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. Podle zprávy je hlavním důvodem neúspěchu firem to, že stále používají tradiční přístupy k segmentaci zákazníků, aniž by využívaly šíři zákaznických dat a pokročilé analytické techniky, které jsou dnes k dispozici.

Jinými slovy, nepoužívají moderní behaviorální segmentaci.

V tomto příspěvku vás seznámím s podrobným přehledem 10 různých přístupů k behaviorální segmentaci, které lze využít k lepšímu pochopení zákazníků a jejich cílů, abyste maximalizovali úspěšnost cest a dosáhli obchodních výsledků.

Co je behaviorální segmentace?

Tradiční přístupy k segmentaci se zaměřovaly především na to, kdo jsou zákazníci, a segmenty byly založeny na demografických atributech, jako je pohlaví nebo věk, a na firmografických atributech, jako je velikost společnosti nebo odvětví. Jak jsem však uvedl ve svém předchozím příspěvku o údajích o chování zákazníků, pouhé pochopení toho, kdo jsou vaši zákazníci, již nestačí.

Behaviorální segmentace spočívá v pochopení zákazníků nejen podle toho, kdo jsou, ale také podle toho, co dělají, a to s využitím poznatků získaných z jednání zákazníků.

Behaviorální segmentace je forma segmentace zákazníků, která je založena na vzorcích chování, které zákazníci projevují při interakci s firmou/značkou nebo při rozhodování o nákupu. Umožňuje podnikům rozdělit zákazníky do skupin podle jejich znalostí, postojů k produktu, službě nebo značce, jejich používání nebo reakcí na ně.

Cílem je identifikovat segmenty zákazníků, které vám umožní pochopit, jak řešit konkrétní potřeby nebo přání skupiny zákazníků, objevit příležitosti k optimalizaci jejich zákaznické cesty a kvantifikovat jejich potenciální hodnotu pro vaši firmu.

Proč segmentovat zákazníky podle chování?

Zde jsou čtyři hlavní výhody seskupování zákazníků do různých segmentů na základě jejich chování:

1. Personalizace. Pochopení toho, jak by měly být různé skupiny zákazníků osloveny různými nabídkami v nejvhodnější dobu prostřednictvím jejich preferovaných kanálů, aby jim efektivně pomohly pokročit k úspěšným výsledkům v jejich cestách.
2. Prediktivní. Využívejte historické vzorce chování k předvídání a ovlivňování budoucího chování a výsledků zákazníků.
3. Stanovení priorit. Přijímejte chytřejší rozhodnutí o tom, jak nejlépe rozdělit čas, rozpočet a zdroje, tím, že identifikujete segmenty zákazníků s vysokou hodnotou a iniciativy s největším potenciálním obchodním dopadem.
4. Výkonnost. Sledujte vzorce růstu a změny v klíčových zákaznických segmentech v průběhu času, abyste mohli posoudit stav podniku a sledovat výkonnost v porovnání s cíli. Na vysoké úrovni to znamená kvantifikovat velikost a hodnotu zákaznických segmentů a sledovat, jak „pozitivní“ a „negativní“ segmenty v čase rostou nebo se zmenšují.

10 výkonných metod behaviorální segmentace, které můžete použít k lepšímu pochopení svých zákazníků

Tradičně se většina odborníků pohybuje kolem šesti základních typů behaviorální segmentace.

(Zdroj)

Přestože je všech těchto šest „klasických“ typů behaviorální segmentace stále velmi aktuálních, zároveň se vyvíjejí a nabývají nových významů, aplikací a případů použití.

V tomto příspěvku prozkoumáme jak „tradiční“, tak „moderní“ interpretace jednotlivých typů a zároveň seznam doplníme o některé nové zajímavé způsoby, kterými dnes někteří naši zákazníci a partneři behaviorální segmentaci používají.

