Find your Wally: spot uw droomklanten met customer analytics

Wally is dat mannetje dat iedereen wel kent, uit de zoekboekenserie van Martin Handford. U herkent hem aan zijn bril, muts, streepjestrui en wandelstok. Maar u vindt hem niet zomaar. Hij zit de ene keer verstopt in een taartfabriek, de andere keer in een bloementuin, een circus, of in Hollywood. Oké, er zijn wel mensen die hem direct spotten, maar meestal zit u toch een flinke tijd naar de tekening te staren.  

Zo is het ook met bedrijven die hun waardevolste of veelbelovendste klanten zoeken. Hun gegevens zitten al in het CRM-systeem of in de webshopsoftware, maar u pikt ze er niet zomaar uit. Dat komt doordat er zoveel gegevens in zitten, of omdat bronnen niet gekoppeld zijn en u op allerlei locaties moet zoeken.  

Gelukkig is er een algoritme dat het zoekwerk voor u doet en klanten voor u sorteert en rangschikt. Veel sneller dan een mens dat kan. Wist u trouwens dat er ook echt een algoritme is dat in een splitsecond Wally vindt? 

Beter resultaat dankzij het RFM-model 

De analyse van uw klantendata is gebaseerd op het RFM-model. De afkorting staat voor recency, frequency en monetary. Wanneer deed iemand een aankoop, hoe vaak kocht iemand iets, hoe hoog was het bedrag dat werd besteed?  

Hieruit rolt een lijstje waarop niet alleen uw Wally staat, maar ook welke klanten ‘slapen’ en welke dreigen af te haken. Dit helpt u om Wally een gepersonaliseerde aanbieding te doen. Bent u commercieel directeur, dan kunt u uw marketing- en salescapaciteit bovendien efficiënter inzetten. U ziet immers ook welke klanten u als verloren moet beschouwen. Het heeft waarschijnlijk geen zin om daar nog tijd in te steken.  

U kunt nog een stap verder gaan in analytics door een vraag te voorspellen. Als u bijvoorbeeld weet dat klanten die nu product X kopen in de toekomst interesse gaan tonen in product Y, kunt u daar uw boodschap op afstemmen en het product direct aanbevelen. 

Word ook een datagedreven onderneming 

McKinsey geeft aan dat uw organisatie door deze manier van werken de omslag naar een datagedreven werkwijze maakt. Uit klantendata komen inzichten boven die onder meer helpen om: 

• Klantbelevingen te verbeteren.
• Klantverlies te minimaliseren.
• Klantloyaliteit te vergroten.
• Klantenwerving te optimaliseren.
• Klantbestedingen te vergroten.