10 Powerful Behavioral Segmentation Methods to Understand Your Customers

By Gary DeAsi

Knowing who your customers are is great, but knowing how they behave is even better.
-Jon Miller

Customer segmentation has always been important. But now that orchestrating journeys that reflect a customer’s overall experience, rather than their most recent interaction within a siloed touchpoint, is integral to enterprise success today, effective segmentation is an absolute must.

But according to a recent Forrester report, only 33% of companies using customer segmentation say they find it significantly impactful. Dem Bericht zufolge liegt der Hauptgrund für das Scheitern von Unternehmen darin, dass sie immer noch traditionelle Ansätze zur Kundensegmentierung verwenden, ohne die breite Palette an Kundendaten und fortschrittlichen Analysetechniken zu nutzen, die heute zur Verfügung stehen.

Mit anderen Worten: Sie verwenden keinen modernen Ansatz zur Verhaltenssegmentierung.

In diesem Beitrag gebe ich Ihnen einen detaillierten Überblick über 10 verschiedene Ansätze zur Verhaltenssegmentierung, mit denen Sie Ihre Kunden und deren Ziele besser verstehen können, um den Erfolg Ihrer Reise zu maximieren und Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Was ist Verhaltenssegmentierung?

Traditionelle Segmentierungsansätze konzentrierten sich hauptsächlich darauf, wer die Kunden sind, und die Segmente basierten auf demografischen Attributen wie Geschlecht oder Alter und firmenbezogenen Attributen wie Unternehmensgröße oder Branche. Doch wie ich in meinem letzten Beitrag über Daten zum Kundenverhalten erläutert habe, reicht es nicht mehr aus, nur zu wissen, wer Ihre Kunden sind.

Bei der Verhaltenssegmentierung geht es darum, Kunden nicht nur anhand ihrer Person zu verstehen, sondern auch anhand dessen, was sie tun, und zwar mithilfe von Erkenntnissen, die aus den Handlungen der Kunden abgeleitet werden.

Die Verhaltenssegmentierung ist eine Form der Kundensegmentierung, die auf Verhaltensmustern basiert, die von Kunden gezeigt werden, wenn sie mit einem Unternehmen/einer Marke interagieren oder eine Kaufentscheidung treffen. Sie ermöglicht es Unternehmen, Kunden nach ihrem Wissen über, ihrer Einstellung zu, ihrer Nutzung von oder ihrer Reaktion auf ein Produkt, eine Dienstleistung oder eine Marke in Gruppen einzuteilen.

Das Ziel ist die Identifizierung von Kundensegmenten, die es Ihnen ermöglichen zu verstehen, wie Sie die besonderen Bedürfnisse oder Wünsche einer Kundengruppe ansprechen können, Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Customer Journey zu entdecken und ihren potenziellen Wert für Ihr Unternehmen zu quantifizieren.

Warum Kunden nach Verhalten segmentieren?

Hier sind vier Hauptvorteile der Gruppierung von Kunden in verschiedene Segmente auf der Grundlage ihres Verhaltens:

1. Personalisierung. Verstehen Sie, wie unterschiedliche Kundengruppen mit unterschiedlichen Angeboten zu den geeignetsten Zeitpunkten über ihre bevorzugten Kanäle angesprochen werden sollten, um sie auf ihrem Weg zum Erfolg effektiv zu unterstützen.
2. Vorausschauend. Nutzen Sie historische Verhaltensmuster, um künftige Verhaltensweisen und Ergebnisse von Kunden vorherzusagen und zu beeinflussen.
3. Prioritätensetzung. Treffen Sie intelligentere Entscheidungen über die optimale Zuweisung von Zeit, Budget und Ressourcen, indem Sie hochwertige Kundensegmente und Initiativen mit den größten potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft identifizieren.
4. Leistung. Überwachen Sie Wachstumsmuster und Veränderungen in wichtigen Kundensegmenten im Laufe der Zeit, um den Zustand des Unternehmens zu beurteilen und die Leistung im Vergleich zu den Zielen zu verfolgen. Auf einer hohen Ebene bedeutet dies, die Größe und den Wert von Kundensegmenten zu quantifizieren und zu verfolgen, wie „positive“ und „negative“ Segmente im Laufe der Zeit wachsen oder schrumpfen.

10 leistungsstarke Methoden zur Verhaltenssegmentierung, mit denen Sie Ihre Kunden besser verstehen können

Traditionell gehen die meisten Experten von sechs primären Arten der Verhaltenssegmentierung aus.

