根据具有类似购买习惯和更高忠诚度的其

他人的购买情况,特定客户之前没有购买过但可能对其感兴趣的产品。

然后,这些建议将通过“一对一”营销活动发送给目标客户,直接在销售点或通过数字渠道发送。

一家西班牙零售商已应

决方案,按商店将其客户群细分为 80 个不同的“微组”,将具有相似忠诚度、食物偏好和消费习惯的买家聚集在一起。该零售商希望将其客户分为五组,根据他们的购买行为进行区分:价格敏感型消费者、购买公平贸易产品的买家、寻找健康产品的买家、特别关注环境的顾客以及最后没有表现出明确偏好的买家。

根据购物者的饮食偏好(纯素、无麸质、无乳糖和 最近的手机号码线索 无过敏原产品)和忠诚度(新顾客、偶尔购买者、忠诚顾客和大使),进一步细分购物者。

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结果令人惊讶:超

验的购物者按照 everis NBA 解决方案生成的建议购买了他们从未消费过的产品,这表明基于微细分的正确个性化 NBA 活动在多大程度上可以帮助零售商提高忠诚度水平并增加收入。

在测试 NBA 解决方案的两家商店中,忠诚入与去年同 得益于结构良好且定义明确的 期相比增长了近 17%,而未参与试验的商店的忠诚会员对照组的收入增长了 5%。

Capiolty Loyal 提供了一种补充解决方案,即客户流失预测模型,可帮助零售商减少客户流失。在这种情况下,应用预测分析对于识别最有可能放弃 fj 列表 品牌的客户至关重要而尽早这样做。

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