法は、最も価値のある顧客が誰なのか、最近購入したのか、どのくらいの頻度で購入しているのかを特定するのに役立ちます。

RFM 分析を使用すると、適切なメッセージで適切な人々をターゲットにするようにマーケティング戦略を調整し、最終的に収益を増やすことができます。

RFM 分析とコホート分析はどちらも顧客をより深く理解するための方法ですが、まったく同じものではありません。

• RFM分析: これは、レゴ ブロックを色、サイズ、形状で分類するようなものです。各顧客の最近の購入 (Recency)、購入の頻度 (Frequency)、および支出額 (Monetary) を確認します。それは個人の行動のスナップショットです。
• コホート分析: これは、同時に劇場に入った友達のグループと一緒に映画を観ているようなものです。同時に買い物を開始した、または同じ行動をとった顧客のグループが、一定期間にわたってどのように行動するかを調べているのです。

したがって、RFM は、現時点で最適な顧客を迅速に特定するための「分類ツール」のようなものです。コホート分析は、顧客の行動を時系列で示す「映画」のようなものです。

ただし、彼らは協力することができます。たとえば、昨年のクリスマスに初めて買い物をした顧客の集団を調べ、RFM を使用して、その中の誰が今年の最良の顧客であるかを確認できます。

RFM 分析を別の方法で説明しましょう。

レモネード スタンドがあるとします。あなたは、特別なお菓子やステッカーを渡すことができるように、最良の顧客が誰であるかを知りたいと考えています。

• R は最新性を表します: これは、「昨日と今日、私のレモネードを買いに来たのは誰ですか?」と尋ねるようなものです。これらはあなたの新鮮な新しい顧客です。
• Fは周波数: これは、サラ、ティム、または他の子供が何回レモネードを買いに来るかを数えるのと同じです。来れば来るほどレモネードが好きになります!
• M は金銭：これは彼らがどれだけお金を使うかということです。おそらく、サラはいつも 1 カップだけ購入しますが、ティムは毎回 4 カップ購入します。ティムはもっとお金を使っています！

したがって、RFM を使用すると、最良の顧客が誰であるかを把握できます。昨日来て、いつも来て、いつもたくさんのカップを買ってくれる子供たちかもしれません。

RFM分析マーケティングアイデア

マーケティングのためではないのに、なぜ分析を行うのでしょうか?ここでは、RFM 分析結果を使用してマーケティング キャンペーンを実行する最も重要な方法をいくつか紹介します。

1. VIPのお客様: RFM スコアの高いユーザーを限定オファーや新製品への早期アクセスでターゲットにします。彼らに特別な気分を与えましょう。
2. ウィンバックキャンペーン: 金額と頻度は高いがリーセンシー スコアが低い顧客の場合は、再エンゲージメント メールまたは特別割引を使用して顧客を呼び戻します。
3. アップセル/クロスセル: フリークエンシーは高いものの、金額スコアが低い顧客は、アップセルまたはクロスセル キャンペーンの機が熟しています。以前の購入を補完する製品を推奨します。
4. ロイヤルティ プログラム: RFM を使用してロイヤルティ プログラムの候補者を特定します。高頻度スコアと金銭スコアは、彼らが関与する良い指標です。

売上と利益の予測

売上と利益の予測は、ビジネスの天気予報のようなものです。これらは、今後何が起こるかを予測するのに役立ち、より適切な計画を立てることができます。

• 販売予測: これは、あなたの店が将来どれくらいの収益を上げるかの推定値です。 「来週はレモネードが 100 個売れると思います」と言っているようなものです。これは、レモネードの量、必要なカップ数などを知るのに役立ちます。
• マージン予測: これはさらに一歩進んで、すべてのコストをカバーした後にどれくらいの利益が得られるかを予測します。したがって、各レモネードの製造コストが $1 で、それを $3 で販売すると、マージンは $2 になります。マージン予測は、たとえば、新しいレモネード スタンドを購入したり、広告料を支払ったりするのに十分な利益が得られるかどうかを判断するのに役立ちます。

