提高忠誠度營銷活動績效的客戶細分模型

已發表: 2022-12-20

制定忠誠度營銷策略對於了解每個客戶都是獨一無二的至關重要。每個成員都有不同的需求、偏好、溝通渠道、行為和情緒。在嘗試擴展業務時，通過大眾傳播將所有這些獨特的成員作為一個整體來接近是一個大錯誤。細分客戶對您的成功至關重要。但什麼是客戶細分，為什麼它很重要，應該考慮哪些細分模型？

1、什麼是客戶細分？

客戶細分是營銷人員將其客戶群劃分為特定群體的做法，以便提供更有效的溝通和個性化體驗。這些細分可以基於客戶的一個或多個共同特徵，例如人口統計、心理特徵、偏好甚至行為。

例如，可以根據年齡、性別或位置等人口統計數據對客戶進行分類——然後這些特徵可以與偏好相結合，比如他們希望如何联系——除了賬戶歷史，比如交易次數最後幾個月或他們的終生價值。細分可以像您喜歡的那樣簡單，也可以像您喜歡的那樣詳細和精細。

定義客戶細分策略需要您的組織了解您的受眾是誰，以及他們的需求和行為傾向。這將允許正確分配預算和資源，以提供更加個性化的溝通並使您的業務增長更快。

2. 為什麼客戶細分很重要？

定義客戶細分策略將為任何企業帶來許多寶貴的好處。以下是為什麼客戶細分應該是重中之重的一些例子：

更有效的溝通
了解客戶細分重要性的品牌最有可能達到目標。用於 20 歲女性的信息不應與用於 60 歲男性的信息相同。考慮到細分群體和與他們溝通的渠道，對客戶的深入分析將帶來更加個性化的體驗。最終，這將轉化為更高的響應率和參與度。

考慮每天和每週應聯繫客戶的天數也很重要。優化溝通時間將防止過度溝通及其失去客戶信任的潛在後果。

提高營銷投資回報率
有效的客戶細分也有助於配置內部人力和資本資源。公司可以確定哪些群體的利潤會更多或更少，並決定哪些群體應該受到更多或更少的關注。最終結果——您的收入將增長，同時穩定您的客戶群。

增加客戶生命週期價值
改善客戶體驗自然會增加參與度。關鍵是要在很長一段時間內保持這種參與。實現這一目標的一些技術包括針對特定群體的偏好量身定制的定制服務。這一點，再加上通過激勵措施（優惠券、獎勵或促銷）認可他們對您品牌的忠誠度，所有這些都會導致您的會員獲得更大份額的錢包和支出。

雖然大多數品牌傾向於針對他們的最高消費客戶來獎勵他們並保持他們的參與度，但務必不要忘記表現不佳的會員。那些過去給公司高福利的人，隨著時間的推移，購買趨勢逐漸減弱的人，可以得到特別的關注，讓他們回到原來的消費習慣

根據忠誠度細分和/或趨勢個性化這些通信還可以改善客戶服務以及企業幫助提高客戶忠誠度和保留客戶的方式。

產品改進
通過了解是什麼促使客戶購買您品牌的產品，您可以定制優惠以更好地滿足客戶的需求。這將最大限度地提高客戶滿意度，進而培養品牌大使。有什麼比快樂的客戶向他們的朋友推薦您的品牌更好的呢？

將您的品牌與競爭對手區分開來
上面詳述的所有客戶細分優勢增強了您與競爭對手的明顯區別，並使您的品牌做好準備以適應任何和所有市場變化。客戶可能很衝動，他們的意見、行為和需求可能經常變化。執行客戶細分意味著在即將到來的趨勢方面處於領先地位，了解客戶的新優先事項並適應他們。

3. 實施客戶細分的可行策略

在開始您的客戶細分之旅時，您必須首先問自己：“目標是什麼？” 您品牌的獨特賣點是什麼？營銷團隊的多少成員將參與其中？一旦建立，重點就會轉移到您的客戶群上。一些任務可能包括確定受眾規模、所需的潛在細分數量、確定哪些客戶會花費更多、哪些會花費更少等。

然後，決定需要收集哪些數據以及如何收集這些數據。請記住，此信息在創建細分時至關重要，並將成為營銷活動和計劃的基礎。要執行任何這些細分練習，您必須確保您可以訪問其中最重要的部分……數據！

可以在整個忠誠度生命週期的不同階段收集數據，無論是註冊時強制性的還是事後可選的，以調查的形式。現在，所有收到的信息都將直接來自客戶自願。這就是所謂的零方數據。

更重要的是，這些數據點可以被編譯成段。建議從廣泛的關注點開始，並隨著時間的推移不斷縮小範圍。 AI 和 ML 可以在挖掘和分析行為和趨勢方面創造奇蹟，還可以節省員工的時間和資源。在定義這些客戶細分模型時，制定主要策略以保留和獲得客戶忠誠度，然後專注於獲取新客戶。

5.定義客戶細分模型

客戶細分模型是公司決定劃分客戶的不同方式。在忠誠度方面，需要考慮範圍廣泛的客戶數據點，但與整個行業最相關的是：

人口統計
人口統計細分是指將客戶按其社會特徵劃分為人口的一部分。一些例子包括年齡、地點、性別和生日。
心理描寫
心理細分考慮了個人的個性、態度、抱負、興趣和價值觀。例如，在時尚的客戶細分中，可以根據受眾的體型、最喜歡的商店、產品，甚至他們對回收衣服的關注程度來劃分受眾。對於獸醫診所，了解他們的客戶家裡有什麼類型的動物會更有趣。每個行業都會有非常不同的數據點，這些數據點對其獨特的業務更為重要。
客戶行為
在構建客戶群時，客戶行為是最重要的屬性之一。該部門將允許更深入地了解客戶趨勢、習慣和產品使用情況。一些示例是交易總金額、交易總數、上次購買日期、上個月花費的積分數、完成的兌換數等。這是客戶參與忠誠度計劃的地方可以測量。

現在，可以跟踪會員活動，並自動識別趨勢。得益於人工智能和機器學習，可以根據客戶生命週期價值 (CLV) 趨勢創建細分。舉一個實踐中的例子，零售客戶細分模型應該著重於鎖定終身價值最高的商店中表現最好的人，同時也向那些過去消費高但他們的會員進行宣傳和促銷。趨勢現在正在下降。
競選回應
例如，可以根據您的會員希望接收通信的方式（電子郵件、短信、推送通知等）、用於註冊忠誠度計劃的渠道（移動應用程序或門戶網站）或推薦給朋友的次數。對授予具有不同認可等級的客戶的計劃的反應可能是進行細分時要考慮的另一個因素。
多個條件
客戶細分可以同時應用於多個不同的特徵。例如，公司可以通過像會員類型這樣簡單的條件，或者通過結合他們的位置和購買特定產品的會員資格來定位會員。最有效的部分盡可能狹窄和具體到小群體，以在最低級別個性化活動。