Klantenbinding en klantenbinding door datagestuurde marketing

Intro

Voor de groei van een bedrijf is klantenwerving cruciaal. Het breidt de klantenkring uit, verhoogt de inkomsten en vergroot de naamsbekendheid.

Naast winstgevendheid op korte termijn is klantenbinding echter net zo belangrijk voor het voortbestaan van een bedrijf. Het is kosteneffectiever dan klantenwerving, vermindert het wegvallen van klanten en zorgt voor een consistente inkomstenstroom.

Maar je kunt klanten niet effectief binden en behouden door in het duister te tasten. Voor nauwkeurige targeting moeten je marketinginspanningen gebaseerd zijn op overtuigende gegevens.

Met datagestuurde marketing kun je je richten op individuele behoeften en uitdagingen. Hierdoor wordt u de beste oplossing voor de problemen van uw klant, wat loyaliteit stimuleert.

In dit artikel laten we je zien hoe je gegevens kunt gebruiken om je marketing te versterken en de betrokkenheid en retentie te verbeteren.

Wat is klantbetrokkenheid en klantenbinding?

Klantbetrokkenheid is een strategische en consistente aanpak van een bedrijf om in elke fase van de klantinteractie waarde te bieden en loyaliteit op te bouwen. Het cultiveert betekenisvolle relaties tussen bedrijf en klant en zorgt voor meer interacties met promotionele initiatieven.

In de kern is klantbetrokkenheid gericht op het creëren van een emotionele band. Het verbetert de gebruikerservaring door gepersonaliseerde campagnes, aanbiedingen en waardevolle content. Op deze manier ziet de koper je bedrijf voorbij de transactionele aspecten en bouwt hij aan blijvende klantentrouw.

Klantenbinding is het vermogen om gedurende een bepaalde periode herhaalaankopen te doen, wat rechtstreeks verband houdt met klantenbetrokkenheid. Betrokken klanten zullen eerder loyale kopers worden. Door een betekenisvolle band met je klanten te onderhouden, kun je ze aan je binden en een consistente omzet garanderen.

Neal Taparia van Cribbage-Online voegt hieraan toe: "Verbeterde retentie leidt ook tot meer doorverwijzingen. We zien dat de gebruikers die terugkwamen naar onze site, de site ook aanbevelen aan anderen. Klantenbinding is het opkomende tij dat alle boten optilt."

Terwijl het werven van nieuwe klanten je horizon verbreedt, is het behouden van bestaande klanten essentieel voor zakelijk succes op de lange termijn. Hier zijn enkele van de voordelen:

• Klantenbinding is minder duur dan klantenwerving omdat het de totale winst van je bedrijf verhoogt.
• Een hogere klantenbinding betekent een goede bedrijfsethiek en geloofwaardigheid.
• Meer langetermijnklanten creëren meer mogelijkheden voor upselling.
• Klantenbinding verbetert ook de merkbekendheid.

De kracht van datagestuurde marketing

Een datagestuurde marketingaanpak analyseert klantgegevens en voert promotiecampagnes uit op basis van de verworven inzichten. Het onderzoekt veranderende voorkeuren en eisen van klanten door historische gegevens te vergelijken met de huidige cijfers. Op deze manier kunnen marketingteams hun doelgroep segmenteren en zeer gerichte campagnes opzetten.

Datagestuurde marketing elimineert giswerk en benadrukt de USP's van merken op effectieve wijze. Het helpt bedrijven door de ruis heen te breken en zich te onderscheiden op de doelmarkt.

Naast het vestigen van een merkidentiteit, verbetert datagedreven marketing de klantbetrokkenheid en klantenbinding. Het gebruikt betrouwbare gegevens om de behoeften, voorkeuren en pijnpunten van je doelklanten te voorspellen. De gegenereerde rapporten vergemakkelijken campagnes die specifieke uitdagingen aanpakken en laten zien hoe je product ze kan oplossen.

Een dergelijke aanpak intrigeert het doelpubliek om je inhoud te verkennen en de interactie met je merk aan te gaan. Het laat zien dat je bedrijf geeft om de behoeften van klanten en hun unieke problemen kan oplossen. Het verhoogt uiteindelijk de betrokkenheid, loyaliteit en retentie van klanten.

Klantgegevens inzetten voor personalisatie

Gegevens zijn van het grootste belang om gepersonaliseerde marketingcampagnes mogelijk te maken. Bedrijven kunnen individuele behoeften, voorkeuren, uitdagingen en wensen aanboren door betrouwbare en relevante klantgegevens te verzamelen en te analyseren. Het stelt marketeers in staat om zeer gerichte gebruikerservaringen samen te stellen die direct aansluiten bij potentiële en bestaande klanten.

