从首次购买到重复购买,如何影响消费者购买决策过程?

拥有源源不断的新客户和越来越多的忠诚客户是每个企业获得巨大收益的必要条件,可是企业如何评估客户的购买意向,分辨消费者是否愿意多次购买呢?这篇文章从「消费者购买决策过程」的角度出发,为大家介绍如何使用倾向模型来预测客户或消费者从首次购买到与企业形成粘性的过程。

 

什么是倾向模型

倾向模型,也被称为购买可能性模型或反应模型,可用来预测分析客户的看法。该模型有助于帮助企业预测特定类型的客户购买倾向,比如客户浏览您的网站后是否更有意愿购买产品。这个模型也有助于销售人员优化发送电子邮件的频率、时间、消费金额和折扣等。

 

如何利用购买可能性预测模型?

购买可能性预测模型能够通过潜在客户点击邮件的次数、浏览企业网站的方式实现对未下单客户的提前数据分析,这类模型还可以对特定人口数据进行分析。例如,在B2C模式下,企业会将性别、年龄和邮编与其他潜在消费者进行比较。在B2B模式下, 企业则会将行业、职位和地理位置等信息纳入分析范围。

下面我们来了解一下他的工作原理:这些模型将潜在消费者的预购行为与消费者的预购行为进行比较,例如他们都查看了哪些邮件,更关注哪些商品。通过分析客户旅程,得出消费者购买决策过程中的重要因素,标记出“高潜在消费者”,销售人员以此来改变销售模式,从而增加潜在客户的成交可能性。企业一旦掌握了这些数据,就可以实现精准广告投放。

首次购买可能性

1. 预测首次购买者的购买可能性

B2C营销市场,购买可能性预测能够帮您决定对潜在消费者的折扣力度。因为相较高潜在消费者,只有诱人的折扣力度才能够激起低潜在消费者的消费欲望。预测模型通过持续收集数据并分析折扣力度与成交量的关系,得出实时高效的折扣率,影响消费者的购买决策过程。

 

2. 预测重复购买者的购买可能性

基于客户的购买倾向,预测重复购买者的购买可能性也同样重要。您的目标是要形成客户粘性,提高客户忠诚度,延长客户生命周期,这将会为您的公司带来丰厚的利润。

由于掌握了更多的信息,重复购买者的购买可能性更好预测。通过预测模型可以收集并分析重复购买者的早期消费行为。因为相比首次购买者,重复购买者的早期消费行为能够提供更多的数据来支撑对购买可能性的预测,例如购物记录、退货情况和售后服务的需求次数。

 

3. 使用购买可能性选择合适的折扣水平

预测购买可能性模型有两个主要的用途:您需要关注的客户类型以及每个客户的消费金额(包括折扣的使用情况)。

想优化投资回报率,就要谨慎选择目标客户群,因为吸引客户的成本很高。准确地定位目标客户群,不仅能够大大提高对客户的触达率,提升客户的购买可能性,还可以减少您的营销成本。除了准确定位目标受众,您还可以通过添加相关的建议或内容,并选择合适的时间与客户互动交流。

折扣和其他激励消费者购买的手段可以吸引“放弃购物车”的客户。但是我们建议您不要对所有人使用折扣,否则最终导致让消费者形成“不打折就不购买”的消费习惯。相反,要在消费者需要的时候再提供折扣,否则会由于缺乏对个别消费者的了解,使用全面折扣,大大降低了整体利润率。

有针对性地为客户提供折扣

定向折扣对企业和客户都有好处。通过精确的定向折扣,零售商不仅避免了利润率的下降,而且也弥补了利润率较低时不得不采取的价格上涨而带来销量减少。这种做法有效地降低了商品的平均价格。这对于那些传统上专注于产品线、产品促销和“一刀切”折扣活动的营销人员来说是一个简便但非常有效的典范转移。通过客户行为、客户生命周期数据和对购买可能性的预测,营销人员可以使用不同的折扣类型延长客户生命周期,使企业利润最大化。

 

营销人员的预测销售线索评分

B2B市场,您可以优先考虑投资倾向模型,以确保销售团队将大部分时间用在最可能由潜在客户转化为客户的身上,这会对您的企业产生巨大的影响。

B2C企业和B2B企业之间的主要差异是购买决策过程的性质,在B2B企业中,决策过程通常是漫长而复杂的。企业要在深思熟虑过后做出决定,由于与营销人员之间的多次互动和对产品的详细了解,因此需要消耗更多的时间。

以销售软件的B2B企业为例。假设客户在官网注册,就可以免费试用软件。那么70%的试用者不会立即购买或者没有购买预算。另外20%对软件的性能和对自己企业的契合度进行评估,剩下10%的人则持观望态度。如果您仅关注客户的企业规模大小,而不考虑客户的购买意向和使用需求,就会大大降低您的营销效率。

虽然预测模型并不是企业营销人员用来筛选“高潜在消费者”的唯一方法,但是它是目前最准确且相对更易于使用的模型。如果您所在的企业也希望了解更多预测模型是如何影响消费者的购买行为的,欢迎您填写下方表单,JINGdigital将由专业的服务团队向您提供建议。