どちらも、賢明なビジネス上の意思決定を行うために非常に重要です。売上予測は顧客の需要に備えるのに役立ちますが、利益予測は実際に利益を上げていることを確認します。

バスケット分析

小売店のバスケット分析は、顧客のショッピング カートを覗いて、彼らが通常一緒に購入するものを確認するようなものです。含まれるものは次のとおりです。

1. よく一緒に購入される商品: 同じトランザクションで頻繁に購入されるアイテムを特定します。バンドル取引に最適です。
2. 代替製品: 他のアイテムの代わりにどのアイテムが購入されているかを調べます。在庫管理やプロモーションに便利です。
3. 補完製品: 一緒に購入しなくても、主な製品の使用を強化できるアイテムを特定します。電子玩具用の電池を考えてみましょう。
4. 顧客セグメント: さまざまな顧客グループごとに分析して、プロモーションをカスタマイズします。たとえば、新米ママは粉ミルクとおむつを一緒に購入するかもしれません。
5. 季節のトレンド: バスケットの組み合わせにおける季節的なパターンに注意してください。夏の日焼け止めやビーチタオルなど。
6. 価格感度: ある製品の割引や価格変更が、バスケット内の他の製品の売上にどのように影響するかを分析します。
7. バスケットの価値: 平均取引額と、さまざまな商品の組み合わせに基づいてそれがどのように変化するか。
8. 購入頻度: 特定の製品の組み合わせが購入される頻度。在庫計画に役立ちます。
9. マージンの影響: さまざまなバスケットの組み合わせが利益率にどのような影響を与えるかを理解します。
10. 位置データ: 複数の店舗がある場合は、場所ごとのバスケットの傾向を比較して、ローカル プロモーションを調整します。
11. オンライン vs 店舗内: 両方持っている場合は、オンラインと店舗のバスケットを比較して、さまざまな買い物行動を理解してください。
12. 推奨事項: 分析に基づいて、ターゲットを絞ったプロモーション、クロスセル、店舗レイアウトの再配置などの実行可能な戦略を提案します。

適切に行われたバスケット分析を使用すると、売上の増加、顧客エクスペリエンスの向上、在庫の最適化のための洞察が得られます。 🛒

リテンションとチャーンのモデリング

顧客維持とチャーン モデリングは、顧客関係管理におけるコインの裏表のようなものです。分析してみましょう:

リテンションモデリング

彼のリテンションモデリングは、どの顧客が定着する可能性が高いかを予測します。それは、すべてのパーティーにどの友達が来そうなのかを把握するようなものです。

保持モデリング モデルを使用して、ロイヤルティ プログラム、パーソナライズされたオファー、または顧客エンゲージメント戦略をカスタマイズします。

主要な指標: 顧客生涯価値 (CLV)、維持率、ネット プロモーター スコア (NPS) などは大きなものです。

保持モデリング方法:

• ロジスティック回帰: 顧客が滞在する可能性を予測するため。
• コホート分析: 長期にわたって顧客をどの程度維持できるかを確認するため。
• RFM分析: 価値の高い顧客を特定するには、維持することに重点を置く必要があります。

チャーンモデリング

チャーン モデリングは、どの顧客がサービスを離れたり、製品の購入をやめたりする可能性が高いかを予測します。それは、次のパーティーにどの友達が来ないかを知るようなものです。

このモデルを使用して、ターゲットを絞った再エンゲージメント キャンペーン、特別オファー、または顧客調査を開発し、顧客が離脱する理由を理解します。

1. 主要な指標: チャーンレート、ユーザーあたりの平均収益 (ARPU)、および顧客満足度スコア。

チャーンモデリング手法:

• 生存分析: 顧客が離脱するまでの時間を推定するため。
• ディシジョン ツリー: チャーンに影響を与える主要な要因を特定する。
• 機械学習アルゴリズム: より複雑な予測のためのランダム フォレストやグラデーション ブースティングのような。

どちらのモデルも、顧客ベースをより深く理解するのに役立ちます。

リテンション モデリングは必要な顧客を維持するのに役立ちますが、チャーン モデリングは他の顧客を失う理由を理解するのに役立ちます。

両方を使用することで、マーケティング戦略と顧客エンゲージメント戦略を微調整して、顧客ベースを強化し成長を維持することができます。 📈💡

顧客セグメンテーション モデルの利点

パーソナライゼーションが今日の重要な要素です。小売業者は創造に努めています 具体的かつ関連性の高いマーケティング キャンペーン 顧客の注意を引くための終わりのない闘いの中で。これらすべては、有意義な顧客セグメンテーション モデルを使用することによってのみ可能になります。これらがもたらす利点は次のとおりです。

A. ターゲットを絞ったマーケティングを改善する

明確な顧客セグメントにより、小売業者は次のことを行うことができます。 ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーン。それは以下を含みます パーソナライズされたメッセージ と 関連するオファー 顧客の心に響くもの。その結果、得られるのは、 エンゲージメントの強化 と コンバージョン率の向上.

このような個別のセグメントは、人口統計、地理、行動などにかかわらず、 収益を改善する 有料およびオーガニック活動に対するマーケティング投資について。

B. マーケティング効率の向上

顧客セグメンテーション モデルを使用すると、小売業者は次のことが可能になります。 最も価値のあるセグメントを特定する。マーケティング活動をそれらに集中させ、オファーやメッセージを受け入れない視聴者に時間を無駄にするのを防ぐことができます。

価値のあるセグメントに優先順位を付けると、マーケティング活動がより効果的になります 効率的。あなた 無駄遣いをやめる マーケティング予算を削減し、ROI をさらに向上させる 最適化されたリソース割り当て.

