Vključevanje in zadrževanje strank s trženjem, ki temelji na podatkih

Uvod

Za rast podjetja je pridobivanje strank ključnega pomena. S tem se širi krog strank, povečujejo prihodki in povečuje zavedanje o blagovni znamki.

Poleg kratkoročne dobičkonosnosti pa je za ohranitev podjetja enako pomembno tudi ohranjanje strank. Je stroškovno učinkovitejše od pridobivanja strank, zmanjšuje odhajanje strank in zagotavlja stalen tok prihodkov.

Vendar strank ne morete učinkovito pritegniti in obdržati, če se odločite za strel v prazno. Za natančno ciljanje morajo vaša trženjska prizadevanja temeljiti na prepričljivih podatkih.

S trženjem, ki temelji na podatkih, se lahko usmerite na posamezne potrebe in izzive. S tem boste postali najboljša rešitev za težave svojih strank, kar bo spodbudilo njihovo zvestobo.

V tem članku vam predstavljamo, kako lahko s pomočjo podatkov okrepite svoje trženje ter izboljšate vključenost in zadržanje.

Kaj je vključevanje in zadrževanje strank?

Sodelovanje s strankami je strateški in dosleden pristop podjetja k zagotavljanju vrednosti na vseh stopnjah interakcije s strankami in gradnji zvestobe. Z njim se razvijajo pomembni odnosi med podjetjem in strankami ter s promocijskimi pobudami spodbuja več interakcij.

Bistvo sodelovanja s strankami je ustvarjanje čustvene vezi. S prilagojenimi kampanjami, ponudbami in dragoceno vsebino izboljšuje uporabniško izkušnjo. Na ta način kupec vaše podjetje dojema širše od njegovih transakcijskih vidikov in gradi trajno zvestobo strank.

Zadrževanje strank je zmožnost ponovnih nakupov v določenem obdobju, kar je neposredno povezano z vključenostjo strank. Zavezane stranke bodo bolj verjetno postale zvesti kupci. Z vzdrževanjem pomembnih stikov s potrošniki lahko ohranite njihovo poslovanje in si zagotovite stalne prihodke.

Neal Taparia iz podjetja Cribbage-Online dodaja: "Izboljšano zadrževanje omogoča tudi več napotitev. Vidimo, da uporabniki, ki so se vrnili na naše spletno mesto, to priporočajo tudi drugim. Zadrževanje strank je naraščajoča plima, ki dvigne vse čolne."

Pridobivanje novih strank vam pomaga razširiti obzorje, vendar je ohranjanje obstoječih strank bistvenega pomena za dolgoročni poslovni uspeh. Tukaj je nekaj prednosti:

• Ohranjanje strank je cenejše od pridobivanja strank, saj povečuje skupni dobiček podjetja.
• Večje število zadržanih strank pomeni dobro poslovno etiko in verodostojnost.
• Več dolgoročnih strank omogoča več priložnosti za nadgradnjo prodaje.
• Zadrževanje strank izboljša tudi zagovorništvo blagovne znamke.

Moč trženja, ki temelji na podatkih

Trženjski pristop, ki temelji na podatkih, analizira podatke o strankah in izvaja promocijske kampanje na podlagi pridobljenih spoznanj. Preučuje spreminjajoče se preference in zahteve strank s primerjavo preteklih podatkov s trenutnimi številkami. Na ta način lahko trženjske ekipe segmentirajo svoje ciljno občinstvo in oblikujejo visoko ciljno usmerjene kampanje.

Spodatki podprto trženje odpravlja ugibanja in učinkovito poudarja prednosti blagovne znamke. Podjetjem pomaga prebiti se skozi hrup in izstopati na ciljnem trgu.

Poleg vzpostavljanja identitete blagovne znamke trženje, ki temelji na podatkih, izboljšuje vključenost in ohranjanje strank. Uporablja zanesljive podatke za predvidevanje potreb, želja in bolečin ciljnih strank. Ustvarjena poročila olajšajo kampanje, ki obravnavajo določene izzive, in pokažejo, kako jih lahko vaš izdelek reši.

Takšen pristop pritegne ciljno občinstvo k raziskovanju vsebine in interakciji z vašo blagovno znamko. Kaže, da je vašemu podjetju mar za potrebe strank in da lahko reši njihove edinstvene težave. S tem se povečajo vključenost, zvestoba in zadržanje strank.

Izkoriščanje podatkov o strankah za personalizacijo

Podatki so izredno pomembni pri omogočanju prilagojenih trženjskih kampanj. Podjetja lahko z zbiranjem in analiziranjem zanesljivih in ustreznih podatkov o strankah izkoristijo individualne potrebe, preference, izzive in želje. S tem lahko tržniki ustvarijo visoko ciljno usmerjene uporabniške izkušnje, ki se neposredno odzivajo na potencialne in obstoječe stranke.

