5 Langkah untuk Mulai Membuat Model Perilaku Pelanggan (Dan Mengapa Anda Membutuhkannya)

Selama beberapa tahun terakhir, pemasar mulai mengadopsi lebih banyak alat dan metodologi berbasis data daripada sebelumnya. Mereka melakukannya karena banyaknya data yang tersedia tentang pelanggan mereka (dan pelanggan potensial) sekarang cukup untuk menarik kesimpulan tentang jenis upaya pemasaran digital apa yang paling berhasil . Menggunakan data tersebut untuk mendorong operasi analitik prediktif sekarang dianggap sebagai prosedur operasi standar di dunia pemasaran digital.

Saat ini, salah satu pendekatan mutakhir di bidang ini memerlukan model bangunan yang berupaya memprediksi perilaku pelanggan . Dengan demikian, menjadi mungkin untuk mengintip ke masa depan dan membuat rencana pemasaran yang akan sejalan dengan berbagai tahap perjalanan pelanggan — bahkan sebelum mereka memulainya.

Namun, menciptakan model perilaku pelanggan yang berguna dan akurat membutuhkan banyak perencanaan. Ini juga membutuhkan beberapa eksekusi yang hati-hati dan eksperimen yang cukup banyak.

Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk membantu bisnis yang tertarik memulai proses tersebut.

Sumber Data Katalog yang Tersedia

Sebelum mulai membangun model perilaku pelanggan, penting untuk menangani data pelanggan yang sudah dapat diakses oleh bisnis. Itu akan berfungsi sebagai peta jalan untuk perubahan pengumpulan data apa, jika ada, yang harus dibuat untuk mendukung inisiatif pemodelan baru. Untuk sebagian besar bisnis, seharusnya sudah ada kumpulan data yang luas dan belum dimanfaatkan, dari sumber seperti:

• Sejarah penjualan
• Data analitik situs web
• Data survei pelanggan
• Catatan layanan pelanggan
• Hasil kampanye pemasaran sebelumnya

… dan lain-lain.

Dalam keadaan terbaik, sebagian besar data ini akan disimpan dalam sistem CRM yang ada, yang akan memfasilitasi penggunaannya dalam upaya analitik. Jika tidak, langkah-langkah harus diambil untuk memusatkan data sehingga dapat dibersihkan dengan benar dan distandarisasi untuk analisis.

Mulailah dengan Analisis Regresi

Setelah semua data pelanggan yang tersedia siap digunakan, langkah pertama yang baik adalah menggunakannya untuk melakukan beberapa studi analisis regresi dasar. Ini berfungsi paling baik menggunakan data yang tersedia seperti riwayat pembelian, statistik respons pemasaran, dan titik data lain yang memiliki korelasi yang jelas.

Analisis semacam ini dapat memungkinkan beberapa kesimpulan dasar seperti hubungan antara pengeluaran pemasaran dan volume penjualan. Ini juga dapat membantu mengikat tindakan pelanggan tertentu dengan hasil yang diinginkan . Misalnya, mungkin saja menggunakan analisis regresi untuk mengidentifikasi titik umum dalam perjalanan pelanggan yang dijangkau semua pelanggan dalam perjalanan menuju konversi.

Wawasan semacam itu dapat memungkinkan pemasar untuk mengarahkan kampanye mereka untuk mendapatkan jumlah prospek yang lebih tinggi pada tahap awal saluran penjualan untuk mencapai titik tertentu dalam proses yang secara statistik meningkatkan peluang penjualan. Ini adalah upaya tepat yang menargetkan yang dulu hanya diimpikan oleh pemasar digital — sekarang dimungkinkan dengan analisis data yang tepat.

Buat Segmen Pelanggan

Dengan menggunakan teknik di atas, bisnis hanya dapat menggunakan data mereka untuk menarik beberapa kesimpulan umum tentang pelanggan mereka.

Untuk mendapatkan lebih banyak lagi dari data (dan lebih dekat untuk membuat model perilaku pelanggan yang sebenarnya), data pelanggan perlu dipecah menjadi kelompok yang lebih kecil dan tersegmentasi .

