Modele de segmentare a clienților în retail

Bine ați venit în era comerțului cu amănuntul personalizat, în care mărimea universală este la fel de depășită ca tendințele modei din sezonul trecut.

În peisajul de retail hiper-competitiv de astăzi, înțelegerea clienților dumneavoastră nu este doar o necesitate; este coloana vertebrală a succesului afacerii tale.

Dar cum cercetezi marea de date pentru a găsi informații utile? Introduceți modele de segmentare a clienților — o strategie de schimbare a jocului care vă poate transforma campaniile de marketing generice în capodopere concentrate pe laser, care sporesc rentabilitatea investiției.

În acest ghid, ne vom scufunda adânc în arta și știința segmentarea clienților în retail.

Vom explora diverse modele care vă pot ajuta să vă clasificați baza de clienți în segmente distincte, fiecare cu propriile nevoi, comportamente și preferințe.

Indiferent dacă sunteți un gigant de retail sau un mic butic, implementarea segmentării clienților vă poate îmbunătăți jocul de marketing, vă poate optimiza ofertele de produse și, cel mai important, poate crește satisfacția clienților.

Așadar, legați-vă centura în timp ce ne îmbarcăm în această călătorie pentru a debloca întregul potențial al retail personalizat. Să începem cu o mică listă cu ceea ce vom acoperi.

 5 dintre cele mai puternice analize de comerț electronic acolo:

1. Analiza de cohortă
2. Segmentarea cumpărătorilor (alias analiza RFM)
3. Vânzări + Prognoza marjei
4. Analiza coșului
5. Modelarea reținerii și abandonului

Așa cum nu există doi clienți la fel, fiecare afacere este unică. Acest lucru se datorează pur și simplu nevoilor și cerințelor diferite pe care le veți avea.

Modelul de segmentare a clienților pe care îl utilizați trebuie să reflecte acele nevoi de afaceri. Astfel, câștigi un înțelegere mai profundă a clienților dvs. ideali, înțelegeți comportamentul clienților și identificați publicul țintă nevoi și preferințe unice.

Drept urmare, puteți crea croit, campanii vizate care se adresează cerințelor și intereselor clienților dvs. Această experiență personalizată este esențială dacă doriți ridicați-vă deasupra concurenței în industria de retail. Și iată de ce!

Prezentare generală a retailului

Retailul este o industrie dinamică, în schimbare rapidă care vă cere să țineți pasul cu tendințele pentru a rămâne competitiv. Identificarea și valorificarea tendințelor începe cu urmărirea și înțelegerea preferințele și comportamentul consumatorului.

Dacă conduceți un magazin online în sectorul comerțului cu amănuntul, trebuie modelați o experiență digitală de calitate, personalizată. Site-ul dvs. este un vitrina digitală. Da, există puțină sau deloc interacțiune umană în timpul cumpărăturilor online. Dar nu poți trata clienții ca pe numere dacă vrei ca afacerea ta să crească.

Aici segmentarea clienților joacă un rol important. Aceasta:

• Amplificare satisfacția clienților prin servicii generale îmbunătățite;
• Îmbunătățește loialitatea clienților prin informarea unei experiențe personalizate;
• Creșteri valoarea clientului pe durata de viață și marketingul rentabilității investiției prin oferte mai relevante;
• Promovează implicarea clienților și ajută afacerea să se dezvolte organic.

Mai jos, găsiți diferitele modele de segmentare a clienților pe care trebuie să le luați în considerare pentru afacerea dvs. astăzi!

Puteți utiliza acele analize pentru segmentarea utilizatorilor, ceea ce vă va ajuta cu marketingul direcționat. Iată câteva dintre cele mai comune modele:

1. Segmentarea demografică: Vârsta, sexul, venitul etc. Excelent pentru direcționarea de bază, dar poate fi puțin larg.
2. Segmentarea geografică: direcționare în funcție de locație, utilă pentru promoții locale sau oferte de expediere.
3. Segmentarea comportamentală: Bazat pe acțiuni precum achizițiile anterioare, abandonarea coșului de cumpărături și interacțiunile cu site-ul. Super util pentru marketing personalizat.
4. Segmentarea psihologică: Se concentrează pe stilul de viață, valori și interese. Gândiți-vă la produse ecologice pentru pasionații de sustenabilitate.
5. Modelul RFM (Recency, Frequency, Monetary).: segmentează clienții în funcție de cât de recent au achiziționat, cât de des și cât au cheltuit. Excelent pentru identificarea VIP-urilor sau a clienților cu risc.
6. Etapele ciclului de viață: vizitatori noi, cumpărători unici, clienți repetați etc. Adaptează-ți mesajele la locul în care se află în călătoria clientului.
7. Segmentarea valorii clientului: Clienți cu valoare mare față de clienți cu valoare redusă. Vă ajută să alocați mai eficient resursele de marketing.
8. Preferința canalului: Unii clienți preferă e-mailul, alții rețelele sociale. Segmentarea pe canal poate îmbunătăți ratele de implicare.
9. Ocazie de cumpărare: segmentează clienții în funcție de momentul în care cumpără de obicei — sărbători, zile de naștere, întoarcerea la școală etc.
10. Segmentarea tehnologiei: utilizatori desktop vs. utilizatori de telefonie mobilă. Ajută la optimizarea experienței utilizatorului pentru diferite dispozitive.

Iată câteva metode comune de analiză pentru comerțul electronic pe care le puteți folosi pentru a extrage informații despre afaceri.

1. Analiza vânzărilor: valori de urmărire, cum ar fi valoarea medie a comenzii, rata de conversie și vânzările în funcție de produs sau categorie.
2. Analiza valorii de viață a clienților (CLV).: Calcularea valorii totale pe care un client o aduce pe parcursul întregului ciclu de viață pentru a prioritiza segmentele cu valoare ridicată.
3. Analiza abandonului coșului: identificarea în ce etapă părăsesc clienții procesul de plată și de ce.
4. Analiza pâlniei: examinarea călătoriei clientului de la pagina de destinație la achiziție pentru a identifica punctele de predare.
5. Analiza de cohortă: Gruparea clienților pe baza caracteristicilor sau comportamentelor comune într-un interval de timp specific.
6. Analiza RFM: Utilizarea valorilor de Recent, Frecvență și Monetar pentru a segmenta clienții.
7. Analiza ratei de abandon: Calcularea procentului de clienți care pleacă sau încetează să cumpere de la dvs. într-o anumită perioadă.
8. Atribuire pe mai multe canale: înțelegerea modului în care diferitele canale de marketing contribuie la conversii.
9. Hărți termice: reprezentări vizuale ale locurilor în care utilizatorii dau clic, derulează sau trec cu mouse-ul pe o pagină, ajutând la înțelegerea comportamentului utilizatorului.
10. Testare A/B: compararea a două versiuni ale unei pagini web sau ale unei aplicații pentru a vedea care are performanțe mai bune în ceea ce privește conversiile sau alți KPI.
11. Analiza sentimentelor: Folosind recenziile clienților și mențiunile din rețelele sociale pentru a evalua opinia publică despre marca sau produsele dvs.
12. Elasticitatea prețului: Înțelegerea cât de sensibilă este cererea pentru un produs la o modificare a prețului.
13. Cifra de afaceri de inventar: analiza cât de des este vândut și înlocuit stocul într-o anumită perioadă.
14. Analiza segmentării clienților: Utilizarea datelor pentru a crea diferite grupuri de clienți pentru marketing direcționat.
15. Scorul net de promovare (NPS): Măsurarea loialității clienților întrebând cât de probabil sunt aceștia să vă recomande marca.

Dar să revenim la analizele noastre de top e-commerce:

Analiza de cohortă

Analiza cohortelor este o schimbare în comerțul electronic. Grupează clienții în „cohorte” pe baza unor caracteristici sau comportamente comune într-un interval de timp specific. Iată dezavantajul.

Cum se utilizează analiza de cohortă?

1. Retenție client: Urmăriți câți clienți dintr-o anumită cohortă revin în timp.
2. Valoarea pe viață: Înțelegeți valoarea pe termen lung a diferitelor grupuri de clienți.
3. Adoptarea produsului: vedeți cum funcțiile sau produsele noi afectează anumite cohorte.
4. Tendințe sezoniere: Identificați modele de cumpărare în timpul sărbătorilor sau anotimpurilor.

