Kundengagemang och kundlojalitet genom datadriven marknadsföring

Introduktion

Kundanskaffning är avgörande för företagens tillväxt. Det utökar kundkretsen, ökar intäkterna och stärker varumärkeskännedomen.

Men bortsett från kortsiktig lönsamhet är kundlojalitet lika viktigt för företagets fortlevnad. Det är mer kostnadseffektivt än kundanskaffning, minskar kundbortfallet och säkerställer en konsekvent intäktsström.

Men du kan inte engagera och behålla kunder på ett effektivt sätt genom att skjuta i mörkret. För att kunna rikta in sig på rätt sätt måste marknadsföringen bygga på övertygande data.

Med datadriven marknadsföring kan ni rikta in er på individuella behov och utmaningar. Det etablerar dig som den bästa lösningen på dina kunders problem och skapar lojalitet.

I den här artikeln berättar vi hur du kan använda data för att förstärka din marknadsföring och skapa bättre engagemang och retention.

Vad är kundengagemang och kundlojalitet?

Kundengagemang är ett strategiskt och konsekvent sätt för ett företag att skapa värde i varje steg av kundinteraktionen och bygga lojalitet. Det skapar meningsfulla relationer mellan företag och kunder och leder till fler interaktioner med hjälp av marknadsföringsinitiativ.

I grund och botten syftar kundengagemang till att skapa ett känslomässigt band. Det förbättrar användarupplevelsen genom personliga kampanjer, erbjudanden och värdefullt innehåll. På så sätt uppfattar köparen ditt företag bortom dess transaktionsaspekter och bygger varaktig kundlojalitet.

Kundlojalitet är förmågan att upprätthålla återkommande köp under en period, vilket är direkt kopplat till kundengagemang. Engagerade kunder är mer benägna att bli lojala kunder. Genom att upprätthålla meningsfulla kundkontakter kan du behålla deras affärer och säkerställa konsekventa intäkter.

Neal Taparia från Cribbage-Online tillägger: "Förbättrad retention leder också till fler hänvisningar. Vi ser att de användare som kom tillbaka till vår webbplats också rekommenderar den till andra. Kundlojalitet är det stigande tidvattnet som lyfter alla båtar."

Att skaffa nya kunder hjälper dig att bredda din horisont, men att behålla de befintliga kunderna är avgörande för långsiktig affärsframgång. Här är några av fördelarna:

• Att behålla kunder är billigare än att värva nya eftersom det ökar företagets totala vinst.
• Högre kundlojalitet är ett tecken på god affärsetik och trovärdighet.
• Fler långsiktiga kunder skapar fler möjligheter till merförsäljning.
• Kundlojalitet förbättrar också förtroendet för varumärket.

Kraften i datadriven marknadsföring

En datadriven marknadsföringsmetod analyserar kunddata och driver marknadsföringskampanjer baserat på de insikter man fått. Man undersöker förändrade kundpreferenser och krav genom att jämföra historiska data med aktuella siffror. På så sätt kan marknadsföringsteamen segmentera sin målgrupp och skapa mycket målinriktade kampanjer.

Datadriven marknadsföring eliminerar gissningar och lyfter fram varumärkets USP på ett effektivt sätt. Det hjälper företag att ta sig igenom bruset och sticka ut på målmarknaden.

Förutom att skapa varumärkesidentitet förbättrar datadriven marknadsföring kundengagemanget och kundlojaliteten. Den använder tillförlitliga data för att förutsäga dina målkunders behov, preferenser och smärtpunkter. De genererade rapporterna underlättar kampanjer som adresserar specifika utmaningar och visar hur din produkt kan lösa dem.

Ett sådant tillvägagångssätt lockar målgruppen att utforska ditt innehåll och interagera med ditt varumärke. Det visar att ditt företag bryr sig om kundernas behov och kan lösa deras unika problem. I slutändan ökar det kundengagemanget, lojaliteten och kundlojaliteten.

Utnyttja kunddata för personalisering

Data är av yttersta vikt för att möjliggöra personliga marknadsföringskampanjer. Företag kan utnyttja individuella behov, preferenser, utmaningar och önskemål genom att samla in och analysera tillförlitliga och relevanta kunddata. Det gör det möjligt för marknadsförare att skapa mycket riktade användarupplevelser som direkt resonerar med potentiella och befintliga kunder.

