Hướng dẫn phân khúc khách hàng để tăng trưởng

Hướng dẫn phân khúc khách hàng để tăng trưởng

Tại sao các doanh nghiệp lại chi quá nhiều tiền cho dữ liệu và lợi ích của việc phân khúc khách hàng là gì?

Mục Lục

1, Phân khúc khách hàng là gì?

Phân khúc là quá trình phân chia khách hàng của bạn thành các nhóm khác nhau, với mỗi nhóm chia sẻ các đặc điểm tương tự, để cải thiện mức độ tương tác, bán hàng và lòng trung thành.

Phân khúc khách hàng quyết định hiệu quả kinh doanh
Phân khúc khách hàng quyết định hiệu quả kinh doanh

Tuy nhiên, thường thì việc tìm ra cách tốt nhất để phân khúc khách hàng có thể không dễ dàng. Tôi sẽ trình bày những thông tin chi tiết khác nhau về cách phân khúc khách hàng của bạn để bạn có thể đẩy nhanh tốc độ phát triển của mình.

Hãy bắt đầu bằng cách đưa vào bối cảnh tầm quan trọng của dữ liệu đối với doanh nghiệp. Vào năm 2018,  các công ty Hoa Kỳ đã chi khoảng 19 tỷ đô la  để mua dữ liệu của bên thứ ba và khoảng tương tự cho các giải pháp của bên thứ ba để hỗ trợ dữ liệu đó. Mặc dù vậy, phần lớn dữ liệu mà các nhà môi giới thông tin này có về người tiêu dùng thậm chí không chính xác, bị lỗi thời.

Chà, Braze (trước đây là Appboy) đã phân tích dữ liệu tiếp thị của họ  từ hơn 30.000 chiến dịch  mà họ đã chạy trong hai năm. Họ nhận thấy rằng các chiến dịch được gửi đến các phân khúc khách hàng được cân nhắc kỹ lưỡng đã có số lượt chuyển đổi lớn hơn 200% so với các chiến dịch được gửi đến các đối tượng rộng lớn.

Nói cách khác, có một mối liên hệ rõ ràng giữa việc tiến hành phân khúc và sau đó là cải thiện doanh số và lợi nhuận.

Bạn chi bao nhiêu cho tiếp thị? Hầu hết các công ty dành khoảng 11-13% tổng doanh thu của doanh nghiệp bạn . Nhưng theo một báo cáo của  Rakuten Marketing, các nhà tiếp thị dự kiến ​​sẽ lãng phí 26% ngân sách tiếp thị của họ vào các kênh hoặc chiến lược sai lầm – điều này thường là do phân khúc kém.

Kết quả là mặc dù có cơ hội cải thiện doanh số và lợi nhuận thông qua phân khúc, nhưng nhiều nhà tiếp thị đã không làm đúng và đang lãng phí tiền bạc.

Trong khi đó, khách hàng muốn và mong đợi sự cá nhân hóa:

– và phân khúc là cách nhanh nhất, đơn giản nhất (và thường là tiết kiệm chi phí nhất) để đáp ứng kỳ vọng đó .

Bạn có thể nghĩ rằng các kỹ thuật phân khúc khách hàng nâng cao chỉ dành cho các thương hiệu lớn hoặc các công ty lớn. Tuy nhiên, đó không phải là trường hợp. Trong hướng dẫn này, tôi sẽ giúp bạn khám phá những cách hiệu quả để cải thiện chuyển đổi, bán hàng và lòng trung thành của khách hàng.

2, Lợi ích của Phân khúc Khách hàng là gì?

Tại sao phân khúc khách hàng lại quan trọng? Trọng tâm chính trong tiếp thị là xây dựng mối quan hệ với những khách hàng có lợi nhuận. Tiếp thị không chỉ là một lần mua hàng, một lần chuyển đổi – mục tiêu là phát triển cơ sở khách hàng của bạn và xây dựng giá trị lâu dài.

