Klientų įtraukimas ir išlaikymas naudojant duomenimis pagrįstą rinkodarą

Įvadas

Verslo augimui labai svarbus klientų pritraukimas. Jis plečia klientų ratą, didina pajamas ir didina prekės ženklo žinomumą.

Tačiau, be trumpalaikio pelningumo, klientų išlaikymas yra ne mažiau svarbus verslo išlaikymui. Jis yra ekonomiškai efektyvesnis nei klientų įsigijimas, mažina klientų nubyrėjimą ir užtikrina pastovų pajamų srautą.

Tačiau negalite efektyviai pritraukti ir išlaikyti klientų, jei tik mėginsite šauti į tamsą. Norint tiksliai parinkti tikslinę grupę, jūsų rinkodaros pastangos turi remtis įtikinamais duomenimis.

Duomenimis pagrįsta rinkodara leidžia orientuotis į individualius poreikius ir iššūkius. Tai padeda jums tapti geriausiu klientų problemų sprendimu ir skatina lojalumą.

Šiame straipsnyje dalijamės patirtimi, kaip naudoti duomenis rinkodarai sustiprinti ir užtikrinti geresnį įsitraukimą bei išlaikymą.

Kas yra klientų įtraukimas ir išlaikymas?

Klientų įtraukimas - tai strateginis ir nuoseklus įmonės požiūris į vertės suteikimą kiekviename bendravimo su klientais etape ir lojalumo ugdymą. Tai padeda puoselėti prasmingus įmonės ir kliento santykius ir skatina daugiau sąveikų su reklaminėmis iniciatyvomis.

Klientų įtraukimo esmė - sukurti emocinį ryšį. Jis gerina naudotojų patirtį, naudodamasis personalizuotomis kampanijomis, pasiūlymais ir vertingu turiniu. Tokiu būdu pirkėjas suvokia jūsų verslą ne tik kaip sandorį, bet ir kaip ilgalaikį klientų lojalumą.

Klientų išlaikymas - tai gebėjimas išlaikyti pakartotinius pirkimus per tam tikrą laikotarpį, kuris tiesiogiai susijęs su klientų įsitraukimu. Labiau tikėtina, kad įsitraukę klientai taps lojaliais pirkėjais. Palaikydami prasmingus ryšius su vartotojais, galite išlaikyti jų verslą ir užtikrinti nuolatines pajamas.

Nealas Taparia iš " Cribbage-Online" priduria: "Geresnis išlaikymas taip pat lemia daugiau rekomendacijų. Matome, kad į mūsų svetainę sugrįžę naudotojai ją rekomenduoja ir kitiems. Klientų išlaikymas - tai kylantis potvynis, kuris pakelia visas valtis."

Nors naujų klientų pritraukimas padeda plėsti akiratį, norint užtikrinti ilgalaikę verslo sėkmę, labai svarbu išlaikyti esamus klientus. Štai keletas privalumų:

• Klientų išlaikymas kainuoja pigiau nei jų įsigijimas, nes taip didinamas bendras jūsų verslo pelnas.
• Didesnis klientų išlaikymas reiškia gerą verslo etiką ir patikimumą.
• Daugiau ilgalaikių klientų suteikia daugiau pardavimo galimybių.
• Klientų išlaikymas taip pat pagerina prekės ženklo palaikymą.

Duomenimis pagrįstos rinkodaros galia

Duomenimis grindžiamos rinkodaros metodu analizuojami klientų duomenys ir, remiantis gautomis įžvalgomis, vykdomos reklaminės kampanijos. Jis nagrinėja besikeičiančius klientų pageidavimus ir poreikius, lygindamas istorinius duomenis su dabartiniais. Taip rinkodaros komandos gali segmentuoti tikslinę auditoriją ir kurti labai tikslingas kampanijas.

Duomenimis pagrįsta rinkodara pašalina spėliones ir efektyviai išryškina prekės ženklo privalumus. Ji padeda įmonėms prasiskverbti pro triukšmą ir išsiskirti tikslinėje rinkoje.

Duomenimis pagrįsta rinkodara ne tik kuria prekės ženklo identitetą, bet ir gerina klientų įsitraukimą ir jų išlaikymą. Ji naudoja patikimus duomenis, kad numatytų tikslinių klientų poreikius, pageidavimus ir skaudulius. Sukurtos ataskaitos palengvina kampanijas, skirtas konkrečioms problemoms spręsti, ir parodo, kaip jūsų produktas gali jas išspręsti.

Toks požiūris skatina tikslinę auditoriją tyrinėti jūsų turinį ir bendrauti su jūsų prekės ženklu. Tai rodo, kad jūsų įmonei rūpi klientų poreikiai ir ji gali išspręsti jų unikalias problemas. Galiausiai tai skatina klientų įsitraukimą, lojalumą ir išlaikymą.

Klientų duomenų panaudojimas personalizavimui

Duomenys yra labai svarbūs vykdant asmenines rinkodaros kampanijas. Rinkdamos ir analizuodamos patikimus ir aktualius klientų duomenis, įmonės gali sužinoti individualius poreikius, pageidavimus, iššūkius ir norus. Tai leidžia rinkodaros specialistams kurti labai tikslingą naudotojų patirtį, kuri tiesiogiai atsiliepia potencialiems ir esamiems klientams.

