Skip to main content

6 Chiến lược phân loại hành vi (Behavioural Segmentation) cho thương mại điện tử

Một nghiên cứu do Adobe tài trợ cho thấy 76% các nhà tiếp thị không sử dụng dữ liệu phân khúc hành vi và phân khúc khách hàng . Hơn nữa, chỉ 13% các nhà tiếp thị được khảo sát tin rằng tổ chức của họ cung cấp trải nghiệm khách hàng được phân khúc. Chỉ 5% tin rằng họ thực sự có thể cung cấp trải nghiệm dựa trên dữ liệu và nội dung cho khách hàng của họ. Blog này sẽ hoạt động như một hướng dẫn khởi động cho những nhà tiếp thị và doanh nghiệp chưa bắt đầu sử dụng các chiến lược phân loại hành vi để phát triển hoạt động kinh doanh thương mại điện tử của họ.  

Phân loại hành vi ( Behavioural Segmentation) là gì, và tại sao nó lại là một vấn đề lớn như vậy?

Tiếp thị hành vi là cách các công ty nhắm mục tiêu đến đối tượng dựa trên hành vi, sở thích, ý định, vị trí địa lý và các chỉ số khác bằng cách sử dụng phân tích trang web, cookie, lịch sử tìm kiếm và các thông tin chi tiết khác.

Tất cả những điểm dữ liệu này rất quý giá đối với các doanh nghiệp. Điều này là do việc phân khúc khách hàng dựa trên hành vi trực tuyến của họ cho phép;

Cá nhân hóa

Phân loại hành vi cho phép bạn phân nhóm đối tượng mục tiêu của mình theo các hoạt động chung và các mẫu hành vi trực tuyến của họ. Lợi ích của việc làm như vậy là gửi cho các cụm này thông tin liên lạc và đề nghị được cá nhân hóa và có liên quan , rất khác nhau đối với các cụm này. 

Ưu tiên

Quy tắc 80-20 không bao giờ hết khiến chúng ta kinh ngạc. Đối với các thương hiệu thương mại điện tử, điều đó có nghĩa là khoảng 80 phần trăm doanh thu của họ được tạo ra bởi 20 phần trăm khách hàng hàng đầu của họ. Nhưng làm thế nào để bạn xác định được những khách hàng có giá trị nhất của mình? 

Đơn giản: Phân tích hành vi trực tuyến của họ và phân loại chúng!

Khả năng dự đoán

Biết cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn trực tuyến và lịch sử hành vi của họ có thể tiết lộ nhiều điều mà họ có thể sẽ làm. Phân loại hành vi mang lại cho các thương hiệu lợi thế trong việc dự đoán kết quả chiến dịch của họ, nhìn thấy được sự tương tác của nó với các nhóm đối tượng được nhắm mục tiêu. Những lợi ích này chứng tỏ khả năng của loại hình phân khúc khách hàng này đối với các thương hiệu thương mại điện tử.  

Bây giờ bạn đã hiểu những lợi ích, hãy cùng chúng tôi bắt đầu hành động để điều đó xảy ra!

6 Chiến lược phân khúc hành vi mạnh mẽ cho thương mại điện tử vào năm 2021

# 1. Hành vi mua hàng

Biết cách khách hàng của bạn đi đến quyết định mua hàng có thể giúp bạn mở đường cho nhiều chuyển đổi hơn.

Dựa trên dữ liệu mua hàng trước đó và các tương tác trực tuyến, khách hàng thường được phân đoạn theo hành vi mua hàng của họ thành Người có ý thức về giá, thông minh, đáp ứng nhu cầu, không thích rủi ro, có thể thuyết phục đượcSau khi được phân đoạn thành các danh mục này, các thương hiệu có thể sử dụng phương thức truyền thông thích hợp để chuyển đổi chúng. Ví dụ: phân khúc 'Ý thức về Giá' có thể được nhắm mục tiêu với 'Giảm giá trong thời gian có hạn'. Tương tự, phân khúc 'Cần Bằng chứng' có thể được nhắm mục tiêu với các đánh giá và lời chứng thực của người dùng để thiết lập niềm tin cho việc mua hàng.  

# 2. Giai đoạn hành trình của khách hàng

Loại phân loại hành vi này nhằm mục đích tập hợp khách hàng của bạn theo 'giai đoạn hành trình mua hàng' của họ. Điều này thường bắt đầu với nhận thức - quan tâm - cân nhắc - ý định - đánh giá - mua hàng - lòng trung thành . Tuy nhiên, đây là một chiến lược hơi phức tạp để bắt đầu. Chỉ một hoặc hai điểm dữ liệu là không đủ để xác định giai đoạn của khách hàng trong hành trình mua hàng.

Khách hàng ở tất cả các giai đoạn khác nhau tương tác và tương tác với nội dung và trải nghiệm được thiết kế cho tất cả các giai đoạn khác nhau, trên tất cả các kênh khác nhau, vào mọi thời điểm khác nhau và không theo thứ tự cụ thể.

Cách hiệu quả nhất để xác định chính xác giai đoạn hành trình hiện tại của khách hàng là tận dụng tất cả dữ liệu hành vi của khách hàng trên các kênh và điểm tiếp xúc để bạn có thể xây dựng các thuật toán có trọng số dựa trên các mẫu hành vi theo thời gian. 

# 3. Tần suất sử dụng / mua hàng

Bạn có thể đang bán những sản phẩm tốt nhất hiện có. Nhưng tần suất khách hàng sử dụng sản phẩm của bạn như thế nào? Hay họ mua nó thường xuyên như thế nào? Điểm dữ liệu tần suất sử dụng hoặc mua hàng cho biết mức độ phù hợp của sản phẩm với đối tượng mục tiêu và khả năng họ sẽ mua hàng lại của bạn. Các phân loại hành vi dựa trên mức độ sử dụng là vô giá để hiểu lý do tại sao một số loại khách hàng nhất định trở thành người dùng nặng hay nhẹ. Bằng cách phân đoạn theo cách này, bạn có thể thử nghiệm các hành động và cách tiếp cận khác nhau để tăng mức sử dụng từ khách hàng hiện tại và thu hút thêm nhiều khách hàng mới có cách sử dụng / mua hàng phù hợp với người mua có tần suất cao nhất. 

#4. Hành vi hiện có của lợi ích cụ thể

Một số sản phẩm giải quyết vấn đề của khách hàng một cách hiệu quả. Trong trường hợp như vậy, khách hàng có nhiều khả năng vẫn trung thành với thương hiệu và tích cực mua hàng trong suốt chu kỳ CLT. Phân khúc khách hàng như vậy ngày càng tăng trong cơ sở người đăng ký của bạn cho thấy nhu cầu thực sự và ngày càng tăng đối với sản phẩm của bạn.   

Ví dụ: Dầu dưỡng tóc tự nhiên có thể được khách hàng ưa thích do đặc tính trị gàu tuyệt vời và độ ẩm phù hợp cho da đầu. Nếu khách hàng đã được hưởng lợi từ những phẩm chất đó, họ sẽ gắn bó lâu dài với loại dầu dưỡng tóc này - để duy trì lợi ích chăm sóc tóc. 

# 5. Hành vi tìm kiếm đa dạng

Dựa trên số lượng tùy chọn mà khách hàng của bạn duyệt qua, so sánh và xem xét trước khi đưa ra quyết định mua hàng sẽ dẫn đến hành vi 'tìm kiếm sự đa dạng'.

Nó được xem là nơi khách hàng không tham gia nhiều vào quyết định mua hàng, nhưng họ có sẵn một số lượng lớn các lựa chọn cho một sản phẩm nhất định. Ví dụ: họ có thể sử dụng Liril làm xà phòng tắm, nhưng việc dùng thử Dove sẽ không tạo ra sự khác biệt. Nếu họ thích Dove đủ, họ sẽ chuyển sang nó cho đến khi phát hiện ra một sản phẩm khác tốt hơn. 

# 6. Thời gian / Hành vi dựa trên sự kiện

Một số khách hàng của bạn có thể tương tác với bạn trong những dịp đặc biệt, mùa lễ hội hoặc vào những ngày được đánh dấu đặc biệt trên lịch. Để phân đoạn họ, bạn sẽ phải ánh xạ lại những ngày họ mua hàng và xây dựng chiến lược tương tác cho phù hợp. 

Nói chung, bạn có thể phân khúc những khách hàng này theo các dịp phổ biến (lễ hội, mùa, v.v.), các dịp cá nhân lặp lại (sinh nhật và ngày kỷ niệm) và các dịp cá nhân hiếm hoi (như sum họp gia đình hoặc đám cưới của bạn bè). 

Đã đến lúc bạn tạo chiến lược phân loại hành vi…

Việc hiểu rõ khách hàng có thể có giá trị chiến lược to lớn đối với thương hiệu e-commerce của bạn. Xem xét cách big data và phân loại hành vi hiệu quả có thể thu được lợi ích về doanh thu và giữ chân khách hàng lâu dài - điều này chắc chắn đáng được triển khai trong hoạt động tiếp thị của bạn. 

Trong LEO CDP, công cụ segmentation có sẵn chức năng phân loại data theo hành vi của profile, giúp bạn phân loại thông tin khách hàng dễ dàng  



Popular posts from this blog

Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng (Customer Data Platforms - CDP) là gì? - Một cách giải thích đơn giản Ngày nay, Thu nhập dữ liệu khách hàng là một trong những hoạt động “sót còn” để phát triển doanh nghiệp. Do đó, để giúp doanh nghiệp giải đáp bài toán phức tạp liên quan đến vấn đề này, một giải pháp mới được hình thành: Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform - CDP). Vậy chính xác nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là gì? Không cần sử dụng các biệt ngữ phần mềm và thuật ngữ kỹ thuật, chúng ta có thể hiểu đơn giản Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng như sau: 1, Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là gì? “ A Customer Data Platform is a packaged software that consolidates customer data from multiple sources and creates a persistent, unified and real-time customer database easily accessible by other systems. ” Có thể dịch đơn giản như sau: “Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là một loại phần mềm tạo ra một cơ sở dữ liệu khách hàng liên tục, thống nhất, bền vững có thể truy cập được từ các hệ
Leo CDP System Architecture   Checklist for Server Specification (Minimum System Requirements)  The system needs 2 public IP addresses: 1 for Leo Observer (data tracking), 1 for admin dashboard Data Observer: 2 instances  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB)  Database: 1 instance  (2 CPU, 8 GB RAM, SSD disk 120 GB) Processing Job: 1 instances  (2 CPU, 4 GB RAM, SSD disk 40 GB) Admin Dashboard: 1 instance  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB) F.A.Q. in Vietnamese: 1. LEO CDP có giá bao nhiêu, mua như thế nào ? Nền tảng Leo CDP có tất cả là 3 phiên bản:  Miễn phí  (Free Edition with maximum 10,000 human profiles) cho mục đích giáo dục, học tập và các công ty muốn thử nghiệm test thử trước quyết định mua phiên bản có tính phí. Có tính phí  (Professional  Edition - 0.07 USD / year for every human profile), phí sử dụng là 7 USD cho mỗi 1000 profile ($0.007 / profile).   Mục đích sử dụng là tối ưu kinh doanh với công nghệ Big Data, phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng các chức năng mặc định tr
Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDPs) sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong những năm tới. Quy mô thị trường nền tảng dữ liệu khách hàng sẽ tăng từ 3,5 tỷ USD vào năm 2021 lên 15,3 tỷ USD vào năm 2026, với Tốc độ tăng trưởng hàng năm tổng hợp (CAGR) là 34,6% trong giai đoạn dự báo. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/customer-data-platform-market-94223554.html Mặc dù thuật ngữ này được sử dụng đầu tiên vào năm 2013 để mô tả chung một số loại hệ thống tiếp thị có chung khả năng xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng thống nhất, nhưng vẫn có một số quan niệm sai lầm về Nền tảng dữ liệu khách hàng là gì.  Do đó, chúng ta sẽ làm rõ 9 quan điểm sai lầm về CDP ngay bên dưới bên dưới 1) CDP giống như một CRM ? Mặc dù phần mềm CDP và CRM có một vài điểm tương đồng nhưng xét về mục đích và chức năng chính thì chúng có sự khác biệt rõ ràng. CRM lưu trữ dữ liệu của những khách hàng đã từng tương tác với doanh nghiệp trước đó. Đó có thể là dữ liệu về khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại,