Modellazione del cliente - Significato e suoi diversi aspetti

La modellazione del cliente è il processo di previsione e previsione degli aspetti comportamentali delle prospettive future dei clienti . Il processo include l'identificazione degli obiettivi di marketing e delle campagne e l'ottimizzazione dell'analisi predittiva. Di seguito sono riportati gli aspetti ampiamente discussi della modellazione del cliente:

• Modellazione della risposta - La modellazione migliora la conoscenza dell'organizzazione su ogni singolo cliente e identifica se i clienti in un segmento specifico sono buoni ed efficaci per le campagne di marketing e la promozione. Questo processo include la convalida e il test dei dati e delle informazioni di risposta dei clienti raccolti. Dopo aver analizzato e calcolato questi dati, vengono assegnati punteggi o gradi ai clienti che rappresentano la loro disponibilità a rispondere a un programma oa una promozione specifici. L'approccio consiste nel dividere i clienti in moduli o sottogruppi e quindi assegnare la probabilità di risposta a ciascun sottogruppo. I professionisti del marketing e gli annunci personali decisionali decidono quindi il numero esatto di clienti da includere in quella particolare promozione o programma.

• Previsione del comportamento del cliente - Tutte le organizzazioni sono interessate a determinare il valore futuro di tutti i loro clienti esistenti. Le tecniche di modellazione vengono utilizzate per prevedere il valore della vita dei clienti e il profitto che incide sul comportamento dei clienti come la probabilità di acquisto del prodotto, frequenza di acquisto del prodotto, capacità di spesa, lealtà, utilizzo del supporto e dei servizi. Questi modelli predittivi supportano vari tipi di processi come campagne di marketing, previsione degli aspetti finanziari e di sviluppo, gestione budget clienti e asset management.

• Ottimizzazione del ritorno sull'investimento (ROI) - La modellazione enfatizza l'ottimizzazione delle seguenti attività di marketing come i prezzi, canalizzazione e determinazione del mezzo di risposta. L'organizzazione di solito ottiene il massimo ritorno sull'investimento dalle proprie promozioni di marketing modellando l'elasticità del prezzo dei clienti in modo che a ciascun cliente possa essere data un'offerta valida. In questo modo il margine di profitto del prodotto aumenta con un basso costo per l'organizzazione.

• Misurazione dell'impatto sul mercato - Nello scenario odierno, le organizzazioni devono elaborare programmi di marketing efficienti e attraenti per comunicare con i clienti e trasmettere il loro messaggio perché i clienti sono esposti al mercato aperto in cui la concorrenza di marketing è inevitabile. A causa di questa stimolazione del mercato sui clienti vengono adeguatamente contabilizzati, il che porta confusione nei clienti e diventano prevenuti. A causa di questo comportamento distorto, le previsioni e l'analisi potrebbero discostarsi dall'effettiva attuazione. Essendo di natura multidimensionale, la modellazione aiuta a misurare e sostenere questo impatto del marketing sul comportamento dei clienti in modo controllato ed efficiente.

La modellazione e il profiling sono per lo più gli stessi, ma la differenza fondamentale tra loro è il fattore tempo coinvolto nei processi di modellazione; poiché la modellazione non è un processo statico. La modellazione è implementata in modo molto più sofisticato e quindi la rende una tecnica potente per prevedere il comportamento dei clienti. Il processo di modellazione è orientato all'azione e non è affatto statico durante tutto il ciclo di vita del cliente. La profilazione, d'altra parte, è statica e non viene intrapresa alcuna azione oltre alla semplice registrazione delle informazioni effettive e all'analisi di tali informazioni. La modellazione, d'altra parte, implica azioni da intraprendere nel tempo. La modellazione aumenta anche il ritorno sull'investimento e migliora le prospettive di business ottenendo buoni profitti. Essendo una tecnica più potente ed efficace, i professionisti del marketing preferiscono la modellazione del cliente al posto della profilazione del cliente perché devono gestire i dati effettivi dei clienti.