Klientu iesaiste un noturēšana, izmantojot uz datiem balstītu mārketingu

Ievads

Uzņēmējdarbības izaugsmei klientu piesaistīšana ir ļoti svarīga. Tā paplašina klientu loku, palielina ieņēmumus un veicina zīmola atpazīstamību.

Tomēr papildus īstermiņa rentabilitātei klientu noturēšanai ir tikpat liela nozīme uzņēmējdarbības saglabāšanā. Tas ir rentablāk nekā klientu piesaistīšana, samazina klientu aizplūšanu un nodrošina pastāvīgu ieņēmumu plūsmu.

Taču jūs nevarat efektīvi piesaistīt un noturēt klientus, ja rīkojat "šāvienu tumsā". Lai precīzi noteiktu mērķauditoriju, jūsu mārketinga pasākumiem jābalstās uz pārliecinošiem datiem.

Uz datiem balstīts mārketings ļauj jums mērķtiecīgi pievērsties individuālām vajadzībām un problēmām. Tas ļauj jums kļūt par labāko risinājumu jūsu klientu problēmām, veicinot lojalitāti.

Šajā rakstā mēs dalāmies pieredzē par to, kā izmantot datus, lai pastiprinātu savu mārketingu un veicinātu labāku iesaistīšanos un noturēšanu.

Kas ir klientu iesaiste un noturēšana?

Klientu iesaiste ir stratēģiska un konsekventa uzņēmuma pieeja, lai nodrošinātu vērtību visos mijiedarbības ar klientiem posmos un veidotu lojalitāti. Tā attīsta nozīmīgas uzņēmuma un klienta attiecības un veicina vairāk mijiedarbību ar reklāmas iniciatīvām.

Būtībā klientu iesaistīšanas mērķis ir radīt emocionālu saikni. Tā uzlabo lietotāju pieredzi, izmantojot personalizētas kampaņas, piedāvājumus un vērtīgu saturu. Šādā veidā pircējs uztver jūsu uzņēmumu ne tikai kā darījumu, bet arī veido noturīgu klientu lojalitāti.

Klientu noturēšana ir spēja uzturēt atkārtotus pirkumus noteiktu laika periodu, kas ir tieši saistīta ar klientu iesaisti. Iespējams, ka iesaistītie klienti kļūs par lojāliem pircējiem. Uzturot jēgpilnu saikni ar patērētājiem, jūs varat saglabāt viņu biznesu un nodrošināt pastāvīgus ieņēmumus.

Neal Taparia no Cribbage-Online piebilst: "Uzlabota saglabāšana veicina arī vairāk ieteikumu. Mēs redzam, ka lietotāji, kas atgriezušies mūsu vietnē, iesaka to arī citiem. Klientu noturēšana ir straujš paisums, kas paceļ visas laivas."

Lai gan jaunu klientu piesaistīšana palīdz paplašināt jūsu redzesloku, esošo klientu noturēšana ir būtiska ilgtermiņa biznesa panākumiem. Lūk, daži no ieguvumiem:

• Klientu noturēšana ir lētāka nekā klientu piesaistīšana, jo tā palielina jūsu uzņēmuma kopējo peļņu.
• Augstāks klientu noturības līmenis liecina par labu uzņēmējdarbības ētiku un uzticamību.
• Ilgtermiņa klienti rada vairāk pārdošanas iespēju.
• Klientu noturēšana uzlabo arī zīmola popularitāti.

Uz datiem balstīta mārketinga spēks

Uz datiem balstīta mārketinga pieeja analizē klientu datus un īsteno reklāmas kampaņas, pamatojoties uz iegūtajām atziņām. Tā pēta mainīgās klientu vēlmes un prasības, salīdzinot vēsturiskos datus ar pašreizējiem rādītājiem. Šādā veidā mārketinga komandas var segmentēt savu mērķauditoriju un veidot īpaši mērķtiecīgas kampaņas.

Uz datiem balstīts mārketings novērš minējumus un efektīvi izceļ zīmola priekšrocības. Tas palīdz uzņēmumiem izkļūt no trokšņa un izcelties mērķa tirgū.

Uz datiem balstīts mārketings ne tikai veido zīmola identitāti, bet arī uzlabo klientu iesaisti un saglabāšanu. Tas izmanto uzticamus datus, lai prognozētu jūsu mērķa klientu vajadzības, vēlmes un sāpju punktus. Izveidotie pārskati atvieglo kampaņas, kas vērstas uz konkrētām problēmām, un parāda, kā jūsu produkts var tās atrisināt.

Šāda pieeja rosina mērķauditoriju pētīt jūsu saturu un mijiedarboties ar jūsu zīmolu. Tā parāda, ka jūsu uzņēmumam rūp klientu vajadzības un tas spēj atrisināt viņu unikālās problēmas. Tas galu galā palielina klientu iesaisti, lojalitāti un noturību.

Klientu datu izmantošana personalizācijai

Dati ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu personalizētas mārketinga kampaņas. Vācot un analizējot uzticamus un atbilstošus klientu datus, uzņēmumi var iepazīt individuālās vajadzības, vēlmes, problēmas un vēlmes. Tas ļauj mārketinga speciālistiem veidot ļoti mērķtiecīgu lietotāju pieredzi, kas tieši rezonē ar potenciālajiem un esošajiem klientiem.

Daži datu punkti, ko uzņēmumi izmanto personalizēšanai, ir šādi:

• Demogrāfiskie dati ietver e-pastu, atrašanās vietu, vecumu, dzimumu, profesiju, hobijus u. c.
• Uzvedības dati, piemēram, pirkumu vēsture, mijiedarbība ar iepriekšējām kampaņām, tīmekļa vietnē veiktās darbības, vidējais vietnē pavadītais laiks, apmeklētākās lapas u. c.
• Firmogrāfiskie dati ietver uzņēmuma nosaukumu, nozari, darbaspēka lielumu, instrumentu kopumu, pārdošanas cikla posmus utt.
• Kontekstuālie dati, piemēram, vēlamās pārlūkprogrammas, operētājsistēmas un izmantotās ierīces.

Veidojot pielāgotu saturu un kampaņas, uzņēmumi veido uz klientu orientētu tēlu. Tas liek auditorijai paļauties uz jūsu zināšanām unikālu problēmu risināšanā un padara jūs par nozares ekspertu. Personalizācija atvieglo klientiem atrast nepieciešamo, uzlabojot lietotāju pieredzi un veicinot lojalitāti.

Netflix ieteikumu algoritms ir izcils nevainojamas personalizācijas piemērs.

Straumēšanas gigants pastāvīgi analizē katra klienta skatīšanās paradumus. Tas ļauj Netflix pielāgot filmu un seriālu ieteikumus, pamatojoties uz skatītāja gaumi. Šāda personalizācija nodrošina skatītāju iesaisti un atgriešanos.

Klientu segmentācijas izmantošana mērķtiecīgām kampaņām

Uz datiem balstīts mārketings ir saistīts ar klientu iesaistes un lojalitātes veicināšanu, izmantojot pielāgotu pieredzi. Tāpēc _"viens izmērs der visiem" _pieeja šeit nedarbojas.

Katram lietotājam jāsaņem pareizā kampaņas informācija, piedāvājumi un saturs. Ļoti svarīgi ir segmentēt klientu bāzi atbilstoši apkopotajiem datiem. Tas palīdz jums nodrošināt mērķtiecīgas kampaņas pareizai auditorijai, nodrošinot tās iesaisti.

