Klantsegmentatie naar een hoger niveau tillen bij een retailer

Context en doelstellingen

Een toonaangevende elektronicaretailer werkte zonder duidelijke strategie voor klantsegmentatie en had onvoldoende zicht op aankooppatronen en klantwaarde. Zonder gestructureerde aanpak om klantgedrag te begrijpen, waren de marketingacties breed gericht in plaats van persoonlijk. Dat leidde tot inefficiënte campagne-uitgaven en gemiste omzetkansen.

Bovendien werd het moeilijker om contacten en klantbetrokkenheid systematisch op te volgen.

De retailer vroeg Agilytic een geavanceerd RFM-model (Recency, Frequency, Monetary) te ontwikkelen dat zowel onlineverkoop als winkelverkoop zou meenemen. Een op maat gemaakt en geoptimaliseerd RFM-model vereiste zowel een zorgvuldig technisch proces als een goed begrip van de bedrijfscontext om bruikbare segmenten te definiëren.

Aanpak

Ons team koos voor een gestructureerde aanpak om de klantsegmentatie en analysemogelijkheden van de retailer te vernieuwen:

1. Data-integratie en opschoning

We bundelden data uit meerdere bronnen, waaronder kassasystemen, e-commerceplatformen en klantendatabases, om één overzicht van klantinteracties over alle kanalen te krijgen.

1. Modelontwikkeling

Het Agilytic-team ontwierp vervolgens een uitgebreid RFM-model dat zowel online- als winkelaankopen correct meeweegt en verwerkt, voor een volledig beeld van klantbetrokkenheid en -waarde.

1. Betere dataverzameling & segmentatie

We introduceerden nieuwe afspraken voor dataverzameling, met een correcte registratie van retouren en nauwkeurige labels voor verschillende verkooptypes, om de datakwaliteit te verbeteren.

We ontwikkelden ook een vereenvoudigd kader voor klantsegmentatie met slechts vijf strategische klantsegmenten, in plaats van de negen die standaardmodellen vaak gebruiken. Daardoor werden de inzichten veel bruikbaarder voor verkoop en marketing.

1. Technische implementatie

We bouwden een specifieke technische module voor het RFM-model, geïntegreerd met de bestaande systemen van de retailer en met betere prestaties en schaalbaarheid.

1. Grondige segmentanalyse

Tot slot analyseerden we elk klantsegment uitgebreid, met onder meer:

• Berekeningen van de verwachte omzet per segment en per persoon

• Jaarlijkse overgangsmatrices die tonen hoe klanten in de loop van de tijd tussen segmenten bewegen

Resultaten

De implementatie van het uitgebreide RFM-model leverde de elektronicaretailer aanzienlijke, blijvende voordelen op:

1. Beter klantinzicht

Voor het eerst kreeg de retailer zicht op het volledige klantenbestand, ook op voorheen ‘onzichtbare’ winkelklanten die nooit online hadden gekocht. De analyse van segmentovergangen gaf inzicht in typische patronen in de klantlevenscyclus en hielp bewegingen tussen segmenten voorspellen en beïnvloeden.

Onze analyse identificeerde ook een cruciale groep klanten die verantwoordelijk is voor 40% van de toekomstige omzet, zodat hun behoud voorrang kon krijgen.

1. Betere marketing & inzet van middelen

De verbeterde klantsegmentatie maakt gerichte, evenredige acties per segment mogelijk. De omzetvoorspelling per segment helpt de retailer om marketinginvesteringen efficiënt af te stemmen op het verwachte rendement van elke klantgroep.

1. Een schaalbare technische infrastructuur

De cloudimplementatie bood een schaalbare, toekomstbestendige basis voor verdere analyticsontwikkeling en integratie met andere bedrijfssystemen.

De retailer beschikt nu over een robuuste infrastructuur voor klantsegmentatie en -analyse die strategische beslissingen bij marketing, assortimentsbeheer en winkelactiviteiten ondersteunt. Dankzij dit nauwkeurige inzicht in klantwaarde kon het bedrijf middelen doeltreffender inzetten en sterkere relaties met de waardevolste klanten opbouwen.

Het bedrijf is nu goed geplaatst om een concurrentievoordeel in de elektronicaretail te behouden.