Залучення та утримання клієнтів за допомогою маркетингу на основі даних

Вступ

Залучення клієнтів має вирішальне значення для розвитку бізнесу. Це розширює клієнтуру, збільшує дохід і підвищує впізнаваність бренду.

Однак, окрім короткострокової прибутковості, утримання клієнтів має не менш важливе значення для підтримки бізнесу. Це більш рентабельно, ніж залучення клієнтів, зменшує відтік клієнтів і забезпечує стабільний потік доходів.

Але ви не зможете ефективно залучати та утримувати клієнтів, якщо будете стріляти в темряві. Для точного таргетингу ваші маркетингові зусилля повинні спиратися на достовірні дані.

Маркетинг на основі даних дозволяє вам орієнтуватися на індивідуальні потреби та виклики. Він позиціонує вас як найкраще рішення для проблем ваших клієнтів, підвищуючи їхню лояльність.

У цій статті ми розповімо, як використовувати дані для посилення вашого маркетингу та підвищення рівня залученості й утримання клієнтів.

Що таке залучення та утримання клієнтів?

Взаємодія з клієнтами - це стратегічний і послідовний підхід компанії, спрямований на створення цінності на кожному етапі взаємодії з клієнтами та формування їхньої лояльності. Він розвиває значущі відносини між компанією та клієнтом і сприяє більшій взаємодії з рекламними ініціативами.

По суті, залучення клієнтів має на меті створити емоційний зв'язок. Це покращує користувацький досвід завдяки персоналізованим кампаніям, пропозиціям та цінному контенту. Таким чином, покупець сприймає ваш бізнес за межами транзакційних аспектів і формує довготривалу лояльність клієнтів.

Утримання клієнтів - це здатність здійснювати повторні покупки протягом періоду, який безпосередньо пов'язаний із залученістю клієнтів. Залучені клієнти з більшою ймовірністю стануть лояльними покупцями. Підтримуючи значущі зв'язки зі споживачами, ви можете зберегти їхній бізнес і забезпечити стабільний дохід.

Ніл Тапарія з Cribbage-Online додає: "Покращене утримання також призводить до збільшення кількості рефералів. Ми бачимо, що користувачі, які повернулися на наш сайт, також рекомендують його іншим. Утримання клієнтів - це приплив, який піднімає всі човни".

Хоча залучення нових клієнтів допомагає розширити горизонти, утримання існуючих клієнтів має важливе значення для довгострокового успіху в бізнесі. Ось деякі з переваг:

• Утримання клієнтів обходиться дешевше, ніж залучення, оскільки збільшує загальний прибуток вашого бізнесу.
• Високий рівень утримання клієнтів свідчить про належну ділову етику та довіру до компанії.
• Більша кількість довгострокових клієнтів створює більше можливостей для апселінгу.
• Утримання клієнтів також покращує просування бренду.

Сила маркетингу на основі даних

Маркетинг на основі даних аналізує дані про клієнтів і проводить рекламні кампанії на основі отриманих інсайтів. Він вивчає мінливі вподобання та запити клієнтів, порівнюючи історичні дані з поточними показниками. Таким чином, маркетингові команди можуть сегментувати свою цільову аудиторію і створювати високотаргетовані кампанії.

Маркетинг на основі даних виключає здогадки та ефективно висвітлює основні переваги бренду. Це допомагає компаніям пробитися крізь шум і виділитися на цільовому ринку.

Окрім створення ідентичності бренду, маркетинг на основі даних покращує залучення та утримання клієнтів. Він використовує надійні дані для прогнозування потреб, вподобань та больових точок ваших цільових клієнтів. Сформовані звіти полегшують проведення кампаній, спрямованих на вирішення конкретних проблем, і показують, як ваш продукт може їх вирішити.

Такий підхід зацікавлює цільову аудиторію вивчати ваш контент і взаємодіяти з вашим брендом. Він показує, що ваш бізнес піклується про потреби клієнтів і може вирішити їхні унікальні проблеми. Зрештою, це підвищує залученість, лояльність та утримання клієнтів.

Використання даних клієнтів для персоналізації

Дані мають надзвичайно важливе значення для проведення персоналізованих маркетингових кампаній. Компанії можуть використовувати індивідуальні потреби, вподобання, проблеми та бажання, збираючи та аналізуючи достовірні та релевантні дані про клієнтів. Це дозволяє маркетологам курувати вузькоспрямований користувацький досвід, який безпосередньо резонує з потенційними та існуючими клієнтами.