(Quelle)

Während diese sechs „klassischen“ Arten der Verhaltenssegmentierung auch heute noch sehr relevant sind, haben sie sich auch weiterentwickelt und neue Bedeutungen, Anwendungen und Anwendungsfälle angenommen.

In diesem Beitrag werden wir sowohl die „traditionellen“ als auch die „modernen“ Interpretationen jedes Typs untersuchen und gleichzeitig die Liste um einige interessante neue Möglichkeiten ergänzen, wie einige unserer Kunden und Partner die Verhaltenssegmentierung heute nutzen.

Die 10 Methoden der Verhaltenssegmentierung sind:

(Klicken Sie, um zu den einzelnen Abschnitten zu springen)

1. Kaufverhalten
2. Gesuchte Vorteile
3. Stadium der Customer Journey
4. Nutzung
5. Anlass oder Zeitpunkt
6. Kundenzufriedenheit
7. Kundentreue
8. Interesse
9. Engagement-Level
10. Benutzerstatus

Ein paar wichtige Punkte, die Sie beachten sollten, bevor wir eintauchen:

• Diese Liste schließt sich nicht gegenseitig aus.
• Die Art und Weise, wie Sie Segmente definieren und verschiedene Arten der Verhaltenssegmentierung verwenden, kann je nach Unternehmen sehr unterschiedlich sein.
• One or more of these segmentation methods can be utilized at the same time or combined with other types of segments.

Purchasing Behavior

How do customers behave differently throughout the path to purchase?

Purchase behavior-based segmentation is about identifying trends in how different customers behave during the process of making a purchase decision.

Purchasing behavior can help us understand:

• How different customers approach the purchase decision
• The complexity and difficulty of the purchasing process
• The role the customer plays in the purchasing process
• Important barriers along the path to purchase
• Which behaviors are most and least predictive of a customer making a purchase

Predictive Behavioral Segments

By leveraging machine learning capabilities to analyze customer behavior throughout the customer journey and identify patterns over time, companies are now building predictive segments based on the likelihood of different customers making a specific purchase.

There are two common ways to use past behavior to predict future outcomes:

• 1. Using past purchases to predict future purchases
  2. Using behavior along the path-to-purchase to predict the likelihood of completing a purchase

Implicit Segments Based on Digital Behavior

Another modern approach uses patterns in digital behavior to understand the variety of ways different customers approach the buying process, in order to identify the key obstacles marketers need to remove from the path to purchase.

There are a variety of ways to approach this, depending on your business. Lacie Larschan hat in einem kürzlich erschienenen Artikel einige Beispiele für diese Methode im eCommerce vorgestellt. Sie charakterisiert Käufer in sechs verschiedenen Verhaltenssegmenten mit entsprechenden Buyer Personas, indem sie implizite Annahmen auf der Grundlage ihrer Online-Interaktionen trifft:

• Der „preisbewusste“ Käufer ist ein Schnäppchenjäger, der nach dem niedrigstmöglichen Preis sucht.
• Der „kluge“ Käufer ist ein gründlicher, akribischer Rechercheur, der jeden einzelnen Faktor verstehen will, bevor er sich auf einen einzigen einlässt.
• Der „risikoscheue“ Käufer ist ein vorsichtiger, wirtschaftlich vorsichtiger Käufer, der sich schwer tut, den Kauf ohne die richtige Versicherung, wie z. B. ein gutes, problemloses Rückgaberecht, abzuschließen.
• Der „bedarfsorientierte“ Käufer ist ein Käufer, der die Bestätigung braucht, dass das Produkt beliebt ist und von Gleichgesinnten bestätigt wird.
• Der „Ich kaufe es später“-Käufer ist ein Käufer, dem es an Dringlichkeit mangelt.
• Der „überredbare“ Käufer ist ein Impulskäufer, der für Cross-Sell-Angebote sehr empfänglich ist.

Wenn Sie so viel darüber erfahren können, wie verschiedene Kunden eine Kaufentscheidung durch Verhaltensdaten aus nur einem einzigen Kanal innerhalb einer einzigen Web-Sitzung angehen, stellen Sie sich vor, wie viel mehr Sie entdecken könnten, wenn Sie Daten zum Kundenverhalten verwenden, die Interaktionen über alle Kanäle hinweg über einen längeren Zeitraum umfassen.

Gesuchte Vorteile

Welchen primären Nutzen suchen verschiedene Kunden während einer Kaufentscheidung?

