Segmentatie: Dit zijn jouw huidige opties!
Is de klantsegmentatie van jouw bedrijf effectief?
Onze partner Exponea verhaalt regelmatig over datagedreven en vooral actionable marketing onderwerpen. Deze blog gaat over segmentatie:
Personalisatie door segmentatie is essentieel voor klantbehoud en verbetering van de Customer Lifetime Value.
De consument van vandaag verwacht zelf ook een zekere mate van personalisatie.
Klantsegmentatie is het proces van het verdelen van houw klanten in verschillende groepen op basis van hun gegevens. Er zijn vier traditionele soorten marketingsegmentatie:
Geografisch
Demografisch
Psychografisch
Gedrag
Methoden voor klantsegmentatie
Het RFM-model is makkelijk interpreteerbaar en daardoor ook zeer bruikbaar; het hebben van vooraf gedefinieerde RFM-categorieën maakt het daarnaast mogelijk om diepgaande (voorspellende) inzichten toe te voegen. In vergelijking met machine learning is een RFM-analyse dus relatief snel en eenvoudig uit te voeren. Het kan leiden tot een toename van klantbehoud, een hogere conversieratio en extra inkomsten. Het kan ook churn voorkomen. Als je niet weet op welke klanten je moet concentreren, laat een RFM-analyse jou zien welke segmenten de hoogste customer lifetime value hebben.
Cohortanalyse
Een cohortanalyse splitst klanten op in kleinere groepen (cohorten) die een kenmerk delen (bijvoorbeeld: de eerste aankoopmaand, bron van herkomst, fase van de customer journey) en vergelijkt de gegevens tussen de groepen. Het is een methode om patronen in historische gegevens te herkennen.
Dit is een snelle, eenvoudige analyse die u uitvoeren om te zien hoe jouw gebruikers werden beïnvloed door jouw beslissingen gedurende elke periode. Zijn jouw retentienummers hoger in een van de cohorten? Misschien was dat de maand dat je een geweldige marketingcampagne leidde. Misschien veranderde je toen het uiterlijk van de startpagina.
Een cohortanalyse is een snelle en eenvoudige manier om jouw hypotheses te testen. Bijvoorbeeld als je denkt dat jouw nieuwe banneradvertentie klanten in een hoger tempo converteert: maak een cohort van bezoekers die de advertentie hebben gezien en een cohort bezoekers dat dat niet heeft gedaan, vergelijk ze vervolgens.
Machine Learning
Als je over de middelen beschikt, kunnen machine learning-modellen geweldige resultaten opleveren. Met machine learning zijn de mogelijkheden legio. We beperken het hier tot beslisbomen. Een beslisboom werkt door een reeks ja-of-nee-scenario’s statistisch door te nemen. Het is nuttig voor classificaties op basis van historische precedenten.
De beslissingsbomen die worden gebruikt om klantgedrag te voorspellen zijn veel langer en complexer dan dit voorbeeld. De diepte van de boom heeft betrekking op hoeveel vragen er zijn om tot de voorspelling te komen. Deze boom heeft een maximale diepte van drie, omdat er drie vragen nodig zijn om tot het antwoord te komen dat Sam een bagel zal eten.
Beslissingsstructuren werken snel, zijn gemakkelijk te interpreteren en kunnen worden gebruikt voor grote datasets, maar ze kunnen foutieve resultaten opleveren als ze niet genoeg gegevens hebben om van te werken, wat zelfs kan komen door het definiëren van een te specifiek segment.
In optima forma kun je een bos van verschillende beslisbomen op dezelfde dataset maken; het zogenaamd random forrest. Deze methode groepeert de uitkomst van de verschillende beslisbomen tot één eindresultaat .
Met machine learning til je jouw segmentatie naar een hoger niveau. Machine learning-segmenten zijn dynamisch: ze worden in realtime bijgewerkt. Het maakt het mogelijk om jouw personalisatietactieken te automatiseren; iets dat nodig is als je van plan bent deze op schaal te implementeren.
Segmentatie , in welke vorm dan ook, is basis voor jouw marketing- en communicatiedoelen. Immers wil je de juiste klant met de juiste boodschap via het juiste kanaal op het juiste moment benaderen om daarmee jouw marketingeuro zo optimaal mogelijk in te zetten. Zo hebben The Data Actors het e-mailsegmentatie model ontwikkeld om voor dat kanaal niet alleen de customer lifetime value te verhogen, maar ook de reputatie van de e-mailbase te verbeteren.
Wil je nog meer inspiratie rondom actionable segmentatie om jouw marketing inspanningen te optimaliseren, neem dan gerust contact op met The Data Actors, via info@thedataactors.nl.
Van Data naar Actie
The Data Actors