Блог Reshape Analytics

Сегментация клиентов: как привлечь и удержать покупателей

Сегментация клиентов: как привлечь и удержать покупателей


Все компании так или иначе ведут борьбу за клиентов, а главная задача в этой борьбе — привлечь и удержать. Покупателям нравится, когда их желания «угадывают». Даже если ваш клиент располагает достаточным количеством денег, требуется еще доказать, что ему нужен именно ваш продукт. Чтобы предугадать желания, необходимо хорошо знать свою аудиторию. В этом поможет сегментация клиентов. В статье расскажем, что такое сегментация, какие виды и методы сегментации существуют и как грамотно сегментировать клиентскую базу.

Что такое сегментация клиентов и зачем она нужна?


Сегментация клиентов — это инструмент повышения эффективности работы с клиентами за счет их разделения на разные группы по определенным признакам и в соответствии с потребностями. Грубо говоря, это процесс, когда происходит разделение клиентов на группы по определённым признакам: пол, возраст, местоположение, интересы, активность на сайте, количество сделанных покупок и т. д.

Допустим, вы — развитая компания с широким многообразным ассортиментом, с достойными конкурентными преимуществами, «своим» местом на рынке и хорошими продажами. Возникает вопрос — зачем вообще нужна сегментация?

Сегментация, прежде всего, помогает понять, какое предложение выдвинуть каждому конкретному клиенту, что в конечном счете значительно повысит продажи компании. Данное направление выгодно всем — клиент получает то, что ему нужно, а продавец — прибыль! По статистике, бизнес тратит до 5 раз больше средств на привлечение новых клиентом, чем на удержание старых. Сегментирование направлено на то, чтобы удержать и повысить лояльность как можно большего количества потребителей.

Сегментация позволяет решать и иные бизнес-задачи


1. Компания получает возможность более точно понять запросы и проблемы клиентов.
Согласитесь, проще продавать, если знаете, что волнует клиентов и чем им помочь. Нужно напоминать разным сегментам о себе, когда ваш товар им действительно нужен. Сегменту с большим доходом сообщайте о поступлении новой коллекции. А клиентам с меньшим доходом расскажите о скидках.

Пример: магазин электроники продает консоль Xbox. Людям с высоким заработком в возрасте 25−35 лет можно показать рекламу с новыми играми для Xbox. А сегменту 50+ можно предложить купить приставку в подарок для детей и внуков.

2. Повышать лояльность клиентов становится значительно проще.
Покупатели любят и ценят заботу и внимание со стороны компании. Собранные о покупателях данные помогут персонализировать предложение. Рекламу можно адаптировать под потребности разных клиентов, чтобы каждый считал, что продукт предназначен специально для него.

Пример: в email-рассылке книжного магазина к подписчикам обращаются по имени. В письме дополнительно можно дать адреса и контакты магазинов из того района, где проживает клиент, или персонализированную подборку товаров.

3. Можно существенно сократить расходы на маркетинг.
Это особенно важно, если у вас подключена платная реклама, например, кликов на сайте — нецелевую аудиторию можно «отключать».

Пример: фитнес-центр запускает SMS-рассылку с акцией на новый абонемент. Через неделю — повторная отправка сообщений, но только тем, кто не купил абонемент.



Здесь уже становится ясно, что сегментация действующих клиентов отличается от сегментации новой аудитории, которой компания собирается впервые предложить продукт:
  • при сегментации потенциальных покупателей мы выделяем группы и работаем с ними: строим гипотезы, предполагаем, какие сегменты принесут больше заявок и продаж;
  • при сегментации текущей базы клиентов мы уже имеем более точные данные. Например, мы знаем, на какие продукты пользователи тратят деньги, что им интересно, готовы ли они к платной доставке и понравился ли им наш сервис. Мы делим их на группы, чтобы получить повторные продажи.