Wenn Kunden ein Produkt oder eine Dienstleistung recherchieren, kann ihr Verhalten wertvolle Erkenntnisse darüber liefern, welche Vorteile, Funktionen, Werte, Anwendungsfälle oder Probleme die wichtigsten Motivationsfaktoren sind, die ihre Kaufentscheidung beeinflussen.

Wenn ein Kunde einem oder mehreren Vorteilen einen wesentlich höheren Stellenwert einräumt als den anderen, sind diese primär gesuchten Vorteile die entscheidenden Motivationsfaktoren für die Kaufentscheidung dieses Kunden.

Ein einfaches Beispiel sind Verbraucher, die Zahnpasta aus verschiedenen Gründen kaufen:

1. Zahnaufhellung
2. Empfindliche Zähne
3. Geschmack
4. Preis

Dieses B2C-Zahnpasta-Beispiel lässt sich auf nahezu jedes Unternehmen in jeder Branche anwenden. Bei B2B-Software kann es sich bei den gesuchten Vorteilen um bestimmte Funktionen oder Fähigkeiten, um Benutzerfreundlichkeit, Geschwindigkeit oder Genauigkeit oder um wichtige Integrationen mit anderen Tools handeln.

Zwei potenzielle Kunden können in Bezug auf ihre demografischen oder firmenbezogenen Merkmale oder aus der Sicht einer Kunden-Persona identisch aussehen, aber sie können sehr unterschiedliche Werte in Bezug darauf haben, welche Vorteile und Funktionen für sie am wichtigsten und am unwichtigsten sind.

Wenn Sie vier Kunden haben, die alle nach einem anderen Hauptnutzen suchen, und Sie ihnen allen eine Nachricht über denselben Nutzen schicken, dann verfehlen Sie mit 75 % Ihrer Kommunikation das Ziel und verschwenden 75 % Ihrer Zeit und Ihres Budgets.

Wenn Sie das Verhalten jedes einzelnen Kunden verstehen, der im Laufe der Zeit mit Ihrer Marke interagiert, können Sie die Kunden auf der Grundlage der von ihnen gewünschten Vorteile in Segmente einteilen und Ihr Marketing für jedes Segment entsprechend personalisieren.

Stadium der Customer Journey

In welchem Stadium der Customer Journey befindet sich ein neuer oder bestehender Kunde?

Die Erstellung von Verhaltenssegmenten nach Stadium der Customer Journey ermöglicht es Ihnen, die Kommunikation auszurichten und die Erfahrungen zu personalisieren, um die Konversionsrate in jedem Stadium zu erhöhen. Darüber hinaus hilft es Ihnen, Phasen zu erkennen, in denen Kunden nicht vorankommen, sodass Sie die größten Hindernisse und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren können.

Aber die Segmentierung Ihrer Kunden nach Journey-Phase ist nicht einfach.

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass ein einziges Kundenverhalten oder eine einzige Interaktion ausreicht, um genau zu bestimmen, in welcher Journey-Stufe sich ein Kunde gerade befindet.

„Dieser Interessent hat diesen Inhalt angesehen oder auf diese Anzeige geklickt, also befindet er sich in der Phase ____________“

In den meisten Fällen reichen ein oder zwei Verhaltensdatenpunkte nicht aus, um die aktuelle Phase der Customer Journey genau zu bestimmen.

Kunden, die sich in verschiedenen Phasen befinden, interagieren mit Inhalten und Erlebnissen, die für verschiedene Phasen konzipiert wurden, über verschiedene Kanäle, zu verschiedenen Zeiten und in keiner bestimmten Reihenfolge.

Die effektivste Methode zur genauen Bestimmung der aktuellen Phase der Customer Journey ist die Nutzung aller Verhaltensdaten eines Kunden über verschiedene Kanäle und Berührungspunkte hinweg, sodass Sie gewichtete Algorithmen auf der Grundlage von Verhaltensmustern im Laufe der Zeit erstellen können.

Dieses Diagramm zeigt das Verhalten eines einzelnen Interessenten über einen Zeitraum der letzten vierzehn Tage. Dieser Interessent befindet sich in der Überlegungsphase der Customer Journey, aber seine Verhaltensweisen treten in einer völlig zufälligen Reihenfolge auf und verlaufen nicht linear von Phase zu Phase. Dies ist ein sehr viel realistischeres Bild davon, wie das Verhalten von Kunden in einem bestimmten Zeitrahmen aussehen kann, wenn sie mit einer Marke interagieren.

Wenn Sie versuchen würden, anhand von ein oder zwei Verhaltensweisen herauszufinden, in welcher Phase der Customer Journey sich dieser Interessent befindet, könnten Sie leicht eine falsche Annahme treffen. Wenn Sie beispielsweise anhand eines der ersten beiden Verhaltensweisen urteilen, könnte es sein, dass sich der Interessent in der Bewusstseins- oder Bildungsphase befindet. Wenn Sie jedoch die Verhaltensweisen mit Hilfe von Algorithmen gewichten, die auf historischen Mustern beruhen, wird es viel deutlicher, dass sich dieser Interessent höchstwahrscheinlich in der Überlegungsphase befindet.

Auch sollten Sie nicht den Fehler begehen, anzunehmen, dass Kunden im Laufe der Zeit ganz natürlich in die nächste Phase ihrer Reise übergehen.

Wenn Sie ein Jahresabonnementgeschäft betreiben und davon ausgehen, dass ein Kunde im Laufe des Jahres von der Adoptions- zur Retentionsphase übergegangen ist, könnte es für Sie ein böses Erwachen geben, wenn die Zeit für die Erneuerung gekommen ist. Auch hier sind Verhaltensdaten der einzige Weg, um die Wahrheit zu erfahren, oder zumindest so nahe wie möglich an sie heranzukommen.

Nutzung

Wie oft (und wie viel) nutzen die Kunden Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung? Wie nutzen sie es?

Die Nutzung von Produkten oder Dienstleistungen ist eine weitere gängige Methode, um Kunden nach ihrem Verhalten zu segmentieren, basierend auf der Häufigkeit, mit der ein Kunde ein Produkt oder eine Dienstleistung kauft oder mit ihr interagiert.

Wie oft reisen Kunden mit Airbnb? Wie oft kaufen Kunden Produkte bei Amazon?

Für ein B2B-SaaS-Unternehmen stellt sich die Frage, wie häufig sich die Kunden tatsächlich einloggen und Ihre Software nutzen. Wie viel Zeit verbringen sie damit? Wie nutzen sie sie? Welche Funktionen nutzen sie?

Das Nutzungsverhalten kann ein aussagekräftiger Indikator für Loyalität oder Abwanderung und damit für den Lifetime Value sein.

In einem kürzlich erschienenen Beitrag mit dem Titel How to Use Customer Behavior Data to Drive Revenue (Wie man Daten zum Kundenverhalten nutzt, um den Umsatz zu steigern) habe ich ein Beispiel dafür gegeben, wie Netflix die Daten zur Kundennutzung nutzt, um Verhaltenssegmente auf der Grundlage des monatlichen Inhaltskonsums der Nutzer zu erstellen, was es dem Unternehmen schließlich ermöglichte, die Abwanderungsrate zu senken und den Customer Lifetime Value so weit zu steigern, dass es nach Schätzungen der Geschäftsleitung jedes Jahr 1 Milliarde Dollar einspart.

Dieser Netflix-Nutzungsfall ist ein gutes Beispiel für eine mengenbasierte Nutzungssegmentierung.

Segmente auf der Grundlage der Nutzungsmenge oder -häufigkeit

• Heavy User (oder „Super User“) sind Kunden, die die meiste Zeit mit Ihrer Lösung verbringen und/oder am häufigsten kaufen. Dies sind in der Regel Ihre eifrigsten und engagiertesten Kunden, die sich auch am meisten auf Ihr Produkt/Ihre Dienstleistung verlassen können.
• Durchschnittliche oder mittlere Nutzer sind Kunden, die Ihre Lösung halb regelmäßig nutzen oder kaufen, aber nicht sehr häufig. Oft können diese zeit- oder ereignisbezogen sein.
• Leichte Nutzer sind Kunden, die im Verhältnis zu anderen Kunden viel weniger nutzen oder kaufen. Je nach Unternehmen kann es sich dabei sogar um einmalige Nutzer handeln, aber auch hier kommt es auf die relative Nutzung im Vergleich zum restlichen Kundenstamm an.

Diese nutzungsbasierten Verhaltenssegmente sind von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht zu verstehen, warum bestimmte Kundentypen zu Heavy oder Light Usern werden. Durch diese Segmentierung können Sie verschiedene Maßnahmen und Ansätze testen, um die Nutzung durch bestehende Kunden zu erhöhen und mehr neue Kunden zu gewinnen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit den gleichen Nutzungsmustern folgen wie Ihre Superuser.

