Pemodelan Perilaku Pelanggan: Pendekatan Berbasis Matematika Untuk Memaksimalkan Pendapatan

Ingat Profesor Charles Francis Xavier dari X-Men? Profesor X, begitu dia akrab dipanggil, adalah seorang mutan yang memiliki kemampuan manusia super untuk membaca dan mengendalikan pikiran orang lain.

Jika seseorang dapat mengendalikan pikiran orang lain, apalagi memahaminya, mereka juga dapat mengendalikan tindakannya.

Nah, para marketer zaman modern ini kurang lebih seperti Profesor X. Tidak semua dari mereka memiliki kemampuan telepati, namun ada sebuah alat yang membuat mereka seperti Profesor X.

Ini disebut pemodelan perilaku pelanggan .

Dengan kata sederhana, pemodelan perilaku pelanggan adalah penggunaan matematika untuk menciptakan persona pengguna. Persona dibuat dengan mengelompokkan pengguna yang memiliki tindakan, preferensi, dan sifat yang sama ke dalam satu kelompok. Ini membantu memprediksi tindakan yang akan diambil setiap kelompok selama skenario tertentu.

Misalnya, pengguna dengan rentang usia 21 hingga 30 tahun biasanya bersedia membeli kaos superhero. Padahal, sebagian besar pengguna dengan kategori usia 30 tahun ke atas akan lebih memilih kemeja dan pakaian formal yang cocok untuk bekerja.

Kelompok usia dan preferensi pakaian membantu mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen yang terpisah. Saat kampanye pemasaran direncanakan, pemodelan perilaku pelanggan membantu membuat kampanye terpisah yang dapat menarik bagi setiap segmen pelanggan ini.

• Kekinian – Gagasan bahwa pelanggan yang menghabiskan uang untuk membeli dari bisnis baru-baru ini kemungkinan besar akan membelanjakan uangnya lagi.
• Frekuensi – Gagasan bahwa pelanggan yang menghabiskan uang lebih sering dengan bisnis kemungkinan besar akan berbelanja dibandingkan dengan yang lain.
• Nilai Moneter – Gagasan bahwa pelanggan yang telah menghabiskan uang paling banyak dengan bisnis kemungkinan besar akan membelanjakan lebih banyak daripada pelanggan lain.

Hal positif tentang pemodelan perilaku pelanggan adalah hal itu berlaku untuk hampir setiap industri dan bisnis, terlepas dari ukurannya, tanpa perbedaan.

Pentingnya Pemodelan Perilaku Pelanggan

Di abad ke-21, data adalah minyak baru.

Data pelanggan seperti minyak mentah yang dapat digunakan kembali untuk penggunaan tanpa akhir. Sebuah bisnis bisa mendapatkan data pelanggan dari berbagai sumber, termasuk email, alat obrolan langsung, mendengarkan media sosial, dan bahkan perangkat yang dapat dikenakan. Dan karena model dibuat secara matematis dan tidak dangkal, model ini akurat dan memiliki nilai lebih.

Pemodelan perilaku pelanggan penting bagi pemasar, pendiri startup yang ingin menemukan audiens target yang tepat, atau bahkan untuk bisnis lama yang ingin merilis produk eksperimental ke pasar.

Beberapa manfaatnya akan dijelaskan di bawah ini:

Segmentasi pelanggan

Pemodelan perilaku pelanggan melakukan apa yang dilakukan setiap pemasar sebelum meluncurkan kampanye apa pun: ia mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok yang lebih kecil dengan ciri-ciri berbeda yang bersifat umum. Ini menyederhanakan pembuatan kampanye bertarget yang dapat menghasilkan konversi tinggi.