Keletas duomenų, kuriuos įmonės naudoja personalizavimui, yra šie:

• Demografiniai duomenys apima el. paštą, vietą, amžių, lytį, profesiją, pomėgius ir kt.
• elgsenos duomenys, pavyzdžiui, pirkimo istorija, sąveika su ankstesnėmis kampanijomis, svetainėje atlikti veiksmai, vidutinis laikas, praleistas svetainėje, dažniausiai lankomi puslapiai ir kt.
• Įmonės duomenys apima įmonės pavadinimą, pramonės šaką, darbo jėgos dydį, įrankių paketą, pardavimo ciklo etapus ir kt.
• kontekstiniai duomenys, pavyzdžiui, pageidaujamos naršyklės, operacinės sistemos ir naudojami įrenginiai.

Kurdamos individualiai pritaikytą turinį ir kampanijas, įmonės kuria į klientą orientuotą įvaizdį. Tai verčia auditoriją pasitikėti jūsų žiniomis sprendžiant unikalias problemas ir suteikia jums pramonės eksperto statusą. Personalizavimas padeda klientams lengviau rasti tai, ko jiems reikia, gerina naudotojų patirtį ir skatina lojalumą.

"Netflix" rekomendacijų algoritmas yra puikus nepriekaištingo personalizavimo pavyzdys.

Transliavimo milžinė nuolat analizuoja kiekvieno kliento žiūrėjimo įpročius. Tai leidžia "Netflix" pritaikyti filmų ir televizijos laidų rekomendacijas pagal žiūrovo skonį. Toks personalizavimas padeda žiūrovams įsitraukti ir sugrįžti dar kartą.

Klientų segmentavimo naudojimas tikslinėms kampanijoms

Duomenimis pagrįsta rinkodara - tai klientų įsitraukimo ir lojalumo didinimas pasitelkiant individualiai pritaikytą patirtį. Taigi, _"vienas dydis tinka visiems" _prieiga čia neveikia.

Kiekvienas naudotojas turi gauti tinkamą kampanijos informaciją, pasiūlymus ir turinį. Labai svarbu segmentuoti savo klientų bazę pagal surinktus duomenis. Jis padeda teikti tikslines kampanijas tinkamai auditorijai, užtikrinant jos įsitraukimą.

Štai keletas metodų, kuriuos galite naudoti duomenimis pagrįstam klientų segmentavimui:

Demografinis segmentavimas

Taikant šį metodą klientai skirstomi į kategorijas pagal bendrus demografinius duomenis, pvz:

• Amžius
• Lytis
• Vieta
• Etniškumas ir religija
• Profesija

Psichografinis segmentavimas

Psichografiniu metodu bandoma segmentuoti klientus pagal jų psichologines savybes. Šios savybės yra šios:

• Asmenybės bruožai
• Vertybės
• Pomėgiai
• Interesai ir aistros

Elgsenos segmentavimas

Pagal šį metodą klientai skirstomi į kategorijas pagal elgsenos bruožus, pvz:

• Pirkimo įpročiai ir dažnumas
• Gyvenimo būdas
• Sąveikos laikas
• Įpročiai
• Produkto pageidavimai

RFM analizė

Naudodamos šį klientų segmentavimo būdą, įmonės reitinguoja ir segmentuoja klientus remdamosi sandorio pakartotinumu, dažnumu ir pinigine verte (RFM). Tai leidžia objektyviai analizuoti didelės vertės klientus ir atitinkamai vykdyti tikslinę rinkodarą.

Derindami šiuos klientų segmentavimo metodus, rinkodaros priemonėmis galite patenkinti įvairius klientų poreikių aspektus.

(Šaltinis)

Pavyzdžiui, "Dutch Bros" naudojo demografinį segmentavimą ir siuntė nemokamo gėrimo kuponą nariams per jų gimtadienius.

Prognozuojamoji analizė ir klientų poreikių numatymas

Norint užtikrinti ilgalaikę sėkmę, nepakanka kampanijas grįsti tik esamais duomenimis. Dabartinėje konkurencingoje rinkoje klientų poreikiai greitai keičiasi. Todėl turite pasiruošti pasinaudoti artėjančiomis tendencijomis, besikeičiančiais norais ir dinamiškais pageidavimais.

Prognostinė analizė gali padėti numatyti būsimus klientų poreikius ir pagal juos rengti rinkodaros kampanijas.

Nors 100 proc. tikslumo pasiekti neįmanoma, prognozavimo analitika labai tiksliai prognozuoja tikėtinus rezultatus. Toks duomenų modeliavimas naudoja vidinių ir trečiųjų šalių duomenų šaltinių įžvalgas, kad atskleistų nukrypimus, modelius ir kitus svarbius rodiklius.

Ji padeda įmonėms nustatyti galimą kampanijų sėkmę ir naujas tendencijas. Tokiu būdu rinkodaros specialistai supranta, kaip pasinaudoti prognozėmis, kad būtų galima geriau vykdyti duomenimis pagrįstą rinkodarą.

