Сегментация профиля: преимущества персонализации клиентов

Современные маркетологи тратят много времени и усилий на достижение «персонализации 1:1». Они постоянно ищут способы оптимизации контента для лучшего и более индивидуального взаимодействия с брендом, что приводит к увеличению доходов и лояльности к бренду — и все это было бы невозможно без сегментации профилей. Прежде чем беспокоиться о другом модном слове или термине, который вам нужно знать, не надо. У нас есть несколько фантастических примеров сегментации профиля для вас.

Однако ни один маркетолог не способен вручную создавать персонализированный контент для каждого клиента в своей базе данных. Независимо от того, сколько сотен тысяч или миллионов контактов имеет бренд, просто представить, сколько времени потребуется для такой настройки, просто ошеломительно. Вместо этого, чтобы обеспечить персонализацию, маркетологи в значительной степени полагаются на сегментацию профилей клиентов .

Проблема в том, что даже сегментация стала настолько невероятно сложной, что сегментировать аудиторию вручную так же сложно, как и персонализировать ее.

Чтобы общаться с клиентами на личном уровне, ведущие бренды полагаются на сегментацию профилей клиентов, обеспечиваемую искусственным интеллектом (ИИ) и данными, особенно данными из первых рук.

Первичные данные и сегментация профилей клиентов

Первичные данные — это просто информация, которую вы получаете непосредственно от контакта и на использование которой у вас есть разрешение. Каждый раз, когда контакт взаимодействует с вашим брендом и вы записываете его данные, вы создаете собственные данные. Примеры включают отзывы клиентов, данные о покупках в магазине, данные социальных сетей и данные опросов.

Первичные данные включают в себя множество преимуществ:

1. Надежный. Поскольку эти данные поступают непосредственно от вашего контакта, они более качественные и точные, чем данные вторых или третьих лиц, которые поступают из косвенных источников.
2. Экономически эффективным. Первичные данные дешевле, чем данные вторых или третьих сторон, приобретенные у других компаний или агрегаторов данных. Конечно, маркетологам нужны технологии для ее сбора.
3. Соответствует. Благодаря большему количеству правил, таких как GDPR и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), предприятия должны гарантировать, что используемые ими данные не вызовут у них юридических проблем. Первичные данные обеспечивают контроль над получением согласия клиента на их использование.
4. Соответствующие. Данные, которые маркетологи получают из сторонних и сторонних источников, могут иметь или не иметь отношения к их взаимодействию с клиентами.

Релевантные собственные данные — это основа сегментации профилей клиентов.

Возьмем, к примеру, запуск нового аксессуара для кухонной техники. Используя собранные вами собственные данные, вы можете ориентироваться на определенные группы клиентов. Вы можете продавать товары трем группам: покупатели, купившие прибор в прошлом году; клиенты, купившие не менее двух других аксессуаров для прибора; и те, кто читает похожие рецепты в вашем блоге.

Используя автоматизацию в рамках платформы взаимодействия с клиентами, вы можете настроить кампании с релевантным обменом сообщениями с сегментированными группами. По мере того, как клиенты взаимодействуют с вашим брендом, некоторые из них будут предпринимать действия, которые автоматически помещают их в один из сегментов, что затем запускает соответствующую кампанию.

Без собственных данных такая персонализированная кампания была бы невозможна.

Примеры сегментации профиля: 3 бренда открывают для себя преимущества персонализации

Гипотетический пример — это хорошо, но примеры сегментации профилей из реальной жизни более интересны и поучительны.

Три бренда используют собственные данные для предоставления персонализированного и релевантного опыта и обнаружили основные преимущества:

1. Innovasport: Программа лояльности клиентов резко выросла после сегментации
2. Orlebar Brown: Устранение разрозненности данных обеспечило потрясающий клиентский опыт и вовлеченность
3. BrandAlley: релевантные сообщения увеличили средний объем заказов на 10%

Innovasport: Сегментация клиентов повышает эффективность программы лояльности

Программа лояльности — это богатый источник данных из первых рук. Innovasport, ведущий ритейлер спортивных товаров, запустил новую программу лояльности под названием Legends, чтобы лучше понять жизненный цикл своих клиентов и получить более глубокое представление о предпочтениях клиентов.