Im Laufe der Zeit ist es wichtig, Veränderungen im Nutzungsverhalten der Kunden zu beobachten. Auf diese Weise können Sie Probleme und Chancen sowohl auf aggregierter Ebene (um die Gesamtleistung des Unternehmens zu messen) als auch auf der Ebene des einzelnen Kunden erkennen (um beispielsweise festzustellen, ob bei einem Kunden ein hohes Risiko der Abwanderung besteht).

(Quelle)

Handverlesene verwandte Inhalte: How to Reduce Churn with Customer Journey Analytics

Segmente basierend auf der Qualität der Nutzung

Während Quantität und Häufigkeit der Nutzung sicherlich wertvolle Verhaltenssegmente sein können, bedeutet eine hohe Nutzung nicht immer den größten Wert für den Kunden und letztendlich für Ihr Unternehmen

Ein SaaS-Kunde kann beispielsweise ein hohes Produktnutzungsverhalten aufweisen, aber in Wirklichkeit sind die Dinge vielleicht nicht so toll, wie sie an der Oberfläche erscheinen. Vielleicht nutzen sie:

1. das Produkt nicht so effektiv, wie sie es könnten,
2. nur einen Bruchteil der wichtigsten Funktionen oder Möglichkeiten der Lösung,
3. nur das Produkt, weil sie es jetzt nutzen müssen, aber unzufrieden sind und langfristig zu einem Konkurrenten wechseln wollen.

In allen drei Beispielen spiegelt die Menge der Nutzung nicht den Wert wider, den sie tatsächlich erhalten.

Dieser Kunde mag zwar den Kriterien eines „Heavy-User“-Segments entsprechen, in Wirklichkeit erhält er aber nicht genug Wert und wird in Zukunft wahrscheinlich ein hohes Abwanderungsrisiko haben (wenn er es nicht schon getan hat)

Anlass- oder zeitbezogen

Wann ist die Wahrscheinlichkeit am größten, dass Kunden einen Kauf tätigen oder sich mit einer Marke beschäftigen?

Traditionell beziehen sich anlass- und zeitbasierte Verhaltenssegmente sowohl auf universelle als auch auf persönliche Anlässe.

• Universelle Anlässe gelten für die Mehrheit Ihrer Kunden oder Ihrer Zielgruppe. Feiertage und saisonale Ereignisse sind ein typisches Beispiel dafür, dass Verbraucher bestimmte Einkäufe eher um die Feiertage herum oder zu bestimmten Zeiten des Jahres tätigen.
• Wiederkehrende persönliche Anlässe sind Kaufmuster für einen einzelnen Kunden, die sich über einen bestimmten Zeitraum hinweg ständig wiederholen, z. B. jährliche Anlässe wie Geburtstage, Jahrestage oder Urlaube, monatliche Einkäufe wie Geschäftsreisen oder sogar tägliche Rituale wie die morgendliche Tasse Kaffee auf dem Weg zur Arbeit.
• Seltene persönliche Anlässe beziehen sich ebenfalls auf einzelne Kunden, sind aber unregelmäßiger und spontaner und daher schwieriger vorherzusagen, wie z. B. der Besuch der Hochzeit eines Freundes.

Während diese Anlässe sehr schwer vorherzusagen sind, ist es dennoch möglich (Sie erinnern sich vielleicht an die Schlagzeilen von vor ein paar Jahren, als Target bekanntermaßen Verkaufsdaten nutzte, um herauszufinden, wann Windeln und andere Babyprodukte an Frauen vermarktet werden sollten, und zwar auf der Grundlage des Zeitpunkts, zu dem sie zuvor Schwangerschaftstests gekauft hatten. )

Targeting-Segmente nach Tageszeit, Wochentag usw.

Eine andere, modernere Anwendung der zeitbasierten Verhaltenssegmentierung hat mit Zeiten zu tun, in denen ein Kunde eine höhere Neigung hat, sich mit einer Marke zu beschäftigen oder für Angebote empfänglicher zu sein.

Verhaltensmuster in den Vorlieben einzelner Kunden beim Lesen von E-Mails, beim Surfen in sozialen Netzwerken, bei der Produktrecherche und beim Konsumieren von Inhalten sind alles Beispiele, die genutzt werden können, um Vermarktern zu helfen, die besten Tage und Zeiten zu verstehen, um verschiedene Kunden mit Angeboten anzusprechen.

