ügyfél viselkedés modellezés

mi az ügyfél viselkedési modellezése?

az ügyfelek viselkedésének modellezése olyan matematikai konstrukció létrehozása, amely az ügyfelek bizonyos csoportjai között megfigyelt közös viselkedést ábrázolja annak előrejelzése érdekében, hogy a hasonló ügyfelek hogyan viselkednek hasonló körülmények között.

az ügyfél-viselkedési modellek jellemzően az ügyféladatok adatbányászatán alapulnak, és minden modellt úgy terveztek, hogy egy adott időpontban egy kérdésre válaszoljon. Például egy ügyfélmodell felhasználható annak előrejelzésére, hogy egy adott ügyfélcsoport mit fog tenni egy adott marketing tevékenységre adott válaszként. Ha a modell megbízható, és a marketingszakértő követi az általa generált ajánlásokat, akkor a marketingszakértő megjegyzi, hogy a csoport ügyfeleinek többsége a modell által megjósolt módon válaszolt.

az ügyfél viselkedési modellezésének nehézsége

sajnos az ügyfél viselkedési modellek elkészítése általában nehéz és költséges feladat. Ez azért van, mert az okos és tapasztalt ügyfélanalitikai szakértők, akik tudják, hogyan kell csinálni, drágák és nehéz megtalálni, és mert az általuk használt matematikai technikák összetettek és kockázatosak.

Továbbá, még akkor is, ha egy ügyfél-viselkedési modellt felépítettek, nehéz manipulálni a marketingszakértő céljaira, azaz pontosan meghatározni, hogy milyen marketingműveleteket kell tennie az egyes ügyfelek vagy ügyfélcsoportok számára.

végül matematikai összetettségük ellenére a legtöbb ügyfélmodell valójában viszonylag egyszerű. E szükségszerűség miatt a legtöbb ügyfél-viselkedési modell figyelmen kívül hagyja annyi releváns tényezőt, hogy az általuk generált előrejelzések általában nem túl megbízhatóak.

Ügyfél Viselkedés Elemzése: Az RFM megközelítés

számos ügyfél viselkedési modell a közelmúlt, a gyakoriság és a monetáris érték (RFM) elemzésén alapul. Ez azt jelenti, hogy azok az ügyfelek, akik a közelmúltban pénzt költöttek egy vállalkozásban, nagyobb valószínűséggel költenek újra, mint mások, hogy azok az ügyfelek, akik gyakrabban költenek pénzt egy vállalkozásban, nagyobb valószínűséggel költenek újra, mint mások, és hogy azok az ügyfelek, akik a legtöbb pénzt költötték egy vállalkozásban, nagyobb valószínűséggel költenek újra, mint mások.

az RFM azért népszerű, mert könnyen érthető a marketingesek és az üzleti vezetők számára, nem igényel speciális szoftvert, és szinte minden üzleti és iparági ügyfelekre igaz.

sajnos az RFM önmagában nem biztosítja a marketingesek által igényelt pontosságot. Először is, az RFM modellek csak azt írják le, hogy az ügyfél mit tett a múltban, és nem tudják pontosan megjósolni a jövőbeli viselkedést. Másodszor, az RFM modellek egy adott időpontban vizsgálják az ügyfeleket, és nem veszik figyelembe, hogy az ügyfél hogyan viselkedett a múltban,vagy milyen életciklus-szakaszban található az ügyfél. Ez a második pont kritikus, mert a pontos ügyfélmodellezés nagyon gyenge, hacsak az ügyfél viselkedését nem elemzik az idő múlásával.

jobb megközelítés az ügyfél-viselkedés modellezéséhez

az Optimove olyan ügyfél-viselkedés modellezési módszereket vezet be, amelyek sokkal fejlettebbek és hatékonyabbak, mint a hagyományos módszerek. Számos technológia integrált, zárt hurkú rendszerbe történő kombinálásával a marketingszakemberek rendkívül pontos ügyfél-viselkedés-elemzést élveznek egy könnyen használható alkalmazásban.

az Optimove piacvezető prediktív ügyfélmagatartási modellezést ér el a következő képességek kombinációjával:

1. az ügyfelek kis csoportokba történő szegmentálása és az Egyéni ügyfelek megszólítása a tényleges viselkedés alapján – ahelyett, hogy keményen kódolnák az előre megfogalmazott fogalmakat vagy feltételezéseket arról, hogy mi teszi az ügyfeleket egymáshoz hasonlóvá, és ahelyett, hogy csak az összesített/átlagolt adatokat néznék, amelyek fontos tényeket rejtenek el az egyes ügyfelekről
2. nyomon követik az ügyfeleket, és hogyan mozognak a különböző szegmensek között az idő múlásával (pl., dinamikus szegmentálás), beleértve az ügyfél életciklus-kontextusát és a kohorsz-elemzést – ahelyett, hogy csak meghatároznák, hogy az ügyfelek milyen szegmensekben vannak most, tekintet nélkül arra, hogyan érkeztek oda
3. pontosan megjósolják az ügyfelek jövőbeli viselkedését (pl., konvertálni, lemorzsolódni, többet költeni, kevesebbet költeni) prediktív ügyfélmagatartás – modellezési technikák alkalmazásával-ahelyett, hogy csak a múltbeli adatok visszapillantó tükrébe nézne
4. fejlett számítások segítségével minden ügyfél ügyfélélettartam – értékének (LTV) meghatározására és a döntések alapozására-ahelyett, hogy csak azt a rövid távú bevételt vizsgálná, amelyet az ügyfél hozhat a vállalatnak
5. objektív mutatók alapján pontosan tudva, hogy milyen marketingműveleteket kell tennie most minden ügyfél számára, annak érdekében, hogy maximalizálja az ügyfél hosszú távú értékét minden ügyfél-ahelyett, hogy kitalálná mi a teendő egy irányítópult vagy egy halom jelentés alapján.
6. olyan marketing gépi tanulási technológiák alkalmazása, amelyek betekintést nyújtanak és ajánlásokat tesznek az ügyfélmarketing javítására, amelyeket az emberi marketingszakemberek valószínűleg nem észlelnek önmagukban.

a hagyományos megközelítések és az Optimove megközelítés közötti különbség egyik módja az, hogy az előbbi olyan, mint egy ügyfél pillanatkép, míg az utóbbi egy ügyfél animáció. Az ügyfél animált nézete sokkal feltáróbb, sokkal pontosabb vásárlói viselkedési előrejelzéseket tesz lehetővé.

kezdje el használni a legfejlettebb ügyfél viselkedés modellezés & elemzés ma elérhető!

vegye fel velünk a kapcsolatot még ma – vagy kérjen webes bemutatót–, hogy megtudja, hogyan használhatja az Optimove-ot az ügyfelek viselkedésének előrejelzésére és minden marketing tevékenység hatásának egyszerű maximalizálására annak érdekében, hogy több ügyfelet konvertáljon, növelje a meglévő ügyfelek költését és csökkentse az ügyfelek lemorzsolódását.