haal meer inzichten uit je klantdata: handige tips voor e-commerce

-

Als webshopmanager wil je natuurlijk zo veel mogelijk producten verkopen. Daarbij is de regel: hoe beter je de wensen van je klanten kent, hoe groter de kans is dat je een omzetstijging voor elkaar krijgt. Want als je voor elke klant weet waar hij gevoelig voor is, kun je veel preciezer targetten.

Aan de hand van data-analyses kom je makkelijk meer te weten over je klanten. In dit blog tippen we voor een aantal veelgestelde businessvragen een paar handige analysemethodes.

welke klanten zorgen voor de grootste omzet?

Splits je klantenbestand op in tien gelijke groepen op basis van waarde. Neem de meest waardevolle 10% en bepaal cumulatief welk aandeel dit heeft in je totale omzet. Doe dit ook voor de andere negen groepen. Zo maak je inzichtelijk bij welke klantgroep je marketinginspanningen het meeste effect hebben.

hoe kan ik waardevolle klanten herkennen en behouden?

De Customer Lifetime Value (CLV) gaat uit van aankoopfrequentie, aankoopwaarde en klantinactiviteit. Aan de hand van deze parameters wordt inzichtelijk welke nettowinst je over de totale levensduur van een specifieke klant kunt verwachten. Hierdoor kun je nieuwe klanten makkelijk in het meest waardevolle segment plaatsen. Ook signaleer je snel welke waardevolle klanten inactief dreigen te worden, zodat je ze tijdig kunt reactiveren. Zo kan de CLV gaan fungeren als een KPI: ‘einde jaar heeft X% van mijn klanten minstens een CLV van Y euro.’

hoe onderscheid ik verschillende klantgroepen van elkaar?

Gebruik je een hiërarchische clusteranalyse, dan kun je op basis van meerdere variabelen de statistische afstand tussen klanten bepalen. Hiermee kun je groepen vormen op basis van gemeenschappelijke kenmerken. Bijvoorbeeld ‘hoogste aankoopwaarde per transactie’, ‘meeste producten per transactie’, ‘koopt specifieke producten’ en ‘koopt binnen een bepaalde productgroep’. Met dit soort informatie leer je je klanten beter begrijpen, en kun je ze dus ook beter bedienen.

hoe kan ik waardevolle prospects targetten ?

Met ‘Lookalike Audiences’ van Facebook kun je op basis van de e-mailadressen van je klanten, vergelijkbare personen opsporen en deze vervolgens targetten. Hierbij kun je je opgedane inzichten in klantsegmenten en individuele klantwaardes, slim inzetten.

hoe verkoop ik meer per klantgroep?

Met een affiniteitsanalyse (of market basket-analyse), bepaal je de correlatie tussen de producten in een ‘winkelwagentje’. Met als resultaat: een lijst van producten die goed met elkaar samengaan. Hiermee kun je – in verschillende situaties – bepaalde producten bij bepaalde klantgroepen aanbevelen. Ook kun je gecorreleerde producten op je website naast elkaar tonen.

hoe kan ik mijn klantgroepen voorzien in hun behoeften?

Misschien wil je je klanten gepersonaliseerde e-mails sturen. Bijvoorbeeld om een nieuwe collectie te presenteren aan klantgroepen die hierin geïnteresseerd zijn, of om waardevolle klanten te belonen met een exclusieve aanbieding. Een voorwaarde is wel dat je een geïntegreerde dataset hebt waarop je je analyses kunt baseren. Alle webshops hebben een kassasysteem, en de meeste zijn aangesloten op Google Analytics. Met de data uit beide bronnen kun je de analyses uit dit blog uitvoeren, en zo nieuwe inzichten opdoen.

 

Ook benieuwd hoe predictive analytics kan worden toegepast in de praktijk? Lees hier verder over “hoe wij geluk van een land kunnen voorspellen”.