Šeit ir dažas metodes, ko varat izmantot uz datiem balstītai klientu segmentēšanai:

Demogrāfiskā segmentācija

Šī metode ietver klientu iedalīšanu kategorijās, pamatojoties uz kopīgiem demogrāfiskiem rādītājiem, piemēram:

• Vecums
• Dzimums
• Atrašanās vieta
• Etniskā piederība un reliģija
• Nodarbošanās

Psihogrāfiskā segmentācija

Ar psihogrāfisko metodi mēģina segmentēt klientus, pamatojoties uz viņu psiholoģiskajām īpašībām. Tās ietver:

• Personības iezīmes
• Vērtības
• Hobiji
• Interesi un kaislības

Uzvedības segmentācija

Šī pieeja iedala klientus kategorijās, pamatojoties uz tādām uzvedības iezīmēm kā:

• Pirkumu modeļi un biežums
• Dzīvesveids
• Mijiedarbības laiks
• Paradumi
• Produkta preferences

RFM analīze

Šāda veida klientu segmentācijā uzņēmumi klasificē un segmentē klientus, pamatojoties uz darījuma atkārtojamību, biežumu un monetāro vērtību (RFM). Tas ļauj objektīvi analizēt augstvērtīgus klientus un attiecīgi veikt mērķtiecīgu mārketingu.

Šo klientu segmentēšanas metožu apvienošana var palīdzēt aptvert dažādus klientu vajadzību aspektus, izmantojot mārketingu.

(Avots)

Piemēram, Dutch Bros izmantoja demogrāfisko segmentāciju un nosūtīja bezmaksas dzēriena kuponu biedriem viņu dzimšanas dienās.

Prognozējošā analītika un klientu vajadzību paredzēšana

Ilgtermiņa panākumu gūšanai nepietiek ar to, ka kampaņas balstās tikai uz esošajiem datiem. Pašreizējā konkurences tirgū klientu prasības strauji mainās. Tāpēc jums ir jāsagatavojas, lai izmantotu gaidāmās tendences, mainīgās vēlmes un dinamiskās preferences.

Prognozēšanas analītika var palīdzēt jums paredzēt klientu nākotnes vajadzības un attiecīgi pielāgot mārketinga kampaņas.

Lai gan 100 % precizitātes sasniegšana nav iespējama, prognozēšanas analītika prognozē iespējamos rezultātus ar augstu precizitāti. Šādā datu modelēšanā tiek izmantota informācija no iekšējiem un trešo pušu datu avotiem, lai atklātu novirzes, modeļus un citus būtiskus rādītājus.

Tas palīdz uzņēmumiem noteikt kampaņu iespējamos panākumus un jaunās tendences. Tādējādi tirgotāji saprot, kā izmantot prognozes, lai uzlabotu uz datiem balstītu mārketingu.

Piemēram, prognozēšanas analītika var pārbaudīt e-pasta iesaistes datus un identificēt kontaktus, kuri neiesaistās jūsu kampaņās, parādot, kam draud risks atteikties no abonēšanas.

(Avots)

Šādā veidā varat novērst abonentu aizplūšanu, nosūtot atkārtotas iesaistīšanās e-pasta vēstules, piemēram, iepriekš minēto e-pasta vēstuli ar personalizētiem piedāvājumiem un mērķtiecīgu saturu.

Klientu lojalitātes programmu veidošana, izmantojot datu ieskatu

Viens no labākajiem veidiem, kā palielināt klientu iesaistīšanos un lojalitāti, ir stimulēt viņu centienus. Personalizētas atlīdzības, piemēram, bezmaksas balvas, piedāvājumi un atlaides, mudinās klientus turpināt iepirkties jūsu uzņēmumā.

Ir vairāki lojalitātes programmu veidi, ko varat izmantot, lai veicinātu klientu iesaisti un noturēšanu:

Uz punktiem balstīts

Šāda veida lojalitātes programmas ir viens no visbiežāk izmantotajiem formātiem dažādās nozarēs. Par katru pirkumu klienti saņem punktus, pamatojoties uz iztērēto summu. Vēlāk tos var izmantot, lai saņemtu atlaides turpmākajiem pirkumiem.

