Als data driven marketeer kun je data op veel verschillende manieren gebruiken. In deze blog bespreken we veelgebruikte modellen voor clustering en prediction. Wat is K-means clustering? En waarom zou je, als je klantgedrag wilt voorspellen, een decision tree verkiezen boven logistische regressie, of andersom?

Deel 2

Om succesvol te zijn in klantbehoud, is het belangrijk om te weten wat jouw klanten waard zijn. De Customer Lifetime Value kan je hierbij helpen. In mijn vorige blog legde ik uit wat CLV is, waarom het van belang is en op welke manier je het kan berekenen. In deze blog vertel ik je hoe je CLV-uitkomsten succesvol kan toepassen in jouw organisatie.

Deel 1

Bedrijven geven doorgaans veel geld uit aan loyaliteitsprogramma’s. Terugkerende klanten leveren immers netto meer winst op dan nieuwe klanten. Om hierin succesvol te zijn is het belangrijk dat je weet wat jouw klanten waard zijn. Het Customer Lifetime Value model (CLV), de levenslange klantwaarde, helpt je dit inzicht te verkrijgen.

Deel 2

Met RFM-analyses kun je heel precies de waarde van elke klant bepalen. In het vorige blog segmenteerden we jouw klanten op basis van transactionele data. Nu gaan we aan de slag met die verschillende segmenten. Welke benadering kies je voor een ‘Champion’ en welke voor een ‘New Customer’?

Deel 1

Het is eenvoudiger om aan bestaande klanten te verkopen dan om nieuwe klanten te werven. Bestaande klanten zijn immers al overtuigd van de waarde van jouw product of dienst en hebben het aankoopproces al doorlopen. Hoeveel waarde een klant precies vertegenwoordigt vind je in transactionele data. Met RFM-analyses kun je die waarde vinden en benutten.

Met Data Science haal je uit miljoenen datapunten bruikbare informatie. Grote hoeveelheden data uit meerdere bronnen samenbrengen, combineren en analyseren: dat is de kern van data science. En dat kan zeer waardevolle marketinginformatie opleveren over bijvoorbeeld de customer lifetime value, of over de kans dat iemand binnenkort een aankoop gaat doen.