Της Φανής Χαρμπή*
Αυτό που στη γλώσσα του μάρκετινγκ περιγράφεται ως «το ταξίδι του καταναλωτή» έχει κεντρικό σταθμό την προσωποποιημένη επικοινωνία μαζί του. Σήμερα, όλοι μας κατανοούμε την ουσιαστική σημασία της παγιωμένης φράσης «γνωρίζω τον πελάτη μου», βασικής προϋπόθεσης για τη δημιουργία εξατομικευμένων καταναλωτικών εμπειριών.
Η άμεση επαφή μεταξύ brand και καταναλωτή είναι το ζητούμενο.
Οι RFM και MTV αναλύσεις είναι μια αποδεδειγμένα αποτελεσματική μέθοδος ανάδειξης συγκεκριμένων χαρακτηριστικών και κατηγοριών πελατών. Κάνει εφικτή την κατηγοριοποίησή τους σε ομοιογενείς ομάδες. Τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά αυτών αξιοποιούνται στον σχεδιασμό στοχευμένων ενεργειών μάρκετινγκ και επικοινωνίας.
Το RFM μοντέλο ανάλυσης αναφέρεται σε τρεις βασικές τιμές: Recency (πόσο πρόσφατα), Frequency (πόσο συχνά) και Monetary (πόσα χρήματα). Είναι μια τεχνική αναλύσεων που χρησιμοποιείται για να προσδιορίσει ποιοι πελάτες βρίσκονται πιο κοντά σε ένα brand -άρα είναι πιο αποδοτικοί-προσοδοφόροι. Βασίζεται στην εξέταση της πιο πρόσφατης αγοραστικής ενέργειας, της συχνότητα αγορών και του ύψους των συναλλαγών, προκειμένου να προβλεφθεί ποιοι πελάτες είναι πιο πιθανό να πραγματοποιήσουν ξανά αγορές στο μέλλον.
Η ανάλυση RFM είναι ένα σημαντικό εργαλείο κατανόησης της αγοραστικής συμπεριφοράς των πελατών μας. Αφού, παράλληλα μας βοηθά να αντιληφθούμε το αν ένας καταναλωτής παραμένει κοντά στο brand. Πώς; Εξετάζοντας τη συχνότητα και το ποσό των αγορών του, στοιχεία που επηρεάζουν τη διάρκεια ζωής της σχέσης του με την επιχείρηση ή το προϊόν, όπως και τον χρόνο της πιο πρόσφατης αγοράς, η οποία αποτελεί σημείο αναφοράς.
Αξιοποιώντας τη μέθοδο MTV (Multivariate), γίνεται συνδυαστική ανάλυση δεδομένων καταναλωτικής συμπεριφοράς, με σκοπό την κατηγοριοποίηση των αγοραστών σε ομοιογενείς ομάδες. Αυτές αποτελούν τη βάση για στοχευμένες επικοινωνίες μεταξύ brand και καταναλωτή. Μέσα από τη συγκεκριμένη μέθοδο, η οποία εξετάζει πολλές μεταβλητές με ακρίβεια, αξιοποιείται η ήδη καταγεγραμμένη συμπεριφορά των πελατών, για την πρόβλεψη της απόκρισης τους σε μελλοντικές ενέργειες.
Για παράδειγμα, τα μέλη ενός προγράμματος επιβράβευσης μπορούν να κατηγοριοποιηθούν, αφού αναλύσουμε τη συμπεριφορά τους με βάση διαφορετικούς παράγοντες, όπως η δαπάνη για ένα συγκεκριμένο προϊόν ή σε μία συγκεκριμένη περίοδο (αυτή των εκπτώσεων). Έτσι, προκύπτουν ομάδες πελατών, όπως οι «brand lovers», οι οποίοι χαρακτηρίζονται από τη στενή σχέση τους (σχέση αγάπης) με τη φίρμα ή κάποιο προϊόν. Αν ως marketers γνωρίζουμε ποιοι πελάτες μας ανήκουν στη συγκεκριμένη ομάδα, τότε είναι πιο αποτελεσματικό να τους προσφέρουμε μια ειδικά σχεδιασμένη εμπειρία, σχετική με το αγαπημένο τους brand ή προϊόν, παρά μία συνηθισμένη έκπτωση.
Η κατηγοριοποίηση βάσει RFM-MTV -καθώς συνήθως αναφερόμαστε σε μεγάλες βάσεις πελατών- διεξάγεται με την αυτοματοποιημένη ανάλυση των δεδομένων. Η λύση Qivos Customer Insights παρέχει στα στελέχη των επιχειρήσεων πολύτιμες γνώσεις για τον τελικό καταναλωτή. Αξιοποιώντας το εν λόγω μοντέλο αναλύσεων είναι εφικτή η δημιουργία αναφορών, ακόμα και σε μηνιαία βάση, σχετικά με την απόδοση των προωθητικών ενεργειών, καθώς και η παροχή συγκεκριμένων προτάσεων σε επόμενα βήματα.
*Η Φανή Χαρμπή (απόφοιτος του τμήματος Μαθηματικών του Πανεπιστημίου Πατρών και κάτοχος MBA/Διοίκησης Πληροφορικής του τμήματος Ηλεκτρολόγων του Πολυτεχνείου Αθηνών) είναι Co-Founder και CΟO της Qivos, η οποία εξειδικεύεται στη συγκέντρωση και ανάλυση δεδομένων καταναλωτικής συμπεριφοράς, μέσα από προγράμματα επιβράβευσης που μετασχηματίζουν την εμπειρία του καταναλωτή και βοηθούν στην αύξηση των πωλήσεων.
Δείτε επίσης:
Υπολογίστε το ROI ενός loyalty προγράμματος, για την επιχείρησή σας