Пример: клиент купил шуруповёрт в магазине электроники и инструментов. Через некоторое время покупателю показывают рекламу с другими инструментами для домашнего ремонта или дают промокод на набор свёрл.

А что будет, если не сегментировать базу?


В лучшем случае, вы потратите больше сил и средств на привлечение клиентов. В худшем — у вас не получится найти своих клиентов, потому что весь бюджет уйдет на тех, кому предложение неинтересно. Допустим, рекламу двуспальной кровати увидят студенты, живущие в общежитии, но не увидят покупатели квартир в новостройках.

Виды сегментации


Очевидно, что разным клиентам необходимы разные товары. Здесь очень хорошо работает закон Парето (или принцип 80/20). Суть в том, что 20% клиентов покупают 80% товаров, а оставшиеся 80% потребителей покупают всего 20% товаров. Все компании ориентируются на эти 20% основных клиентов — данная маркетинговая стратегия наиболее эффективна.

Выделяют основные виды сегментирования.

1. Географическая сегментация — зависит от места проживания клиентов. Можно выделить в отдельную группу людей, живущих в одном городе, районе, стране или области.
2. Демографическая сегментация — деление потребителей в зависимости от пола, возраста, статуса, национальности или религии.
3. Социально-экономическая сегментация — разделение по доходам, образованию, виду деятельности.
4. Психографическая сегментация — деление происходит в зависимости от образа жизни и личностных характеристик клиентов. Объединяет людей не только по интересам, а исследует аудиторию глубже — чем они увлекаются, как проводят свободное время, какой у них стиль жизни, какие ценности и «боли». Эта информация поможет сделать более персонализированное предложение, которое с большей долей вероятности закроет потребность сегмента.
5. Сегментация по платежеспособности клиентов — разделение на клиентов с высокими доходами, средними или низкими.
6. Поведенческая сегментация — классифицирует потребителей в зависимости от их знаний, отношения и реакции на продукт. Отношение к товару может быть отрицательное или позитивное. Большую роль играет, какие эмоции товар вызывает у человека. В зависимости от этого выделяют подвиды поведенческой сегментации:
  • по обстоятельствам применения — по возникновению идеи совершения покупки;
  • на основании выгоды — например, для одних клиентов, курение — необходимость, для других — имидж;
  • на основе статусности — определение регулярности использования продукта. По этому критерию выделяют такие категории клиентов: не использующие продукт, бывшие пользователи, потенциальные пользователи, пользователи-новички и регулярные пользователи;
  • на основании интенсивности потребления — выделяют слабых, умеренных и активных потребителей продукта;
  • по степени лояльности — определяется приверженность потребителя к определенной марке (постоянные потребители, случайные потребители, «перебежчики» в другую марку, «не потребителей» с позитивным или негативным отношением к этой марке);
  • по готовности к покупке — выделяют потребителей, которые информированы, которые ничего не знают о продукте, проявивших интерес, желающих и не желающих покупать продукт и т. д.

Классификация клиентов по группам помогает сэкономить средства на привлечение клиентов.

Какие существуют основные методы сегментации


Самые простые методы — 5W и метод Котлера. RFM-анализ и тем более LRFMP-анализ требуют знаний в аналитике, их лучше использовать маркетологу с опытом.

Метод Филиппа Котлера


По методу Филиппа Котлера можно разделить аудиторию только по четырем признакам, которые в том числе мы рассмотрели выше — это географический, демографический, поведенческий и психографический. После данной сегментации выбирается вид рекламы, предлагаемый продукт и способы удержания и привлечения клиентов и прочее.

5W Марка Шеррингтона


Метод называется 5W, потому что включает в себя пять вопросов на букву W:
  1. What — что: продукт, который продается.
  2. Who — кто: потенциальный покупатель продукта.
  3. Why — почему: по какой причине выбранная аудитория должна купить именно ваш продукт.
  4. When — когда: в какое время выгоднее сделать предложение аудитории.
  5. Where — где: в каком месте аудитория узнает о вашем продукте (интернет, билборды, листовки).

