Die Vorteile einer präzisen Kundensegmentierung liegen für Unternehmen jeder Artwork und Größe auf der Hand, aber für kostenbewusste Startups und KMU kann der Advertising and marketing-ROI für technologieorientierte Kampagnen nicht hoch genug eingeschätzt werden.
Statistisch gesehen stammen 77 % des Advertising and marketing-ROI aus segmentierten, gezielten und getriggerten Kampagnen, während
77 % vonAdvertising and marketing-ROI stammt aus segmentierten, gezielten und ausgelösten Kampagnen, während nicht gezielte Kampagnen eine50 % niedrigere Klickrate (CTR) als segmentierte Kampagnen.
Eine genaue Segmentierung kann für kleine Unternehmen jedoch eine Herausforderung darstellen. Einerseits kann die Erstellung gezielter Kundensegmente dabei helfen, die Ausgaben für Marketingkampagnen für das ideale Kundenprofil zu optimieren, andererseits können die zur Erzielung dieser Genauigkeit erforderlichen Prozesse eine Belastung für die Ressourcen darstellen.
Neue Technologien tragen jedoch dazu bei, Begin-ups und KMUs, die bei ihren Ausgaben sparsamer agieren müssen, Chancengleichheit zu verschaffen. Vor diesem Hintergrund wollen wir uns fünf wichtige Möglichkeiten genauer ansehen, mit denen neue Technologien dazu beitragen, die Kundensegmentierung für kleine Unternehmen zu verändern:
Die Vorteile der KI nutzen
Der anhaltende Increase der künstlichen Intelligenz könnte zu einer präziseren und effektiveren Kundensegmentierung führen.
Durch die Nutzung von maschinellem Lernen (ML) als Teilmenge der KI kann Ihr Unternehmen die großen Datenmengen nutzen, die bei Ihren Interaktionen mit Kunden und Leads entstehen.
Mit KI und ML können SieKundendaten einsehen Sie können Ihre Kunden detaillierter analysieren und gezielte Einblicke in ihre Erwartungen, Ausgabenziele und Reaktion auf bestimmte Kampagnen gewinnen.
Mithilfe von Massive Information-Erkenntnissen können Unternehmen Kunden anhand demografischer, verhaltensbezogener, psychografischer oder prädiktiver Elemente trennen. Maschinelles Lernen kann vorhandene Daten analysieren, um die Parameter anhand von Erkenntnissen aus früheren Käufen, Surfgewohnheiten, Social-Media-Informationen und Kundeninteraktionen zu bestimmen und verfeinerte Segmente für die Gestaltung von Marketingstrategien zu erstellen.
Zeichnungsdaten aus EPOS
Es sind nicht immer komplexe KI- und ML-Lösungen erforderlich, um die riesigen Datenmengen zu erschließen, die Ihre Kunden Ihrem Unternehmen liefern können. Moderne elektronische Kassensysteme (EPOS) können eine Vielzahl von Erkenntnissen liefern, die dazu beitragen können, die Effizienz der Kundensegmentierung zu steigern.
Diese Systeme ermöglichen es Unternehmen,EPOS-Daten analysieren auf umfassender Ebene. Datensätze können je nach EPOS-Anbieter in umfangreiche Kategorien basierend auf Transaktionsdaten, Verkaufsberichten, Kunden, Lagerbeständen, Bankdaten, Buchhaltung und Rechnungsprüfung unterteilt werden.
Diese gezielten Erkenntnisse können dabei helfen, die Kundenpräferenzen, ihre bevorzugten Produkte und Dienstleistungen sowie das Wie, Wann, Warum und Wo ihres Kaufverhaltens zu ermitteln.
Durch die Einführung einer analytisch gesteuerten EPOS-Lösung können Sie Ihre Bemühungen zur Kundensegmentierung in ein modernes Level-of-Sale-System integrieren, das schnellere und effizientere Transaktionen ermöglicht.
Sicherung von Kundendaten
Ein weiteres wichtiges Anliegen kleiner Unternehmen bei der Kundensegmentierung ist die Sicherheit. Für Startups und KMU kann die Aussicht auf einen Verstoß gegen den Datenschutz nicht nur extrem kostspielig sein, sondern auch dem Ruf der Marke enormen Schaden zufügen.
95 % der Cybersicherheitsvorfälle bei KMUs verursachen SchädenKosten zwischen 647 und 511.987. Für Startups mit kleinem Finances könnte ein Sicherheitsversagen auf höherer Ebene fatale Folgen haben.
Glücklicherweise schreitet die Technologie rasant voran und bietet kleinen Unternehmen eine robustere Sicherheitsinfrastruktur.