Kabar baik bagi pemasar adalah bahwa sebagian besar pekerjaan ini mungkin telah diselesaikan sebagai bagian dari upaya sebelumnya dalam personalisasi pelanggan online. Jika demikian, grup tersegmentasi yang dibuat untuk tujuan ini adalah titik awal yang baik untuk pemodelan perilaku pelanggan lebih lanjut. Jika tidak, sebaiknya mulai dengan beberapa kategori segmentasi umum. Mereka kemudian dapat disempurnakan menjadi kelompok yang lebih kecil berdasarkan atribut spesifik yang dikandung data tentang pelanggan.

Cari Tren di Setiap Segmen

Dengan data yang siap dan pelanggan tersegmentasi dengan benar, langkah selanjutnya adalah memeriksa data (dipecah berdasarkan segmen) untuk menemukan beberapa tren. Cari hambatan umum untuk konversi, penanda yang menyarankan kapan pelanggan kemungkinan akan melakukan pembelian — pada dasarnya aktivitas apa pun yang dilakukan oleh semua anggota segmen.

Kabar baiknya di sini adalah bahwa banyak platform otomatisasi pemasaran teratas saat ini (yang akan Anda gunakan untuk membuat model perilaku pelanggan Anda berfungsi) sudah menyertakan alat analitik yang dapat menarik informasi dari situs web Anda, perangkat lunak CRM, dan bahkan database mandiri untuk mencari pelanggan tren.

Misalnya, dalam Hub Pemasaran HubSpot yang umum digunakan, Anda dapat menyiapkan segmen pelanggan dan mengikat setiap bagian data tentang anggota segmen menjadi satu. Anda dapat, misalnya, melacak penyelesaian tindakan tertentu dan membuat laporan otomatis yang menampilkan aktivitas segmen demi segmen dengan visualisasi yang mudah ditafsirkan, seperti yang digambarkan di bawah ini:

Dari situ tinggal memantau data untuk mencari pola perilaku yang muncul. Anda juga dapat membuat jenis visualisasi yang sama untuk mengkorelasikan hubungan sebab-akibat, seperti melacak tarif buka email dan data interaksi layanan pelanggan di samping aktivitas konversi, untuk melihat apa dampak operasi pemasaran dan dukungan Anda terhadap penjualan.

Bahkan untuk bisnis yang belum mengadopsi platform otomatisasi pemasaran, masih mungkin untuk menyisir data untuk mencari tren. Google Analytics (atau alat analisis web lainnya) dapat melakukan perbandingan data yang sederhana dan mendalam dengan visualisasi untuk mencari tren, yang merupakan tempat yang tepat untuk memulai bisnis apa pun. Mereka mudah disiapkan, mudah digunakan, dan dapat mengungkapkan bagaimana upaya pemasaran dan periklanan bisnis diterjemahkan ke aktivitas tertentu secara online.

Perbandingan sederhana terlihat seperti ini:

Meskipun ada beberapa batasan pada data apa yang dapat diakses langsung oleh Google Analytics — platform ini juga dapat berintegrasi dengan berbagai macam perangkat lunak CRM dan sumber data eksternal. Itu berarti memungkinkan untuk membangun infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung analisis segmen pelanggan tanpa harus membuang perangkat lunak yang ada dan memulai dari awal.

Wawasan yang diambil dari langkah ini akan menjadi dasar untuk mengembangkan persona pelanggan, yang kemudian akan mengarah pada model perilaku untuk setiap kelompok pelanggan. Tujuannya adalah untuk membuat peta yang dapat menjelaskan setiap jenis perjalanan pelanggan melalui proses konversi . Peta-peta itu kemudian dapat menginformasikan segala sesuatu tentang pemasaran yang diperlukan agar mereka tetap berada di jalur menuju konversi.