Hiểu khách hàng, phân khúc họ và cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị, ưu đãi và truyền thông là một phần của cái được gọi rộng rãi là Quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Các công cụ và phương pháp CRM cung cấp xương sống về cách bạn phát triển chiến lược phân khúc khách hàng và sau đó thực hiện chiến lược đó.

Theo Harvard Business Review,  hơn 30.000 sản phẩm tiêu dùng mới  được tung ra mỗi năm.

Và 95% trong số họ thất bại  vì một trong bảy lý do sau:

  • Không hiểu được nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng.
  • Khắc phục sự cố không tồn tại.
  • Nhắm mục tiêu sai thị trường.
  • Định giá không chính xác.
  • Năng lực đội ngũ và nội bộ yếu kém.
  • Phát triển kéo dài hoặc gia nhập thị trường bị trì hoãn.
  • Thực hiện kém.

Lợi ích của phân khúc khách hàng

  • giúp phát hiện và khai thác các cơ hội thị trường mới.
  • cải thiện cách dự đoán hành vi của khách hàng.
  • Tăng khả năng giữ chân khách hàng và lòng trung thành.
  • cải thiện nhận thức về thương hiệu thông qua cá nhân hóa.
  • sắp xếp hợp lý và cải thiện quy trình làm việc.
  • giúp nâng cao giá trị lâu dài của khách hàng.
  • Các nhà tiếp thị qua email đã chứng kiến  doanh thu tăng 760%bằng cách phân đoạn các chiến dịch email của họ.

Hãy xem xét các số liệu thống kê sau:

  • 71% người tiêu dùng tin rằng trải nghiệm được cá nhân hóa sẽ ảnh hưởng đến quyết định tương tác với email của họ.
  • 80% người được hỏi cho biết họ có nhiều khả năng hợp tác kinh doanh với một công ty hơn nếu công ty đó mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa.
  • 88% các nhà tiếp thị Hoa Kỳ cho biết họ nhận thấy những cải tiến có thể đo lường được do cá nhân hóa, với hơn một nửa báo cáo mức tăng lớn hơn 10%.
  • Một cuộc khảo sát gần đây  của McKinsey cho thấy rằng các công ty sử dụng rộng rãi phân tích khách hàng đang báo cáo ROI cao hơn 115% và lợi nhuận cao hơn 93%.
McKinsey - Hiệu suất của các công ty sử dụng phân tích dữ liệu
McKinsey – Hiệu suất của các công ty sử dụng phân tích dữ liệu

3, Vấn đề với phân khúc khách hàng là gì

7 sai lầm khi phân đoạn phổ biến

  1. Các phân đoạn không phù hợp với mục tiêu của doanh nghiệp bạn.
  2. Bạn đang phân đoạn dựa trên bản năng, không phải dữ liệu cụ thể.
  3. Bạn đã tạo các phân đoạn dựa trên dữ liệu hạn chế.
  4. Bạn đang sử dụng ‘dữ liệu bẩn’.
  5. Bạn đang bỏ qua các kênh trong khi phát triển các phân đoạn.
  6. Bạn đang không xem xét thời điểm tương tác và bối cảnh.
  7. Bạn không theo dõi hiệu suất phân đoạn theo thời gian.

4, 6 phương pháp phân khúc khách hàng

Có rất nhiều cách để phân khúc khách hàng nhưng việc lựa chọn phương pháp tốt nhất sẽ phụ thuộc vào loại hình kinh doanh và thị trường / ngành. Ví dụ, phân khúc B2B thường đòi hỏi một cách tiếp cận rất khác đối với tiếp thị B2C.

Điểm bắt đầu cho bất kỳ phương pháp phân đoạn nào là dữ liệu. Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu khách hàng là nền tảng cho bất kỳ hoạt động tiếp thị nào và cách bạn phát triển hiệu quả các phân khúc mang lại sự tăng trưởng.

Các phương pháp phân khúc khách hàng
Các phương pháp phân khúc khách hàng

a, Phân đoạn địa lý

   Phân đoạn địa lý là gì?

Phân đoạn địa lý chia khách hàng thành các nhóm dựa trên vị trí địa lý của họ. Cách phổ biến nhất để làm điều này là sử dụng các ranh giới hiện có như Quốc gia, Khu vực, Bang và Thành phố.

Các cách phân chia thị trường ở cấp vi mô hơn dựa trên loại khu vực sống như phân khúc thị trường nông thôn, ngoại ô và thành thị.

   Ví dụ về phân đoạn địa lý

  • Ngành du lịch và lữ hành sử dụng phân đoạn địa lý bao gồm các yếu tố sắc thái hơn như khí hậu.
  • Địa chỉ IP được sử dụng để giúp các doanh nghiệp trực tuyến, hướng mọi người đến các trang web địa phương của họ bằng ngôn ngữ, sản phẩm và giá cả được bản địa hóa.
  • Các nhà sản xuất ô tô sử dụng khí hậu như một yếu tố phân khúc đối với những chiếc xe mui trần.

   Ưu điểm của việc sử dụng phân đoạn địa lý

Vì vậy, những lợi thế của phân đoạn địa lý là gì? Hãy xem xét một số.

  • Đó là một cách tiếp cận hiệu quả cho các công ty có thị trường quốc gia hoặc quốc tế rộng lớn – bởi vì những người tiêu dùng khác nhau ở các khu vực khác nhau có nhu cầu, mong muốn và đặc điểm văn hóa khác nhau có thể được nhắm mục tiêu cụ thể.
  • Nó cũng có thể là một cách tiếp cận hiệu quả cho các doanh nghiệp nhỏ với ngân sách hạn chế. Họ có thể tập trung vào khu vực xác định của họ và không cần chi tiền tiếp thị không cần thiết cho các phương pháp tiếp cận không phù hợp với phân khúc địa lý mục tiêu của họ.
  • Nó hoạt động tốt ở các khu vực có mật độ dân số khác nhau. Khách hàng ở môi trường thành thị thường có nhu cầu, hình thức mua và thu nhập khác so với người ở môi trường ngoại thành và nông thôn. Thông thường, cũng có sự khác biệt về văn hóa giữa ba khu vực này.

   Nhược điểm của Phân đoạn Địa lý

  • nguy cơ trộn lẫn những khách du lịch không đồng nhất từ ​​cùng một quốc gia xuất xứ và đối xử giả tạo với họ như một phân khúc, ví dụ như người Ý không phải tất cả đều giống nhau.
  • đôi khi dữ liệu địa lý được sử dụng nhưng có rất ít hoặc không có sự khác biệt trong các kiểu mua hoặc hành vi khiến cho việc nhắm mục tiêu trở nên lỗi thời.
  1. Phân đoạn nhân khẩu học

b, Phân khúc nhân khẩu học

   Phân đoạn nhân khẩu học là gì?

Dữ liệu nhân khẩu học là một trong những dữ liệu thường được sử dụng nhất vì dễ dàng lấy dữ liệu điều tra dân số, nó thường được cập nhật  10 năm một lần , phân tích dữ liệu như  Google Analytics , người tiêu dùng thông qua các câu hỏi và biểu mẫu như  SurveyMonkey và thông qua các nguồn dữ liệu khác như Facebook Insights . Một lý do khác là đó cũng được coi là cách rẻ nhất và dễ nhất để phân chia thị trường mục tiêu.

Tuy nhiên, dữ liệu nhân khẩu học tự nó cung cấp rất ít thông tin chi tiết về khách hàng. Nó trả lời cho câu hỏi Ai là khách hàng của tôi chứ không phải câu hỏi Tại sao – ví dụ: tại sao khách hàng mua…

   Ví dụ về phân đoạn nhân khẩu học

  • Tuổi.
  • Giới tính.
  • Cuộc đua.
  • Tình trạng hôn nhân.
  • Số con (nếu có)
  • Nghề nghiệp.
  • Thu nhập hàng năm.
  • Trình độ học vấn.

