در گذشته، افزایش فروش بیشتر به تجربه فروشنده، شناخت بازار و حدسزدن نیاز مشتری وابسته بود، اما امروز شرایط فرق کرده است. کسبوکارهای آنلاین به حجم زیادی از اطلاعات مشتری دسترسی دارند؛ از محصولاتی که یک کاربر مشاهده میکند گرفته تا سابقه خرید، میزان تعامل با پیامهای تبلیغاتی و حتی صفحاتی که در سایت بیشتر از همه میبیند.
اگر این دادهها بهدرستی جمعآوری و تحلیل شوند، میتوانند به یکی از مهمترین ابزارهای افزایش فروش تبدیل شوند. در واقع، مسئله فقط داشتن اطلاعات بیشتر نیست؛ مهم این است که بتوانید از دادههای مشتری برای پیدا کردن مشتری مناسب، زمان مناسب برای فروش و ارائه پیشنهاد مناسب استفاده کنید. اینجا در مارکیتومگ با ۵ استراتژی دادهمحور آشنا میشویم که میتوانند به کسبوکارهای آنلاین برای فروش بیشتر و تصمیمگیری بهتر کمک کنند.
اولین قدم برای استفاده از اطلاعات مشتری، جمعآوری درست دادههاست. بسیاری از کسبوکارها اطلاعات مختلفی درباره مشتریان خود دارند، اما این اطلاعات در بخشهای مختلف پراکنده شدهاند. بخشی از اطلاعات در فروشگاه اینترنتی، بخشی در سیستم پشتیبانی، بخشی در شبکههای اجتماعی و بخشی هم در فایلهای فروش یا نرمافزارهای حسابداری قرار دارد. اولین کار این است که این اطلاعات را تا حد امکان در یک سیستم منظم جمع کنید.
اطلاعاتی مانند سابقه خرید مشتری، محصولات مشاهده شده، تعداد و ارزش سفارشها، فاصله زمانی بین خریدها، میزان تعامل با پیامها، صفحات پربازدید، سبدهای خرید رها شده و منبع ورود مشتری به سایت میتوانند برای تحلیل رفتار مشتری مفید باشند. استفاده از ابزارهایی مانند CRM، نرمافزارهای تحلیل سایت و ابزارهای اتوماسیون بازاریابی کمک میکند این اطلاعات ساختارمند شوند.
اما جمعآوری داده بهتنهایی کافی نیست. ارزش واقعی زمانی ایجاد میشود که بتوانید از این دادهها برای تصمیمگیری استفاده کنید. برای مثال، اگر متوجه شوید گروهی از مشتریان معمولاً بعد از خرید یک محصول، محصول مکمل خاصی را هم خریداری میکنند، میتوانید برای آنها پیشنهاد مرتبط ارسال کنید. به این ترتیب، اطلاعات مشتری مستقیماً به افزایش فروش و فروش مکمل تبدیل میشود.
یکی از اشتباهات رایج در بازاریابی این است که تصور کنیم هرچه تعداد لیدها بیشتر باشد، فروش هم بیشتر خواهد شد. اما تعداد بالای لید لزوماً به معنی فروش بیشتر نیست. اگر بخش زیادی از افرادی که جذب میکنید علاقه یا نیاز واقعی به محصول شما نداشته باشند، تیم فروش زمان زیادی را صرف پیگیری مشتریانی میکند که احتمال خریدشان پایین است. اینجاست که بازاریابی دادهمحور اهمیت پیدا میکند.
با تحلیل اطلاعات مشتریان قبلی میتوانید بفهمید چه ویژگیهایی در مشتریان باارزش شما مشترک است. سپس مشتریان جدیدی را که ویژگیهای مشابه دارند، هدف قرار دهید. در کسبوکارهای B۲B، روشی مانند Account-Based Marketing یا ABM نیز میتواند کاربردی باشد. در این روش بهجای اینکه پیام یکسانی برای تعداد زیادی از شرکتها ارسال کنید، شرکتهایی را که بیشترین تناسب را با محصول شما دارند شناسایی کرده و برای هرکدام پیام و پیشنهاد متناسب طراحی میکنید.