Netflix, Dominos, Open Table und Hotel Tonight senden mir alle freitags mehr E-Mails als an jedem anderen Tag der Woche. Und warum? Inhalte, Pizzalieferungen und Last-Minute-Restaurant- und Hotelreservierungen sind alles Dinge, die ich eher am Wochenende konsumiere oder kaufe.

Segmente nach der Zeit, die seit dem letzten Kauf oder der letzten Aktion verstrichen ist

Ein weiterer zeitbasierter Ansatz ist die Vorhersage, wann Kunden am ehesten einen Kauf tätigen werden, basierend auf der Zeit, die seit einem früheren Kauf oder einer früheren Aktion verstrichen ist.

Ein Kunde könnte zum Beispiel in den Wochen oder Monaten nach einem Erstkauf mit höherer Wahrscheinlichkeit einen weiteren Kauf tätigen, oder umgekehrt mit geringerer Wahrscheinlichkeit einen Up-Sell- oder Cross-Sell-Kauf tätigen, bis eine bestimmte Zeit seit einem Erstkauf oder einer Erneuerung vergangen ist. Der bereits erwähnte Schwangerschaftstest von Target wäre ein weiteres Beispiel dafür.

Kundenzufriedenheit

Wie zufrieden sind Ihre Kunden WIRKLICH?

NPS®-Umfragen und andere ähnliche Kundenfeedback-Mechanismen sind sicherlich wertvolle Methoden, um die Kundenzufriedenheit zu messen, aber Sie können sich nicht allein darauf verlassen.

Dafür gibt es drei Gründe:

1. Typischerweise nimmt nur ein Bruchteil der Kunden teil.
2. Ob Sie nun jährlich, halbjährlich, vierteljährlich oder sogar monatlich oder wöchentlich Umfragen durchführen, zwischen den Datenerhebungen verbleibt eine beträchtliche Zeitspanne, so dass Sie über längere Zeiträume im Dunkeln tappen, in denen sich die Kundenzufriedenheit drastisch ändern kann.
3. Wie Swati Sahai in ihrem kürzlich erschienenen Beitrag über die Messung der Kundenerfahrung dargelegt hat, ist die ausschließliche Verwendung des NPS als Kennzahl für die Kundenerfahrung ein ineffektiver Ansatz, da er die sich ändernden Bedürfnisse und Erfahrungen der Kunden in den verschiedenen Phasen der Customer Journey nicht genau widerspiegelt.

Das Verhalten eines Kunden kann eine viel genauere und zuverlässigere Quelle für die Messung der Zufriedenheit sein, insbesondere mit Daten, die in Echtzeit und in jeder Phase der Customer Journey erfasst und aktualisiert werden können.

Es gibt viele Datenquellen, mit denen das Kundenverhalten angezapft werden kann, um die wahre Zufriedenheit eines Kunden zu einem bestimmten Zeitpunkt zu messen. Beweise für negative Kundenerfahrungen können an vielen Stellen gefunden und über viele verschiedene Kanäle, Systeme und Tools im gesamten Unternehmen ermittelt werden. Dasselbe gilt natürlich auch für positive Kundenerfahrungen.

Callcenter, Supportportale, Hilfeforen, Abrechnungs- und CRM-Systeme sowie soziale Medien sind nur einige Beispiele aus einer langen Liste von Orten, an denen sich diese Daten befinden könnten.

Indem Sie Ihre Kunden zunächst nach ihrer Zufriedenheit segmentieren – wie bei jeder Segmentierung – können Sie über die geeigneten Maßnahmen für jedes Segment entscheiden und diese dann nach ihren potenziellen geschäftlichen Auswirkungen quantifizieren und priorisieren.

High Satisfaction Segment	Low Satisfaction Segment
Target with up-sell or cross-sell opportunities Reach out to for references or case studies Eligible for loyalty program Analyze customers in this segment to identify patterns that might lead to high satisfaction	Suppress from up-sell, cross-sell and other promotional offers Target with retention campaign Prioritize personal reach out from customer service or success team Analyze customers in this segment to identify potential root causes of low satisfaction

By segmenting your customers by satisfaction you can determine the answers to questions such as:
Which of your customers are most and least satisfied at any given time?

Which factors have the biggest impact on customer satisfaction?

Customer Loyalty

Who are your most loyal customers? How can you maximize their value and find more customers like them?

(Source)

Your most loyal customers are the most valuable assets to any company (arguably with the exception of its employees.Sie sind billiger zu halten, haben in der Regel den höchsten Lebenszeitwert und – was am wichtigsten ist – sie können zu den größten Fürsprechern Ihrer Marke werden; das ultimative Ziel jeder Kundenbeziehung.

