Müşteri Davranışı Modellemesi: Geliri En Üst Düzeye Çıkarmak İçin Matematik Temelli Yaklaşım

X-Men'den Profesör Charles Francis Xavier'i hatırlıyor musunuz? Profesör X, sevgiyle çağrıldığı gibi, başkalarının zihinlerini okumak ve kontrol etmek için insanüstü bir yeteneğe sahip bir mutanttı.

Bir insan, bırakın anlamak bir yana, başkalarının zihinlerini kontrol edebiliyorsa, eylemlerini de kontrol edebilir.

Pekala, günümüz pazarlamacıları aşağı yukarı Profesör X'e benziyor. Hepsinin telepatik yetenekleri yok ama onları Profesör X gibi yapan bir araç var.

Buna müşteri davranış modellemesi denir.

Basit bir ifadeyle, müşteri davranışı modellemesi, bir kullanıcı kişiliği yaratmak için matematiğin kullanılmasıdır. Kişi, aynı eylemlere, tercihlere ve benzer özelliklere sahip kullanıcıları tek bir kohortta gruplayarak oluşturulur. Bu, belirli bir senaryo sırasında her grubun alacağı eylemi tahmin etmeye yardımcı olur.

Örneğin, 21-30 yaş aralığındaki kullanıcılar genellikle süper kahraman tişörtleri satın almaya isteklidir. 30 yaş ve üzeri kullanıcıların çoğu ise iş yerine uygun gömlek ve resmi kıyafetleri tercih ediyor.

Yaş grubu ve giyim tercihleri, müşterilerin ayrı segmentlerde gruplandırılmasına yardımcı olur. Bir pazarlama kampanyası planlandığında, müşteri davranışı modellemesi , bu müşteri segmentlerinin her birine hitap edebilecek ayrı kampanyalar oluşturmaya yardımcı olur.

• Yenilik – Yakın zamanda işletmeden satın almak için para harcayan müşterilerin tekrar para harcama olasılığının yüksek olduğu fikri.
• Sıklık – Bir işletmede daha sık para harcayan müşterilerin diğerlerine kıyasla harcama olasılığının daha yüksek olduğu fikri.
• Parasal Değer – Bir işletmede en çok para harcayan müşterilerin diğer müşterilerden daha fazla harcama olasılığının yüksek olduğu fikri.

Müşteri davranışı modellemesinin olumlu yanı, büyüklükleri ne olursa olsun hiçbir ayrım gözetmeksizin hemen hemen her sektör ve işletme için geçerli olmasıdır.

Müşteri Davranışı Modellemesinin Önemi

21. yüzyılda veri yeni petroldür.

Müşteri verileri, sonsuz kullanımlar için yeniden kullanılabilen ham petrol gibidir. Bir işletme, müşteri verilerini e-posta, canlı sohbet aracı, sosyal medya dinleme ve hatta giyilebilir cihazlar dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan alabilir. Ve model yüzeysel olarak değil de matematiksel olarak oluşturulduğu için doğrudur ve daha fazla değer taşır.

Müşteri davranışı modellemesi pazarlamacılar, doğru hedef kitleyi bulmak isteyen startup kurucuları ve hatta piyasaya deneysel bir ürün çıkarmak isteyen uzun süredir devam eden işletmeler için önemlidir.

Avantajlardan bazıları aşağıda ayrıntılı olarak açıklanmıştır:

Müşterileri segmentlere ayırma

Müşteri davranışı modellemesi, herhangi bir kampanyayı yayınlamadan önce her pazarlamacının yaptığını yapar: müşterileri, ortak nitelikteki farklı özelliklere sahip daha küçük gruplara ayırır. Bu, yüksek dönüşüm sağlayabilecek hedefli kampanyalar oluşturmayı basitleştirir.