Melacak siklus hidup pelanggan

Siklus hidup pelanggan mengacu pada berbagai tahap jangkauan, akuisisi, konversi, retensi, dan loyalitas pelanggan menghibur dengan bisnis. Pada setiap tahap siklus hidup, pelanggan menunjukkan ciri-ciri yang berbeda dari pengambilan keputusan, pilihan, dan batas pengeluaran. Pemodelan perilaku pelanggan membantu melacak siklus hidup pelanggan untuk setiap segmen pengguna.

Memprediksi pola konsumsi

Sudah menjadi rahasia umum bahwa mempertahankan pelanggan yang sudah ada lebih menguntungkan daripada memperoleh pelanggan baru. Itu membuat churn dan retensi penting untuk bisnis. Tindakan pemasaran dan program loyalitas selalu didorong untuk memastikan churn dicegah, dan retensi dimaksimalkan.

Ambil contoh Sephora's Beauty Insider, program loyalitas berbasis tingkat yang juga memberi anggotanya akses ke komunitas eksklusif individu yang berpikiran sama. Sebagai merek mewah, meskipun Sephora hampir tidak pernah menawarkan diskon apa pun untuk produknya, Sephora memberikan penghargaan kepada pelanggan setia dengan mengelompokkan mereka ke dalam tingkatan, menurut pengeluaran tahunan mereka, dan menawarkan hadiah yang dipersonalisasi berdasarkan tingkat pengeluaran, preferensi, dan riwayat belanja mereka.

Bergantung pada preferensi individu dan tingkatan pelanggan, Sephora's Beauty Insiders mendapatkan akses ke berbagai macam hadiah bersama dengan akses awal ke produk baru dan acara eksklusif. Selain memberi penghargaan kepada pelanggan untuk setiap pembelian dengan poin loyalitas yang membuat mereka merasa senang dan kembali lagi, Sephora telah berhasil menciptakan komunitas pengguna setia yang memberikannya akses ke banyak data pelanggan.

Menskalakan aktivitas pemasaran

Otomasi telah menyentuh dasar dengan hampir setiap fungsi bisnis. Dan pemasaran tidak terkecuali. Ini membantu pemasar merencanakan dan melaksanakan kampanye canggih yang sebaliknya akan membutuhkan tenaga kerja manual dan jam kerja yang ekstensif.

Agar otomatisasi pemasaran berfungsi dengan benar, segmentasi pengguna yang tepat harus dilakukan. Pemodelan perilaku pelanggan melangkah lebih jauh dan memastikan bahwa data tersebut sudah tersedia, sehingga memungkinkan untuk mendorong kampanye dalam skala besar.

Tinjauan Singkat Model Perilaku Pelanggan yang Berbeda

Tidak ada model perilaku pelanggan tunggal. Sebenarnya, ada banyak. Berikut adalah sepuluh model perilaku pelanggan paling populer:

1. Model Pavlov

Teori Pavlov mengacu pada prosedur pembelajaran yang memasangkan stimulus dengan respons terkondisi. Misalnya, kata 'penjualan' dapat membangkitkan keinginan untuk berbelanja bagi banyak orang.

2. Model Ekonomi

Di sini, tema sentralnya adalah keinginan bawaan konsumen untuk mendapatkan keuntungan maksimal sambil membelanjakan jumlah seminimal mungkin. Model tersebut memperhitungkan pola pembelian yang homogen, seperti ketika harga suatu produk lebih rendah, konsumen cenderung membeli lebih banyak produk tersebut.

3. Model Input, Proses, Output

Dalam model perilaku konsumen sederhana ini, input bagi pelanggan adalah upaya pemasaran merek (seperti produk, harga, dll.) dan lingkungan sosial, yang terdiri dari keluarga, budaya, dll. yang mempengaruhi proses pengambilan keputusan. dari pelanggan.

4. Model Psikologis

AH Maslow mendalilkan model psikologis perilaku pelanggan dalam hierarki kebutuhannya. Model ini mengemukakan bahwa perilaku individu didorong oleh kebutuhannya yang paling kuat pada saat itu. Model lebih lanjut mengatakan bahwa kebutuhan memiliki prioritas, dan individu pertama-tama memenuhi kebutuhan dasar, diikuti oleh kebutuhan sekunder.

