Utilizarea analizei predictive pentru a identifica clienții cu cea mai mare afinitate de cumpărare
Publicat: 2016-01-10Există un studiu intrigant în curs de desfășurare asupra potențialilor debitori ai creditelor care nu are nimic de-a face cu situația lor financiară, scorul de credit sau obiceiurile de cheltuieli. Dacă rezultatele analizei inițiale sunt de crezut, studiul susține că persoanele care își păstrează telefoanele mobile întotdeauna încărcate au mai puține șanse să nu plătească EMI, decât cei care așteaptă ca bateria să se epuizeze complet.
Acum din urmă grup de oameni i-ar include și pe cei care cred în mitul tehnic conform căruia o baterie ar trebui mai întâi să se descarce complet, înainte de a fi reîncărcată. Cu toate acestea, rezultatele indică o piesă critică în puzzle-ul împrumutului, cum să știți (psihologic) dacă solicitantul de împrumut îl va rambursa la timp sau nu, și asta pe baza unor factori care nu au nicio legătură cu banii. Totuși, acestea sunt legate de persoana care solicită împrumutul și de obiceiurile sale.
Deci, obiceiurile sunt cheia pentru a asigura probabilitatea unei persoane de a face ceva, deoarece obiceiurile sunt greu de schimbat.
În mod similar, modelele de predicție din comerțul cu amănuntul, care măsoară probabilitatea unei persoane de a cumpăra, fac acest lucru folosind date despre clienți non-tranzacționale. Unii pot confunda probabilitatea de a cumpăra cu intenția de a cumpăra, dar permiteți-mi să curăț negura:
Verificați un produs care ar putea indica că doriți să-l cumpărați. Cu toate acestea, s-ar putea să nu îl cumpărați sau probabil că plănuiți să îl cumpărați luna viitoare. Motivul ar putea fi oricare – să zicem, limita dvs. de credit pentru luna curentă nu vă va permite să efectuați această achiziție. Deci, chiar și cu intenția de a cumpăra, probabilitatea dvs. de a cumpăra este zero, cel puțin pentru această lună.
Acum că suntem clari cu privire la cele două concepte, să mergem mai departe cu analiza predictivă.
Cum funcționează modelele de predicție?
Predicții pentru cei care cumpără pentru prima dată
Modelul ar compara comportamentul înainte de cumpărare al clienților potențiali cu cel al clienților anteriori care au cumpărat ceva. Modelul folosește atribute precum deschiderile de e-mail, paginile răsfoite, ruta de cumpărare, îndemnurile pe care s-a făcut clic etc.
Cumpărătorii potențiali al căror comportament se potrivește cel mai mult cu cumpărătorii anteriori sunt etichetați drept „cumpărător cu afinitate ridicată”. Specialiştii în marketing urmăresc această nouă listă de perspective cu mesaje personalizate pentru a închide numărul maxim de vânzări.
Predicții pentru cumpărători repetați
Anticiparea probabilității pentru achiziții repetate ia în considerare datele din tranzacțiile anterioare și, de asemenea, interacțiunile care au avut loc înainte de efectuarea achiziției. Acesta este similar cu modelul pentru cei care cumpără pentru prima dată.
Cu toate acestea, există informații suplimentare populate în baza de date de la prima achiziție a acestor clienți. Această consolidare îmbunătățește în mod substanțial acuratețea modelului, deoarece încorporează date despre achizițiile repetate, pachetele returnate și, de asemenea, interacțiunea cu serviciul pentru clienți.
Un exemplu viu
Deci este ceva de genul:
„Bună Selena,
A trecut ceva timp de când am vorbit ultima oară. Sunt încântată să vă spun că am lansat un nou stil de ridicare din umeri din cașmir pe care cred că o să vă placă. Sunt asemănătoare cu cea roz pe care ai cumpărat-o iarna trecută, dar într-o croială mult măgulitoare. Îți trimit unul din această colecție, în mărimea ta. Încearcă-l și spune-mi cum se potrivește și cum se simte.
Recomandat pentru tine:
Ce înseamnă prevederea anti-Profiteering pentru startup-urile indiene?
Cum startup-urile Edtech ajută forța de muncă din India să își îmbunătățească abilitățile și să devină pregătite pentru viitor...
Stocuri de tehnologie New-Age săptămâna aceasta: problemele Zomato continuă, EaseMyTrip postează Stro...
Startup-urile indiene iau comenzi rapide în căutarea finanțării
Platforma de marketing digital Logicserve are finanțare de 80 INR Cr, rebrand-urile ca LS Dig...
Raportul avertizează asupra unui control de reglementare reînnoit asupra spațiului Lendingtech
Jess
Stilistul tău personal”
Acum cine nu ar vrea să fie tratat așa?
De ce ați avea nevoie pentru analiza predictivă și de ce?
O abordare bazată pe mobil. De ce? Pentru că acum călătoria unui client către cumpărare nu este o cale liniară, ci un joc de conectare a punctelor în care există mai multe puncte de contact ȘI mobilul se află în centrul traiectoriei.
Odată ce obții asta, vei avea acces la o multitudine de puncte de date. De la statisticile de utilizare a aplicației la activitatea pe rețelele sociale, aveți tot ce aveți nevoie pentru a descifra mintea misterioasă a unui cumpărător.
Era de lucru asupra datelor de la organismele guvernamentale și instituțiile financiare a trecut de mult, așa că au trecut și vremurile folosirii intuiției pentru a rezolva problemele de conversie. Așadar, ceea ce a mai rămas sunt cantități mari de date și informații unice de corelare care vă pot ajuta să alegeți diferite obiceiuri de cumpărături pe care le au oamenii și să le folosiți în beneficiul dvs.
Beneficiile analizei predictive în retail
Reduceri direcționate (și mai puține reduceri)
Există trei tipuri de cumpărători: în primul rând, care doresc să cumpere doar cu reducere; al doilea, care cumpără indiferent de disponibilitatea reducerii; și al treilea, care se poate legăna în orice fel. În calitate de agent de marketing, știu că doar 20% din populația de clienți este consumat de reduceri și 15% cumpără de obicei fără reducere, în timp ce majoritatea nu sunt deranjați de prezența unei oferte. Majoritatea marketerilor, ca mine, știu și chestiile astea. Atunci de ce oferă reduceri generale care au ca rezultat o înclinare a marjelor de profit globale?
Aș numi asta lene. Lene de a înțelege și analiza individual un client potențial și de a răspunde nevoilor sale unice.
Există un lucru teribil de greșit cu reducerile. Dacă dai cu anumite ocazii în fiecare an, oamenii încep să se aștepte la ele și apoi, așteaptă să vină acea perioadă de reducere pentru a cumpăra. Nu vor cumpăra fără această reducere. Deci, acesta este un obicei prost la care ne-am expus clienții.
Deci, cum ar trebui să fie gestionate reducerile? Iată răspunsul tău: 7 moduri de reducere care nu devalorizează produsul tău
Acest articol, sau eu, nu spun că reducerile sau alte stimulente sunt greșite. Dar, ar trebui să acționeze ca un îndulcitor în ceai, și nu ceaiul în sine. Reducerile trebuie să acționeze ca o încurajare. Ce vreau să spun este că dacă vezi un client abandonându-și căruciorul, atunci poți oferi o reducere; sau ca recompensă de înscriere pentru a dobândi un nou client. Renunțând la stimulente, vă puteți concentra atenția pe atenția personalizată la nevoile și dorințele individuale ale unui client prin recomandări și mementouri.
În acest fel, veți putea maximiza atât veniturile, cât și profitabilitatea fiecărui client.
Segmente detaliate de clienți pe care să se concentreze
După cum am spus, momentul segregării clienților pe baza datelor demografice nu mai este aici. Concentrarea pe comportament și modele de cumpărături oferă marketerilor o perspectivă mai profundă despre cum să ajungă la client într-un mod subtil și strategic, deoarece atingerea și achiziționarea clienților este costisitoare. Nu veți ști doar ce cumpără, ci și cum fac acest lucru, cum fac o alegere și se stabilesc cu ceva. Veți ajunge să înțelegeți ce îi face să-și deschidă portofelele pentru dvs. și, de asemenea, ce îi face să spună lucruri bune despre marca dvs. și să-și împingă persoana apropiată și dragă să cumpere de la dvs.