Těchto 10 metod behaviorální segmentace je:

(Kliknutím přejdete na jednotlivé části)

1. Nákupní chování
2. Hledané výhody
3. Fáze zákaznické cesty
4. Využití
5. Výhody. Příležitost nebo načasování
6. Spokojenost zákazníků
7. Věrnost zákazníků
8. Zájem
9. Věrnost zákazníků. Úroveň zapojení
10. Stav uživatele

Než se do toho ponoříme, je třeba mít na paměti několik důležitých věcí:

• Tento seznam se vzájemně NEvylučuje.
• Způsob, jakým budete definovat segmenty a používat různé typy behaviorální segmentace, se může v závislosti na vašem podnikání značně lišit.
• 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 se v nedávném článku podělila o několik příkladů této metody v oblasti elektronického obchodu. Na základě vytvoření implicitních předpokladů na základě jejich online interakcí charakterizovala kupující do šesti různých behaviorálních segmentů s odpovídajícími kupujícími personami:

• „Cenově uvědomělý“ kupující je lovec výhodných nabídek, který hledá nejnižší možnou cenu.
• „Chytrý“ kupující je důkladný, pečlivý průzkumník, který chce porozumět každému složitému faktoru, než se rozhodne pro některý z nich.
• „Rizika se štítící“ kupující je opatrný, ekonomicky obezřetný zákazník, který má problém zmáčknout spoušť nákupu bez náležité pojistky, jako je například dobrá a bezproblémová politika vrácení zboží.
• „Potřebný“ kupující je nakupující, který potřebuje potvrzení, že výrobek je oblíbený a podpořený tvrzeními jejích kolegů.
• „Pořídím si ho později“ kupující je nakupující, který postrádá naléhavost.
• „Přesvědčivý“ kupující je impulzivní nakupující, který je velmi citlivý na nabídky křížového prodeje.

Jestliže se můžete dozvědět tolik informací o tom, jak různí zákazníci přistupují k nákupnímu rozhodnutí prostřednictvím údajů o chování pouze z jednoho kanálu v rámci jedné webové relace, představte si, kolik dalšího byste mohli zjistit pomocí údajů o chování zákazníků, které zahrnují interakce napříč všemi kanály za delší časové období.

Hledané výhody

Jaké primární výhody hledají různí zákazníci během nákupního rozhodování?

Při zkoumání produktu nebo služby mohou zákazníci svým chováním odhalit cenné informace o tom, které výhody, funkce, hodnoty, případy použití nebo problémy jsou nejdůležitějšími motivačními faktory ovlivňujícími jejich nákupní rozhodnutí.

Pokud zákazník přikládá jednomu nebo více výhodám mnohem vyšší hodnotu než ostatním, jsou tyto hledané primární výhody určujícími motivačními faktory, které vedou k rozhodnutí o nákupu daného zákazníka.

Jednoduchým příkladem jsou zákazníci, kteří kupují zubní pastu z různých důvodů:

1. Bělicí účely
2. Citlivé zuby
3. Příchuť
4. Cena

Tento příklad zubní pasty B2C lze aplikovat na téměř jakýkoli podnik v jakémkoli odvětví. V případě softwaru B2B mohou být hledanými výhodami konkrétní funkce nebo schopnosti, snadnost použití, výhody související s rychlostí nebo přesností nebo klíčové integrace s jinými nástroji.

Dva potenciální zákazníci mohou vypadat stejně z hlediska demografických nebo firmografických znaků nebo z hlediska zákaznické osoby, ale mohou mít velmi odlišné hodnoty z hlediska toho, které výhody a funkce jsou pro každého z nich nejdůležitější a které nejméně.

Máte-li čtyři zákazníky, z nichž každý hledá jinou primární výhodu, a vy jim všem sdělujete stejnou výhodu, pak se v 75 % komunikace míjíte účinkem a plýtváte 75 % času a rozpočtu.

Pokud porozumíte chování každého zákazníka, který s vaší značkou v průběhu času komunikuje, můžete zákazníky seskupit do segmentů na základě jejich požadovaných výhod a podle toho přizpůsobit marketing pro každý segment.

Fáze zákaznické cesty

V jaké fázi cesty se nový nebo stávající zákazník právě nachází?

Vytváření behaviorálních segmentů podle fází zákaznické cesty vám umožní sladit komunikaci a personalizovat zkušenosti tak, abyste zvýšili konverzi v každé fázi. Navíc vám pomůže odhalit fáze, ve kterých zákazníci nepostupují, takže můžete identifikovat největší překážky a příležitosti ke zlepšení.

Segmentovat zákazníky podle fáze cesty však není snadné.

Častým omylem je, že k přesnému určení, ve které fázi cesty se zákazník právě nachází, stačí jedno chování nebo interakce.

„Tento potenciální zákazník si prohlédl tento obsah nebo kliknul na tuto reklamu, takže to znamená, že se nachází ve fázi ____________“

Ve většině případů nestačí k přesnému určení aktuální fáze cesty zákazníka jeden nebo dva body chování.

Zákazníci ve všech různých fázích interagují a zapojují se do obsahu a zkušeností určených pro všechny různé fáze, napříč všemi různými kanály, v různých časech a v žádném konkrétním pořadí.

Nejúčinnějším způsobem, jak přesně určit aktuální fázi cesty zákazníka, je využití všech dat o chování zákazníka napříč kanály a styčnými body, takže můžete vytvořit vážené algoritmy založené na vzorcích chování v průběhu času.

Tento diagram ukazuje chování jednotlivého potenciálního zákazníka za období předchozích čtrnácti dnů. Tento potenciální zákazník se nachází ve fázi zvažování zákaznické cesty, ale jeho chování se vyskytuje ve zcela náhodném pořadí a neprobíhá lineárně z fáze do fáze. Jedná se o mnohem realističtější pohled na to, jak může vypadat chování zákazníka v daném časovém horizontu při jeho interakci se značkou.

Pokud byste se snažili určit, ve které fázi cesty se tento potenciální zákazník nachází, na základě jednoho nebo dvou chování, mohli byste snadno učinit chybný předpoklad. Pokud byste například usuzovali podle jednoho z prvních dvou chování, zdá se, že se prospect nachází ve fázi informovanosti nebo vzdělávání. Pokud však chování zvážíte pomocí algoritmů vytvořených na základě historických vzorců, uvidíte, že je mnohem jasnější, že nejpravděpodobnější současnou fází cesty tohoto potenciálního zákazníka je zvažování.

Nedělejte také chybu, když budete předpokládat, že zákazníci s postupem času přirozeně přejdou do další fáze své cesty.

Pokud máte firmu s ročním předplatným a učiníte předpoklad, že zákazník v průběhu roku přešel z fáze přijetí do fáze udržení, může vás čekat nepříjemné probuzení, až přijde čas na obnovení. Jediným způsobem, jak zjistit pravdu, nebo se jí alespoň co nejvíce přiblížit, jsou opět behaviorální data.

Používání

Jak často (a jak moc) zákazníci používají váš produkt nebo službu? Jak ji používají?

Dalším běžným způsobem, jak segmentovat zákazníky podle chování, je používání produktů nebo služeb, a to na základě frekvence, s jakou zákazník nakupuje nebo komunikuje s produktem či službou.

Jak často zákazníci cestují s Airbnb? Jak často zákazníci nakupují produkty od společnosti Amazon?

V případě společnosti B2B SaaS, jak často se zákazníci skutečně přihlašují a používají váš software? Kolik času tím stráví? Jak jej používají? Jaké funkce používají? Kolik uživatelů ze stejného účtu nebo společnosti jej používá?

Chování při používání může být silným prediktivním ukazatelem loajality nebo odchodu, a tedy i celoživotní hodnoty.

V nedávném příspěvku Jak využít data o chování zákazníků ke zvýšení příjmů jsem se podělil o příklad, jak společnost Netflix využívá data o používání zákazníků k vytváření behaviorálních segmentů na základě měsíční spotřeby obsahu uživateli, což jí nakonec umožnilo snížit míru odchodu a zvýšit celoživotní hodnotu zákazníků do té míry, že podle odhadů vedení ušetří společnosti každý rok 1 miliardu dolarů.

Tento případ použití společnosti Netflix je dobrým příkladem segmentace na základě množství používání.

Segmenty na základě množství nebo frekvence používání

• Silní uživatelé (nebo „superuživatelé“) jsou zákazníci, kteří tráví nejvíce času používáním vašeho řešení a/nebo nakupují nejčastěji. Jedná se zpravidla o vaše nejzapálenější a nejangažovanější zákazníky, kteří se také často mohou nejvíce spolehnout na váš produkt/službu.
• Průměrní nebo střední uživatelé jsou zákazníci, kteří používají nebo nakupují částečně pravidelně, ale ne příliš často. Často se může jednat o časové nebo událostní uživatele.
• Lehcí uživatelé jsou zákazníci, kteří používají nebo nakupují mnohem méně v poměru k ostatním zákazníkům. V závislosti na vašem podnikání to mohou být i jednorázoví uživatelé, ale opět záleží na relativním používání ve vztahu ke zbytku zákaznické základny.

Tyto segmenty chování založené na používání jsou neocenitelné pro pochopení toho, proč se určité typy zákazníků stávají těžkými nebo lehkými uživateli. Díky tomuto způsobu segmentace můžete testovat různé akce a přístupy, abyste zvýšili používání u stávajících zákazníků a přilákali více nových zákazníků s vyšší pravděpodobností, že budou dodržovat stejné vzorce chování při používání jako vaši superuživatelé.

V průběhu času je velmi důležité sledovat změny v chování zákazníků při používání. Tímto způsobem můžete identifikovat problémy a příležitosti jak na souhrnné úrovni (pro posouzení celkové výkonnosti podniku), tak na úrovni jednotlivých zákazníků (například pro zjištění, zda u některého zákazníka nehrozí vysoké riziko odchodu).

(Zdroj)

Ručně vybraný související obsah: Jak snížit odliv zákazníků pomocí analýzy cesty zákazníka

Segmenty založené na kvalitě používání

Ačkoli kvantita a frekvence používání mohou být jistě cennými behaviorálními segmenty, vysoké používání se ne vždy promítá do největší poskytované hodnoty, a to jak pro zákazníka, tak v konečném důsledku pro vaši firmu

Například zákazník SaaS může mít spoustu chování při používání produktu, ale ve skutečnosti nemusí být situace tak růžová, jak se na první pohled zdá. Možná:

1. nevyužívá produkt tak efektivně, jak by mohl,
2. využívá pouze zlomek nejdůležitějších funkcí nebo možností řešení,
3. používá produkt pouze nyní, protože musí, ale je nespokojený a v dlouhodobém horizontu chce přejít ke konkurenci.

Ve všech třech příkladech množství využívání neodráží hodnotu, kterou skutečně dostává.

Ačkoli tento zákazník může splňovat kritéria segmentu „těžkých uživatelů“, ve skutečnosti nedostává dostatečnou hodnotu a pravděpodobně bude mít vysoké riziko, že v budoucnu odejde (pokud už neodešel)

Příležitostní nebo časové hledisko

Kdy zákazníci nejčastěji nakupují nebo spolupracují se značkou?

Tradičně se segmenty chování založené na příležitosti a na čase vztahují jak na univerzální, tak na osobní příležitosti.

