Upptäck hur du förbättrar din marknadsföringsstrategi med hjälp av kundinformation. Få värdefulla insikter och implementera datadrivna metoder för att optimera dina kampanjer.
Den post-pandemiska eran har sett varumärken återupptäcka sig själva under en transformativ resa. De har tvingats ompröva sina marknadsföringsstrategier, beväpnade med kraften i data och insikter, vilket gör det möjligt för dem att fatta intelligenta och välgrundade beslut.
Marknadsföringsstrategin i dagens tid kräver att man ligger före i spelet, och ett av många sätt att göra detta på är att förstå konsumentbeteende. Det kräver att man känner till kundernas handlingar för att få värdefulla insikter i omnikanalupplevelsen. Och sådana datamönster kommer att hjälpa kundintelligens.
Detta insiktsfulla tillvägagångssätt har föranlett 46 % av återförsäljarna att uttrycka sin avsikt att öka investeringarna i digitala kanaler under innevarande år. Föreställ dig att ha en oöverträffad förståelse för dina kunder, gräva så djupt in i deras psyke att du exakt kan förutse deras behov och framtida handlingar.
För att förutse kundernas framtida önskemål och behov kan butiker använda komplexa algoritmer för att undersöka deras shoppinghistorik. Som ett resultat kan butiker förse varje kund med mer relevanta och individualiserade annonser, rabatter och förslag på ytterligare köp.
Låt oss först utforska vad kundintelligens är.
Vad är kundintelligens – Typer och exempel
Kundinformation innefattar alla ansträngningar som görs för att känna dina kunder. Det är som att dricka kaffe med varje kund, lyssna på deras behov, gillande och ogillar. Senare används dessa insikter för att skapa en marknadsföringsstrategi som känns som en varm, personlig pratstund.
Genom att få en djupgående förståelse för kunderna kan organisationer lyfta interaktioner och erbjuda skräddarsydda upplevelser. Dessutom stödjer detta verksamheten i dess intäktsmarknadsföring, där varje åtgärd är fokuserad på att driva intäkter. Enkelt uttryckt, att förstå betydelsen av revenue marketing kräver att veta hur man utformar och genomför kundcentrerade strategier som direkt påverkar intäktsgenereringen.
Marknadsförare måste utnyttja kundintelligens för förbättrad kundkommunikation, avancerade segmenteringsstrategier och optimal kampanjplanering. Över tid förbättrar ett sådant tillvägagångssätt kundresor och driver organisationen mot en uthållig intäktstillväxt.
Låt oss utforska några av nyckeltyperna av kundintelligensdata.
Demografiska data
Det är en av de mest traditionella formerna av kundintelligens, som inkluderar grundläggande information som en kunds ålder, kön, inkomstnivå, yrke, utbildningsnivå och geografisk plats.
Till exempel kan en återförsäljare identifiera en central demografi av kvinnor i åldern 25-34 som bor i stadsområden och använda denna insikt för att forma sina marknadsföringsstrategier och produkterbjudanden.
Transaktionsdata
Transaktionsdata är den information som fångas upp när en kund interagerar med ditt varumärke. Den innehåller information om huruvida kunden har gjort ett köp, returnerat en vara eller till och med lagt till något i sin kundvagn på nätet men inte slutfört transaktionen.
Att analysera sådan data ger insikter om kundernas föredragna produkter eller tjänster, hur ofta de gör inköp, deras genomsnittliga utgifter och mer.
Beteendedata
Utöver transaktioner undersöker beteendedata interaktioner mellan kunder och återförsäljare. Exempel är webbsurfhistorik, deltagande i sociala medier, öppnings- och klickfrekvens för e-post, användning av mobilappar och lojalitetsprogram eller beteende som spåras av mobilenheter i butik.
Ett kundbesök på webbplatsen kan avslöja hur de undersöker saker, vad som lockar dem och vad som får dem att köpa.
Psykografiska data
Psykografiska data visar dig “varför” dina kunder gör vad de gör eftersom det handlar om att undersöka kundernas värderingar, intressen, livsstilar och personligheter. Dessutom drivs vissa shoppare av hållbarhet och vill ha produkter som representerar deras miljöövertygelse. Andra prioriterar bekvämlighet och gynnar företag med snabba leveranser och enkla returer.
