Die Vorteile von Customer Analytics
Der Hauptvorteil der Kundenanalyse ist, dass bessere Entscheidungen mit Daten vorgenommen werden. Diese Entscheidungen führen zu einer Reihe von greifbaren Vorteilen, wie die folgenden:
Schlanke Kampagnen: Sie können Ihre Marketing-Bemühungen, damit die Kosten zu senken Ziel.
Wettbewerbsfähige Preisanpassung: Sie können Ihre Produkte nach Bedarf Preis und von dem, was Kunden erwarten.
Anpassung: Kunden können aus einer Kombination von Merkmalen oder einer Dienstleistung auswählen, die ihren Bedürfnissen entspricht.
Weniger Abfall: Verwalten Sie Ihr Inventar besser durch Kundenwünsche antizipieren.
Schnellere Lieferung: Zu wissen, welche Produkte verkaufen wird, wann und wo erlaubt Fertigungsaufwand Nachfrage zu antizipieren und zu einem Umsatzverlust zu verhindern.
Höhere Wirtschaftlichkeit: Mehr wettbewerbsfähige Preise, geringere Kosten und höhere Verkäufe sind Ergebnisse von gezielten Marketing-Bemühungen.
Loyale Kunden: Liefern Sie die richtigen Funktionen zum richtigen Preis erhöht die Kundenzufriedenheit und führt zu treuen Kunden, die für langfristiges Wachstum von wesentlicher Bedeutung sind
Multidisziplinäre
Das Reich der Kundenanalyse durchquert Abteilungen, Fähigkeiten und traditionellen Rollen. Es ist multidisziplinär und umfasst in der Regel Eingabe von und Ausgabe an:
Marketing: Dies umfasst die Messaging, Werbung und die Kundenstruktur und Segmente.
Information Technology (IT): Die IT-Abteilung hat in der Regel Zugriff auf die Datenbanken von Kundentransaktionen und Daten.
Der Umsatz: Front-Line-Kontakt mit den Kunden, Kenntnis der Preise, Umsatz, Transaktionen, und die Gründe für verlorene Kunden sind hier eingeschlossen.
Produktentwicklung: Dazu gehören Produkteigenschaften, Funktionen und Benutzerfreundlichkeit.
multimetrischer
Keine einzige Metrik kann Kundenanalysen definieren. Es erfordert eine Kombination beider Einstellungen und Verhaltensweisen Daten. Einige häufigsten sind:
Einnahmen: Einfach genug, dies ist Ihre oberste Zeile und Sie sind wahrscheinlich bereits diese für Ihren Steuerberater zu verfolgen.
Transaktionen: Wie viele Transaktionen absolvieren Sie in einem bestimmten Zeitrahmen? Graben tiefer in die Daten, werden Transaktionen wichtig für Muster zu finden.
Customer Lifetime Umsatz: Die gesamte obere Zeile Einnahmen ein Kunde über einige erzeugt # 147-Lebensdauer, # 148-, das kann Tage, Monate oder Jahre.
Zukünftige Absicht: Werden Ihre bestehenden Kunden von Ihnen wieder kaufen?
Likelihood zu empfehlen: Wie wahrscheinlich werden die Kunden empfehlen Ihr Unternehmen und Ihre Produkte?
Produktverwendung: Welche Funktionen verwenden, um Ihre Kunden eigentlich?
Website-Besuche: Sind potenzielle Kunden Ihre Website finden und zu tun, was Sie erwarten - Informationen zu finden oder ein Produkt kaufen?
Kosten Rückgabe: Wie viele Produkte werden wegen Unzufriedenheit zurück?
Abbruchraten: Hat ein Kunde eine Transaktion starten und beenden Sie dann vor Abschluss?
Die Umrechnungskurse: Wie viele potenzielle Kunden wandelt man in tatsächliche Kunden?
Befriedigung: Sind die Kunden zufrieden mit dem Produkt, Unternehmen und Service?
Usability: Sie Kunden Probleme bei der Verwendung Ihrer Produkte haben?
Auffindbarkeit: Können Kunden die Eigenschaften sie suchen in Ihre Produkte zu finden, oder finden, was sie auf Ihrer Website suchen?
Multimethod-
Keine einzelne Methode definiert Kundenanalyse. Einige gängige Methoden, von denen die meisten in diesem Buch diskutiert werden, sind:
Umfragen Analyse: Dies beinhaltet die Erfassung, Analyse und Entscheidung Fragen direkt an Ihre Kunden darstellen.
Kundensegmentierung: Nicht alle Kunden haben die gleichen Hintergründe, Ziele oder Kauf Schnittmuster- Ihre Kunden in ähnlichen Mustern Gruppierung hilft Chancen für eine bessere Vermarktung und Produktentwicklung zu identifizieren.
Kunden Reise-Mapping: die Prozess Kunden gehen durch das Verständnis, wie sie mit einem Service engagieren deckt Schwachstellen und Verbesserungsmöglichkeiten.
Transactional Analyse: Diese untersucht die Kauffrequenz, die Höhe und die Art der Produkte zusammen für Muster und Prognosen gekauft.
Faktorenanalyse: Diese statistische Technik hilft Gruppen ähnlicher Kunden und ähnliche Reaktionsmuster von Umfrageergebnissen zu identifizieren.
Clusteranalyse: Eine ähnliche Analyse zu Faktor, diese statistische Technik Gruppen Kunden zusammen in Cluster und identifiziert die besten Marken für Kunden Artikel in der Website-Navigation zu finden.
Regressionsanalyse: Diese statistische Methode identifiziert die wichtigsten Variablen, die den größten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung haben.
Neuronale Netze / maschinelles Lernen: Erweiterte Software-Programme können auf Muster anzupassen von Data-Mining gelernt und besser vorhersagen Kundenbedürfnisse.