   Ưu điểm của việc sử dụng phân đoạn nhân khẩu học

  • Dữ liệu nhân khẩu học thường dễ thu thập và đo lường hơn so với dữ liệu của các kỹ thuật phân đoạn khác.
  • Nhắm mục tiêu thường đơn giản hơn khi sử dụng nhân khẩu học làm thước đo, ví dụ: bạn có thể nhắm mục tiêu một nhóm người tiêu dùng như nam giới trong độ tuổi từ 35 đến 45.
  • Dữ liệu nhân khẩu học, khi được kết hợp với các tập dữ liệu khác, cung cấp một cách dễ dàng để phân tích sự khác biệt giữa các khách hàng.
  • Lý tưởng để theo dõi các xu hướng và chuyển dịch xã hội.

   Nhược điểm của Phân đoạn Nhân khẩu học

  • Dữ liệu nhân khẩu học thay đổi nhanh chóng; Tuổi tác thay đổi hàng năm (tất nhiên), thu nhập của mọi người, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, danh sách tiếp tục.
  • Chỉ mang tính mô tả – ít hiểu biết về bản thân người tiêu dùng.
  • Giả sử rằng những người tiêu dùng trong cùng một nhóm nhân khẩu học có nhu cầu và lối sống giống nhau – điều này khó xảy ra, ví dụ như tất cả những người 30 tuổi đều không có nhu cầu giống nhau.
  • Khi thu thập dữ liệu, mọi người thường nói dối về tuổi của họ hoặc các yếu tố khác của dữ liệu, ví dụ như thu nhập.
  • Đối với một số sản phẩm và dịch vụ, nhân khẩu học ít được sử dụng. Lấy Spotify làm ví dụ, âm nhạc là một chủ đề chủ quan như vậy Spotify  theo dõi hành vi và sở thích nghehơn là nhân khẩu học. Đối với Spotify, dữ liệu nhân khẩu học quá mơ hồ để tạo ra bất kỳ nội dung tiếp thị hoặc thông tin liên lạc có ý nghĩa nào có hiệu quả.

Các cửa hàng tạp hóa thường sử dụng dữ liệu nhân khẩu học để nhắm mục tiêu khách hàng của họ. Họ biết rằng các gia đình mua nhiều hàng hóa hơn mỗi năm so với những người độc thân hoặc các cặp vợ chồng.

c, Phân đoạn tâm lý

   Phân khúc tâm lý

Phân khúc tâm lý là việc sử dụng thái độ và sở thích của mọi người, thường được nghiên cứu kết hợp với dữ liệu nhân khẩu học điển hình, để xây dựng và nhắm mục tiêu khách hàng.

Không giống như dữ liệu nhân khẩu học, giao dịch hoặc hành vi, tâm lý học cung cấp cho chúng ta ý tưởng về việc Tại sao một khách hàng nhất định lại chọn mua một sản phẩm.

Cùng với nghiên cứu thị trường này, bạn có thể sử dụng các phương pháp như Facebook Pixel để theo dõi mọi thứ mà khách hàng của bạn thích, xem hoặc chia sẻ trực tuyến.

   Ví dụ về phân đoạn tâm lý

  • Sở thích
  • Tính cách
  • Cách sống
  • Địa vị xã hội
  • Hoạt động, Sở thích, Ý kiến ​​(AIO)
  • Thái độ

Các công cụ như  Brandwatch giúp bạn thu thập thông tin chi tiết về đối tượng và sau đó sử dụng nó để phân chia thị trường dựa trên thái độ, sở thích, hoạt động và đặc điểm tính cách.

   Ưu điểm của Phân đoạn Tâm lý

  • Cung cấp cái nhìn sâu sắc về lối sống của khách hàng và nhu cầu của họ.
  • Hữu ích để khám phá động cơ và lý do mua sản phẩm và thương hiệu.
  • Thường sẽ hữu ích hơn cho việc phát triển các chiến dịch khuyến mại.

