• Overige

Vijf belangrijke regels voor een effectieve klantsegmentatie

Geplaatst op 8 september 2014 om 15:48

We beschikken over meer data van onze klanten dan ooit tevoren. Helaas gelooft maar 25% van de organisaties dat zij effectief gebruik maken van de beschikbare informatie over het creëren van betere klant ervaringen. Een manier om effectiever gebruik te maken van de beschikbare informatie is door het gebruik van klantsegmentatie. Klantsegmentatie houdt in dat de klanten worden opgesplitst in relevante groepen voor de verschillende marketingdoeleinden. Klanten kunnen geordend worden op basis van leeftijd, interesses, houding, uitgavenpatroon, locatie et cetera. In deze blog geven wij  vijf regels om je klanten te segmenteren.

1 Maak de segmentatie dynamisch

Klantsegmenten dienen, net als het gedrag van de klant, aan verandering onderhevig te zijn. Als je een segment hebt dat representatief is voor mensen die in een periode van 365 dagen meer dan 1000 euro in je webwinkel hebben uitgegeven, dan verandert deze groep dagelijks met nieuwe mensen die worden toegevoegd maar ook weer weggaan omdat ze niet meer aan de criteria voldoen. Het is belangrijk om alle middelen op orde te hebben om de segmenten te updaten. De klantsegmentatie is geen passieve maar juist een actieve lijst.

2 Creëer personages voor grotere segmenten

Het creëren van personages is een goede manier om klanten beter te begrijpen. Op deze manier kan men een aantal brede segmenten ontwikkelen binnen de organisatie. Personages worden samengesteld op basis van trends, marktonderzoek en diepgaande gesprekken met de klanten. Vanuit deze informatie kan het bedrijf een volledig personage neerzetten, bestaande uit achtergrond, demografische gegevens en aankoopcriteria. Wanneer deze informatie onderkent en begrepen is, kan de marketeer op relevante wijze communiceren met de doelgroep. We zijn erachter gekomen dat wanneer bedrijven personages creëren, ze zich realiseren dat verschillende personages soms dezelfde of vergelijkbare producten kopen met een verschillende motivatie.

3 Klantsegmentatie is niet alleen geschikt voor marketing

Wanneer een bedrijf verschillende personages ontwikkelt, dan dient deze informatie gedeeld te worden met de gehele organisatie. Een groot deel van de bedrijven gebruikt informatie uit deze personages voor het ontwikkelen van nieuwe producten. Hierdoor kunnen ze zich richten op de wensen en behoeften van de klant. De omschrijving van de verschillende personages moet gedeeld worden met en door de leidinggevenden, productmanagers, klantenservicemedewerkers et cetera. Het doel hiervan is om een betere interactie met de klant te krijgen.

4 RFM Analyse voor een effectieve segmentatie

RFM (Recency, Frequency & Monetary) analyse zou een blog op zichzelf kunnen zijn. Deze vorm van analyseren stelt organisaties in staat om hun klanten in te delen door middel van 3 verschillende kenmerken – wanneer heeft de klant iets gekocht, hoe vaak heeft de klant iets gekocht en wat heeft de klant gespendeerd. Deze belangrijke methode stelt de marketeers in staat om trends op micro-en macroniveau te beoordelen en gemakkelijk nieuwe segmenten samen te stellen. Klanten die bijvoorbeeld hoog scoren in alle drie de categorieën kunnen ingedeeld worden in de groep “ top klanten”. Klanten die hoog scoren in ‘Frequency’ (hoe vaak heeft hij/zij iets gekocht) en ‘monetary value’ (totaal aankoopbedrag) maar laag scoort in ‘ recency’ (wanneer heeft de klant voor het laatst gekocht), kan bijvoorbeeld in het segment “te behouden klanten” geplaatst worden. Dit segment kan vervolgens de doelgroep zijn voor campagnes om deze klanten weer aankopen te laten doen in de webwinkel. Door deze informatie te analyseren wordt de marketeer in staat gesteld om het gedrag van de klant te begrijpen en nieuwe, relevantie segmentatie te creëren.

5  De noodzaak van voorspellende segmentatie

Bedrijven concurreren op basis van klantsegmentatie. Om deze reden is het van groot belang om over te stappen naar een voorspellend analysemodel. Voorspellende segmentatie maakt gebruik van een technologie die veel data analyseert en vervolgens relevante patronen ontwikkelt. Hoe gaat de klant reageren op bepaalde interacties en aanbiedingen? Voorheen was deze technologie enkel beschikbaar voor grote bedrijven, aangezien deze een grote investering vroeg om effectief in te kunnen zetten. Oro is aan de slag gegaan om deze technologie beschikbaar te maken voor middelgrote bedrijven die deze technologische marketingtools ook nodig hebben om te kunnen concurreren in de wereld van de verbeterde klantbeleving.