Danışmanlık yaptığım pek çok şirket, bir sürü iyi müşteri verisine dayanıyor ve bunlarla hiçbir şey yapmıyor. Bu gerçekten şaşırtıcı, çünkü bu verilerde bir içgörü altın madeni var.
Şunları yapabilen içgörü:
Müşteri sadakatini artırın
Gizli kârlılığın kilidini açın
Müşteri karmaşasını azaltın
Kullanmadığınız bir sürü verinin üzerinde mi oturuyorsunuz? Nasıl kullanabileceğinizi öğrenmek ister misiniz? İşte en yaygın on yol ve her birinin nasıl kullanılacağına dair bazı pratik tavsiyeler.
1. Sepet Analizi
Bazen “yakınlık analizi” olarak adlandırılan bu, bir müşterinin satın aldığı ürünlere bakar; bu, gerçek mekanda faaliyet gösteren mağazaların düzenlerini iyileştirmesine veya Amazon gibi çevrimiçi şirketlerin ilgili ürünleri önermesine yardımcı olabilir. “Sepet”, alışveriş yapanların alışveriş yaparken kullandıklarını ifade eder.
Önerilen makale: girişimci nedir hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Satın almalar ve tercihler de dahil olmak üzere geçmiş performansa göre gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin edebileceğiniz varsayımına dayanır. Ve bu verileri kullanabilen sadece marketler değil. İşte çeşitli endüstrilerde uygulanabilecek birkaç yol:
Kredi kartı kullanımının değerlendirilmesi. (çevrimiçi e-ticaret için özellikle önemlidir). Tipik olarak, profesyoneller dolandırıcılığa işaret edebilecek kalıpları bulmak için kredi kartı verilerini inceler, ancak veriler aynı zamanda kartları çeşitli kredi limitleri, koşullar ve faiz oranlarına göre uyarlamak ve hatta borç toplamak için kullanılır.
Telefon kullanım kalıplarının değerlendirilmesi. Örneğin, telefon şirketinizin sunduğu tüm en yeni hizmetleri ve özellikleri benimseyen müşterileri keşfedebilir, bu da onların sürekli yeni bir şeye ihtiyaç duyacaklarını düşündürebilir ve ardından onlara bir yıl daha kalmaları için bir teşvik sunabilirsiniz.
Dolandırıcılık sigortası iddialarının belirlenmesi. Sigorta şirketleri, tarihsel bilgilerin madenciliği yoluyla, dolandırıcılık nedeniyle kaybedilen parayı geri kazanma yüzdesi yüksek olan iddiaları tespit edebilir ve gelecekteki dolandırıcılık iddialarını işaretlemelerine yardımcı olacak kurallar geliştirebilir.
Ve tüm ürünlerin aynı anda satın alınması gerekmez. Çoğu müşteri analizi aracı, satın alma işlemlerini zaman içinde gözlemleyebilir, böylece gelecekteki promosyonlar için test edebileceğiniz eğilimleri veya fırsatları belirlemenize yardımcı olur.
Sonuç: Satın alma verilerinize kalıpları göz önünde bulundurarak bakın. X ürününü satın alan kişilerin Y ürününü de satın aldığını görüyor musunuz? İlk önce hangi ürünü satın aldılar? Neden? İnsanları X, Y ve Z’yi satın almaya teşvik ederek satın alma noktası satışlarını artırabilir misiniz?
2. Satış Tahmini
Bu, müşterilerin ne zaman satın aldığına bakar ve ne zaman tekrar satın alacaklarını tahmin etmeye çalışır. Planlı eskitme stratejisi belirlemek veya satılacak tamamlayıcı ürünleri bulmak için bu tür analizleri kullanabilirsiniz.
Bu aynı zamanda pazarınızdaki müşteri sayısına da bakar ve gerçekte kaç tanesinin satın alacağını tahmin eder. Örneğin, Seattle’da bir kafeniz olduğunu hayal edin. İşte sorabileceğiniz sorular:
Mağazanıza bir mil mesafedeki kaç kişi/ev/işletme kahvenizi satın alacak?
O milde kaç rakip var?
5 milde kaç kişi/ev/işletme var?
Bu 5 milde kaç rakip var?
Çıkarım: Satış tahmini söz konusu olduğunda, üç nakit akışı tahmini oluşturun: gerçekçi, iyimser ve kötümser. Bu şekilde, satışlar planlandığı gibi gitmezse mümkün olan en kötü duruma dayanmak için doğru miktarda sermayeye sahip olmayı planlayabilirsiniz.
3. Veritabanı Pazarlaması
Profiller oluşturmak için müşterilerin satın alma modellerini inceleyerek ve müşterilerin demografik özelliklerine ve psikografiklerine bakarak kendilerini satacak ürünler yaratabilirsiniz.
