Modellierung des Kundenverhaltens: Der mathematisch basierte Ansatz zur Umsatzmaximierung
Veröffentlicht: 2020-06-02
Erinnerst du dich an Professor Charles Francis Xavier von X-Men? Professor X, wie er liebevoll genannt wurde, war ein Mutant, der die übermenschliche Fähigkeit hatte, die Gedanken anderer zu lesen und zu kontrollieren.
Wenn eine Person die Gedanken anderer kontrollieren, geschweige denn verstehen kann, kann sie auch ihre Handlungen kontrollieren.
Nun, moderne Marketer sind mehr oder weniger wie Professor X. Nicht alle von ihnen haben telepathische Fähigkeiten, aber es gibt ein Werkzeug, das sie wie Professor X macht.
Dies wird als Modellierung des Kundenverhaltens bezeichnet .
Kundenverhaltensmodellierung ist definiert als die Erstellung eines mathematischen Konstrukts zur Darstellung des gemeinsamen Verhaltens, das bei bestimmten Kundengruppen beobachtet wird, um vorherzusagen, wie sich ähnliche Kunden unter ähnlichen Umständen verhalten werden.
Einfach ausgedrückt ist die Modellierung des Kundenverhaltens die Verwendung von Mathematik, um eine Benutzerpersönlichkeit zu erstellen. Die Persona wird erstellt, indem Benutzer mit denselben Aktionen, Vorlieben und ähnlichen Eigenschaften in einer Kohorte gruppiert werden. Dies hilft bei der Vorhersage der Maßnahmen, die jede Kohorte während eines bestimmten Szenarios ergreifen wird.
Zum Beispiel sind Benutzer in der Altersgruppe von 21 bis 30 normalerweise bereit, Superhelden-T-Shirts zu kaufen. Wohingegen die meisten Benutzer in der Altersgruppe ab 30 Jahren Hemden und formelle Kleidung bevorzugen, die für den Arbeitsplatz geeignet sind.
Die Altersgruppe und Kleidungspräferenzen helfen dabei, Kunden in separate Segmente einzuteilen. Wenn eine Marketingkampagne geplant wird, hilft die Modellierung des Kundenverhaltens bei der Erstellung separater Kampagnen, die jedes dieser Kundensegmente ansprechen können.
Wie erfolgt die Modellierung des Kundenverhaltens?
Die Modellierung des Kundenverhaltens erfolgt in der Regel anhand einer Analyse von – Recency, Frequency und Monetary Value (RFM).
- Aktualität – Die Vorstellung, dass Kunden, die kürzlich Geld für Käufe bei dem Unternehmen ausgegeben haben, höchstwahrscheinlich wieder Geld ausgeben werden.
- Häufigkeit – Die Vorstellung, dass Kunden, die häufiger Geld bei einem Unternehmen ausgeben, im Vergleich zu anderen am ehesten Geld ausgeben.
- Geldwert – Die Vorstellung, dass Kunden, die das meiste Geld bei einem Unternehmen ausgegeben haben, höchstwahrscheinlich mehr ausgeben als andere Kunden.
Das Positive an der Kundenverhaltensmodellierung ist, dass sie für fast alle Branchen und Unternehmen gilt, unabhängig von ihrer Größe, ohne Unterschied.
Die Bedeutung der Modellierung des Kundenverhaltens
Im 21. Jahrhundert sind Daten das neue Öl.
Kundendaten sind wie Rohöl, das für endlose Zwecke wiederverwendet werden kann. Ein Unternehmen kann seine Kundendaten aus mehreren Quellen abrufen, darunter E-Mail, Live-Chat-Tool, Social Media Listening und sogar tragbare Geräte. Und da das Modell mathematisch und nicht oberflächlich erstellt wird, ist es genau und hat mehr Wert.
Die Modellierung des Kundenverhaltens ist wichtig für Vermarkter, Startup-Gründer, die die richtige Zielgruppe finden möchten, oder sogar für langjährige Unternehmen, die ein experimentelles Produkt auf den Markt bringen möchten.
Einige der Vorteile sind unten aufgeführt:
Kunden segmentieren
Die Modellierung des Kundenverhaltens tut das, was jeder Vermarkter tut, bevor er eine Kampagne startet: Es segmentiert Kunden in kleinere Gruppen mit unterschiedlichen Merkmalen gemeinsamer Natur. Dies vereinfacht die Erstellung gezielter Kampagnen, die hohe Conversions erzielen können.
