Müşteri Davranış Modelleri Oluşturmaya Başlamak için 5 Adım (Ve Neden Onlara İhtiyacınız Var)

Son birkaç yılda pazarlamacılar, her zamankinden çok daha fazla veriye dayalı araç ve metodoloji benimsemeye başladılar. Bunu yaptılar, çünkü müşterileri (ve potansiyel müşterileri) hakkında mevcut olan çok miktarda veri, artık hangi tür dijital pazarlama çabalarının en iyi sonucu verdiğine dair sonuçlar çıkarmak için yeterli. Tahmine dayalı analitik operasyonları beslemek için bu verileri kullanmak, artık dijital pazarlama dünyasında standart işletim prosedürü olarak kabul ediliyor.

Bugün, bu alandaki en son yaklaşımlardan biri, müşteri davranışını tahmin etmeye çalışan modeller oluşturmayı gerektirmektedir. Bunu yaparak, geleceğe bakmak ve bir müşterinin yolculuğunun çeşitli aşamaları ile adım adım ilerleyecek pazarlama planları oluşturmak mümkün hale gelir - daha başlamadan.

Yararlı ve doğru bir müşteri davranışı modeli oluşturmak çok fazla planlama gerektirir. Aynı zamanda, dikkatli bir uygulama ve makul miktarda deney gerektirir.

İlgilenen işletmelerin bu sürece başlamasına yardımcı olacak adım adım bir kılavuz.

Katalog Mevcut Veri Kaynakları

Bir müşteri davranışı modeli oluşturmaya başlamadan önce, işletmenin zaten erişime sahip olduğu müşteri verilerini ele almak gerekir. Bu, eğer varsa, yeni modelleme girişimini desteklemek için hangi veri toplama değişikliklerinin yapılması gerektiğine dair bir yol haritası görevi görecektir. Çoğu işletme için, halihazırda aşağıdakiler gibi kaynaklardan sağlanan geniş ve kullanılmayan bir veri havuzu olmalıdır:

• Satış geçmişleri
• Web sitesi analiz verileri
• Müşteri anketi verileri
• Müşteri hizmetleri kayıtları
• Önceki pazarlama kampanyası sonuçları

… ve diğerleri.

En iyi koşullar altında, bu verilerin çoğu, bir analitik çabasında kullanımını kolaylaştıracak olan mevcut bir CRM sistemi içinde yer alacaktır. Değilse, verilerin uygun şekilde temizlenip analiz için standart hale getirilebilmesi için verileri merkezileştirmek için adımlar atılmalıdır.

Regresyon Analizi ile Başlayın

Mevcut tüm müşteri verileri kullanılmaya hazır olduğunda, bazı temel regresyon analizi çalışmalarını yürütmek için bunları kullanmak iyi bir ilk adımdır. Bu, satın alma geçmişi, pazarlama yanıt istatistikleri ve bariz korelasyonları olan diğer veri noktaları gibi hazır verileri kullanarak en iyi sonucu verir.

Bu tür bir analiz, pazarlama harcaması ile satış hacmi arasındaki ilişki gibi bazı temel sonuçlara izin verebilir. Ayrıca belirli müşteri eylemlerinin arzu edilen sonuçlara bağlanmasına da yardımcı olabilir. Örneğin, müşteri yolculuğunda tüm müşterilerin dönüşüm yolunda ulaştığı ortak bir noktayı belirlemek için regresyon analizini kullanmak mümkün olabilir.

Bu tür bir içgörü, pazarlamacıların, bir satış olasılığını istatistiksel olarak artıran süreçte belirli bir noktaya ulaşmak için satış hunisinin ilk aşamalarında kampanyalarını daha fazla sayıda potansiyel müşteri elde etmeye yönlendirmelerini mümkün kılabilir. Bu, dijital pazarlamacıların eskiden yalnızca hayalini kurduğu, şimdi doğru veri analiziyle mümkün hale gelen kesin çabadır.

Müşteri Segmentleri Oluşturun

Yukarıdaki teknikleri kullanan işletmeler, verilerini yalnızca müşterileri hakkında bazı genelleştirilmiş, en üst düzeyde sonuçlar çıkarmak için kullanabilirler.