Модель Khramatrix


Эта модель сложнее. Она включает в себя сегментацию по методам Котлера и 5W: описание целевой аудитории по географическим, демографическим и поведенческим признакам. А также степень готовности к покупке и главное действие клиента, на которое направлена рекламная кампания — покупка, запись, отправка контактных данных.

Метод LTV


Задача метода — узнать, сколько прибыли можно получить с одного клиента за все время работы с ним. От этого зависит, сколько денег вы можете потратить на продвижение. Чтобы посчитать LTV учитывают средний чек, количество покупок в месяц и время, когда клиенты покупают товар. В итоге аудиторию обычно делят на сегменты: VIP, стандарт и эконом.

Лестница узнавания Бена Ханта


Маркетолог Бен Хант придумал лестницу из пяти этапов, которую клиент проходит от первого знакомства с продуктом до его покупки.
Согласно теории, лестница Ханта работает при покупке любого товара. Например, смартфона:
1. Безразличие. Иван купил смартфон совсем недавно, очень доволен. У него нет необходимости смотреть другие модели.
2. Осведомленность. Прошло два года. Из-за активного использования, некоторые приложения начали подвисать, пользоваться смартфоном стало не так приятно, как раньше.
3. Сравнение. Из интереса Иван решает посмотреть, что там сейчас на рынке смартфонов. Понимает, что появилось много современных девайсов по цене его нынешнего смартфона. Задумывается о покупке нового.
4. Выбор. В последнее время Ивану нравится фотографировать, поэтому он выбрал смартфон с лучшей камерой на сайте официального ритейлера.
5. Покупка. Иван положил смартфон в корзину на сайте, оплатил, через три дня покупку доставит курьер.

Каждый этап на пути к покупке представлен определенной аудиторией. Между первым и последним этапом могут быть разные промежутки времени — от нескольких часов до нескольких лет. Важно завоевать доверие клиента как можно раньше, чтобы он заранее был настроен на покупку и сделал выбор в пользу вашего продукта.

RFM-анализ


Основа метода — сегментация клиентов по покупательской активности:
  • Recency — время с момента последней покупки.
  • Frequency — количество покупок.
  • Monetary — сумма покупок.

По каждому параметру клиентов делят на три группы. Например, для показателя «recency‎»: старые покупатели, новые покупатели и покупатели, которые были у вас недавно. Все показатели можно собрать в сводной таблице в Excel. RFM-анализ подойдёт для любого бизнеса, но более эффективен для компаний с базами от 10 000 клиентов. Необходимо отслеживать поведение потребителей раз в месяц, чтобы быть в курсе, как меняется их покупательский статус.

Почему мы выбираем LRFMP-анализ и где его используем?


Что такое LRFMP-анализ?
LRFMP — это модель, сегментирующая клиентов по:
  • L — общему сроку жизни клиента с компанией (length),
  • R — давности последней покупки (recency),
  • F — частоты покупок (frequency),
  • M — суммы покупок (monetary)
  • P — потенциала покупок (potential).

Почему мы выбираем LRFMP-анализ?
Данная модель более глубокая и продвинутая, она позволяет устанавливать любую частоту деления клиентских сегментов: от классических тертилей до децилей и выше.

Именно поэтому мы использовали метод LRFMP-анализа в нашем решении Reshape Loyalty Layout — уникального инструмента клиентской аналитики для управления системой лояльности.

Расскажем подробнее, как LRFMP-анализ реализован в нашей системе.


1 этап. Загрузка данных из хранилища.

Образ этого хранилища представлен в виде текстового файла, который содержит данные о продажах товаров клиенту. Здесь есть информация о товаре, уникальный ID клиента, дата продажи и количество проданных товаров.

2 этап. Обогащение информации.