În afară de a alege oamenii potriviți, îți crește șansele de a fi auzit, ascultat și urmărit, ceea ce îți îmbunătățește enorm rentabilitatea investiției. A fi mai relevant și mai util îi ajută pe marketerii să-și reducă dependența de reduceri mari.
Abordare centrată pe client
Ce se întâmplă într-o vânzare de lichidare a stocurilor?
În primul rând, majoritatea clienților nu găsesc produsul pe care îl caută, cel puțin nu în specificația corectă. În al doilea rând, compania își eliberează depozitul în pierderi, deoarece renunță la o sumă uriașă peste tot inventarul vechi. Nu pare o situație câștigătoare pentru niciuna dintre cele două părți.
Asta pentru că este o abordare centrată pe marfă, nu pe client. Oricum nu-l face pe client să se simtă special. În plus, sensibilizează clienții într-un mod greșit. După cum am spus, ei vă vor prelua modelul, vor pătrunde într-un obicei similar și apoi vor aștepta acea mare vânzare anuală. Nu se știe niciodată, unii clienți care cumpără în acea perioadă ar putea să nu aibă nevoie nici măcar de o reducere de 55%. Ar fi putut să cumpere în continuare cu 25% sau ar putea să nu aibă nicio afacere.
Prin urmare, din punct de vedere al afacerii, obțineți trei beneficii uriașe din analiza predictivă:
- Marja incrementală (de la cei care sunt motivați să cumpere)
- Venituri suplimentare (de la cei care inițial nu au avut niciun stimulent să cumpere)
- Reducerea suprastocului (gestiune mai bună a stocurilor)
Greșeli de evitat
Nu există nicio inițiativă de marketing care să nu meargă greșit, nici măcar o analiză predictivă. Acest articol enumeră unele dintre gafele pe care le puteți evita cu ușurință, cu puțină precauție. Câteva dintre cele importante sunt enumerate mai jos:
- Aveți în vedere un obiectiv înainte de a începe să conectați punctele.
- Nu continuați campania decât dacă aveți toate punctele de date necesare.
- Scoateți în evidență datele care vă pot încurca cunoștințele și vă pot tulbura raționamentul.
- Lansați și mutați-vă cu viteza fulgerului, deoarece conținutul este dinamic și dacă întârziați, situația s-ar putea să se fi schimbat pentru planul dvs. până atunci.
- Deoarece fiecare afacere este diferită, nu credeți experții în domeniu sau cercetările. Toate se bazează pe date învechite.
Concluzie
Modelul tradițional de segmentare a clienților a folosit datele demografice, atitudinile sau preferințele lor de cumpărare. Are propriile sale beneficii, dar tehnologia și dorințele consumatorului le-au făcut învechite. Analiza predictivă, pe de altă parte, dezvăluie tipare ascunse în date care îi ajută pe marketeri să vadă aceleași date într-o lumină diferită și, astfel, să abordeze conceptul de management al ciclului de viață al clienților dintr-o nouă perspectivă.
Segmentarea realizată folosind această abordare este mult mai nuanțată și precisă, încât poți prezice dacă un prospect va cumpăra de la tine sau nu, dacă va accepta oferta ta sau nu, sau dacă va rămâne loial în Pe termen lung. Aceasta este o situație complet avantajoasă atât pentru clienți, cât și pentru companii, care duce la o relație mai profitabilă și mai lungă, bazată pe încredere reciprocă.
Deci, dacă ați visat să știți dinainte ce va cumpăra clientul, ce să stocați în mai multă cantitate, cum să rezolvați problemele clienților înainte ca acestea să apară sau să determinați cât de mult ar aduce acel client în asociere completă cu dvs., atunci aici este șansa ta. Cu analiză predictivă.
Descărcați o cercetare interesantă despre ce funcționează (și ce nu) în marketingul prin e-mail pentru comerțul electronic de către TargetingMantra.