Segmentacja profili: Korzyści z personalizacji klienta

Współcześni marketerzy wkładają dużo czasu i wysiłku w osiągnięcie „personalizacji 1:1”. Nieustannie poszukują sposobów na optymalizację treści w celu uzyskania lepszych i bardziej dostosowanych doświadczeń marki, co prowadzi do zwiększenia przychodów i lojalności wobec marki – a nic z tego nie byłoby możliwe bez segmentacji profili. Zanim zaczniesz martwić się innym modnym słowem lub terminem, który musisz znać, nie rób tego. Mamy dla Ciebie kilka fantastycznych przykładów segmentacji profili.

Jednak żaden marketer nie jest w stanie ręcznie tworzyć spersonalizowanych treści dla każdego klienta w swojej bazie danych. Bez względu na to, ile setek tysięcy lub milionów kontaktów ma marka, samo wyobrażenie sobie, ile czasu zajęłoby to dostosowanie, jest oszałamiające. Zamiast tego, aby umożliwić personalizację, marketerzy mocno opierają się na segmentacji profilu klienta .

Problem polega na tym, że nawet segmentacja stała się tak niewiarygodnie złożona, że ​​ręczna segmentacja odbiorców jest tak samo zniechęcająca, jak ich personalizacja.

Aby łączyć się z klientami na poziomie osobistym, wiodące marki opierają się na segmentacji profilu klienta, którą umożliwia sztuczna inteligencja (AI) i dane, w szczególności dane własne.

Dane własne i segmentacja profilu klienta

Dane własne to po prostu informacje, które zbierasz bezpośrednio od kontaktu i do których wykorzystania masz pozwolenie. Za każdym razem, gdy kontakt wchodzi w interakcję z Twoją marką i rejestrujesz jego dane, generujesz dane własne. Przykłady obejmują opinie klientów, dane dotyczące zakupów w sklepie, dane z mediów społecznościowych i dane ankietowe.

Dane własne mają wiele zalet:

1. Wiarygodny. Ponieważ te dane pochodzą bezpośrednio od Twojego kontaktu, są lepszej jakości i dokładniejsze niż dane pochodzące z innych lub zewnętrznych źródeł, które pochodzą ze źródeł pośrednich.
2. Opłacalne. Dane własne są tańsze niż dane pochodzące od innych firm lub podmiotów zewnętrznych kupowane od innych firm lub agregatorów danych. Oczywiście marketerzy potrzebują technologii, aby je zebrać.
3. Zgodny. Dzięki większej liczbie przepisów, takich jak RODO i California Consumer Privacy Act (CCPA), firmy muszą zapewnić, że dane, których używają, nie spowodują problemów prawnych. Dane własne zapewniają kontrolę nad uzyskaniem zgody klienta na ich wykorzystanie.
4. Istotnych. Dane, które marketerzy uzyskują ze źródeł zewnętrznych i zewnętrznych, mogą, ale nie muszą mieć znaczenia dla ich interakcji z klientami.

Odpowiednie, własne dane są podstawą segmentacji profilu klienta.

Weźmy za przykład wprowadzenie na rynek nowego akcesorium do urządzeń kuchennych. Korzystając z danych własnych, które zebrałeś, możesz kierować reklamy do określonych grup klientów. Możesz chcieć sprzedawać trzy grupy: klienci, którzy kupili urządzenie w zeszłym roku; klienci, którzy kupili co najmniej dwa inne akcesoria do urządzenia; i tych, którzy czytają powiązane przepisy na Twoim blogu.

Korzystając z automatyzacji w ramach platformy angażującej klientów, możesz skonfigurować kampanie z odpowiednim komunikatem do segmentowanych grup. Gdy klienci zaangażują się w Twoją markę, niektórzy podejmą działania, które automatycznie umieszczą ich w jednym z segmentów, który następnie uruchomi odpowiednią kampanię.

Bez własnych danych taka spersonalizowana kampania nigdy nie byłaby możliwa.

Przykłady segmentacji profili: 3 marki odkrywają korzyści z personalizacji

Hipotetyczny przykład jest fajny, ale przykłady segmentacji profili z życia codziennego są bardziej zabawne i pouczające.

Trzy marki wykorzystują dane własne do dostarczania spersonalizowanych, odpowiednich doświadczeń — i odkryły główne korzyści:

1. Innovasport: Program lojalnościowy rozkwitł po segmentacji
2. Orlebar Brown: Usunięcie silosów danych zapewniło oszałamiający CX i zaangażowanie
3. BrandAlley: trafne wiadomości zwiększyły średnią wielkość zamówień o 10%

Innovasport: Segmentacja klientów usprawnia program lojalnościowy

Program lojalnościowy to bogate źródło własnych danych. Innovasport, wiodący sprzedawca artykułów sportowych, uruchomił nowy program lojalnościowy o nazwie Legends, aby lepiej zrozumieć cykl życia swoich klientów i uzyskać głębszy wgląd w preferencje klientów.

Firma Innovasport zaprojektowała Legends jako wielopoziomowy program, dzielący klientów na osoby o niskich, średnich i wysokich wydatkach. W ten sposób zespół marketingowy jest w stanie lepiej oferować rabaty dostosowane do klienta na podstawie jego zachowań zakupowych. Oferują również kampanię powitalną z łatwym wglądem w korzyści i nagrody programu oraz komunikację w czasie rzeczywistym. Program ma na celu zwiększenie zarówno częstotliwości zakupów, jak i średniej wartości zamówienia (AOV).

Zaledwie dwa miesiące po pierwszym uruchomieniu program Legends rozrósł się do 350 000 członków. Nie tylko to, ale ich współczynnik otwarcia e-maili wzrósł z 8% do 35-40%.

Korzystanie z właściwego przekazu w celu dotarcia do właściwych odbiorców ma trwały wpływ na relacje z klientami.

Orlebar Brown: Spersonalizowane CX osiąga oszałamiające rezultaty

Poprzez segmentację klientów pod kątem ich cyklu życia interakcji z marką marketerzy mogą skuteczniej personalizować swoje przekazy. Mogą również podjąć kroki, aby przywrócić klientów na właściwe tory, jeśli mają zbłądzić.

„Skorzystaj z tego, czy klient jest nowy, czy jest aktywny, czy nie jest zaangażowany, a także kiedy staje się nieaktywny”, mówi Sebastiano Elia, szef CRM i Customer Insight, Orlebar Brown, sprzedawca męskich strojów kąpielowych.

Na początku marka zmagała się z personalizacją, ponieważ silosy danych i systemy nie były w stanie komunikować się ze sobą. Jednak konsolidując swoje dane w ujednoliconą platformę angażującą klientów, poczynili oszałamiające postępy.

Orlebar przeszedł od używania imienia do dostosowywania komunikatów do kupujących na podstawie ich etapu cyklu życia. Dzięki analizie danych i narzędziom, takim jak powinowactwo wizualne, Orlebar może dostarczać spersonalizowane rekomendacje i lepiej witać nowych klientów, utrzymywać zaangażowanie aktywnych klientów i zachęcać klientów, którzy uciekają do powrotu.

BrandAlley: wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji i danych własnych

Marketing ma szansę pozostać aktualnym, pozostając na bieżąco ze zmianami w trendach konsumenckich. Kiedy interesy konsumentów nieuchronnie się zmieniają, powinni mieć możliwość swobodnego przepływu z segmentu do segmentu.

BrandAlley wysyła do swoich klientów dużą ilość wiadomości e-mail. Dzięki przyjęciu AI do angażowania klientów, BrandAlley był w stanie strategicznie dotrzeć do klientów za pomocą odpowiednich komunikatów.

„Upewniliśmy się, że rozmawiamy z właściwymi klientami we właściwym języku” — mówi Alexandra Vancea, szefowa marketingu BrandAlley

Zespół marketingowy odnotował wzrost średniej wartości zamówienia o 10% w danym segmencie cyklu życia klienta. Udało im się również odzyskać 24% klientów, którzy prawdopodobnie zrezygnowali.

Uzyskaj personalizację 1:1 dzięki segmentacji profili

Dane własne mają kluczowe znaczenie dla automatycznej segmentacji profilu klienta. Bez niego spersonalizowany marketing na dużą skalę jest tylko mrzonką, ale dzięki niemu marketerzy mogą zwracać się bezpośrednio do zainteresowań klientów i unikać marnowania ich uwagi na nieistotne treści.

Dzięki platformie do angażowania klientów, która obsługuje taką automatyzację, marketerzy mogą osiągnąć personalizację 1:1 na dużą skalę i zapewnić wyjątkowe zaangażowanie klientów.

Powyższe przypadki użycia opisują strategie segmentacji w oparciu o poziomy wydatków klientów, cykl życia klienta i zainteresowania klientów. Sposób, w jaki wykorzystujesz własne dane do segmentacji odbiorców, będzie w dużej mierze zależał od celu marketingowego i produktów. Inne typowe punkty danych wykorzystywane do segmentacji obejmują wiek, płeć, historię zakupów, częstotliwość zakupów, preferencje kanałów, zakupy w sklepie lub w Internecie i wiele innych.

Dziel i rządź!