Здесь выявляются стоки, восстанавливается информация об упущенных продажах и выбросах. Данные из источников очищаются, обогащаются и далее подают в модель.

3 этап. Переход в систему.

Подмодели рассчитывают все аналитические, клиентские показатели. Мы получаем данные, которые предобработали на предыдущем этапе.

4 этап. Разбивка данных на категории.

Модель делает аналитическую сегментацию клиентов. В данном случае это:
  • длительность цикла — как долго клиент находится в компании — период с первой покупки по последнюю;
  • частота покупок;
  • объем, который он потратил в данном магазине;
  • его средний чек;
  • потенциал и другие важные значения.

5 этап. Автоматизированная и точная отчетность об успехах в программе и продажах.

В итоге из 5 категорий мы получаем определенную матрицу и оцениваем ее. Оперируя полученными значениями, маркетолог или категорийный менеджер может предлагать некое уникальное предложение каждому клиенту.

Таким образом, Reshape Loyalty Layout в автоматическом режиме производит LRFMP-сегментацию и анализ клиентской базы по необходимым, заданным вами, параметрам и помогает вести работу с потребителями, повышая их лояльность с помощью уникальных предложений, акционных механик и т. д.

То есть система обращается к истории продаж и сама делает некие предложения для маркетолога, управляющего спросом клиентов. Рассмотрим пример. Клиент купил товар из группы «Электроника». Мы понимаем, что есть такие паттерны потребления, когда покупая монитор, клиент покупает и клавиатуру. Допустим у него уже есть ноутбук, он купил монитор, чтобы ее удобно было разместить и не работать с ноутбуком. Система это понимает, анализирует паттерны поведения и рекомендует предложить этому клиенту — купон или скидку, например, на выносную клавиатуру (как дополнение к монитору), понимая, что она может потребоваться, и отправляем ему уникальное предложение в Телеграм, e-mail или иной канал связи.

Упрощенно алгоритм выглядит так — смотрим историю, выявляем паттерны поведения, под определенный механизм подбираем оптимальную смежную категорию товаров, делаем уникальное предложение.

Добавим, что отчеты из нашей системы легко интегрируемы с любой ERP-системой — их можно выгрузить в системы визуализации и уже просматривать и анализировать в удобном и привычном формате.




Опишем реальный кейс в качестве примера.


Клиент: Один из крупнейших ритейлеров Казахстана.
Задача: Разработать аналитический инструментарий для сегментации пользователей программы лояльности.

Аналитический инструментарий разработан с использованием двух аналитических платформ: QlikSense — для визуализации результатов, Loginom — для подготовки данных и калькуляции сложных механик.

Мы просегментировали для компании-заказчика базу лояльности (и, в целом, поставили эту сегментацию на автоматический режим) и дали им возможность выбирать сложность кантования. То есть, в классической RFM-сегментации, как правило, 1−3 группы, но мы осуществили LRFMP-сегментацию и дали возможность выбрать хоть 100, хоть 500 групп. Для чего мы это сделали? Для того чтобы понять, как работать с uplifts — с теми, кто уходит, нечасто посещает и как это исправить. Главная цель — увеличить в итоге средний чек, повысить оборот в программе, увеличить частоту посещения клиентов и покупку тех товаров, которые нужны, в первую очередь, продавцу. Задача была полностью выполнена благодаря грамотной сегментации и продвинутому анализу на основе нашего решения.



Хотим также отметить, что у нас есть такая опция, как бесплатные демо-проекты. Мы можем на основании ваших исторических данных (загрузив их в нашу систему), буквально за 1−2 недели показать демо-проект, а вы сможете оценить, насколько качественно система действует и как в ней можно потенциально работать. И это не будет вам стоить ничего.

Мы готовы делать для вас такие демо-проекты — и это довольно популярный способ коммуникации с нашими клиентами. Заполните заявку, мы с радостью ответим на ваши вопросы, пожелания и продемонстрируем наши решения совершенно бесплатно.