verkkokaupan Datatiedekäsitteiden tekeminen yksinkertaisiksi aihe kerrallaan.

perinteisesti markkinoijat loivat demografiaan perustuvan segmentaation👨 👩 🐈 👶. Kuitenkin useimmat verkkokaupan tuotemerkkejä tänään mieluummin soveltamalla data science kehittää käyttäytymiseen segmentointi perustuu ostokäyttäytymistä. Esimerkiksi, mitä tuotteita he katselevat/ostavat 🛒? Mitä polkua (t) he ottivat päästä sivustoosi 📍? (tietoisuus vs. intent). Furthermore, what is their level of engagement🖱️ (usage/opens/clicks/views)?

Mitä hyötyä segmentoinnista on? Vaikka niitä on paljon, luettelen kolme parasta täällä.:

1. keskittynyt & henkilökohtainen markkinointi
2. alhaisemmat markkinointikustannukset
3. parempi tuotekehitys

asiakkaiden ryhmittely käyttäytymisen perusteella mahdollistaa kontekstualisoidun markkinoinnin sähköpostiräjäytysten sijaan, mikä puolestaan alentaa markkinointikustannuksia. Kohdistamalla keskittynyt osajoukko asiakkaita (segmentti!) samanlaisilla ominaisuuksilla saat todennäköisesti paremmat avoimet hinnat, korkeammat muunnokset ja return-on-ad-spend (ROAS). Mikä parasta, voit huolehtia tulevista tuotteista asiakkaidesi makuun.

RFM on tietojen mallinnusmenetelmä, jota käytetään asiakasarvon analysointiin. Se tulee sanoista recency, frequency ja monetary, jotka ovat vain kolme mittaria, jotka kuvaavat, mitä asiakkaasi tekivät. Recency mittaa aikaa (yleensä päivinä) välillä, kun asiakas Viimeksi tilasi tänään. Taajuus mittaa kuinka monta kokonaistilausta asiakkailla oli, ja rahallinen on keskimääräinen summa, jonka he käyttivät näistä tilauksista.

RFM aloitti suoramarkkinoinnin päivinä ja on edelleen yksi yksinkertaisimmista ja tehokkaimmista vähittäiskaupan ja verkkokaupan työkaluista tänä päivänä. Luoda RFM, sinun täytyy muuttaa tietoja ja määrittää pisteet korkeasta alhaiseen. Tässä on yksinkertainen esimerkki, jossa on kolme tasoa (korkea, keskitaso, matala) — Lajittele asiakkaidesi tilaukset sarakkeeseen ja anna pisteet 3 asiakkaille, joilla on nolla tilausta, arvo 2 asiakkaille, joilla on yksi tilaus, ja 1 asiakkaille, joilla on 2 tai useampia tilauksia, tai toista asiakkaita. Tämä antaa sinulle taajuusmittarin. Sitten toistat tämän prosessin viimeaikaisen ja rahallisen. Lopulta, päädyt kolme arvoa, yksi kutakin pilaria RFM joka kuvaa, kuinka arvokas kukin asiakas on, yksi on paras.

miksi RFM: llä on merkitystä? Miksi välittäisin?

RFM on välttämätön, koska sen avulla voit lajitella ja järjestää asiakkaasi parhaasta huonoimpaan nopeasti, ja se on erittäin tehokas kuvaamaan asiakkaiden käyttäytymistä. RFM-tuloksilla voit luoda paljon hyödyllisiä asiakassegmenttejä. Aloitamme MVP: llä, jotka ovat parhaita asiakkaitasi, joilla on huipputulokset kaikissa kolmessa ulottuvuudessa. Suuria menoja uusia asiakkaita, jotka pisteet korkea Viimeaikainen ja rahallinen, mutta alhainen taajuus, koska he ovat ostaneet vasta äskettäin. Vastakkaisella spektrillä on arvokkaita kirnuasiakkaita, jotka eivät ole ostaneet vähään aikaan. He saavat korkean arvosanan viimeaikaisesta ja rahallisesta, mutta alhaisen viimeaikaisesta. Lopuksi, alhainen arvo asiakkaille, jotka saavat alhaiset pisteet kaikki kolme ulottuvuutta, ja ovat todennäköisesti minkään arvoinen. Voit säästää rahaa markkinointiin tukahduttamalla nämä käyttäjät ja parantaa Avaa ja klikkaa hinnat.

miksi sinun pitäisi välittää? Olemme nähneet, että top 5% asiakkaista keskimäärin viettää 10x kuin kaikki muut, ja edustavat kolmasosaa kokonaistuloista. Huippuasiakkailla on yleensä korkeampi keskimääräinen tilausarvo, ja heistä tulee todennäköisemmin brändisi uskollisia faneja. Uskollisilla faneilla on tapana tuottaa suusanoja ja viittauksia, jotka tekevät heistä arvokkaampia.

lyhyesti sanottuna huippuasiakkaiden ilahduttamiseen kannattaa käyttää enemmän aikaa, ja RFM voi auttaa miettimään, mihin kannattaa keskittyä ja mitä tehdä.

miksi RFM voi tehdä minulle?

Jos et ole vielä tehnyt sitä, aloita RFM: n hyödyntäminen markkinointikampanjoidesi asiakassegmentoinnin luomiseksi ja aloita optimointi.

• Kauli punainen matto VIP-miehillesi.
• Design hoivakampanjat asiakkaille, jotka todennäköisimmin ostavat.
• Luo yksilöllisiä tarjouksia ja muistutuksia asiakkaille, jotka ovat kirnuamassa.
• Re-target kirnusi Arvoasiakkaita voittaakseen heidät takaisin.

figcaption>photo by Alvaro Reyes on Unsplash

RFM: lle on paljon muitakin käyttötapauksia. Voit luoda olennaisempia, kontekstualisoituja kampanjoita, jotka kohdistuvat eri asiakkaille eri tavalla. Segmentointi parantaa avauksia ja klikkauksia sekä tuo lisää markkinointidollareita. Jos et tee sitä vielä, sinun pitäisi olla. Yksi asiakkaistamme löysi 20% enemmän arvokkaita asiakkaita tavoiteltavaksi vuosisuunnittelunsa aikana RFM: n ansiosta.

yhteenvedossa RFM tulee sanoista recency, frequency ja monetary, joista viimeisin on tärkein. Miksi? Tämä johtuu siitä, että verkkokauppa on sopimukseton kaupallinen teko, jossa ihmiset voivat vapaasti tulla ja mennä miten haluavat. Voit vain olettaa, että asiakas on ”elossa” ja kiinnostunut sinusta, kun he ovat kertoneet sinulle niin viime ostoksen.

Etsi RFM. Aloita lajittelu asiakkaasi parhaasta huonoimpaan ja rakentaa nämä segmentit osaksi markkinointiasi!

älä unohda, data on valtaa, ja haluamme antaa verkkokaupan datavaltuudet takaisin kansalle. Liity meihin ja aloita kasvu tiedoillasi jo tänään.

tekemät segmentit

Etsi meidät LinkedInistä tai Facebookista.

julkaistu alun perin tresl.co

Peter S. Fader Bruce G. S. Hardie Ka Lok Lee, RFM and CLV: Using Iso-value Curves for Customer Base Analysis (2004)