Därför hjälper psykografiska data återförsäljare att bättre engagera sig med konsumenter genom att förstå deras underliggande motiv.
Alla de ovan nämnda typerna av kundinformation spelar en avgörande roll i det moderna detaljhandelslandskapet. Att integrera dessa insikter gör det därför möjligt för återförsäljare att på ett heltäckande sätt förstå sina kunder och leverera upplevelser som matchar (eller till och med överträffar) deras förväntningar.
Exempel på kundinformation
Låt oss ta en titt på några exempel på kundinformation för att förstå hur företag kan utnyttja dessa insikter för att optimera kundupplevelser.
Det finns otaliga sätt som marknadsförare kan använda CI för att anpassa kommunikationen med kunder och förbättra kundupplevelsen.
Nedan är några av de viktigaste exemplen som illustrerar kundintelligens.
Personalisering av e-postmarknadsföring: Att avslöja och analysera mönster av en kunds köphistorik eller surfvanor ger data för att skapa personliga e-postmarknadsföringskampanjer. Detta är användbart för att rekommendera relevanta produkter eller tjänster till en målgrupp, och därigenom förbättra chanserna att öka engagemanget och omvandlingsfrekvensen. Du kan använda verktyg för att hitta e-post för att maximera sådana uppsökande ansträngningar.
Här är ett exempel på hur Adidas skickar personliga e-postmeddelanden till kunder som har lämnat produkter i sin kundvagn.
Bättre kundservice: Kundinformation kan hjälpa till att förstå kundernas problem och klagomål. Att analysera sådan data kan förbättra affärsprodukter eller tjänster eller ge effektivare kundtjänstlösningar. Avancerade analysverktyg eller AI kan användas för att gräva djupt i data och avslöja insikter som kan ta tid att bli uppenbara.
Till exempel, om flera kunder klagar på en specifik produktfunktion, kan det tyda på ett designfel.
Kundinitierade rekommendationer: Att förse varje användare med det mest relevanta innehållet är möjligt med hjälp av kunddata. Detta gör det möjligt att marknadsföra produkter och tjänster som sannolikt kommer att väcka enskilda konsumenters intresse.
Att utföra sådana åtgärder måste undersöka varje kunds senaste sök- och köpvanor och sedan ge produktförslag baserat på dessa observationer.
Till exempel använder Amazon kundintelligens för att ge personliga rekommendationer till sina användare baserat på deras surf- och köphistorik.
Det får användarna att känna sig förstådda och uppskattade, vilket ökar varumärkeslojalitet och driver merförsäljning.
Hur CI hjälper marknadsföring
Customer Intelligence CI förvandlar marknadsföring genom att avslöja kundernas beteende, preferenser och trender. I sin tur använder företag sådan data för att anpassa kampanjer som kan öka engagemanget och konverteringsfrekvensen.
Dessutom möjliggör CI att förutsäga framtida kunders beteenden, vilket underlättar bättre produktutveckling och serviceleverans. Till exempel inkluderar en aspekt av kundintelligens prediktiv modellering som förutser kundens önskemål och tillhandahåller lägliga, skräddarsydda erbjudanden.
Här är några av de viktigaste sätten hur kundintelligens kan optimera marknadsföring.
Fokus på analys
Du kan utnyttja mycket av kundintelligensinsikterna genom att utnyttja analyser som en del av kundintelligensen. En rad dataanalysverktyg kan hjälpa till att bearbeta och analysera stora mängder kunddata effektivt.
Hotjar kan till exempel hjälpa dig att analysera den del av webbplatsen som är mest klickad, läst och sett av en besökare genom att erbjuda en webbplatsvärmekarta. På samma sätt hjälper en mängd eller bara dessa banbrytande verktyg till att effektivt hantera stora mängder data eftersom de har den anmärkningsvärda förmågan att förutse kundbeteende, känna igen mönster och ge värdefulla insikter om önskningar och behov hos din uppskattade kundkrets.
Låt oss nu komma ihåg den otroliga kraften i realtidsanalys. Med hjälp av dessa banbrytande verktyg kan du enkelt komma åt realtid insikter i kundernas beteendevilket ger dig möjlighet att svara snabbt och fatta välinformerade beslut.
