5 kroków do rozpoczęcia tworzenia modeli zachowań klientów (i dlaczego ich potrzebujesz)

W ciągu ostatnich kilku lat marketerzy zaczęli stosować znacznie więcej narzędzi i metodologii opartych na danych niż kiedykolwiek wcześniej. Zrobili to, ponieważ sama ilość dostępnych danych o ich klientach (i potencjalnych klientach) wystarcza teraz, by wyciągnąć wnioski na temat tego, jakie rodzaje działań marketingu cyfrowego sprawdzają się najlepiej . Wykorzystanie tych danych do napędzania operacji analizy predykcyjnej jest obecnie uważane za standardową procedurę operacyjną w świecie marketingu cyfrowego.

Obecnie jedno z najnowocześniejszych podejść w tej dziedzinie obejmuje budowanie modeli, które mają na celu przewidywanie zachowań klientów . W ten sposób można zajrzeć w przyszłość i tworzyć plany marketingowe, które będą zgodne z różnymi etapami podróży klienta — nawet zanim się w nią zaczną.

Stworzenie użytecznego i dokładnego modelu zachowania klienta wymaga jednak dużo planowania. Wymaga również starannego wykonania i sporej ilości eksperymentów.

Oto przewodnik krok po kroku, który pomoże zainteresowanym firmom rozpocząć ten proces.

Katalog dostępnych źródeł danych

Przed rozpoczęciem budowania modelu zachowań klientów konieczne jest zapoznanie się z danymi klientów, do których firma ma już dostęp. Posłuży to jako mapa drogowa dla ewentualnych zmian w gromadzeniu danych, które należy wprowadzić, aby wesprzeć nową inicjatywę modelowania. W przypadku większości firm powinna już istnieć ogromna i niewykorzystana pula danych z takich źródeł, jak:

• Historie sprzedaży
• Dane analityczne strony internetowej
• Dane ankietowe klientów
• Ewidencja obsługi klienta
• Wcześniejsze wyniki kampanii marketingowych

… i inni.

W najlepszych okolicznościach większość tych danych będzie zawarta w istniejącym systemie CRM, co ułatwi ich wykorzystanie w działaniach analitycznych. Jeśli nie, należy podjąć kroki w celu scentralizowania danych, aby można je było odpowiednio wyczyścić i ustandaryzować do analizy.

Zacznij od analizy regresji

Gdy wszystkie dostępne dane klientów są gotowe do użycia, dobrym pierwszym krokiem jest użycie ich do przeprowadzenia podstawowych badań analizy regresji. Działa to najlepiej przy użyciu łatwo dostępnych danych, takich jak historia zakupów, statystyki odpowiedzi marketingowych i inne punkty danych, które mają oczywiste korelacje.

Tego rodzaju analiza może pozwolić na pewne szczątkowe wnioski, takie jak związek między wydatkami marketingowymi a wielkością sprzedaży. Może również pomóc powiązać określone działania klienta z pożądanymi wynikami . Na przykład można użyć analizy regresji, aby zidentyfikować wspólny punkt na ścieżce klienta, do którego docierają wszyscy klienci na drodze do konwersji.

Tego rodzaju wgląd może umożliwić marketerom ukierunkowanie swoich kampanii na pozyskiwanie większej liczby potencjalnych klientów na wczesnych etapach lejka sprzedażowego, aby dotrzeć do określonego punktu w procesie, który statystycznie zwiększa szanse sprzedaży. Jest to precyzyjny wysiłek ukierunkowany na cel, o którym marketerzy cyfrowi kiedyś tylko marzyli — teraz możliwy dzięki odpowiedniej analizie danych.

Twórz segmenty klientów

Korzystając z powyższych technik, firmy mogą wykorzystywać swoje dane tylko do wyciągnięcia ogólnych, najważniejszych wniosków na temat swoich klientów.

Aby uzyskać jeszcze więcej z danych (i zbliżyć się do stworzenia rzeczywistego modelu zachowań klientów), konieczne jest rozbicie danych klientów na mniejsze, podzielone na segmenty grupy .

Dobrą wiadomością dla marketerów jest to, że wiele z tych prac mogło już zostać ukończonych w ramach wcześniejszych wysiłków na rzecz personalizacji klienta online. Jeśli tak, to utworzone w tym celu segmentowane grupy są dobrym punktem wyjścia do dalszego modelowania zachowań klientów. Jeśli nie, najlepiej zacząć od kilku ogólnych kategorii segmentacji. Można je następnie podzielić na mniejsze grupy na podstawie konkretnych atrybutów, które zawierają dane o klientach.

Szukaj trendów w każdym segmencie

Po przygotowaniu danych i odpowiedniej segmentacji klientów następnym krokiem jest zbadanie danych (w podziale na segmenty) w celu znalezienia trendów. Poszukaj typowych przeszkód dla konwersji, znaczników, które sugerują, kiedy klient prawdopodobnie dokona zakupu – w zasadzie każdej aktywności, którą dzielą wszyscy członkowie segmentu.

Dobrą wiadomością jest to, że wiele dzisiejszych najlepszych platform automatyzacji marketingu (których można użyć do wdrożenia modeli zachowań klientów) zawiera już narzędzia analityczne, które mogą pobierać informacje z Twojej witryny, oprogramowania CRM, a nawet niezależnych baz danych w celu wyszukiwania klientów trendy.

Na przykład w powszechnie używanym HubSpot Marketing Hub możesz skonfigurować segmenty klientów i powiązać ze sobą wszystkie dane dotyczące członków segmentu. Możesz na przykład śledzić ukończenie określonych działań i tworzyć automatyczne raporty, które wyświetlają działania segment po segmencie w łatwych do interpretacji wizualizacjach, jak pokazano poniżej:

Stamtąd to tylko kwestia monitorowania danych w celu wyszukania wyłaniających się wzorców zachowań . Możesz również tworzyć te same rodzaje wizualizacji, aby skorelować relacje przyczynowo-skutkowe, takie jak śledzenie współczynników otwarć wiadomości e-mail i danych dotyczących interakcji z obsługą klienta wraz z aktywnością konwersji, aby zobaczyć, jaki wpływ na sprzedaż mają działania marketingowe i wsparcia.

Nawet w przypadku firm, które nie przyjęły jeszcze platformy automatyzacji marketingu, nadal można przeszukiwać dane w poszukiwaniu trendów. Google Analytics (lub inne narzędzia do analityki internetowej) mogą przeprowadzać proste i dogłębne porównania danych z wizualizacjami w celu poszukiwania trendów, które są doskonałym miejscem na rozpoczęcie działalności każdej firmy. Są proste w konfiguracji, łatwe w użyciu i mogą pokazać, w jaki sposób działania marketingowe i reklamowe firmy przekładają się na określone działania online.

Proste porównanie wygląda tak:

Chociaż istnieją pewne ograniczenia dotyczące tego, do jakich danych Google Analytics może uzyskać dostęp od razu — platforma może również integrować się z szeroką gamą oprogramowania CRM i zewnętrznymi źródłami danych. Oznacza to, że można zbudować infrastrukturę niezbędną do obsługi analizy segmentu klienta bez konieczności wyrzucania istniejącego oprogramowania i zaczynania od zera.

Spostrzeżenia wyciągnięte z tego kroku staną się podstawą do opracowania person klientów, które następnie doprowadzą do modelu zachowania dla każdej grupy klientów. Celem jest stworzenie mapy, która wyjaśni każdy rodzaj podróży klienta przez proces konwersji . Mapy te mogą następnie informować o wszystkich działaniach marketingowych niezbędnych do utrzymania ich na ścieżce konwersji.

