Müşteri Zekası ve Elde Tutma
Her pazarlama ekibinin üç aylık incelemesi aynı avuç dolusu rakamlar üzerinde çalışır. Ortalama sepet boyu. Ortalama satın alma sıklığı. Ortalama müşteri ömrü. Ortalama elde tutma oranı. Rakamlar geçen çeyrekle karşılaştırılır, değişim yönü kutlanır veya savunulur ve toplantı iş ölçüldü hissiyle devam eder.
Rahatsız edici gerçek, o ortalamaların hiçbirinin aslında tabanda olan bir müşteriyi tarif etmemesidir. İstatistiksel bir yapıntıyı — bir dağılımın ortalamasını — tarif ederler ki çoğu tüketici işinde hiçbir gerçek alıcıya karşılık gelmez. Ortalama sepet boyu 85 dolar olabilir ama gerçek müşteriler 30 dolarlık ve 200 dolarlık alıcılar arasında bölünmüştür ve 85 dolarlık ortalama iki gruptan hiçbiri hakkında bir şey söylemez. 85 dolarlık rakama karşı optimize edilmiş pazarlama kararları ikisini de kaçırır.
Bu yazı ortalama-müşteri çerçevelemesinin neden bu kadar uzun süre hayatta kaldığını, bir işletme bunun üzerine çalıştığında özellikle neyin bozulduğunu ve pazarlama ekibi ortalamayı tartışmayı bırakıp dağılım üzerinde çalışmaya başladığında neyin değiştiğini anlatır.
Ortalama-müşteri çerçevesi neden hayatta kaldı
Ortalama-müşteri çerçevelemesi iki nedenle hayatta kaldı. Birincisi ölçüm kolaylığı — ortalamalar analitik araçların her zaman ürettiği şeydir çünkü her metrik başına tek bir rakam bir slayda, bir rapora, bir KPI panosuna sığar. Bireysel dağılımı görselleştirmek daha zor ve bir odaya iletmek daha zor, bu yüzden ortalama varsayılan olarak kayıt metriği olur.
İkinci neden temsil edilebilirlik yanılsamasıdır. Ortalama, tipik müşteriyi temsil etmesi gerektiği gibi hissettirir ve 'tipik müşteri' karşı planlamak için doğru birim gibi hissettirir. Zihinsel kısayol sezgisel ve yanlış. Müşterilerin uçlarda kümelendiği ve ortada inceldiği bir dağılımda — çoğu tüketici tabanının şekli — ortalama neredeyse hiç kimsenin gerçekten oturmadığı seyrek orta bölgeye iner.
Çerçeve, üç şey aynı anda değişene kadar hayatta kaldı. Bireysel düzeyde veri, ölçekte depolayacak kadar ucuz hale geldi. Hesaplama, her müşteriyi toplu gruplar yerine bireysel olarak puanlayacak kadar ucuz hale geldi. Ve ortalamalar-bazlı pazarlama ile bireysel-bazlı pazarlama arasındaki rekabet farkı, ortalamalar üzerinde çalışan işletmelerin bireyler üzerinde çalışanlara karşı ölçülebilir pay kaybetmeye başlamasına yetecek kadar büyüdü.
Bir işletme ortalamalar üzerinde çalıştığında ne bozulur
Bozulan ilk şey sadakat programıdır. Ortalama müşteriye — ortalama sıklık, ortalama sepet, ortalama elde tutma — karşı tasarlanmış bir sadakat programı, neredeyse hiç kimseye anlamlı olmayan ödüller verir. Gelirin çoğunu taşıyan yüksek-sıklık müşteriler ödülleri önemli olmayacak kadar küçük bulur; düşük-sıklık müşteriler eşikleri ulaşılamaz bulur. Program dağılımın ortasına ödeme yapar ki en az müşteri orada yaşar.
