Klientide kaasamine ja hoidmine andmepõhise turunduse kaudu

Intro

Ettevõtte kasvu jaoks on klientide omandamine ülioluline. See laiendab kliendibaasi, suurendab tulu ja suurendab brändi tuntust.

Kuid lisaks lühiajalisele kasumlikkusele on klientide hoidmine ettevõtte ülalpidamisel sama oluline. See on kuluefektiivsem kui klientide soetamine, vähendab klientide lahkumist ja tagab järjepideva tuluvoo.

Kuid te ei saa kliente tõhusalt kaasata ja hoida, kui te võtate pimedas tulistada. Täpse suunamise jaoks peavad teie turundustegevused tuginema veenvatele andmetele.

Andmepõhine turundus võimaldab teil suunata oma vajadused ja probleemid individuaalselt. See näitab teid kui parimat lahendust teie klientide probleemidele, suurendades lojaalsust.

Selles artiklis jagame, kuidas kasutada andmeid, et suurendada oma turundust ning suurendada klientide kaasamist ja hoidmist.

Mis on klientide kaasamine ja hoidmine?

Klientide kaasamine on ettevõtte strateegiline ja järjepidev lähenemine, et pakkuda väärtust igas kliendisuhtluse etapis ja luua lojaalsust. See kasvatab ettevõtte ja kliendi vahelisi sisukaid suhteid ja suurendab suhtlemist reklaami algatuste abil.

Klientide kaasamise eesmärk on luua emotsionaalne side. See parandab kasutajakogemust personaliseeritud kampaaniate, pakkumiste ja väärtusliku sisu kaudu. Nii tajub ostja teie ettevõtet kaugemal kui selle tehingulised aspektid ja loob püsiva kliendilojaalsuse.

Kliendipidamine on võime säilitada kordusostud teatud aja jooksul, mis on otseselt seotud klientide kaasamisega. Pühendunud klientidest saavad suurema tõenäosusega lojaalsed ostjad. Säilitades tarbijate sisukaid sidemeid, saate säilitada nende äri ja tagada järjepideva tulu.

Neal Taparia Cribbage-Online 'ist lisab: "Parem säilitamine toob kaasa ka rohkem soovitusi. Me näeme, et kasutajad, kes tulid meie saidile tagasi, soovitavad seda ka teistele. Klientide hoidmine on tõusev tõusulaine, mis tõstab kõiki paate."

Kuigi uute klientide hankimine aitab teil laiendada oma silmaringi, on olemasolevate klientide hoidmine oluline pikaajalise äritegevuse edukuse jaoks. Siin on mõned eelised:

• Klientide hoidmine on odavam kui klientide soetamine, sest see suurendab teie ettevõtte üldist kasumit.
• Suurem kliendipidamine tähendab head ärieetikat ja usaldusväärsust.
• Rohkem pikaajalisi kliente loob rohkem võimalusi edasimüügiks.
• Klientide hoidmine parandab ka brändi propageerimist.

Andmepõhise turunduse jõud

Andmepõhine turunduslik lähenemine analüüsib kliendiandmeid ja viib läbi reklaamikampaaniaid, mis põhinevad saadud teadmistel. See uurib klientide muutuvaid eelistusi ja nõudmisi, võrreldes ajaloolisi andmeid praeguste numbritega. Nii saavad turundusmeeskonnad segmenteerida oma sihtrühma ja luua väga sihipäraseid kampaaniaid.

Andmepõhine turundus välistab arvamised ja toob tõhusalt esile brändi USP-d. See aitab ettevõtetel mürast läbi lüüa ja sihtturul silma paista.

Lisaks brändi identiteedi loomisele parandab andmepõhine turundus klientide kaasamist ja hoidmist. See kasutab usaldusväärseid andmeid, et ennustada sihtklientide vajadusi, eelistusi ja valupunkte. Loodud aruanded hõlbustavad konkreetseid probleeme käsitlevaid kampaaniaid ja näitavad, kuidas teie toode saab neid lahendada.

Selline lähenemine intrigeerib sihtrühma teie sisu uurima ja teie kaubamärgiga suhtlema. See näitab, et teie ettevõte hoolib klientide vajadustest ja suudab lahendada nende unikaalseid probleeme. Lõppkokkuvõttes suurendab see klientide kaasamist, lojaalsust ja kliendipidamist.

Kliendiandmete kasutamine personaliseerimiseks

Andmed on äärmiselt olulised isikupärastatud turunduskampaaniate võimaldamisel. Ettevõtted saavad kasutada individuaalseid vajadusi, eelistusi, probleeme ja soove, kogudes ja analüüsides usaldusväärseid ja asjakohaseid kliendiandmeid. See võimaldab turundajatel kureerida väga sihipäraseid kasutajakogemusi, mis leiavad otsest vastukaja potentsiaalsete ja olemasolevate klientidega.