Pavyzdžiui, prognozuojamoji analizė gali ištirti el. laiškų aktyvumo duomenis ir nustatyti kontaktus, kurie nedalyvauja jūsų kampanijose, ir parodyti, kam gresia rizika atsisakyti prenumeratos.

(Šaltinis)

Tokiu būdu galite užkirsti kelią abonentų išnykimui siųsdami pakartotinio įsitraukimo el. laiškus, pavyzdžiui, su asmeniniais pasiūlymais ir tiksliniu turiniu.

Klientų lojalumo programų kūrimas naudojant duomenų įžvalgas

Vienas geriausių būdų padidinti klientų įsitraukimą ir lojalumą - skatinti jų pastangas. Asmeniniai atlygiai, pavyzdžiui, nemokamos dovanos, pasiūlymai ir nuolaidos, paskatins klientus ir toliau apsipirkinėti jūsų įmonėje.

Yra keletas lojalumo programų tipų, kuriuos galite naudoti klientų įsitraukimui ir išlaikymui skatinti:

Taškais pagrįstas

Šio tipo lojalumo programa yra vienas iš dažniausiai naudojamų formatų įvairiose pramonės šakose. Už kiekvieną pirkinį klientai gauna taškų, priklausančių nuo išleistos sumos. Vėliau jie gali juos panaudoti ir gauti nuolaidų būsimiems pirkiniams.

Taškais pagrįstos lojalumo programos skatina klientus daugiau apsipirkinėti, didina įsitraukimą ir pelną.

Daugiapakopės programos

Kuo daugiau klientai apsiperka, tuo aukštesnis jų lojalumo lygis. Tada vartotojas gali pasirinkti atlygį pagal pasiektą lojalumo lygį. Tai padeda bendrovėms išlaikyti programos investicijų grąžą ir kartu užtikrinti klientams jų pageidaujamą atlygį.

Nukreipimo programos

Dar vienas klientų įsitraukimo ir lojalumo veiksnys - iš lūpų į lūpas skleidžiama rinkodara, o rekomendacijų programos gali ją pagreitinti. Čia klientai gauna atlygį už tai, kad reklamuoja jūsų produktus savo kolegoms.

Rinkodara realiuoju laiku ir klientų įtraukimas tinkamu laiku

Rinkodara realiuoju laiku pateikia aktualius pranešimus, naudodama dabartinius klientų duomenis, gautus klausantis socialinių tinklų, svetainės veiklos ir kt. Trumpai tariant, tai daugiau reagavimas į dabartinius klientų poreikius, o ne reklamos pastangų strategavimas.

Duomenų analizė gali padėti realiuoju laiku nustatyti klientų veiklos, konversijos internete ir produktų naršymo įžvalgas. Tokiu būdu galite iš karto reaguoti ir pateikti tinkamus pasiūlymus bei rekomendacijas, skatinančias konversiją.

(Šaltinis)

Pavyzdžiui, į Carterio Wilkersono tviterio žinutę realiuoju laiku atsakė "Wendy's". Ši "Twitter" gija tapo virusine, joje dalyvavo tokie dideli prekių ženklai kaip "Apple", "Google" ir "Amazon". Dėl greito atsakymo greitojo maisto užkandinė sulaukė didžiulės reklamos.

Sėkmės vertinimas ir pagrindiniai rodikliai

Norint išlaikyti aukštą klientų įsitraukimo ir išlaikymo lygį, būtina nuosekliai tobulėti. Privalote nustatyti svarbiausius duomenimis pagrįstų rinkodaros iniciatyvų rodiklius ir reguliariai juos stebėti. Taip galėsite aptikti tobulintinas sritis ir atitinkamai jas koreguoti.

Kai kurie rodikliai:

• Kliento gyvavimo trukmės vertė (CLV)
• Grynasis populiarumo rodiklis (NPS)
• Įsitraukimas į socialinės žiniasklaidos pranešimus
• Atšokimo rodiklis
• Vidutinis puslapio lankymo laikas
• Pakartotinių pirkimų lygis
• Konversijos rodiklis
• Klientų išlaikymo rodiklis
• Atsisakymo rodiklis

Išvada

Jei esate pradedantysis, duomenimis pagrįsta rinkodara gali būti bauginanti. Tačiau kai ją įvaldysite, rezultatai gali būti labai naudingi jūsų įmonės ilgalaikei sėkmei.

Štai keletas svarbiausių pastebėjimų:

• Sukurti patikimą duomenų pagrindą
• Tiksliai suskirstykite klientus į segmentus
• Naudokite prognozuojamąją analitiką, kad numatytumėte rezultatus
• Siūlykite asmenines lojalumo programas
• Naudokite duomenis rinkodarai realiuoju laiku
• Reguliariai stebėkite KPI ir atlikite patobulinimus

Naudodami tinkamas strategijas ir įtikinamas duomenų įžvalgas galite išlaikyti aukštą klientų įsitraukimo lygį, mažinti jų nubyrėjimą ir skatinti ilgalaikį verslo augimą.