C. 顧客満足度を監視する

作成したセグメントにより、最も価値のあるセグメントを追跡できます 顧客満足度。このようにして、どのように、そして 顧客維持の取り組みをどこに集中すべきか.

積極的にフィードバックを収集したり、最も価値のあるセグメントにおける顧客の行動を監視したりすることで、次のことが可能になります。 問題を検出する そしてすぐに 懸念事項に対処する。このようなアプローチを採用する必要があります 顧客ロイヤルティを高める と 定着率を高める – 顧客エクスペリエンスの向上を通じて。

顧客セグメンテーション モデルの実装に関する課題

顧客セグメンテーション モデルは魔法のように機能します。 コスト削減, ROIの向上、 と 忠誠心を高める。しかし、顧客セグメンテーションにおける最も顕著な課題のいくつかを克服するには、集中的な取り組みが必要です。これらには次のものが含まれます。

A. データが不十分です

道具を使わない場合は、 顧客データを収集および集約する またはトラフィックが不十分な場合は、意味のあるセグメントを作成するための十分な情報がない可能性があります。そこが楽器の好きなところです 顧客データプラットフォーム 非常に貴重であることがわかります。

このようなツールは複数のソースからデータを収集し、利用可能な場合は顧客に関する特定の詳細を調査できます。 一か所から。使用できます 有料広告 ソーシャルメディア、ディスプレイ広告、またはSERP上で ウェブサイトのトラフィックを増やすため データ不足を克服するために。

B. リソースの不足

セグメンテーション モデルの構築と維持は、 リソースを大量に消費するアクティビティ。あなたには人が必要です ウェブ解析に精通している 大量のデータを操作します。意味のある顧客セグメントを作成するには、次のことが必要です ビジネス感覚 そしてあなたのために ビジネスと顧客のニーズを理解する 似ています。

リソースが不足している場合でも、次のことをお勧めします。 最も基本的なセグメントを作成する マーケティング支出を最適化します。

C. 導入に費用がかかる

明確なセグメントの概要を示して維持するには、時間と費用の両方の投資が必要です。プロセスを合理化して最適化するには、次のことを行う必要があります。 必要なテクノロジーに投資する と 専門家。あるいは、自分でそれを行う方法を学ぶこともできます。また、自分自身を教育し、得た知識を応用するのにも時間とお金がかかります。

しかし、それが正確に行われれば、 一回限りのマーケティング投資 できる 10倍にして返済する ビジネスに役立つ有意義なセグメントによって生み出される収益。現場のリーダーがどのようにそれを行うかを見てみましょう!

小売業における顧客のセグメンテーションの例

大手小売業者は誰でも獲得できるにもかかわらず、顧客セグメンテーション モデルを使用して顧客の数を減らします。 マーケティング投資 と 取得コストと保持コスト。業界リーダーによる主な例をいくつか紹介します。

A. アマゾン

Amazon には何百万もの顧客がおり、100 か国以上で事業を展開しています。依存しているのは 複雑かつ詳細な視聴者セグメンテーション 望ましい顧客に適切なオファーを届けるために。同社は、単一の推奨事項を作成するために、すべての顧客に関する大量のデータ ポイントを処理します。

その膨大な量のデータにより、こうした推奨事項を作成できるようになります。 できるだけ関連性のあるもの。また、顧客と顧客を知る上でセグメンテーションがいかに重要であるかを示しています。 データに基づいたオファーを作成する.

ここでは、利用可能な情報に従って、Amazon が 4 つの基本的なセグメンテーション モデルにどのように依存しているかを示すいくつかの例を示します。 Amazonのセグメンテーションデータ:

• 人口統計上のセグメンテーション – 最大のセグメントは 35 ～ 49 歳の顧客であり、米国の 7,600 万以上の世帯が Amazon プライムのサブスクリプションを利用しています。
• 地理的セグメンテーション – Amazon の主要な地理的セグメントは米国であり、Web サイトのトラフィックの 60%、売上高の 38% が米国で発生しています。
• 行動のセグメンテーション – データによると、プライム以外の顧客は複数回購入しますが、プライム会員のうち 48% は少なくとも週に 1 回は購入しています。顧客にとって不可欠なのは、プライム会員向けの送料無料、さまざまな製品、高精度のレコメンデーションとパーソナライゼーションの取り組みであることが証明されています。
• サイコグラフィックセグメンテーション – Amazon は、幅広い価格戦略とアクセシビリティのオプションを提供しています。これにより、あらゆる階層から人々が集まり、同社の主導的地位が強化されます。