برای مثال، فرض کنید یک کسبوکار نرمافزار حسابداری آنلاین میفروشد. بهجای تبلیغ عمومی برای همه صاحبان کسبوکار، میتواند از دادههای بازار استفاده کند و شرکتهای کوچک و متوسطی را که بهتازگی رشد کردهاند و احتمالاً نیاز بیشتری به سیستم حسابداری دارند، هدف قرار دهد. پیام تبلیغاتی نیز میتواند مستقیماً روی مشکلی تمرکز کند که برای این گروه اهمیت دارد؛ مثلاً مدیریت بهتر هزینهها، کنترل موجودی یا سادهتر شدن حسابداری. هرچه شناخت شما از مشتری بیشتر باشد، پیام فروش نیز دقیقتر خواهد شد.
همه مشتریان در یک مرحله از مسیر خرید قرار ندارند. یک نفر ممکن است فقط در حال آشنایی با یک محصول باشد، در حالی که فرد دیگری همین حالا در حال مقایسه قیمتها و پیدا کردن بهترین گزینه برای خرید است. دادههای نیت خرید میتوانند به کسبوکار کمک کنند این تفاوت را بهتر تشخیص دهد.
نیت خرید را میتوان از رفتارهای مختلف مشتری متوجه شد؛ برای مثال: جستوجوی یک محصول یا کلمه کلیدی خاص، مشاهده چندباره یک صفحه محصول، دانلود راهنمای خرید، مقایسه چند محصول، بازدید از صفحات قیمت، خواندن چند مطلب درباره یک موضوع مشخص، اضافه کردن محصول به سبد خرید، بازدید از محصولات مشابه و تعامل با محتوای مرتبط. هرکدام از این رفتارها میتواند یک سیگنال خرید باشد.
فرض کنید یک کاربر در فروشگاه اینترنتی شما چند بار یک مدل لپتاپ را مشاهده کرده، مشخصات آن را خوانده و در نهایت آن را به سبد خرید اضافه کرده است. این کاربر احتمالاً ارزش بیشتری برای یک پیام فروش دارد تا فردی که فقط یکبار از صفحه اصلی سایت بازدید کرده است.
در چنین شرایطی میتوان با استفاده از اتوماسیون بازاریابی، پیشنهاد مناسب را در زمان مناسب نمایش داد؛ مثلاً اطلاعرسانی درباره تخفیف، موجود شدن کالا یا ارسال رایگان. هدف این نیست که مشتری را با تبلیغات بیشتری بمباران کنیم؛ هدف این است که در زمان درست، پیام درست را به مشتری درست برسانیم.
همه مشتریان یک نیاز و یک اولویت ندارند. حتی زمانی که چند نفر قصد خرید یک محصول مشابه را دارند، دلایل تصمیمگیری آنها ممکن است کاملاً متفاوت باشد. برای مثال، در یک شرکت ممکن است مدیر مالی بیشتر به قیمت و کاهش هزینهها توجه کند، در حالی که مدیر فناوری امنیت، سازگاری با سیستمهای فعلی و امکانات فنی محصول را مهمتر بداند.
بنابراین یکی از کاربردهای مهم اطلاعات مشتری این است که پیام فروش را متناسب با مخاطب تغییر دهیم. برای مشتریان مختلف میتوان از اطلاعاتی مانند صنعت و حوزه فعالیت، اندازه کسبوکار، سابقه خرید، ارزش خرید، نیازها و مشکلات، رفتار کاربر در سایت، محصولات مورد علاقه و مرحله مشتری در مسیر خرید استفاده کرد.
