याबद्दल बरेच काही सांगितले जाते स्पॅनिश बाजाराची वाढ आणि संभाव्यता तथापि, ई-कॉमर्सच्या बाबतीत, जर आपण ही माहिती व्यावहारिक अनुप्रयोगांमध्ये रूपांतरित करू शकत नसलो तर हे निरर्थक आहे. विशिष्ट ग्राहक प्रोफाइलम्हणून, आम्ही हा लेख लिहिण्याचा निर्णय घेतला आहे ज्यामध्ये आम्ही उल्लेख करतो ग्राहक प्रोफाइल ऑनलाइन खरेदी करताना सर्वात सामान्य, त्यांना कसे ओळखायचे आणि मार्केटिंग, विक्री आणि ग्राहक सेवा धोरणे सुधारण्यासाठी या डेटाचा वापर कसा करायचा.
आमचे संभाव्य ग्राहक कोण आहेत?
पुरुषांच्या प्रोफाइलबद्दल, आपण असे म्हणू शकतो की ऑनलाइन मार्केटमधील बहुसंख्य सदस्य तिचे वय ३५ ते ४९ वर्षांच्या दरम्यान आहे. ही माहिती जाणून घेणे आवश्यक असेल. आमचे उत्पादन किती लोकप्रिय होऊ शकते? जर ते सध्या बाजारात आणले जात असेल, तर त्यांच्या प्रेरणांशी जोडण्यासाठी आपण कोणत्या प्रकारचे संदेश, सर्जनशीलता किंवा फायदे अधोरेखित केले पाहिजेत?
आपण हे देखील लक्षात घेतले पाहिजे की पुरुषांच्या प्रोफाइलमध्ये अशा लोकांचा समावेश आहे ज्यांच्याकडे विद्यापीठ अभ्यास, आणि ते देखील आहेत शहर रहिवासी जिथे लोकसंख्या १००,००० पेक्षा जास्त आहे. हा संदर्भ सहसा तंत्रज्ञानाची अधिक उपलब्धता, डिजिटल पेमेंट पद्धती आणि ऑनलाइन खरेदीमध्ये अधिक आत्मविश्वासाशी संबंधित असतो.
आम्ही ही माहिती विचारात घेतल्यास, आमचे मार्केट ए च्या माध्यमातून दिले जाणे योग्य असेल तर आम्ही त्यास चांगले परिभाषित करू ऑनलाइन व्यासपीठहे आम्हाला सर्वोत्तम तंत्रे वापरण्यास देखील अनुमती देईल आमच्या उत्पादनाची जाहिरात करणेया विभागासाठी योग्य चॅनेल (सर्च इंजिन, सोशल नेटवर्क्स, ईमेल, मार्केटप्लेस इ.) आणि सर्वात प्रभावी संवाद टोन निवडणे.
महिलांसाठी, प्रोफाइल 35 ते 49 वर्षे वयोगटातील आहे. परंतु या प्रकरणात, विद्यापीठ शिक्षण हा एक सामान्य घटक नाही; उलट, आपण एका अर्धवेळ नोकरी करणार्या महिलेचे प्रोफाइल आणि त्यांना मुले नाहीत. ही माहिती विचारात घेतल्यास आम्हाला आमच्या लक्ष्य बाजाराचे लक्ष वेधण्यासाठी चांगल्या धोरणे विकसित करण्यास अनुमती मिळेल, उदाहरणार्थ, संबंधित संदेशांना प्राधान्य देऊन वेळ बचतसोय, वापरणी सोपी आणि दैनंदिन जीवनाचे सरलीकरण.
आणखी एक मुद्दा आपण विचारात घेतला पाहिजे तो म्हणजे, जरी सध्याचे तेच प्रमुख प्रोफाइल असले तरी, सत्य हे आहे की तरुण पिढ्या जसजसे ते वाढतील आणि डिजिटल वापरात पूर्णपणे समाकलित होतील तसतसे ते पुढील ऑनलाइन बाजारपेठेची वैशिष्ट्ये परिभाषित करतील. हे तरुण वापरकर्ते अनेक उपकरणांमध्ये सहजपणे फिरतात, वेगवेगळ्या चॅनेलवर तुलना करतात आणि अवलंबून असतात पुनरावलोकने, मंच आणि सोशल मीडियाआणि विशेषतः अनुभवाचे वैयक्तिकरण, ब्रँडची गती आणि पारदर्शकता यांना महत्त्व देतो.
वय आणि लिंगानुसार या फरकांव्यतिरिक्त, संभाव्य ग्राहकांना माहितीच्या दोन मुख्य घटकांमधून समजून घेणे उपयुक्त आहे: लोकसंख्याशास्त्र (वय, स्थान, उत्पन्न पातळी, शिक्षण...) आणि मानसशास्त्रीय डेटा (मूल्ये, जीवनशैली, प्रेरणा आणि खरेदीतील अडथळे). लोकसंख्याशास्त्र आपल्याला जाणून घेण्यास मदत करते तर कोण खरेदी करतोमानसशास्त्र स्पष्ट करते का खरेदी करावी?दोन्ही दृष्टिकोन एकत्रित केल्याने अधिक समृद्ध आणि अधिक कृतीशील ग्राहक प्रोफाइल तयार होण्यास अनुमती मिळते.