5. Model Howarth Sheth

Dalam Model Howarth Sheth, perilaku konsumen bergantung pada input berupa Stimuli. Model juga mendefinisikan output, yang merupakan reaksi terhadap stimulus yang diberikan dan diakhiri dengan keputusan pembelian. Antara input dan output terdapat variabel-variabel yang mempengaruhi pembelajaran. Mereka bersifat hipotetis karena tidak dapat diukur secara langsung.

6. Model Sosiologis

Model ini memperhitungkan dampak masyarakat dalam proses pengambilan keputusan seorang pembeli. Misalnya, jika seorang pembeli termasuk dalam kategori elit yang hanya mengenakan jenis pakaian tertentu, pembeli akan menyesuaikan diri dengan pilihan masyarakatnya dan membeli barang serupa.

7. Model Pengambilan Keputusan Keluarga

Dalam model ini, dampak keluarga seseorang dalam keputusan pembelian dianalisis. Pengambilan keputusan keluarga mengacu pada pengambilan keputusan kolektif oleh keluarga, bahkan jika produk tersebut dibeli oleh seorang individu.

8. Model Engel-Blackwell-Kollat

Ini adalah model komprehensif yang menghubungkan empat komponen dalam perilaku konsumen, yaitu pemrosesan informasi (paparan, perhatian, dll.), Unit kontrol pusat (kepribadian dan sikap konsumen), proses keputusan (pengenalan masalah, penyimpanan informasi, dll.) , dan pengaruh lingkungan (pendapatan, kelas sosial, dll.).

9. Model Pembelian Industri

Model industri perilaku konsumen dipengaruhi oleh faktor organisasi atau tujuan berorientasi tugas, seperti kualitas produk terbaik, harga terendah, dan tujuan non-tugas seperti keamanan kerja, promosi, perlakuan pribadi, dll.

10. Model Nicosia

Model Nicosia berfokus pada hubungan antara organisasi dan pelanggan potensialnya. Menurut model ini, pesan dari suatu organisasi (seperti iklan) mempengaruhi kecenderungan konsumen terhadap produk atau layanannya, yang dapat mengarahkan konsumen untuk mengetahui lebih banyak informasi tentang produk.

Model perilaku pelanggan ini menggunakan berbagai variabel dan rangsangan untuk menentukan bagaimana pelanggan akan bereaksi dalam skenario tertentu. Misalnya, dalam model Pavlov, stimulus yang diketahui dapat menghasilkan respons terkondisi. Model ini dapat membantu meningkatkan ingatan merek, membangun loyalitas merek, dan, pada akhirnya, memaksimalkan pendapatan.

Bagaimana Pemodelan Perilaku Pelanggan Dapat Meningkatkan Pendapatan

Dari sudut pandang mata burung, pemodelan perilaku pelanggan membantu memaksimalkan nilai hubungan pelanggan. Ini memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang pelanggan dan preferensi mereka, yang dapat menghasilkan hasil yang berharga.

Apa saja wawasan itu? Apa saja hasil yang berharga itu? Bagaimana mereka meningkatkan pendapatan?

Berikut adalah sekilas jawaban atas pertanyaan-pertanyaan itu.

Maksimalkan nilai umur pelanggan

Nilai seumur hidup pelanggan adalah jumlah uang yang diharapkan pelanggan untuk dibelanjakan dengan bisnis atau produk-produknya selama masa hubungan bisnis. CLTV yang lebih tinggi dianggap menguntungkan bagi sebagian besar, jika tidak semua, bisnis.

Memaksimalkan CLTV merupakan tantangan berat bagi setiap pemasar, karena sulitnya mempertahankan pelanggan yang sudah ada dan menjaga biaya akuisisi pelanggan pada tingkat yang lebih rendah.

