5 მიზეზი, რის გამოც მარკეტოლოგები უფრო მეტ ინვესტიციას დებენ მომხმარებელთა ერთგულების პროგრამებში

მომხმარებლის ლოიალურობის მარკეტინგი

CrowdTwist, მომხმარებლის ერთგულების გადაწყვეტა და ბრენდის ინოვატორები გამოკითხა Fortune 234 ბრენდების 500 ციფრული მარკეტინგი, რათა გაარკვიონ, თუ როგორ იკვეთება მომხმარებელთა ურთიერთქმედება ერთგულების პროგრამებთან. მათ შექმნეს ეს ინფოგრაფიკა, ერთგულების პეიზაჟი, ასე რომ მარკეტინგებს შეეძლოთ გაეცნონ თუ როგორ ჯდება ერთგულება ორგანიზაციის მთლიან მარკეტინგულ სტრატეგიაში. ბრენდების ნახევარს უკვე აქვს ოფიციალური პროგრამა, ხოლო 57% -მა თქვა, რომ 2017 წელს აპირებს ბიუჯეტის გაზრდას

რატომ ახორციელებენ მარკეტოლოგების უფრო მეტ ინვესტიციას მომხმარებელთა ერთგულების პროგრამებში?

  1. წამყვანი ჩართულობა - ხართ B2B თუ B2C, მომხმარებლების ჩართულობა და თქვენი პროდუქციის ან მომსახურების წარმატებული გამოყენება უზრუნველყოფს შენარჩუნებას და გაზრდილ ღირებულებას.
  2. ტრანსაქციების გაზრდა - გონების შენარჩუნება და მომხმარებლების დაჯილდოება ზრდის შეხების წერტილებსა და მათთან ბიზნესის წარმოების შესაძლებლობას.
  3. ხარჯვის გაზრდა - რადგან ნდობის ბარიერი უკვე გაარღვიეთ, ამჟამინდელი მომხმარებლები უფრო მეტ თანხას დახარჯავენ თქვენთან… მათი დაჯილდოების სისტემის დანერგვა ძალზედ მნიშვნელოვანია.
  4. შექმენით კავშირები - მომხმარებლების მიერ ჩვენების გაზიარებისთვის დაჯილდოება არის საუკეთესო სიტყვიერი მარკეტინგი, რომელშიც შეგიძლიათ ჩადოთ ინვესტიცია.
  5. დაკავშირება / ბერკეტის მონაცემები - იმის გაგებით, თუ რა იწვევს თქვენს მომხმარებლებს, თქვენ შეგიძლიათ პერსონალურად შეთავაზოთ შეთავაზებები, რომლებიც იცით, რომ ისინი დაინტერესდებიან.

შეძენაზე, შენარჩუნებაზე და გაზრდაზე შეიძლება პოზიტიურ გავლენა იქონიოს მომხმარებელთა ლოიალურობის ძლიერი პროგრამის განხორციელებამ. ყველა ბრენდის 57% მიიჩნევს, რომ მათი მომხმარებლების ერთგულება წარმატებულია, 88% როდესაც პროგრამა მრავალარხიანია! სამწუხაროდ, ბრენდების მხოლოდ 17% -ს აქვს მომხმარებელთა მრავალარხიანი ლოიალურობის პროგრამა, გასწორების, განლაგების და მონაცემთა შეგროვების დაბრკოლებების გამო.

მომხმარებელთა ერთგულება

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.