Modellazione del comportamento dei clienti

Che cos’è la modellazione del comportamento del cliente?

La modellazione del comportamento del cliente è definita come la creazione di un costrutto matematico per rappresentare i comportamenti comuni osservati tra particolari gruppi di clienti al fine di prevedere come si comporteranno clienti simili in circostanze simili.

I modelli di comportamento dei clienti sono in genere basati sul data mining dei dati dei clienti e ogni modello è progettato per rispondere a una domanda in un momento. Ad esempio, un modello di cliente può essere utilizzato per prevedere ciò che un particolare gruppo di clienti farà in risposta a una particolare azione di marketing. Se il modello è valido e il marketer segue le raccomandazioni generate, il marketer osserverà che la maggior parte dei clienti del gruppo ha risposto come previsto dal modello.

La difficoltà della modellazione del comportamento dei clienti

Sfortunatamente, la creazione di modelli di comportamento dei clienti è in genere un’attività difficile e costosa. Questo perché gli esperti di analisi dei clienti intelligenti ed esperti che sanno come farlo sono costosi e difficili da trovare e perché le tecniche matematiche che devono utilizzare sono complesse e rischiose.

Inoltre, anche una volta che un modello di comportamento del cliente è stato costruito, è difficile manipolarlo per gli scopi del marketer, cioè determinare esattamente quali azioni di marketing intraprendere per ciascun cliente o gruppo di clienti.

Infine, nonostante la loro complessità matematica, la maggior parte dei modelli di clienti sono in realtà relativamente semplici. A causa di questa necessità, la maggior parte dei modelli di comportamento dei clienti ignora così tanti fattori pertinenti che le previsioni che generano non sono generalmente molto affidabili.

Analisi del comportamento dei clienti: L’approccio RFM

Molti modelli di comportamento dei clienti si basano su un’analisi di recente, frequenza e valore monetario (RFM). Ciò significa che i clienti che hanno speso soldi in un business di recente sono più propensi di altri a spendere di nuovo, che i clienti che spendono soldi più spesso in un business sono più propensi di altri a spendere di nuovo e che i clienti che hanno speso più soldi in un business sono più propensi di altri a spendere di nuovo.

RFM è popolare perché è facile da capire da marketing e business manager, non richiede software specializzato e vale per i clienti in quasi ogni azienda e industria.

Sfortunatamente, RFM da sola non fornisce il livello di precisione richiesto dai marketer. In primo luogo, i modelli RFM descrivono solo ciò che un cliente ha fatto in passato e non possono prevedere con precisione i comportamenti futuri. In secondo luogo, i modelli RFM guardano i clienti in un determinato momento e non tengono conto di come il cliente si è comportato in passato o in quale fase del ciclo di vita il cliente è attualmente trovato. Questo secondo punto è fondamentale perché la modellazione accurata del cliente è molto debole a meno che il comportamento del cliente non venga analizzato nel tempo.

Un approccio migliore alla modellazione del comportamento del cliente

Optimove introduce metodi di modellazione del comportamento del cliente che sono molto più avanzati ed efficaci rispetto ai metodi convenzionali. Combinando una serie di tecnologie in un sistema integrato a circuito chiuso, i marketer godono di un’analisi del comportamento dei clienti estremamente accurata in un’applicazione facile da usare.

Optimove realizza la modellazione predittiva del comportamento dei clienti leader di mercato con la combinazione delle seguenti funzionalità:

1. Segmentare i clienti in piccoli gruppi e indirizzare i singoli clienti in base ai comportamenti effettivi-invece di codificare qualsiasi nozione o ipotesi preconcetta su ciò che rende i clienti simili tra loro, e invece di guardare solo dati aggregati / medi che nascondono fatti importanti sui singoli clienti
2. Tracciare i clienti e come si muovono tra diversi segmenti nel, segmentazione dinamica), incluso il contesto del ciclo di vita del cliente e l’analisi di coorte-invece di determinare in quali segmenti i clienti sono ora senza riguardo per come sono arrivati lì
3. Predire con precisione i comportamenti futuri dei clienti (ad es., la conversione, la varianza, spendere di più, spendere meno) utilizzando predittiva del comportamento del cliente, tecniche di modellazione – invece di guardare nello specchietto retrovisore di serie storiche di dati
4. Utilizzando avanzate di calcolo per determinare il customer lifetime value (LTV) di ogni cliente e di basare le decisioni su di esso – invece di guardare solo a breve termine entrate che un cliente può portare l’azienda
5. Sapere, in base a criteri oggettivi metriche, esattamente ciò che le azioni di marketing da fare ora, per ogni cliente, al fine di massimizzare il valore a lungo termine di ogni cliente, invece di cercare di capire cosa fare in base a una dashboard o a una pila di report.
6. Utilizzando tecnologie di apprendimento automatico di marketing in grado di rivelare intuizioni e formulare raccomandazioni per migliorare il marketing dei clienti che è improbabile che i marketer umani individuino da soli.

Un modo per pensare alla differenza tra gli approcci convenzionali e l’approccio Optimove è che il primo è come un’istantanea del cliente mentre il secondo è un’animazione del cliente. La vista animata del cliente è molto più rivelatrice, consentendo previsioni di comportamento del cliente molto più accurate.

Inizia a utilizzare la modellazione del comportamento dei clienti più avanzata & Analisi disponibile oggi!

Contattaci oggi – o richiedi una demo Web-per sapere come utilizzare Optimove per prevedere il comportamento dei clienti e massimizzare facilmente l’impatto di ogni azione di marketing al fine di convertire più clienti, aumentare la spesa dei clienti esistenti e ridurre il churn dei clienti.