त्याच वेळी, यात फरक करणे महत्वाचे आहे B2C ग्राहक (अंतिम ग्राहक) आणि बी२बी क्लायंट (इतर कंपन्यांकडून खरेदी करणाऱ्या कंपन्या). B2C ई-कॉमर्समध्ये, मुख्य डेटा पॉइंट्स सहसा वय, क्रयशक्ती, जीवनशैली आणि ब्राउझिंग वर्तन असतात. तथापि, B2B संदर्भात,... सारखे चल. कंपनीचा आकार, क्षेत्र, निर्णय घेणाऱ्याची भूमिका, उपलब्ध बजेट आणि खरेदी चक्र, जे सहसा जास्त लांब आणि अधिक तर्कसंगत असते.
आमच्या संभाव्य ग्राहकांची ओळख अधिक परिष्कृत करण्यासाठी, हे तयार करणे खूप उपयुक्त आहे प्रोफाइल किंवा खरेदीदार व्यक्तीहे वास्तविक डेटावर आधारित आदर्श ग्राहकाचे अर्ध-काल्पनिक प्रतिनिधित्व आहेत. एका चांगल्या खरेदीदार व्यक्तिरेखेमध्ये त्यांची उद्दिष्टे, समस्या, आक्षेप, माहिती गोळा करण्यासाठी ते वापरत असलेले मार्ग, ते वापरत असलेल्या सामग्रीचा प्रकार आणि त्यांच्या खरेदी निर्णयावर सर्वाधिक प्रभाव पाडणारे घटक याबद्दल माहिती समाविष्ट असेल. हे प्रोफाइल जितके अधिक तपशीलवार असेल तितके ते तयार करणे सोपे होईल. वैयक्तिकृत संदेश, नवीन उत्पादन वैशिष्ट्ये डिझाइन करा आणि रूपांतरणाची उच्च शक्यता असलेल्या मार्केटिंग कृतींना प्राधान्य द्या.
संभाव्य ग्राहकांचे वर्णन करण्यासाठी आणखी एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे त्यांचे खरेदी वर्तनजो वापरकर्ता लहान, वारंवार खरेदी करतो तो अधूनमधून खरेदी करणाऱ्या पण खूप जास्त सरासरी ऑर्डर मूल्य असलेल्या ग्राहकासारखा नसतो. त्याचप्रमाणे, जो ग्राहक फक्त जाहिराती असतानाच खरेदी करतो तो किंमतीकडे जास्त लक्ष न देता प्रीमियम उत्पादने निवडणाऱ्या ग्राहकासारखा नसतो. ग्राहकांचे वर्गीकरण... वर आधारित करणे. खरेदीची वारंवारता, ऑर्डर मूल्य आणि तुमच्या शेवटच्या खरेदीची वेळ हे RFM सेगमेंटेशन सारख्या मॉडेल्सचा वापर करण्यास अनुमती देते, जे सर्वोत्तम ग्राहक ओळखण्यास मदत करतात, ज्यांना सोडून देण्याचा धोका आहे आणि ज्यांना विशिष्ट मोहिमांसह पुन्हा सक्रिय करावे लागेल.
याव्यतिरिक्त, हे लक्षात घेणे महत्वाचे आहे की अनामिक वापरकर्ते जे ऑनलाइन स्टोअरला भेट देतात आणि त्यांचा डेटा देत नाहीत. त्यांचे नाव किंवा ईमेल पत्ता नसतानाही, त्यांचे ब्राउझिंग वर्तन (पाहिलेले पृष्ठे, भेट दिलेल्या श्रेणी, घालवलेला वेळ, वापरलेली उपकरणे, भौगोलिक मूळ किंवा रेफरिंग मोहिमा) त्यांच्या आवडींबद्दल मौल्यवान संकेत देतात. प्रगत ट्रॅकिंग साधने आणि ग्राहक डेटा प्लॅटफॉर्मसह, ही माहिती दर्शविण्यासाठी वापरणे शक्य आहे वैयक्तिकृत सामग्री आणि उत्पादने, डेटा प्रकटीकरण दर सुधारणे (उदाहरणार्थ, स्पष्ट फायद्यांच्या बदल्यात नोंदणी आमंत्रित करून) आणि, हळूहळू, त्या अनामिक अभ्यागतांना ओळखल्या जाणाऱ्या ग्राहकांमध्ये रूपांतरित करणे.
शेवटी, संभाव्य ग्राहक प्रोफाइलची चांगली समज केवळ काय विकायचे आणि ते कसे संप्रेषित करायचे हे परिभाषित करण्यास मदत करते असे नाही तर मार्केटिंग गुंतवणूक ऑप्टिमाइझ कराजेव्हा आपल्याला स्पष्टपणे समजते की कोण खरेदी करण्याची शक्यता जास्त आहे, ते ऑनलाइन कुठे वेळ घालवतात आणि त्यांना काय प्रेरित करते, तेव्हा आपण सर्वात प्रभावी चॅनेलला प्राधान्य देऊ शकतो, शोध इंजिन आणि सोशल मीडिया मोहिमा समायोजित करू शकतो, वेब अनुभव वैयक्तिकृत करू शकतो आणि विपणन, विक्री आणि ग्राहक सेवा प्रयत्नांचे चांगले समन्वय साधू शकतो जेणेकरून संपादन आणि धारणा दोन्ही वाढतील.
ऑनलाइन स्टोअरचे संभाव्य ग्राहक कोण आहेत, ते कसे वागतात, त्यांना कोणते अडथळे येतात आणि खरेदी अनुभवातून त्यांना काय अपेक्षा आहेत हे सखोलपणे समजून घेणे हे एक सततचे काम आहे जे बाजार, तंत्रज्ञान आणि ग्राहकांच्या सवयींसह विकसित होते, परंतु ते अधिक फायदेशीर, शाश्वत आणि खरोखर लोक-केंद्रित ई-कॉमर्स व्यवसाय उभारण्यासाठी पाया बनते.