Einführung
ROI - Return on Investment - man könnte sagen, es ist wie eine Oscar-Verleihung für Upper Funnel Marketing. Und das ist wahrscheinlich gar nicht so abwegig: Finden Sie Ihre neuen Kunden zuerst, bevor sie Ihre Konkurrenten gefunden haben, und pflegen Sie Ihre bestehenden Kunden, bevor sie Ihre Konkurrenten wiederentdecken ... und tun Sie es kosteneffizient.
Bei der Optimierung der Ergebnisse auf dem heutigen überfüllten digitalen Markt geht es nicht nur um Personalisierung, d. h. darum, dem richtigen Interessenten oder Kunden zur richtigen Zeit die richtige Botschaft über das richtige Produkt oder die richtige Funktion zukommen zu lassen, sondern auch darum, dies in großem Umfang zu tun: jedes Mal und für jeden. Das erfordert Starpower. Und dafür brauchen Sie eine effektive Kundenmodellierung.
Kundenmodellierung unter jedem anderen Namen ist keine Kundenmodellierung
Sie haben vielleicht schon Begriffe wie Kundensegmentierung, Profile oder Personas gehört. Sie klingen wie Kundenmodellierung und werden oft synonym verwendet. Sie sind jedoch sehr unterschiedlich und progressiv, wobei jede neue Datenebene auf den vorherigen Ebenen aufbaut. Das ist ein Grund dafür, dass die Terminologie und die jeweiligen Funktionen verwirrend sein können.
Auch wenn Profile, Personas, Kundensegmentierung und Kundenmodellierung dieselben oder ähnlich klingende Informationen verwenden, so tun sie dies doch in unterschiedlichem Ausmaß und mit unterschiedlicher Dynamik. Vor allem aber spiegeln sie zwei unterschiedliche Sichtweisen wider: Welcher Kundentyp ist der richtige für uns? Welche Kundentypen glauben, dass wir die richtigen für sie sind?
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kundenmodellierung den Vermarktern hilft, ihre eigenen Vorurteile zu überwinden und die Prioritäten ihrer Kunden und potenziellen Kunden besser zu verstehen. Schauen wir uns also alles an, vom Allgemeinsten bis zum Persönlichsten.
Profile und Segmentierungen sind verallgemeinerte Formen der Kundenbetrachtung
Profile verwenden demografische, psychografische und verwertbare Daten:
- Demografische Daten sind im Grunde das Gesamtbild des Verbrauchers und die umfangreichste, sich am langsamsten entwickelnde Kategorie von Verbraucherdaten wie Alter, Wohnort, Geschlecht, Bildung, Ehepartner, Kinder, Militärgeschichte, Beruf, Einkommen, Religion, Fahrzeugtypen und -alter, Wohneigentum usw.
- Psychografische Daten sind eine Momentaufnahme dessen, was dem Verbraucher wichtig ist, oder auch nicht. Sie können Dinge wie popkulturelle Vorlieben, Veranstaltungen, die sie besuchen oder meiden, Interaktionen, an denen sie teilnehmen oder die sie meiden, Reaktionen auf Preise oder Produkte, Empfehlungen usw. umfassen.
- Actionables können das Äquivalent zu "Let's do Lunch" sein und den Vermarktern helfen zu verstehen, wie die Verbraucher angesprochen werden wollen - was sich von dem unterscheiden kann, wie eine Marke angesprochen werden will. Bevorzugen sie E-Mail oder Post, kaufen sie online, persönlich oder bestellen sie vor Ort, nutzen sie Gutscheine oder nicht, welche Publikationen lesen sie oder mögen sie nicht, und so weiter.
Man könnte sagen, dass Profile den Vermarktern einen engeren, spezifischeren Überblick über die gesamte Verbraucherbasis geben, wobei weitgehend feste oder sich langsam verändernde Merkmale verwendet werden. Diese kleineren, aber immer noch relativ großen Marktübersichten helfen den Entwicklern von Produkten und neuen Geschäften bei der Verfeinerung des Produktdesigns. Marktforscher nutzen sie, um die Marktgröße zu verstehen. Demand-Gen- und Content-Marketer nutzen sie als Ausgangspunkt für die Entwicklung von Kampagnen.
DieKundensegmentierung verfeinert den Marktüberblick, indem sie die Verbraucher in Gruppen mit gemeinsamen Bedürfnissen, Verhaltensweisen und Vorlieben unterteilt.
Die Segmentierung hilft den Vermarktern, ihre Marketingpläne zu verfeinern. Sie kann sowohl für die Kundenakquise als auch für Kundenbindungsprogramme verwendet werden. Aus datentechnischer Sicht baut die Segmentierung auf denselben Datenelementen auf, die auch bei der Profilerstellung verwendet werden, wobei der Schwerpunkt auf psychografischen und handlungsrelevanten Datenelementen liegt. Die Segmentierung kann die Effektivität von Targeting und Engagement verbessern.
Vermarkter werden mit Personas und Kundenmodellierung persönlich
Die Herausforderung bei der Personalisierung besteht darin, sie in großem Umfang durchzuführen. Künstliche Intelligenz und andere Technologien ändern das, und die Geschwindigkeit, mit der die Verbraucher verstanden werden, holt jetzt auf. In gewisser Weise sind Personas ein Überbleibsel aus einer früheren Ära: Sie sind zwar spezifischer als Profile und Segmentierungen, aber diese Spezifität ist immer noch nicht besonders dynamisch. Wo die Personalisierung wirklich an Fahrt aufnimmt, ist die Kundenmodellierung.
