Občasno se pri kakšni potencialni stranki zataknem z zaposlenimi, ki skrbijo za podatkovno skladišče in svoji prodaji oz. marketingu nudijo vpogled v prodajne navade njihovih kupcev. Lahko vam je jasno, da se ti ljudje takoj, ko dvakrat zapored slišijo besedo ”segmentacija”, zakopljejo v bojne okope. Oni so strokovnjaki za segmentacijo in oni že imajo vse, kar potrebujejo.
Vzorci preteklih nakupov bolj služijo produktnemu managementu kot operativnemu trženju in prodaji.
Res je, da naprednejša podjetja, ki oskrbujejo večje število strank, običajno B2C, zbrane podatke o svojem poslovanju temeljito analizirajo in tako pripravljajo segmentacijo strank na osnovi preteklih nakupov. S tem pridejo do vzorcev o obnašanju kupcev in z neko verjetnostjo dovolj dobro predvidijo, kateri ”sorodni” produkti bodo najpogostejša izbira novih in obstoječih kupcev. Tako lahko na primer mobilni operater precej natančno predvidi, kateri paket bodo izbrale stranke, ki se odločijo za nakup določenega aparata. Strinjam se, da je takšna analitika nadvse koristna. A če smo pošteni, bolj koristi osebju, ki pripravlja produkte in prodajne pakete, kot pa samemu prodajalcu.
Analiza preteklih nakupov bolj koristi osebju, ki pripravlja prodajne pakete, kot prodajalcu. Click To Tweet
Kdaj zataji predvidevanje na osnovi preteklih nakupov?
Sodobna marketinška kampanja mora biti usmerjena k posamezniku, personalizirana, če želimo, da je uspešna. Prodajalec na koncu prodaja svoj produkt posamezniku, ta posameznik pa se v času od zadnjega nakupa informira tudi pri kakšnem drugem ponudniku. O takem posamezniku samo delna informacija o preteklem nakupu izkrivlja realno sliko.
Naj ostanem pri primeru mobilnega operaterja. Ker sem pred manj kot dvema letoma od mobilnega operaterja kupil iPhone 4S, to še ne pomeni, da sem zdaj kandidat za iPhone 6. Operaterjevi podatki o preteklih nakupih govorijo natanko to. Podatki o preteklih nakupih jim ne razkrivajo, da sem pred meseci od svojega poslovnega partnerja dobil v dar novi Windows-telefon. S segmentacijo na osnovi mojih preteklih nakupov bodo marketinški denar, ki naj bi me zvabil v nakup, metali v prazno. Če bodo personalizirali svoja tržna sporočila, seveda.
Zbiranje informacij o zanimanju posameznika je močnejše od preteklih nakupov.
Zbiranje podatkov o tem, kaj vašega obstoječega ali potencialnega kupca zanima, je ključno. Kaj ga zanima, lahko predvidite na osnovi vsebin, ki jih spremlja na vaših spletnih straneh, na osnovi objav na družabnih omrežjih, na katere se odzove, ali pa morda na osnovi vsebine v newslettrih, ki ga spodbudi h kliku.
Zbiranje podatkov o tem, kaj vašega obstoječega ali potencialnega kupca zanima, je ključno. Click To Tweet
Ta video dobro razkriva, kako to počnemo:
Podatek o uporabljenih napravah je lahko koristna informacija pri predvidevanju nakupa in odličen kriterij za segmentacijo oz. personalizacijo tržnih sporočil.
Pretekli nakupi stranke prodajalcu povedo predvsem, česa ji ne more več prodati. Click To Tweet
V tem specifičnem primeru mobilnega operaterja je še ena dodatna možnost, ki bi jo lahko izkoristili. Če bi imeli naš marketing automation in nekaj našega znanja, bi kaj kmalu lahko ugotovili, da odpiram njihovo e-pošto in spremljam njihove spletne vsebine na najnovejšem Windows-telefonu. S to informacijo tudi sami priznajo, da ni možnosti, da mi prodajo avtopolnilec za iPhone 4s ali upajo, da bom kupil novo šestico v prvi otvoritveni akciji. Bi bil pa morda dovzeten za nakup avtomobilskega brezžičnega polnilca za svojo novo Nokio. Ko bi le vedeli …
[email protected]
Ps.
Obiščite spletno stran svoje zdravstvene zavarovalnice. Najkvalitetnejši spletni prostor so porabili zato, da vam promovirajo edini produkt, ki vam ga ne morejo še enkrat prodati. 😉
Da, tudi vsebino spletne strani znamo dinamično prilagajati posameznemu spletnemu obiskovalcu. Tako na osnovi preteklih nakupov kot na osnovi zbranih informacij o zanimanju.
