Transform 2022’ye katılamadınız mı? İsteğe bağlı kitaplığımızdaki tüm zirve oturumlarına şimdi göz atın! Buraya bak.
Müşterileri başarılı bir şekilde yeniden hedeflemek, her marka pazarlamacısının karşılaştığı bir zorluktur. Ve müşteri bilgisi tartışmasız cevaptır, ancak ön kanıtlar pazarlamacıların bu verileri doğru şekilde kullanmadığını ortaya koymaktadır. Bu, yalnızca kötü yürütülen pazarlama stratejileri oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda şu soruyu sorarak müşterileri uzaklaştırır – markalar henüz kullanılmamış fırsatlar üzerinde mi oturuyorlar yoksa beceriksizce bir saman yığınını altına çevirmeye mi çalışıyorlar?
Son zamanlarda, neredeyse yarısı (%49) ABD’li tüketicilerin yüzdesi daha önce alışveriş yaptıkları markalar tarafından yanlış pazarlandıklarını ortaya çıkardı ve sonuç olarak hızlı önlem alındı - %57’si marka pazarlama içeriği aboneliğinden çıktı, %34’ü markayı sosyal medyada engelledi ve bir diğer %31’i de yapacaklarını belirtti. bir daha markadan alışveriş yapmayın.
E-ticaret satışlarının artması bekleniyor 1 trilyon doların üzerine çıkacak Bu, kişiselleştirilmiş ve dönüştürücü bir deneyim oluşturmak için müşteri pazarlama yaklaşımlarını yeniden değerlendirmeyi ihmal etmeyi seçen markalar için büyük kayıplar anlamına geliyor. Sektör profesyonelleri, genel deneyimi iyileştirme potansiyeline sahip tüketici verileri içindeki alanları inceleyerek değerli içgörüleri ortaya çıkarabilir ve daha iyi sonuçlar elde edebilir.
Temel ve davranışsal veriler
Müşteri veri yapısı, iki temel veri kümesine ayrılabilir: temel ve davranışsal veriler. Temel, yaygın olarak müşterinin yaş, cinsiyet, konum ve boyut gibi satın alma geçmişleri aracılığıyla toplanabilen tanımlanabilir özellikleri olarak duyulur. Davranışsal, bir müşterinin markanızla nasıl etkileşime girdiğini analiz ederek bir adım daha ileri götürür. Bu tür veriler, tüketici satın alma tercihlerindeki eğilimleri ortaya çıkarabilir ve web sitesinde gezinme kalıplarını keşfedebilir.
Birinin DNA’sı gibi, her müşterinin veri seti kendine özgüdür, müşteri ile marka arasındaki bir hikayedir. Doğru bir incelemeyle bu hikaye, pazarlamacıların yeniden etkileşim kurması için boşlukları veya yeni fırsatları belirleyebilir, ancak kişiselleştirme anahtardır. 2020’de tüketicilerin %51’i müşteri deneyimlerinde yetersiz kişiselleştirme nedeniyle bir perakendeciden veya markalı bir web sitesinden ayrıldı.
Örneğin sürdürülebilirliği ele alalım. Bir müşteri çevre dostu paketleme veya teslimat seçeneklerini seçerse, bu doğrudan müşteri hikayesini besleyen ve tercih ettikleri seçeneklere dayalı olarak o müşteri için neyin önemli olduğuna dair markalar için bir resim çizen verilerdir. Bu marka artık çevrelerine mesaj gönderebilir sürdürülebilirlik çabaları – müşterinin ambalaj seçiminin çevreyi nasıl etkilediği veya çevre dostu teslimatı seçerek ne kadar emisyon tasarrufu sağladığı – müşteri için anlamlı olan bir şekilde yeniden katılım. Bu tür yeniden hedeflenmiş iletişim işe yarar – bazı şirketler %300’e varan daha yüksek bir yeniden satın alma oranı gördü.