Enkele gegevenspunten die bedrijven gebruiken voor personalisatie zijn:

• Demografische gegevens zijn e-mail, locatie, leeftijd, geslacht, beroep, hobby's, enz.
• Gedragsgegevens zoals aankoopgeschiedenis, interactie met eerdere campagnes, ondernomen acties op de website, gemiddelde tijd op de site, meest bezochte pagina's, enz.
• Bedrijfsgegevens omvatten de naam van het bedrijf, de bedrijfstak, de grootte van het personeelsbestand, het aantal tools, stadia in de verkoopcyclus, enz.
• Contextuele gegevens zoals voorkeursbrowsers, besturingssystemen en gebruikte apparaten.

Door content en campagnes op maat te maken, stralen bedrijven een klantgericht imago uit. Het laat het publiek vertrouwen op je kennis om unieke problemen op te lossen en plaatst je als een expert in de branche. Personalisatie maakt het makkelijker voor klanten om te vinden wat ze nodig hebben, wat de gebruikerservaring verbetert en loyaliteit stimuleert.

Het aanbevelingsalgoritme van Netflix is een opmerkelijk voorbeeld van onberispelijke personalisatie.

De streaminggigant analyseert voortdurend de kijkgewoonten van elke klant. Hierdoor kan Netflix aanbevelingen voor films en tv-programma's aanpassen op basis van de smaak van de kijker. Dergelijke personalisatie zorgt ervoor dat de kijkers betrokken blijven en terugkomen voor meer.

Klantsegmentatie gebruiken voor gerichte campagnes

Bij datagestuurde marketing draait alles om het vergroten van de klantbetrokkenheid en -loyaliteit door middel van ervaringen op maat. De _"one size fits all" _aanpak werkt hier dus niet.

Elke gebruiker moet de juiste campagne-informatie, aanbiedingen en inhoud ontvangen. Het segmenteren van je klantenbestand op basis van de verzamelde gegevens is cruciaal. Het helpt je om gerichte campagnes te leveren aan het juiste publiek, zodat hun betrokkenheid gegarandeerd is.

Hier zijn enkele methoden die je kunt gebruiken voor datagestuurde klantsegmentatie:

Demografische segmentatie

Bij deze methode worden de klanten gecategoriseerd op basis van gedeelde demografische gegevens, zoals:

• Leeftijd
• Geslacht
• Locatie
• Etniciteit en religie
• Beroep

Psychografische segmentatie

De psychografische methode probeert klanten te segmenteren op basis van hun psychologische kenmerken. Deze omvatten:

• Persoonlijkheidskenmerken
• Waarden
• Hobby's
• Interesses en passies

Gedragssegmentatie

Deze benadering categoriseert klanten op basis van gedragskenmerken zoals:

• Aankooppatronen en -frequentie
• Lifestyle
• Interactie timing
• Gewoonten
• Productvoorkeuren

RFM-analyse

Bij dit type klantsegmentatie rangschikken en segmenteren bedrijven klanten op basis van de frequentie en monetaire waarde (RFM) van een transactie. Dit biedt een objectieve analyse van klanten met een hoge waarde en maakt gerichte marketing mogelijk.

Door deze methoden voor klantsegmentatie te combineren, kun je met je marketing verschillende aspecten van de behoeften van de klant dekken.

(Bron)

Dutch Bros gebruikte bijvoorbeeld demografische segmentatie en stuurde leden op hun verjaardag een coupon voor een gratis drankje.

Voorspellende analyses en anticiperen op klantbehoeften

Je campagnes alleen baseren op bestaande gegevens is niet voldoende voor succes op de lange termijn. In de huidige concurrerende markt veranderen de eisen van klanten snel. Je moet je dus voorbereiden om in te spelen op nieuwe trends, veranderende wensen en dynamische voorkeuren.

Hier kan voorspellende analyse je helpen om te anticiperen op de toekomstige behoeften van je klanten en marketingcampagnes daarop af te stemmen.

Hoewel het genereren van 100% nauwkeurigheid niet mogelijk is, voorspellen voorspellende analyses waarschijnlijke uitkomsten met hoge precisie. Dergelijke gegevensmodellering gebruikt inzichten uit interne en externe gegevensbronnen om uitschieters, patronen en andere relevante indicatoren te ontdekken.

Het helpt bedrijven om de mogelijke succespercentages van de campagnes en opkomende trends te identificeren. Op deze manier begrijpen marketeers hoe ze de voorspellingen kunnen gebruiken voor betere datagestuurde marketing.