Es gibt viele neue Cybersicherheitstools, die Unternehmen dabei helfen können, zuverlässig detailreiche Kundensegmente aufzubauen und gleichzeitig die Benutzer vor schwerwiegenden Sicherheitslücken zu schützen.
Führende Lösungen können außerdem nahtlose Datensicherungs- und Wiederherstellungslösungen bereitstellen, um sicherzustellen, dass Segmentierungsstrategien nicht durch einen plötzlichen Verlust von Kundeninformationen beschädigt werden.
Das Tolle an den Fortschritten in der Cybersicherheitstechnologie ist, dass sie es mehr Unternehmen ermöglichen, problemlosDatenschutzbestimmungen einhalten wie etwa die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) durch die Bereitstellung von Instruments und Funktionen, die Kundendaten schützen.
Beschaffung der nächsten Technology
Darüber hinaus wird die Beschaffungstechnologie für KMU zunehmend anpassungsfähiger, sodass sie schneller auf sich ändernde Kundendaten reagieren kann.
Neue Technologien zur Einholung von Angebotsanfragen (RFPs) bei mehreren Anbietern und datengesteuerte Kaufentscheidungen bei Wiederverkäufern und Worth-Added Resellern (VARs) sowie über Direktkanäle haben zur Innovation im Einkauf beigetragen.
Zentralisierte Marktplätze wie Amazon haben einen90 % Zufriedenheitsrate bei kleinen Unternehmen: Etwa 60 % der KMU nutzen die Plattform für die Beschaffung.
Dies bietet ein Maß an Flexibilität, das es Marken ermöglicht, schneller auf Kundendaten zu reagieren, um Lagerbestände aufzufüllen und neue Produkte zu entwickeln, die unterschiedliche Kundensegmente direkt ansprechen.
Durch die Hinzufügung von KI-Erkenntnissen werden wir mehr Entscheidungsträger in kleinen und mittleren Unternehmen dazu bringen, auf der Grundlage von Kundenverhaltensanalysen entschiedene Maßnahmen auf der Grundlage umsetzbarer Empfehlungen zu ergreifen und so sicherzustellen, dass jedem Section entsprechend seiner Bedeutung Rechnung getragen wird.
Social Listening nutzen
Social-Listening-Plattformen wie Brandwatch und Hootsuite bieten einebeispielloses Maß an Zielgenauigkeit für Kundensegmente in Unternehmen aller Größenordnungen.
Eine Type der Social-Listening-Strategie wird eingesetzt von61 % der Unternehmen heuteund der Ansatz kann erhebliche Vorteile für die Kundensegmentierung bringen.
Wenn es um die Analyse der enormen unstrukturierten Datenmenge geht, die in den sozialen Medien generiert wird, kann maschinelles Lernen eine große Hilfe sein, um bei KMU eine umfassendere Stimmungsanalyse zu ermöglichen.
Was denkt Ihre Zielgruppe wirklich über Ihr Unternehmen? Was sagt sie auf verschiedenen Plattformen? Wie versuchen Ihre Konkurrenten, Ihnen Marktanteile abzunehmen? All diese Fragen können in den riesigen Mengen unstrukturierter Daten beantwortet werden, die in den sozialen Medien generiert werden.
Durch die Fortschritte in der ML-Technologie können Marken einen generischen Überblick über die Stimmung des Publikums gewinnen, den sie zur Gestaltung von Strategien zur Kundensegmentierung nutzen können.
Der Weg zur Effizienz bei der Segmentierung
Die Kundensegmentierung ist ein fortlaufender Prozess. Das bedeutet, dass KMU ihre Strategien anhand ihrer jeweiligen Geschäftsziele und des Kundenfeedbacks kontinuierlich überprüfen sollten.
Bei den meisten Unternehmen können sich die Segmente im Laufe der Zeit ändern. Und da sich die Kundenerwartungen weiterentwickeln, kann es für kleine Unternehmen von Vorteil sein, neue Segmente zu schaffen, um neue Märkte zu erschließen oder sich an veränderte Verhaltensweisen anzupassen.
Dank der Technologie können Kleinunternehmen flexibel bleiben und zum günstigsten Zeitpunkt den besten Markt erobern. Die Einführung von Technologien der nächsten Technology magazine für KMU zwar wie ein finanzieller Vertrauensvorschuss erscheinen, doch die Vorteile können sich über Jahre hinweg in Type eines ROI auszahlen.
Der Beitrag 5 Wege, wie neue Technologien die Kundensegmentierung kleiner Unternehmen verändern erschien zuerst auf Datenfloq.