Elbette bir pazarlamacının bir veritabanından herhangi bir değer elde etmesi için büyümeye ve gelişmeye devam etmesi gerekir. Veritabanı bilgilerini satışlardan, anketlerden, aboneliklerden ve anketlerden beslersiniz. Sonra da bu istihbarata dayalı olarak müşterileri hedefliyorsunuz.
Çıkarım: Veritabanı pazarlaması bilgi toplamakla başlar. Örneğin, bir kahve dükkanınız varsa, veritabanınız şunlardan oluşabilir:
Satın almalarda %5 indirim veya puan biriktirme gibi teşvikler aracılığıyla sunduğunuz bir kulüp kartı aracılığıyla saklanan satın alma kayıtları.
İnsanların nerede yaşadığı hakkında ek bilgi toplamak için düzenlediğiniz yarışmalar.
E-posta bülteni, müşterileri haftalık olarak güncellemek ve aynı zamanda yeni ürünler ve promosyonlar hakkında ek bilgi topladığınız anketler göndermek için kullanırsınız.
Takipçilerinizin söylediklerinin iyilerini ve kötülerini dinlediğiniz ve ardından yanıt verdiğiniz bir flaş promosyon aracı ve müşteri hizmetleri merkezi olarak ikiye katlanan Twitter hesabı.
Bu verileri toplarken, bir indirim promosyonu yürütmek için en iyi günler gibi fırsatları aramaya başlayın. Kendinize sorun: Yerel müşterileriniz kimler ve bu müşterileri mağazanızın savunucularına nasıl dönüştürebilirsiniz?
4. Ürün Planlaması
Bu, çevrimdışı veya çevrimiçi şirketler için yararlıdır. Çevrimdışı için, mağaza ekleyerek büyümek isteyen bir şirket, ihtiyaç duyacağı mal miktarını mevcut bir mağazanın tam düzenine bakarak değerlendirebilir. Çevrimiçi bir işletme için mal planlaması, stoklama seçeneklerini ve envanter ambarını belirlemenize yardımcı olabilir.
Doğru yaklaşım, aşağıdakilerle ne yapacağınıza karar vermenize yardımcı olabilecek yanıtlara yol açacaktır:
Envanterin eskimesi – Satış planlaması, bir PDF teknik incelemesini güncel olacak şekilde güncellemek veya ürünler için güncel aksesuarları stoklamak kadar kolay olabilir.
Ürün seçme – Veritabanınızı araştırmak, müşterilerin hangi ürünleri istediğini belirlemenize yardımcı olur; bu, rakiplerinizin malları hakkında bilgi içermelidir.
Stoğunuzu dengelemek – Veritabanı madenciliği, yıl boyunca ve satın alma dönemleri boyunca doğru miktarda stok belirlemenize de yardımcı olabilir…çok fazla veya çok az değil….
Fiyatlandırma – Veritabanı madenciliği, müşteri hassasiyetini ortaya çıkarırken ürünleriniz için en iyi fiyatı belirlemenize de yardımcı olabilir.
Çıkarım: Bu veritabanı stratejisini göz ardı etmek, üretim ve müşteri hizmetleri/deneyimi açısından düşük performansa yol açabilir. Bir üründe tipik koşularla başa çıkamazsanız, mağaza içi beklentiler karşılanmazsa veya fiyatınız pazarla eşleşmezse, müşteriler gemiden atlar ve rakiplerinize gider.
5. Kart Pazarlama
İşletmeniz kredi kartı çıkarmayı içeriyorsa, kullanımdan bilgi toplayabilir, müşteri segmentlerini belirleyebilir ve ardından bu segmentlerdeki bilgilere dayanarak elde tutmayı iyileştiren, edinimi artıran, geliştirmek için ürünleri hedef alan ve fiyatları tasarlayan programlar oluşturabilirsiniz.
Bunun harika bir örneği, BM’nin sık sık yurt dışına seyahat eden kişilere Visa kredi kartı vermeye karar vermesiyle yaşandı. Ajans pazarlamacıları, veritabanlarını varlıklı gezginlere (yüksek gelirli hanelerdeki 30.000 kişi) göre bölümlere ayırdı.
Ajans pazarlamacıları, itirazları için doğrudan posta kullandı ve %3’lük bir yanıt aldı. Bu küçük gelebilir, ancak aslında endüstri standartlarını aştı. Büyük finansal kurumlar genellikle %0,5 yanıt oranları görmektedir. Kartları pazarlarken veritabanları bu kadar etkili olabilir.
Çıkarım: Elbette, çoğu şirketin karşılayamayacağı, kredi kartı çıkarmanın yerleşik maliyetleri vardır, ancak yapabilirseniz… yapın. Müşterilerin kredi kartı alışkanlıklarına göre satın alma modellerini analiz etmek, size daha yüksek gelir ve daha iyi müşteri bağlılığı sağlayacak promosyonlara ve programlara yol açabilecek davranışlar hakkında fikir verecektir.