Uz punktiem balstītas lojalitātes programmas mudina klientus vairāk iepirkties, palielinot iesaistīšanos un peļņu.

Daudzlīmeņu programmas

Pakāpju lojalitātes programmās, jo vairāk klienti iepērkas, jo augstāks ir viņu lojalitātes līmenis. Tad lietotājs var izvēlēties balvas, pamatojoties uz sasniegto lojalitātes līmeni. Tas palīdz uzņēmumiem saglabāt programmas INI, vienlaikus nodrošinot klientiem vēlamās atlīdzības.

Ieteikumu programmas

Vēl viens ieguvums klientu iesaistei un lojalitātei ir mutvārdu mārketings, un ieteikumu programmas to var paātrināt. Šajā gadījumā klienti saņem atlīdzību par jūsu produktu popularizēšanu saviem kolēģiem.

Mārketings reālajā laikā un klientu iesaistīšana īstajā laikā

Reāllaika mārketings nodrošina atbilstošus ziņojumus, izmantojot aktuālos klientu datus, kas iegūti, klausoties sociālajos tīklos, tīmekļa vietnes aktivitātes u. c. Īsāk sakot, tas vairāk nozīmē reaģēt uz pašreizējām klientu vajadzībām, nevis stratēģiski plānot reklāmas pasākumus.

Datu analītika var noteikt reāllaika ieskatu par klientu darbībām, konversiju tiešsaistē un produktu pārlūkošanu. Tādējādi jūs varat uzreiz reaģēt, piedāvājot atbilstošus piedāvājumus un ieteikumus, lai veicinātu konversiju.

(Avots)

Piemēram, uz Kārtera Vilkersona tvītu reāllaikā tika saņemta atbilde no uzņēmuma Wendy's. Šī Twitter ziņa kļuva plaši izplatīta, un tajā piedalījās tādi lieli zīmoli kā Apple, Google un Amazon. Pateicoties ātrajai atbildei, tas izraisīja milzīgu ātrās ēdināšanas uzņēmuma publicitāti.

Panākumu mērīšana un galvenie rādītāji

Lai saglabātu augstu klientu iesaisti un noturību, ir nepieciešami konsekventi uzlabojumi. Jums ir jānosaka jūsu uz datiem balstīto mārketinga iniciatīvu svarīgākie rādītāji un regulāri jāseko līdzi to izpildei. Šādā veidā jūs varēsiet noteikt jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi, un attiecīgi veikt uzlabojumus.

Daži rādītāji:

• Klientu mūža vērtība (CLV)
• Tīrā popularitātes rādītājs (NPS)
• Iesaistīšanās sociālo plašsaziņas līdzekļu ziņojumos
• Atteikumu koeficients
• Vidējais lapā pavadītais laiks
• Atkārtotu pirkumu īpatsvars
• Konversijas koeficients
• Klientu noturēšanas rādītājs
• Atteikuma rādītājs

Secinājums

Ja esat iesācējs, uz datiem balstīts mārketings var būt biedējošs. Taču, tiklīdz jūs to apgūsiet, rezultāti var būt ļoti noderīgi jūsu uzņēmuma ilgtermiņa panākumiem.

Šeit ir daži galvenie secinājumi:

• Izveidot uzticamu datu bāzi
• Precīzi segmentējiet klientus
• Prognozēšanas analītikas izmantošana, lai paredzētu rezultātus
• Piedāvājiet personalizētas lojalitātes programmas
• Izmantojiet datus, lai vadītu reāllaika mārketingu
• Regulāri sekojiet līdzi KPI un veiciet uzlabojumus

Ar pareizām stratēģijām un pārliecinošu datu ieskatu jūs varat uzturēt augstu klientu iesaisti, samazināt klientu aizplūšanu un veicināt ilgstošu biznesa izaugsmi.