Analisis Pelanggan Bagaimana mempersempit kesenjangan dalam pengukuran kinerja – Beragampengetahuan

Dikaitkan dengan pendapatan, ROA, tingkat konversi – efisiensi trek metrik pemasaran tradisional, tetapi sering kehilangan sinyal yang mengungkapkan pelanggan mana yang tumbuh. Saat ini, data pelanggan pihak pertama lebih mudah diperoleh dan berharga dari sebelumnya. Ketika digunakan bersama dengan AI, itu membuka pintu ke era baru pengukuran kinerja yang berpusat pada pelanggan.

Analisis pelanggan akan mengalihkan fokus dari saluran ke pelanggan, dan membingkai analisis dan aktivasi di sekitar keterlibatan, pertumbuhan dan nilai prediktif. Dengan menghubungkan apa yang terjadi dengan apa yang bisa terjadi, merek dapat membuat keputusan yang lebih cerdas tentang tujuan yang ditargetkan dan tindakan mana yang akan mendorong dampak nyata.

Di mana pengukuran tradisional tidak mencukupi, analisis pelanggan dapat memberikan

Pemodelan Hibrida Media (MMM) dan pemodelan atribusi adalah alat utama untuk memahami:

• Apa yang terjadi.
• Bagaimana saluran mempromosikan hasil.
• Bagaimana investasi media harus mengatasi periode musiman atau promosi.

Metode -metode ini membantu menjawab “Bagaimana harus saya belanjakan?” Tapi tidak “siapa yang harus saya targetkan?”

MMM jarang memberikan kedalaman yang cukup di sekitar kinerja dan atribusi segmen pelanggan, menetapkan nilai ke tingkat posisi realistis yang tidak mungkin. Kedua metode mengukur efisiensi masa lalu, tetapi ada sedikit yang harus dilakukan untuk menjelaskan hasil yang didorong oleh basis pelanggan atau di mana ada peluang pertumbuhan.

MMM dan pemodelan atribusi memungkinkan merek untuk memasukkan saluran ke dalam salah satu dari empat kategori, membantu mendukung pengambilan keputusan berikutnya.

Analisis pelanggan melengkapi metode ini dengan mengorganisir pelanggan ke dalam segmen berdasarkan perilaku masa lalu dan yang diprediksi. Lensa ini memungkinkan pemasar untuk:

• Hubungkan wawasan dengan tindakan.
• Beri tahu strategi target.
• Hubungkan keputusan saluran langsung ke hasil pelanggan.

Lebih Deeper: Bagaimana Analisis Perjalanan Pelanggan Lanjutan Membentuk Masa Depan Keterlibatan

LEAP: Menggabungkan analisis pelanggan ke dalam pemasaran

Menguji basis pelanggan di seluruh saluran akan membantu menentukan kebutuhan bertahap yang digerakkan oleh pelanggan dan di mana Anda mungkin perlu mentransfer strategi target Anda.

Berfokuslah pada banyak loyalis dan terhubung dengan mereka pada frekuensi tertinggi dengan saluran canggih seperti SMS atau surat langsung. Meskipun mereka sering menyumbangkan pendapatan tertinggi, pengujian selalu menunjukkan bahwa permintaan tambahan sering berasal dari basis pelanggan tingkat menengah.

Temuan ini menyoroti nilai terhubung dengan pelanggan top dengan cara yang beresonansi dengan mereka. Analisis pelanggan memungkinkan merek untuk mengaktifkan setiap segmen melalui strategi keterlibatan yang lebih disesuaikan, efektif dan efektif.

Membangun segmentasi pelanggan yang lebih cerdas

Investasikan untuk memahami pelanggan Anda. Untuk membangun segmen pelanggan yang layak, mulailah dengan pandangan lengkap dari alam semesta pelanggan. Memperkaya informasi pelanggan melalui metode berikut, lebih dari mengandalkan data transaksi saja.

• Data bersama.
• Berpartisipasi dalam sejarah.
• Wawasan tingkat produk.

Kemudian, terapkan prediksi model pembelajaran mesin:

• Perilaku pelanggan di masa depan.
• Afinitas produk.
• Nilai potensial.

Pengayaan prediktif melepaskan kemampuan untuk menyingkirkan tingkat strategi penuh tertentu. Sebaliknya, merek dapat memberikan strategi keterlibatan yang dipersonalisasi dan real-time untuk memenuhi posisi pelanggan mereka dan membimbing mereka untuk mengambil perilaku bernilai tinggi.

Mengukur Keberhasilan: Mulai dari akhir

Tentukan kesuksesan yang terkait dengan klien yang ingin Anda tarik, pertahankan, dan tanam. Kinerja pelanggan didasarkan pada KPI untuk mencerminkan nilai jangka panjang dan terkait dengan tujuan bisnis yang lebih luas seperti peningkatan retensi atau peningkatan profitabilitas.

KPI yang berpusat pada pelanggan inti mungkin termasuk:

• Tingkat retensi: Apakah Anda menjaga pelanggan yang Anda peroleh?
• frekuensi: Apakah pelanggan berbelanja lebih sering dari waktu ke waktu?
• Nilai Seumur Hidup (LTV): Apakah Anda meningkatkan kontribusi jangka panjang dari setiap pelanggan?

KPI ini harus disesuaikan untuk setiap area klien aktif (saluran atau aktivitas agnostik) untuk memberikan panduan dan pagar untuk keputusan investasi. Misalnya, seorang pemburu yang menawar secara berantakan dengan pengukuran tolok ukur yang berbeda dari nilai pesanan rata-rata (AOV) atau frekuensi loyalis bernilai tinggi harus diukur.

Kinerja media sering dioptimalkan untuk metrik saluran tertentu. Menggabungkan KPI khusus pelanggan meningkatkan konteks dan menyeimbangkan efisiensi jangka pendek dengan pertumbuhan jangka panjang.

Deeper: Cara Meningkatkan Riset Pasar dan Mengumpulkan Wawasan Pelanggan dengan AI

Perluas jejak analisis pelanggan

Rencana analitik pelanggan memiliki dampak terbesar ketika menerapkan keputusan di seluruh organisasi. Tim awal yang terlibat dalam tim lain memastikan wawasan diterapkan di seluruh organisasi. Kasing penggunaan yang diperpanjang mungkin termasuk:

• Layanan pelanggan dan tim penjualan dapat menggunakan segmen dan memperkirakan perilaku untuk mempersonalisasikan interaksi dan memprediksi permintaan.
• E-commerce dan tim produk dapat menyesuaikan pengalaman di tempat dan dalam aplikasi.
• Tim produk dapat merencanakan untuk mengkategorikan dan mempromosikan rencana afinitas dan perilaku sub-level.

Ketika beberapa fungsi memfasilitasi dan mendapat manfaat dari analisis pelanggan, mereka tertanam dalam model operasional perusahaan daripada ada dalam isolasi.

Mulai dan iterate

Jika Anda adalah bisnis yang berpusat pada pelanggan, pelanggan harus menjadi inti dari keputusan, analisis, dan rencana aktivasi.

Mengambil pendekatan pelanggan-sentris untuk analisis adalah investasi dalam memberikan pengalaman pelanggan yang relevan dan berpengaruh.

Kemampuan analisis pelanggan yang berkembang:

• Memperdalam pemahaman.
• Aktifkan aktivasi yang lebih cerdas.
• Tingkatkan pengambilan keputusan di seluruh organisasi.

Perjalanan tidak memerlukan transformasi skala besar. Mulailah dengan menguji kasus penggunaan kecil yang terukur, belajar dari hasil dan memperluas metode yang efektif.

Deeper: Cara mengklasifikasikan data pelanggan untuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti