5 шагов к созданию моделей поведения клиентов (и зачем они вам нужны)

За последние несколько лет маркетологи начали внедрять гораздо больше инструментов и методологий, основанных на данных, чем когда-либо прежде. Они сделали это, потому что огромного количества данных, доступных об их клиентах (и потенциальных клиентах), теперь достаточно, чтобы сделать выводы о том, какие виды цифрового маркетинга работают лучше всего . Использование этих данных для прогнозной аналитики теперь считается стандартной процедурой в мире цифрового маркетинга.

Сегодня одним из передовых подходов в этой области является построение моделей, направленных на прогнозирование поведения клиентов . Таким образом, становится возможным заглянуть в будущее и создать маркетинговые планы, которые будут соответствовать различным этапам пути клиента — даже до того, как он его начал.

Однако создание полезной и точной модели поведения клиентов требует тщательного планирования. Это также требует тщательного исполнения и изрядного количества экспериментов.

Вот пошаговое руководство, которое поможет заинтересованным компаниям начать этот процесс.

Каталог Доступные источники данных

Прежде чем приступить к построению модели поведения клиентов, необходимо получить доступ к данным о клиентах, к которым у бизнеса уже есть доступ. Это послужит дорожной картой того, какие изменения в сборе данных, если таковые имеются, необходимо внести для поддержки новой инициативы по моделированию. Для большинства предприятий уже должен быть доступен обширный и неиспользованный пул данных из таких источников, как:

• Истории продаж
• Данные аналитики веб-сайта
• Данные опроса клиентов
• Записи обслуживания клиентов
• Предыдущие результаты маркетинговой кампании

… и другие.

В лучшем случае большая часть этих данных будет храниться в существующей системе CRM, что облегчит их использование в аналитических целях. Если нет, следует предпринять шаги для централизации данных, чтобы их можно было должным образом очистить и стандартизировать для анализа.

Начните с регрессионного анализа

Как только все доступные данные о клиентах будут готовы к использованию, хорошим первым шагом будет их использование для проведения некоторых базовых исследований регрессионного анализа. Это лучше всего работает с использованием легкодоступных данных, таких как история покупок, статистика маркетинговых откликов и другие точки данных, которые имеют очевидные корреляции.

Такой анализ может позволить сделать некоторые элементарные выводы, например, о взаимосвязи между затратами на маркетинг и объемом продаж. Это также может помочь связать конкретные действия клиентов с желаемыми результатами . Например, можно использовать регрессионный анализ, чтобы определить общую точку пути клиента, которую все клиенты достигают на пути к конверсии.

Такое понимание может позволить маркетологам направить свои кампании на получение большего количества потенциальных клиентов на ранних этапах воронки продаж, чтобы достичь определенной точки процесса, которая статистически увеличивает шансы на продажу. Это точное таргетирование усилий, о котором цифровые маркетологи раньше могли только мечтать, теперь стало возможным благодаря правильному анализу данных.

Создайте сегменты клиентов

Используя описанные выше методы, компании могут использовать свои данные только для того, чтобы делать какие-то обобщенные выводы о своих клиентах.

Чтобы извлечь из данных еще больше пользы (и приблизиться к созданию реальной модели поведения клиентов), необходимо разбить данные о клиентах на более мелкие сегментированные группы .

Хорошей новостью для маркетологов является то, что большая часть этой работы, возможно, уже завершена в рамках более ранних усилий по персонализации клиентов в Интернете. Если это так, созданные для этой цели сегментированные группы являются хорошей отправной точкой для дальнейшего моделирования поведения клиентов. Если нет, лучше начать с некоторых обобщенных категорий сегментации. Затем их можно разделить на более мелкие группы на основе конкретных атрибутов, содержащихся в данных о клиентах.

Ищите тенденции в каждом сегменте

Когда данные готовы и клиенты правильно сегментированы, следующим шагом будет изучение данных (с разбивкой по сегментам), чтобы найти некоторые тенденции. Ищите общие камни преткновения на пути к конверсии, маркеры, которые подсказывают, когда клиент может совершить покупку — в основном любые действия, общие для всех участников сегмента.

Хорошей новостью здесь является то, что многие из современных ведущих платформ автоматизации маркетинга (которые вы будете использовать для того, чтобы ваши модели поведения клиентов работали) уже включают инструменты аналитики, которые могут извлекать информацию с вашего веб-сайта, программного обеспечения CRM и даже автономных баз данных для поиска клиентов. тенденции.

Например, в широко используемом маркетинговом центре HubSpot вы можете настроить сегменты клиентов и связать воедино все данные об участниках сегмента. Например, вы можете отслеживать выполнение определенных действий и создавать автоматические отчеты, которые отображают активность по сегментам в удобной для интерпретации визуализации, как показано на рисунке ниже:

Оттуда нужно просто отслеживать данные, чтобы искать модели поведения . Вы также можете создавать такие же визуализации для сопоставления причинно-следственных связей, таких как отслеживание показателей открытия электронной почты и данных о взаимодействии со службой поддержки наряду с активностью конверсии, чтобы увидеть, какое влияние ваши маркетинговые операции и операции поддержки оказывают на продажи.