Bozulan ikinci şey elde tutma pazarlamasıdır. Son satın alma tarihi 60 günden fazla olan herkese atılan genel bir 'sizi özledik' e-posta kampanyası aynı anda üç çok farklı popülasyona vurur. Satın almalar arasında olan ve süresi geçmiş bir alışverişçi olarak muamele görmekten belli belirsiz aşağılanan sadık müşteriye vurur. Doğru teklifle geri kazanılabilecek ama belirli ilişkiyi değersizleştiren genel bir indirim alan gerçekten kayıp giden müşteriye vurur. Ve ayrılma konusunda zaten kalıcı bir karar vermiş, e-postayı spam olarak ele alan müşteriye vurur. 60-gün segmentine tek mesajlı kampanya, üçünün üzerinde ortalama alır ve hiçbirinde iyi çalışmaz.
Bozulan üçüncü şey edinme hedeflemesidir. Ortalama mevcut müşteri üzerinde inşa edilmiş look-alike modelleme, ortalamaya benzeyen aday listeleri üretir ki bu yanlış hedef. Edinmeye değer adaylar, dağılımın tepesindeki yüksek-değerli müşteriler olacaklardır, ortaya benzeyenler değil. Ortalama-bazlı look-alike'lar premium adayların edinme başına maliyetiyle sistematik olarak vasat adaylar üretir ve CAC:LTV oranı finans ekibinin hareket etmesini umduğu yerde tam olarak sıkışıp kalır.
Ortalamaların gizlediği dağılım
Çoğu tüketici müşteri dağılımının belirli şekli bimodal veya Pareto'dur — gelirin çoğunu üreten küçük bir yüksek-değerli müşteri popülasyonu, sayının çoğunu üreten büyük bir düşük-değerli müşteri popülasyonu ve ince bir orta. Ortalama ince ortada oturur, sezgisel hissetmesinin ve operasyonel olarak başarısız olmasının nedeni budur.
Pareto versiyonu daha yaygın şekildir. Müşterilerin yüzde yirmisinin gelirin yüzde sekseninin ürettiği, çoğu tüketici işinde bir metafor değil — gerçek aritmetiktir. Müşterilerin kalan yüzde sekseni kalan yüzde yirmiyi üretir ama edinme ve elde tutma harcaması yüzde yirmiye onları haklı çıkaracak şekilde konsantre olmak yerine tabana eşit olarak yayıldığı için dolar başına çok daha yüksek pazarlama maliyetiyle yaparlar.
Bimodal versiyonu, iki farklı müşteri arketipi olan işletmelerde ortaya çıkan şekildir — profesyonel bir alıcı ve tüketici bir alıcı, abonelik müşterisi ve tek seferlik alıcı, yerli müşteri ve ihracat müşterisi. İki farklı popülasyonun ortalaması, ikisinden hiçbirinde var olmayan hayali bir müşteridir. Bu ortalamaya karşı verilen her pazarlama kararı kurgu için optimize edilmiştir.
Bireysel görünüm aslında neye benzer
Bireysel görünüm, ortalamanın yerine müşteri başına bir puan koyar. Tabandaki her alıcı, dağılımda nerede oturduğunu — ne kadar değerli olduklarını, ne kadar bağlı olduklarını, yukarı mı yoksa aşağı mı eğilimli olduklarını ve hangi belirli aksiyonun onları hareket ettireceğini yakalayan tek ve savunulabilir bir puan alır. Puan statik bir etiket değil; davranış değiştikçe güncellenen canlı bir rakamdır.
Anlık operasyonel değişiklik, segmentlerin ortalama-tanımlı yerine puan-tanımlı olmasıdır. '60 günden fazla süredir satın almayan herkes' olarak tanımlanan 'kayıp müşteri' segmenti yerine, segment 'son 30 günde puanı Loyalist'ten Slipping'e düşen müşteriler' olur. Tanım zamansal yerine davranışsal ve çok daha hedeflenmiş bir müdahale seti üretir.