Mõned andmepunktid, mida ettevõtted kasutavad personaliseerimiseks, on järgmised:

• Demograafilised andmed hõlmavad e-posti aadressi, asukohta, vanust, sugu, elukutset, hobisid jne.
• Käitumisandmed, nagu ostuajalugu, suhtlemine varasemate kampaaniatega, veebilehel tehtud toimingud, keskmine aeg veebilehel, enim külastatud leheküljed jne.
• Firmograafilised andmed hõlmavad ettevõtte nime, tööstusharu, töötajate arvu, tööriistade arvu, müügitsükli etappe jne.
• Kontekstiandmed, nagu eelistatud brauserid ja operatsioonisüsteemid ning kasutatud seadmed.

Kohandatud sisu ja kampaaniate loomisega annavad ettevõtted kliendikeskse kuvandi. See paneb publikut usaldama teie teadmisi, et lahendada unikaalseid probleeme, ja asetab teid valdkonna eksperdiks. Personaliseerimine lihtsustab klientide jaoks selle leidmist, mida nad vajavad, parandades kasutajakogemust ja suurendades lojaalsust.

Netflixi soovitusalgoritm on suurepärane näide laitmatust isikupärastamisest.

Streaming-hiiglane analüüsib pidevalt iga kliendi vaatamisharjumusi. See võimaldab Netflixil kohandada filmide ja telesaadete soovitusi vastavalt vaataja maitsele. Selline isikupärastamine hoiab vaatajaid kaasatuna ja rohkem tagasi tulemas.

Klientide segmenteerimise kasutamine sihtotstarbeliste kampaaniate jaoks

Andmepõhine turundus on suunatud klientide kaasamise ja lojaalsuse suurendamisele kohandatud kogemuste kaudu. Seega ei toimi siinkohal "üks suurus sobib kõigile" lähenemisviis.

Iga kasutaja peab saama õiget kampaaniateavet, pakkumisi ja sisu. Kliendibaasi segmenteerimine vastavalt kogutud andmetele on ülioluline. See aitab teil pakkuda sihtotstarbelisi kampaaniaid õigele sihtrühmale, tagades nende kaasatuse.

Siin on mõned meetodid, mida saate kasutada andmepõhiseks klientide segmenteerimiseks:

Demograafiline segmenteerimine

See meetod hõlmab klientide kategoriseerimist ühiste demograafiliste näitajate alusel, näiteks:

• Vanus
• Sugu
• Asukoht
• Etniline kuuluvus ja religioon
• Amet

Psühholoogiline segmenteerimine

Psühholoogilise meetodi abil püütakse kliente segmenteerida nende psühholoogiliste omaduste alusel. Nende hulka kuuluvad:

• Isiksuseomadused
• Väärtused
• Hobid
• Huvid ja kired

Käitumuslik segmenteerimine

See lähenemisviis liigitab kliendid käitumisomaduste alusel, nagu näiteks:

• Ostumustrid ja sagedus
• Elustiil
• Interaktsiooni ajastus
• Harjumused
• Toote eelistused

RFM analüüs

Seda tüüpi kliendisegmentatsiooni puhul reastavad ja segmenteerivad ettevõtted kliente tehingu sageduse, sageduse ja rahalise väärtuse (RFM) alusel. See pakub objektiivset analüüsi kõrge väärtusega klientide kohta ja võimaldab vastavalt sellele sihipärast turundustegevust.

Nende klientide segmenteerimise meetodite kombineerimine aitab teil turunduse kaudu katta klientide vajaduste erinevaid aspekte.

(Allikas)

Näiteks Dutch Bros kasutas demograafilist segmenteerimist ja saatis liikmetele sünnipäeval tasuta joogikupongi.

Ennustav analüütika ja klientide vajaduste prognoosimine

Kampaaniate rajamine ainult olemasolevatele andmetele ei ole pikaajalise edu saavutamiseks piisav. Praegusel konkurentsivõimelisel turul muutuvad klientide nõudmised kiiresti. Seega peate valmistuma selleks, et kasutada ära tulevasi suundumusi, arenevaid soove ja dünaamilisi eelistusi.

Ennustav analüüs aitab teil prognoosida oma klientide tulevasi vajadusi ja kujundada turunduskampaaniaid vastavalt sellele.

Kuigi 100% täpsuse saavutamine ei ole võimalik, prognoosib prognoositav analüüs suure täpsusega tõenäolisi tulemusi. Selline andmete modelleerimine kasutab sisemiste ja kolmandate osapoolte andmeallikate andmeid, et avastada kõrvalekaldeid, mustreid ja muid asjakohaseid näitajaid.

