Dit praktijkgerichte onderzoeksproject wil Vlaamse KMO’s helpen hun concurrentievermogen te versterken door vijf geavanceerde gedragssegmentatietechnieken te implementeren en hun impact op financiële prestaties zoals omzet, klantwaarde en retentie systematisch te meten. Door realistische, evidence-based use cases te ontwikkelen, biedt het project concrete handvatten voor datagedreven marketing en stimuleert het bredere adoptie binnen de Vlaamse KMO-sector.
Probleemstelling
Hoewel Vlaamse KMO’s vaak sterke klantrelaties hebben, blijft het gebruik van datagedreven gedragssegmentatie in hun marketingaanpak opvallend beperkt. Uit ons vorige project (DIVA) blijkt dat slechts een klein aantal bedrijven technieken zoals RFM-analyse (Regency, Frequency, Monetary), CLV (Customer Life Value) of Share-of-Wallet effectief inzet, wat deels te verklaren is door een gebrek aan kennis, tijd, ondersteuning en herkenbare voorbeelden binnen de lokale KMO-context. Hierdoor blijven veel ondernemingen vasthouden aan intuïtieve marketingpraktijken, met weinig inzicht in klantwaarde, segmentverschillen en return-on-investment
Onderzoeksvragen
- In welke mate leidt de implementatie van vijf gedragssegmentatietechnieken—met name RFM-analyse, Share-of-Wallet-analyse, Customer Lifetime Value-analyse, churn-analyse en datagedreven persona-ontwikkeling—bij vier Vlaamse KMO’s, binnen een periode van 18 maanden, tot meetbare verbeteringen in financiële prestaties zoals omzetgroei, klantretentie en gemiddelde klantwaarde?
- Hoe dragen praktijkgerichte use cases van deze segmentatietechnieken, ontwikkeld binnen het project, bij aan verhoogd bewustzijn, kennisverhoging en implementatiebereidheid met betrekking tot datagedreven marketing bij andere Vlaamse KMO’s?
Onderzoeksmethode
Dit project hanteert een multiple-case-study-design, waarbij vier Vlaamse KMO’s uit diverse sectoren worden begeleid bij de implementatie van vijf vormen van gedragssegmentatie: RFM-analyse, Share-of-Wallet-analyse, Customer Lifetime Value (CLV), churn-analyse en datagedreven persona-ontwikkeling (DDP). Deze aanpak maakt het mogelijk om zowel kwantitatieve data (bv. financiële KPI’s) als kwalitatieve inzichten (bv. ervaringen van medewerkers) te verzamelen over de impact van datagedreven segmentatie op bedrijfsresultaten.
Verwachte resultaten
- Vier praktijkcases van gedragssegmentatie bij Vlaamse KMO's;
- Cross-case analyse van de succesfactoren en barrières bij de implementatie van gedragssegmentatie in KMO-contexten;
- Wetenschappelijke en praktijkgerichte publicaties.