   Nhược điểm của Phân đoạn Tâm lý

  • Yêu cầu nghiên cứu thị trường – thường là sự kết hợp giữa định tính và định lượng – có thể tốn kém.
  • Do chi phí nghiên cứu, có lẽ phù hợp hơn với các công ty / thương hiệu lớn hơn.
  • Đôi khi nghiên cứu thị trường định tính vẫn để ngỏ những cách hiểu khác nhau về các phát hiện.
  • Các phân khúc tâm lý có thể không dễ dàng tiếp cận thông qua các phương pháp khuyến mại hoặc xác định tại cửa hàng.Phân đoạn hành vi

d, Phân đoạn hành vi

Phân khúc hành vi dựa trên những gì khách hàng của bạn làm và do đó có khả năng làm lại. Phân khúc hành vi chủ yếu tập trung vào quá trình mua của khách hàng, sau đó nhóm những khách hàng có hành vi mua tương tự lại với nhau thành một ‘phân khúc’. Sau đó, doanh nghiệp có thể nhắm mục tiêu đến công ty, khách hàng và khách hàng tiềm năng dựa trên hành vi mua hàng của họ.

Việc cố gắng xác định giai đoạn hành trình mua hàng của người tiêu dùng chỉ dựa trên một hoặc hai hành vi của họ có thể dễ dàng dẫn đến một giả định sai lầm.

Khách hàng ở các giai đoạn khác nhau vẫn tương tác và tương tác với nội dung ở các giai đoạn khác, trên nhiều kênh, vào mọi thời điểm khác nhau và không theo thứ tự cụ thể nào. Do đó, hành vi hoặc tương tác của khách hàng đơn lẻ không đủ để xác định họ đang tồn tại ở giai đoạn hành trình nào.

Để cải thiện độ chính xác, bạn phải tận dụng tất cả dữ liệu hành vi của họ trên nhiều điểm tiếp xúc và kênh khác nhau để bạn có thể xây dựng các thuật toán có trọng số dựa trên các mẫu hành vi theo thời gian.

Gartner  dự đoán rằng đến năm 2025, 25% bộ phận tiếp thị sẽ có một nhà khoa học hành vi hoặc nhà dân tộc học chuyên dụng trong đội ngũ nhân viên toàn thời gian của họ. Do đó, hiểu được thành kiến ​​của con người là chìa khóa để hiểu được hành vi.

Ví dụ về Dữ liệu Hành vi

  • Thói quen mua sắm trực tuyến: Bạn có thể xem xét thói quen mua sắm trực tuyến của người dùng trên tất cả các trang web, vì điều này có thể tương quan với khả năng họ mua hàng trực tuyến trên trang web của bạn.
  • Hành vi dựa trên thời gian: Xem xét phân khúc khách hàng dựa trên thời điểm họ mua hàng – phân khúc theo dịp, thời gian trong năm, theo mùa, mua một lần, mẫu hàng quý, v.v.
  • Các hành động được thực hiện trên một trang web: Bạn có thể theo dõi các hành động mà người dùng thực hiện trên các sản phẩm trực tuyến của bạn để hiểu rõ hơn về cách họ tương tác với chúng. Bạn có thể xem ai đó ở lại trang web của bạn bao lâu, liệu họ có đọc bài báo từ đầu đến cuối hay không, loại nội dung họ nhấp vào và hơn thế nữa.
  • Lợi ích tìm kiếm: Điều này đề cập đến nhu cầu mà khách hàng đang cố gắng đáp ứng bằng cách mua một sản phẩm.
  • Cách sử dụng: Bạn có thể phân loại người dùng dựa trên tỷ lệ sử dụng. Thông điệp của bạn sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc ai đó là người dùng nặng, người dùng trung bình, người dùng nhẹ hay không sử dụng sản phẩm của bạn.
  • Sự trung thành: Sau khi sử dụng sản phẩm một thời gian, khách hàng thường phát triển lòng trung thành với thương hiệu. Bạn có thể phân loại khách hàng dựa trên mức độ trung thành của họ với thương hiệu của bạn và điều chỉnh thông điệp của bạn cho phù hợp.
  • Đánh giá / phản hồi về sản phẩm: Xem cách mọi người thực sự trải nghiệm một sản phẩm, những thách thức mà họ gặp phải hoặc những điều họ thích nhất là một cái nhìn sâu sắc hữu ích. Bạn không cần phải giới hạn điều này cho sản phẩm của mình; bạn có thể thấy đối thủ cạnh tranh, bổ sung và so sánh