Durch Verhaltensdaten können Kunden nach ihrem Loyalitätsgrad segmentiert werden, um die treuesten Kunden zu identifizieren und ihre Bedürfnisse zu verstehen, damit Sie sie zufriedenstellen können.

Loyale Kunden sind perfekte Kandidaten für Programme, die eine besondere Behandlung und Privilegien bieten, wie z. B. exklusive Prämienprogramme, um die Kundenbeziehung zu pflegen und zu stärken und Anreize für weitere Geschäfte zu schaffen.

Ein paar klassische B2C-Beispiele für solche Programme sind Vielfliegerprogramme von Fluggesellschaften, „Platin“-Kreditkartenmitglieder oder bevorzugte Gäste in Hotels und Kasinos.

Neben der Maximierung des Umsatzes durch treue Kunden gibt es viele weitere potenzielle Vorteile, die den Lebenszeitwert der Beziehung erhöhen können, wie z. B. Empfehlungen, Referenzen, Befürwortungen und Testimonials, die Teilnahme an Fallstudien, die Bereitstellung von Produktfeedback und vor allem die Weitergabe positiver Mundpropaganda an Gleichgesinnte.

Nutzen Sie die Segmentierung des Kundenbindungsverhaltens, um wertvolle Antworten auf wichtige Fragen zu erhalten, wie z. B.:

Welches sind die Schlüsselfaktoren und Verhaltensweisen entlang der Customer Journey, die zu Loyalität führen?

Welche Kunden sind die besten Kandidaten für Treue- oder Advocate-Programme?

Wie können Sie Ihre treuesten Kunden bei Laune halten und den Wert, den Sie von ihnen erhalten, maximieren?

Interesse

Wofür interessieren sich verschiedene Kunden?

Die persönlichen und beruflichen Interessen Ihrer Kunden zu verstehen, ist der Schlüssel zur Personalisierung, Kundenbindung und Wertschöpfung.

Interessenbasierte Verhaltenssegmentierung kann entscheidend dazu beitragen, personalisierte Erlebnisse zu bieten, die die Kunden binden und wiederkommen lassen. Dies gilt unabhängig davon, ob Ihr Ziel darin besteht, die Produktnutzung zu steigern, Kunden mit Cross-Sell- oder Upsell-Angeboten anzusprechen oder die richtigen Inhalte und Kommunikationen zu liefern, um Kunden zu pflegen und sie auf dem Weg zum Kauf oder zur Befürwortung zu unterstützen.

Netflix, Amazon und Spotify verwenden Empfehlungsmaschinen, um Inhalte und Produkte vorzuschlagen, die vollständig auf den Verhaltensinteressen der Kunden basieren.

Einer der großen Vorteile des Interessenverhaltens ist die Möglichkeit, bestimmte Interessen implizit mit anderen potenziell verwandten Interessen zu verbinden.

Auf diese Weise gewichten Sie jedes Mal, wenn Sie ein Kundeninteresse erfassen, nicht nur den Grad des Interesses eines Kunden an einem bestimmten Thema, sondern multiplizieren auch die Anzahl zusätzlicher potenzieller Interessen/Themen, die für die Ansprache dieses Kunden effektiv sein könnten.

Maschinelles Lernen kann bei der Skalierung des Prozesses helfen. Je mehr Kunden sich engagieren und interagieren, desto mehr interessenbasierte Verhaltensweisen können im Laufe der Zeit entdeckt, abgeleitet und gewichtet werden.

Engagementlevel

Wie engagiert sind Ihre Kunden? Wer sind Ihre am stärksten und am wenigsten engagierten Kunden?

Zuvor habe ich in diesem Artikel über die nutzungsbasierte Verhaltenssegmentierung gesprochen, die sich speziell auf Kundeninteraktionen mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung bezieht. Die Segmentierung von Kunden nach dem Grad ihres Engagements kann zwar die Nutzung einschließen, umfasst aber auch ein breiteres Spektrum von Kundeninteraktionen mit Ihrer Marke, die für die Bewertung der Stärke der Kundenbeziehung ebenso wertvoll sein können.

Wie Sie „Engagement“ definieren, hängt von Ihrem Unternehmen und Ihrer Rolle ab, aber ich denke, wir sind uns alle einig, dass Engagement im Allgemeinen gut ist.

Wenn ein Kunde positive Erfahrungen mit Ihrer Marke gemacht hat und infolgedessen bereit ist, häufiger zu interagieren und mehr Zeit mit Ihrer Marke zu verbringen, ist dies in der Regel ein gutes Zeichen für positive Ergebnisse, die folgen.

The more time a customer spends engaging with your brand and having positive experiences, the more likely that:

• Trust is increasing.
• A positive perception of the brand is developing.
• Their brand relationship is strengthening.
• They are considering making a purchase.

Engagement is a valuable metric in both pre-and-post-purchase realms of the customer journey.

Sie können beispielsweise eine auf dem Engagement basierende Segmentierung verwenden, um zu verstehen, wie engagiert verschiedene potenzielle Kunden in Ihrem Pre-Purchase Funnel sind oder wie aktiv bestehende Kunden in Ihrer Benutzer-Community sind.

Sie können das Engagement auf der Ebene des einzelnen Kunden/Kontakts, auf der Ebene des gesamten Unternehmens oder Accounts oder auf beiden Ebenen messen. In jedem Fall ist die Segmentierung Ihrer Kunden nach dem Grad ihres Engagements äußerst wertvoll, um zu verstehen, welche Kunden sich zu einem bestimmten Zeitpunkt am stärksten und am wenigsten mit Ihrer Marke beschäftigen und warum, und vor allem, um herauszufinden, was Sie dagegen unternehmen werden.

Untenstehend finden Sie ein Beispiel von Engagio, einer führenden Account-Based-Marketing-Plattform, die Engagement als eine ihrer „Big 5“ ABM-Kennzahlen betrachtet. Die Software von Engagio ermöglicht es den Nutzern, das Verhaltensengagement in Minuten für jede einzelne Rolle eines potenziellen Kundenkontos sowie für jedes Konto insgesamt zu messen:

(Source)

User Status

User status is another way to behaviorally classify different customers by their relationship to your business.

Below are a few of the most common examples of user status:

• Non-users
• Prospects
• First-time buyers
• Regular users
• Defectors (ex-customers who have switched to a competitor)

But there are many different possible user statuses you might have depending on your business.

Ein Unternehmen mit einem „Free to Pro“-Modell oder einem „Free Trial“-Modell könnte beispielsweise einen Status für „Freemium-Nutzer“ oder „Free Trial“-Nutzer haben.

Nutzen Sie die richtige Technologie

Schließlich ist es ohne die richtige Technologie unglaublich schwierig (an der Grenze zur Unmöglichkeit), mit der Verhaltenssegmentierung heute wirklich erfolgreich zu sein.

Google Analytics, Werbeplattformen wie Google Adwords und Facebook sowie Marketing-Automatisierungssysteme sind allesamt Beispiele für Tools, die Sie für die Analyse, Segmentierung und gezielte Ansprache von Kunden auf der Grundlage ihres Verhaltens nutzen können (und sollten).

Diese Tools können jedoch nur einen Bruchteil des Werts und der Möglichkeiten bieten, die in diesem Beitrag behandelt werden. Sie liefern Ihnen nicht die kanalübergreifenden Journey-Daten, die Sie benötigen, um umfassende Verhaltenssegmente zu erstellen, oder die Journey-gesteuerten Erkenntnisse, die Sie benötigen, um Aktionen auf der Grundlage des Gesamterlebnisses jedes Kunden zu orchestrieren.

Mit Customer Journey Orchestration Software können Sie Personalisierungsentscheidungen an jedem Ihrer Touchpoints verbessern und jedem Kunden ein nahtloses Erlebnis bieten. Hochentwickelte Lösungen ermöglichen es Ihnen, neue Zielgruppen zu aktivieren oder bestehende zu aktualisieren, die durch Kundenattribute und -verhalten definiert sind. Durch den Einsatz einer Plattform, die die Customer Journey und nicht die Interaktionen innerhalb isolierter Kanäle in den Vordergrund stellt, kann Ihr Unternehmen den Kunden das bestmögliche Erlebnis auf der Grundlage ihrer individuellen Ziele und Bedürfnisse bieten.

Sie sind dran

Verhaltenssegmentierung ist eine Technik zur Segmentierung von Kunden anhand ihres Verhaltens, damit Sie sie besser verstehen und auf ihrem Weg optimal auf sie eingehen können.

Mit den zehn oben beschriebenen Methoden der Verhaltenssegmentierung können Sie Kunden in die Lage versetzen, ihre individuellen Ziele zu erreichen, den ROI zu maximieren, den Customer Lifetime Value zu erhöhen und ein tieferes Verständnis für Ihren Kundenstamm zu entwickeln.