De (on)zin van klantsegmentatie op basis van externe data
Bericht gepost door: Bram_van_Essen
CRM is weer helemaal terug en dus zien we diverse thema-avonden en semimars met CRM als onderwerp. En gaat het over CRM, dan gaat het vaak snel over klantsegmentatie. Zo was er kort geleden een thema sessie van het CRMGenootschap en organiseert de PIM op 28 maart hierover een avond (Karen Miedema is on tour, zo lijkt het).
Niet geheel toevalligerwijs heb ik de sessie van het CRM Genootschap bijgewoond en naast waarde- en churnsegmentatie kwam hier ook weer eens de behoeftesegmentatie ter sprake. Dit levert altijd hele mooie plaatjes op met segmenten en bijbehorende 'moodboards'. Smullen voor communicatiemanagers, maar ik wordt er altijd erg argwanend van.
Het probleem met behoeftesegmentaties is dat deze altijd gebaseerd zijn op marktonderzoek dat vervolgens is doorvertaald naar de rest van de database (nu klantsegmentatie weer in is, lijkt ook datafusie opeens weer herontdekt). Allereerst heb je te maken met de onbetrouwbaarheid van marktonderzoek (mijn collega Arjan heeft hier e.e.a. over gepost) en heb je vaak te maken met verouderde gegevens (de Postbank heeft dit kort geleden ook onderkend) . Daarnaast gaat er bij de doorvertaling naar de rest van de database zo veel informatie verloren, dat de voorspellende kracht op individueel klantniveau verwaarloosbaar is.
Ben ik dat helemaal tegen het gebruik van externe data? Nee, ik denk dat deze data prima geschikt zijn om profielen mee te maken voor communicatieafdelingen (veel van deze afdelingen lijken niets te kunnen zonder profiel). Als het je echter gaat om het beter voorspellen van klantgedrag voegen externe data weinig tot niets toevoegen boven op je eigen data. Ongetwijfeld zijn er uitzonderingen op deze regel, maar ik ben nog nooit een opdrachtgever tegen gekomen waar externe variabelen in de churn- en/of crosssell modellen voorkwamen.Weten we offline meer van klantgedrag dan online?
Bericht gepost door: Bram_van_Essen
Wie is mijn klant en wat is zijn koopgedrag? Deze vragen houden de retailwereld al sinds jaar en dag bezig. Om hier inzicht in te krijgen zijn in de jaren ‘90 verschillende winkelketens gestart met een klantenpas. Hiermee zou het gewenste inzicht in het klantgedrag worden verkregen en zou de klant zijn persoonlijke aanbiedingen kunnen ontvangen ('uw eigen folder').
Toen bleek echter dat er wel erg veel data vrij kwam en dat er te weinig capaciteit beschikbaar was om hier fatsoenlijke analyses op te maken. Ook 1 op 1 communicatie bleek best duur te zijn (verassend in het pre e-mail tijdperk?). Ondertussen bleef de database maar groeien en groeien. Zo is Albert Heijn inmiddels een slordige negen ton op jaarbasis kwijt alleen al aan onderhoud.
Toch zijn er ook wel zaken aan het licht gekomen over het gedrag van klanten in de winkel. Vooral het feit dat bepaalde artikelen vaak samen worden gekocht (Bier en chips, koffie en koekjes etc.) is via deze weg achterhaald (al denk ik dat dit inzicht al eerder via onderzoek verkregen was).
Op internet zouden we dat allemaal wel eens even beter gaan doen. Al het gedrag van onze klanten wordt immers tot het kleinste detail gemeten en er kan meteen op worden ingespeeld via gepersonaliseerde aanbiedingen (toch het Mekka van de supermarktondernemer). Niets is echter minder waar!
Sinds een tijdje ben ik klant bij Albert.nl. Vol verwachtingen ging ik aan de slag. Nu ging ik de supermarkt van de toekomst in. Een supermarkt die zich aanpast aan mijn koopgedrag of nog beter, aan mijn klikgedrag. Meteen de proef op de som nemen door een krat bier en wat flessen fris te bestellen. Nu maar wachten op die topaanbieding voor chips en/of zoutjes. Je hoeft immers geen datamining expert te zijn om dergelijke analyses te maken. Die aanbieding kwam helaas niet. Het kan natuurlijk zijn dat internetklanten nooit bier & chips samen kopen, maar ik betwijfel het. In een normale supermarkt worden dergelijke productcategorieën tenminste nog fysiek naast dan wel tegenover elkaar geplaatst om nog enigszins in te kunnen spelen op koopgedrag van de klant.
Ook op het gebied van aanbieding op maat lijkt er geen gebruik gemaakt te worden de beschikbare klantgegevens. Gewoon, dezelfde nieuwsbrief naar alle klanten en niet eens gepersonaliseerd. Een gemiste kans, want op basis van de artikelen die ik koop zou je snel een aantal interessante productgroepen kunnen achterhalen (luiers bijvoorbeeld).
Ik gebruik Albert.nl nu als voorbeeld, maar ik kom op internet eigenlijk zelden een site tegen die echt goed inspeelt op mijn klikgedrag en koopgedrag. Maar ja, als je nauwelijks klikgedrag analyseert is erop inspelen wellicht nog een brugje te ver. Daarover meer in volgende posts.
Onderzoeksmethoden die wel inzicht geven in klantgedrag
Bericht gepost door: Arjan_Haring
Paul Postma beschrijft in zijn nieuwste artikel in het Tijdschrift voor Marketing (maart 2006): Neurologie berooft Marketing van logica, vier methoden die volgens hem wel voorspellende waarde hebben voor menselijk (koop)gedrag:
- functionele MRI-scans (fMRI)
- Zaltman Metaphorical Elicitation Technique (ZMET)
- Empathic design
- Database Managed Marketing Methods (DMMM)
Dan blijft fMRI over. Marketingfacts kwam in februari al met een goed voorbeeld van wat fMRI kan opleveren. Daar kwam ook weer eens naar voren dat respondenten hun eigen gedachten niet kunnen lezen. David Wolfe werkt dit verder uit op zijn blog.
Paul concludeert terecht in zijn artikel dat Spreadsheetmarketeers met hun vermeende zekerheden het moeilijk krijgen: de werkelijkheid is niet te vangen met de methoden die zij gebruiken. Hoe de werkelijkheid dan wel (beter) te vangen is, zal ik in het laatste en meest hardnekkige Marketing Misverstand (nr. 6) uitleggen.