Dengan pemodelan perilaku pelanggan , bisnis dapat dengan mudah melihat segmen pelanggan yang siap untuk penjualan naik, penjualan silang, dan pembelian berulang. Ketiga taktik memaksimalkan penjualan ini akan memaksimalkan CLTV dan juga mendatangkan lebih banyak dolar ke pundi-pundi bisnis.

Kurangi pergantian pelanggan

Baik itu di eCommerce atau di toko batu bata dan mortir, atau, dalam hal ini, di industri apa pun, pelanggan menunjukkan serangkaian sifat umum yang menunjukkan kemungkinan mereka untuk berputar dengan kuat.

Misalnya, perusahaan jasa keuangan dapat mengidentifikasi pelanggan yang kemungkinan besar akan melakukan churn dengan faktor-faktor berikut:

• Pelanggan tidak menerima rencana keuangan yang disarankan oleh penasihat,
• Pengurangan volume investasi yang ditangani oleh perusahaan,
• Tanggapan pasif atau negatif dalam tanggapan umpan balik pelanggan.

Misalnya, sebuah startup, Groove, berhasil mengurangi tingkat churnnya dengan mendefinisikan masalah penggunanya melalui survei kualitatif. Begitu mereka menandai masalah tersebut, mereka mengembangkan kampanye pengiriman pesan yang dipicu untuk mencegah churn dan meningkatkan tingkat retensi pelanggan mereka sekitar 71%.

Pemodelan perilaku pelanggan membantu melihat ciri-ciri ini secara mendetail. Ini juga memberikan gambaran komprehensif tentang data pelanggan yang dikumpulkan dari CRM, email, sosial, dan sumber lainnya, menjadikannya otentik. Dengan menggunakan data tersebut, tindakan proaktif dapat diambil untuk mencegah pelanggan tersebut berhenti bekerja. Pengurangan churn pelanggan secara langsung meningkatkan pendapatan.

Personalisasi

44% konsumen mengatakan bahwa mereka kemungkinan akan menjadi pembeli berulang setelah pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi dengan perusahaan tertentu. Kurangnya pengalaman belanja yang dipersonalisasi membalikkan persamaan. Pelanggan lebih cenderung churn jika mereka diperlakukan sebagai satu di antara ratusan, ribuan, dan jutaan pelanggan lainnya.

Personalisasi adalah tema pemasaran abad ini, dan itu tidak dapat dicapai tanpa kekuatan data.

Pemodelan perilaku pelanggan memungkinkan untuk membuat kampanye pemasaran bertarget yang dibuat khusus untuk setiap segmen pelanggan. Hasil akhirnya adalah konversi dan ROI yang lebih tinggi untuk setiap dolar yang dibelanjakan.

Convert Nexus kami sendiri adalah alat yang membantu merek mempersonalisasi situs web mereka dan meningkatkan relevansi konten. Dengan menyesuaikan perjalanan pelanggan untuk setiap segmen pelanggan, bisnis dapat meningkatkan konversi dan pendapatan.

Menyatukan semuanya

Matematika selalu dipandang rendah sebagai mata pelajaran yang serius dan tidak glamor. Namun, jika diterapkan pada pemasaran, untuk memahami pelanggan, ia dapat menggali wawasan yang tersembunyi di depan mata. Pemodelan perilaku pelanggan adalah salah satu pendekatan analitis berbasis matematika.

Ini menciptakan model matematis pelanggan dengan mengelompokkan pelanggan dengan sifat yang sama. Grup ini dapat digunakan oleh bisnis untuk membuat promosi yang ditargetkan, layanan yang dipersonalisasi, atau bahkan untuk mengurangi churn. Tak perlu dikatakan, pemodelan perilaku pelanggan memang membantu dalam meningkatkan laba.

Jadi, bagaimana bisnis Anda akan menggunakan pemodelan perilaku pelanggan untuk memaksimalkan pendapatan?