Voorspellende analyses kunnen bijvoorbeeld gegevens over e-mailbetrokkenheid onderzoeken en contactpersonen identificeren die geen interactie hebben met uw campagnes, zodat u kunt zien wie het risico loopt om zich af te melden.

(Bron)

Op deze manier kun je voorkomen dat abonnees afhaken door re-engagement e-mails zoals de bovenstaande te sturen met gepersonaliseerde aanbiedingen en gerichte inhoud.

Klantloyaliteitsprogramma's opbouwen met inzicht in gegevens

Een van de beste manieren om de betrokkenheid en loyaliteit van klanten te verhogen is door hun inspanningen te stimuleren. Persoonlijke beloningen zoals cadeaus, aanbiedingen en kortingen zullen je klanten aanmoedigen om bij je bedrijf te blijven winkelen.

Er zijn verschillende soorten loyaliteitsprogramma's die je kunt gebruiken om klantbetrokkenheid en klantenbinding te stimuleren:

Puntgebaseerd

Dit type loyaliteitsprogramma is een van de meest gebruikte programma's in verschillende sectoren. Bij elke aankoop krijgen klanten punten op basis van het bestede bedrag. Deze punten kunnen ze later inwisselen voor kortingen op toekomstige aankopen.

Op punten gebaseerde loyaliteitsprogramma's moedigen klanten aan om meer te winkelen, waardoor de betrokkenheid en winst toenemen.

Gelaagde programma's

Bij getrapt loyaliteitsprogramma's geldt: hoe meer klanten winkelen, hoe hoger hun loyaliteitsniveau. De gebruiker kan dan beloningen kiezen op basis van het bereikte loyaliteitsniveau. Het helpt bedrijven om de ROI van het programma te behouden terwijl klanten hun gewenste beloningen krijgen.

Verwijzingsprogramma's

Een andere zegen voor klantenbetrokkenheid en -loyaliteit is mond-tot-mondreclame - en verwijzingsprogramma's kunnen dit versnellen. Hierbij worden klanten beloond voor het aanprijzen van uw producten bij hun collega's.

Real-Time Marketing en klanten betrekken op het juiste moment

Real-time marketing levert relevante berichten op basis van actuele klantgegevens via social listening, websiteactiviteiten, enz. Kortom, het gaat meer om het reageren op actuele klantbehoeften dan om het strategiseren van promotie-inspanningen.

Data-analyse kan realtime inzichten verschaffen in klantactiviteiten, online conversie en product browsing. Zo kun je direct reageren met relevante aanbiedingen en aanbevelingen om conversie te stimuleren.

(Bron)

De tweet van Carter Wilkerson kreeg bijvoorbeeld een real-time antwoord van Wendy's. Deze Twitter thread ging viraal en grote merken als Apple, Google en Amazon deden mee. Dankzij het snelle antwoord kreeg de fastfoodtent enorme publiciteit.

Meten van succes en belangrijke meetcriteria

Consistente verbeteringen zijn nodig om een hoge klantbetrokkenheid en -retentie te behouden. Je moet de belangrijkste statistieken van je datagestuurde marketinginitiatieven identificeren en deze regelmatig bijhouden. Op deze manier kun je verbeterpunten ontdekken en dienovereenkomstig aanpassingen maken.

Enkele statistieken hier zijn:

• Klantlevensduur (CLV)
• Netto Promotor Score (NPS)
• Betrokkenheid bij berichten op sociale media
• Bouncepercentage
• Gemiddelde tijd op pagina
• Aantal herhalingsaankopen
• Omrekeningskoers
• Klantbehoud
• Churnpercentage

Conclusie

Als je een beginner bent, kan datagestuurde marketing intimiderend zijn. Maar als je het eenmaal doorhebt, kunnen de resultaten zeer lonend zijn voor het succes van je bedrijf op de lange termijn.

Hier zijn enkele belangrijke opmerkingen:

• Een betrouwbare gegevensbasis opzetten
• Segmenteer je klanten nauwkeurig
• Gebruik voorspellende analyses om te anticiperen op uitkomsten
• Gepersonaliseerde loyaliteitsprogramma's aanbieden
• Gebruik gegevens om real-time marketing te stimuleren
• Regelmatig KPI's bijhouden en verbeteringen aanbrengen

Met de juiste strategieën en overtuigende gegevensinzichten kunt u een hoge klantbetrokkenheid handhaven, de klantuitval verminderen en blijvende bedrijfsgroei stimuleren.