Müşteri yaşam döngüsünü izleme

Bir müşteri yaşam döngüsü, müşterinin işletme ile eğlendirdiği çeşitli erişim, edinme, dönüştürme, elde tutma ve sadakat aşamalarını ifade eder. Yaşam döngüsünün her aşamasında müşteriler, farklı karar verme, seçimler ve harcama limitleri özellikleri sergilerler. Müşteri davranışı modellemesi , her kullanıcı segmenti için müşteri yaşam döngüsünün izlenmesine yardımcı olur.

Tüketim kalıplarını tahmin etme

Mevcut müşterileri elde tutmanın yenilerini kazanmaktan daha karlı olduğu bilinen bir gerçektir. Bu, işletmeler için kayıp ve elde tutmayı kritik hale getirir. Pazarlama eylemleri ve sadakat programları, her zaman müşteri kaybını önlemek ve elde tutmayı en üst düzeye çıkarmak için yönlendirilir.

Sephora'nın, üyelerine benzer düşünen bireylerden oluşan özel bir topluluğa erişim sağlayan katman tabanlı bir sadakat programı olan Beauty Insider örneğini alın. Lüks bir marka olarak Sephora, ürünlerinde neredeyse hiç indirim yapmazken, sadık müşterileri yıllık harcamalarına göre katmanlara ayırarak ödüllendiriyor ve onlara harcama katmanlarına, tercihlerine ve alışveriş geçmişlerine göre kişiselleştirilmiş ödüller sunuyor.

Bireysel tercihlere ve bir müşterinin düştüğü seviyeye bağlı olarak, Sephora'nın Beauty Insider'ları, yeni ürünlere ve özel etkinliklere erken erişimin yanı sıra çok çeşitli hediyelere erişebilir. Sephora, her bir satın alma işlemi için müşterileri kendilerini iyi hissetmelerini ve daha fazlası için geri gelmelerini sağlayan sadakat puanlarıyla ödüllendirmenin yanı sıra, zengin müşteri verisine erişmesini sağlayan sadık kullanıcılardan oluşan bir topluluğu başarıyla oluşturdu.

Pazarlama faaliyetlerini ölçeklendirmek

Otomasyon, hemen hemen her iş işleviyle temele dokundu. Ve pazarlama bir istisna değildir. Pazarlamacıların, aksi takdirde yoğun el emeği ve çalışma saatleri gerektirecek karmaşık kampanyalar planlamasına ve yürütmesine yardımcı olur.

Pazarlama otomasyonunun doğru şekilde çalışması için, kullanıcıların uygun şekilde bölümlendirilmesi gerekir. Müşteri davranışı modellemesi bir adım daha ileri gider ve bu tür verilerin hazır olmasını sağlayarak kampanyaları geniş ölçekte yönlendirmeyi mümkün kılar.

Farklı Müşteri Davranış Modellerine Hızlı Genel Bakış

Tek bir müşteri davranış modeli yoktur. Aslında, birçoğu var. İşte en popüler on müşteri davranışı modeli:

1. Pavlov Modeli

Pavlov teorisi, bir uyaranı koşullu bir yanıtla eşleştiren bir öğrenme prosedürünü ifade eder. Örneğin, 'satış' kelimesi birçok insan için alışveriş yapma dürtüsü yaratabilir.

2. Ekonomik Model

Buradaki ana tema, tüketicilerin mümkün olan en düşük tutarı harcayarak maksimum kazancı elde etme konusundaki doğuştan gelen arzusudur. Model, bir ürünün fiyatı daha düşük olduğunda, tüketiciler o üründen daha fazla satın alma eğiliminde olduğu gibi homojen satın alma modellerini hesaba katar.

3. Girdi, Süreç, Çıktı Modeli

Bu basit tüketici davranışı modelinde, müşteri için girdi, bir markanın pazarlama çabası (ürün, fiyat vb.) ve karar verme sürecini etkileyen aile, kültür vb.'den oluşan sosyal çevredir. müşterinin.

