Hvordan gjennomføre en kundeanalyse, fra et netthandelsperspektiv

En netthandel er helt avhengig av å forstå kundene sine for å lykkes. En smart måte å øke den forståelsen på er ved å gjennomføre en kundeanalyse. I dette innlegget ser vi nærmere på hva det innebærer - og hva du kan bruke funnene til.

#1 Datainnsamling

Startpunktet er naturlig nok å samle inn relevant data om kundene. Det kan for eksempel være snakk om demografiske opplysninger, kjøpshistorikk, atferd på nettsiden og kundenes preferanser.

Mange der ute nøyer seg med standardrapporter som de enkelt har tilgang til. Men ofte speiler ikke innholdet i de rapportene dine faktiske forretningsbehov. De kan til og med virke mot sin hensikt, ved at du eksponeres for en lang rekke uvesentlige måltall som distraherer deg fra det du burde følge med på. Gjør deg noen tanker om hva som faktisk er viktig for deg å finne ut av. Kanskje målene som er satt for netthandelen er et godt sted å starte tankevirksomheten?

Det finnes mange gode kanaler å samle inn data fra - bruk gjerne flere av dem. CRM-/ordresystem og webanalyse-verktøy er for eksempel to gode kilder å starte med. Ikke vær redd for å sende ut et spørreskjema for å grave dypere i noe eller hente ut tall fra en database. Jo mer du vet - jo bedre kan du forstå kundene. Bare vær obs på å skaffe samtykkene du trenger!

Hvorfor:

Ved å samle inn data får man et detaljert bilde av hvem kundene er - og hvordan man kan tilpasse markedsføring, tilbud og brukeropplevelse for å møte deres behov mer presist.

#2 Segmentering

Etter å ha samlet inn data bør man segmentere kundene. Segmentering er en kunst og en vitenskap som det ikke finnes noen klar oppskrift på. Det du er ute etter er å dele kundene i ulike grupper basert på felles kjennetegn eller atferdsmønstre. Det kan være snakk om noe så enkelt som aldersgrupper, men også mer komplekse kjøpsvaner eller preferanser. Bare husk: sluttresultatet skal være at du differensierer kommunikasjonen til disse gruppene. Det bør du ha i bakhodet når du ser etter meningsfulle inndelinger.

Også her er målene for netthandelen et godt sted å starte: Skal man for eksempel øke lojaliteten, så er det naturlig å grave i hva som skiller kundene som er lojale fra de som er flyktige.

Hvorfor:

Segmentering gir netthandelen muligheten til å tilpasse markedsføringen, kundeoppfølgingen, opplevelsen på siden og mye mer. Det er segmenteringen som lar oss gå fra innsikt til handling og faktisk skape verdi av dataene våre. For kunden blir resultatet - forhåpentligvis - en mer personlig og relevant opplevelse.

#3 Kjøpsatferdsanalyse

En kjøpsatferdsanalyse går ut på å undersøke hvordan kundene oppfører seg, før, under og etter et kjøp. Målet er å forstå hva som driver atferden deres. Klarer vi å identifisere trender, mønstre eller preferanser?

Et eksempel vil være å undersøke prosessen rundt utsjekk. Er det friksjonspunkter i den prosessen hvor kundene faller av? Kanskje det er noe med betalingsalternativene, fraktmulighetene eller tidkrevende utfylling som skaper problemer.

En kjøpsatferdsanalyse kan også være så mye mer - det kan handle om hvilke produkter som selger mest, hva som utløser kjøp eller hvilke kampanjer og tilbud som er mest effektive.

Hvorfor:

Funn fra denne analysen kan man blant annet bruke til å:

• Optimalisere markedsføringsstrategien (kanskje man trenger å jobbe med kundenes oppfatninger om merkevaren?)
• Identifisere salgsfremmende tiltak (kanskje man går glipp av mulige inntekter fra betalt søk?)
• Tilpasse sortimentet (kanskje flere tilbehørsprodukter kan øke gjennomsnittlig ordrestørrelse?)

Lykkes man med dette vil man se økt salg, bedre konkurranskraft og kanskje også høyere kundetilfredshet.

#4 Personlig tilpasning

Tar man kundeanalysen et steg lenger så kan man tilby personlig tilpassede opplevelser og anbefalinger til kundene. Det kan innebære at en gruppe kunder ser en annen type kommunikasjon og verdiforslag på nettsiden enn andre - eller at kunder får anbefalinger basert på tidligere kjøp, personlige preferanser eller andre kunders atferd.

Her kan man gjerne starte med en manuell kundeanalyse og manuelle anbefalinger mot grupper av kunder. Selve kommunikasjonen kan for eksempel skje via e-post. Men skal man virkelig høste frukter bør man bruke et system som legger til rette for å automatisere prosessen mot hver enkelt besøkende. Bruker dere Optimizely så kan det være verdt å ta en kikk på Optimizely Product Recommendations, som tilpasser produktanbefalinger til de besøkende, eller Optimizely Data Platform, som lar deg forstå og segmentere brukerne. Voyado leverer også en god løsning for personalisering som det går an å integrere mot.

Hvorfor:

Personlig tilpasning skaper en unik opplevelse for kundene, øker kundelojaliteten og sannsynligheten for gjentatte kjøp. Det kan også gjøre at kundene føler seg sett og verdsatt, noe som kan bidra til positiv omtale og en styrket merkevare.

Oppsummering

Å gjennomføre en grundig kundeanalyse gir verdifull innsikt som kan brukes til å styrke hele virksomheten. Klarer man å utnytte potensialet her, så kan man tilby en bedre opplevelse for kundene, øke salget og oppnå konkurransefordeler i en digital verden preget av stadig sterkere konkurranse.

Skulle du trenge hjelp eller ønsker en profesjonell gjennomgang, så slå gjerne av en prat med oss i Epinova!