   Ưu điểm của phân đoạn hành vi

  • Giúp gắn kết nhóm tiếp thị và bán hàng vì cả hai đều tập trung vào việc bán hàng.
  • Tập trung vào các giai đoạn trong quy trình mua hàng và do đó tạo ra nhiều giao tiếp theo ngữ cảnh hơn.
  • Xác định những khách hàng có hành vi và nhu cầu tương tự.
  • Lòng trung thành với thương hiệu có thể được xây dựng hơn nữa dựa trên những khách hàng đã thể hiện là một mối quan hệ đối với thương hiệu. Do đó phân khúc hành vi giúp nâng cao lòng trung thành của khách hàng.

   Nhược điểm của Phân đoạn Hành vi

  • Hành vi của khách hàng thay đổi theo thời gian, địa điểm, dịp, yêu cầu, v.v. và không phải lúc nào cũng có thể dự đoán chính xác. Phân khúc hành vi chỉ có thể đưa ra một khuôn khổ về các đặc điểm tính cách và hành vi.
  • Hầu hết, phân đoạn hành vi sẽ được thực hiện trên cơ sở dữ liệu định tính chứ không phải dữ liệu định lượng hoàn toàn. Do đó, việc đưa ra dự báo, ngân sách, chi phí, v.v. tất cả sẽ phụ thuộc vào các giả định nhất định.

e, Phân đoạn Persona

Một cá tính được xác định rõ ràng sẽ giúp bạn xây dựng một kế hoạch tiếp thị tốt hơn và giúp bạn nhắm mục tiêu các chiến dịch tiếp thị và ưu đãi đến đúng nhóm người tiêu dùng tiềm năng. Nhân vật tiếp thị thể hiện bộ mặt của khách hàng của bạn và giúp bạn xác định nhu cầu và mong muốn của họ.

Tôi đã tập hợp một bức tranh về nhân cách để giúp mọi người hiểu cách phát triển nhân vật tiếp thị.

    Ví dụ về phân đoạn Persona

Nhân cách tiếp thị là phương pháp phân khúc khách hàng cực kỳ mạnh mẽ. Đặc biệt, khi được sử dụng với nghiên cứu về mục tiêu của khách hàng.

Ngoài ra, nghiên cứu chứng minh rằng việc sử dụng tính cách khách hàng cải thiện kết quả tiếp thị.

Tuy nhiên, tính cách hiệu quả không được tạo nên. Chúng là một phần của chiến lược hướng dữ liệu lớn hơn đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về dữ liệu cần thu thập, dữ liệu đó liên quan như thế nào đến mục tiêu kinh doanh của bạn và cách sử dụng dữ liệu hiệu quả để đưa ra quyết định.

   Ưu điểm của Phân đoạn Persona

  • Hiểu sâu hơn về mục tiêu, nhu cầu của khách hàng và các công việc cần thực hiện.
  • Xây dựng hồ sơ kiến ​​thức phong phú hơn về cách thức và lý do khách hàng mua hàng.
  • Giúp các nhóm hiểu biết nhất quán về các phân khúc khách hàng.
  • Cải thiện cách nhóm sản xuất các giải pháp sáng tạo và đổi mới.

   Nhược điểm của Phân đoạn Persona

  • Cần thời gian để sản xuất.
  • Yêu cầu nhiều bộ dữ liệu để tạo một cấu hình mạnh mẽ.

f, Phân đoạn dự đoán

   Phân tích dự đoán là gì?

Các mô hình dự đoán được sử dụng rất nhiều trong kinh doanh và trong cuộc sống hàng ngày. Ví dụ bao gồm chính trị, phát hiện gian lận và mô hình tài chính. Trong tiếp thị, nó được sử dụng để dự đoán hành vi của từng khách hàng và phân nhóm khách hàng theo những cách hữu ích và có ý nghĩa nhất. Ví dụ: bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, bạn có thể dự đoán liệu và khi nào khách hàng có thể định mua hàng tiếp theo.