Innovasport разработала Legends как многоуровневую программу, разделив клиентов на покупателей с низкими, средними и высокими расходами. Таким образом, маркетинговая команда может лучше предлагать скидки, адаптированные к клиенту в зависимости от его покупательского поведения. Они также предлагают приветственную кампанию с легким просмотром преимуществ и вознаграждений программы, а также общение в режиме реального времени. Программа предназначена для увеличения как частоты покупок, так и средней стоимости заказа (AOV).

Всего через два месяца после первоначального запуска программа Legends выросла до 350 000 участников. Мало того, их показатель открываемости электронной почты увеличился с 8% до 35–40%.

Использование правильного сообщения для достижения нужной аудитории оказывает долгосрочное влияние на отношения с клиентами.

Orlebar Brown: персонализированный CX дает ошеломляющие результаты

Сегментируя клиентов в зависимости от их жизненного цикла взаимодействия с брендом, маркетологи могут более эффективно персонализировать свои сообщения. Они также могут предпринять шаги, чтобы вернуть клиентов в нужное русло, если они собираются сбиться с пути.

«Используйте информацию о том, является ли клиент новым, активным ли он, становится ли он невовлеченным, а также когда он становится неактивным», — говорит Себастьяно Элиа, руководитель отдела CRM и анализа клиентов Orlebar Brown, розничного продавца мужских купальных костюмов.

Вначале бренд боролся с персонализацией из-за того, что хранилища данных и системы не могли взаимодействовать друг с другом. Однако, объединив свои данные в единую платформу взаимодействия с клиентами, они добились ошеломляющего прогресса.

Orlebar перешел от использования имени к адаптации своих сообщений для покупателей в зависимости от стадии их жизненного цикла. Благодаря анализу данных и таким инструментам, как визуальная близость, Orlebar может предоставлять индивидуальные рекомендации и лучше приветствовать новых клиентов, поддерживать вовлеченность активных клиентов и возвращать ушедших клиентов обратно в свои ряды.

BrandAlley: использование возможностей искусственного интеллекта и собственных данных

Маркетинг имеет возможность оставаться актуальным, оставаясь в курсе изменений потребительских тенденций. Когда интересы потребителя неизбежно меняются, они должны иметь возможность свободно перетекать из сегмента в сегмент.

BrandAlley рассылает своим клиентам большое количество электронных писем. Благодаря внедрению искусственного интеллекта для взаимодействия с клиентами BrandAlley смогла стратегически ориентировать клиентов с помощью релевантных сообщений.

«Мы убедились, что разговариваем с нужными клиентами на правильном языке», — говорит Александра Ванча, руководитель отдела маркетинга BrandAlley.

Маркетинговая команда отметила увеличение средней стоимости заказа на 10 % в определенном сегменте жизненного цикла клиента. Они также смогли вернуть 24% клиентов, которые, скорее всего, уйдут.

Добейтесь персонализации 1:1 с помощью сегментации профиля

Первичные данные жизненно важны для автоматической сегментации профилей клиентов. Без него масштабный персонализированный маркетинг — несбыточная мечта, но с ним маркетологи могут напрямую обращаться к интересам клиентов и не тратить свое внимание на нерелевантный контент.

С платформой взаимодействия с клиентами, поддерживающей такую ​​автоматизацию, маркетологи могут добиться персонализации 1:1 в любом масштабе и обеспечить непревзойденное взаимодействие с клиентами.

Приведенные выше варианты использования описывают стратегии сегментации на основе уровней расходов клиентов, жизненного цикла клиентов и интересов клиентов. То, как вы используете собственные данные для сегментирования своей аудитории, будет сильно зависеть от вашей маркетинговой цели и ваших продуктов. Другие общие точки данных, используемые для сегментации, включают возраст, пол, историю покупок, частоту покупок, предпочтения канала, покупки в магазине по сравнению с онлайн-покупками и многое другое.

Разделяй и властвуй!