KLANT SEGMENTATIE ANALYSE

Wat is de uitdaging?

Veel bedrijven steken veel energie in het definiëren van verschillende klantgroepen. Op deze manier kunnen ze de boodschap aanpassen aan hun klanten. Omdat er tegenwoordig heel veel data beschikbaar is over een klant, is dit een uitgelezen kans om data science in te zetten en relevanter te communiceren met klanten.

Hoe gaan we te werk?

Allereerst organiseren we een workshop (of webinar) om alle variabelen in kaart te brengen die er bekend zijn over de klanten.  Vervolgens is het belangrijk om goed te begrijpen hoe deze variabelen in de praktijk ingezet worden. Zo is het bijvoorbeeld belangrijk om te weten van welke variabelen je een selectie kunt maken in bijvoorbeeld een email of advertentie omgeving.  

Via een ‘client clustering model‘ bepalen we vervolgens welke klantgroepen er te onderscheiden zijn. We voeden het model met alle variabelen en ‘trainen’ deze met historische data.  Hierbij is het belangrijk om te bepalen voor welke doelstelling je het model gaat ‘trainen’. Zo kun je ervoor kiezen om klanten te groeperen naar conversie kans, kans dat ze mogelijk gaan vertrekken (churn) of bijvoorbeeld klantwaarde. 

Hoe zet je dit in de praktijk in?

Voor alle verschillende klantgroepen die volgen uit het client clustering model, worden aparte marketing strategieën ontwikkeld. Zo ontvangen klanten met een hoge kans om weg te gaan een aparte retentie campagne en ontvangen klanten met een hogere conversie kans juist campagnes om nog meer producten af te nemen. 

Bij wie hebben we dit eerder gedaan?

Wil je hier meer weten over deze oplossing?

Neem contact met ons op