Verilerden daha da fazlasını elde etmek (ve gerçek bir müşteri davranışı modeli oluşturmaya yaklaşmak) için müşteri verilerini daha küçük, segmentlere ayrılmış gruplara ayırmak gerekir.

Pazarlamacılar için iyi haber şu ki, bu çalışmaların çoğu, daha önceki çevrimiçi müşteri kişiselleştirme çabalarının bir parçası olarak zaten tamamlanmış olabilir. Eğer öyleyse, bu amaç için oluşturulan bölümlere ayrılmış gruplar, daha fazla müşteri davranışı modellemesi için iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. Değilse, bazı genelleştirilmiş segmentasyon kategorileriyle başlamak en iyisidir. Bunlar daha sonra verilerin müşterilerle ilgili içerdiği belirli niteliklere dayalı olarak daha küçük gruplara dönüştürülebilir.

Her Segmentteki Trendleri Arayın

Veriler hazır ve müşteriler uygun şekilde bölümlere ayrılmış durumdayken, bir sonraki adım, bazı eğilimleri bulmak için verileri (bölümlere göre ayrılmış) incelemektir. Bir müşterinin satın alma olasılığının ne zaman olduğunu gösteren işaretler olan dönüşüm için ortak engeller arayın - temelde tüm segment üyelerinin paylaştığı herhangi bir etkinlik.

Buradaki iyi haber, günümüzün en iyi pazarlama otomasyon platformlarının (müşteri davranış modellerinizi çalıştırmak için kullanacağınız) birçoğunun halihazırda web sitenizden, CRM yazılımından ve hatta müşteri aramak için bağımsız veritabanlarından bilgi çekebilen analitik araçları içermesidir. trendler.

Örneğin, yaygın olarak kullanılan HubSpot Pazarlama Merkezi içinde müşteri segmentlerinizi ayarlayabilir ve segment üyeleriyle ilgili her veri parçasını birbirine bağlayabilirsiniz. Örneğin, belirli eylemlerin tamamlanmasını izleyebilir ve aşağıdaki resimde gösterildiği gibi, aktiviteyi segmentler halinde yorumlaması kolay görselleştirmelerde görüntüleyen otomatik raporlar oluşturabilirsiniz:

Oradan, ortaya çıkacak davranış kalıplarını aramak için verileri izleme meselesi sadece. Pazarlama ve destek operasyonlarınızın satışlar üzerinde ne gibi bir etkisi olduğunu görmek için e-posta açılma oranlarını ve müşteri hizmetleri etkileşim verilerini izleme gibi neden-sonuç ilişkilerini ilişkilendirmek için aynı türde görselleştirmeler de oluşturabilirsiniz.

Henüz bir pazarlama otomasyonu platformunu benimsememiş olan işletmeler için bile, trendleri aramak için verileri taramak hala mümkündür. Google Analytics (veya diğer web analizi araçları), herhangi bir işletmenin başlaması için harika bir yer olan trendleri aramak için görselleştirmelerle basit ve derinlemesine veri karşılaştırmaları yapabilir. Kurulumu basit, kullanımı kolaydır ve bir işletmenin pazarlama ve reklam çabalarının çevrimiçi belirli etkinliklere nasıl dönüştüğünü ortaya çıkarabilir.

Basit bir karşılaştırma şöyle görünür:

Google Analytics'in kutudan çıkar çıkmaz hangi verilere erişebileceği konusunda bazı sınırlamalar olsa da, platform çok çeşitli CRM yazılımı ve harici veri kaynaklarıyla da entegre olabilir. Bu, müşteri segmenti analizini desteklemek için gereken altyapıyı, mevcut yazılımları atmaya ve sıfırdan başlamaya gerek kalmadan oluşturmanın mümkün olduğu anlamına gelir.

Bu adımdan elde edilen içgörüler, daha sonra her müşteri grubu için bir davranış modeline yol açacak olan müşteri kişiliklerini geliştirmenin temeli olacaktır. Amaç, dönüşüm süreci boyunca her bir müşterinin yolculuğunu açıklayabilen bir harita oluşturmaktır . Bu haritalar daha sonra onları dönüşüm yolunda tutmak için gerekli olan pazarlama hakkında her şeyi bilgilendirebilir.