Några datapunkter som företag använder för personalisering inkluderar:

• Demografiska uppgifter inkluderar e-post, plats, ålder, kön, yrke, hobbyer etc.
• Beteendedata som köphistorik, interaktion med tidigare kampanjer, åtgärder som vidtagits på webbplatsen, genomsnittlig tid på webbplatsen, mest besökta sidor etc.
• Firmografiska data inkluderar företagsnamn, bransch, personalstyrka, verktygsstapel, stadier i försäljningscykeln etc.
• Kontextuella data som föredragna webbläsare, operativsystem och använda enheter.

Genom att skapa skräddarsytt innehåll och skräddarsydda kampanjer ger företagen en kundcentrerad image. Det gör att publiken förlitar sig på din kunskap för att lösa unika problem och placerar dig som en branschexpert. Personalisering gör det lättare för kunderna att hitta vad de behöver, vilket förbättrar användarupplevelsen och ökar lojaliteten.

Netflix rekommendationsalgoritm är ett anmärkningsvärt exempel på oklanderlig personalisering.

Streamingjätten analyserar ständigt varje kunds tittarvanor. Det gör att Netflix kan anpassa rekommendationer för filmer och TV-program baserat på tittarens smak. Sådan personalisering håller tittarna engagerade och kommer tillbaka för mer.

Använda kundsegmentering för riktade kampanjer

Datadriven marknadsföring handlar om att öka kundernas engagemang och lojalitet genom skräddarsydda upplevelser. Så _"en storlek passar alla"_metoden fungerar inte här.

Varje användare måste få rätt kampanjinformation, erbjudanden och innehåll. Att segmentera din kundbas utifrån insamlade data är avgörande. Det hjälper dig att leverera riktade kampanjer till rätt målgrupp och säkerställa deras engagemang.

Här är några metoder som du kan använda för datadriven kundsegmentering:

Demografisk segmentering

Denna metod innebär att kunderna kategoriseras baserat på gemensamma demografiska faktorer, t.ex:

• Ålder
• Kön
• Plats
• Etnicitet och religion
• Yrke

Psykografisk segmentering

Den psykografiska metoden försöker segmentera kunder baserat på deras psykologiska egenskaper. Dessa är bl.a:

• Personlighetsdrag
• Värden
• Hobbyer
• Intressen och passioner

Beteendebaserad segmentering

Denna metod kategoriserar kunder baserat på beteendemässiga egenskaper som t.ex:

• Köpmönster och köpfrekvens
• Livsstil
• Tidpunkt för interaktion
• Vanor
• Produktpreferenser

RFM-analys

I denna typ av kundsegmentering rangordnar och segmenterar företag kunder baserat på en transaktions recency, frequency och monetary value (RFM). Det ger en objektiv analys av kunder med högt värde och möjliggör riktad marknadsföring i enlighet med detta.

Genom att kombinera dessa metoder för kundsegmentering kan du täcka in olika aspekter av kundernas behov i din marknadsföring.

(Källa)

Dutch Bros använde till exempel demografisk segmentering och skickade en kupong med en gratis drink till medlemmarna på deras födelsedagar.

Prediktiv analys och förutseende av kundernas behov

Att basera sina kampanjer enbart på befintliga data är inte tillräckligt för långsiktig framgång. På den konkurrensutsatta marknaden förändras kundernas krav snabbt. Du måste därför förbereda dig för att dra nytta av kommande trender, förändrade önskemål och dynamiska preferenser.

Här kan prediktiv analys hjälpa dig att förutse dina kunders framtida behov och anpassa marknadsföringskampanjerna därefter.

Även om det inte är möjligt att generera 100% noggrannhet, förutspår prediktiv analys sannolika resultat med hög precision. Sådan datamodellering använder insikter från interna datakällor och datakällor från tredje part för att upptäcka avvikande värden, mönster och andra relevanta indikatorer.

