kundeadfærd modellering

Hvad er customer Behavior Modeling?

Kundeadfærdsmodellering defineres som oprettelsen af en matematisk konstruktion, der repræsenterer den almindelige adfærd, der observeres blandt bestemte grupper af kunder for at forudsige, hvordan lignende kunder vil opføre sig under lignende omstændigheder.

Kundeadfærdsmodeller er typisk baseret på datamining af kundedata, og hver model er designet til at besvare et spørgsmål på et tidspunkt. For eksempel kan en kundemodel bruges til at forudsige, hvad en bestemt gruppe kunder vil gøre som svar på en bestemt markedsføringshandling. Hvis modellen er sund, og marketingmedarbejderen følger de anbefalinger, den genererede, vil marketingmedarbejderen bemærke, at et flertal af kunderne i gruppen reagerede som forudsagt af modellen.

vanskeligheden ved modellering af kundeadfærd

desværre er opbygning af kundeadfærdsmodeller typisk en vanskelig og dyr opgave. Dette skyldes, at de smarte og erfarne kundeanalyseeksperter, der ved, hvordan man gør det, er dyre og vanskelige at finde, og fordi de matematiske teknikker, de har brug for, er komplekse og risikable.

desuden er det, selv når en kundeadfærdsmodel er bygget, vanskeligt at manipulere den med henblik på marketingmedarbejderen, dvs.at bestemme nøjagtigt, hvilke marketinghandlinger der skal træffes for hver kunde eller gruppe af kunder.

endelig, på trods af deres matematiske kompleksitet, er de fleste kundemodeller faktisk relativt enkle. På grund af denne nødvendighed ignorerer de fleste kundeadfærdsmodeller så mange relevante faktorer, at de forudsigelser, de genererer, generelt ikke er meget pålidelige.

Analyse Af Kundeadfærd: RFM-tilgangen

mange kundeadfærdsmodeller er baseret på en analyse af Recency, frekvens og monetær værdi (RFM). Det betyder, at kunder, der har brugt penge på en virksomhed for nylig er mere tilbøjelige end andre til at bruge igen, at kunder, der bruger penge oftere på en virksomhed er mere tilbøjelige end andre til at bruge igen, og at kunder, der har brugt flest penge på en virksomhed er mere tilbøjelige end andre til at bruge igen.

RFM er populær, fordi det er let at forstå af marketingfolk og virksomhedsledere, det kræver ikke specialiserede programmer, og det gælder for kunder i næsten alle virksomheder og brancher.

desværre leverer RFM alene ikke det nøjagtighedsniveau, som marketingfolk kræver. For det første beskriver RFM-modeller kun, hvad en kunde har gjort tidligere og kan ikke nøjagtigt forudsige fremtidig adfærd. For det andet ser RFM-modeller på kunder på et bestemt tidspunkt og tager ikke højde for, hvordan kunden har opført sig tidligere, eller i hvilket livscyklusstadium kunden i øjeblikket findes. Dette andet punkt er kritisk, fordi nøjagtig kundemodellering er meget svag, medmindre kundens adfærd analyseres over tid.

en bedre tilgang til kundeadfærd modellering

Optimove introducerer kundeadfærd modellering metoder, som er langt mere avancerede og effektive end konventionelle metoder. Ved at kombinere en række teknologier i et integreret, lukket kredsløbssystem nyder marketingfolk meget nøjagtig kundeadfærdsanalyse i en brugervenlig applikation.

Optimove opnår markedsledende forudsigelig kundeadfærdsmodellering med kombinationen af følgende muligheder:

1. segmentering af kunder i små grupper og adressering af individuelle kunder baseret på faktisk adfærd – i stedet for hårdkodning af forudfattede forestillinger eller antagelser om, hvad der gør kunder ligner hinanden, og i stedet for kun at se på aggregerede/gennemsnitlige data, der skjuler vigtige fakta om individuelle kunder
2. sporing af kunder, og hvordan de bevæger sig mellem forskellige segmenter over tid (dvs. kontekst og kohorteanalyse-i stedet for bare at bestemme i hvilke segmenter kunder nu er uden hensyntagen til, hvordan de ankom der
3. nøjagtigt forudsige kundernes fremtidige adfærd (f. eks. bruger mere, bruger mindre) ved hjælp af forudsigelige kundeadfærdsmodelleringsteknikker-i stedet for bare at kigge i bagspejlet af historiske data
4. ved hjælp af avancerede beregninger til at bestemme kundens levetidsværdi (LTV) for hver kunde og basere beslutninger på den – i stedet for kun at se på de kortsigtede indtægter, som en kunde kan bringe virksomheden
5. ved at vide, baseret på objektive målinger, nøjagtigt hvilke marketinghandlinger der skal gøres nu for hver kunde for at maksimere den langsigtede værdi af hver kunde, der kunde-i stedet for at forsøge at finde ud af hvad skal man gøre baseret på et dashboard eller bunke af rapporter.
6. anvender marketing machine learning-teknologier, der kan afsløre indsigt og komme med anbefalinger til forbedring af kundemarkedsføring, som menneskelige marketingfolk sandsynligvis ikke vil få øje på alene.

en måde at tænke på forskellen mellem konventionelle tilgange og Optimove-tilgangen er, at førstnævnte er som et kundebillede, mens sidstnævnte er en kundeanimation. Den animerede visning af kunden er langt mere afslørende, så meget mere præcise kundeadfærd forudsigelser.

begynd at bruge den mest avancerede kundeadfærd modellering & analyse tilgængelig i dag!

Kontakt os i dag – eller anmod om en demo på nettet – for at lære, hvordan du kan bruge Optimove til at forudsige kundeadfærd og nemt maksimere virkningen af enhver markedsføringshandling for at konvertere flere kunder, øge udgifterne til eksisterende kunder og reducere kundekurn.