Chování Zákazníků Modelování

co je modelování chování zákazníků?

Chování Zákazníků Modelování je definován jako vytvoření matematický konstrukt, zastupovat společné chování pozorované u určitých skupin zákazníků s cílem předpovědět, jak podobné zákazníci budou chovat v podobné situaci.

modely chování zákazníků jsou obvykle založeny na dolování dat zákaznických dat a každý model je navržen tak, aby odpovídal na jednu otázku V jednom okamžiku. Například model zákazníka lze použít k předpovědi toho, co konkrétní skupina zákazníků udělá v reakci na konkrétní marketingovou akci. Pokud model je zvuk a marketingu následuje doporučení je generován, pak obchodník bude pozorovat, že většina zákazníků ve skupině odpověděl, jak předpovídal model.

obtížnost modelování chování zákazníků

vytváření modelů chování zákazníků je bohužel obvykle obtížný a nákladný úkol. Je to proto, že inteligentní a zkušený zákazník analytics odborníků, kteří vědí, jak na to jsou drahé a těžké najít, a protože matematické techniky, které potřebují k použití jsou složité a riskantní.

Kromě toho, dokonce i poté, chování zákazníků model byl postaven, je obtížné manipulovat to pro účely marketingu, tj. přesně určit, jaké marketingové kroky, aby se pro každého zákazníka nebo skupinu zákazníků.

a konečně, i přes svou matematickou složitost je většina zákaznických modelů ve skutečnosti relativně jednoduchá. Kvůli této nutnosti většina modelů chování zákazníků ignoruje tolik relevantních faktorů, že předpovědi, které generují, nejsou obecně příliš spolehlivé.

Analýza Chování Zákazníků: Přístup RFM

mnoho modelů chování zákazníků je založeno na analýze aktuálnosti, frekvence a peněžní hodnoty (RFM). To znamená, že zákazníci, kteří v poslední době utratili peníze v podniku, častěji než ostatní utratí znovu, že zákazníci, kteří utrácejí peníze častěji v podniku, častěji než ostatní utratí znovu a že zákazníci, kteří utratili nejvíce peněz v podniku, s větší pravděpodobností než ostatní utratí znovu.

RFM je populární, protože je snadno pochopitelný obchodníky a obchodními manažery, nevyžaduje specializovaný software a platí pro zákazníky téměř v každém podnikání a průmyslu.

bohužel samotný RFM neposkytuje úroveň přesnosti, kterou obchodníci vyžadují. Za prvé, modely RFM popisují pouze to, co zákazník udělal v minulosti, a nemohou přesně předvídat budoucí chování. Za druhé, modely RFM se dívají na zákazníky v určitém časovém okamžiku a nezohledňují, jak se zákazník choval v minulosti nebo v jaké fázi životního cyklu se zákazník aktuálně nachází. Tento druhý bod je kritický, protože přesné modelování zákazníků je velmi slabé, pokud není chování zákazníka analyzováno v průběhu času.

Lepší Přístup k Modelování Chování Zákazníků

Optimove zavádí chování zákazníků modelování metody, které jsou mnohem vyspělejší a efektivnější než konvenční metody. Spojením řady technologií do integrovaného systému s uzavřenou smyčkou si obchodníci užívají vysoce přesné analýzy chování zákazníků ve snadno použitelné aplikaci.

Optimove dosahuje špičkového prediktivního modelování chování zákazníků kombinací následujících možností:

1. Segmentace zákazníků do malých skupin a řešení jednotlivých zákazníků na základě skutečného chování – místo hard-kódování žádné pre-koncipován představy nebo předpoklady o tom, co dělá zákazníci podobné jeden druhému, a místo toho jen při pohledu na agregovaná/zprůměrované údaje, které skrývá důležitá fakta o jednotlivých zákazníků
2. Sledování zákazníků a jak se pohybují mezi různými segmenty v průběhu času (tj., dynamické segmentace), včetně životního cyklu zákazníků kontextu a kohortní analýzy – místo toho, aby jen určení, v jaké segmenty zákazníků jsou nyní bez ohledu na to, jak oni tam přijeli
3. Přesně předvídat budoucí chování zákazníků (např., konvertovat, máselnice, utrácet více, méně utrácet) s použitím prediktivní modelování chování zákazníků technik – místo jen při pohledu do zpětného zrcátka historických dat
4. Pomocí pokročilých výpočtů stanovit celoživotní hodnotu zákazníka (LTV) každý zákazník a založit rozhodnutí na něm – místo toho dívat se pouze na krátkodobé výnosy, které zákazník může přinést společnosti
5. s Vědomím, založené na objektivních metrik, přesně to, co marketingových akcí udělat teď, pro každého zákazníka, s cílem maximalizovat dlouhodobou hodnotu každého zákazníka – místo toho se snaží přijít na to, co dělat na základě palubní desky nebo hromady zpráv.
6. Zaměstnávání marketing technologie strojového učení, které mohou odhalit poznatky a doporučení pro zlepšení zákaznického marketingu, že lidské marketingu jsou nepravděpodobné, aby se místo na vlastní pěst.

jedním ze způsobů, jak přemýšlet o rozdílu mezi konvenčními přístupy a optimálním přístupem, je to, že první je jako snímek zákazníka, zatímco druhý je animace zákazníka. Animovaný pohled na zákazníka je mnohem více odhalující, což umožňuje mnohem přesnější předpovědi chování zákazníků.

začněte používat nejpokročilejší modelování chování zákazníků & analýza, která je dnes k dispozici!

Kontaktujte nás ještě dnes – nebo požadavek na Webovou demo – naučte se, jak můžete použít Optimove předvídat chování zákazníků a jednoduše maximalizovat dopad všech marketingových opatření s cílem převést více zákazníků, zvýšit strávit stávajících zákazníků a snížit fluktuaci zákazníků.