Modelowanie zachowań klientów

czym jest modelowanie zachowań klientów?

Modelowanie zachowań klientów jest definiowane jako tworzenie konstruktu matematycznego do reprezentowania wspólnych zachowań obserwowanych wśród poszczególnych grup klientów w celu przewidywania, jak Podobni klienci będą zachowywać się w podobnych okolicznościach.

modele zachowań klientów są zazwyczaj oparte na eksploracji danych klientów, a każdy model jest zaprojektowany tak, aby odpowiadać na jedno pytanie w jednym momencie. Na przykład model klienta może być używany do przewidywania, co dana grupa klientów zrobi w odpowiedzi na określone działanie marketingowe. Jeśli model jest zdrowy, a marketer postępuje zgodnie z zaleceniami, które wygenerował, marketer zauważy, że większość klientów w grupie odpowiedziała zgodnie z przewidywaniami modelu.

trudność modelowania zachowań klientów

niestety budowanie modeli zachowań klientów jest zazwyczaj trudnym i kosztownym zadaniem. Dzieje się tak dlatego, że inteligentni i doświadczeni eksperci analityki klienta, którzy wiedzą, jak to zrobić, są kosztowni i trudni do znalezienia, a techniki matematyczne, których potrzebują, są złożone i ryzykowne.

ponadto, nawet po zbudowaniu modelu zachowania klienta, trudno jest nim manipulować dla celów marketera, tj. określić dokładnie, jakie działania marketingowe podjąć dla każdego klienta lub grupy klientów.

wreszcie, pomimo ich matematycznej złożoności, większość modeli klientów jest w rzeczywistości stosunkowo prosta. Z powodu tej konieczności większość modeli zachowań klientów ignoruje tak wiele istotnych czynników, że prognozy, które generują, nie są na ogół bardzo wiarygodne.

Analiza Zachowań Klientów: Podejście RFM

wiele modeli zachowań klientów opiera się na analizie Recency, Frequency and Monetary Value (RFM). Oznacza to, że klienci, którzy wydali pieniądze w firmie Ostatnio są bardziej prawdopodobne niż inni wydać ponownie, że klienci, którzy wydają pieniądze częściej w firmie są bardziej prawdopodobne niż inni wydać ponownie i że klienci, którzy wydali najwięcej pieniędzy w firmie są bardziej prawdopodobne niż inni wydać ponownie.

RFM jest popularny, ponieważ jest łatwy do zrozumienia przez marketerów i menedżerów biznesowych, nie wymaga specjalistycznego oprogramowania i odnosi się do klientów w prawie każdej firmie i branży.

niestety sam RFM nie zapewnia poziomu dokładności wymaganego przez marketerów. Po pierwsze, modele RFM opisują tylko to, co klient zrobił w przeszłości i nie mogą dokładnie przewidzieć przyszłych zachowań. Po drugie, modele RFM patrzą na klientów w określonym momencie i nie biorą pod uwagę tego, jak klient zachowywał się w przeszłości ani na jakim etapie cyklu życia znajduje się obecnie klient. Ten drugi punkt jest krytyczny, ponieważ dokładne modelowanie klienta jest bardzo słaby, chyba że zachowanie klienta jest analizowane w czasie.

lepsze podejście do modelowania zachowań klientów

Optimove wprowadza metody modelowania zachowań klientów, które są znacznie bardziej zaawansowane i skuteczne niż konwencjonalne metody. Dzięki połączeniu wielu technologii w zintegrowany, zamknięty system, marketerzy korzystają z bardzo dokładnej analizy zachowań klientów w łatwej w użyciu aplikacji.

Optimove osiąga wiodące na rynku predykcyjne modelowanie zachowań klientów dzięki połączeniu następujących możliwości:

1. segmentowanie klientów na małe grupy i zwracanie się do indywidualnych klientów w oparciu o rzeczywiste zachowania – zamiast twardego kodowania jakichkolwiek wcześniej wymyślonych pojęć lub założeń, co sprawia, że klienci są do siebie podobni, i zamiast patrzeć tylko na zagregowane/uśrednione dane, które ukrywają ważne fakty o indywidualnych klientach
2. śledzenie klientów i ich przemieszczania się między różnymi segmentami w czasie (np. dynamiczna segmentacja), w tym kontekst cyklu życia klienta i analiza kohortowa – zamiast tylko określać, w jakich segmentach są teraz klienci, bez względu na to, jak tam dotarli
3. dokładnie przewidując przyszłe zachowania klientów (np. korzystanie z predykcyjnych technik modelowania zachowań klientów – zamiast po prostu patrzeć w lusterko danych historycznych
4. za pomocą zaawansowanych obliczeń w celu określenia wartości życia klienta (LTV) każdego klienta i na podstawie jego decyzji – zamiast patrzeć tylko na krótkoterminowe przychody, które klient może przynieść firmie
5. wiedząc, na podstawie obiektywnych wskaźników, dokładnie jakie działania marketingowe należy teraz wykonać dla każdego klienta, aby zmaksymalizować długoterminową rentowność klienta. wartość każdego klienta-zamiast próbować dowiedzieć się co zrobić na podstawie Pulpitu nawigacyjnego lub stosu raportów.
6. wykorzystanie technologii uczenia maszynowego marketingu, które mogą ujawnić spostrzeżenia i zalecenia dotyczące poprawy marketingu klientów, które ludzie marketingu raczej nie zauważą na własną rękę.

jednym ze sposobów myślenia o różnicy między podejściem konwencjonalnym a podejściem Optimove jest to, że pierwsze jest jak migawka klienta, podczas gdy drugie jest animacją klienta. Animowany widok klienta jest znacznie bardziej odkrywczy, umożliwiając znacznie dokładniejsze przewidywania zachowań klientów.

zacznij korzystać z najbardziej zaawansowanego modelowania zachowań klientów & Analiza dostępna już dziś!

skontaktuj się z nami już dziś-lub poproś o demo internetowe – aby dowiedzieć się, jak można użyć Optimove do przewidywania zachowań klientów i łatwo zmaksymalizować wpływ każdej akcji marketingowej w celu konwersji większej liczby klientów, zwiększenia wydatków istniejących klientów i zmniejszenia utraty klientów.