Uji, Perbaiki, Ulangi

Pada titik ini, satu-satunya yang tersisa untuk dilakukan adalah mengambil kesimpulan yang diambil dari analisis tren dan menerapkannya pada kampanye pemasaran. Jika tren yang diidentifikasi, pada kenyataannya, secara statistik masuk akal, kampanye pemasaran yang menggunakannya sebagai panduan akan berhasil secara spektakuler. Jika tidak, saatnya untuk meninjau kembali data, untuk menghilangkan faktor-faktor yang tidak berjalan dengan baik.

Dengan mengulangi proses ini beberapa kali, akan memungkinkan untuk menyaring kesimpulan yang tidak mendorong hasil, hanya menyisakan kesimpulan yang berhasil dalam praktik. Kesimpulan tentang setiap segmen pelanggan itulah yang menjadi model perilaku pelanggan yang dirancang untuk dibuat oleh proses tersebut. Setelah mereka benar-benar diperiksa melalui pengujian kampanye dunia nyata — hampir tidak ada batasan seberapa berharga dan bergunanya mereka nantinya.

Menempatkan Model untuk Bekerja

Jika proses di atas telah memberikan hasil yang baik, Anda dapat menerapkan model perilaku pelanggan baru ke hampir setiap aspek upaya pemasaran digital perusahaan.

Mereka dapat meningkatkan upaya desain UX berbasis data yang ada.

Mereka juga dapat mendorong personalisasi dalam semua upaya pemasaran Anda, seperti situs web, iklan, dan kampanye pemasaran email Anda.

Itulah taktik yang digunakan salah satu perusahaan perlindungan penumpang maskapai penerbangan terbesar di Eropa untuk membuat halaman arahan dinamis untuk pelanggan baru dan pelanggan yang kembali:

Dalam kasus mereka, pengunjung situs akan melihat variasi halaman arahan yang berbeda berdasarkan interaksi mereka sebelumnya dengan bisnis, serta riwayat penjelajahan terkait, waktu, dan data geolokasi mereka, di antara faktor lainnya.

Itu menciptakan kemungkinan merancang halaman arahan dinamis agar sesuai dengan setiap audiens yang mungkin – seperti versi personalisasi pemasaran berbasis akun terbaru yang ditujukan untuk konsumen.

Model perilaku pelanggan bahkan dapat membantu bisnis tetap selangkah lebih maju dari wajah pemasaran media sosial yang terus berkembang.

Menggunakan jenis model perilaku pelanggan yang tepat ini memungkinkan pengecer mode Closet London untuk membuat kampanye email pribadi otomatis yang berkelanjutan yang menargetkan pelanggan baru dan yang sudah ada berdasarkan perilaku yang diharapkan di setiap bagian dari perjalanan mereka. Kampanye tersebut termasuk menawarkan bujukan yang ditargetkan dalam bentuk diskon kepada pelanggan berlabel "berisiko" pelepasan dan mengirim penawaran email yang dikuratori menggunakan data pembelian sebelumnya. Pelanggan pertama kali juga menerima diskon yang lebih kecil untuk mendorong bisnis yang berulang.

Hasil? Tingkat konversi yang jauh lebih baik, dan peningkatan pendapatan sebesar 2900%. Dan semua itu dimungkinkan karena pemodelan perilaku pelanggan.

Bagaimanapun mereka digunakan, penting untuk menyadari bahwa model perilaku pelanggan, seperti semua alat pemasaran lainnya, tidak kaku.

Sama seperti pelanggan yang mereka wakili, mereka membutuhkan perhatian dan perhatian yang besar agar tetap akurat dan relevan. Itu karena banyak aspek perilaku pelanggan akan berubah seiring waktu . Mengikuti perubahan tersebut memerlukan peninjauan kembali proses yang diuraikan di sini berulang kali. Ini juga akan membutuhkan modifikasi proses dalam menghadapi perubahan input data. Selama komitmen dibuat untuk melakukannya, model perilaku pelanggan dapat menjadi hadiah pemasaran yang terus memberi. Gunakan mereka dengan baik!