Klant waarde-ontwikkeling ofwel Customer Lifetime Value management is voor elk bedrijf essentieel. Immers, nieuwe klanten werven kost meer dan het behouden van bestaande klanten. Maar hoe loyaal zijn je klanten? Wanneer en waarom kopen ze ook regelmatig bij je concurrent? De meest effectieve manier om beter inzicht te krijgen in de Customer Lifetime Value is het monitoren van de customer journey. Daarmee kun je voorspellen welke klanten hoe en op welk moment benaderd moeten worden en wanneer zij kopen. Maar wat nu als uw customer data in allerlei datasilo’s opgesloten zit? Hoe haal je meer omzet uit afzonderlijke klanten als je ze niet goed genoeg kent?

Om een 360 graden klantbeeld te creëren, is het noodzakelijk om alle customer data in één systeem onder te brengen. Daarmee kun je de data optimaal analyseren en segmenteren. Zodra over langere periode aankoop- en gedragsdata zijn verzameld is, is het mogelijk om met slimme AI- en deeplearning-technologie in een slim CDP systeem een zogeheten RFM matrix (Recency, Frequency, Monetary) te bouwen. Deze matrix helpt je met het in beeld krijgen van je meest waardevolle klanten. Door dit inzicht kun je beter focussen op potentierijke klanten en onnodige kosten besparen.

Zodra de basisvoorwaarden voor klantwaarde optimalisatie en customer lifecycle management zijn ingevuld, is de volgende stap het voorspellen van het gedrag van je klanten. Daarvoor kun je Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning oplossingen inzetten. Met AI-gestuurde Predictive Analytics-technologie, kun je voorspellen wat je klanten gaan kopen en zelfs wanneer en waar ze tot hun aankoop overgaan. Op deze manier voorkom je ‘nee-verkopen’, verhoog je het serviceniveau en verbeter je de customer experience. Bovendien zorg je voor een betere voorraadpositie wat je cashflow positief beïnvloedt. Samengevat: je creëert meer klantwaarde en verlaagt de operationele kosten.