บล็อกการปรับแต่งอีคอมเมิร์ซ

ลูกค้าของคุณไม่เหมือนกัน พวกเขามีความต้องการ ความต้องการ ความเต็มใจที่จะจ่าย และการยอมรับความเสี่ยงที่แตกต่างกัน

เพื่อให้ประสบความสำเร็จ ร้านค้าอีคอมเมิร์ซต้องสามารถสร้างและนำเสนอข้อเสนอที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวได้ ในคู่มือวันนี้ เราแจกแจงกลยุทธ์พื้นฐานเพื่อทำความเข้าใจและมีส่วนร่วมกับลูกค้าในระดับส่วนบุคคล: การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้า

หากคุณต้องการข้ามไปยังตัวอย่างโดยตรง คลิกที่นี่ มิฉะนั้น เรามาเริ่มกันที่การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้า

การวิเคราะห์การแบ่งส่วนลูกค้าเป็นกระบวนการทางธุรกิจที่จัดกลุ่มลูกค้าตามชุดของคุณลักษณะ ลักษณะลูกค้าที่ใช้กันทั่วไปมีสี่ประเภทกว้างๆ พวกเขาเป็นข้อมูลประชากร จิตวิทยา การเดินทางของลูกค้า และลักษณะพฤติกรรม

การแบ่งส่วนลูกค้าขึ้นอยู่กับข้อมูลลูกค้า นอกจากนี้ ความสามารถในการระบุตัวตนลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญในการผูกข้อมูลกับบันทึกของลูกค้า

วันนี้ ร้านค้าอีคอมเมิร์ซสามารถใช้แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าเพื่อสร้างกลุ่มลูกค้าที่มีความเที่ยงตรงสูงและขับเคลื่อนกลยุทธ์การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้มากมาย

ด้านบนเป็นภาพประกอบที่ยอดเยี่ยมโดย Intercom เกี่ยวกับความหมายของการแบ่งกลุ่มลูกค้า

มีลักษณะลูกค้าจำนวนมากที่ใช้ในการวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้า อย่างไรก็ตาม ในภาพรวม เราสามารถจัดกลุ่มกว้างๆ ออกเป็นสี่ประเภทพื้นฐาน

การแบ่งส่วนข้อมูลประชากรใช้ลักษณะทางประชากรเพื่อจัดกลุ่มลูกค้า ลักษณะทางประชากรศาสตร์ที่ใช้บ่อยที่สุด ได้แก่

แม้ว่าข้อมูลประชากรจะมีประโยชน์สำหรับผลิตภัณฑ์บางอย่าง แต่การแบ่งกลุ่มประเภทนี้ไม่ได้ผลที่ดีในการจับความตั้งใจของแต่ละบุคคล แต่จะอนุมานความตั้งใจตามลักษณะทางประชากรศาสตร์ที่ใช้ในการจัดกลุ่มลูกค้าแทน

ความสมดุลนี้ทำให้ข้อมูลประชากรมีการคาดการณ์และมีประโยชน์น้อยกว่าการวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้าประเภทอื่นๆ

ด้านบน Bookings.com ใช้สถานที่ที่ลูกค้าอาศัยอยู่เพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนตัว

ในขณะที่ข้อมูลประชากรจัดการกับลักษณะทางกายภาพภายนอก Psychographics จัดการกับคุณสมบัติเชิงคุณภาพว่าใครเป็นลูกค้า ตัวอย่างของการแบ่งส่วนทางจิตวิทยารวมถึง

ลักษณะตามการเดินทางของลูกค้าใช้ขั้นตอนของลูกค้าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเป็นวิธีในการจัดกลุ่มลูกค้า โดยปกติ แต่ละขั้นตอนถูกกำหนดโดยชุดของพฤติกรรม ทำให้เป็นรูปแบบเฉพาะของการแบ่งส่วนพฤติกรรม

เราได้เขียนไว้อย่างละเอียดเกี่ยวกับวิธีที่บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้การตลาดวงจรชีวิตของลูกค้าได้ที่นี่

ด้านบน Southwest ใช้การแบ่งส่วนลูกค้าในเส้นทางของลูกค้าเพื่อกระตุ้นข้อความที่เป็นส่วนตัวและให้การลดราคาจำนวนมาก เช่น การเข้าพักในโรงแรม

การแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรมจะจัดกลุ่มลูกค้าตามการกระทำที่พวกเขาทำ การกระทำของลูกค้าเปิดเผยเกี่ยวกับความตั้งใจและความชอบของลูกค้ามากกว่าเทคนิคการแบ่งส่วนประเภทอื่นๆ ทำให้การแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรมคาดการณ์ได้และมีประสิทธิภาพมากที่สุด

