Doğru kaynakları en iyi müşteriler için kullanma

Lawrence Cole / Mart 2019 / Veri & Ölçümleme

Günümüzün rekabet düzeyi yüksek iş ortamında, müşterileri çekmek ve elde tutmak hiç olmadığı kadar zor hâle geldi. Muhtemelen daha önce harika bir müşteriyle karşılaşmış ve "Keşke her müşteri böyle olsaydı," diye düşünmüşsünüzdür. Hatta müşteri yaşam boyu değerindeki farklılıkların pazarlama stratejinizi ne şekilde etkilediğini değerlendirmiş dahi olabilirsiniz. 

Bununla beraber, özellikle de daha küçük veya orta ölçekli işletmeler için potansiyel müşterilerin müşteriye dönüştürülmesinin ne kadar uzun sürebildiği göz önünde bulundurulduğunda, müşteri yaşam boyu değerinin (MYBD) analizi son derece karmaşık bir iş olabiliyor. Ancak bu karmaşanın sizi caydırmasına izin vermeyin. Aşağıda işletmenize daha fazla değer katmak için sunduğunuz ürün ve hizmetlerle nasıl müşteri bağlılığı sağlayabileceğinizi ele alacağız.

En iyi müşterilerinizin hangileri olduğunu görmek için verilerinizi birleştirin

En iyi müşteriler derken, en yüksek yaşam boyu değere sahip müşterileri kastediyorum. Muhtemelen en iyi müşterilerinizin bazı özelliklerini tanımlayabilirsiniz. Peki ama bu özelliklerden kaçı verilere dayanıyor? Bu özellikleri tanımlarken erişiminiz olan tüm verileri kullanıyor musunuz? Yanıtınız hayır ise şirket içindeki ayrılıkları ortadan kaldırarak, müşteri yolculuğunun tamamı boyunca ölçüm yaparak ve dinamik müşteri deneyimleri oluşturarak müşteri verilerinizi birleştirin. Tüm olası verileri birleştirdiyseniz müşteri yaşam boyu değeri modeli geliştirmeye başlama zamanı gelmiş demektir.

Doğru kaynakları en iyi müşteriler için kullanma

MYBD modelinizin ne derece ayrıntılı olacağını kaynaklarınız belirlesin

MYBD modeliniz ne kadar ayrıntılı olmalı? Bu, modele ne kadar maddi kaynak ve personel ayırabileceğinize bağlıdır. Hangi kaynakları ayırabileceğinizi belirledikten sonra, modelinizin ne derece ayrıntılı olacağını daha sağlıklı bir şekilde belirleyebilirsiniz.

Örneğin online eğitim ve öğretim şirketi Career Step'in analiz ekibi, ürünün satın alma fiyatı, müşteri demografik bilgileri ve satın alma verileri gibi bir dizi sinyalden faydalanarak yeni bir müşterinin sonraki 13 ay için sahip olacağı değeri tahmin ediyor. Career Step yetkilileri buna "Birinci Gün" metriği adını veriyor. Yetkililer bu metriğin belirli bir zaman noktasında bireysel müşteri değerini tahmin etmedeki doğruluğunun ve yetkililerin hangi müşterilere yatırım yapılacağı konusunda erkenden karar vermesine yardımcı olmak üzere sağladığı desteğin altını çiziyor.

Career Step'te Sürekli Eğitim Pazarlama Müdürü olarak görev yapan Ben Woolley, "Bu metriği anlamadan önce, reklamcılığa doğrudan daha fazla para harcayarak müşteri edinmeyi artırmaya çalışıyorduk," diyor. "Artık bu metriği anlıyor ve bu sayede işimizi daha akıllı bir biçimde büyüten kararlar verebiliyoruz."

Career Step'in veri analizi kaynaklarına sahip olmayan şirketler, satın alma fiyatını veya yaşam boyu satın alma değerini dolaylı bilgiler olarak kullanmak gibi daha basit yöntemlere yer verebiliyor. Örneğin müstakil ev renovasyon ürünleri satan bir şirketin, müşterilerinin potansiyel değerini ve öncelik sırasını belirleme yöntemi olarak fiyat teklifi tutarlarını kullandığına tanık oldum.

Daha gelişmiş bir modelleme için gerekli kaynaklara sahip değilseniz müşteri başına ortalama gelir, ortalama geri dönüş sıklığı ve müşterilerin işletmenizin sunduğu ürün ve hizmetlerden kaçına ihtiyaç duyduğu bilgilerini değerlendirin. Bu müşterileri, analiz için sahip olduğunuz kaynaklara göre mümkün olduğunca çok sayıda grupta toplayın ve en basit grupların ortalamanın altındaki müşterilerden, ortalama müşterilerden ve ortalamanın üzerindeki müşterilerden oluşmasını sağlayın. Sahip olduğunuz verileri kullanarak, her bir gruptaki verilerin ortak yönlerini belirleyin. Potansiyel müşterilerin yaşam boyu değerlerini tahmin etmek üzere, bu müşterilerin verilerini söz konusu belirlenen gruplarla kıyaslayarak analiz edin.

MYBD modeliniz işletme sonuçlarını artırmak için tek başına yeterli değil; asıl önemli olan, yeni verileri ne şekilde kullandığınız.

Gerekli kaynaklara sahipseniz alıcı davranışına yönelik olasılık modelleri geliştirme konusunda deneyimli bir veri bilimci veya ajans ile çalışma fikrini değerlendirin. Modelinizin ne kadar ayrıntılı olduğundan bağımsız olarak, işletmeniz için anlamlı bir model geliştirmek zaman ve çaba gerektirecektir.

Müşteri yaşam boyu değerinin bir kısa mesafe koşusu değil, bir maraton olduğunu anlayın

MYBD modelinizin geliştirilmesi, uzun vadeli işletme sürekliliğine giden yoldaki ilk adım. Ancak model, işletme sonuçlarını artırmak için tek başına yeterli değil; asıl önemli olan, yeni verileri ne şekilde kullandığınız.

Örneğin temel bir MYBD modelinden elde edilen yönlü verilerle dahi, daha fazla pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetimi fonu gerektiren en yüksek değere sahip müşterilerinize daha fazla harcama yapacak şekilde kaynaklarınızı uygun şekilde kaydırmaya başlayabilirsiniz. Yatırım yaptığınız alanı değiştirmek, büyümeyi artırmanızı sağlayacak şekilde kârlılık elde etmenize yardımcı olacak daha iyi bir konum elde etmenizi sağlayabilir.

Her yolculuk birden çok evreden oluşuyor ve bu durum MYBD yolculuğu için de geçerli. Her evreyle birlikte, şirket olarak daha güçlü bir konuma geleceksiniz. İşe, verilerinizin en iyi müşterilere ulaşan yolu çizmesine izin vererek başlayın.

Müşterilerinizi gerçekten tanımanın tek yolu müşteri verilerini birleştirmekten geçiyor