Деякі дані, які компанії використовують для персоналізації, включають

• Демографічні дані включають електронну пошту, місцезнаходження, вік, стать, професію, хобі тощо.
• Поведінкові дані, такі як історія покупок, взаємодія з попередніми кампаніями, дії, здійснені на сайті, середній час перебування на сайті, найбільш відвідувані сторінки тощо.
• Фірмографічні дані включають назву компанії, галузь, чисельність персоналу, набір інструментів, етапи циклу продажів тощо.
• Контекстні дані, такі як улюблені браузери, операційні системи та пристрої, що використовуються.

Створюючи індивідуальний контент і кампанії, компанії створюють клієнтоорієнтований імідж. Це змушує аудиторію покладатися на ваші знання для вирішення унікальних проблем і позиціонує вас як експерта в галузі. Персоналізація полегшує клієнтам пошук того, що їм потрібно, покращуючи користувацький досвід і підвищуючи лояльність.

Алгоритм рекомендацій Netflix - яскравий приклад бездоганної персоналізації.

Стрімінговий гігант постійно аналізує глядацькі звички кожного клієнта. Це дозволяє Netflix налаштовувати рекомендації фільмів і серіалів відповідно до смаків глядача. Така персоналізація зацікавлює глядачів і змушує їх повертатися до перегляду.

Використання сегментації клієнтів для таргетованих кампаній

Маркетинг на основі даних - це все про підвищення залученості та лояльності клієнтів через індивідуальний досвід. Отже, універсальний підхід тут не працює.

Кожен користувач повинен отримувати правильну інформацію про кампанію, пропозиції та контент. Сегментування вашої клієнтської бази відповідно до зібраних даних має вирішальне значення. Це допомагає вам проводити таргетовані кампанії для потрібної аудиторії, забезпечуючи її залученість.

Ось кілька методів, які ви можете використовувати для сегментації клієнтів на основі даних:

Демографічна сегментація

Цей метод передбачає категоризацію клієнтів на основі спільних демографічних характеристик, таких як:

• Вік
• Стать
• Місцезнаходження
• Етнічна приналежність та релігія
• Рід занять

Психографічна сегментація

Психографічний метод намагається сегментувати клієнтів на основі їхніх психологічних характеристик. До них відносяться

• Особистісні риси
• Цінності
• Хобі
• Інтереси та захоплення

Поведінкова сегментація

Цей підхід класифікує клієнтів на основі поведінкових ознак, таких як:

• Структура та частота покупок
• Спосіб життя
• Час взаємодії
• Звички
• Уподобання щодо продуктів

RFM-аналіз

У цьому типі сегментації клієнтів компанії ранжують і сегментують клієнтів на основі частоти, частоти та грошової вартості транзакцій (RFM). Це дає змогу об'єктивно проаналізувати клієнтів з високою вартістю і відповідно до цього здійснювати цілеспрямований маркетинг.

Поєднання цих методів для сегментації клієнтів може допомогти вам охопити різні аспекти потреб клієнтів за допомогою маркетингу.

(Джерело)

Наприклад, Dutch Bros використовували демографічну сегментацію та надсилали купони на безкоштовні напої членам клубу на день народження.

Предиктивна аналітика та передбачення потреб клієнтів

Для довгострокового успіху недостатньо базувати свої кампанії лише на наявних даних. На сучасному конкурентному ринку потреби клієнтів швидко змінюються. Тому ви маєте бути готовими до використання майбутніх трендів, еволюції бажань та динамічних вподобань.

Тут предиктивна аналітика може допомогти вам передбачити майбутні потреби ваших клієнтів і відповідно до них розробити маркетингові кампанії.

Хоча досягти 100% точності неможливо, предиктивна аналітика прогнозує ймовірні результати з високою точністю. Таке моделювання даних використовує інформацію з власних і сторонніх джерел, щоб виявити відхилення, закономірності та інші важливі показники.

Це допомагає бізнесу визначити можливі показники успішності кампаній та нові тенденції. Таким чином, маркетологи розуміють, як використовувати прогнози для кращого маркетингу на основі даних.