Există mai multe tipuri de cohorte, bazate pe diferiți factori:

1. Cohorte bazate pe timp: Grupați clienții în momentul în care au făcut prima achiziție. Util pentru urmărirea retenției și abandonului.
2. Cohorte bazate pe comportament: grupați clienții pe baza unor comportamente precum achiziții frecvente, cheltuieli mari sau vizite frecvente pe site.
3. Cohorte bazate pe dimensiune: Grupați clienții în funcție de dimensiunea primei lor achiziții sau de dimensiunea medie de achiziție.
4. Cohorte multidimensionale: combinați mai multe variabile, cum ar fi timpul și comportamentul, pentru a crea cohorte mai complexe.

Tehnici de analiză a cohortelor:

1. Analiza supraviețuirii: Preziceți timpul în care un client va rămâne activ înainte de a se schimba.
2. Analiza secvenței: Urmăriți secvența acțiunilor care duc la un anumit rezultat, cum ar fi o achiziție sau o pierdere.
3. Algoritmi de grupare: Folosiți învățarea automată pentru a grupa automat clienții în cohorte.
4. Modelare predictivă: Utilizați datele istorice pentru a prezice comportamentele viitoare ale cohortelor.

Analiza RFM (segmentarea cumpărătorilor)

RFM înseamnă Recency, Frequency și Monetary Value. Această metodă vă ajută să identificați cine sunt clienții dvs. cei mai valoroși, cât de recent au făcut o achiziție și cât de des cumpără de la dvs.

Folosind RFM Analysis, vă puteți personaliza strategiile de marketing pentru a viza oamenii potriviți cu mesajele potrivite, crescând în cele din urmă veniturile.

RFM și analiza cohortelor sunt ambele modalități de a vă înțelege mai bine clienții, dar nu sunt exact același lucru.

• Analiza RFM: Este ca și cum ai sorta blocurile LEGO după culoare, dimensiune și formă. Te uiți la cea mai recentă achiziție a fiecărui client (Recent), cât de des cumpără (Frecvență) și cât cheltuiește (monetar). Este un instantaneu al comportamentului individual.
• Analiza de cohortă: Este mai degrabă ca și cum ați viziona un film cu un grup de prieteni care au venit toți în teatru în același timp. Te uiți la modul în care un grup de clienți, care au început să cumpere în același timp sau au făcut același lucru, se comportă pe o perioadă.

Deci, RFM este mai mult un „instrument de sortare” pentru a identifica rapid cei mai buni clienți ai tăi chiar acum. Analiza cohortei este ca un „film” care vă arată comportamentul clienților de-a lungul timpului.

Pot lucra împreună, totuși! De exemplu, ai putea să te uiți la o cohortă de clienți care au făcut cumpărături cu tine pentru Crăciunul trecut și apoi să folosești RFM pentru a vedea care dintre ei sunt cei mai buni clienți ai tăi anul acesta.

Să explicăm altfel analiza RFM.

Imaginează-ți că ai un stand de limonadă și vrei să știi care sunt cei mai buni clienți ai tăi, astfel încât să le poți oferi delicatese sau autocolante speciale.

• R pentru Recent: Este ca și cum ai întreba: „Cine a venit să-mi cumpere limonada chiar ieri sau azi?” Aceștia sunt clienții tăi proaspeți, noi!
• F pentru Frecvență: Este ca și cum ai număra de câte ori Sarah, Tim sau orice alt copil vine să-ți cumpere limonada. Cu cât vin mai multe, cu atât le place mai mult limonada ta!
• M pentru monetar: Este vorba despre câți bani cheltuiesc. Poate că Sarah cumpără întotdeauna doar o ceașcă, dar Tim cumpără patru căni de fiecare dată. Tim cheltuiește mai mulți bani!

Deci, cu RFM, vă puteți da seama care sunt cei mai buni clienți ai tăi. Poate că sunt copiii care au venit ieri, vin tot timpul și cumpără mereu o mulțime de cești.

Analiza RFM Idei de marketing

De ce ai face analiza dacă nu pentru marketing? Iată câteva modalități de top de a folosi rezultatele analizei RFM pentru a rula campanii de marketing

1. Clienți VIP: vizați-i pe cei cu scoruri RFM ridicate cu oferte exclusive sau acces anticipat la produse noi. Fă-i să se simtă speciali.
2. Campanii de câștig: Pentru clienții cu scoruri monetare și de frecvență ridicate, dar cu scoruri de Recentitate scăzute, utilizați e-mailuri de re-implicare sau reduceri speciale pentru a le aduce înapoi.
3. Upsell/Cross-Sell: Clienții cu o Frecvență ridicată, dar cu scoruri monetare scăzute sunt pregătiți pentru campanii de upsell sau cross-sell. Recomandați produse care completează achizițiile lor anterioare.
4. Programe de loialitate: Folosiți RFM pentru a identifica candidații pentru un program de loialitate. Scorurile de înaltă frecvență și monetare sunt un bun indicator pe care îl vor implica.

