تقریباً برای هر شرکت B2C، درآمد با چرخه عمر مشتری مرتبط است. از داده‌های غنی مشتری و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای ایجاد بینش و پیش‌بینی‌هایی استفاده کنید که نتایج را در هر مرحله از چرخه عمر مشتری به طور قابل اندازه‌گیری بهبود بخشد.
تقریباً برای هر شرکت B2C، درآمد با چرخه عمر مشتری مرتبط است. ابتکارات جذب مشتری، تعامل و حفظ مشتری به طور مستقیم یا غیرمستقیم با کاهش هزینه های جذب مشتری، افزایش ارزش طول عمر مشتری (LTV) یا در حالت ایده آل، بر رشد درآمد و پایداری تأثیر می گذارد.
استراتژی های بازاریابی موثر حول چرخه عمر مشتری می چرخد. درک مراحل کلیدی چرخه حیات، شناسایی رویدادهایی که احتمالاً باعث انتقال بین مراحل می شوند و یافتن راه هایی برای بهینه سازی تعاملات در طول چرخه حیات.
طبیعتاً، هرچه بیشتر در مورد مشتریان خود و نحوه تأثیرگذاری بر آنها برای انتقال به مرحله دلخواه بدانید، می‌توانید با منابعی که در اختیار دارید، رشد و درآمد خود را حفظ کنید.
به عبارت ساده، هدف بهینه‌سازی چرخه عمر مشتری این است: استفاده از داده‌های غنی مشتری و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای ایجاد بینش و پیش‌بینی‌هایی که نتایج را در هر مرحله از چرخه عمر مشتری به طور قابل اندازه‌گیری بهبود می‌بخشد.
بهینه سازی چرخه عمر مشتری (CLO) یک عمل است. مانند سایر روش ها، CLO شامل یک سری مراحل تجویز شده است که باید به طور موثر انجام شود. در حالی که نام مراحل خاص چرخه حیات، منابع داده، و تکنیک های تجزیه و تحلیل بسته به صنعت، شرکت و اهداف شما متفاوت است، فرآیند متعارف CLO شامل چهار مرحله است: نقشه برداری چرخه عمر. کشف داده ها؛ زمینه پیش بینی؛ و اجرا و عمل.
اولین قدم در هر ابتکار CLO همیشه شناسایی و تعریف مراحل کلیدی چرخه حیات و انتقال بین مراحل است. ترسیم این مراحل و انتقال به چرخه عمر مشتری یکنواخت برای کشف داده های غنی و پیش بینی کننده بسیار مهم است.
چرخه حیات یکنواخت مشتری B2C:
در حالی که اصطلاحات از کسب و کار به کسب و کار تغییر خواهد کرد، متوجه شدیم که این فرمول به اندازه کافی غنی است که بتواند مرزهای مهم را به تصویر بکشد، در عین حال به اندازه کافی ساده است که از مراحل با انتقال مبهم اجتناب کند.
به چرخه عمر مشتری خود فکر کنید. مراحل چگونه تعریف می شوند؟ کدام ویژگی ها افراد را واجد شرایط قرار گرفتن در آن مراحل می کند؟ چه رویدادهایی باعث انتقال بین مراحل می شوند؟
با خیال راحت از جدول زیر برای سازماندهی یافته های خود استفاده کنید:
در هر مرحله، مشتریان بالقوه، سرنخ‌ها و مشتریان رویدادهای خاصی را تکمیل می‌کنند که به صورت جداگانه یا جمعی باعث انتقال به داخل یا خارج از آن مرحله می‌شود. افراد همچنین دارای ویژگی های متفاوتی خواهند بود که به تعیین اینکه آیا به هر مرحله ای تعلق دارند یا خیر کمک می کند.
هر سلول از نقشه چرخه عمر مشتری خود را مرور کنید و به این فکر کنید که کدام رویدادها یا ویژگی ها در داده های شما می توانند برای راه اندازی یک انتقال یا موفقیت در آزمون تورنسل استفاده شوند. سپس به این فکر کنید که کجا می توانید آن داده ها را پیدا کنید. آیا در ESP، CRM یا یک انبار داده سفارشی شما قرار دارد؟
هنگامی که چرخه زندگی خود و نمایش آن در داده ها را رسمی کردید، می توانید شروع به شناسایی الگوها و در نهایت پیش بینی نتایج کنید. تصور کنید سرنخ های تبدیل شده خود (مشتریان در «حفظ و گسترش») را در کنار سرنخ های قدیمی خود بارگیری کنید که هرگز تبدیل نشده اند. چه تفاوت هایی می توانید پیدا کنید؟
این تجزیه و تحلیل مقایسه به ویژه زمانی موثر است که به داده های موجود خود عمق و وسعت اضافه کرده باشید.
همانطور که شما با این نوع تشخیص الگو آزمایش می کنید، به سرعت متوجه خواهید شد که این کاری است که کامپیوترها به خوبی انجام می دهند. اینجاست که یادگیری ماشین به کار می آید.
چه بخواهید نرخ تبدیل از کمپین‌های تولید سرنخ را افزایش دهید و چه بخواهید از مشتریان فعلی انصراف دهید، هدفمندی مناسب برای تعامل و ایجاد انگیزه در مشتریان و مشتریان مناسب برای انجام یک اقدام دلخواه ضروری است.
ارتباطات برون‌گرا قوی‌ترین و همه‌کاره‌ترین مداخله در اختیار سازمان برای وادار کردن پیشرفت و در نتیجه افزایش درآمد است. این شامل تبلیغات دیجیتال هدفمند فردی است، که نوعی ارتباط مستقیم است.
نمونه‌های زیر از ابتکارات توسعه را در نظر بگیرید:
پس از شناسایی مرحله‌ای که می‌خواهید با یک مداخله فراگیر انگیزه دهید، این سوال پیش می‌آید که "به چه کسی دسترسی دارم؟" صرف نظر از انتقال مورد نظر، تکنیک عمومی گسترش مخاطب نامیده می شود که به عنوان مخاطبان "شبه" نیز شناخته می شود.
برای به کارگیری تکنیک گسترش مخاطب، همیشه باید مخاطب و مجموعه ای از نامزدها را با ویژگی ها و ویژگی های مشابه شناسایی کنیم.
با تعریف این گروه ها، گام بعدی این است که زمینه پیش بینی خود را اعمال کنید. این می‌تواند شامل استفاده از الگوهایی باشد که در داده‌های خود برای جستجوی فرصت‌های مشابه در میان نامزدهای خود شناسایی کرده‌اید، یا در موارد پیشرفته‌تر، استفاده از هوش مصنوعی برای ساختن یک مدل پیش‌بینی‌کننده آموزش دیده برای تمایز بین انتقال‌دهنده‌های محتمل و غیر محتمل.
در نهایت، شما با یک گروه کاملاً تعریف شده از نامزدها باقی خواهید ماند که احتمالاً در صورت رسیدن به محتوای مرتبط، به مرحله چرخه زندگی مطلوب منتقل می شوند.
برای خلاصه کردن روش CLO، یادآوری انگیزه اصلی مفید است: استفاده از داده های غنی و پیش بینی های آماری برای بهینه سازی ابتکارات درآمدزایی در طول چرخه عمر مشتری. این به معنای ایجاد انگیزه گذار از یک مرحله به مرحله دیگر است.
منبع : akobdc.com
