5 ขั้นตอนในการเริ่มต้นสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของลูกค้า (และทำไมคุณถึงต้องการ)

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักการตลาดเริ่มใช้เครื่องมือและวิธีการที่ใช้ข้อมูลเป็นหลักมากขึ้นกว่าที่เคย พวกเขาทำเช่นนั้นเพราะว่าปัจจุบันมีข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับลูกค้า (และผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า) เพียงพอที่จะสรุปได้ ว่าความพยายามทางการตลาดดิจิทัลประเภทใดทำงานได้ดีที่สุด การใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อกระตุ้นการดำเนินการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถือเป็นขั้นตอนการปฏิบัติงานมาตรฐานในโลกของการตลาดดิจิทัล

วันนี้ หนึ่งในแนวทางที่ทันสมัยในพื้นที่นี้เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองที่พยายาม คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า การทำเช่นนี้จะทำให้สามารถเจาะลึกอนาคตและสร้างแผนการตลาดที่จะอยู่ในขั้นตอนล็อกขั้นตอนต่างๆ ของการเดินทางของลูกค้า แม้กระทั่งก่อนที่พวกเขาจะเริ่มดำเนินการ

การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมลูกค้าที่มีประโยชน์และแม่นยำนั้นต้องใช้การวางแผนอย่างมาก นอกจากนี้ยังเรียกร้องให้มีการดำเนินการอย่างระมัดระวังและการทดลองในปริมาณที่พอเหมาะ

ต่อไปนี้คือคำแนะนำทีละขั้นตอนเพื่อช่วยให้ธุรกิจที่สนใจสามารถเริ่มต้นกระบวนการดังกล่าวได้

แค็ตตาล็อกแหล่งข้อมูลที่มีอยู่

ก่อนเริ่มต้นสร้างแบบจำลองพฤติกรรมลูกค้า จำเป็นต้องได้รับการจัดการเกี่ยวกับข้อมูลลูกค้าที่ธุรกิจเข้าถึงได้อยู่แล้ว ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นแผนงานสำหรับการเปลี่ยนแปลงการรวบรวมข้อมูล หากมี จะต้องทำเพื่อสนับสนุนความคิดริเริ่มการสร้างแบบจำลองใหม่ สำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ ควรมีกลุ่มข้อมูลจำนวนมากและไม่ได้ใช้อยู่แล้ว จากแหล่งต่างๆ เช่น:

• ประวัติการขาย
• ข้อมูลวิเคราะห์เว็บไซต์
• ข้อมูลการสำรวจลูกค้า
• บันทึกการบริการลูกค้า
• ผลลัพธ์ของแคมเปญการตลาดก่อนหน้า

… และคนอื่น ๆ.

ภายใต้สถานการณ์ที่ดีที่สุด ข้อมูลส่วนใหญ่จะอยู่ในระบบ CRM ที่มีอยู่ ซึ่งจะอำนวยความสะดวกในการใช้งานในการวิเคราะห์ หากไม่เป็นเช่นนั้น ควรดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อรวมศูนย์ข้อมูลเพื่อให้สามารถทำความสะอาดและสร้างมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์ได้อย่างเหมาะสม

เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์การถดถอย

เมื่อข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่ทั้งหมดพร้อมใช้งานแล้ว ขั้นตอนแรกที่ดีคือใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อทำการศึกษาวิเคราะห์การถดถอยขั้นพื้นฐาน วิธีนี้ใช้ได้ผลดีที่สุดโดยใช้ข้อมูลที่พร้อมใช้งาน เช่น ประวัติการซื้อ สถิติการตอบสนองทางการตลาด และจุดข้อมูลอื่นๆ ที่มีความสัมพันธ์ที่ชัดเจน

การวิเคราะห์ประเภทนี้สามารถให้ข้อสรุปพื้นฐานบางอย่าง เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างค่าใช้จ่ายทางการตลาดและปริมาณการขาย นอกจากนี้ยังช่วย เชื่อมโยงการกระทำของลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงกับผลลัพธ์ที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น อาจเป็นไปได้ที่จะใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อระบุจุดร่วมในเส้นทางของลูกค้าที่ลูกค้าทั้งหมดเข้าถึงระหว่างทางไปสู่การแปลง

ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวสามารถช่วยให้นักการตลาดปรับแคมเปญของตนให้มีลีดเพิ่มขึ้นในระยะแรกของกระบวนการขายเพื่อไปถึงจุดเฉพาะในกระบวนการที่เพิ่มโอกาสในการขายทางสถิติ เป็นความพยายามที่แม่นยำในการกำหนดเป้าหมายที่นักการตลาดดิจิทัลเคยฝันถึงเท่านั้น ตอนนี้เป็นไปได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง

สร้างกลุ่มลูกค้า

การใช้เทคนิคข้างต้นทำให้ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลของตนเพื่อสรุปข้อสรุปทั่วไปเกี่ยวกับลูกค้าของตนเท่านั้น

เพื่อให้ได้ข้อมูลมากขึ้น (และเข้าใกล้การสร้างแบบจำลองพฤติกรรมลูกค้าจริงมากขึ้น) จำเป็นต้อง แบ่งข้อมูลลูกค้าออกเป็นกลุ่มย่อยที่เล็กลง

ข่าวดีสำหรับนักการตลาดคืองานส่วนใหญ่อาจเสร็จสิ้นแล้วโดยเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามก่อนหน้านี้ในการปรับแต่งลูกค้าออนไลน์ให้เป็นส่วนตัว ถ้าเป็นเช่นนั้น กลุ่มที่แบ่งกลุ่มที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์นี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของลูกค้าต่อไป ถ้าไม่เช่นนั้น เป็นการดีที่สุดที่จะเริ่มต้นด้วยหมวดหมู่การแบ่งกลุ่มโดยทั่วไป สิ่งเหล่านี้สามารถปรับปรุงให้เป็นกลุ่มเล็ก ๆ ตามคุณลักษณะเฉพาะที่ข้อมูลมีเกี่ยวกับลูกค้า

มองหาเทรนด์ในแต่ละกลุ่ม

เมื่อข้อมูลพร้อมและแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างเหมาะสมแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการตรวจสอบข้อมูล (แยกตามส่วน) เพื่อค้นหาแนวโน้มบางอย่าง มองหาสิ่งกีดขวางที่มักนำไปสู่ ​​Conversion ซึ่งเป็นเครื่องหมายที่บ่งบอกว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะทำการซื้อเมื่อใด โดยพื้นฐานแล้วจะเป็นกิจกรรมใดๆ ที่สมาชิกทุกคนในกลุ่มแบ่งปัน

ข่าวดีก็คือแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติชั้นนำจำนวนมากในปัจจุบัน (ซึ่งคุณจะใช้เพื่อนำแบบจำลองพฤติกรรมของลูกค้าไปใช้) มีเครื่องมือวิเคราะห์ที่สามารถดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ ซอฟต์แวร์ CRM และแม้แต่ฐานข้อมูลแบบสแตนด์อโลนเพื่อค้นหาลูกค้าอยู่แล้ว แนวโน้ม

ตัวอย่างเช่น ภายใน HubSpot Marketing Hub ที่ใช้กันทั่วไป คุณสามารถตั้งค่าเซ็กเมนต์ลูกค้าของคุณและเชื่อมโยงข้อมูลทุกชิ้นเกี่ยวกับสมาชิกเซ็กเมนต์เข้าด้วยกัน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถติดตามความสมบูรณ์ของการดำเนินการเฉพาะ และสร้างรายงานอัตโนมัติที่แสดงกิจกรรมทีละส่วนในรูปแบบภาพที่ง่ายต่อการตีความ ดังภาพด้านล่าง:

จากที่นั่น เป็นเพียงเรื่องของการตรวจสอบข้อมูลเพื่อ ค้นหารูปแบบพฤติกรรม ที่จะเกิดขึ้น คุณยังสามารถสร้างการแสดงภาพประเภทเดียวกันเพื่อเชื่อมโยงความสัมพันธ์ที่เป็นเหตุและผล เช่น การติดตามอัตราการเปิดอีเมลและข้อมูลการโต้ตอบกับการบริการลูกค้าควบคู่ไปกับกิจกรรมการแปลง เพื่อดูว่าการดำเนินการด้านการตลาดและการสนับสนุนของคุณมีผลกระทบต่อการขายอย่างไร