• Univerzální příležitosti se vztahují na většinu vašich zákazníků nebo cílové skupiny. Typickým příkladem jsou svátky a sezónní události, kdy spotřebitelé častěji nakupují v období svátků nebo v určitém ročním období.
• Opakující se – osobní příležitosti jsou nákupní vzorce jednotlivých zákazníků, které se po určitou dobu trvale opakují, což může zahrnovat každoroční příležitosti, jako jsou narozeniny, výročí nebo dovolená, měsíční nákupy, jako jsou služební cesty, nebo dokonce každodenní rituály, jako je zastavení se na šálek kávy cestou do práce každé ráno.
• Vzácné-osobní příležitosti se také týkají jednotlivých zákazníků, ale jsou nepravidelnější a spontánnější, a proto je obtížnější je předvídat, jako například účast na svatbě kamaráda.

Ačkoli je lze předvídat velmi obtížně, je to nicméně možné (možná si vzpomenete na titulky z před několika let, kdy společnost Target slavně použila údaje z prodejních míst, aby zjistila, kdy má ženám prodávat plenky a další dětské výrobky na základě toho, kdy předtím zakoupily těhotenské testy. )

Cílení na segmenty podle denní doby, dne v týdnu apod.

Další modernější aplikace behaviorální segmentace založené na časování souvisí s dobou, kdy má zákazník vyšší sklon ke spolupráci se značkou nebo je vnímavější k nabídkám.

Příkladem mohou být behaviorální vzorce preferencí jednotlivých zákazníků při čtení e-mailů, prohlížení sociálních sítí, vyhledávání produktů a konzumaci obsahu, které lze využít k tomu, aby marketéři pochopili, které dny a časy jsou nejlepší pro zacílení nabídek na různé zákazníky.

Netflix, Dominos, Open Table a Hotel Tonight mi posílají e-maily v pátek častěji než kterýkoli jiný den v týdnu. Proč? Obsah, rozvoz pizzy a rezervace restaurací a hotelů na poslední chvíli jsou věci, které s větší pravděpodobností budu konzumovat nebo nakupovat o víkendu.

Segmenty podle doby, která uplynula od předchozího nákupu nebo akce

Dalším přístupem založeným na čase je předvídání, kdy zákazníci s největší pravděpodobností provedou nákup na základě doby, která uplynula od předchozího nákupu nebo akce.

Například může být mnohem pravděpodobnější, že zákazník znovu nakoupí během několika týdnů nebo měsíců po prvním nákupu, nebo naopak mnohem méně pravděpodobné, že provede up-sell nebo cross-sell nákup, dokud neuplyne určitá doba od prvního nákupu nebo obnovení. Dalším příkladem může být výše zmíněný případ těhotenského testu společnosti Target.

Spokojenost zákazníků

Jak jsou vaši zákazníci skutečně spokojeni?

Průzkumy NPS® a další podobné mechanismy zpětné vazby od zákazníků jsou jistě cennými metodami, které pomáhají zjišťovat spokojenost zákazníků, ale nelze se spoléhat pouze na ně.

Tady jsou tři důvody proč:

1. Typicky se průzkumů účastní jen zlomek zákazníků.
2. Ať už průzkumy provádíte jednou ročně, dvakrát ročně, čtvrtletně, nebo dokonce měsíčně či týdně, mezi jednotlivými body sběru dat zbývá značný časový úsek, který vás nechává v nejistotě po delší dobu, během níž se může úroveň spokojenosti zákazníků drasticky změnit.
3. Jak upozornila Swati Sahai ve svém nedávném příspěvku o tom, jak měřit zákaznickou zkušenost, spoléhat se jako na metriku zákaznické zkušenosti pouze na NPS je neefektivní přístup, protože přesně neodráží měnící se potřeby a zkušenosti zákazníků v různých fázích zákaznické cesty.

Chování zákazníka může být mnohem přesnějším a spolehlivějším zdrojem pro měření spokojenosti, zejména s daty, která lze zachytit a aktualizovat v reálném čase a v každé fázi zákaznické cesty.

Existuje mnoho dostupných zdrojů dat, jejichž prostřednictvím lze chování zákazníka využít k měření skutečné spokojenosti zákazníka v daném okamžiku. Důkazy o negativních zkušenostech zákazníků lze nalézt na mnoha místech a zjistit je prostřednictvím mnoha různých kanálů, systémů a nástrojů napříč organizací. Totéž samozřejmě platí i pro pozitivní zákaznické zkušenosti.

Call centra, portály podpory, fóra nápovědy, fakturační a CRM systémy a sociální média jsou jen některé z dlouhého seznamu příkladů, kde se tato data mohou nacházet.

Pokud nejprve segmentujete své zákazníky podle spokojenosti – jako při každé segmentaci – můžete rozhodnout o vhodné sadě opatření pro každý segment a poté je kvantifikovat a stanovit priority podle jejich potenciálního obchodního dopadu.

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.) Jejich udržení je levnější, obvykle mají nejvyšší celoživotní hodnotu, a co je nejdůležitější, mohou se stát největšími zastánci vaší značky; to je konečný cíl každého vztahu se zákazníkem.

Pomocí behaviorálních dat lze zákazníky segmentovat podle úrovně jejich loajality, což vám pomůže identifikovat vaše nejvěrnější zákazníky a pochopit jejich potřeby, abyste se ujistili, že je uspokojujete.

Lojální zákazníci mohou být ideálními kandidáty pro programy, které nabízejí speciální zacházení a privilegia, jako jsou exkluzivní programy odměn, které pečují o vztah se zákazníky a posilují jej a motivují k pokračování v budoucích obchodech.

Několik klasických příkladů takových programů v oblasti B2C zahrnují věrnostní programy leteckých společností, „platinové“ členy kreditních karet nebo preferované hosty v hotelech a kasinech.

Kromě maximalizace příjmů od věrných zákazníků existuje mnoho dalších potenciálních výhod, které mohou zvýšit celoživotní hodnotu vztahu, jako jsou doporučení, reference, potvrzení a svědectví, účast na případových studiích, poskytování zpětné vazby k produktům a především sdílení pozitivních ústních informací se svými kolegy.

Pomocí behaviorální segmentace věrnosti zákazníků získáte cenné odpovědi na důležité otázky, jako například:

Jaké jsou klíčové faktory a chování na cestě zákazníka, které vedou k věrnosti?

Kteří zákazníci jsou nejlepšími kandidáty pro věrnostní nebo advokační programy?

Jak můžete udržet své nejvěrnější zákazníky spokojené a maximalizovat hodnotu, kterou od nich získáte?

Zájem

O co mají různí zákazníci zájem?

Poznání osobních a profesních zájmů vašich zákazníků je klíčové pro personalizaci, zapojení zákazníků a poskytování hodnoty.

Segmentace chování na základě zájmů může být zásadní pro poskytování personalizovaných zážitků, které zákazníky zaujmou a budou se k nim vracet. To platí bez ohledu na to, zda je vaším cílem zvýšit využívání produktů, zacílit na zákazníky křížové nebo upsellové nabídky nebo poskytovat správný obsah a komunikaci, která bude o zákazníky pečovat a pomůže jim posunout se na cestě k nákupu nebo na cestě k podpoře.

Netflix, Amazon a Spotify používají doporučovací enginy pro navrhování obsahu a produktů výhradně na základě behaviorálních zájmů zákazníků.

Jednou z velkých výhod zájmového chování je možnost implicitně propojit konkrétní zájmy s dalšími potenciálními souvisejícími zájmy.

Při každém zachycení zájmového chování zákazníka tak nejen vážíte úroveň jeho zájmu o konkrétní téma, ale také násobíte počet dalších potenciálních zájmů/témat, které by mohly být efektivní pro zapojení daného zákazníka.

Machine learning může pomoci tento proces škálovat. S rostoucím počtem zákazníků, kteří se zapojují a komunikují, bude přibývat zájmů o chování, které bude možné časem odhalit, odvodit a zvážit.

Úroveň zapojení

Jak moc jsou vaši zákazníci zapojeni? Kdo jsou vaši nejvíce a nejméně angažovaní zákazníci?

Dříve jsem v tomto článku hovořil o segmentaci podle chování na základě použití, která se konkrétně týká interakcí zákazníků s vaším produktem nebo službou. Segmentace zákazníků podle míry jejich zapojení sice může zahrnovat používání, ale zahrnuje také širší spektrum interakcí zákazníků s vaší značkou, které mohou být stejně cenné pro posouzení síly vztahu se zákazníkem.

Jak definujete pojem „zapojení“, se bude lišit v závislosti na vaší společnosti a vaší roli, ale myslím, že se všichni shodneme na tom, že obecně řečeno, zapojení je dobré.

Pokud má zákazník pozitivní zkušenosti s vaší značkou a v důsledku toho je ochoten častěji komunikovat a trávit více času zapojením do vaší značky, je to obvykle dobré znamení pozitivních výsledků, které budou následovat.

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.

Příklad můžete použít segmentaci založenou na zapojení, abyste zjistili, jak jsou různí potenciální zákazníci zapojeni do vašeho přednákupního trychtýře nebo jak aktivní jsou stávající zákazníci ve vaší uživatelské komunitě.

Zapojení můžete měřit na úrovni jednotlivých zákazníků/kontaktů, na celkové úrovni společnosti nebo účtu nebo na obou úrovních. V obou případech je segmentace zákazníků podle úrovně jejich angažovanosti nesmírně cenná pro pochopení toho, kteří zákazníci jsou v daném okamžiku nejvíce a nejméně angažovaní ve vztahu k vaší značce a proč, a hlavně pro zjištění, co s tím uděláte.

Níže je uveden příklad od společnosti Engagio, přední platformy pro Account-Based Marketing, která považuje angažovanost za jednu z metrik ABM „Big 5“. Software společnosti Engagio umožňuje uživatelům měřit behaviorální zapojení v minutách pro každou jednotlivou roli na potenciálním účtu i pro každý účet celkově:

(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.

Například společnost s modelem free to pro nebo modelem bezplatné zkušební verze může mít status pro „freemium uživatele“ nebo „uživatele na zkoušku zdarma“.

Využijte správnou technologii

Nakonec, bez správné technologie je dnes neuvěřitelně obtížné (hraničící s nemožností) být skutečně úspěšný při behaviorální segmentaci.

Analytika Google, reklamní platformy, jako jsou Google Adwords a Facebook, a systémy pro automatizaci marketingu jsou příklady nástrojů, které můžete (a měli byste) využít k analýze, segmentaci a cílení na zákazníky na základě jejich chování.

Tyto nástroje však mohou přinést pouze zlomek hodnoty a možností popsaných v tomto příspěvku. Neposkytují vám data o cestách napříč kanály, která potřebujete k vytvoření komplexních segmentů podle chování, ani poznatky založené na cestách, které potřebujete k orchestraci akcí na základě celkové zkušenosti každého zákazníka.

Software pro orchestraci zákaznických cest vám umožní zlepšit personalizační rozhodnutí v každém z vašich kontaktních bodů a poskytnout tak každému zákazníkovi bezproblémovou zkušenost. Sofistikovaná řešení umožňují aktivovat nová nebo aktualizovat stávající publika definovaná podle atributů a chování zákazníků. Využití platformy, která upřednostňuje cesty, nikoli interakce v rámci oddělených kanálů, pomůže vašemu podniku poskytovat zákazníkům nejlepší možnou zkušenost na základě jejich jedinečných cílů a potřeb.

Je řada na vás

Behaviorální segmentace je technika pro segmentaci zákazníků podle jejich chování, takže jim můžete lépe porozumět a optimálněji s nimi spolupracovat v rámci jejich cest.

Pomocí deseti výše popsaných metod behaviorální segmentace můžete zákazníkům umožnit dosáhnout jejich jedinečných cílů, maximalizovat návratnost investic, zvýšit celoživotní hodnotu zákazníka a vybudovat si hlubší znalosti o své zákaznické základně.