Bir müşteriyi yeni satın aldıkları ürünle hedeflememek veya ürünlerin cinsiyetine veya yaşa uygun olduğundan emin olmak gibi basit bir şey, binlerce müşteriyle uğraşırken çatlaklardan düşebilir, verilerin doğru analizi bunu değiştirebilir. Temel verilerin nasıl daha fazla başarıya dönüşebileceğini anlamamak veya daha da kötüsü görmezden gelmek, işletmeniz için zararlı olabilir. Tüketici hayal kırıklığı tüm zamanların en yüksek seviyesinde ve rekabetçi bir pazarda, markaların kişiselleştirme ile başlayan birinci sınıf bir deneyim sağlama yükümlülüğü var.
Sıfır taraf verilerinden yararlanma
Sıfır taraf verileri sohbete girdi ve müşteri deneyimi pazarlamacılarını heyecanlandırdı. Bu tür veriler, deneyimlerini veya etkileşimlerini iyileştirebilecek bir şey karşılığında bir markaya gönüllü olarak verilen bilgilerdir. Kasıtlı doğası gereği, denklemden tahminde bulunma, bu tür verileri müşteri yolculuğunu uyarlamak için araçsal hale getirir.
Veri gizliliği perakende sektörü, verilerinin nasıl kullanıldığını daha iyi anlamaları için tüketicileri eğitmenin yollarını bulmaya devam ederken bile büyüyen bir endişe kaynağı. Kısa anketler ve test tarzı değerlendirmeler, doğrudan müşteriden bilgi toplayarak müşteriye daha fazla kontrol sağlarken, katılımı teşvik etmeye devam eder ve müşterinin neye değer verdiği konusunda markaya paha biçilmez bilgiler sağlar. Satın alma sonrası anketler uygulayan markalar, müşterilerin paketlerini zamanında teslim alırken belirli bir taşıyıcının sürücülerinden memnun olmadıklarını öğrenerek müşteri deneyiminin sonunda ağızlarında ekşi bir tat bırakabilir. .
Sıfır parti bazıları için çözüm olsa da, bilgi toplamak yeterli değil – alışveriş yapanların %22’si, beğenmedikleri bir ürün için bir markayla doğrudan geri bildirim paylaştığını bildirdi ve haftalar içinde benzer öğeler için reklamlar ve bilgilerle hedef alınmaya devam etti. Tüketiciler sesini duyurmak istiyor ve Sıfır Parti verilerini kişiselleştirilmiş bir çözümle doğru bir şekilde dinleyen ve kullanan markalar, yalnızca kârlarında daha fazla iyileştirme görecek.
Veriler bazıları için önemsiz görünse de, müşterilerinizin ihtiyaçlarını anlamanın çok önemli bir parçasıdır ve iş süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir. Müşteriler, ürünlerin çok küçük olması veya bozuk gelmesi gibi belirli ürünleri sürekli olarak tek bir nedenden dolayı iade ederse, işletme bu bilgiyi hızla kullanabilir ve yeni müşterilerine giysilerin az çalıştığı mesajını verebilir veya kırılmış ürünlerin gerekip gerekmediğini görmek için stoğu kontrol edebilir. üreticiye bildirilmelidir.
Ne yazık ki şu anda birçok marka hedefi kaçırıyor ve bununla birlikte müşteri kaybediyor. Müşteri edinme maliyetli olabilir, bu nedenle müşteri verilerinden nasıl yararlandıklarını yeniden değerlendirmek markalara kalmıştır. Kişiselleştirilmiş deneyimler talep görüyor ve bu da onları gelecekte başarılı olmak isteyen markalar için büyük bir satış sürücüsü yapıyor.
Tobias Buxhoidt, parselLab’ın kurucusu ve CEO’sudur.
DataDecisionMakers
VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!
DataDecisionMakers, veri işi yapan teknik kişiler de dahil olmak üzere uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.
En yeni fikirleri ve güncel bilgileri, en iyi uygulamaları ve veri ve veri teknolojisinin geleceğini okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’da bize katılın.
Hatta düşünebilirsin bir makaleye katkıda bulunmak kendi!