Prognoza vânzărilor și a marjei

Previziunile privind vânzările și marjele sunt ca și prognozele meteo pentru afacerea dvs. Ele vă ajută să preziceți ce urmează, astfel încât să puteți planifica mai bine.

• Prognoza de vânzări: Aceasta este o estimare a câți bani va câștiga magazinul dvs. în viitor. Este ca și cum ai spune: „Credem că vom vinde 100 de limonade săptămâna viitoare”. Acest lucru vă ajută să știți câtă limonada să faceți, de câte căni aveți nevoie și așa mai departe.
• Prognoza marjei: Acest lucru merge mai departe și prezice cât de mult profit veți obține după ce vă acoperiți toate costurile. Deci, dacă fiecare limonada te costă $1 pentru a o face și o vinzi cu $3, marja ta este de $2. Prognoza marjei vă ajută să vă dați seama dacă veți obține suficient profit pentru, de exemplu, să cumpărați un nou stand de limonadă sau să plătiți pentru un anunț.

Ambele sunt foarte importante pentru a lua decizii de afaceri inteligente. În timp ce previziunile de vânzări vă ajută să vă pregătiți pentru cererea clienților, previziunile privind marjele vă asigură că câștigați bani.

Analiza coșului

Analiza coșurilor pentru un magazin de vânzare cu amănuntul este ca și cum ai arunca o privire în coșurile de cumpărături ale clienților tăi pentru a vedea ce cumpără de obicei împreună. Iată ce ar trebui să conțină:

1. Frecvent Cumparata Împreună: Identificați articolele care sunt adesea achiziționate în cadrul aceleiași tranzacții. Excelent pentru gruparea ofertelor.
2. Produse de înlocuire: Aflați ce articole sunt cumpărate în loc de altele. Util pentru gestionarea stocurilor și promoțiilor.
3. Produse complementare: Identificați articolele care, deși nu sunt cumpărate împreună, sporesc utilizarea produsului principal. Gândiți-vă la baterii pentru jucării electronice.
4. Segmente de clienți: Defalcați analiza pe diferite grupuri de clienți pentru a personaliza promoțiile. De exemplu, proaspete mămici ar putea cumpăra împreună lapte praf și scutece.
5. Tendințe sezoniere: Notați eventualele modele sezoniere în combinațiile de coșuri. Precum cremă de protecție solară și prosoape de plajă vara.
6. Sensibilitate la preț: Analizați modul în care reducerile sau modificările de preț la un produs afectează vânzările altora din coș.
7. Valoarea coșului: Valoarea medie a tranzacției și modul în care se modifică în funcție de diferite combinații de produse.
8. Frecvența de achiziție: Cât de des sunt cumpărate anumite combinații de produse. Util pentru planificarea inventarului.
9. Impactul marjei: Înțelegeți cum diferite combinații de coșuri vă afectează marjele de profit.
10. Date despre locație: Dacă aveți mai multe magazine, comparați tendințele coșurilor în funcție de locație pentru a personaliza promoțiile locale.
11. Online vs în magazin: Dacă le aveți pe amândouă, comparați coșurile online și cele din magazin pentru a înțelege diferitele comportamente de cumpărături.
12. Recomandări: Pe baza analizei, sugerați strategii acționabile, cum ar fi promoții direcționate, vânzări încrucișate sau rearanjarea aspectului magazinului.

Utilizați analiza coșului bine făcută vă oferă informații pentru a crește vânzările, a îmbunătăți experiența clienților și a optimiza inventarul. 🛒

Vrei să fii la curent cu Marketingul?

Abonați-vă la buletinul informativ dedicat Marketing Automation!

Rămâneți conectat cu ceea ce este cu adevărat important pentru a vă optimiza veniturile digitale.

Abonați-mă

Făcând clic pe butonul, acceptați termeni si conditii. De asemenea, va trebui să vă confirmați adresa de e-mail.

Modelarea reținerii și abandonului

Retenția și modelarea abandonului sunt ca cele două fețe ale unei monede în managementul relațiilor cu clienții. Să o descompunem:

Modelarea retenției

Modelul de retenție prezice clienții care vor rămâne probabil. Este ca și cum ai da seama care prieteni sunt probabil să vină la toate petrecerile tale.

Utilizați modelul de modelare a retenției pentru a personaliza programele de loialitate, ofertele personalizate sau strategiile de implicare a clienților.

Valori cheie: Valoarea pe viață a clientului (CLV), Retention Rate și Net Promoter Score (NPS) sunt unele mari.

Metode de modelare a retenției:

• Regresie logistică: Pentru a prezice probabilitatea ca un client să rămână.
• Analiza de cohortă: Pentru a vedea cât de bine păstrați clienții în timp.
• Analiza RFM: Pentru a identifica clienții de mare valoare, ar trebui să vă concentrați pe păstrarea.

Chirn Modeling

Churn Modeling prezice ce clienți sunt susceptibili să părăsească serviciul dvs. sau să înceteze să vă cumpere produsele. Este ca și cum ai afla care prieteni ar putea să nu apară la următoarea ta petrecere.

Utilizați modelul pentru a dezvolta campanii de re-implicare direcționate, oferte speciale sau sondaje pentru clienți pentru a înțelege de ce pleacă.

1. Valori cheie: rata de abandon, venitul mediu per utilizator (ARPU) și scorurile de satisfacție a clienților.

Metode de modelare a abandonului:

• Analiza supraviețuirii: Pentru a estima timpul până când un client va renunța.
• Arbori de decizie: Pentru a identifica factorii cheie care influențează abandonul.
• Algoritmi de învățare automată: Cum ar fi Random Forest sau Gradient Boosting pentru predicții mai complexe.

Ambele modele vă ajută să vă înțelegeți mai bine baza de clienți.

Modelarea retenției vă ajută să păstrați clienții pe care îi doriți, în timp ce modelarea abandonului vă ajută să înțelegeți de ce îi pierdeți pe alții.

Folosind ambele, vă puteți ajusta strategiile de marketing și de implicare a clienților pentru a vă menține baza de clienți puternică și în creștere. 📈💡

Beneficiile modelelor de segmentare a clienților

Personalizarea este numele jocului de astăzi. Retailerii se străduiesc să creeze campanii de marketing specifice și relevante într-o luptă fără sfârșit pentru atenția clienților. Toate acestea sunt posibile doar prin utilizarea unor modele semnificative de segmentare a clienților. Iată care sunt beneficiile pe care le creează:

A. Îmbunătățiți marketingul direcționat

Segmentele de clienți distincte permit comercianților cu amănuntul să efectueze campanii de marketing foarte orientate. Asta cuprinde mesaje personalizate și oferte relevante care rezonează cu clienții. Ca rezultat, primești implicare sporită și rate de conversie îmbunătățite.

Astfel de segmente distincte, fie ele demografice, geografice, comportamentale etc., îmbunătățirea randamentelor privind investițiile de marketing pentru activități plătite și organice.

B. Creșterea eficienței marketingului

Atunci când folosesc modele de segmentare a clienților, comercianții cu amănuntul pot identificați cele mai valoroase segmente. Puteți concentra eforturile de marketing asupra acestora și nu mai pierdeți timpul cu audiențe care nu sunt receptive la ofertele și mesajele dvs.

Odată ce prioritizați segmentele valoroase, eforturile de marketing devin mai mari eficient. Tu nu mai risipi bugetele de marketing și îmbunătățirea în continuare a rentabilității investiției prin intermediul alocarea optimizată a resurselor.

C. Monitorizați satisfacția clienților

Segmentele pe care le creați vă permit să urmăriți cele mai valoroase nivelurile de satisfacție ale clienților. Așa, identifici cum și unde să se concentreze eforturile de reținere a clienților.

Prin colectarea proactivă de feedback sau monitorizarea comportamentului clienților în segmentele dvs. cele mai valoroase, puteți detecta probleme si imediat aborda preocupările. Trebuie să adoptați o astfel de abordare a spori loialitatea clienților și crește retenția – printr-o experiență îmbunătățită a clienților.

Provocări legate de implementarea modelelor de segmentare a clienților

Modelele de segmentare a clienților funcționează ca magie pentru reducerea costurilor, îmbunătățirea rentabilității investiției, și sporirea loialității. Dar necesită eforturi concentrate pentru a depăși unele dintre cele mai importante provocări ale segmentării clienților. Acestea includ:

A. Date insuficiente

Dacă nu folosiți instrumente pentru colectarea și agregarea datelor clienților sau aveți trafic insuficient, este posibil să nu aveți suficiente informații pentru a crea segmente semnificative. Acolo ca instrumentele platforme de date despre clienți se poate dovedi neprețuit.

Astfel de instrumente colectează date din mai multe surse și vă permit să explorați detalii specifice despre clienții dvs., dacă sunt disponibile, dintr-un loc. Poți să folosești reclame plătite pe rețelele sociale, anunțuri grafice sau în SERP pentru a crește traficul pe site pentru a depăși lipsa de date.

B. Lipsa resurselor

Construirea și întreținerea modelelor de segmentare este a activitate intensivă în resurse. Ai nevoie de oameni bine versat în analiza web și lucrează cu tone de date. Crearea unor segmente semnificative de clienți necesită perspicacitatea afacerilor iar pentru tine înțelege nevoile afacerii și ale clienților deopotrivă.

Dacă vă lipsesc resursele, este totuși recomandabil creați cel mai elementar dintre segmente pentru a optimiza cheltuielile de marketing.

C. Costos de implementat

Conturarea și menținerea segmentelor distincte necesită investiții atât în timp, cât și în bani. Pentru a eficientiza și optimiza procesul, trebuie investește în tehnologia necesară și experți. Alternativ, puteți învăța să o faceți pe cont propriu. Acest lucru necesită, de asemenea, timp și bani pentru a vă educa și a aplica cunoștințele dobândite.

Dar dacă este făcută cu precizie, asta investiție unică de marketing poate sa rambursează de zece ori în veniturile generate de segmente semnificative care funcționează pentru afacerea dvs. Să vedem cum o fac liderii de teren!

Exemple de segmentare a clienților în retail

Chiar dacă marii retaileri pot captura pe oricine, ei folosesc modele de segmentare a clienților pentru a reduce investitii de marketing și costurile de achizitie si retinere. Iată câteva exemple cheie de la lideri din industrie:

A. Amazon

Amazon are milioane de clienți și operează în peste o sută de țări. Se bazează pe segmentare complexă și profundă a audienței pentru a ajunge la clientul dorit cu oferta potrivită. Compania procesează o cantitate masivă de puncte de date pe toți clienții săi pentru a face o singură recomandare.

Acea cantitate mare de date le permite să facă aceste recomandări cât se poate de relevante. De asemenea, arată cât de semnificativă este segmentarea pentru cunoașterea clienților lor și a face oferte bazate pe date.

Iată câteva exemple despre modul în care Amazon se bazează pe cele patru modele de segmentare de bază, conform celor disponibile Date de segmentare Amazon:

• Segmentarea demografică – segmentul lor cel mai mare este clienții din grupa de vârstă 35-49 de ani, cu peste 76 de milioane de gospodării din SUA care utilizează un abonament Amazon Prime.
• Segmentarea geografică – segmentul geografic lider pentru Amazon este SUA, cu 60% din traficul site-ului web și 38% din vânzări originare din State.
• Segmentarea comportamentală – datele arată că clienții non-Prime fac mai multe achiziții, dar 48% dintre cei cu un abonament Prime cumpără cel puțin o dată pe săptămână. Esențiale pentru clienți s-au dovedit a fi transportul gratuit pentru membrii Prime, varietatea de produse și recomandările extrem de precise și eforturile de personalizare.
• Segmentarea psihologică – Amazon oferă un spectru larg de strategii de prețuri și opțiuni de accesibilitate. Acest lucru atrage oameni din toate categoriile sociale, întărind poziția de lider a companiei.

B. Walmart

Walmart își concentrează strategiile de segmentare a clienților pe construirea încrederii și stabilirea fiabilității. Compania folosește modelele pentru a răspunde nevoilor și preferințelor oamenilor din diverse locații. Ca rezultat, Walmart cu succes localizează experiența clientului și se poziționează pe diverse piețe.

Compania vizează familiile din clasa de mijloc până la joasă și clienții care caută confortul de a face cumpărături într-o singură locație. Ei vizează cumpărători cu reduceri și iubitori de cupoane pentru a construi loialitate și a păstra clienții. Drept urmare, unul dintre segmentele lor proeminente se bazează pe venit – clasa de jos până la clasa de mijloc.

În ceea ce privește segmentarea comportamentală, Walmart încearcă să atragă și să atragă oameni care cauta avantaje de cost. Ei se concentrează asupra oameni conștienți de costuri de toate vârstele.

C. Țintă

Cercetarile arata că clienții Target sunt predominant s-a căsătorit cu femei albe la 30 de ani. Compania atrage clienți din clasele medii și superioare care cheltuiți, în medie, $50 pe vizită.

În ceea ce privește segmentarea demografică, retailerul se concentrează pe clienții din grupa de vârstă 18 - 44 de ani. Comportamentul de cumpărare repetată este încurajat prin varietate și comoditate, precum și prin programe de loialitate și recompense.

Ținta are o program de fidelitate proeminent care oferă reduceri specifice, câștiguri rambursabile și sute de oferte speciale. Participanții primesc cadouri de ziua de naștere și pot vota pentru organizațiile nonprofit pe care Target le sprijină.

Sursă: Cercul țintă

Și asta îi ajută să se identifice clienții implicați social și conturează segmente psihografice cu înclinaţii specifice si pasiune pentru cauze caritabile. Acest lucru are sens doar din moment ce cumpărătorii lor ideali sunt clienți din clasele medii și superioare.

Ce să luați în considerare atunci când vă creați modelul de segmentare?

Modelele de segmentare a clienților pot schimba modul în care vă desfășurați afacerea cu amănuntul. Segmentare eficientă reduce costurile și mărește rentabilitatea investiției. Dar asta necesită o analiză atentă și o planificare care să ia în considerare diverse aspecte. De aceea trebuie să:

A. Stabiliți-vă obiectivele

Trebuie să definiți clar OKR-urile și KPI-urile pentru a măsura succesul. Încearcă definiți obiectivele SMART pentru a informa segmentarea clienților și pentru a ghida campanii și eforturi specifice de marketing.

B. Alegeți instrumentele potrivite

Analiza web, instrumente de raportare a comerțului electronic, și platforme de date despre clienți va determina cât de eficient culegeți, agregați și analizați datele. Platforme de marketing all-in-one precum VibeTrace permite integrarea datelor, crearea de segmente semnificative și generarea de perspective acționabile.

C. Analizați-vă datele

Asigurați-vă că aveți cunoștințe și capacitate de analiză datele disponibile. Acuratețea analizei datelor este fundamentală pentru crearea de segmente semnificative. Învață cum să curățați și gestionați datele înainte de a-l împărți în segmente.

Abordați aceste aspecte în mod proactiv pentru a obține modele semnificative de segmentare a clienților. Drept urmare, puteți aplica strategii de marketing personalizate cu ajutorul unor instrumente sofisticate precum motoare de recomandari de produse și personalizare web.În cele din urmă, veți obține o satisfacție mai mare a clienților, veți spori reținerea clienților și stimulează creșterea afacerii si succes.

Concluzie: Segmentează pentru a reuși

Modelele de segmentare a clienților sunt de neprețuit pentru comercianții care urmăresc creștere sustenabilă si a avantaj competitiv în competiția atrăgătoare a peisajului comerțului cu amănuntul.

Așa faci ca datele să funcționeze în favoarea ta. Utilizați ceea ce adunați pentru a oferi experiențe încântătoare, personalizate și pentru a consolida relațiile cu clienții.

La urma urmei, la asta duce succes pe termen lung în domeniul dinamic și competitiv al retailului. Și pentru a gestiona totul într-un singur loc, nu ezitați să contactați experții noștri pentru o consultație și un demo gratuit VibeTrace!

Câteva link-uri interesante pe care poate doriți să le citiți:

https://medium.com/think-with-startupflux/customer-segmentation-models-52ef7738823a
9 modele de segmentare a clienților și cum să le folosiți pentru un marketing mai inteligent

https://www.gfk.com/brand-and-marketing-performance/segmentation-and-targeting/customer-segmentation https://medium.com/analytics-for-humans/what-is-cohort-analysis-and -cum-ar-ar-bui-s-o-utilizez-3ac7c39c50dd