See aitab ettevõtetel tuvastada kampaaniate võimalikku edukust ja esilekerkivaid suundumusi. Nii mõistavad turundajad, kuidas kasutada prognoose paremaks andmepõhiseks turunduseks.

Näiteks saab prognoosiva analüüsi abil uurida e-kirjade kasutamise andmeid ja tuvastada kontaktid, kes ei suhtle teie kampaaniatega, näidates teile, kellel on oht loobuda tellimusest.

(Allikas)

Nii saate ennetada tellija äravahetamist, saates ülaltoodud e-kirju sarnaselt personaalsete pakkumiste ja sihipärase sisuga.

Klientide lojaalsusprogrammide loomine andmete abil

Üks parimaid viise, kuidas suurendada klientide kaasatust ja lojaalsust, on nende pingutuste stimuleerimine. Isikupärastatud preemiad, nagu tasuta kingitused, pakkumised ja allahindlused, julgustavad kliente jätkama ostlemist teie ettevõttega.

Klientide kaasamiseks ja hoidmiseks saate kasutada mitut liiki lojaalsusprogramme:

Punktipõhine

Seda tüüpi püsikliendiprogramm on üks kõige sagedamini kasutatavatest vormidest kõigis tööstusharudes. Iga ostu eest saavad kliendid kulutatud summa alusel punkte. Hiljem saavad nad neid lunastada, et saada soodustusi oma tulevastest ostudest.

Punktipõhised püsikliendiprogrammid julgustavad kliente rohkem ostma, suurendades seeläbi nende osalust ja kasumit.

Mitmetasandilised programmid

Mitmetasandilistes püsikliendiprogrammides on klientide lojaalsuse tase seda kõrgem, mida rohkem nad ostavad. Seejärel saab kasutaja valida preemiaid vastavalt oma saavutatud lojaalsustasemele. See aitab ettevõtetel säilitada programmi investeeringutasuvust, tagades samal ajal klientidele nende soovitud preemiad.

Soovitusprogrammid

Teine soodne mõju klientide kaasamisele ja lojaalsusele on suusõnaline turundus - ja soovituskavad võivad seda kiirendada. Siin saavad kliendid tasu selle eest, et nad propageerivad teie tooteid oma eakaaslastele.

Reaalajas turundus ja klientide kaasamine õigel ajal

Reaalajas turundus pakub asjakohaseid sõnumeid, kasutades jooksvaid kliendiandmeid sotsiaalse kuulamise, veebisaidi tegevuse jne kaudu. Lühidalt öeldes on tegemist pigem klientide praegustele vajadustele reageerimisega kui reklaami strateegiaga.

Andmeanalüüsi abil on võimalik tuvastada reaalajas teavet klientide tegevuse, veebipõhise konverteerimise ja toodete sirvimise kohta. Nii saate koheselt reageerida asjakohaste pakkumiste ja soovitustega, et soodustada konversiooni.

(Allikas)

Näiteks Carter Wilkersoni säutsule vastas Wendy's reaalajas. See Twitteri teema läks viiruslikuks ja selles osalesid sellised suured kaubamärgid nagu Apple, Google ja Amazon. Tänu kiirele vastusele tõi see kiirtoidukohale tohutut reklaami.

Edukuse mõõtmine ja peamised näitajad

Järjepidev täiustamine on vajalik, et säilitada klientide kõrgetasemeline kaasatus ja püsivus. Te peate kindlaks määrama oma andmepõhiste turundusalgatuste peamised näitajad ja neid regulaarselt jälgima. Nii saate tuvastada parandamist vajavaid valdkondi ja teha vastavalt sellele parandusi.

Mõned mõõdikud siin on järgmised:

• Kliendi eluaegne väärtus (CLV)
• Net Promoter Score (NPS)
• Sotsiaalmeedia postituste kaasamine
• Tagasilöögimäära
• Keskmine aeg leheküljel
• Kordusostude määr
• Konversioonimäär
• Klientide säilitamise määr
• Katkestuse määr

Kokkuvõte

Kui olete algaja, võib andmepõhine turundus olla hirmutav. Kuid kui olete selle selgeks saanud, võivad tulemused olla väga rahuldavad teie ettevõtte pikaajalise edu seisukohalt.

Siin on mõned peamised järeldused:

• Luua usaldusväärne andmepõhi
• Segmenteerige oma kliendid täpselt
• Kasutage tulemuste prognoosimiseks prognoosivat analüütikat
• Pakkuda isikupärastatud püsikliendiprogramme
• Kasutage andmeid reaalajas turunduse juhtimiseks
• Jälgige regulaarselt peamisi tulemusnäitajaid ja tehke parandusi

Õigete strateegiate ja veenvate andmete abil saate säilitada klientide kõrgetasemelist kaasatust, vähendada klientide lahkumist ja edendada ettevõtte püsivat kasvu.