استفاده از داده‌های اطلاعاتی مشتریان برای مارکتینگ برند‌های پوشاک

از رفتار مصرف‌کننده تا ابزار‌های اعتباری نوین BNPL

در دنیای امروز صنعت پوشاک، رقابت دیگر فقط بر سر طراحی، کیفیت یا قیمت نیست. برند‌هایی موفق‌ هستند که بتوانند داده را به مزیت رقابتی تبدیل کنند و تصمیم‌های بازاریابی را بر اساس واقعیت رفتاری مشتری بگیرند. تجربه برند‌های جهانی؛ مانند زارا، نایکی، Uniqlo و H&M نشان می‌دهد آینده این صنعت متعلق به کسانی است که مشتری را عمیق‌تر می‌شناسند.

مدل RFM؛ نقشه‌ای برای فهم ارزش واقعی مشتری

مدل RFM شامل سه شاخص است:

Recency (تازگی خرید) یعنی آخرین باری که مشتری خرید کرده است.

Frequency (تعداد خرید‌ها) یعنی چند بار خرید انجام داده است.

Monetary Value (ارزش مالی) یعنی چقدر خرج کرده است.

برند‌های جهانی از این مدل برای طبقه‌بندی مشتریان و ساخت کمپین‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند. مثلاً Nike با ترکیب RFM و داده‌های اپلیکیشن ورزشی خود، برای هر کاربر پیام و پیشنهاد اختصاصی می‌سازد و همین باعث رشد چشمگیر ارزش طول عمر مشتری (LTV) شده است. فایده RFM این است که برند بودجه تبلیغاتی را هدفمند خرج می‌کند و به‌جای پیام‌های عمومی، با مشتری بر اساس رفتار واقعی‌اش حرف می‌زند.

Heat-Zone؛ علم شناسایی نقاط پرتردد فروشگاه

Heat-Zone (نقاط پرتردد فروشگاهی) یعنی تحلیل بخش‌هایی از فروشگاه که مشتری بیشتر در آن توقف می‌کند. برند‌هایی مثل Uniqlo و... با استفاده از سنسور‌های حرکتی و نقشه‌برداری رفت‌وآمد مشتری، می‌فهمند:

کدام بخش فروشگاه توجه بیشتری می‌گیرد.

کدام محصول دیده می‌شود؛ اما خرید نمی‌شود.

مسیر حرکت مشتری کجا کُند یا قطع می‌شود.

نتیجه این تحلیل‌ها، بازطراحی فروشگاه و افزایش نرخ تبدیل است. مثلاً Uniqlo با اصلاح یک نقطه کم‌فروش بر اساس داده‌های Heat-Map (نقشه حرارتی)، توانست فروش آن بخش را ۲۳٪ بالا ببرد، این اطلاعات می‌تواند شاخص عملکردی KPI برای نیرو‌های ویژوال در برند‌های پوشاک باشد. در ایران برند webpoosh از این قابلیت بهره‌مند شده و باعث کنترل بیشتر و افزایش فروش حدوداً 5 درصدی عملکرد در فروشگاه‌های این برند شده است.

درک رفتار مصرف‌کننده؛ چرا مشتری می‌بیند اما نمی‌خرد؟

درک رفتار مصرف‌کننده یعنی شناخت انگیزه‌ها، تصور او از ارزش محصول، نحوه تصمیم‌گیری و رفتار پس از خرید. این کار هم می‌تواند به‌وسیله نیروی انسانی ماهر با تحلیل دیتا صورت پذیرد و پیش‌بینی می‌شود تحلیل این رفتار به‌زودی در ایران توسط هوش مصنوعی صورت می‌پذیرد.

زارا با تحلیل رفتار نسل Z متوجه شد فاصله بین «دیدن» و «خریدکردن» در این نسل بسیار کوتاه است؛ بنابراین سرعت تغییر ویترین‌ها و ورود محصولات جدید را بالا برد. این تصمیم، یکی از راز‌های اصلی موفقیت مدل مُد سریع در جهان است.

BNPL؛ فقط ابزار اعتباری نیست، ابزار بازاریابی است

BNPL یا Buy Now, Pay Later (خرید کن، بعداً پرداخت کن) در صنعت مد بیش از آنکه ابزار مالی باشد، یک ابزار افزایش نرخ تبدیل است.

Sephora با سرویس Klarna نرخ خرید را ۲۰٪ افزایش داد.

H&M با AfterPay اندازه سبد خرید را بیش از ۳۰٪ بالا برد.

وقتی امکان پرداخت مرحله‌ای ارائه می‌شود، مشتریانی که مردد بودند راحت‌تر خرید می‌کنند. این ابزار، مخصوصاً در کنار RFM و تحلیل رفتاری، تأثیر دوچندانی دارد.

جمع‌بندی

برند‌های موفق امروز می‌دانند که بازاریابی تنها تبلیغ نیست؛ بلکه ساختن تجربه‌ای است که بر داده تکیه می‌کند؛ اما احساس را فراموش نمی‌کند. ترکیب داده، محتوا، تجربه، اعتبار خرید و پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده بر اساس تحلیل داده باعث شده برند‌ها به شکل هوشمندانه‌تری رشد کنند. برند‌هایی که این تحولات را درک نمی‌کنند به‌سرعت از صحنه بازار کنار می‌روند، اما آن‌هایی که این موج را سوار شوند، آینده صنعت پوشاک ایران را می‌سازند.

امین کاظمی | مشاور مارکتینگ و فروش