İkinci operasyonel değişiklik, sadakat programının gerçek dağılıma karşı tasarlanabilmesidir. Yüksek-değer katman gelirin çoğunu üreten yüzde yirmiye hizmet eder. Orta katman, yüksek-değerli olma potansiyeline sahip müşterilere hizmet eder. Giriş katmanı, aktivasyona ihtiyaç duyan müşterilere hizmet eder. Program değerin olduğu yere ödeme yapar ve ROI buna göre hareket eder.
Değişimi açan raporlama değişikliği
Değişimin oturması için gerçekleşmesi gereken belirli raporlama değişikliği segmente edilmiş gelir görünümüdür. Toplam gelir için tek bir satır yerine, rapor müşteri puan bandına göre geliri gösterir — geçen çeyreğin gelirinin ne kadarının Loyalist'lerden, Casual'lardan, neredeyse churn eden Slipping müşterilerden, geri gelmeyen Departing müşterilerden geldiğini. Kompozisyon görünür olur ve pazarlama ekibinin gerçekten yönettiği kompozisyondur.
- Loyalist geliri — programınızın koruduğu taban. Bu rakam aşağı doğru hareket ederse, en yüksek değerli segment bozuluyor ve yanıt savunmacı olmalı.
- Casual geliri — büyüme fırsatı. Bu rakam yukarı hareket ederse aktivasyon çalışıyor; sabit kalırsa orta katman durgun.
- Slipping geliri — geri kazanılabilir segment. Elde tutma müdahaleleri çalışıyorsa segment Casual veya Loyalist'e geri döndükçe bu rakam yükselir.
- Departing geliri — tanınmış kayıp. Bu takip, toplam raporlamanın gizlediği churn büyüklüğünü açığa çıkarır.
- Yeni müşteri geliri — edinme boru hattı. Funnel'ın üstünü besliyor, varsayılan olarak Casual katmana giriyor.
Rapor yeni bilgi değil — veri zaten sistemdeydi. Değişiklik sunum: kompozisyon, toplam rakamın hiç görünür kılmadığı bir şekilde görünür ve pazarlama konuşması bu çeyrek hangi kompozisyon satırının dikkate ihtiyacı olduğuna kayar.
Ortalama müşteri, işletmenin çalışmayı bıraktığı çeyreğe kadar savunduğu istatistiksel bir kurgudur. Dağılım tüm zaman boyunca farklı bir hikaye anlatıyordu.
Geçiş
Ortalama-müşteri çerçevelemesinden çıkmak CRM'i veya analitik yığınını değiştirmeyi gerektirmez. Her müşteriyi bireysel olarak puanlamayı, segmentleri aktivite eşikleri yerine puan bandına göre tanımlamayı ve geliri toplam ortalamaya göre değil bant kompozisyonuna göre raporlamayı gerektirir. Birinci ay hedefi tam bir kişiselleştirme dağıtımı değil, bir segmente edilmiş gelir görünümü ve bir puan-bazlı elde tutma kuralıdır.
inMOLA'nın Müşteri Skoru modülü tabandaki her alıcıyı sürekli güncellenen bir bazda puanlar ve toplam rakamların gizlediği dağılımı ortaya çıkarır. Her müşterinin bandı, yörüngesi ve tahmini yaşam boyu değeri bireysel olarak görünür. Segmentler puan-tanımlı, elde tutma kampanyaları davranışsal sinyallere karşı tetiklenir ve sadakat programı, değerinin gerçekten haklı çıkardığı müşterileri ödüllendirir.
Ortalama-müşteri çerçevesi doğru olduğu için hayatta kalmadı. Bireyi ölçmek pahalı olduğu ve araçlar hazır olmadığı için hayatta kaldı. O kısıtlamaların ikisi de gitti ve nihayet dağılımı okuyan pazarlama programları, ortalamayı savunmaya devam eden programlara karşı önümüzdeki dört çeyrekte pay avantajı biriktirecek.
