プログレッシブ顧客セグメンテーション戦略を通じてAnalyticsをドライブ

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強力な分析であなたの顧客を理解します

いいえ2人の顧客は、これまで同じものはありません, しかし、彼らは通常、多くの共通点を持つことができます. これは、マーケティング担当者がより深く彼らの市場を理解することができます, そして、その顧客のために、自社の製品やサービスの提供を調整.

しかしながら, 顧客を区別することを唯一の目的のためにセグメンテーションを行うことが適切に顧客を理解するマーケティング担当者の能力を制限することができます. 十分な分析と、このグループを補完することにより、, 顧客セグメンテーションとなっすることができます 効果的な管理ツール それはより多くの顧客を獲得し、保持するための貴重な実用的な洞察を提供します.

分析論 + セグメンテーション=サステナビリティ

以下のための基本的なアプローチ 顧客セグメンテーション 重要なパターンを認識するために顧客データの山を見ている - 困難であってもものが見つけるために. 今, マーケティング担当者は、このアイデアのためのプロパゲータある場合, 彼らが誤って自分の働きにヒューマンエラーの要素を導入することがはるかにやすくなります.

追加することにより 解析ソフトウェア ミックスにツール, マーケティング担当者は、より客観的かつ正確に、このプロセスを実行することができます. 彼らは単に必要な差別変数を供給し、ソフトウェアは自動的にデータを分析し、インテリジェントに顧客プロファイルを作成させることができます.

さらにこれらのプロファイルを研究することによって, マーケティング担当者は、顧客の行動のより微妙な要素を理解し、適切にそれらに従事することにより、より多くの情報と収益性の高い意思決定を行うためにそれを使用することができます.

この練習の利点は、単に短期的な結果で発見されていません, だけでなく、顧客の行動の将来の動向や変化を予測します. これは、本質的に意味することは、顧客のセグメントが一定ではないということです, そして積極的に市場の状況に合わせて更新する必要があります. 分析とセグメンテーションを使用することにより, マーケティング担当者は、継続的に顧客の獲得を最大にするために、お客様から情報を収集し、従うべき最善のリアルタイムの提案を生成するために、それを分析することができます, リテンションと満足度.

顧客データを取得し、分析します

データのセグメンテーションはなしに起こることができません, よく, データ. ソースの様々なマーケティングとコミュニケーションのチャンネルからすべての顧客データと識別可能なパターンを見つけるために、この静的データにセグメント化された分析を使用.

例えば, 一部の顧客は、より小さな量でより頻繁に購入することができます, いくつかの他は、より高価なアイテムを購入するが、いくつかのと遠くの間にすることができるのに対し、. これらの顧客セグメントの両方を勉強することはマーケティング担当者は、顧客の好みを理解するのに役立ちます, より論理的な意思決定を行うための態度や動機.

パターンを持つプロセスを合わせます

顧客セグメント内のパターンが実現されたら, マーケティング担当者は、収益性の高い結果をもたらすために、それらを適切に使用する上で移動することができます.

各顧客セグメントが異なるマーケティングアプローチが必要, ひいては, 専用のマーケティングチームやプログラム. 中心に 主要業績評価指標 (KPI) 特定のグループのマーケティング担当者は、顧客へのより多くの価値を提供できるようにすることでより良い結果を生成することができます.

特定のセグメント内に存在するサブグループが存在する場合, 最適に分割し、マーケティング・リソースを割り当てることは、より有益です. 例えば, あまり有利なサブグループのためのマーケティング費用は、理想的には、全体予算の小さい部分であるべき, またはそれのためのより有利であるサブグループに製品やサービスの提供を一致させることより多くの顧客につながることができます.

予測セグメンテーションを容易に

より多くのパターンが見えてくるように, ので、それらを認識し、今後の動向を予測する時に、より効率的になるための分析的なツールの能力がありません. 分析が改善するとしてマーケティング担当者は、継続的により深い理解を得ることができ, それらをより正確に顧客を理解し、彼らとの関係を改善することができます.

十分な機能を持ちます,マーケティング担当者は正確に特定のオファーやマーケティングキャンペーンにより受け入れとすることができる顧客を予測することができます, 従って、それらのマーケティング活動のための試行錯誤を使用する必要性を排除.

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