- By Gary DeAsi
- Che cos’è la segmentazione comportamentale?
- Perché segmentare i clienti in base al comportamento?
- 10 potenti metodi di segmentazione comportamentale che puoi usare per capire meglio i tuoi clienti
- I 10 metodi di segmentazione comportamentale sono:
- Purchasing Behavior
- Predictive Behavioral Segments
- Implicit Segments Based on Digital Behavior
- Benefici ricercati
- Quali benefici sono più efficaci per acquisire e mantenere clienti ad alto valore?
- Fase del customer journey
- Utilizzo
- Segmentazione basata sulla quantità o sulla frequenza d’uso
- Segmenti basati sulla qualità d’uso
- Occasione o tempo basato
- Targeting Segments by Time of Day, Day of Week, etc.
- Segmenti in base al tempo trascorso dal precedente acquisto o azione
- Soddisfazione dei clienti
- Customer Loyalty
- Interesse
- Livello di coinvolgimento
- User Status
- Utilizzare la giusta tecnologia
- It’s Your Turn
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. Secondo il rapporto, la ragione principale per cui le aziende falliscono è che stanno ancora usando approcci tradizionali di segmentazione dei clienti, senza sfruttare l’ampiezza dei dati dei clienti e le tecniche di analisi avanzate disponibili oggi.
In altre parole, non stanno usando un moderno approccio di segmentazione comportamentale.
In questo post ti aggiornerò con una panoramica approfondita di 10 diversi approcci alla segmentazione comportamentale che possono essere utilizzati per comprendere meglio i tuoi clienti e i loro obiettivi, al fine di massimizzare il successo del viaggio e ottenere risultati di business.
Che cos’è la segmentazione comportamentale?
Gli approcci tradizionali alla segmentazione si concentravano principalmente su chi sono i clienti e i segmenti erano basati su attributi demografici come il sesso o l’età, e attributi firmografici come le dimensioni dell’azienda o il settore. Ma come ho discusso nel mio post precedente sui dati del comportamento dei clienti, capire semplicemente chi sono i tuoi clienti non è più sufficiente.
La segmentazione comportamentale riguarda la comprensione dei clienti non solo in base a chi sono, ma in base a ciò che fanno, utilizzando intuizioni derivate dalle azioni dei clienti.
La segmentazione comportamentale è una forma di segmentazione dei clienti che si basa su modelli di comportamento mostrati dai clienti mentre interagiscono con un’azienda/marchio o prendono una decisione di acquisto. Permette alle aziende di dividere i clienti in gruppi in base alla loro conoscenza, attitudine verso, uso o risposta a un prodotto, servizio o marchio.
L’obiettivo è quello di identificare i segmenti di clienti che permettono di capire come indirizzare i particolari bisogni o desideri di un gruppo di clienti, scoprire opportunità per ottimizzare i loro customer journey e quantificare il loro valore potenziale per il vostro business.
Perché segmentare i clienti in base al comportamento?
Ecco quattro vantaggi principali del raggruppare i clienti in diversi segmenti in base al loro comportamento:
- Personalizzazione. Capire come i diversi gruppi di clienti dovrebbero essere indirizzati con offerte diverse, nei momenti più appropriati attraverso i loro canali preferiti, per aiutarli efficacemente ad avanzare verso risultati di successo nei loro viaggi.
- Predittivo. Utilizzare i modelli comportamentali storici per prevedere e influenzare i comportamenti e i risultati futuri dei clienti.
- Priorità. Prendi decisioni più intelligenti su come allocare al meglio tempo, budget e risorse identificando i segmenti di clienti ad alto valore e le iniziative con il maggiore impatto potenziale sul business.
- Performance. Monitorare i modelli di crescita e i cambiamenti nei segmenti chiave dei clienti nel tempo per valutare la salute del business e monitorare le prestazioni rispetto agli obiettivi. Ad alto livello, questo significa quantificare la dimensione e il valore dei segmenti di clienti, e monitorare come i segmenti “positivi” e “negativi” stanno crescendo o diminuendo nel tempo.
10 potenti metodi di segmentazione comportamentale che puoi usare per capire meglio i tuoi clienti
Tradizionalmente, la maggior parte degli esperti si concentra su sei tipi principali di segmentazione comportamentale.
(Fonte)
Mentre questi sei tipi “classici” di segmentazione comportamentale sono tutti ancora molto rilevanti oggi, si sono anche evoluti per assumere nuovi significati, applicazioni e casi d’uso.
In questo post esploreremo sia le interpretazioni “tradizionali” che quelle “moderne” di ogni tipo, facendo anche alcune nuove aggiunte alla lista per includere alcuni nuovi modi interessanti in cui alcuni dei nostri clienti e partner stanno usando la segmentazione comportamentale oggi.
I 10 metodi di segmentazione comportamentale sono:
(Clicca per passare ad ogni sezione)
1. Comportamento d’acquisto
2. Benefici ricercati
3. Fase del viaggio del cliente
4. Uso
5. Occasione o momento
6. Soddisfazione del cliente
7. Fedeltà del cliente
8. Interesse
9. Livello di impegno
10. Stato dell’utente
Alcuni elementi importanti da tenere a mente prima di tuffarci:
- Questa lista NON si esclude a vicenda.
- Il modo in cui si va a definire i segmenti e si utilizzano diversi tipi di segmentazione comportamentale può variare notevolmente a seconda del vostro business.
- 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:
-
- Using past purchases to predict future purchases
- 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 ha condiviso alcuni esempi di eCommerce di questo metodo in un recente articolo. Caratterizza gli acquirenti in sei diversi segmenti comportamentali con corrispondenti buyer personas, formando ipotesi implicite basate sulle loro interazioni online:
- L’acquirente “Price-conscious” è un cacciatore di occasioni alla ricerca del prezzo più basso possibile.
- L’acquirente “intelligente” è un ricercatore scrupoloso e meticoloso che vuole capire ogni fattore intricato, prima di impegnarsi in uno qualsiasi.
- L’acquirente “avverso al rischio” è un acquirente cauto ed economicamente attento, che fatica a premere il grilletto su un acquisto senza la giusta assicurazione, come una buona politica di restituzione senza problemi.
- L’acquirente “a prova di necessità” è un acquirente che ha bisogno della conferma che il prodotto è popolare e supportato dalle affermazioni dei suoi pari.
- L’acquirente “lo prendo dopo” è un acquirente che manca di urgenza.
- L’acquirente “persuadibile” è un acquirente d’impulso che è altamente suscettibile alle offerte cross-sell.
Se si può imparare così tanto su come i diversi clienti si avvicinano a una decisione di acquisto attraverso i dati comportamentali di un solo canale all’interno di una singola sessione web, immaginate quanto di più si potrebbe scoprire utilizzando i dati sul comportamento dei clienti che comprendono le interazioni su tutti i canali per un periodo di tempo più lungo.
Benefici ricercati
Quali benefici primari cercano i diversi clienti durante una decisione di acquisto?
Quando i clienti ricercano un prodotto o un servizio, il loro comportamento può rivelare preziosi insight su quali benefici, caratteristiche, valori, casi d’uso o problemi sono i più importanti fattori motivanti che influenzano la loro decisione di acquisto.
Quando un cliente attribuisce un valore molto più alto a uno o più benefici rispetto agli altri, questi benefici primari ricercati sono i fattori motivanti determinanti che guidano la decisione di acquisto per quel cliente.
Un semplice esempio sono i consumatori che comprano dentifricio per diverse ragioni:
- Schiarimento
- Denti sensibili
- Sapore
- Prezzo
Questo esempio di dentifricio B2C può essere applicato a qualsiasi business in qualsiasi settore. Per il software B2B, i benefici ricercati potrebbero essere caratteristiche o capacità specifiche, facilità d’uso, benefici legati alla velocità o alla precisione, o integrazioni chiave con altri strumenti.
Due potenziali clienti potrebbero sembrare identici in termini di caratteristiche demografiche o firmografiche o dal punto di vista della customer persona, ma potrebbero avere valori molto diversi in termini di quali benefici e caratteristiche sono più e meno importanti per ciascuno.
Se hai quattro clienti che cercano tutti un beneficio primario diverso e li messaggi tutti sullo stesso beneficio, allora stai mancando il bersaglio con il 75% delle tue comunicazioni e stai sprecando il 75% del tempo e del budget.
Comprendendo il comportamento di ogni cliente che interagisce con il vostro marchio nel tempo, potete raggruppare i clienti in segmenti basati sui loro benefici desiderati e personalizzare il vostro marketing di conseguenza per ogni segmento.
Quali benefici sono più efficaci per acquisire e mantenere clienti ad alto valore?
In alcuni casi, il beneficio desiderato può anche essere predittivo della probabilità di acquisto di un cliente, del potenziale valore di vita o anche della sua probabilità di abbandono. Ecco alcuni esempi di come i benefici possono essere analizzati in questo contesto:
- Quali sono stati i benefici ricercati per i potenziali clienti che hanno finito per acquistare? Che non hanno acquistato?
- Quali benefici sono più e meno importanti per i vostri clienti con il più alto valore di vita e più fedeli?
- Quali benefici sono più e meno importanti per i clienti con un basso valore di vita o per quelli che si ritirano?
- Come si abbinano questi benefici con le vostre proposte di valore e i differenziatori più forti?
Con questa conoscenza, è possibile aumentare i tassi di conversione attraverso percorsi più personalizzati e anche avere una comprensione più chiara di quali clienti indirizzare per l’acquisizione e quali messaggi utilizzare per attrarli.
Fase del customer journey
In quale fase del viaggio si trova attualmente un cliente nuovo o esistente?
Costruire segmenti comportamentali per fase del customer journey permette di allineare le comunicazioni e personalizzare le esperienze per aumentare la conversione in ogni fase. Inoltre, ti aiuta a scoprire le fasi in cui i clienti non stanno progredendo, in modo da poter identificare i maggiori ostacoli e le opportunità di miglioramento.
Ma segmentare i tuoi clienti per fase del viaggio non è facile.
Un errore comune è che un singolo comportamento o interazione del cliente sia sufficiente per individuare con precisione in quale fase del viaggio si trovi attualmente un cliente.
“Questo potenziale cliente ha visto questo contenuto o ha cliccato questo annuncio, quindi significa che si trova nella fase ____________”
Nella maggior parte dei casi uno o due punti di dati comportamentali non sono sufficienti per identificare con precisione la fase attuale del viaggio di un cliente.
I clienti in tutte le diverse fasi interagiscono e si impegnano con contenuti ed esperienze progettate per tutte le diverse fasi, attraverso tutti i diversi canali, in tutti i diversi momenti, e in nessun ordine particolare.
Il modo più efficace per determinare con precisione la fase attuale del viaggio di un cliente è quello di sfruttare tutti i dati comportamentali di un cliente attraverso i canali e i touchpoint, in modo da poter costruire algoritmi ponderati basati su modelli di comportamento nel tempo.
Questo diagramma mostra il comportamento di un singolo potenziale cliente nei quattordici giorni precedenti. Questo potenziale cliente si trova nella fase di considerazione del customer journey, ma i suoi comportamenti si verificano in un ordine completamente casuale e non avvengono in modo lineare da una fase all’altra. Questa è una visione molto più realistica di quello che può essere il comportamento del cliente in un dato lasso di tempo mentre interagisce con un marchio.
Se si dovesse cercare di identificare in quale fase del customer journey si trova questo potenziale cliente sulla base di uno o due comportamenti, si potrebbe facilmente fare una supposizione sbagliata. Per esempio, se avete fatto il vostro giudizio da uno dei primi due comportamenti, sembra che il prospect sia nella fase di consapevolezza o di educazione. Ma ponderando i comportamenti utilizzando algoritmi costruiti da modelli storici, si può vedere come diventa molto più chiaro che la considerazione è la fase più probabile del viaggio attuale per questa prospettiva.
Inoltre, non fate l’errore di assumere che i clienti passeranno naturalmente alla fase successiva del loro viaggio con il passare del tempo.
Se avete un’attività di abbonamento annuale e fate l’ipotesi che un cliente si sia spostato dalla fase di adozione a quella di conservazione nel corso dell’anno, potreste trovarvi di fronte a un brusco risveglio quando arriva il momento del rinnovo. Ancora una volta, i dati comportamentali sono l’unico modo per ottenere la verità, o almeno il più vicino possibile ad essa.
Utilizzo
Quanto spesso (e quanto) i clienti usano il vostro prodotto o servizio? Come lo stanno usando?
L’utilizzo del prodotto o del servizio è un altro modo comune per segmentare i clienti in base al comportamento, basato sulla frequenza con cui un cliente acquista o interagisce con un prodotto o servizio.
Quanto spesso i clienti viaggiano con Airbnb? Quanto spesso i clienti acquistano prodotti da Amazon?
Per un’azienda SaaS B2B, con quale frequenza i clienti effettuano il login e utilizzano il vostro software? Quanto tempo trascorrono? Come lo stanno usando? Quali caratteristiche stanno usando? Quanti utenti dello stesso account o della stessa azienda lo stanno usando?
Il comportamento d’uso può essere un forte indicatore predittivo di fedeltà o di abbandono e, quindi, di valore di vita.
In un recente post, How to Use Customer Behavior Data to Drive Revenue, ho condiviso un esempio di come Netflix sfrutta i dati di utilizzo dei clienti per costruire segmenti comportamentali basati sul consumo mensile di contenuti degli utenti, che alla fine ha permesso loro di ridurre il loro tasso di abbandono e aumentare il valore di vita dei clienti al punto che i dirigenti stimano che la società risparmi 1 miliardo di dollari ogni anno.
Questo caso d’uso di Netflix è un buon esempio di segmentazione dell’uso basata sulla quantità.
Segmentazione basata sulla quantità o sulla frequenza d’uso
- Gli utenti pesanti (o “super utenti”) sono i clienti che passano più tempo a utilizzare la vostra soluzione e/o acquistano più frequentemente. Questi tendono ad essere i tuoi clienti più accaniti e impegnati, che spesso possono anche fare più affidamento sul tuo prodotto/servizio.
- Gli utenti medi o medi sono clienti che usano o acquistano semi-regolarmente, ma non molto frequentemente. Spesso questi possono essere basati sul tempo o sugli eventi.
- Gli utenti leggeri sono clienti che usano o acquistano molto meno in proporzione agli altri clienti. A seconda del vostro business, questo potrebbe anche significare utenti una tantum, ma ancora una volta, dipende dall’uso relativo al resto della vostra base di clienti.
Questi segmenti comportamentali basati sull’uso sono preziosi per capire perché certi tipi di clienti diventano utenti pesanti o leggeri. Segmentando in questo modo, è possibile testare diverse azioni e approcci per aumentare l’utilizzo da parte dei clienti esistenti e attrarre più nuovi clienti con una maggiore probabilità di seguire gli stessi modelli di comportamento d’uso dei vostri super utenti.
Nel tempo, è fondamentale monitorare i cambiamenti nel comportamento d’uso dei clienti. In questo modo è possibile identificare i problemi e le opportunità sia a livello aggregato (per valutare la performance aziendale complessiva) che a livello di singolo cliente (per identificare, ad esempio, se un cliente potrebbe essere ad alto rischio di abbandono).
(Fonte)
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Segmenti basati sulla qualità d’uso
Mentre la quantità e la frequenza d’uso possono certamente essere segmenti comportamentali preziosi, un uso elevato non sempre si traduce in un maggior valore fornito, sia al cliente che, in ultima analisi, alla vostra azienda
Per esempio, un cliente SaaS potrebbe avere un comportamento d’uso del prodotto enorme, ma in realtà le cose potrebbero non essere così belle come sembrano in superficie. Forse stanno:
- non utilizzando il prodotto in modo efficace come potrebbero,
- solo sfruttando una frazione delle caratteristiche o delle capacità più importanti della soluzione,
- utilizzando il prodotto ora solo perché devono, ma non sono soddisfatti e stanno cercando di passare a un concorrente a lungo termine.
In tutti e tre gli esempi, la quantità di utilizzo non riflette il valore che stanno effettivamente ricevendo.
Mentre questo cliente potrebbe rientrare nei criteri di un segmento “heavy user”, in realtà non sta ricevendo abbastanza valore e probabilmente avrà un alto rischio di cambiare fornitore in futuro (se non lo ha già fatto.)
Occasione o tempo basato
Quando è più probabile che i clienti effettuino un acquisto o si impegnino con un marchio?
Tradizionalmente, i segmenti comportamentali basati sulle occasioni e sui tempi si riferiscono sia alle occasioni universali che a quelle personali.
- Le occasioni universali si applicano alla maggior parte dei vostri clienti o del vostro target. Le vacanze e gli eventi stagionali sono un esempio tipico, in cui i consumatori sono più propensi a fare determinati acquisti durante le festività o in determinati periodi dell’anno.
- Le occasioni personali ricorrenti sono modelli di acquisto per un singolo cliente che si ripetono costantemente per un periodo di tempo, che potrebbe variare da occasioni annuali come compleanni, anniversari o vacanze, acquisti mensili come i viaggi di lavoro o anche rituali quotidiani come fermarsi per una tazza di caffè mentre si va al lavoro ogni mattina.
- Anche le occasioni rare-personali sono legate ai singoli clienti, ma sono più irregolari e spontanee, e quindi più difficili da prevedere, come la partecipazione al matrimonio di un amico.
Anche se queste possono essere molto difficili da prevedere, è comunque possibile (si potrebbero ricordare i titoli di qualche anno fa in cui Target ha notoriamente utilizzato i dati del punto vendita per capire quando commercializzare pannolini e altri prodotti per bambini alle donne in base a quando avevano precedentemente acquistato test di gravidanza. )
Targeting Segments by Time of Day, Day of Week, etc.
Un’altra applicazione più moderna della segmentazione comportamentale basata sui tempi ha a che fare con i momenti in cui un cliente ha una maggiore propensione a impegnarsi con un marchio o essere più ricettivo alle offerte.
I modelli comportamentali nelle preferenze dei singoli clienti per la lettura delle e-mail, la navigazione nei social network, la ricerca di prodotti e il consumo di contenuti sono tutti esempi che possono essere sfruttati per aiutare i marketer a capire i giorni e gli orari migliori per indirizzare i diversi clienti con le offerte.
Netflix, Dominos, Open Table e Hotel Tonight mi inviano tutti e-mail il venerdì più che in qualsiasi altro giorno della settimana. Perché? I contenuti, la consegna della pizza e le prenotazioni last minute di ristoranti e hotel sono tutte cose che ho più probabilità di consumare o acquistare nel fine settimana.
Segmenti in base al tempo trascorso dal precedente acquisto o azione
Un altro approccio basato sul tempo è prevedere quando i clienti hanno più probabilità di fare un acquisto in base alla quantità di tempo che è trascorso da un precedente acquisto o azione.
Per esempio, un cliente potrebbe essere molto più propenso ad acquistare di nuovo nelle settimane o nei mesi successivi ad un primo acquisto, o al contrario, molto meno propenso ad effettuare un acquisto up-sell o cross-sell fino a quando non sia passato un certo periodo di tempo da un primo acquisto o rinnovo. Il già citato caso del test di gravidanza di Target sarebbe un altro esempio di questo.
Soddisfazione dei clienti
Quanto sono soddisfatti i vostri clienti, VERAMENTE?
I sondaggi NPS® e altri meccanismi simili di feedback dei clienti sono certamente metodi preziosi per valutare la soddisfazione dei clienti, ma non si può fare affidamento solo su questi.
Ecco tre motivi per cui:
- In genere solo una frazione dei clienti partecipa.
- Se si eseguono sondaggi annualmente, semestralmente, trimestralmente, o anche mensilmente o settimanalmente, questo lascia una quantità significativa di tempo tra i punti di raccolta dati, lasciandovi all’oscuro per lunghi periodi di tempo durante i quali il livello di soddisfazione di un cliente può cambiare drasticamente.
- Come Swati Sahai ha sottolineato nel suo recente post su come misurare la customer experience, affidarsi esclusivamente all’NPS come metrica della customer experience è un approccio inefficace perché non riflette accuratamente le mutevoli esigenze dei clienti e le esperienze nelle diverse fasi del customer journey.
I comportamenti dei clienti possono essere una fonte molto più accurata e affidabile per misurare la soddisfazione, specialmente con dati che possono essere catturati e aggiornati in tempo reale, e in ogni fase del customer journey.
Ci sono molte fonti di dati disponibili attraverso cui il comportamento dei clienti può essere sfruttato per misurare la vera soddisfazione di un cliente in un dato momento. Le prove di esperienze negative dei clienti possono essere trovate in molti luoghi e rilevate attraverso molti canali, sistemi e strumenti diversi all’interno della vostra organizzazione. Lo stesso vale, naturalmente, per le esperienze positive dei clienti.
Call center, portali di supporto, forum di aiuto, sistemi di fatturazione e CRM, e social media sono solo alcuni esempi di una lunga lista di dove questi dati potrebbero risiedere.
Segmentando prima i vostri clienti in base alla soddisfazione – come con tutta la segmentazione – potete decidere il set di azioni appropriate per ogni segmento e poi quantificarle e dar loro priorità in base al loro potenziale impatto aziendale.
| High Satisfaction Segment | Low Satisfaction Segment |
|
|
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.Sono più economici da mantenere, di solito hanno il più alto valore di vita e, cosa più importante, possono diventare i più grandi sostenitori del vostro marchio; l’obiettivo finale di ogni relazione con i clienti.
Attraverso i dati comportamentali, i clienti possono essere segmentati in base al loro livello di fedeltà per aiutarvi a identificare i vostri clienti più fedeli e capire le loro esigenze per essere sicuri di soddisfarli.
I clienti fedeli possono essere candidati perfetti per programmi che offrono trattamenti e privilegi speciali, come programmi di ricompensa esclusivi per nutrire e rafforzare la relazione con il cliente e incentivare il business futuro.
Alcuni esempi classici B2C di tali programmi includono i programmi frequent flyer delle compagnie aeree, i membri delle carte di credito “platino”, o gli ospiti preferiti di hotel e casinò.
Oltre a massimizzare le entrate dai clienti fedeli, ci sono molti altri benefici potenziali che possono aumentare il valore di vita della relazione, come i riferimenti, le referenze, gli avalli e le testimonianze, la partecipazione a casi di studio, la fornitura di feedback sui prodotti e, soprattutto, la condivisione di un passaparola positivo con i loro colleghi.
Utilizzare la segmentazione comportamentale della fedeltà dei clienti per ottenere risposte preziose a domande importanti come:
Quali sono i fattori chiave e i comportamenti lungo il customer journey che portano alla fedeltà?
Quali clienti sono i migliori candidati per i programmi di fedeltà o advocate?
Come puoi mantenere i tuoi clienti più fedeli e massimizzare il valore che ottieni da loro?
Interesse
A cosa sono interessati i diversi clienti?
Comprendere gli interessi personali e professionali dei tuoi clienti è la chiave per la personalizzazione, il coinvolgimento dei clienti e l’offerta di valore.
La segmentazione comportamentale basata sugli interessi può essere strumentale per offrire esperienze personalizzate che mantengano i clienti impegnati e tornino a chiedere di più. Questo è vero indipendentemente dal fatto che il vostro obiettivo sia quello di aumentare l’utilizzo del prodotto, indirizzare i clienti con offerte di cross-sell o upsell, o fornire i giusti contenuti e comunicazioni per coltivare i clienti e aiutarli a muoversi lungo il percorso di acquisto, o il percorso di advocacy.
Netflix, Amazon e Spotify utilizzano motori di raccomandazione per suggerire contenuti e prodotti interamente basati sugli interessi comportamentali dei clienti.
Uno dei grandi vantaggi del comportamento degli interessi è la capacità di collegare implicitamente interessi specifici con altri potenziali interessi correlati.
In questo modo, ogni volta che si cattura un comportamento di interesse del cliente, non solo si pondera il livello di interesse di un cliente in un particolare argomento, ma si moltiplica anche il numero di potenziali interessi/argomenti aggiuntivi che potrebbero essere efficaci per coinvolgere quel cliente.
La machine learning può aiutare a scalare il processo. Man mano che un numero crescente di clienti si impegna e interagisce, ci saranno più comportamenti basati sugli interessi da scoprire, dedurre e valutare nel tempo.
Livello di coinvolgimento
Quanto sono impegnati i vostri clienti? Chi sono i tuoi clienti più e meno impegnati?
Prima in questo articolo ho parlato della segmentazione comportamentale basata sull’utilizzo, che si riferisce specificamente alle interazioni dei clienti con il tuo prodotto o servizio. Mentre la segmentazione dei clienti in base al loro livello di coinvolgimento può includere l’utilizzo, comprende anche uno spettro più ampio di interazioni dei clienti con il vostro marchio che può essere altrettanto prezioso per misurare la forza della relazione con il cliente.
Come definire il “coinvolgimento” varia in base alla vostra azienda e al vostro ruolo, ma penso che possiamo tutti concordare sul fatto che, in generale, il coinvolgimento è positivo.
Se un cliente ha esperienze positive con il vostro marchio, e di conseguenza è disposto a interagire più frequentemente e a dedicare più tempo al vostro marchio, questo è di solito un buon segno di risultati positivi a seguire.
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.
Per esempio, potreste usare la segmentazione basata sull’engagement per capire quanto sono coinvolti i diversi prospect nel vostro funnel pre-acquisto, o quanto sono attivi i clienti esistenti nella vostra comunità di utenti.
Potete misurare l’engagement a livello di singolo cliente/contatto, a livello generale di azienda o account, o entrambi. In entrambi i casi, segmentare i vostri clienti in base al loro livello di coinvolgimento è estremamente prezioso per capire quali clienti sono più e meno impegnati con il vostro marchio in un dato momento e perché e, soprattutto, capire cosa fare al riguardo.
Di seguito un esempio di Engagio, una piattaforma leader di Account-Based Marketing, che considera il coinvolgimento una delle sue “Big 5” metriche ABM. Il software di Engagio permette agli utenti di misurare l’impegno comportamentale in minuti per ogni singolo ruolo su un account prospect e per ogni account nel suo complesso:
(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.
Per esempio, un’azienda con un modello free to pro o un modello di prova gratuita potrebbe avere uno status per “utenti freemium” o “utenti in prova gratuita”.
Utilizzare la giusta tecnologia
Infine, senza la giusta tecnologia in atto, è incredibilmente difficile (al limite impossibile) avere veramente successo con la segmentazione comportamentale oggi.
Google analytics, piattaforme pubblicitarie come Google Adwords e Facebook, e sistemi di automazione del marketing sono tutti esempi di strumenti che si possono (e si dovrebbero) sfruttare per analizzare, segmentare e indirizzare i clienti in base ai comportamenti.
Tuttavia, questi strumenti possono fornire solo una frazione del valore e delle capacità trattate in questo post. Non vi forniscono i dati di viaggio cross-channel di cui avete bisogno per costruire segmenti comportamentali completi o gli insight basati sul viaggio di cui avete bisogno per orchestrare azioni basate sull’esperienza complessiva di ogni cliente.
Il software di orchestrazione del viaggio del cliente vi permette di migliorare le decisioni di personalizzazione in ogni vostro touchpoint, fornendo un’esperienza senza soluzione di continuità ad ogni cliente. Soluzioni sofisticate vi permettono di attivare nuove audience o di aggiornare quelle esistenti, definite in base agli attributi e al comportamento dei clienti. Sfruttando una piattaforma che dà priorità ai viaggi, piuttosto che alle interazioni all’interno di canali isolati, aiuterà la vostra azienda a fornire la migliore esperienza possibile ai clienti in base ai loro obiettivi ed esigenze uniche.
It’s Your Turn
La segmentazione comportamentale è una tecnica per segmentare i clienti in base al loro comportamento, in modo da poterli comprendere meglio e coinvolgere in modo più ottimale lungo i loro viaggi.
Utilizzando i dieci metodi di segmentazione comportamentale descritti sopra, puoi permettere ai clienti di raggiungere i loro obiettivi unici, massimizzare il ROI, aumentare il valore della vita del cliente e costruire una conoscenza più profonda della tua base clienti.