Verfolgung des Kundenlebenszyklus
Ein Kundenlebenszyklus bezieht sich auf die verschiedenen Phasen der Reichweite, Akquise, Konversion, Bindung und Loyalität, die der Kunde mit dem Unternehmen unterhält. In jeder Phase des Lebenszyklus weisen Kunden unterschiedliche Merkmale der Entscheidungsfindung, Wahlmöglichkeiten und Ausgabengrenzen auf. Die Modellierung des Kundenverhaltens hilft dabei, den Kundenlebenszyklus für jedes Benutzersegment zu verfolgen.
Vorhersage von Konsummustern
Es ist allgemein bekannt, dass es rentabler ist, bestehende Kunden zu halten, als neue zu gewinnen. Aus diesem Grund sind Abwanderung und Kundenbindung für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Marketingmaßnahmen und Loyalitätsprogramme sind stets darauf ausgerichtet, sicherzustellen, dass Abwanderung verhindert und die Kundenbindung maximiert wird.
Nehmen Sie das Beispiel von Sephoras Beauty Insider, einem stufenbasierten Treueprogramm, das seinen Mitgliedern auch Zugang zu einer exklusiven Gemeinschaft von Gleichgesinnten bietet. Als Luxusmarke bietet Sephora zwar fast nie Rabatte auf seine Produkte an, belohnt aber treue Kunden, indem es sie entsprechend ihrer jährlichen Ausgaben in Stufen unterteilt und ihnen personalisierte Belohnungen basierend auf ihrer Ausgabenstufe, ihren Vorlieben und ihrem Einkaufsverlauf bietet.
Abhängig von den individuellen Vorlieben und der Stufe, in die ein Kunde fällt, erhalten die Beauty-Insider von Sephora Zugang zu einer großen Auswahl an Geschenken sowie frühzeitigen Zugang zu neuen Produkten und exklusiven Veranstaltungen. Neben der Belohnung von Kunden für jeden einzelnen Einkauf mit Treuepunkten, die dafür sorgen, dass sie sich wohlfühlen und für mehr zurückkommen, hat Sephora erfolgreich eine Community treuer Benutzer geschaffen, die ihm Zugriff auf eine Fülle von Kundendaten gewährt.
Skalierung von Marketingaktivitäten
Die Automatisierung hat fast jede Geschäftsfunktion berührt. Und Marketing ist da keine Ausnahme. Es hilft Vermarktern bei der Planung und Durchführung anspruchsvoller Kampagnen, die andernfalls umfangreiche manuelle Arbeit und Arbeitsstunden erfordern würden.
Damit die Marketingautomatisierung richtig funktioniert, muss die richtige Segmentierung der Benutzer durchgeführt werden. Die Modellierung des Kundenverhaltens geht noch einen Schritt weiter und stellt sicher, dass solche Daten leicht verfügbar sind, sodass Kampagnen in großem Maßstab durchgeführt werden können.
Schneller Überblick über verschiedene Kundenverhaltensmodelle
Es gibt kein einheitliches Kundenverhaltensmodell. Tatsächlich gibt es viele. Hier sind die zehn beliebtesten Kundenverhaltensmodelle:
1. Pawlowsches Modell
Die Pawlowsche Theorie bezieht sich auf ein Lernverfahren, das einen Stimulus mit einer konditionierten Reaktion paart. Beispielsweise kann das Wort „Sale“ bei vielen Menschen den Drang zum Shoppen auslösen.
2. Wirtschaftsmodell
Das zentrale Thema ist hier der angeborene Wunsch der Verbraucher, den maximalen Gewinn zu erzielen und gleichzeitig den geringstmöglichen Betrag auszugeben. Das Modell berücksichtigt homogene Kaufmuster, z. B. wenn der Preis eines Produkts niedriger ist, neigen Verbraucher dazu, mehr von diesem Produkt zu kaufen.
3. Eingabe-, Prozess-, Ausgabemodell
In diesem einfachen Modell des Verbraucherverhaltens sind die Marketinganstrengungen einer Marke (wie Produkt, Preis usw.) und das soziale Umfeld, das aus Familie, Kultur usw. besteht, die den Entscheidungsprozess beeinflussen, der Input für den Kunden des Kunden.
