Wanneer u producten met een hoge omloopsnelheid verkoopt en trouwe klanten wekelijks of tweewekelijks naar uw verkooppunt komen, kan het op het vlak van CRM nuttig zijn om u aan te passen aan het ritme van de klant.
Zodra ze lid zijn van uw getrouwheidsprogramma, nemen uw meest regelmatige klanten al snel de gewoonte aan om zich systematisch te identificeren wanneer ze aan de kassa komen. Conclusie? Na enkele maanden beschikt u over een significant aantal gegevens over hun uitgaven die u meteen kunt benutten voor profiling.
Ontdek de aanpak in vijf stappen die enkele retailers met succes hebben getest.
Stap 1 — Identificeren van regelmatige klanten.
Achterhalen wie uw regelmatige klanten zijn, is de eerste stap in dit proces. Een RFM-segmentering (Recency, Frequency en Monetary Value) is al een eerste oplossing om hen te identificeren. Tenzij ze nog maar pas in het getrouwheidsprogramma zijn gestapt, vindt u ze in kwintiel 5 van Recency en Frequency (en hoogstwaarschijnlijk ook Monetary Value).
In CustoCentrix vindt u bovendien nog twee andere nuttige indicatoren om te achterhalen hoe regelmatig een klant in uw verkooppunt komt: de gemiddelde tijdspanne tussen twee bezoeken en het aantal passages aan de kassa. De gemiddelde tijdspanne tussen twee bezoeken wordt berekend voor iedere consument afzonderlijk, ten opzichte van de groep en op voorwaarde dat de klant uw verkooppunt ten minste twee keer bezocht. Dit gegeven omvat dus het bezoekgedrag voor verschillende verkooppunten. Het is net die indicator, eerder dan het aantal verkopen, die het aspect Frequency van de RFM-analyse zal voeden om zo maximaal te decorrereleren met de variabelen Frequency en Monetary Value.
Deze frenquentie-indicatoren moeten in verband worden gebracht met de ouderdom van de relatie, nog een variabele die in CustoCentrix wordt berekend.
Stap 2 — De gebruikelijke dagen en/of uren identificeren
Nieuw in CustoCentrix: het consumentenprofiel wordt aangevuld met een nieuw veld 'Voorkeursdag'. Dit veld wordt dagelijks bijgewerkt en geeft aan op welke dag van de week de klant het vaakst naar uw verkooppunt komt (van maandag tot zondag).
Door aan te geven welke de voorkeursdag is van de consument, biedt CustoCentrix u een nieuwe manier om uw verkoop af te stemmen op het koopgedrag van de klant. Hetzelfde is bovendien mogelijk voor de tijdstippen waarop de klant uw verkooppunt bezoekt.
Maar wat moet ik met die gegevens, horen we u denken?
Stap 3 — Het communicatieproces aanpassen aan de gewoonten van regelmatige klanten
Toegegeven, in de retailsector – en ook in veel andere bedrijven – kijken marketeers nog steeds veel meer naar hun interne agenda's dan naar die van de consument. Er wordt gewerkt met campagnes, er worden massaal e-mails verstuurd wanneer er folders uitkomen enz. Toch zien we stilaan een vooruitgang in het gebruik van relationship marketing en worden berichten almaar vaker verstuurd op sleutelmomenten in de consumentenrelatie.
Vandaar dus volgend idee: misschien kunt u uw regelmatige klanten de promoties toesturen op de avond voor de dag dat ze uw verkooppunt doorgaans bezoeken?
Stap 4 — Testen en meten
In plaats van hetzelfde bericht tegelijkertijd naar alle klanten te versturen, testen we hoe we de verzending kunnen verdelen naargelang het voorkeurstijdstip van de klant. Daarbij wordt de inhoud van het bericht indien nodig zo veel mogelijk gepersonaliseerd.
Via het gebruik van controlegroepen die willekeurig werden bepaald, kunnen we meten hoe doeltreffend deze nieuwe manier van werken is: is het gemiddelde aankoopbedrag toegenomen of werd er ook effectief verkocht in de categorieën die in de kijker werden gezet?
Stap 5 — Industrialiseren
Zodra we een overtuigend resultaat bekomen, moeten we het proces enkel nog automatiseren en bepalen met welke indicatoren we de evolutie van de doeltreffendheid verder kunnen opvolgen.
In de strijd om de aandacht van de klant te trekken en top of mind te blijven, willen we immers allemaal innoveren en nieuwe tactieken uitproberen. Onze regelmatige klanten verdienen een bijzondere aandacht, een persoonlijke aanpak en de beste service. Waarom zouden we dan geen nieuwe aanpak uitproberen op basis van de gegevens die we hebben verzameld? De voorkeursdag is daar al eentje van, maar u kunt er ongetwijfeld zelf nog andere bedenken?
Laat het ons weten en we testen het samen uit!