B. ウォルマート

ウォルマートは顧客セグメンテーション戦略に重点を置いています の上 信頼を築き、信頼性を確立する。同社は、さまざまな場所の人々のニーズや好みを満たすためにモデルを使用しています。その結果、ウォルマートは成功を収めた カスタマーエクスペリエンスをローカライズします そして多様な市場での地位を確立します。

会社の目標は 下流階級から中流階級の家庭 単一の場所でのショッピングの利便性を求める顧客。彼らはターゲットにします ディスカウント買い物客とクーポン愛好家 ロイヤルティを構築し、顧客を維持するために。その結果、彼らの顕著なセグメントの 1 つは収入に基づいており、下位層から中産階級までとなっています。

行動のセグメンテーションに関して、ウォルマートは次のような人々にアピールし、引きつけようとしています。 コストメリットを追求する。彼らが焦点を当てているのは、 あらゆる年齢層のコスト意識の高い人.

C. ターゲット

研究によると Target の顧客は主に 30代の既婚白人女性。同社は中流階級から上流階級の顧客を引きつけている。 平均すると、訪問ごとに $50 を費やします.

人口統計上のセグメンテーションに関して、この小売業者は 18 歳から 44 歳までの年齢層の顧客に重点を置いています。リピート購入行動は、 多様性と利便性によって促進される、だけでなく、 ロイヤルティ プログラムと特典.

ターゲットには 著名なロイヤルティプログラム 特定の割引、引き換え可能な収益、および何百もの特別取引を提供します。参加者は誕生日プレゼントを受け取り、Target が支援する非営利団体に投票することができます。

ソース： ターゲットサークル

それは彼らを識別するのにも役立ちます 社会的に関心のある顧客 サイコグラフィックセグメントの概要を説明します 特定の傾向 と情熱 慈善活動。彼らの理想的な買い手は次のとおりであるため、これは当然のことです。 中流階級から上流階級の顧客.

セグメンテーション モデルを作成する際に考慮すべき点は何ですか?

顧客セグメンテーション モデルは、小売業の運営方法を変える可能性があります。効率的なセグメンテーション コストを削減し、ROI を向上させます。しかし、それにはさまざまな側面を考慮した思慮深い分析と計画が必要です。そのため、次のことを行う必要があります。

A. 目標を決める

成功を測定するには、OKR と KPI を明確に定義する必要があります。試してみてください SMART目標を定義する 顧客のセグメンテーションを情報化し、特定のマーケティング キャンペーンや取り組みをガイドするため。

B. 適切なツールを選択する

ウェブ分析, eコマースレポートツール、 と 顧客データプラットフォーム データをいかに効率的に収集、集計、分析するかが決まります。 VibeTrace のようなオールインワン マーケティング プラットフォーム データの統合、意味のあるセグメントの作成、および 実用的な洞察.

C. データを分析する

持っていることを確認してください 知識と分析能力 利用可能なデータ。データ分析の精度は、意味のあるセグメントを作成するための基礎となります。やり方を学ぶ データのクリーンアップと管理 セグメントに分割する前に。

これらの側面に積極的に対処して、有意義な顧客セグメンテーション モデルを導き出します。その結果、申請できるのは、 パーソナライズされたマーケティング戦略 のような洗練されたツールを利用して、 製品推奨エンジン と ウェブのパーソナライゼーション最後に、より高い顧客満足度を達成し、顧客維持率を向上させます。 ビジネスの成長を促進する そして成功。

結論: 成功するセグメント

顧客セグメンテーション モデルは、小売業者にとって非常に貴重です。 持続可能な成長 そして 競争力 小売業界の熾烈な競争の中で。

これが、データを有利に機能させる方法です。収集したデータを使用して、楽しくパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、顧客との関係を強化します。

結局のところ、それが結果につながるのです 長期的な成功 ダイナミックで競争の激しい小売分野で。すべてを 1 か所で管理するには、遠慮なく当社の専門家にお問い合わせください。 コンサルティングと無料の VibeTrace デモ!

ぜひ読んでいただきたい興味深いリンクをいくつか紹介します。

https://medium.com/think-with-startupflux/customer-segmentation-models-52ef7738823a
9 つの顧客セグメンテーション モデルと、よりスマートなマーケティングのためのそれらの使用方法

https://www.gfk.com/brand-and-marketing-performance/segmentation-and-targeting/customer-segmentation https://medium.com/analytics-for-humans/what-is-cohort-analysis-and -どのように使用すればよいか-3ac7c39c50dd