Customer Behavior Modeling

Wat is klantgedrag modelleren?

modellering van klantgedrag wordt gedefinieerd als het creëren van een wiskundige constructie die het gemeenschappelijke gedrag weergeeft dat wordt waargenomen bij bepaalde groepen klanten om te voorspellen hoe vergelijkbare klanten zich onder vergelijkbare omstandigheden zullen gedragen.

klantgedrag modellen zijn meestal gebaseerd op datamining van klantgegevens, en elk model is ontworpen om één vraag op één moment te beantwoorden. Bijvoorbeeld, een klant model kan worden gebruikt om te voorspellen wat een bepaalde groep klanten zal doen in reactie op een bepaalde marketing actie. Als het model goed is en de marketeer de aanbevelingen volgt die het genereerde, dan zal de marketeer opmerken dat een meerderheid van de klanten in de groep reageerde zoals voorspeld door het model.

de moeilijkheid van klantgedrag modelleren

helaas is het bouwen van klantgedrag modellen meestal een moeilijke en dure taak. Dit komt omdat de slimme en ervaren customer analytics experts die weten hoe het te doen zijn duur en moeilijk te vinden, en omdat de wiskundige technieken die ze nodig hebben om te gebruiken zijn complex en riskant.

bovendien is het, zelfs wanneer een klantgedragsmodel is opgebouwd, moeilijk om het te manipuleren ten behoeve van de marketeer, dat wil zeggen om precies te bepalen welke marketingacties voor elke klant of groep klanten moeten worden ondernomen.

ten slotte zijn de meeste klantmodellen, ondanks hun wiskundige complexiteit, eigenlijk relatief eenvoudig. Vanwege deze noodzaak, de meeste Klant gedragsmodellen negeren zo veel relevante factoren dat de voorspellingen die ze genereren zijn over het algemeen niet erg betrouwbaar.

Analyse Van Klantgedrag: De RFM-benadering

veel modellen voor klantgedrag zijn gebaseerd op een analyse van recentheid, frequentie en monetaire waarde (RFM). Dit betekent dat klanten die geld hebben uitgegeven in een bedrijf onlangs zijn meer kans dan anderen om opnieuw uit te geven, dat klanten die geld vaker uitgeven in een bedrijf zijn meer kans dan anderen om opnieuw uit te geven en dat klanten die het meeste geld hebben uitgegeven in een bedrijf zijn meer kans dan anderen om opnieuw uit te geven.

RFM is populair omdat het gemakkelijk te begrijpen is voor marketeers en bedrijfsmanagers, het vereist geen gespecialiseerde software en het geldt voor klanten in bijna alle bedrijven en industrie.

helaas levert RFM alleen niet het niveau van nauwkeurigheid dat marketeers vereisen. Ten eerste beschrijven RFM-modellen alleen wat een klant in het verleden heeft gedaan en kunnen ze toekomstig gedrag niet nauwkeurig voorspellen. Ten tweede kijken RFM-modellen naar klanten op een bepaald tijdstip en houden ze geen rekening met hoe de klant zich in het verleden heeft gedragen of in welke levenscyclusfase de klant Momenteel wordt gevonden. Dit tweede punt is van cruciaal belang omdat nauwkeurige klantmodellering erg zwak is, tenzij het gedrag van de klant in de loop van de tijd wordt geanalyseerd.

een betere benadering van klantgedrag modelleren

Optimove introduceert methoden voor klantgedrag modelleren die veel geavanceerder en effectiever zijn dan conventionele methoden. Door een aantal technologieën te combineren in een geà ntegreerd, closed-loop systeem, marketeers genieten van zeer nauwkeurige klantgedrag analyse in een eenvoudig te gebruiken applicatie.

Optimove bereikt toonaangevende voorspellende modellering van klantgedrag met de combinatie van de volgende mogelijkheden:

1. klanten segmenteren in kleine groepen en individuele klanten aanspreken op basis van daadwerkelijk gedrag-in plaats van vooraf bedachte begrippen of veronderstellingen van wat klanten op elkaar laat lijken hard te coderen, en in plaats van alleen te kijken naar geaggregeerde / gemiddelde gegevens die belangrijke feiten verbergen over Individuele Klanten
2. klanten volgen en hoe ze zich in de loop van de tijd tussen verschillende segmenten bewegen (d.w.z., dynamische segmentatie), met inbegrip van customer lifecycle context en cohort analyse – in plaats van alleen te bepalen in welke segmenten klanten nu zijn zonder rekening te houden met hoe ze daar kwamen
3. nauwkeurig voorspellen van het toekomstige gedrag van klanten (bijv., convert, churn, spend more, spend less) met behulp van predictive customer behaviour modeling techniques-in plaats van alleen maar te kijken in de achteruitkijkspiegel van historische gegevens
4. met behulp van geavanceerde berekeningen om de customer lifetime value (LTV) van elke klant te bepalen en beslissingen daarop te baseren – in plaats van alleen te kijken naar de kortetermijninkomsten die een klant het bedrijf kan opleveren
5. wetende, op basis van objectieve metrics, precies wat marketingacties nu moeten doen, voor elke klant, om de langetermijnwaarde van elke klant te maximaliseren-in plaats van te proberen te berekenen uit wat te doen op basis van een dashboard of stapel rapporten.
6. gebruik maken van marketingtechnologie voor machine learning die inzichten kan onthullen en aanbevelingen kan doen voor het verbeteren van klantenmarketing die menselijke marketeers waarschijnlijk niet zelf zullen herkennen.

een manier om het verschil tussen conventionele benaderingen en de Optimove-benadering te zien is dat de eerste als een klantensnapshot is, terwijl de laatste een klantenanimatie is. De geanimeerde weergave van de klant is veel meer onthullend, waardoor veel nauwkeuriger klantgedrag voorspellingen.

begin met het gebruik van de meest geavanceerde Customer Behavior Modeling & analyse die vandaag beschikbaar is!

neem vandaag nog contact met ons op – of Vraag een webdemo aan – om te leren hoe u Optimove kunt gebruiken om klantgedrag te voorspellen en eenvoudig de impact van elke marketingactie te maximaliseren om meer klanten te converteren, de uitgaven van bestaande klanten te verhogen en de klantenkring te verminderen.