Modellierung des Kundenverhaltens

Was ist Customer Behavior Modeling?

Kundenverhaltensmodellierung ist definiert als die Erstellung eines mathematischen Konstrukts zur Darstellung des gemeinsamen Verhaltens bestimmter Kundengruppen, um vorherzusagen, wie sich ähnliche Kunden unter ähnlichen Umständen verhalten werden.

Kundenverhaltensmodelle basieren typischerweise auf Data Mining von Kundendaten, und jedes Modell wurde entwickelt, um eine Frage zu einem bestimmten Zeitpunkt zu beantworten. Beispielsweise kann ein Kundenmodell verwendet werden, um vorherzusagen, was eine bestimmte Gruppe von Kunden als Reaktion auf eine bestimmte Marketingaktion tun wird. Wenn das Modell solide ist und der Vermarkter den von ihm generierten Empfehlungen folgt, wird der Vermarkter feststellen, dass die Mehrheit der Kunden in der Gruppe wie vom Modell vorhergesagt geantwortet hat.

Die Schwierigkeit der Modellierung des Kundenverhaltens

Leider ist die Erstellung von Kundenverhaltensmodellen in der Regel eine schwierige und teure Aufgabe. Dies liegt daran, dass die intelligenten und erfahrenen Kundenanalyseexperten, die wissen, wie es geht, teuer und schwer zu finden sind und dass die mathematischen Techniken, die sie verwenden müssen, komplex und riskant sind.

Darüber hinaus ist es selbst nach der Erstellung eines Kundenverhaltensmodells schwierig, es für die Zwecke des Vermarkters zu manipulieren, dh genau zu bestimmen, welche Marketingmaßnahmen für jeden Kunden oder jede Kundengruppe ergriffen werden sollen.

Schließlich sind die meisten Kundenmodelle trotz ihrer mathematischen Komplexität relativ einfach. Aufgrund dieser Notwendigkeit ignorieren die meisten Kundenverhaltensmodelle so viele relevante Faktoren, dass die Vorhersagen, die sie generieren, im Allgemeinen nicht sehr zuverlässig sind.

Analyse des Kundenverhaltens: Der RFM-Ansatz

Viele Kundenverhaltensmodelle basieren auf einer Analyse von Aktualität, Häufigkeit und Geldwert (RFM). Dies bedeutet, dass Kunden, die kürzlich Geld in einem Unternehmen ausgegeben haben, häufiger als andere wieder ausgeben, dass Kunden, die häufiger Geld in einem Unternehmen ausgeben, häufiger als andere wieder ausgeben und dass Kunden, die das meiste Geld in einem Unternehmen ausgegeben haben, häufiger als andere wieder ausgeben.

RFM ist beliebt, weil es von Vermarktern und Geschäftsleitern leicht zu verstehen ist, keine spezielle Software erfordert und für Kunden in fast jedem Unternehmen und jeder Branche gilt.

Leider liefert RFM allein nicht die Genauigkeit, die Vermarkter benötigen. Erstens beschreiben RFM-Modelle nur, was ein Kunde in der Vergangenheit getan hat, und können zukünftiges Verhalten nicht genau vorhersagen. Zweitens betrachten RFM-Modelle Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt und berücksichtigen nicht, wie sich der Kunde in der Vergangenheit verhalten hat oder in welcher Lebenszyklusphase sich der Kunde gerade befindet. Dieser zweite Punkt ist kritisch, da eine genaue Kundenmodellierung sehr schwach ist, es sei denn, das Verhalten des Kunden wird im Laufe der Zeit analysiert.

Ein besserer Ansatz zur Modellierung des Kundenverhaltens

Optimove führt Methoden zur Modellierung des Kundenverhaltens ein, die weitaus fortschrittlicher und effektiver sind als herkömmliche Methoden. Durch die Kombination einer Reihe von Technologien in einem integrierten, geschlossenen System profitieren Vermarkter von einer hochpräzisen Analyse des Kundenverhaltens in einer benutzerfreundlichen Anwendung.

Optimove erreicht marktführende prädiktive Kundenverhaltensmodellierung mit der Kombination der folgenden Funktionen:

1. Kunden in kleine Gruppen segmentieren und einzelne Kunden auf der Grundlage des tatsächlichen Verhaltens ansprechen – anstatt vorgefertigte Vorstellungen oder Annahmen darüber, was Kunden einander ähnlich macht, fest zu codieren und anstatt nur aggregierte / gemittelte Daten zu betrachten, die wichtige Fakten über einzelne Kunden verbergen
2. Kunden verfolgen und wie sie sich im Laufe der Zeit zwischen verschiedenen Segmenten bewegen (z., dynamische Segmentierung), einschließlich Customer Lifecycle Kontext– und Kohortenanalyse – anstatt nur zu bestimmen, in welchen Segmenten sich Kunden jetzt befinden, ohne Rücksicht darauf, wie sie dort angekommen sind
3. Das zukünftige Verhalten von Kunden genau vorherzusagen (z., convert, churn, Spend more, spend less) unter Verwendung prädiktiver Kundenverhaltensmodellierungstechniken – anstatt nur in den Rückspiegel historischer Daten zu schauen
4. Verwenden Sie erweiterte Berechnungen, um den Customer Lifetime Value (LTV) jedes Kunden zu bestimmen und Entscheidungen darauf zu stützen – anstatt nur den kurzfristigen Umsatz zu betrachten, den ein Kunde dem Unternehmen bringen kann
5. Basierend auf objektiven Metriken genau zu wissen, welche Marketingmaßnahmen jetzt für jeden Kunden durchgeführt werden müssen, um den langfristigen Wert jedes Kunden zu maximieren kunde – anstatt zu versuchen, herauszufinden was zu tun ist, basierend auf einem Dashboard oder einem Stapel von Berichten.
6. Einsatz von Marketing-Maschinenlerntechnologien, die Erkenntnisse liefern und Empfehlungen zur Verbesserung des Kundenmarketings abgeben können, die menschliche Vermarkter wahrscheinlich nicht selbst erkennen werden.

Eine Möglichkeit, sich den Unterschied zwischen herkömmlichen Ansätzen und dem Optimove-Ansatz vorzustellen, besteht darin, dass ersteres wie ein Kunden-Snapshot ist, während letzteres eine Kundenanimation ist. Die animierte Ansicht des Kunden ist viel aufschlussreicher und ermöglicht viel genauere Vorhersagen des Kundenverhaltens.

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