Даже для предприятий, которые еще не внедрили платформу автоматизации маркетинга, по-прежнему можно просматривать данные для поиска тенденций. Google Analytics (или другие инструменты веб-аналитики) могут выполнять простые и подробные сравнения данных с визуализацией для поиска тенденций, что является отличным местом для начала любого бизнеса. Они просты в настройке, просты в использовании и могут показать, как маркетинговые и рекламные усилия компании трансформируются в конкретные действия в Интернете.

Простое сравнение выглядит так:

Хотя есть некоторые ограничения на то, к каким данным Google Analytics может получить доступ прямо из коробки, платформа также может интегрироваться с широким спектром программного обеспечения CRM и внешних источников данных. Это означает, что можно построить инфраструктуру, необходимую для поддержки анализа клиентских сегментов, без необходимости отказываться от существующего программного обеспечения и начинать с нуля.

Информация, полученная на этом этапе, станет основой для разработки портретов клиентов, что затем приведет к модели поведения для каждой группы клиентов. Цель состоит в том, чтобы создать карту, которая может объяснить каждый тип пути клиента в процессе конверсии . Затем эти карты могут сообщить все о маркетинге, необходимом для того, чтобы они оставались на пути к конверсии.

Тестировать, уточнять, повторять

На этом этапе остается только сделать выводы, сделанные на основе анализа тенденций, и применить их к маркетинговой кампании. Если выявленные тенденции на самом деле статистически достоверны, маркетинговая кампания, которая использовала их в качестве ориентира, должна иметь впечатляющий успех. Если нет, пришло время пересмотреть данные, чтобы исключить факторы, которые не сработали.

Повторив этот процесс несколько раз, можно будет отфильтровать выводы, которые не привели к результатам, оставив только те, которые работают на практике. Именно эти выводы о каждом клиентском сегменте становятся моделями поведения клиентов, для создания которых и был разработан процесс. После того, как они будут тщательно проверены в ходе тестирования кампании в реальных условиях, их ценность и полезность практически не ограничены.

Запуск моделей в работу

Если описанный выше процесс дал хорошие результаты, вы можете применить новую модель поведения клиентов практически ко всем аспектам цифрового маркетинга компании.

Они могут дополнить существующие усилия по проектированию UX, основанные на данных.

Они также могут персонализировать все ваши маркетинговые усилия, такие как ваш веб-сайт, рекламные кампании и маркетинговые кампании по электронной почте.

Это тактика, которую использовала одна из крупнейших европейских компаний по защите пассажиров авиакомпаний для создания динамических целевых страниц для новых и постоянных клиентов:

В их случае посетители сайта увидят другой вариант целевой страницы в зависимости от их предыдущего взаимодействия с бизнесом, а также связанной с ними истории просмотров, времени суток и данных их геолокации, среди других факторов.

Это дает возможность создавать динамические целевые страницы, подходящие для любой мыслимой аудитории — например, ориентированную на потребителя версию новейшей динамической персонализации маркетинга на основе учетной записи.

Модели поведения клиентов могут даже помочь бизнесу оставаться на шаг впереди развивающегося маркетинга в социальных сетях.

Использование именно этих типов моделей поведения клиентов позволило ритейлеру модной одежды Closet London создать непрерывную автоматизированную персонализированную кампанию по электронной почте, нацеленную на новых и существующих клиентов на основе их ожидаемого поведения на каждом этапе их пути. Кампания включала в себя целевые поощрения в виде скидок для клиентов, помеченных как «подверженные риску» отказа от участия, и отправку кураторских предложений по электронной почте с использованием данных о прошлых покупках. Новые клиенты также получали меньшие скидки, чтобы стимулировать повторные покупки.

Результат? Значительно улучшенный коэффициент конверсии и увеличение дохода на 2900%. И все это стало возможным благодаря моделированию поведения клиентов.

Однако, как бы они ни использовались, важно понимать, что модели поведения клиентов, как и все другие маркетинговые инструменты, не высечены на камне.

Как и клиенты, которых они представляют, они нуждаются в большой заботе и внимании, чтобы оставаться точными и актуальными. Это связано с тем, что многие аспекты поведения клиентов со временем изменятся . Чтобы не отставать от этих изменений, необходимо снова и снова пересматривать изложенный здесь процесс. Это также потребует изменения процесса в связи с изменением входных данных. Пока есть обязательство делать это, модели поведения клиентов могут быть маркетинговым подарком, который продолжает приносить. Используйте их хорошо!