Sử dụng phân tích dự đoán, bạn có thể dự đoán sản phẩm cụ thể nào mà khách hàng có thể mua tiếp theo và chủ động giới thiệu những sản phẩm này cho khách hàng của bạn.

   Ví dụ về phân đoạn dự đoán

  • Học không giám sát: Học không giám sát tìm thấy các mẫu ẩn trong dữ liệu mà không cố gắng ước tính hoặc dự đoán kết quả một cách rõ ràng.
  • Học tập có giám sátHọc tập có giám sát được sử dụng để ước tính kết quả đầu ra cho một đầu vào, bằng cách huấn luyện nó với các đầu vào mẫu và mục tiêu.
  • Học tập củng cốHọc tập có giám sát được sử dụng để ước tính kết quả đầu ra cho một đầu vào, bằng cách huấn luyện nó với các đầu vào mẫu và mục tiêu.

Các nhà tiếp thị hiện có quyền truy cập vào hàng trăm loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như sở thích thương hiệu, sở thích giảm giá, thời gian dành cho trang web, hành vi duyệt web, thời lượng cuộc gọi, lịch sử mua hàng, sản phẩm đã xem… Việc một người xem qua hàng trăm của các loại dữ liệu để tìm mối quan hệ giữa mỗi biến, nhưng đối với các máy tính và thuật toán mạnh mẽ hiện nay, việc phân tích rất dễ dàng.

Phân khúc khách hàng đang chuyển từ quy trình thủ công sang quy trình tự động bằng AI.

   Học không giám sát: Sự khác biệt giữa phân cụm và phân đoạn

Phân khúc là quá trình đưa khách hàng vào các nhóm theo cách thủ công dựa trên những điểm tương đồng. Tuy nhiên, phân nhóm là một quy trình tự động / thống kê nghiêm ngặt nhằm tìm kiếm những điểm tương đồng ở khách hàng để họ có thể được nhóm lại.

Phân cụm là một phương pháp để tự động khám phá các phân khúc trong cơ sở khách hàng của bạn bằng cách sử dụng các yếu tố đã biết về khách hàng của bạn. Các thuật toán phân cụm, chẳng hạn như thuật toán k-means và apriori, có thể phân tích hàng trăm thuộc tính của khách hàng và các tương tác trước đó của khách hàng để tiết lộ thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng và các động lực thúc đẩy các hành vi đó.

Điều này khác với phân khúc khách hàng theo nghĩa là hầu hết việc phân khúc sử dụng một hoặc hai yếu tố, chẳng hạn như độ tuổi hoặc thu nhập theo những cách không thống kê để nhóm khách hàng lại với nhau.

   Học tập có giám sát: Mô hình xu hướng

Mô hình xu hướng đưa ra dự đoán đúng về hành vi tương lai của khách hàng bằng cách học hỏi từ các ví dụ trong quá khứ. Các ví dụ bao gồm khả năng khách hàng mua sản phẩm hoặc khả năng khách hàng tiềm năng tương tác với một trang web.

Ví dụ: mô hình xu hướng được sử dụng để dự đoán số tiền mà khách hàng sẽ chi tiêu trong suốt cuộc đời của họ để tạo ra mô hình giá trị lâu dài được dự đoán. Loại mô hình này có thể được sử dụng để dự đoán khách hàng tiềm năng hoặc hành vi trong tương lai.

   Học tập củng cố và lọc cộng tác

Ứng dụng tiếp thị phổ biến cho các mô hình lọc cộng tác là các khuyến nghị.

Các mô hình lọc cộng tác có thể đề xuất sản phẩm, nội dung hoặc bất kỳ thứ gì khác. Các mô hình đề xuất này đã được Amazon làm cho nổi tiếng với các đề xuất “khách hàng thích sản phẩm này, cũng thích…” của họ.

Dịch từ: GaryFox

Tham khảo các khóa học từ Seosft: