Krok 1. Segmentacja i zbieranie danych w czasie rzeczywistym
O segmentacji konsumentów napisano już niejedno, ale mało kto zajmuje się pewną niewygodną kwestią, czyli aktualizacją danych o użytkownikach. Cieszymy się, kiedy do naszej bazy mailingowej wpadnie nowy potencjalny klient, zostawia cenne dane i pozwala nam na podtrzymywanie dialogu. Co z tego, jeśli w ciągu najbliższych miesięcy zebrane informacje mogą się zdezaktualizować lub będą wymagać uzupełnienia?
POLECAMY
Nie możemy – a w zasadzie nasze dane konsumenckie nie mogą – spoczywać na laurach, a zwykła segmentacja już nie wystarczy. Czas wejść na nowy poziom, czyli zbierać dane z jak największej liczby źródeł i segmentować klientów w czasie rzeczywistym. Dzięki automatycznej segmentacji możesz lepiej analizować dane i zobaczyć, jakie rezultaty zwiększają lub zmniejszają sprzedaż. Na dodatek nie musisz martwić się o reakcję klientów na prośby o podzielenie się informacjami o sobie, bo... podejdą do tego z entuzjazmem. Jak wynika z raportu Deloitte’s Consumer Review on Mass Personalization1, 22% konsumentów jest zadowolonych z personalizowanej obsługi w zamian za udostępnienie swoich danych, a 25% jest nawet gotowych zapłacić za tak dopasowaną ofertę.
Mechanizmy uczenia maszynowego bazują na zgromadzonych danych – im więcej danych, tym lepsze wyniki działań algorytmów. Dlatego warto zadbać o jak najwięcej źródeł, z których będziesz czerpać dane o użytkownikach, zarówno przed konwersją, jak i po jej zakończeniu. Każde zachowanie na stronie WWW mówi wiele o preferencjach i charakterystyce użytkownika. Przykładem rozwiązania pozwalającego na poznanie rzeczywistych zachowań (i zainteresowań) użytkowników jest kod śledzący, zainstalowany w witrynie. Co może wyniknąć z zastosowania takiego kodu?
N...
- 6 drukowanych wydań magazynu Online Marketing
- Dodatkowe artykuły niepublikowane w formie papierowej
- Dostęp do czasopisma w wersji online
- Dostęp do wszystkich archiwalnych wydań magazynu oraz dodatków specjalnych
- ... i wiele więcej!