Kundeatferdsmodellering

Hva Er Kundeatferdsmodellering?

Kundeatferdsmodellering er definert som opprettelsen av en matematisk konstruksjon for å representere den vanlige oppførselen observert blant bestemte kundegrupper for å forutsi hvordan lignende kunder vil oppføre seg under lignende omstendigheter.

kundeatferdsmodeller er vanligvis basert på datautvinning av kundedata, og hver modell er utformet for å svare på ett spørsmål om gangen. For eksempel kan en kundemodell brukes til å forutsi hva en bestemt kundegruppe vil gjøre som svar på en bestemt markedsføringshandling. Hvis modellen er lyd og markedsfører følger anbefalingene generert, deretter markedsfører vil observere at et flertall av kundene i gruppen svarte som spådd av modellen.

Vanskeligheten Med Kundeatferdsmodellering

dessverre er det vanligvis en vanskelig og dyr oppgave å bygge kundeatferdsmodeller. Dette skyldes at de smarte og erfarne kundeanalyseekspertene som vet hvordan de skal gjøre det, er dyre og vanskelige å finne, og fordi de matematiske teknikkene de trenger å bruke er komplekse og risikable.

videre, selv når en kundeatferdsmodell er bygget, er det vanskelig å manipulere det for markedsførerens formål, det vil si å fastslå nøyaktig hvilke markedsføringshandlinger som skal utføres for hver kunde eller kundegruppe.

til slutt, til tross for deres matematiske kompleksitet, er de fleste kundemodeller faktisk relativt enkle. På grunn av denne nødvendigheten ignorerer de fleste kundeatferdsmodeller så mange relevante faktorer at spådommene de genererer generelt ikke er veldig pålitelige.

Analyse Av Kundeatferd: RFM-Tilnærmingen

Mange kundeatferdsmodeller er basert på en analyse Av Recency, Frekvens og Pengeverdi (RFM). Dette betyr at kunder som har brukt penger på en bedrift nylig er mer sannsynlig enn andre til å bruke igjen, at kunder som bruker penger oftere på en bedrift er mer sannsynlig enn andre til å bruke igjen, og at kunder som har brukt mest penger på en bedrift er mer sannsynlig enn andre til å bruke igjen.

RFM er populært fordi det er lett å forstå av markedsførere og bedriftsledere, det krever ikke spesialisert programvare, og det gjelder for kunder i nesten alle bedrifter og bransjer.

DESSVERRE, RFM alene leverer ikke nivået av nøyaktighet som markedsførere krever. FOR DET FØRSTE BESKRIVER RFM-modeller bare hva en kunde har gjort tidligere og kan ikke nøyaktig forutsi fremtidig atferd. FOR DET ANDRE SER RFM-modeller på kunder på et bestemt tidspunkt og tar ikke hensyn til hvordan kunden har opptrådt tidligere eller i hvilket livssyklusstadium kunden er i dag. Dette andre punktet er kritisk fordi nøyaktig kundemodellering er svært svak med mindre kundens oppførsel analyseres over tid.

En Bedre Tilnærming Til Kundeatferdsmodellering

Optimove introduserer kundeatferdsmodelleringsmetoder som er langt mer avanserte og effektive enn konvensjonelle metoder. Ved å kombinere en rekke teknologier i et integrert, lukket system, kan markedsførere nyte svært nøyaktig kundeatferdsanalyse i et brukervennlig program.

Optimove oppnår markedsledende prediktiv kundeatferdsmodellering med kombinasjonen av følgende funksjoner:

1. Segmentere kunder i små grupper og adressere individuelle kunder basert på faktisk atferd-i stedet for hardkoding av eventuelle forhåndsdefinerte forestillinger eller antagelser om hva som gjør at kundene ligner på hverandre, og i stedet for bare å se på aggregerte/gjennomsnittlige data som skjuler viktige fakta om individuelle kunder
2. Spore kunder Og hvordan de beveger seg mellom ulike segmenter over tid (dvs ., dynamisk segmentering), inkludert kundens livssykluskontekst og kohortanalyse – i stedet for bare å bestemme i hvilke segmenter kundene nå er uten hensyn til hvordan de kom dit
3. nøyaktig forutsi fremtidig atferd hos kundene (f. eks. bruker prediktiv kundeatferd modellering teknikker-i stedet for bare å se i bakspeilet av historiske data
4. ved hjelp av avanserte beregninger for å bestemme kundens levetidsverdi (LTV) av hver kunde og basere beslutninger på det – i stedet for å se bare på kortsiktige inntekter som en kunde kan bringe selskapet
5. Å Vite, basert på objektive beregninger, nøyaktig hva markedsføring handlinger å gjøre nå, for hver kunde, for å maksimere den langsiktige verdien av hver kunde-i stedet for å prøve å finne ut hva å gjøre basert på et dashbord eller en haug med rapporter.
6. Bruk av markedsføringsteknologier for maskinlæring som kan avsløre innsikt og gi anbefalinger for å forbedre kundemarkedsføring som menneskelige markedsførere neppe vil oppdage på egen hånd.

En måte å tenke på forskjellen mellom konvensjonelle tilnærminger og Optimove-tilnærmingen er at den tidligere er som et kundebilde, mens sistnevnte er en kundeanimasjon. Den animerte visningen av kunden er langt mer avslørende, slik at mye mer nøyaktig kundeatferd spådommer.

Begynn Å Bruke Den Mest Avanserte Kundeatferdsmodelleringen & Analysen Som Er Tilgjengelig I Dag!

Kontakt Oss i dag – eller be Om en webdemo – for å lære Hvordan Du kan bruke Optimove til å forutsi kundeatferd og enkelt maksimere effekten av hver markedsføringshandling for å konvertere flere kunder, øke forbruket til eksisterende kunder og redusere kundefrafall.