Profil segmentasyonu: Müşteri kişiselleştirmenin faydaları

Modern pazarlamacılar, "1:1 kişiselleştirme" elde etmek için çok zaman ve çaba harcarlar. Sürekli olarak daha iyi ve daha özel marka deneyimleri için içeriği optimize etmenin yollarını arıyorlar, bu da artan gelir ve marka bağlılığına yol açıyor ve bunların hiçbiri profil segmentasyonu olmadan mümkün olmazdı. Bilmeniz gereken başka bir moda kelime veya terim için endişelenmeden önce, yapmayın. Sizin için harika profil segmentasyon örneklerimiz var.

Ancak hiçbir pazarlamacı, veri tabanındaki her müşteri için manuel olarak kişiselleştirilmiş içerik oluşturamaz. Bir markanın yüzbinlerce veya milyonlarca teması olursa olsun, bu kişiselleştirmenin ne kadar zaman alacağını hayal etmek bile akıllara durgunluk veriyor. Bunun yerine, kişiselleştirmeyi sağlamak için pazarlamacılar, müşteri profili segmentasyonuna büyük ölçüde güveniyorlar.

Sorun şu ki, segmentasyon bile o kadar inanılmaz derecede karmaşık hale geldi ki, kitleleri manuel olarak segmentlere ayırmak onları kişiselleştirmek kadar yıldırıcı hale geldi.

Önde gelen markalar, müşterilerle kişisel düzeyde bağlantı kurmak için yapay zeka (AI) ve veriler, özellikle birinci taraf verileri tarafından sağlanan müşteri profili segmentasyonuna güveniyor.

Birinci taraf verileri ve müşteri profili segmentasyonu

Birinci taraf verileri , doğrudan ilgili kişiden topladığınız ve kullanma izniniz olan bilgilerdir. Bir kişi markanızla etkileşime girdiğinde ve ayrıntılarını kaydettiğinizde, birinci taraf verileri oluşturursunuz. Örnekler arasında müşteri geri bildirimi, mağaza içi satın alma verileri, sosyal medya verileri ve anket verileri sayılabilir.

Birinci taraf verileri bir dizi avantaj içerir:

1. Dürüst. Bu veriler doğrudan kişinizden geldiğinden, dolaylı kaynaklardan gelen ikinci veya üçüncü taraf verilerinden daha kaliteli ve daha doğrudur.
2. Uygun maliyetli. Birinci taraf verileri, diğer işletmelerden veya veri toplayıcılardan satın alınan ikinci veya üçüncü taraf verilerinden daha ucuzdur. Tabii ki, pazarlamacıların onu toplamak için teknolojiye ihtiyacı var.
3. Uysal. GDPR ve California Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi daha fazla düzenleme ile işletmeler, kullandıkları verilerin yasal sorunlara neden olmayacağından emin olmalıdır. Birinci taraf verileri, bunları kullanmak için müşteri onayının alınması üzerinde kontrol sağlar.
4. İlgili. Pazarlamacıların ikinci ve üçüncü taraf kaynaklardan elde ettiği veriler, müşterilerle etkileşimleriyle alakalı olabilir veya olmayabilir.

İlgili, birinci taraf verileri, müşteri profili segmentasyonunun can damarıdır.

Yeni bir mutfak aleti aksesuarını piyasaya sürme örneğini alın. Topladığınız birinci taraf verilerini kullanarak belirli müşteri gruplarını hedefleyebilirsiniz. Üç gruba pazarlama yapmak isteyebilirsiniz: cihazı geçen yıl satın alan müşteriler; cihaz için en az iki aksesuar daha satın alan müşteriler; ve blogunuzda ilgili tarifleri okuyanlar.

Bir müşteri etkileşimi platformunda otomasyonu kullanarak, segmentlere ayrılmış gruplara alakalı mesajlar içeren kampanyalar oluşturabilirsiniz. Müşteriler markanızla etkileşime girdikçe, bazıları onları otomatik olarak segmentlerden birine yerleştiren ve ardından ilgili kampanyayı tetikleyen eylemlerde bulunur.

Birinci taraf verileri olmadan, böyle kişiselleştirilmiş bir kampanya asla mümkün olmazdı.

Profil segmentasyonu örnekleri: 3 marka kişiselleştirmenin avantajlarını keşfediyor

Varsayımsal bir örnek güzel, ancak gerçek hayattan profil segmentasyonu örnekleri daha eğlenceli ve aydınlatıcı.

Üç marka, kişiselleştirilmiş, alakalı deneyimler sunmak için birinci taraf verilerini kullanıyor ve başlıca faydaları keşfetti:

1. Innovasport: Müşteri sadakat programı, segmentasyondan sonra patlama yaşadı
2. Orlebar Brown: Veri silolarını kaldırmak, çarpıcı bir müşteri deneyimi ve etkileşim sağladı
3. BrandAlley: İlgili mesajlaşma, ortalama sipariş hacmini %10 artırdı

Innovasport: Müşterileri segmentlere ayırmak, sadakat programını güçlendiriyor

Bir sadakat programı, birinci taraf verilerinin zengin bir kaynağıdır. Önde gelen bir spor malzemeleri perakendecisi olan Innovasport, müşteri yaşam döngülerini daha iyi anlamak ve müşteri tercihlerine ilişkin daha derin içgörüler elde etmek için Legends adlı yeni bir sadakat programı başlattı .

Innovasport, Legends'ı müşterileri düşük, orta ve yüksek harcama yapanlar olarak bölümlere ayırarak katmanlı bir program olarak tasarladı. Bunu yaparak, pazarlama ekibi, müşteriye satın alma davranışlarına göre uyarlanmış indirimler sunabilir. Ayrıca, program avantajları ve ödülleri ve gerçek zamanlı iletişimler konusunda kolay görünürlük sağlayan bir hoş geldin kampanyası da sunarlar. Program hem satın alma sıklığını hem de ortalama sipariş değerini (AOV) artırmak için tasarlanmıştır.

İlk lansmanından sadece iki ay sonra, Legends programı 350.000 üyeye ulaştı. Sadece bu da değil, e-posta açma oranları %8'den %35-40'a yükseldi.

Doğru hedef kitleye ulaşmak için doğru mesajı kullanmak, müşteri ilişkilerinde kalıcı bir etki yaratır.

Orlebar Brown: Kişiselleştirilmiş Müşteri Deneyimi çarpıcı sonuçlar alıyor

Pazarlamacılar, müşterileri bir markayla etkileşim yaşam döngülerine göre bölümlere ayırarak mesajlarını daha etkili bir şekilde kişiselleştirebilir. Ayrıca, yoldan çıkmak üzere olan müşterileri tekrar yola getirmek için adımlar atabilirler.

Erkek mayo perakendecisi Orlebar Brown, CRM ve Müşteri İçgörüsü Başkanı Sebastiano Elia, “Bir müşterinin yeni olup olmadığını, aktif olup olmadığını, etkileşimsiz hale gelip gelmediğini ve aktif olmadığında da yararlanın” diyor .

İlk başlarda marka, veri siloları ve sistemlerin birbirleriyle iletişim kuramaması nedeniyle kişiselleştirme ile mücadele etti. Ancak verilerini birleşik bir müşteri etkileşimi platformunda birleştirerek çarpıcı bir ilerleme kaydettiler.

Orlebar, bir ad kullanmaktan, mesajlarını yaşam döngüsü aşamalarına göre alıcılara göre uyarlamaya geçti. Orlebar, veri analizi ve görsel yakınlık gibi araçlar aracılığıyla kişiye özel öneriler sunabilir ve yeni müşterileri daha iyi karşılayabilir, aktif müşterilerin katılımını sağlayabilir ve kusurlu müşterileri tekrar başa sarabilir.

BrandAlley: Yapay zekanın ve birinci taraf verilerinin gücünden yararlanma

Pazarlama, tüketici trendlerindeki değişikliklerin üstünde kalarak alakalı kalma fırsatına sahiptir. Tüketicinin çıkarları kaçınılmaz olarak değiştiğinde, segmentten segmente serbestçe akabilmelidir.

BrandAlley, müşterilerine yüksek miktarda e-posta gönderir. Müşteri etkileşimi için yapay zekayı benimsemeleri sayesinde BrandAlley, ilgili mesajlarla müşterileri stratejik olarak hedefleyebildi.

BrandAlley Pazarlama Müdürü Alexandra Vancea, "Doğru müşterilerle doğru dilde konuştuğumuzdan emin olduk" diyor .

Pazarlama ekibi, müşteri yaşam döngüsünün belirli bir segmentinde ortalama sipariş değerinde %10'luk bir artış gördü. Ayrıca, iltica etmesi muhtemel müşterilerin %24'ünü geri kazanmayı başardılar.

Profil segmentasyonu ile 1:1 kişiselleştirme elde edin

Birinci taraf verileri, otomatikleştirilmiş müşteri profili segmentasyonu için hayati önem taşır. Bu olmadan , geniş ölçekte kişiselleştirilmiş pazarlama yalnızca boş bir hayaldir, ancak onunla pazarlamacılar doğrudan müşteri çıkarlarıyla konuşabilir ve dikkatlerini alakasız içeriklere harcamaktan kaçınabilir.

Bu tür bir otomasyonu destekleyen müşteri etkileşimi platformuyla pazarlamacılar, ölçekte 1:1 kişiselleştirme elde edebilir ve olağanüstü müşteri katılımı sağlayabilir.

Yukarıdaki kullanım örnekleri , müşteri harcama katmanlarına, müşteri yaşam döngüsüne ve müşteri ilgi alanlarına dayalı segmentasyon stratejilerini açıklar. Hedef kitlenizi segmentlere ayırmak için birinci taraf verilerini kullanma şekliniz, büyük ölçüde pazarlama hedefinize ve ürünlerinize bağlı olacaktır. Segmentasyon için kullanılan diğer yaygın veri noktaları arasında yaş, cinsiyet, satın alma geçmişi, satın alma sıklığı, kanal tercihleri, mağaza içi ve web tabanlı satın alma işlemleri ve çok daha fazlası yer alır.

Böl ve fethet!