Наприклад, предиктивна аналітика може вивчати дані про залученість електронної пошти та виявляти контакти, які не взаємодіють з вашими кампаніями, показуючи вам, хто ризикує відписатися від розсилки.

(Джерело)

Таким чином, ви можете запобігти відтоку підписників, надсилаючи листи для повторного залучення, подібні до наведеного вище, з персоналізованими пропозиціями та таргетованим контентом.

Побудова програм лояльності клієнтів за допомогою аналізу даних

Один з найкращих способів підвищити рівень залученості та лояльності клієнтів - заохочувати їхні зусилля. Персоналізовані винагороди, такі як безкоштовні подарунки, пропозиції та знижки, заохочуватимуть ваших клієнтів продовжувати робити покупки у вашому бізнесі.

Існує кілька типів програм лояльності, які ви можете використовувати для залучення та утримання клієнтів:

На основі балів

Цей тип програми лояльності є одним із найпоширеніших форматів у різних галузях. За кожну покупку клієнти отримують бали залежно від витраченої суми. Пізніше вони можуть використати їх для отримання знижок на майбутні покупки.

Програми лояльності, що базуються на балах, заохочують клієнтів робити більше покупок, підвищуючи залученість і прибуток.

Багаторівневі програми

У багаторівневих програмах лояльності, чим більше клієнт робить покупок, тим вищий його рівень лояльності. Користувач отримує можливість обирати винагороду відповідно до досягнутого рівня лояльності. Це допомагає компаніям підтримувати рентабельність інвестицій у програму, одночасно забезпечуючи клієнтам бажані винагороди.

Реферальні програми

Ще одним інструментом залучення та лояльності клієнтів є маркетинг "з вуст в уста" - і реферальна програма може прискорити цей процес. Тут клієнти отримують винагороду за те, що рекомендують ваші продукти своїм колегам.

Маркетинг у реальному часі та залучення клієнтів у потрібний момент

Маркетинг у реальному часі забезпечує релевантні повідомлення, використовуючи поточні дані про клієнтів через соціальне прослуховування, активність на веб-сайті тощо. Коротше кажучи, це більше про реагування на поточні потреби клієнтів, ніж про стратегію рекламних зусиль.

Аналітика даних може виявляти в режимі реального часу інформацію про дії клієнтів, онлайн-конверсії та перегляд продуктів. Таким чином, ви можете миттєво реагувати з відповідними пропозиціями та рекомендаціями, щоб стимулювати конверсію.

(Джерело)

Наприклад, твіт Картера Вілкерсона отримав відповідь у режимі реального часу від Wendy's. Цей твіт став вірусним, до нього долучилися такі великі бренди, як Apple, Google та Amazon. Завдяки швидкій відповіді, вона принесла величезну популярність ресторану швидкого харчування.

Вимірювання успіху та ключові показники

Для підтримки високого рівня залучення та утримання клієнтів необхідні постійні вдосконалення. Ви повинні визначити основні показники ваших маркетингових ініціатив, заснованих на даних, і регулярно їх відстежувати. Таким чином, ви зможете виявити сфери, які потребують вдосконалення, і внести відповідні корективи.

Деякі метрики тут включають:

• Вартість життя клієнта (CLV)
• Показник індексу лояльності клієнтів (NPS)
• Залучення до постів у соціальних мережах
• Показник відмов
• Середній час на сторінці
• Частота повторних покупок
• Коефіцієнт конверсії
• Коефіцієнт утримання клієнтів
• Коефіцієнт відтоку

Висновок

Якщо ви новачок, маркетинг на основі даних може налякати. Але як тільки ви його зрозумієте, результати можуть бути дуже корисними для довгострокового успіху вашої компанії.

Ось кілька ключових висновків:

• Створіть надійну базу даних
• Точно сегментуйте своїх клієнтів
• Використовуйте предиктивну аналітику, щоб передбачити результати
• Пропонуйте персоналізовані програми лояльності
• Використовуйте дані для маркетингу в режимі реального часу
• Регулярно відстежуйте KPI та вносьте покращення

Ви можете підтримувати високий рівень залученості клієнтів, зменшити відтік клієнтів і стимулювати тривале зростання бізнесу за допомогою правильних стратегій і переконливої аналітики даних.