Testuj, udoskonalaj, powtarzaj

W tym momencie pozostaje już tylko wyciągnąć wnioski z analizy trendów i zastosować je w kampanii marketingowej. Jeśli zidentyfikowane trendy są rzeczywiście statystycznie poprawne, kampania marketingowa, w której wykorzystano je jako przewodnik, powinna odnieść spektakularny sukces. Jeśli nie, nadszedł czas, aby ponownie przyjrzeć się danym, aby wyeliminować czynniki, które się nie sprawdziły.

Powtarzając ten proces kilka razy, powinno być możliwe odfiltrowanie wniosków, które nie wpłynęły na wyniki, pozostawiając tylko te, które sprawdzają się w praktyce. To właśnie te wnioski dotyczące każdego segmentu klientów stają się modelami zachowań klientów, do których stworzenia został zaprojektowany proces. Po dokładnym sprawdzeniu w rzeczywistych testach kampanii — nie ma prawie żadnych ograniczeń co do ich wartości i użyteczności.

Wdrażanie modeli do pracy

Jeśli powyższy proces przyniósł dobre wyniki, możesz zastosować nowy model zachowania klientów do niemal każdego aspektu działań marketingowych firmy w zakresie marketingu cyfrowego.

Mogą wzbogacić istniejące działania związane z projektowaniem UX opartym na danych.

Mogą również prowadzić personalizację we wszystkich działaniach marketingowych, takich jak witryna internetowa, reklamy i kampanie marketingowe e-mail.

To taktyka, którą zastosowała jedna z największych europejskich firm zajmujących się ochroną pasażerów linii lotniczych, tworząc dynamiczne strony docelowe dla nowych i powracających klientów:

W ich przypadku odwiedzający witrynę zobaczyliby inną odmianę strony docelowej na podstawie ich wcześniejszych interakcji z firmą, a także powiązanej historii przeglądania, pory dnia i danych geolokalizacyjnych.

Daje to możliwość zaprojektowania dynamicznych stron docelowych, które będą pasować do każdej możliwej grupy odbiorców – jak ukierunkowana na konsumenta wersja najnowszej dynamicznej personalizacji marketingowej opartej na koncie.

Modele zachowań klientów mogą nawet pomóc firmie pozostać o krok przed ewoluującym obliczem marketingu w mediach społecznościowych.

Korzystanie z tych właśnie typów modeli zachowań klientów umożliwiło sprzedawcy mody Closet London stworzenie ciągłej zautomatyzowanej spersonalizowanej kampanii e-mailowej skierowanej do nowych i istniejących klientów w oparciu o ich oczekiwane zachowanie na każdym etapie ich podróży. Kampania obejmowała oferowanie ukierunkowanych zachęt w formie rabatów klientom oznaczonym jako „zagrożeni” brakiem zaangażowania oraz wysyłanie wyselekcjonowanych ofert e-mailowych z wykorzystaniem danych z poprzednich zakupów. Klienci po raz pierwszy otrzymywali również mniejsze rabaty, aby zachęcić do powtarzania transakcji.

Wynik? Znacznie poprawiony współczynnik konwersji i wzrost przychodów o 2900%. A wszystko to było możliwe dzięki modelowaniu zachowań klientów.

Niezależnie od tego, jak są używane, ważne jest, aby pamiętać, że modele zachowań klientów, podobnie jak wszystkie inne narzędzia marketingowe, nie są ustalone w kamieniu.

Podobnie jak klienci, których reprezentują, będą potrzebować dużej uwagi i uwagi, aby zachować dokładność i trafność. Dzieje się tak, ponieważ wiele aspektów zachowania klientów zmieni się z czasem . Nadążanie za tymi zmianami wymaga ciągłego powracania do przedstawionego tutaj procesu. Będzie to również wymagało modyfikacji procesu w obliczu zmieniających się danych wejściowych. Tak długo, jak się do tego zobowiązuje, modele zachowań klientów mogą być prezentem marketingowym, który nie przestaje dawać. Wykorzystaj je dobrze!