برای مثال، یک فروشگاه آنلاین لوازم اداری را در نظر بگیرید. اگر مشتری قبلاً چند بار کارتریج پرینتر خریداری کرده باشد، احتمالاً پیشنهاد یک کارتریج سازگار یا بسته چندتایی برای او جذابتر از تبلیغ عمومی سایر محصولات فروشگاه است. یا اگر مشتری یک بار برای تجهیز دفتر کار خود چند محصول خریداری کرده، میتوان در خرید بعدی محصولات مرتبط دیگری را پیشنهاد داد. این همان چیزی است که به آن شخصیسازی فروش میگوییم؛ یعنی بهجای نمایش یک پیشنهاد یکسان به همه، پیشنهاد را بر اساس اطلاعات و رفتار هر مشتری تنظیم کنیم.
مشتری امروز فقط از یک کانال با کسبوکار ارتباط ندارد. ممکن است ابتدا یک محصول را در اینستاگرام ببیند، سپس وارد سایت شود، چند محصول را بررسی کند، از طریق گوگل دوباره به سایت برگردد، سبد خرید بسازد و در نهایت چند روز بعد خرید خود را انجام دهد. اگر اطلاعات این تعاملات از یکدیگر جدا باشند، تصویر کاملی از رفتار مشتری نخواهید داشت.
به همین دلیل بهتر است اطلاعات مربوط به مشتری در کانالهای مختلف تا حد امکان به یکدیگر متصل شوند. برای مثال: CRM میتواند سابقه مشتری و تماسهای قبلی را ثبت کند. ابزارهای تحلیل سایت میتوانند رفتار کاربر، صفحات بازدیدشده و مسیر حرکت او در سایت را نشان دهند. ابزارهای بازاریابی میتوانند میزان تعامل مشتری با ایمیل، پیامک و کمپینها را ثبت کنند. شبکههای اجتماعی و تبلیغات دیجیتال نیز اطلاعاتی درباره کلیکها، تعاملات و رفتار مخاطبان در اختیار کسبوکار قرار میدهند.
وقتی این دادهها در کنار یکدیگر قرار بگیرند، شناخت دقیقتری از مشتری به دست میآید. برای مثال، ممکن است متوجه شوید مشتری ابتدا از طریق یک تبلیغ وارد سایت شده، چند روز بعد یک مقاله آموزشی درباره محصول خوانده و سپس از صفحه محصول بازدید کرده است. این اطلاعات میتواند نشان دهد که مشتری به خرید نزدیک شده و زمان مناسبی برای ارائه یک پیشنهاد فروش است. این رویکرد که در آن کانالهای مختلف با اطلاعات مشترک به یکدیگر متصل هستند، میتواند تجربه مشتری را بهتر کرده و نرخ تبدیل را افزایش دهد.
داده بهخودیخود باعث افزایش فروش نمیشود. ارزش واقعی اطلاعات مشتری زمانی مشخص میشود که کسبوکار بتواند از آن برای تصمیمگیری بهتر استفاده کند. با جمعآوری و تحلیل درست دادهها میتوان مشتریان ارزشمندتر را شناسایی کرد، رفتار مشتری را بهتر شناخت، پیشنهادهای شخصیسازیشده ارائه داد، زمان مناسب برای ارتباط با مشتری را پیدا کرد، فروش مکمل و فروش مجدد را افزایش داد، هزینه تبلیغات را کاهش داد، نرخ تبدیل را بالا برد و عملکرد تیم فروش را بهتر کرد. در نهایت، دادههای مشتری میتوانند فاصله میان حدس زدن و تصمیمگیری آگاهانه را از بین ببرند.
توصیه ما در مارکیتو مگ این است که برای یک فروشگاه اینترنتی، این موضوع میتواند از یک اقدام ساده شروع شود؛ مثلا ثبت دقیق سابقه خرید مشتریان. اما با رشد کسبوکار میتوان این اطلاعات را به سیستم CRM، تحلیل رفتار کاربران، اتوماسیون بازاریابی و سایر ابزارهای فروش متصل کرد. کسبوکارهایی که بتوانند از اطلاعات مشتری برای شناخت بهتر، شخصیسازی و زمانبندی فروش استفاده کنند، شانس بیشتری برای افزایش فروش و ساختن رابطه بلندمدت با مشتری خواهند داشت.
برای خواندن ادامه محتوا اطلاعات را وارد کنید