Test Et, İyileştir, Tekrar Et

Bu noktada geriye sadece trend analizinden çıkan sonuçları alıp bir pazarlama kampanyasına uygulamak kalıyor. Belirlenen eğilimler aslında istatistiksel olarak sağlamsa, onları kılavuz olarak kullanan pazarlama kampanyası olağanüstü bir şekilde başarılı olmalıdır. Değilse, yayılmayan faktörleri ortadan kaldırmak için verileri yeniden gözden geçirme zamanı.

Bu işlemi birkaç kez tekrarlayarak, sadece pratikte işe yarayanları bırakarak, sonuç getirmeyen sonuçları filtrelemek mümkün olmalıdır. Sürecin yaratmak için tasarlandığı müşteri davranış modelleri haline gelen, her bir müşteri segmentiyle ilgili bu sonuçlardır. Gerçek dünyadaki kampanya testleriyle kapsamlı bir şekilde incelendikten sonra - ne kadar değerli ve yararlı olacaklarının neredeyse hiçbir sınırı yoktur.

Modelleri Çalıştırmak

Yukarıdaki süreç sağlıklı sonuçlar verdiyse, yeni müşteri davranışı modelini bir şirketin dijital pazarlama çabasının neredeyse her yönüne uygulayabilirsiniz.

Mevcut veriye dayalı UX tasarım çabalarını artırabilirler.

Ayrıca web siteniz, reklamlarınız ve e-posta pazarlama kampanyalarınız gibi tüm pazarlama çabalarınızda kişiselleştirmeyi teşvik edebilirler.

Avrupa'nın en büyük havayolu yolcu koruma şirketlerinden birinin yeni ve geri dönen müşteriler için dinamik açılış sayfaları oluşturmak için kullandığı taktik budur:

Bu durumda, siteye gelen ziyaretçiler, diğer faktörlerin yanı sıra, işletmeyle olan önceki etkileşimlerinin yanı sıra ilgili tarama geçmişlerine, günün saatine ve coğrafi konum verilerine dayalı olarak açılış sayfasının farklı bir varyasyonunu göreceklerdir.

Bu, dinamik hesap tabanlı pazarlama kişiselleştirmesinin en son tüketiciye yönelik versiyonu gibi, akla gelebilecek her kitleye uygun dinamik açılış sayfaları tasarlama imkanı yaratır.

Müşteri davranış modelleri, bir işletmenin sosyal medya pazarlamasının gelişen yüzünün bir adım önünde kalmasına bile yardımcı olabilir.

Bu tür müşteri davranış modellerini kullanmak, moda perakendecisi Closet London'ın yeni ve mevcut müşterileri, yolculuklarının her bir bölümünde beklenen davranışlarına göre hedefleyen, sürekli olarak otomatikleştirilmiş bir kişiselleştirilmiş e-posta kampanyası oluşturmasını sağladı. Kampanya, ayrılma "riskinde" olarak etiketlenen müşterilere indirimler şeklinde hedefli teşvikler sunmayı ve geçmiş satın alma verilerini kullanarak küratörlü e-posta teklifleri göndermeyi içeriyordu. İlk kez müşteriler de tekrar işi teşvik etmek için daha küçük indirimler aldı.

Sonuç? Büyük ölçüde iyileştirilmiş bir dönüşüm oranı ve %2900'lük bir gelir artışı. Ve bunların hepsi müşteri davranış modellemesi sayesinde mümkün oldu.

Bununla birlikte, kullanılsalar da, diğer tüm pazarlama araçları gibi müşteri davranış modellerinin taşa oturtulmadığını kabul etmek önemlidir.

Temsil ettikleri müşteriler gibi, doğru ve alakalı kalmaları için büyük özen ve dikkat göstermeleri gerekir. Bunun nedeni , müşteri davranışının birçok yönünün zaman içinde değişmesidir . Bu değişikliklere ayak uydurmak, burada ortaya konan süreci tekrar tekrar gözden geçirmeyi gerektirir. Ayrıca, değişen veri girişleri karşısında sürecin değiştirilmesini gerektirecektir. Taahhüt edildiği sürece, müşteri davranış modelleri vermeye devam eden pazarlama hediyesi olabilir. Onları iyi kullan!