Het koopgedrag van klanten analyseren

Bedrijven in de handel hebben vaak een enorme database maar slechts een kleine hoeveelheid informatie wordt hiervan daadwerkelijk gebruikt.

We komen het steeds vaker tegen tijdens het winkelen of bestellen op internet. Een contactformulier dat ons verschillende persoonlijke gegevens vereist. De gegevens helpen de betreffende retailer vervolgens om de klant nog betere aanbiedingen te doen. Tot zover de theorie. Maar de praktijk ziet er al te vaak anders uit. Vooral de detailhandel heeft net als geen enkele andere industrie verschillende mogelijkheden om de verzamelde records winstgevend te evalueren. Zelfs die gegevens die niet direct persoonlijk zijn, vormen een uitstekende basis om zijn klanten beter te leren kennen. Maar alleen in combinatie met alle gegevens kunnen echt passende analyses worden aangestuurd.

Klantgegevens worden steeds belangrijker

Daarom is het erg belangrijk voor bedrijven om gegevens van hun klanten te verzamelen om ze in verband te brengen met de bedrijfsgegevens. Op deze manier kunnen belangrijke inzichten worden verkregen en het aanbod beter gestructureerd. Informatie zoals leeftijd, geslacht, inkomen of gezinsgrootte blijft verborgen. Hiermee kunt u echter veel beter evalueren wat u aan welke klanten op welk tijdstip en in welke regio's kunt bieden. Hoewel, zoals reeds vermeld, vandaag al gegevens worden verzameld, bijvoorbeeld via loyaliteitsprogramma's, enz., Worden deze niet echt geëvalueerd. Vooral nieuwe applicaties, gebaseerd op kunstmatige intelligentie, bieden uitstekende mogelijkheden om bedrijven te ondersteunen bij de evaluaties.

Herken het gevoel van klantgegevens

Maar laten we bij het begin beginnen. Hoe krijgen bedrijven de gegevens van hun klanten? Welke gegevens zijn überhaupt nodig? Wat wil een bedrijf ermee bereiken? Al deze vragen gaan vooraf aan de evaluatie en moeten worden verduidelijkt. Dus in het begin is de identificatie van mogelijke contactpunten. Of het nu via e-mail, telefoon of chat is, alle kanalen vallen onder het CRM-systeem. Om dit te doen, is het belangrijk om te bepalen welke gegevens moeten worden vastgelegd om de klant voldoende te kunnen identificeren zonder haar teveel te storen. Dit hangt ook samen met de specifieke doelstellingen die moeten worden nagestreefd. Daarom moet vooraf een gedetailleerd marketingplan met specifieke doelen worden opgesteld. Dit bepaalt vervolgens aan het einde wie moet worden aangepakt in de context van de maatregel. Ook moeten de eigen collega's in het plan worden opgenomen, zodat deze het CRM-systeem ook met de nodige zorg bewerken.

Evaluaties van klantgegevens

Over het algemeen wil men natuurlijk zoveel mogelijk gegevens over een bepaalde klant verzamelen, al was het maar omdat dit de evaluaties in veel verschillende dimensies mogelijk maakt. Daarom is het altijd raadzaam om te overwegen hoe u klanten kunt animeren voor verdere openbaarmaking van gegevens. Dus als het marketingplan vaststaat en alle gegevens van de klanten in het CRM-systeem worden ingevoegd, kan worden geanalyseerd wie precies welke aanbiedingen moeten indienen om de hoogst mogelijke acceptatiekans te garanderen. Bovendien moet het succes van een dergelijke maatregel na een campagne worden gemeten. Met gespecialiseerde business intelligence-tools ingebouwd in of geïntegreerd met CRM-systemen kunnen nauwkeurige analyses worden gemaakt die de marketing en uiteindelijk de verkoop aanzienlijk kunnen verbeteren.

Uiteindelijk kunnen moderne CRM-systemen het koopgedrag van hun eigen klanten massaal analyseren. Of het nu online of stationair is, zonder dergelijke evaluaties zullen retailers in de toekomst nauwelijks kunnen concurreren met hun concurrenten. Stel je een klassieke supermarkt voor die klanten mislopen, omdat ze liever op de naastgelegen markt winkelen. Ook hier moet een blik op de concurrentie worden geworpen. CRM-systemen helpen hier ook via verschillende interfaces. Als bijvoorbeeld de verkoopcijfers voor een specifiek product dalen, kan worden afgeleid dat juist dit product bepalend is voor de marktverandering van de klanten. Het is altijd de moeite waard om toepassingen voor kunstmatige intelligentie te laten werken met zowel klant- als marktgegevens.