Personas sind fiktive Charaktere, die auf den Grundannahmen der Kundenprofile (und ggf. der Segmentierung) basieren und emotionale und verhaltensbezogene Auslöser enthalten. Personas zeigen grobe Kaufmuster innerhalb Ihrer Profile auf. Dieser zusätzliche Einblick ist zwar nützlich, wird aber immer noch auf relativ langsam ablaufenden Datenmustern über große Gruppen von Menschen verallgemeinert.
DieKundenmodellierung hingegen dient der Vorhersage von Verhaltensweisen durch die Analyse von Verbraucherdaten über verschiedene Dimensionen hinweg. Sie ist der Schlüssel zu Personalisierung, Marktreaktion und ROI und baut auf Kundenprofilen und Personas auf.
Der Hauptunterschied, um zu zitieren Jim Novoist die Konzentration auf das Handeln. Die Kundenmodellierung geht über die statischen Identifikatoren wie Alter, E-Mail-Präferenzen und Adresse hinaus, um wahrscheinliche Handlungen im Laufe der Zeit zu ermitteln. Zum Beispiel: "Wenn dieser Kunde in den nächsten Y Tagen X tut oder nicht tut, ist es unwahrscheinlich, dass er Z tut." Die Art von Daten, die erforderlich ist, um solche Verhaltensweisen zu verstehen, ist alles andere als statisch und lässt sich nicht einfach auf eine oder wenige Domänen beschränken. Das Sozial- und Online-Verhalten bietet beispielsweise eine wahre Fundgrube an Verhaltensinformationen: Welche Arten von Informationen geben potenzielle Kunden weiter? Wie oft? Mit wem: enge Freunde, Familie, Kollegen? Wozu muss die Zustimmung erteilt werden? Wie können wir Identifikatoren verknüpfen? Die gute Nachricht ist, dass all dies in der heutigen digitalen Welt in großem Umfang verfügbar ist.
Mit der Kundenmodellierung - dem Verstehen der Fragen, die Ihre Marke beantworten muss, und dem anschließenden Einrichten der erforderlichen Erfassungspunkte, Messungen und Verfolgungselemente - kann die ganze Welt persönlich werden.
Modellierung für ROI: Es geht um Verhalten ... und Daten
In Wahrheit tun die Vermarkter das, was sie schon immer getan haben: Sie suchen nach Verhaltensmustern. Was sich geändert hat, ist der Umfang und die Tiefe der Muster, die die heutige Technologie aufdecken kann, um sie für Marketingzwecke zu nutzen. Man könnte sagen, dass es eine Frage der Daten und der Skalierung ist, und zwar mit einer Geschwindigkeit, die es den Vermarktern ermöglicht, mit ihren Kunden Schritt zu halten ... und mit den Anforderungen des Unternehmens.
Bei der Kundenmodellierung zur ROI-Optimierung wird die Preiselastizität der Kunden gemessen, um sicherzustellen, dass jedem Kunden ein optimaler Preis angeboten wird. Sie eignet sich gut für Preis- und Kanalisierungsziele sowie für die Bestimmung des effektivsten Mediums und trägt zur Erhöhung der Gewinnspannen bei.
Über den ROI hinaus, andere Verwendungszwecke für die Modellierung
DieReaktionsmodellierung umfasst die Validierung und das Testen von Kundenreaktionsdaten und -informationen, um die Kunden danach zu gruppieren, wie gut sie wahrscheinlich auf eine Werbeaktion reagieren werden. Gruppierungen und Untergruppierungen können je nach Bedarf der Kampagne weiter verfeinert werden.
Modelle, die das Kundenverhalten vorhersagen, sind hilfreich bei der Vorhersage der Kaufwahrscheinlichkeit und -häufigkeit, des Ausgabeverhaltens, der Inanspruchnahme von Supportleistungen und der Kundentreue - im Grunde also des Lebenszeitwerts eines Kunden. Solche Modelle können insbesondere bei der Gestaltung und Optimierung von Kampagnen nützlich sein und zu zuverlässigeren Ergebnissen in den Bereichen Vorhersage, Entwicklung, Kunden- und Anlagenmanagement führen.
Wenn es um die Messung der Marktwirkung geht, kann die multidimensionale Natur der Modellierung dazu beitragen, die wahrscheinlichen Verzerrungen und Verwirrungen zu reduzieren oder zu kontrollieren, die sich aus unserer ständig überfüllten und wettbewerbsorientierten digitalen Welt ergeben. Diese Daten helfen den Teams, die Effektivität von Kampagnen besser einzuschätzen sowie Finanzprognosen, Asset Management und Kundenbudget zu verwalten.
In unserer immer schneller werdenden digitalen Welt honorieren die Verbraucher die Art von authentischem, personalisiertem Marketing, die durch Kundenmodellierung möglich wird. Sind Sie bereit zu glänzen? Es ist Zeit für Ihren Vorhang.
Verschiedene Möglichkeiten der Kundenmodellierung
Mitbringsel
Die Kundenmodellierung unterscheidet sich von der Kundensegmentierung, von Profilen und Personas, bei denen es sich um allgemeinere Gruppierungen handelt, die weitgehend auf statischen Daten aus der Vergangenheit basieren. Die Kundenmodellierung hingegen konzentriert sich auf die Zukunft und die spezifischeren Verhaltensaspekte von Kunden und Interessenten. Die Modellierung ist ein leistungsstarkes Instrument zur Personalisierung von Marketingkampagnen und -taktiken im oberen Trichter, um den ROI zu gewährleisten.
