Customer Behavior Modeling

mitä on asiakaskäyttäytymisen mallintaminen?

asiakaskäyttäytymisen mallintamisella tarkoitetaan matemaattisen Konstruktion luomista, joka edustaa tiettyjen asiakasryhmien keskuudessa havaittua yleistä käyttäytymistä, jotta voidaan ennustaa, miten samankaltaiset asiakkaat käyttäytyvät samanlaisissa olosuhteissa.

Asiakaskäyttäytymismallit perustuvat tyypillisesti Asiakastiedon tiedonlouhintaan, ja jokainen malli on suunniteltu vastaamaan yhteen kysymykseen kerrallaan. Asiakasmallin avulla voidaan esimerkiksi ennustaa, mitä tietty asiakasryhmä tekee vastauksena tiettyyn markkinointitoimenpiteeseen. Jos malli on järkevä ja markkinoija noudattaa sen tuottamia suosituksia, markkinoija toteaa, että suurin osa konsernin asiakkaista vastasi mallin ennustamalla tavalla.

asiakaskäyttäytymisen mallintamisen vaikeus

valitettavasti asiakaskäyttäytymismallien rakentaminen on tyypillisesti vaikea ja kallis tehtävä. Tämä johtuu siitä, että älykkäät ja kokeneet asiakasanalytiikan asiantuntijat, jotka osaavat tehdä sen, ovat kalliita ja vaikeita löytää, ja koska heidän käyttämänsä matemaattiset tekniikat ovat monimutkaisia ja riskialttiita.

vielä senkin jälkeen, kun asiakaskäyttäytymismalli on rakennettu, sitä on vaikea manipuloida markkinoijan tarkoituksia varten, eli määritellä tarkasti, mihin markkinointitoimenpiteisiin kunkin asiakkaan tai asiakasryhmän osalta ryhdytään.

matemaattisesta monimutkaisuudestaan huolimatta useimmat asiakasmallit ovat itse asiassa suhteellisen yksinkertaisia. Tämän välttämättömyyden vuoksi useimmat asiakaskäyttäytymisen mallit jättävät huomioon ottamatta niin monia olennaisia tekijöitä, että niiden tuottamat ennusteet eivät yleensä ole kovin luotettavia.

Asiakaskäyttäytymisen Analyysi: RFM: n lähestymistapa

monet asiakaskäyttäytymisen mallit perustuvat Viimeaikaisuuden, taajuuden ja rahallisen arvon (RFM) analyysiin. Tämä tarkoittaa, että asiakkaat, jotka ovat käyttäneet rahaa yritys viime aikoina ovat todennäköisemmin kuin toiset kuluttaa uudelleen, että asiakkaat, jotka käyttävät rahaa useammin yritys ovat todennäköisemmin kuin toiset kuluttaa uudelleen ja että asiakkaat, jotka ovat käyttäneet eniten rahaa yritys ovat todennäköisemmin kuin toiset kuluttaa uudelleen.

RFM on suosittu, koska se on markkinoijien ja yritysjohtajien helppo ymmärtää, se ei vaadi erikoistuneita ohjelmistoja ja se pätee lähes jokaisen yrityksen ja toimialan asiakkaisiin.

valitettavasti pelkkä RFM ei anna markkinoijien vaatimaa tarkkuutta. Ensinnäkin RFM-mallit kuvaavat vain sitä, mitä asiakas on tehnyt aiemmin, eikä niillä voida tarkasti ennustaa tulevaa käyttäytymistä. Toiseksi RFM-mallit tarkastelevat asiakkaita tiettynä ajankohtana eivätkä ota huomioon sitä, miten asiakas on käyttäytynyt aiemmin tai missä elinkaarivaiheessa asiakas tällä hetkellä on. Tämä toinen kohta on kriittinen, koska tarkka asiakkaan mallinnus on hyvin heikko, ellei asiakkaan käyttäytymistä analysoida ajan myötä.

a Better Approach to Customer Behavior Modeling

Optimove esittelee asiakaskäyttäytymisen mallinnusmenetelmiä, jotka ovat paljon kehittyneempiä ja tehokkaampia kuin perinteiset menetelmät. Yhdistämällä useita teknologioita integroiduksi, suljetun kierron järjestelmäksi markkinoijat nauttivat erittäin tarkasta asiakaskäyttäytymisen analysoinnista helppokäyttöisessä sovelluksessa.

Optimove saavuttaa markkinoiden johtavan ennakoivan asiakaskäyttäytymisen mallinnuksen seuraavien ominaisuuksien yhdistelmällä:

1. asiakkaiden segmentointi pieniin ryhmiin ja yksittäisten asiakkaiden puhuttelu todellisen käyttäytymisen perusteella-sen sijaan, että koodattaisiin kaikki ennalta laaditut käsitykset tai oletukset siitä, mikä tekee asiakkaista toistensa kaltaisia, ja sen sijaan, että tarkasteltaisiin vain koottuja/keskimääräisiä tietoja, jotka kätkevät tärkeitä tietoja yksittäisistä asiakkaista
2. asiakkaiden seuraaminen ja miten he liikkuvat eri segmenteissä ajan mittaan (ts., dynaaminen segmentointi), mukaan lukien asiakkaan elinkaaren konteksti ja kohorttianalyysi – sen sijaan, että vain määritettäisiin, missä segmenteissä asiakkaat ovat nyt välittämättä siitä, miten he saapuivat sinne
3. ennustavat tarkasti asiakkaiden tulevaa käyttäytymistä (esim., muuntaa, kirnuaa, kuluttaa enemmän, kuluttaa vähemmän) käyttämällä ennakoivia asiakaskäyttäytymisen mallinnustekniikoita – sen sijaan, että vain katsoisimme taustapeiliin historiallista tietoa
4. käyttäen kehittyneitä laskelmia asiakkaan elinikäisen arvon (LTV) määrittämiseksi jokaisen asiakkaan osalta ja perustaen päätökset siihen-sen sijaan, että katsoisimme vain lyhyen aikavälin tuloja, jotka asiakas voi tuoda yritykselle
5. tietäen objektiivisten mittareiden perusteella tarkalleen, mitä markkinointitoimia nyt tehdään kunkin asiakkaan osalta, jotta voidaan maksimoida pitkän aikavälin arvo jokainen asiakas – sen sijaan, että yrittää selvittää mitä tehdä kojelaudan tai raporttien perusteella.
6. käyttävät markkinoinnin koneoppimisteknologioita, jotka voivat paljastaa oivalluksia ja antaa suosituksia asiakasmarkkinoinnin parantamiseksi, joita ihmismarkkinoijat eivät todennäköisesti itse havaitse.

yksi tapa ajatella eroa tavanomaisten lähestymistapojen ja Optimoven välillä on se, että edellinen on kuin asiakkaan tilannekuva, kun taas jälkimmäinen on asiakasanimaatio. Animoitu näkemys asiakkaasta on paljon paljastavampi, mikä mahdollistaa paljon tarkemmat asiakaskäyttäytymisen ennusteet.

Aloita käyttämällä edistyneintä asiakaskäyttäytymisen mallinnusta & analyysi saatavilla tänään!

ota meihin yhteyttä jo tänään-tai pyydä Web-demo-saadaksesi tietää, miten voit Optimoven avulla ennustaa asiakaskäyttäytymistä ja maksimoida helposti jokaisen markkinointitoimenpiteen vaikutuksen, jotta voit muuntaa enemmän asiakkaita, lisätä nykyisten asiakkaiden menoja ja vähentää asiakkaiden kirnua.