Det hjälper företagen att identifiera hur framgångsrika kampanjerna kan bli och vilka nya trender som kan uppstå. På så sätt förstår marknadsförarna hur de kan utnyttja förutsägelserna för bättre datadriven marknadsföring.

Med prediktiv analys kan du t.ex. granska e-postdata och identifiera kontakter som inte interagerar med dina kampanjer, vilket visar dig vilka som riskerar att avsluta prenumerationen.

(Källa)

På så sätt kan du förhindra att prenumeranter försvinner genom att skicka e-postmeddelanden som det ovan med personliga erbjudanden och riktat innehåll.

Skapa kundlojalitetsprogram med hjälp av datainsikter

Ett av de bästa sätten att öka kundernas engagemang och lojalitet är att ge dem incitament. Personliga belöningar som freebies, erbjudanden och rabatter kommer att uppmuntra dina kunder att fortsätta handla hos ditt företag.

Det finns flera olika typer av lojalitetsprogram som du kan använda för att engagera och behålla dina kunder:

Punktbaserad

Denna typ av lojalitetsprogram är ett av de vanligaste formaten i olika branscher. För varje köp får kunderna poäng baserat på det spenderade beloppet. De kan senare lösa in poängen för att få rabatter på framtida köp.

Poängbaserade lojalitetsprogram uppmuntrar kunderna att handla mer, vilket ökar engagemanget och vinsten.

Nivåindelade program

I differentierade lojalitetsprogram gäller att ju mer kunderna handlar, desto högre blir deras lojalitetsnivå. Användaren får sedan välja belöningar baserat på sin uppnådda lojalitetsnivå. Det hjälper företagen att bibehålla programmets ROI samtidigt som kunderna får sina önskade belöningar.

Program för hänvisning

En annan fördel för kundengagemang och lojalitet är marknadsföring från mun till mun - och rekommendationsprogram kan påskynda den. Här får kunderna belöningar för att de rekommenderar dina produkter till sina kollegor.

Realtidsmarknadsföring och att engagera kunderna vid rätt tidpunkt

Realtidsmarknadsföring levererar relevanta meddelanden med hjälp av aktuella kunddata genom social lyssning, webbplatsaktiviteter etc. Kort sagt handlar det mer om att reagera på aktuella kundbehov än att lägga upp en strategi för marknadsföringsinsatser.

Dataanalys kan ge insikter i realtid om kundaktiviteter, onlinekonvertering och produktsurfning. På så sätt kan du omedelbart reagera med relevanta erbjudanden och rekommendationer för att uppmuntra konvertering.

(Källa)

Carter Wilkersons tweet fick till exempel ett svar i realtid från Wendy's. Twittertråden blev viral och stora varumärken som Apple, Google och Amazon deltog. Tack vare det snabba svaret fick snabbmatsrestaurangen enorm publicitet.

Mätning av framgång och nyckeltal

Konsekventa förbättringar är nödvändiga för att bibehålla ett högt kundengagemang och kundlojalitet. Du måste identifiera de viktigaste mätvärdena för dina datadrivna marknadsföringsinitiativ och spåra dem regelbundet. På så sätt kan du upptäcka förbättringsområden och göra justeringar därefter.

Några mätvärden här inkluderar:

• Livstidsvärde för kund (CLV)
• Net Promoter Score (NPS)
• Engagemang för inlägg på sociala medier
• Avvisningsfrekvens
• Genomsnittlig tid på sidan
• Andel upprepade köp
• Konverteringsgrad
• Kundretention
• Churn-frekvens

Slutsats

Om du är nybörjare kan datadriven marknadsföring vara skrämmande. Men när du väl har lärt dig kan resultatet bli mycket givande för ditt företags långsiktiga framgång.

Här är några av de viktigaste slutsatserna:

• Etablera en tillförlitlig datagrund
• Segmentera dina kunder på ett korrekt sätt
• Använd prediktiv analys för att förutse resultat
• Erbjuda personliga lojalitetsprogram
• Använd data för att driva marknadsföring i realtid
• Regelbundet följa upp KPI:er och göra förbättringar

Med rätt strategier och avgörande datainsikter kan ni upprätthålla ett högt kundengagemang, minska kundbortfallet och driva en varaktig tillväxt.