4. Psikolojik Model

AH Maslow, ihtiyaçlar hiyerarşisinde müşteri davranışının psikolojik modelini öne sürdü. Bu model, bir bireyin davranışının o andaki en güçlü ihtiyacı tarafından yönlendirildiğini öne sürer. Model ayrıca ihtiyaçların önceliğe sahip olduğunu ve bireylerin önce temel ihtiyaçları, ardından ikincil ihtiyaçları karşıladığını söylüyor.

5. Howarth Sheth Modeli

Howarth Sheth Modelinde tüketici davranışı, Uyaran şeklindeki girdilere bağlıdır. Model ayrıca belirli bir uyarana verilen tepkiler olan ve satın alma kararıyla biten çıktıları da tanımlar. Girdiler ve çıktılar arasında öğrenmeyi etkileyen değişkenler bulunur. Doğrudan ölçülemedikleri için doğaları gereği varsayımsaldırlar.

6. Sosyolojik Model

Bu model, bir alıcının karar verme sürecinde toplumun etkisini dikkate alır. Örneğin, bir alıcı yalnızca belirli bir tür elbise giyen elit bir kategoriye aitse, alıcı kendi toplumunun tercihlerine uyacak ve benzer şeyler satın alacaktır.

7. Aile Karar Verme Modeli

Bu modelde, kişinin ailesinin satın alma kararlarındaki etkisi analiz edilmektedir. Aile karar verme, ürün bir birey tarafından satın alınıyor olsa bile, ailenin toplu karar vermesini ifade eder.

8. Engel-Blackwell-Kollat ​​Modeli

Bu, tüketici davranışında bilgi işleme (maruz kalma, dikkat vb.), merkezi kontrol birimi (tüketicinin kişiliği ve tutumu), karar süreci (problem tanıma, bilgi saklama vb.) ve çevresel etkiler (gelir, sosyal sınıf, vb.).

9. Endüstriyel Satın Alma Modeli

Tüketici davranışının endüstriyel modeli, en iyi ürün kalitesi, en düşük fiyat ve iş güvenliği, terfiler, kişisel muamele gibi görev dışı hedefler gibi organizasyonel faktörlerden veya görev odaklı hedeflerden etkilenir.

10. Lefkoşa Modeli

Lefkoşa Modeli, kuruluş ile potansiyel müşterileri arasındaki ilişkiye odaklanır. Bu modele göre, bir kuruluştan gelen mesajlar (reklamlar gibi) bir tüketicinin ürün veya hizmetine yönelik eğilimini etkiler ve bu da tüketicinin ürün hakkında daha fazla bilgi edinmesine yol açabilir.

Bu müşteri davranış modelleri, müşterilerin belirli senaryolarda nasıl tepki vereceğini belirlemek için çeşitli değişkenler ve uyaranlar kullanır. Örneğin Pavlov modelinde, bilinen bir uyaran, koşullu bir tepkiyle sonuçlanabilir. Model, marka hatırlamasını artırmaya, marka sadakati oluşturmaya ve nihayetinde geliri en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olabilir.

Müşteri Davranışı Modellemesi Geliri Nasıl Artırabilir?

Bir kuş bakışı açısından, müşteri davranışı modellemesi , müşteri ilişkilerinin değerini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olur. Değerli sonuçlara yol açabilecek müşteriler ve tercihleri ​​hakkında eyleme geçirilebilir bilgiler sağlar.

Nedir o içgörüler? Nedir bu değerli sonuçlar? Geliri nasıl artırırlar?

İşte bu soruların cevaplarına hızlı bir bakış.

Müşteri yaşam boyu değerini en üst düzeye çıkarın

Müşteri yaşam boyu değeri, bir müşterinin iş ilişkisinin ömrü boyunca bir işletmeyle veya ürünleri için harcaması beklenen para miktarıdır. Daha yüksek bir CLTV, hepsi olmasa da çoğu işletme için uygun kabul edilir.

CLTV'yi en üst düzeye çıkarmak, mevcut müşterileri elde tutmanın ve müşteri edinme maliyetlerini daha düşük bir seviyede tutmanın zorluğundan dolayı, herhangi bir pazarlamacı için zorlu bir mücadeledir.

Müşteri davranışı modellemesi ile işletmeler, yukarı satış, çapraz satış ve tekrar satın alma için olgunlaşmış müşteri segmentlerine kolayca bakabilir. Bu üç satış maksimize etme taktiği, CLTV'yi maksimize edecek ve ayrıca iş kasasına daha fazla dolar getirecektir.

Müşteri kaybını azaltın

İster e-ticarette, ister tuğla ve harçlı mağazalarda, ya da bu konuda herhangi bir endüstride, müşteriler, güçlü bir şekilde çalkalanma olasılıklarını gösteren bir dizi ortak özellik sergilerler.

Örneğin, bir finansal hizmetler şirketi, aşağıdaki faktörlerden etkilenme olasılığı olan müşterileri belirleyebilir:

• Müşterilerin danışmanlar tarafından önerilen finansal planları kabul etmemesi,
• Şirket tarafından yürütülen yatırımların hacminde azalma,
• Müşteri geri bildirim yanıtlarında pasif veya olumsuz bir yanıt.

Örneğin, bir girişim olan Groove, nitel anketler aracılığıyla kullanıcılarının sorunlarını tanımlayarak kayıp oranını başarılı bir şekilde azalttı. Sorunları kırmızı bayrakla işaretledikten sonra, kesintiyi önlemek için tetiklenmiş bir mesajlaşma kampanyası geliştirdiler ve müşteri elde tutma oranlarını yaklaşık %71 oranında artırdılar.

Müşteri davranışı modellemesi , bu özelliklere en ince ayrıntısına kadar bakmanıza yardımcı olur. Ayrıca CRM, e-posta, sosyal ve diğer kaynaklardan bir araya getirilen müşteri verilerine kapsamlı bir genel bakış sunarak bunları özgün kılar. Bu tür verileri kullanarak, bu tür müşterilerin kaybolmasını önlemek için proaktif önlemler alınabilir. Müşteri kaybındaki bir azalma, geliri doğrudan yükseltir.

Kişiselleştirme

Tüketicilerin %44'ü, belirli bir şirketle kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyiminden sonra muhtemelen tekrar alıcı olacaklarını söylüyor. Kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyiminin olmaması denklemi tersine çevirir. Yüzlerce, binlerce ve milyonlarca diğer müşteriden biri olarak kabul edilirlerse, müşterilerin ayrılma olasılığı daha yüksektir.

Kişiselleştirme yüzyılın pazarlama temasıdır ve verinin gücü olmadan başarılamaz.

Müşteri davranışı modellemesi , her müşteri segmentine özel olarak hazırlanmış hedefli pazarlama kampanyaları oluşturmayı mümkün kılar. Sonuçta harcanan her dolar için daha yüksek dönüşümler ve yatırım getirisi elde edilir.

Kendi Convert Nexus'umuz, markaların web sitelerini kişiselleştirmelerine ve içerik alaka düzeyini artırmalarına yardımcı olan bir araçtır. İşletmeler, her müşteri segmenti için müşteri yolculuğunu özelleştirerek, dönüşümleri ve geliri artırabilir.

Hepsini bir araya getirmek

Matematik her zaman ciddi ve çekici olmayan bir konu olarak görüldü. Ancak, pazarlamaya, müşterileri anlamaya uygulanırsa, görünürde saklı olan içgörüleri ortaya çıkarabilir. Müşteri davranışı modellemesi , matematik tabanlı analitik yaklaşımlardan biridir.

Benzer özelliklere sahip müşterileri gruplayarak matematiksel bir müşteri modeli oluşturur. Bu gruplar, işletmeler tarafından hedeflenen promosyonlar, kişiselleştirilmiş hizmetler oluşturmak ve hatta kesintiyi azaltmak için kullanılabilir. Söylemeye gerek yok, müşteri davranışı modellemesi, alt çizgiyi şişirmede yardımcı oluyor.

Peki, işletmeniz geliri en üst düzeye çıkarmak için müşteri davranışı modellemesini nasıl kullanacak?