4. Psychologisches Modell
AH Maslow postulierte in seiner Bedürfnispyramide das psychologische Modell des Kundenverhaltens. Dieses Modell geht davon aus, dass das Verhalten eines Individuums von seinem momentan stärksten Bedürfnis bestimmt wird. Das Modell besagt weiter, dass Bedürfnisse Vorrang haben und Individuen zuerst Grundbedürfnisse befriedigen, gefolgt von sekundären Bedürfnissen.
5. Howarth-Sheth-Modell
Im Howarth-Sheth-Modell ist das Verbraucherverhalten von Inputs in Form von Stimuli abhängig. Das Modell definiert auch Outputs, die Reaktionen auf einen bestimmten Stimulus sind und mit der Kaufentscheidung enden. Zwischen den Ein- und Ausgängen befinden sich die Variablen, die das Lernen beeinflussen. Sie sind hypothetischer Natur, da sie nicht direkt gemessen werden können.
6. Soziologisches Modell
Dieses Modell berücksichtigt den Einfluss der Gesellschaft auf den Entscheidungsprozess eines Käufers. Wenn ein Käufer zum Beispiel zu einer Elite-Kategorie gehört, die nur eine bestimmte Art von Kleidung trägt, passt sich der Käufer den Entscheidungen seiner oder ihrer Gesellschaft an und kauft ähnliche Sachen.
7. Familienmodell zur Entscheidungsfindung
In diesem Modell wird der Einfluss der eigenen Familie auf Kaufentscheidungen analysiert. Familienentscheidungen beziehen sich auf die kollektive Entscheidungsfindung der Familie, selbst wenn das Produkt von einer Einzelperson gekauft wird.
8. Engel-Blackwell-Kollat-Modell
Dabei handelt es sich um ein umfassendes Modell, das vier Komponenten des Konsumverhaltens miteinander verbindet, nämlich Informationsverarbeitung (Exposition, Aufmerksamkeit etc.), zentrale Steuereinheit (Persönlichkeit und Einstellung des Konsumenten), Entscheidungsprozess (Problemerkennung, Informationsspeicherung etc.) , und Umwelteinflüsse (Einkommen, soziale Schicht etc.).
9. Industrielles Einkaufsmodell
Das industrielle Modell des Verbraucherverhaltens wird durch organisatorische Faktoren oder aufgabenorientierte Ziele wie beste Produktqualität, niedrigster Preis und nicht aufgabenbezogene Ziele wie Arbeitsplatzsicherheit, Beförderungen, persönliche Behandlung usw. beeinflusst.
10. Nikosia-Modell
Das Nikosia-Modell konzentriert sich auf die Beziehung zwischen der Organisation und ihren potenziellen Kunden. Gemäß diesem Modell beeinflussen die Botschaften einer Organisation (wie Anzeigen) die Neigung eines Verbrauchers zu seinem Produkt oder seiner Dienstleistung, was dazu führen kann, dass der Verbraucher mehr Informationen über das Produkt erhält.
Diese Kundenverhaltensmodelle verwenden eine Vielzahl von Variablen und Stimuli, um zu bestimmen, wie Kunden in bestimmten Szenarien reagieren würden. Beispielsweise kann im Pawlowschen Modell ein bekannter Stimulus zu einer konditionierten Reaktion führen. Das Modell kann dabei helfen, die Markenerinnerung zu steigern, Markenloyalität aufzubauen und letztendlich den Umsatz zu maximieren.
Wie die Modellierung des Kundenverhaltens den Umsatz steigern kann
Aus der Vogelperspektive hilft die Modellierung des Kundenverhaltens dabei, den Wert von Kundenbeziehungen zu maximieren. Es gibt umsetzbare Erkenntnisse über Kunden und ihre Vorlieben, die zu wertvollen Ergebnissen führen können.
Was sind das für Erkenntnisse? Was sind diese wertvollen Ergebnisse? Wie steigern sie den Umsatz?
Hier ist ein kurzer Blick auf die Antworten auf diese Fragen.
Maximieren Sie den Customer Lifetime Value
Der Customer Lifetime Value ist der Geldbetrag, den ein Kunde während der Lebensdauer der Geschäftsbeziehung voraussichtlich für ein Unternehmen oder seine Produkte ausgeben wird. Ein höherer CLTV gilt für die meisten, wenn nicht alle Unternehmen als günstig.