Låt oss kolla in ett par exempel på hur du använder sådan realtidsanalys.
Kundretention: En onlineåterförsäljare märker genom dataanalys att kunder som upplevde långsam leveranstid inte återvände för att handla igen. De kan ta itu med detta problem genom att förbättra sin logistik- och leveransprocess för att öka kundnöjdheten och behålla kunderna.
Riktade marknadsföringskampanjer: Ett skönhetsmärke kan analysera kundernas köphistorik och upptäcka att ett visst segment bara köper ekologiska produkter. För att öka försäljningen måste de lansera en marknadsföringskampanj som riktar sig till denna grupp och lyfter fram deras organiska utbud.
Många analysverktyg och algoritmer finns tillgängliga för att analysera kunddata från olika kanaler. Dessa verktyg underlättar målgruppsgruppering eller segmentering baserat på liknande mönster i den insamlade informationen.
Några av dessa mätvärden och tekniker inkluderar följande:
Kundens livstidsvärde (CLV) prognos: Customer Lifetime Value (CLV) hänvisar till den totala intäkt ett företag kan förvänta sig från ett enda kundkonto under hela sin relation.
Det är ett avgörande mått i affärer eftersom det hjälper företag att förstå värdet varje kund ger, vilket kan informera beslut om marknadsföringsutgifter, kundförvärv och strategier för retention.
CLV-prognoser kräver genomsnittligt köpvärde, kundanskaffningskostnader och retentionsgrad.
Här är en förenklad metod för att beräkna CLV:
- Genomsnittligt inköpsvärde = Att dividera den totala intäkten under en period med antalet köp under samma period.
- Average Purchase Frequency Rate = Att dividera antalet köp under en period med antalet unika kunder som gjorde köp under den perioden.
- Kundvärde = Multiplicera det genomsnittliga köpvärdet med den genomsnittliga köpfrekvensen.
- Genomsnittlig kundlivslängd = Genomsnittligt antal (antal) år som en kund fortsätter att handla från ditt företag.
- Kundens livstidsvärde = multiplicera kundvärdet med den genomsnittliga kundlivslängden.
Modellering av kundbeteende: Denna metod använder statistiska metoder för att organisera kunder genom köpbeteende, produktkonsumtion och företagsinteraktion. Det hjälper marknadsförare och företag att bygga strategier som uppfyller konsumenternas krav genom att förstå deras motivation.
Maskininlärning: Denna kraftfulla teknik drivs av algoritmer som kan analysera enorma konsumentdata och hitta trender. Det hjälper till att förutsäga konsumentbeteende, hitta dolda kundkategorier och skräddarsy marknadskommunikation för att förbättra konverteringar och förbättra digital kundupplevelse.
Förutsägande kundanalys: En annan metod som utnyttjar historiska data, statistiska algoritmer och maskininlärning för att förutsäga framtida kundomsättning eller köpresultat. Sådan data hjälper organisationer att förutse utmaningar och fånga möjligheter.
Handlingsbara insikter: Datadrivna insikter som organisationer kan använda direkt. De förvandlar rådata till praktisk kunskap. Efter en tjänstebyte kan kundnöjdheten minska, vilket föranleder en översyn och revidering av den nya servicepolicyn.
Identifiera högpresterande strategier
Den digitala världen har många konsumenter som kan landa på din webbplats eller upptäcka din produkt från nästan var som helst, delvis för att företag använder flera reklamplattformar och marknadsföringsmetoder för att attrahera sin målgrupp.
Att använda kundintelligens i marknadsföring innebär att utvärdera data för att avgöra vilka strategier som ger bäst resultat och var produktivitetsförbättringar kan göras.
Nedan är några av de viktigaste strategierna som ett företag kan överväga:
Analys av försäljningsdata: Att granska försäljningsdata kan hjälpa till att identifiera vilka produkter som är bästsäljare och vilka som inte är det. Detta kan informera beslut om produktutveckling, lagerhantering och marknadsföringsfokus.
Processanalys: Utvärdera effektiviteten i dina marknadsföringsprocesser genom att leta efter uppgifter som tar längre tid än de borde eller bidrar mindre till slutmålet. Överväg att använda automationsverktyg för att eliminera tråkiga uppgifter och spara tid för mer strategiskt arbete.