แม้แต่สำหรับธุรกิจที่ยังไม่ได้ใช้แพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ ก็ยังสามารถรวบรวมข้อมูลเพื่อค้นหาแนวโน้มได้ Google Analytics (หรือเครื่องมือวิเคราะห์เว็บอื่นๆ) สามารถเปรียบเทียบข้อมูลที่เรียบง่ายและเจาะลึกพร้อมการแสดงภาพข้อมูลเพื่อค้นหาแนวโน้ม ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับธุรกิจใดๆ ตั้งค่าได้ง่าย ใช้งานง่าย และสามารถเผยให้เห็นว่าความพยายามทางการตลาดและการโฆษณาของธุรกิจแปลเป็นกิจกรรมเฉพาะทางออนไลน์ได้อย่างไร

การเปรียบเทียบง่ายๆ มีลักษณะดังนี้:

แม้ว่าจะมีข้อจำกัดบางประการเกี่ยวกับข้อมูลที่ Google Analytics สามารถเข้าถึงได้ทันที แต่แพลตฟอร์มนี้ยังสามารถรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ CRM ที่หลากหลายและแหล่งข้อมูลภายนอกได้อีกด้วย นั่นหมายความว่า เป็นไปได้ที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าโดยไม่ต้องทิ้งซอฟต์แวร์ที่มีอยู่และเริ่มต้นจากศูนย์

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากขั้นตอนนี้จะกลายเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาบุคลิกภาพของลูกค้า ซึ่งจะนำไปสู่แบบจำลองพฤติกรรมสำหรับกลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่ม เป้าหมายคือการ สร้างแผนที่ที่สามารถอธิบายการเดินทางของลูกค้าแต่ละประเภทผ่านกระบวนการแปลง แผนที่เหล่านั้นสามารถแจ้งทุกอย่างเกี่ยวกับการตลาดที่จำเป็นเพื่อให้พวกเขาอยู่บนเส้นทางสู่การแปลง

ทดสอบ ปรับแต่ง ทำซ้ำ

ณ จุดนี้ สิ่งเดียวที่ต้องทำคือนำข้อสรุปที่ได้จากการวิเคราะห์แนวโน้มมาใช้กับแคมเปญการตลาด หากแนวโน้มที่ระบุตามจริงแล้วมีเสียงทางสถิติ แคมเปญการตลาดที่ใช้เป็นแนวทางควรประสบความสำเร็จอย่างน่าทึ่ง หากไม่เป็นเช่นนั้น ก็ถึงเวลาทบทวนข้อมูลอีกครั้ง เพื่อขจัดปัจจัยที่ยังไม่หมดไป

การทำขั้นตอนนี้ซ้ำสองสามครั้ง ควรจะเป็นไปได้ที่จะกรองข้อสรุปที่ไม่ได้ขับเคลื่อนผลลัพธ์ออกไป เหลือไว้เฉพาะสิ่งที่ได้ผลในทางปฏิบัติเท่านั้น เป็นข้อสรุปเกี่ยวกับกลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มที่กลายเป็นแบบจำลองพฤติกรรมของลูกค้าที่กระบวนการได้รับการออกแบบเพื่อสร้าง เมื่อพวกเขาได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดผ่านการทดสอบแคมเปญในโลกแห่งความเป็นจริงแล้ว แทบไม่มีข้อ จำกัด ว่าพวกเขาจะมีคุณค่าและมีประโยชน์เพียงใด

การนำแบบจำลองไปใช้ในการทำงาน

หากกระบวนการข้างต้นให้ผลลัพธ์ที่ดี คุณสามารถใช้รูปแบบพฤติกรรมลูกค้าใหม่กับการทำการตลาดดิจิทัลของบริษัทได้เกือบทุกด้าน

พวกเขาสามารถเสริมความพยายามในการออกแบบ UX ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีอยู่

พวกเขายังสามารถขับเคลื่อน การปรับเปลี่ยน ในแบบของคุณในทุกความพยายามทางการตลาดของคุณ เช่น เว็บไซต์ การโฆษณา และแคมเปญการตลาดทางอีเมล

นั่นเป็นกลยุทธ์ที่บริษัทคุ้มครองผู้โดยสารสายการบินที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของยุโรปใช้ในการสร้างหน้า Landing Page แบบไดนามิกสำหรับลูกค้าใหม่และลูกค้าที่กลับมา:

ในกรณีของพวกเขา ผู้เข้าชมไซต์จะเห็นรูปแบบที่แตกต่างกันของหน้า Landing Page โดยพิจารณาจากการโต้ตอบกับธุรกิจครั้งก่อนๆ ของพวกเขา ตลอดจนประวัติการเข้าชมที่เกี่ยวข้อง ช่วงเวลาของวัน และข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ตลอดจนปัจจัยอื่นๆ

ซึ่งสร้างความเป็นไปได้ในการออกแบบหน้า Landing Page แบบไดนามิกเพื่อให้เหมาะกับผู้ชมที่เป็นไปได้ทุกราย เช่น เวอร์ชันล่าสุดที่มุ่งเป้าไปที่ผู้บริโภคในการปรับเปลี่ยนการตลาดตามบัญชีแบบไดนามิก

โมเดลพฤติกรรมของลูกค้ายังสามารถช่วยให้ธุรกิจก้าวนำหน้าการตลาดโซเชียลมีเดียที่เปลี่ยนแปลงไปหนึ่งก้าว

การใช้รูปแบบพฤติกรรมลูกค้าที่แน่นอนเหล่านี้ทำให้ผู้ค้าปลีกแฟชั่น Closet London สามารถสร้างแคมเปญอีเมลส่วนบุคคลแบบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่องซึ่งกำหนดเป้าหมายลูกค้าใหม่และลูกค้าเดิมตามพฤติกรรมที่คาดหวังในแต่ละส่วนของการเดินทาง แคมเปญนี้รวมถึงการเสนอสิ่งจูงใจที่ตรงเป้าหมายในรูปแบบของส่วนลดให้กับลูกค้าที่ระบุว่า "มีความเสี่ยง" ที่จะเลิกใช้และส่งอีเมลที่ดูแลจัดการโดยใช้ข้อมูลการซื้อที่ผ่านมา ลูกค้ารายแรกยังได้รับส่วนลดน้อยลงเพื่อกระตุ้นให้กลับมาทำธุรกิจซ้ำ

ผลลัพธ์? อัตรา Conversion ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างมากมาย และการเพิ่มรายได้ถึง 2900% และทั้งหมดนี้เป็นไปได้เพราะการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของลูกค้า

อย่างไรก็ตาม มีการใช้รูปแบบเหล่านี้แล้ว สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่ารูปแบบพฤติกรรมของลูกค้า เช่นเดียวกับเครื่องมือทางการตลาดอื่นๆ ทั้งหมดไม่ได้ถูกกำหนดไว้จริง

เช่นเดียวกับลูกค้าที่พวกเขาเป็นตัวแทน พวกเขาจะต้องได้รับการดูแลเอาใจใส่เป็นอย่างดีเพื่อให้มีความถูกต้องและมีความเกี่ยวข้อง นั่นเป็นเพราะว่า พฤติกรรมของลูกค้าในแง่มุมต่างๆ จะเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา การติดตามการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จำเป็นต้องทบทวนกระบวนการที่วางไว้ที่นี่ครั้งแล้วครั้งเล่า นอกจากนี้ยังจะต้องมีการปรับเปลี่ยนกระบวนการเมื่อเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเข้า ตราบเท่าที่มีความมุ่งมั่นในการทำเช่นนั้น โมเดลพฤติกรรมของลูกค้าสามารถเป็นของขวัญทางการตลาดที่จะให้ต่อไปได้ ใช้ให้ดี!