kundbeteende modellering

Vad är Customer Behavior Modeling?

Kundbeteendemodellering definieras som skapandet av en matematisk konstruktion för att representera de vanliga beteenden som observerats bland vissa grupper av kunder för att förutsäga hur liknande kunder kommer att bete sig under liknande omständigheter.

Kundbeteendemodeller baseras vanligtvis på datautvinning av kunddata, och varje modell är utformad för att svara på en fråga vid en tidpunkt. Till exempel kan en kundmodell användas för att förutsäga vad en viss grupp kunder kommer att göra som svar på en viss marknadsföringsåtgärd. Om modellen är sund och marknadsföraren följer de rekommendationer som den genererade, kommer marknadsföraren att observera att en majoritet av kunderna i gruppen svarade som förutsagt av modellen.

svårigheten med Kundbeteendemodellering

tyvärr är det vanligtvis en svår och dyr uppgift att bygga kundbeteendemodeller. Detta beror på att de smarta och erfarna kundanalysexperterna som vet hur man gör det är dyra och svåra att hitta, och eftersom de matematiska teknikerna de behöver använda är komplexa och riskabla.

även när en kundbeteendemodell har byggts är det svårt att manipulera den för marknadsförarens ändamål, det vill säga att bestämma exakt vilka marknadsföringsåtgärder som ska vidtas för varje kund eller grupp av kunder.

slutligen, trots deras matematiska komplexitet, är de flesta kundmodeller faktiskt relativt enkla. På grund av denna nödvändighet ignorerar de flesta kundbeteendemodeller så många relevanta faktorer att förutsägelserna de genererar i allmänhet inte är särskilt tillförlitliga.

Analys Av Kundbeteende: RFM-metoden

många kundbeteendemodeller bygger på en analys av nyligen, frekvens och monetärt värde (RFM). Detta innebär att kunder som har spenderat pengar på ett företag nyligen är mer benägna än andra att spendera igen, att kunder som spenderar pengar oftare på ett företag är mer benägna än andra att spendera igen och att kunder som har spenderat mest pengar på ett företag är mer benägna än andra att spendera igen.

RFM är populärt eftersom det är lätt att förstå av marknadsförare och företagsledare, det kräver inte specialiserad programvara och det gäller för kunder i nästan alla företag och branscher.

tyvärr levererar RFM inte ensam den nivå av noggrannhet som marknadsförare behöver. För det första beskriver RFM-modeller bara vad en kund har gjort tidigare och kan inte exakt förutsäga framtida beteenden. För det andra ser RFM-modeller på kunder vid en viss tidpunkt och tar inte hänsyn till hur kunden har uppfört sig tidigare eller i vilket livscykelstadium kunden för närvarande finns. Denna andra punkt är kritisk eftersom korrekt kundmodellering är mycket svag om inte kundens beteende analyseras över tiden.

ett bättre tillvägagångssätt för Kundbeteendemodellering

Optimove introducerar metoder för kundbeteendemodellering som är mycket mer avancerade och effektiva än konventionella metoder. Genom att kombinera ett antal tekniker till ett integrerat system med sluten slinga kan marknadsförare njuta av mycket exakt kundbeteendeanalys i en lättanvänd applikation.

Optimove uppnår marknadsledande prediktiv kundbeteendemodellering med kombinationen av följande funktioner:

1. segmentera kunder i små grupper och adressera enskilda kunder baserat på faktiska beteenden – istället för att hårdkoda några förutfattade föreställningar eller antaganden om vad som gör kunder liknar varandra, och istället för att bara titta på aggregerade/genomsnittliga data som döljer viktiga fakta om enskilda kunder
2. spåra kunder och hur de rör sig mellan olika segment över tiden (dvs., Dynamisk segmentering), inklusive kundlivscykelkontext och kohortanalys-istället för att bara bestämma i vilka segment kunderna nu är utan hänsyn till hur de kom dit
3. exakt förutsäga kundernas framtida beteenden (t. ex. använda prediktiva kundbeteendemodelleringstekniker-istället för att bara titta i backspegeln av historiska data
4. använda avancerade beräkningar för att bestämma kundens livstidsvärde (LTV) för varje kund och basera beslut på det – istället för att bara titta på de kortsiktiga intäkterna som en kund kan få företaget
5. att veta, baserat på objektiva mätvärden, exakt vilka marknadsföringsåtgärder som ska göras nu, för varje kund, för att maximera det långsiktiga värdet av varje kund-istället för att försöka lista ut vad du ska göra baserat på en instrumentpanel eller hög med rapporter.
6. använder teknik för marknadsföring av maskininlärning som kan avslöja insikter och ge rekommendationer för att förbättra kundmarknadsföring som mänskliga marknadsförare sannolikt inte kommer att upptäcka på egen hand.

ett sätt att tänka på skillnaden mellan konventionella tillvägagångssätt och Optimove-metoden är att den förra är som en kundbild medan den senare är en kundanimation. Den animerade vyn av kunden är mycket mer avslöjande, vilket möjliggör mycket mer exakta kundbeteendeförutsägelser.

börja använda den mest avancerade Kundbeteendemodelleringen & analys som finns idag!

kontakta oss idag – eller begär en webbdemo – för att lära dig hur du kan använda Optimove för att förutsäga kundbeteende och enkelt maximera effekten av varje marknadsföringsåtgärd för att konvertera fler kunder, öka utgifterna för befintliga kunder och minska kundkärnan.