A/B-testning: Att använda denna metod för att utnyttja kundintelligens kommer att kräva att man testar två varianter av en marknadsföringsstrategi och kontrollerar vilken som presterar bäst. Om du till exempel skickar två olika e-postdesigner till olika undergrupper av målgrupper kan det hjälpa till att identifiera vilken layout som uppmuntrar till mer engagemang.
Kundfeedback: Det här är ett kraftfullt undersökningsverktyg för att få feedback från kunder som hjälper till att identifiera vilka aspekter av din produkt eller tjänst som är mest uppskattad av kunderna och var förbättringar kan göras.
Analys av prestandastatistik: Det här är en analysmetod för att bedöma de mätvärden som är kopplade till varje strategi, som klickfrekvenser för e-postkampanjer, konverteringsfrekvenser för målsidor eller engagemang för kampanjer i sociala medier.
Alla strategier med betydande högpresterande siffror kan vara de med överlägsna mätvärden.
Men att ägna ytterligare ansträngningar för att få insikter om konsumentintelligens avslöjar framgångsrika försäljningsstrategier. Du kan också identifiera de underpresterande och bestämma hur du kan förbättra dem. Genom att identifiera högpresterande strategier kommer du att träna ditt säljteam att effektivt använda dem för att förbättra produktiviteten och öka avkastningen på investeringen.
Utnyttja socialt lyssnande
Med mer än 4,8 miljarder aktiva användareerbjuder sociala medier en skattkammare av information om din målgrupp. Socialt lyssnande varnar dig när ditt företag refereras i en diskussion på sociala medier eller någon annan onlineplattform.
Information som samlats in genom socialt lyssnande kan berätta när och var ditt varumärke diskuterades, av vem och i vilket sammanhang. Du kommer också att bättre förstå din position om liknande företag.
Låt oss ta en snabb titt på hur företag kan utnyttja kundintelligens för socialt lyssnande:
Använd sociala lyssningsverktyg: Dessa verktyg hjälper dig att övervaka och samla in relevanta konversationer och omnämnanden. Några exempel är Brand24, Hootsuite, Sprout Social och Mention. Dessa plattformar kan spåra dina definierade sökord över olika plattformar och sammanställa data i ett hanterbart format.
Bygg kundpersonas: Bygg kundpersonas baserat på dina samlade insikter eftersom dessa fiktiva, generaliserade karaktärer omfattar olika behov, mål och observerade beteendemönster bland dina verkliga och potentiella kunder.
Nedan är Elon Musks kundpersona.
Engagera och svara: Socialt lyssnande går utöver att bara samla in data, det innebär också engagemang i svar på kommentarer, tacka kunder för positiva recensioner och ta itu med negativ feedback professionellt.
Använd praktiska insikter: Använd resultaten baserade på kundinformation för att kontrollera om det finns några vanliga klagomål och åtgärda det. Om kunderna älskar en produkt eller funktion, överväg att lyfta fram den mer i marknadsföringen. Sådana aspekter hjälper till att informera din produktutveckling, kundservice och övergripande affärsstrategi.
Socialt lyssnande och kundintelligens förblir pågående processer där förändrade trender, åtgärda nya problem och lösa kundernas behov fortfarande är avgörande. Därför hjälper övervakning av onlinekonversationer att få kontakt med kunder och träffa dem där de är.
Avslutande
I dagens datadrivna företagsvärld är konsumentintelligens avgörande. Det hjälper dig att förstå dina kunder och ger dig steg-för-steg-processen för att utnyttja konsumentinsikter för att ändra din marknadsföringsstrategi.
Kvalitetsdata från flera källor kan sätta en lämplig bas. Gradvis kan marknadsförare börja använda transaktionsdata, konsumentdata, sociala medier och marknadsundersökningsdata är exempel. Det är nödvändigt att analysera och tolka data för att avslöja konsumentbeteende, preferenser och förväntningar.
Att följa kundinformation kan påverka din marknadsföringsstrategi enormt, men det är bäst att inte ersätta personlig kontakt. Framgångsrika marknadsföringsstrategier kombinerar datadrivna insikter med människocentrerade metoder.