Die Maximierung des CLTV ist eine schwierige Herausforderung für jeden Vermarkter, da es schwierig ist, bestehende Kunden zu halten und die Kosten für die Kundenakquise auf einem niedrigeren Niveau zu halten.
Mit der Modellierung des Kundenverhaltens können Unternehmen leicht Kundensegmente untersuchen, die für Up-Selling, Cross-Selling und Wiederholungskäufe reif sind. Diese drei Taktiken zur Umsatzmaximierung maximieren den CLTV und bringen auch mehr Dollar in die Geschäftskasse.
Reduzieren Sie die Kundenabwanderung
Ob im E-Commerce oder in stationären Geschäften oder in jeder Branche, Kunden weisen eine Reihe gemeinsamer Merkmale auf, die darauf hinweisen, dass sie wahrscheinlich stark abwandern.
Beispielsweise kann ein Finanzdienstleistungsunternehmen anhand der folgenden Faktoren Kunden identifizieren, die wahrscheinlich abwandern:
- Kunden akzeptieren die von den Beratern vorgeschlagenen Finanzpläne nicht,
- Eine Verringerung des Volumens der von der Gesellschaft verwalteten Investitionen,
- Eine passive oder negative Antwort in Kundenfeedback-Antworten.
Beispielsweise hat ein Startup, Groove, seine Abwanderungsrate erfolgreich reduziert, indem es die Probleme seiner Benutzer durch qualitative Umfragen definiert hat. Nachdem sie die Probleme erkannt hatten, entwickelten sie eine getriggerte Messaging-Kampagne, um die Abwanderung zu verhindern, und steigerten ihre Kundenbindungsraten um etwa 71 %.
Die Modellierung des Kundenverhaltens hilft dabei, diese Eigenschaften im Detail zu betrachten. Es bietet auch einen umfassenden Überblick über Kundendaten, die aus CRM-, E-Mail-, sozialen und anderen Quellen zusammengetragen werden, um sie authentisch zu machen. Anhand dieser Daten können proaktive Maßnahmen ergriffen werden, um die Abwanderung solcher Kunden zu verhindern. Eine Verringerung der Kundenabwanderung steigert direkt den Umsatz.
Personalisierung
44 % der Verbraucher geben an, dass sie nach einem personalisierten Einkaufserlebnis bei einem bestimmten Unternehmen wahrscheinlich zu Wiederholungskäufern werden. Das Fehlen eines personalisierten Einkaufserlebnisses kehrt die Gleichung um. Es ist wahrscheinlicher, dass Kunden abwandern, wenn sie als einer unter Hunderten, Tausenden und Millionen anderer Kunden behandelt werden.
Personalisierung ist das Marketingthema des Jahrhunderts und kann ohne die Macht der Daten nicht erreicht werden.
Die Modellierung des Kundenverhaltens ermöglicht es, gezielte Marketingkampagnen zu erstellen, die auf jedes Kundensegment zugeschnitten sind. Das Endergebnis sind höhere Conversions und ROI für jeden ausgegebenen Dollar.
Unser eigenes Convert Nexus ist ein Tool, das Marken hilft, ihre Websites zu personalisieren und die Relevanz von Inhalten zu verbessern. Durch die Anpassung der Customer Journey für jedes Kundensegment können Unternehmen Conversions und Einnahmen steigern.
Alles zusammenbringen
Mathematik galt schon immer als ernstes und unspektakuläres Fach. Aber wenn es auf das Marketing angewendet wird, um Kunden zu verstehen, kann es Erkenntnisse ans Licht bringen, die vor aller Augen verborgen sind. Die Modellierung des Kundenverhaltens ist ein solcher mathematikbasierter analytischer Ansatz.
Es erstellt ein mathematisches Kundenmodell, indem es Kunden mit ähnlichen Merkmalen gruppiert. Diese Gruppen können von Unternehmen verwendet werden, um gezielte Werbeaktionen, personalisierte Dienste zu erstellen oder sogar die Abwanderung zu reduzieren. Unnötig zu erwähnen, dass die Modellierung des Kundenverhaltens dazu beiträgt, das Endergebnis zu steigern.
Wie wird Ihr Unternehmen also die Modellierung des Kundenverhaltens zur Umsatzmaximierung nutzen?