Nekatere podatkovne točke, ki jih podjetja uporabljajo za personalizacijo, vključujejo:

• Demografski podatki vključujejo e-pošto, lokacijo, starost, spol, poklic, hobije itd.
• Podatki o vedenju, kot so zgodovina nakupov, interakcija s prejšnjimi kampanjami, dejanja na spletnem mestu, povprečni čas na spletnem mestu, najbolj obiskane strani itd.
• Firmografski podatki vključujejo ime podjetja, panogo, velikost delovne sile, nabor orodij, faze prodajnega cikla itd.
• kontekstualni podatki, kot so priljubljeni brskalniki in operacijski sistemi ter uporabljene naprave.

Z ustvarjanjem vsebin in kampanj po meri podjetja ustvarjajo podobo, usmerjeno k strankam. Zaradi tega se občinstvo zanaša na vaše znanje pri reševanju edinstvenih težav in vas postavi v vlogo strokovnjaka v panogi. Zaradi prilagajanja stranke lažje najdejo, kar potrebujejo, kar izboljša uporabniško izkušnjo in spodbuja zvestobo.

Netflixov priporočilni algoritem je odličen primer brezhibne personalizacije.

Velikan na področju pretakanja nenehno analizira navade gledanja vsake stranke. Tako lahko Netflix prilagodi priporočila za filme in televizijske oddaje glede na okus gledalca. Zaradi takšne personalizacije so gledalci še naprej angažirani in se radi vračajo.

Uporaba segmentacije strank za ciljno usmerjene kampanje

Pri trženju, ki temelji na podatkih, gre za povečanje vključenosti in zvestobe strank z izkušnjami po meri. Zato pristop "ena velikost ustreza vsem" tu ne deluje.

Vsak uporabnik mora prejeti prave informacije, ponudbe in vsebino kampanje. Segmentiranje baze strank glede na zbrane podatke je ključnega pomena. Pomaga vam pri zagotavljanju ciljno usmerjenih kampanj pravemu občinstvu, kar zagotavlja njihovo sodelovanje.

Tukaj je nekaj metod, ki jih lahko uporabite za segmentacijo strank na podlagi podatkov:

Demografska segmentacija

Ta metoda vključuje kategorizacijo strank na podlagi skupnih demografskih podatkov, kot so:

• Starost
• Spol
• Lokacija
• Etnična pripadnost in religija
• Poklic

Psihografska segmentacija

Psihografska metoda poskuša segmentirati stranke na podlagi njihovih psiholoških značilnosti. Te vključujejo:

• Osebnostne lastnosti
• Vrednosti
• Hobiji
• Interesi in strasti

Vedenjska segmentacija

Ta pristop kategorizira stranke na podlagi vedenjskih značilnosti, kot so:

• Vzorci in pogostost nakupov
• Življenjski slog
• Čas interakcije
• Navade
• Prednosti izdelkov

Analiza RFM

Pri tej vrsti segmentacije strank podjetja razvrščajo in segmentirajo stranke na podlagi ponovljivosti, pogostosti in denarne vrednosti transakcije (RFM). To omogoča objektivno analizo strank z visoko vrednostjo in ustrezno usmerjeno trženje.

Kombiniranje teh metod za segmentacijo strank vam lahko pomaga, da s trženjem pokrijete različne vidike potreb strank.

(Vir)

Družba Dutch Bros je na primer uporabila demografsko segmentacijo in članom ob njihovem rojstnem dnevu poslala kupon za brezplačno pijačo.

Prediktivna analitika in predvidevanje potreb strank

Če svoje kampanje gradite le na obstoječih podatkih, to ni dovolj za dolgoročni uspeh. Na trenutnem konkurenčnem trgu se zahteve strank hitro spreminjajo. Zato se morate pripraviti na izkoriščanje prihajajočih trendov, spreminjajočih se želja in dinamičnih preferenc.

Pri tem vam lahko napovedna analitika pomaga predvideti prihodnje potrebe strank in ustrezno prilagoditi tržne kampanje.

Čeprav 100-odstotna natančnost ni mogoča, napovedna analitika z veliko natančnostjo napoveduje verjetne izide. Pri takšnem modeliranju podatkov se uporabljajo vpogledi iz notranjih virov podatkov in virov podatkov tretjih oseb, da se odkrijejo odstopanja, vzorci in drugi pomembni kazalniki.

Podjetjem pomaga pri ugotavljanju morebitne uspešnosti kampanj in nastajajočih trendov. Tako tržniki razumejo, kako uporabiti napovedi za boljše trženje, ki temelji na podatkih.

Prediktivna analitika lahko na primer preuči podatke o vključenosti v e-pošto in prepozna stike, ki ne sodelujejo z vašimi kampanjami, ter vam pokaže, pri kom obstaja tveganje, da se odjavi od prejemanja sporočil.

(Vir)

Na ta način lahko preprečite odhajanje naročnikov s pošiljanjem e-poštnih sporočil o ponovnem sodelovanju, kot je zgornje, s prilagojenimi ponudbami in ciljno usmerjeno vsebino.

Oblikovanje programov zvestobe strank s pomočjo vpogledov v podatke

Eden najboljših načinov za povečanje vključenosti in zvestobe strank je spodbujanje njihovih prizadevanj. Prilagojene nagrade, kot so brezplačni paketi, ponudbe in popusti, bodo vaše stranke spodbudile, da bodo še naprej nakupovale pri vašem podjetju.

Obstaja več vrst programov zvestobe, s katerimi lahko spodbujate sodelovanje in ohranjanje strank:

Točkovni

Ta vrsta programa zvestobe je ena najpogosteje uporabljenih oblik v različnih panogah. Za vsak nakup stranke dobijo točke, ki temeljijo na porabljenem znesku. Kasneje jih lahko unovčijo in tako dobijo popuste pri prihodnjih nakupih.

Točkovni programi zvestobe spodbujajo stranke, da več nakupujejo, s čimer se povečata vključenost in dobiček.

Večstopenjski programi

Pri večstopenjskih programih zvestobe je stopnja zvestobe tem višja, čim več kupujejo. Uporabnik lahko izbere nagrade glede na doseženo raven zvestobe. To podjetjem pomaga ohranjati donosnost naložbe v program, hkrati pa strankam zagotavlja želene nagrade.

Programi za napotitev

Še ena spodbuda za sodelovanje in zvestobo strank je trženje od ust do ust, ki ga lahko pospeši program priporočil. V tem primeru so stranke nagrajene za to, da vaše izdelke zagovarjajo pred svojimi vrstniki.

Trženje v realnem času in sodelovanje s strankami ob pravem času

Trženje v realnem času zagotavlja ustrezna sporočila na podlagi trenutnih podatkov o strankah, pridobljenih s poslušanjem družabnih omrežij, dejavnostmi na spletnem mestu itd. Skratka, gre bolj za odzivanje na trenutne potrebe strank kot za strateško načrtovanje promocijskih prizadevanj.

Z analizo podatkov lahko v realnem času odkrijete vpogled v dejavnosti strank, spletno konverzijo in brskanje po izdelkih. Tako se lahko takoj odzovete z ustreznimi ponudbami in priporočili ter tako spodbudite konverzijo.

(Vir)

Carter Wilkerson je na primer na svoj tvit v realnem času prejel odgovor družbe Wendy's. Ta nit na Twitterju je postala viralna, pri njej pa so sodelovale velike blagovne znamke, kot so Apple, Google in Amazon. Zaradi hitrega odgovora je bil ta odziv zelo odmeven za podjetje s hitro prehrano.

Merjenje uspeha in ključne metrike

Za ohranjanje visoke stopnje vključenosti in zadržanja strank so potrebne dosledne izboljšave. Določiti morate glavne metrike svojih trženjskih pobud, ki temeljijo na podatkih, in jih redno spremljati. Tako boste lahko odkrili področja, ki jih je treba izboljšati, in jih ustrezno prilagodili.

Nekatere metrike vključujejo:

• Vrednost življenjske dobe stranke (CLV)
• Ocena neto promotorjev (NPS)
• Sodelovanje pri objavah v družabnih medijih
• Stopnja odboja
• Povprečen čas na strani
• Stopnja ponovnih nakupov
• Stopnja pretvorbe
• Stopnja zadržanja strank
• Stopnja odhoda

Zaključek

Če ste začetnik, je trženje na podlagi podatkov lahko zastrašujoče. Toda ko ga enkrat obvladate, so lahko rezultati zelo koristni za dolgoročni uspeh vašega podjetja.

Tukaj je nekaj ključnih ugotovitev:

• Vzpostavitev zanesljive podatkovne podlage
• Natančno segmentirajte svoje stranke
• Uporaba napovedne analitike za predvidevanje rezultatov
• Ponudite prilagojene programe zvestobe
• Uporaba podatkov za trženje v realnem času
• redno spremljajte ključne kazalnike uspešnosti in uvajajte izboljšave

S pravimi strategijami in prepričljivimi vpogledi v podatke lahko ohranite visoko stopnjo vključenosti strank, zmanjšate odhajanje strank in spodbudite trajno poslovno rast.