ตัวอย่างของการแบ่งส่วนพฤติกรรมรวมถึง

บ่อยครั้งที่ผลิตภัณฑ์ได้รับการออกแบบตามเหตุการณ์ในชีวิตที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างหนึ่งที่ชัดเจนคือผลิตภัณฑ์เกี่ยวกับการคลอดบุตรและทารก

Target นำเสนอตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการใช้ข้อมูลเชิงพฤติกรรมเพื่อวางลูกค้าในช่วงชีวิตที่เฉพาะเจาะจง ด้วยการใช้ข้อมูลการซื้อที่ผ่านมา พวกเขาสามารถคาดการณ์ความต้องการต่อเนื่องของลูกค้าได้


ด้วยความรู้นี้ ทีมการตลาดสามารถสร้างแคมเปญการรักษาลูกค้าเฉพาะเพื่อกระตุ้นการซื้อซ้ำด้วยข้อเสนอที่เกี่ยวข้อง ในกรณีนี้ พวกเขาสามารถเสนอบัตรของขวัญมูลค่า 10 เหรียญได้ หากคุณซื้อวัตถุดิบหลักประจำสูตรสำหรับทารก

กลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมที่ง่ายที่สุดกลุ่มหนึ่งที่คุณนำไปใช้ได้คือลูกค้าใหม่เทียบกับลูกค้าที่กลับมา เราแสดงให้เห็นว่าผู้เยี่ยมชมที่กลับมามีความสำคัญเพียงใดในการศึกษาของเราที่นี่


แม้ว่าจะมีแหล่งข้อมูลมากมายในแคมเปญต้อนรับ แต่ก็มีตัวอย่างน้อยมากในการสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสำหรับลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำ Bookings.com ขอเสนอแค่นั้น เมื่อคุณกลับมาที่ไซต์ของพวกเขา พวกเขายินดีต้อนรับคุณกลับมาทันทีและเสนอข้อเสนอที่คุ้มค่าที่สุดในการลงชื่อเข้าใช้ - "ลงชื่อเข้าใช้เพื่อดูข้อเสนอลดสูงสุดถึง 50%"

วิธีนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของ Bookings.com ในการระบุผู้เยี่ยมชมที่ไม่ระบุตัวตนไปยังลูกค้าที่รู้จักและทำให้โปรไฟล์ลูกค้าของพวกเขาสมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าต่อไปของเรามาจากสตาร์บัคส์ เรานำเสนอสตาร์บัคส์บ่อยครั้งเพราะว่าพวกเขาดำเนินการได้ดีเพียงใด


ที่นี่ พวกเขานำเสนอข้อเสนอเฉพาะแก่ผู้ที่ไม่ใช่สมาชิก Rewards เพื่อลองแปลงเป็นโปรแกรมสะสมคะแนน สตาร์บัคส์รู้คุณค่าของสมาชิกเหล่านี้ ซึ่งสร้างรายได้มากกว่าครึ่งหนึ่งของสตาร์บัคส์ทั้งหมดและทำหน้าที่ในการรวมข้อมูลในช่องทางต่างๆ

ข้างต้น ข้อเสนอมีเวลาจำกัดหนึ่งสัปดาห์ในการผลิตอย่างเร่งด่วน และสัญญาว่าจะให้เครื่องดื่มฟรีเพื่อแลกกับการลงชื่อสมัครใช้

Bookings.com ยอดเยี่ยมในการปรับเปลี่ยนเนื้อหาในแบบของคุณ อันที่จริง เราได้เขียนกรณีศึกษาทั้งหมดโดยแจกแจงว่าพวกเขาเพิ่มการแปลงอย่างไร

ที่นี่พวกเขาใช้กลุ่มลูกค้าตามภูมิศาสตร์และตามพฤติกรรมเพื่อกระตุ้นการปรับแต่งเนื้อหาของพวกเขา

การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นขั้นตอนที่จำเป็นในการสร้างข้อเสนอที่ทำให้เกิด Conversion สูง

น่าเสียดายที่การเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างช่องทางต่างๆ เป็นอุปสรรคสำคัญในการนำการแบ่งส่วนที่มีประสิทธิภาพไปใช้

หากคุณต้องการดูว่า Barilliance ช่วยลูกค้าหลายร้อยรายเชื่อมต่อข้อมูลลูกค้าและสร้างข้อเสนอที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัวในช่องทางต่างๆ ได้อย่างไร ขอตัวอย่างที่นี่