6. Çağrı Ayrıntı Kayıt Analizi
Şirketiniz telekomünikasyona bağlıysa, kullanım modellerini görmek, bu modellerden müşteri profilleri oluşturmak ve ardından karı en üst düzeye çıkarmak için katmanlı bir fiyatlandırma yapısı oluşturmak için gelen verileri mayınlayabilirsiniz. Veya verilerinizi yansıtan promosyonlar oluşturabilirsiniz.
Yaklaşık 600.000 müşterisi olan bir Çin cep telefonu operatörü, rekabeti savuşturmak için teklifler oluşturmak üzere verilerini analiz etmek istedi. Verileri toplayıp analiz eden proje ekibinin yaptığı ilk şey, arayanın davranışını açıklamak için bir dizin oluşturmak oldu. Bu dizin daha sonra arayanları aşağıdaki gibi öğelere dayalı olarak 15 bölüme ayırdı:
Kullanıcı başına ortalama Kullanım Dakikası
Yerel arama yüzdesi
Uzun mesafe arama yüzdesi
IP çağrı yüzdesi
Dolaşım yüzdesi
Boşta kalma süresi yerel arama yüzdesi
Boşta kalma süresi uzun mesafe arama yüzdesi
Boşta kalma süresi roam arama yüzdesi
Pazarlama departmanı bu verilerden yola çıkarak her bir segmente yönelik stratejiler oluşturdu: müşteri memnuniyetini artırmak, başka bir gruba kaliteli SMS hizmeti sunmak ve diğer grubu daha fazla dakika kullanmaya teşvik etmek.
Çıkarma: İster mobil kullanıcı verilerine ister müşteri hizmetleri aramalarına dayalı olsun, mevcut hizmeti iyileştirmenin yollarını, promosyon fırsatlarını veya görüşme süresini kısaltmanın yollarını aramak için arama ayrıntı kayıtlarında bulunan verileri derinlemesine inceleyin.
7. Müşteri Sadakati
Fiyat savaşlarının olduğu bir dünyada, bir rakip ne zaman daha düşük fiyatlar sunsa, müşterilerin gemiden atlamasını sağlayacaksınız. Özellikle sosyal medya ile bu karmaşayı en aza indirmeye yardımcı olması için veri madenciliğini kullanabilirsiniz.
Spigit, daha fazla müşteri edinmenize ve elde tutmanıza yardımcı olmak için sosyal medya izleyicilerinizden farklı veri madenciliği teknikleri kullanır. Programları şunları içerir:
Çalışan yeniliği – Çalışanlara müşteri katılımını, ürün geliştirmeyi ve gelecekteki büyümeyi nasıl iyileştireceklerine dair fikirlerini sormak için kullanılan bir araç. Veri madenciliğinin her zaman müşteri odaklı olduğunu kim söylüyor?
Facebook – “Müşteri kümesi” adı verilen bir teknik aracılığıyla Spigit, markanızı geliştirmek, daha fazla müşteriyi memnun etmek ve sadakati artırmak için Facebook’taki kitlenizden gelen verileri kullanır.
FaceOff – Bu uygulama, insanların oy kullanabilecekleri olası fikirleri oluşturabilecekleri bir yer gibi davranır. Örneğin, birisi “uçak içi sosyal ağ oluştur” veya “uçarken altınızda ne olduğunu görebilmeniz için zemini net bir şekilde görün” önerebilir. Sonra insanlara bu fikirler gösterilir ve oylanır. Doğal olarak bu, bir şirketin müşterilerden gelen fikirleri bulmasına ve ardından nihai fikirle ilgilenebilecek kişiler tarafından oylanmasına olanak tanır.
Çıkarım: Veri madenciliği yaparken Ömür Boyu Müşteri Değeri gibi sayılara odaklanmak, satın alma maliyetlerinizi iyileştirmenize yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda müşterilerin neden pes ettiğini belirlemenize de yardımcı olabilir. Bu, bir taktik kombinasyonunun işe yarayabileceği yerdir, çünkü verileriniz muhtemelen size yalnızca nerede düştüklerini söyleyecektir. Nedeniyle ilgili bir vaka oluşturmak için bazı anketler ve soru formları almanız gerekecek.
8. Pazar Bölümlendirmesi
Veri madenciliğinin en iyi kullanımlarından biri müşterilerinizi bölümlere ayırmaktır. Ve oldukça basit. Verilerinizden pazarınızı yaş, gelir, meslek veya cinsiyet gibi anlamlı bölümlere ayırabilirsiniz. Ve bu, e-posta pazarlama kampanyaları veya SEO stratejileri yürütüyor olsanız da çalışır.
Segmentasyon, rekabetinizi anlamanıza da yardımcı olabilir. Tek başına bu içgörü, sizinle aynı müşteri parasını hedefleyenlerin yalnızca olağan şüpheliler olmadığını belirlemenize yardımcı olacaktır.
Bu özellikle önemlidir, çünkü çoğu müşteriye rakiplerinin kimler olduğunu sorduğumda bana bir insan listesi veriyorlar. Daha sonra onlara daha büyük bir liste verdim. Çoğu işletme, etkili bir şekilde rekabet etmeyi planlıyorlarsa, rakip çevrelerini iki veya üç kez genişletmeleri gerekir. Veri madenciliği bunu yapmanıza yardımcı olacaktır.
Çıkarım: Promosyonlarınızı sıkı, yüksek ilgi gören bir pazara odaklarken, veritabanınızı bölümlere ayırmak dönüşüm oranlarınızı artırabilir. Ayrıca, bu segmentlerin her birinde rakiplerinizin kim olduğunu anlamanıza yardımcı olabilir ve bu kitlenin ihtiyaçlarını genel, geniş bir promosyonun asla yapamayacağı şekilde karşılayan ürünleri ve promosyonları özelleştirmenize olanak tanır.
9. Ürün Üretimi
Veri madenciliği, pazar segmentleri için tasarlanmış özel ürünler oluşturmak için de mükemmeldir. Aslında, kullanıcıların hangi özellikleri isteyebileceğini tahmin edebilirsiniz… gerçi gerçekten yenilikçi ürünler, müşterilere istediklerini vererek oluşturulmaz.
Müşterilerinizden gelen verilere ve müşterilerin doldurulmasını talep ettiği noktalara baktığınızda gerçekten yenilikçi ürünler yaratılır. Bu ürünü yaratmaya gelince, bunlar üründe pişirilmesi gereken unsurlardır.
Bariz bir ihtiyacı karşılayın
Tamamen benzersiz bir şey sunun
Pazara benzersiz bir adla girmek için ayarlayın
çekici tasarım
Geniş bir pazara hizmet eder
Nesillerde satılabilir
Ani bir satın alma fiyatı oluşturun
Yapma maliyeti kar elde etmek için yeterince düşük
Çıkarım: En yenilikçi şirketler asla bir ürünle başlamaz. Madencilik verilerinden ortaya çıkardıkları bir sorunlu noktayla başlıyorlar… ve ardından bu sorunu müşterinin asla hayal bile edemeyeceği bir şekilde çözecek minimum uygulanabilir bir ürün oluşturuyorlar. Bunu yapın ve kolayca rakiplerinizin %90’ının önüne geçin.
10. Garantiler
Son olarak, veritabanı madenciliği, oluşturduğunuz garantiden kaç kişinin gerçekten para kazanacağını tahmin etmenize olanak tanır. Bu aynı zamanda garantiler için de geçerlidir.
Örneğin, QuickSprout’ta yaptığım bir testte, bir garantinin satışları iyileştirmek için sahip olduğu çekme gücünü test ettim. Ancak testi yapmadan önce, sattığım ürünü kaç kişinin gerçekten iade edeceğini görmek için verileri analiz etmem gerekiyordu. Bu iki setle ilgili önceki verilere baktım:
Net satış
Tanımlanan teminat kapsamında yapılan takaslar
Kaç kişinin garantiden para kazanacağını tahmin etmek için bu iki rakamı birkaç farklı satış setinden topladım… ve ardından insanlar ürünü iade ettiğinde para kaybetmemek için garanti tutarını ayarladım.
Bu hesaplamalar genellikle büyük şirketler için daha sağlamdır, ancak daha küçük mağazalar için bundan daha karmaşık bir şeye ihtiyacınız yoktur.
Çıkarım: Başarılı bir garanti oluşturmanın en iyi yollarından biri, geçmiş garantilerin, satışların ve karların verilerine bakmaktır. Bunu yapmak, rekabette avantaj elde etmek için %110 para iade garantisi sunmanıza yol açabilir.
Çözüm
Müşterilerden ne kadar fazla veri toplarsanız onlara o kadar fazla değer sunabilirsiniz. Ve onlara ne kadar çok değer sunabilirseniz… o kadar çok gelir elde edebilirsiniz.
Veri madenciliği, bunu yapmanıza yardımcı olacak şeydir. Dolayısıyla, bir sürü müşteri verisi üzerinde oturuyorsanız ve bunlarla hiçbir şey yapmıyorsanız… Sizi bu hafta derinlemesine incelemeye başlamanız için bir plan yapmaya teşvik etmek istiyorum. Kendiniz yapın veya başka birini işe alın… ne pahasına olursa olsun. Alt satırınız size teşekkür edecek.
Pazarlama ve İnovasyon 