Untuk mengelompokkan pelanggan, kamu dapat mengacu pada beragam dasar yang dapat digunakan untuk customer segmentation, diantaranya:
a. cluster analysis segmentation
Cluster analysis membantu mengidentifikasi dasar segmentasi pelanggan dengan mengelompokkan mereka berdasarkan karakteristik atau perilaku yang serupa. Ciri-ciri yang digunakan untuk mengelompokkan pelanggan ini dapat berupa:
- demografi: usia, jenis kelamin, pendapatan, pendidikan, pekerjaan, status pernikahan, dll.
- kebiasaan belanja: produk yang dibeli, frekuensi pembelian, nilai pembelian, metode pembayaran, dll.
- lokasi geografis: negara, kota, kode pos, dll.
- poin data relevan lainnya: minat, hobi, gaya hidup, opini, dll
b. RFM segmentation
RFM segmentation adalah cara mengelompokkan pelanggan berdasarkan riwayat transaksinya. Metode ini menganalisis tiga parameter penting:
- recency: seberapa baru pelanggan terakhir kali melakukan pembelian;
- frequency: seberapa sering pelanggan melakukan pembelian; dan
- monetary: total biaya yang dikeluarkan pelanggan untuk pembelian.
Dengan mengelompokkan pelanggan berdasarkan RFM, kamu dapat menargetkan pelanggan setia yang bernilai tinggi dengan cara yang berbeda dari pembeli yang jarang berbelanja. Hal ini memungkinkan peningkatan personalisasi dan keterikatan pelanggan.
Misalnya, pelanggan dengan nilai RFM tinggi dapat ditawarkan program loyalitas eksklusif. Sementara pelanggan yang jarang membeli (dengan nilai RFM rendah) mungkin perlu didekati dengan penawaran khusus untuk menarik mereka kembali.
c. longevity segmentation
Salah satu metode segmentasi yang umum digunakan mengelompokkan pelanggan berdasarkan lamanya hubungan pelanggan dengan bisnis kamu. Hal ini membantumu mengidentifikasi pelanggan lama yang loyal dan pelanggan baru. Segmentasi ini bermanfaat terutama untuk menyesuaikan gaya komunikasi dan penawaran guna membangun loyalitas pelanggan.
d.Customer Lifetime Value (CLV) segmentation
CLV atau Customer Lifetime Value adalah metrik penting dalam bisnis yang mengukur total nilai keuntungan bersih yang diharapkan perusahaan dari seorang pelanggan selama masa hubungan bisnis mereka.
Dasar customer segmentation yang tepat adalah dengan mengelompokkan pelanggan berdasarkan prediksi nilai seumur hidup mereka (Customer Lifetime Value / CLV) bagi perusahaan. Tujuannya adalah untuk melayani setiap kelompok atau individu dengan cara yang paling mungkin memaksimalkan CLV mereka.
Misalnya, kamu menemukan segmen pelanggan lama yang memiliki riwayat pembelian produk baru dengan harga penuh. Oleh karena itu, kamu memutuskan untuk menawarkan diskon khusus kepada mereka untuk pembelian produk baru selama periode waktu yang ditentukan. Dengan tawaran eksklusif ini, kamu berharap dapat meningkatkan retensi mereka sebagai pelanggan setia.
e. Memanfaatkan machine learning
Selain model segmentasi tradisional, algoritma machine learning seperti software CRM bisa digunakan untuk menemukan kelompok pelanggan baru yang belum teridentifikasi sebelumnya. Machine learning bekerja mengolah data, mencari pola dan pengelompokan tersembunyi yang mungkin sulit terdeteksi secara manual. Dengan menggunakan algoritma canggih, kamu dapat meningkatkan akurasi segmentasi dan menemukan pola tersembunyi dalam data pelanggan.
