Ошибки сегментирования маркетинг

Основы проведения сегментирования рынка

Сегментирование рынка выступает неотъемлемым инструментом современного маркетинга. С его помощью компания изучает рынок и определяет целевые сегменты, способные принести ей наибольшую выгоду. Объектом сегментирования чаще всего выступают потребители. Также сегментация может проводиться в отношении продуктов и фирм-конкурентов.

Процесс сегментирования рынка состоит из ряда последовательных этапов. В общем виде они представлены на рисунке 1.

В основе проведения сегментирования рынка лежит необходимость выбора конкретных признаков, по которым рынок будет делиться на группы, а также определения методики его разделения. Процесс этот довольно сложен и многие совершают в его ходе ошибки.

Общие заблуждения при проведении сегментирования

На сегодняшний день в среде маркетинга выработано немало рекомендаций относительно порядка проведения сегментирования рынка. Тем не менее, не все из них одинаково хорошо срабатывают на практике. Эксперты выделяют три основных заблуждения относительно сегментации рынка, отражающие недостатки сегментационных методик:

• разделение потребителей на сегменты приводит к тому, что в их покупательском поведении впоследствии нет различий;
• определение групп потребителей не позволяет найти реальных клиентов;
• торговля, маркетинг и менеджмент не способны прийти к единому мнению относительно того, каким образом нужно сегментировать рынок.

Рассмотрим каждое из заблуждений более подробно.

Классической и одной из наиболее распространенных причин провала сегментирования считается разделение потребительского рынка на сегменты, не имеющие различий в покупательском поведении. Зачастую получает так, что компания пытается определить свой целевой рынок просто по социально-демографическим признакам. Привлекательность традиционных подходов объясняется тем, что с их помощью можно довольно легко выделить разные группы потребителей. Однако реальная проблема заключается в том, что демографические характеристики напрямую никак не связаны с покупательским поведением. Именно поэтому, при проведении сегментирования ориентироваться следует, прежде всего, на качественные показатели.

«Ошибки организаций в процессе проведения сегментирования» 👇

Аналитическим «противоядием» для первой ошибки служит стремление к нахождению сложного математического решения и его противопоставление сегментации по социально-демографическим признакам. На практике это приводит ко второй проблеме и означает, что подробное изучение представителей предполагаемой целевой аудитории обеспечивается сквозь призму нахождения ответов на множество вопросов. Часто подобного рода исследование проводится с использованием линейных регрессий или кластерного анализа, посредством которых обеспечивается определение групп покупателей, имеющих схожие потребности. Несмотря на то, что с теоретической точки зрения этот подход кажется разумным, на практике он практически никогда не срабатывает. Основная причина заключается в том, что потребности практически никогда напрямую не связаны с демографическими и иными параметрами, которые могли бы впоследствии определить каналы коммуникации, необходимые для взаимодействия с каждой группой потребителей.

В свете двух первых недостатков сегментирования, третий его изъян уже никого не удивляет. В некоторых компаниях между отделами продаж, маркетинга и управляющими структурами могут идти целые войны, что в свою очередь чревато убытками, к которым проводят организационные разногласия, бесполезные исследования, неоднозначные стратегии, товары и услуги «для всех», а также крупномасштабные рекламные кампании, лишь распыляющие усилия фирмы. Подобного рода явления не позволяют подразделениям компании фокусироваться на общих целях и работе по их достижению, а также приводят к утрате доли рынка.

Наиболее распространенные ошибки при сегментации потребительской аудитории

Несмотря на широкую доступность и понятность методов и способов сегментации собственной елевой аудитории многие компании, проделывая эту работу, допускают немало ошибок. Основными из них считаются:

• опора исключительно на половозрастные признаки клиентов;
• не обработка данных;
• преднамеренное ограничение периода и географии;
• отказ от проведения тестирований;
• не учет клиентской активности;
• не обновление сегментации;
• использование сегментирования исключительно с одной целью – определение целевой аудитории.

Наиболее большой и серьезно ошибкой при проведении сегментирования считается формулировка выводов исключительно на основании пола и возраста потребителей. Редко когда удается отыскать корреляцию между демографическим показателям и поведением потребителей. Мы уже говорили об этом ранее.

Еще одной серьезной ошибкой считается использование данных, содержащих в себе критические или ошибочные значения. Это может привести к получению значительных сегментационных ошибок. Не менее важно принимать во внимание внешние факторы, оказывающие влияние на поведение потребителей. В противном случае высок риск получения разрозненных или вовсе ошибочных результатов.

Провести сегментирование и продумать общую механику взаимодействия с каждым сегментом недостаточно. Следует также отслеживать реакцию клиентов, подбирать подходящие каналы коммуникации и тестировать гипотезы. Наконец, важно учитывать активность клиентов.

Также следует помнить, что данные сегментирования, как и любая другая информация, имеют свойства устаревать. Именно поэтому сегментирование рынка следует проводить с определенной периодичностью. Кроме того, следует помнить, что сегментирование позволяет компании работать не только с целевой аудиторией. Сегментации в пределах рынка могут быть подвергнуты компании-конкуренты и продукты. Это также довольно мощный инструмент маркетинга.

Понятие «Сегментация рынка»

Сегментирование рынка — это процесс разбивки потребительского потока на определенные группы. Это один из важнейших маркетинговых ходов в деятельности продвижения продукта в массы. Чем тщательнее происходит изучение покупательского интереса, тем успешнее будет реализован сбыт товара.

Сегментирование рынка всегда имеет целевое назначение и подразумевает под собой кропотливую работу целой группы специалистов. Прежде, чем давать окончательное заключение о тех или иных каналах продаж, необходимо учесть массу признаков. В силу развития экономики термин сегментирования клиентов со временем оброс множеством дополнительных методик и критериев. У каждой рыночной отрасли может быть свой сегмент. Нельзя рассчитывать на то, что все покупатели готовы купить один и тот же товар. Кому-то он не подойдет по цене, кого-то не устроит его внешний вид, а некоторым он вообще не нужен.

Ошибки сегментирования потребителей

Несмотря на труды, посвященные изучению сегментирования рынка, в каждом подобном мероприятии допускается определенный процент ошибок. Виной этому не безграмотный подход маркетологов (хотя и такое нередко случается), а человеческий фактор. Признаков сегментации много, но окончательное решение всегда остается за покупателем.

Причем вопрос — чем иной раз руководствуется конечный потребитель при выборе того или иного продукта, — может так и остаться без ответа. Выделить какие-то конкретные ошибки, которые могут быть допущены в процессе сегментирования, очень сложно. А вот на чем они могут базироваться — вполне возможно. Попробуем обобщить.

1. Ограниченный подход. Чтобы появление на рынке товара прошло без сучка и задоринки, нельзя руководствоваться одним-двумя критериями. В идеале должен применяться комплексный анализ ситуации и использоваться несколько методик. Нельзя делить покупателей только по географическому признаку или учитывать только возрастные ограничения. У пенсионеров тоже может быть разный уровень дохода и стиль жизни. К чему привык один человек, может быть неприемлемо для другого. Именно поэтому выделять определенный сегмент следует только основываясь на нескольких характеристиках.
2. Неграмотные специалисты. Об этом немного, но тоже важно. От того, какой у маркетолога опыт работы (а это один из важнейших критериев), насколько глубоко он готов погрузиться в процесс, во многом зависит исход сегментации, а в последствии — и присутствия продукта на рынке.
3. Непродуманные стратегии. Чем больше видов продукции выпускается, тем чаще приходится анализировать потребительский спрос. Здесь нет вины ни маркетолога, который делает свою работу, отдела продаж или менеджеров, цель деятельности которых — продать и извлечь прибыль для организации. Возможно, неслаженность работы или отсутствие взаимодействия между подразделениями могут быть причиной неправильной сегментации. То есть, вроде только выделили группу потенциальных покупателей, как выпустили новинку, а из предыдущего сегмента она подходит не всем. Снова приходится запускать тот же процесс, но уже с другими критериями. А продукт бы уже и в продажу пустить, да вот только кому? Все это чревато потерей драгоценного времени и денег.

Признаки и принципы сегментирования рынка

Основных признаков сегментирования рынка не очень много:

• По потребителям: географические, социально-экономические, поведенческие, демографические. Все это помогает изучению потенциального покупателя.
• По продукту: полезность, экономичность, внешний вид, надежность. Определяется реакцией потребителя на данные характеристики продукции.
• По конкурентам: финансовые, рыночные, производственные. Выявляет преимущества компании-производителя перед другими аналогичными организациями.

Критерии сегментирования

Критериев сегментации рынка существует большое количество.

В задачу маркетолога входит классифицировать конечного потребителя, учитывая их максимально возможное количество:

• Географическое сегментирование рынка и позиционирование товаров и услуг: место жительства покупателя, где он обычно что-то покупает. Помимо этого при анализе стоит уделить внимание следующему: численность населения региона, в котором проживает конечный потребитель, его развитость, транспортная доступность, конкуренция, инфляция региона, динамика его развития.
• Демографическое сегментирование. Тут сразу расшифруем: доход человека/семьи, пол и возраст, род занятий, религия, национальность, степень образованности, размер семьи.
• Психографическое сегментирование рынка потребителей: социальный статус (класс), поведенческий фактор, образ жизни.

Что же касается корпоративной клиентуры, здесь дело обстоит немного сложнее:

• Масштабы организации. Чем больше фирма, тем меньше смысла выделять ее в отдельную группу: скорее всего, работа будет строиться на индивидуальных условиях.
• Динамика развития предприятия. Оценивается успешность и продолжительность нахождения его на рынке.
• По отрасли деятельности организации. Здесь применяются общепринятые классификаторы: ОКП (Общероссийский классификатор предприятий); SIC (Standard Industry Classification). К подкритериям можно отнести потенциал развития отрасли, условия работы предприятия в ней, его каналы поставок, рекламная деятельность.
• Централизация/децентрализация закупок.
• Ценовой показатель закупочной деятельности.
• По осведомленности о предлагаемом товаре/услуге. И здесь можно выделить несколько вариантов: знают и пользовались; не знают, но хотят попробовать; знают, но не пользовались; не знают и не хотят. Отсюда будут сделаны первые шаги в разработке дальнейшей маркетинговой стратегии.

Методы сегментирования рынка

Базовых методов сегментирования рынка четыре.

• Метод разграничения по группам. Самый популярный метод, подразумевающий разделение покупателей на сегменты по различным признакам.
• Метод разделения по выгодам. Здесь упор идет на результативность применения продукции: что нудно потребителю, какую пользу он извлечет от применения купленного товара.
• Метод функциональных карт. Здесь выделяется разный вид выгоды по одному и тому же продукту. Например, ананасовый сок — вкусный, понравится детям; полезен для фигуры — понравится женщинам.
• Многомерная сегментация. Учитывается сразу несколько критериев.

Пример сегментирования рынка товаров

Возьмем в качестве примера сеть кофейных аппаратов.

Выделять сегменты потребителей будем по следующим критериям:

• Географический: плотность населения, развитость региона, конкуренция. В населенном пункте с невысокой плотностью населения нет смысла открывать сеть кофейных аппаратов. По статистике, подобные регионы малоразвиты, и такой метод покупки у них не в приоритете. Но при этом и конкуренция явно не высока. Тогда обратимся к следующему.
• Демографический: род занятий, возраст, доход. Самые кассовые места для установки кофейных аппаратов — это ВУЗы, офисные здания (арендный бизнес), государственные учреждения, финансовые организации (банки), вокзалы, кинотеатры. Отсюда делаем вывод: если в городе найдётся хотя бы с десяток подобных учреждений, вендинговая сеть будет вполне рентабельна.
• Психографический: род занятий. Сегодняшний ритм жизни — это человек, который постоянно в бегах. Отдохнуть в кафе и выпить кофе зачастую не хватает времени, поэтому приходится решать этот вопрос на ходу.

Общий вывод: если Вы хотите построить вендинговую сеть, приносящую стабильный реальный доход, ориентироваться нужно на установку сразу нескольких кофейных аппаратов, в идеале — от 7 до 10, на первое время. Место установки следует продумывать заранее, перед приобретением техники. Пожалуй, это будет основополагающим фактором в развитии и стабилизации данного бизнеса.

Стратегии сегментирования целевой аудитории

С чего начинается сегментация рынка? С разработки стратегии действий.

• Первое, что нужно сделать — это провести тщательный анализ потребительского спроса. Недоработки на этом этапе могут привести к серьезным убыткам организации, которая произведет товар, абсолютно не нужный потенциальному покупателю.
• Второе — анализ рынка сбыта. Обязательно нужно продумать каналы продаж: розничная торговля на точке, интернет-торговля. Где товар будет наиболее востребован? Каким образом потребителю будет удобнее его приобрести?
• Третье — разработка маркетинг-плана. На кого будет направлена реклама товара? Каковы будут источники распространения информации?

Действуя поэтапно, Вы сможете правильно определить Вашу целевую аудиторию, и, соответственно, обеспечить стабильный уровень продаж и развитие производства в будущем. Важно определить на первоначальном этапе потенциального клиента, особенности работы с ним и рынок сбыта, а уже затем разработать маркетинг-план. Сегментирование рынка позволит эффективно распределить рекламный бюджет, учитывая особенностей целевой аудитории.

Анастасия Никонорова, бизнес-аналитик CityLife, поделилась с блогом Нетологии опытом в создании портрета целевой аудитории: с примерами и разбором главных ошибок.

Принято считать, что ключевая задача маркетинга — привлечение и удержание клиентов. И главный вопрос, который стоит перед большинством специалистов по маркетингу — это не то, какой инструмент следует выбрать, а то, как определить потребности клиентов и правильно сегментировать покупателей так, чтобы сделать предложение, от которого они не смогут отказаться.

Главный метод определения целевой аудитории в современном маркетинге — сегментация. Сегментация — это разделение клиентов на группы по заданным параметрам.

Для чего нужно сегментировать аудиторию?

Во-первых, чтобы понимать, кто ваш клиент, какие у него потребности, и на основании этого правильно позиционировать компанию.

Во-вторых, чтобы выстраивать уникальные механики взаимодействия с каждым из клиентов, повышать конверсию из предложения в покупку и общую лояльность клиентов.

Если вы предлагаете клиенту то, что ему потенциально интересно, то его лояльность бренду и компании увеличивается вне зависимости от того, совершил ли он покупку по этому предложению или нет.

По данным Website builder, 44% людей, получавших таргетированные письма, совершили как минимум одну покупку по содержащимся в них предложениям.

В среднем, сегментация повышает open rate на 14,69%, а click rate — на 60%.

При проведении исследования 52% опрошенных маркетологов сказали о необходимости сегментации базы данных в email-рассылках, так как индивидуальные предложения приносят в 18 раз больше доходов, чем широковещательные.

Какие данные сегментировать

В большинстве случаев сегментации подвергается текущая клиентская база. Но при создании нового бизнеса или отсутствии сбора данных сегментацию можно провести по результатам опросов существующих или потенциальных клиентов.

Многие воспринимают данные опросов только как качественный метод исследования, уступающий анализу покупательского поведения. На самом деле оба вида анализа (на основании опросов и истории покупок) должны использоваться в вашем бизнесе в равной мере, так как они преследуют различные цели.

Анализ результатов опросов используется для приоритезации задач бизнеса, создания вектора коммуникации с потребителями либо корректировки коммуникационной стратегии. Анализ истории покупок — для создания рекламных кампаний, построения механик программы лояльности и геймификации, изменения фокусировок маркетинга.

Например, даже профессиональный аналитик (только если он дополнительно не учился на психолога) не сможет понять лучше самого клиента, что клиенту действительно надо.

Да, данные о покупках могут показать, что клиенты уходят, что снижается средний чек, но понять, за счет чего это происходит и чего не хватает потребителям, — можно лишь с помощью обратной связи.

При этом важно учитывать, что при проведении опроса погрешность могут внести психологические аспекты поведения. Во-первых, так как вы заинтересовались мнением человека, он попытается вас отблагодарить, давая ответы, потенциально угождающие вам. Во-вторых, на результат может значительно повлиять неправильная постановка вопроса или же ваша собственная склонность к подтверждению своей точки зрения.

Важные принципы проведения опросов

1. Опрашивайте клиентов, у которых уже есть опыт использования вашего продукта или схожего продукта конкурентов.
2. Задавайте открытые вопросы. Например, «Сколько бы вы заплатили за этот продукт?» вместо «Вы заплатили бы 100, 200 или 300 рублей?» или «Заплатили бы вы 500 рублей за этот продукт?». В противном случае срабатывает «эффект якоря» и человек будет отталкиваться от обозначенной суммы при ответе.
3. Если вопрос относится к проблеме или боли клиента, то спросите, как он ее решает. Если в ответ последует «никак», то приоритет у этой проблемы не так высок, как это описывает интервьюируемый.
4. Избегайте обобщений. Вместо формулировки «Как часто вы пользуетесь сервисом?» используете «Сколько раз в месяц вы пользуетесь сервисом?».
5. Для подтверждения позитивной позиции клиента попросите его совершить конкретное действие здесь и сейчас: подписаться на группу в соцсетях, заплатить за продукт, оставить контакты. Если он не готов этого совершить, то вряд ли он действительно купит продукт в будущем.
6. Задавайте уточняющие вопросы. Если клиент говорит, что часто сталкивается с обозначенной проблемой, спросите, когда он сталкивался с ней в последний раз, после чего ответ может измениться.

Как сегментировать

В этом материале я постаралась отойти от стандартных методов сегментации рынка, которые приносят мало пользы на практике, и описала только те из них, которые мы сами используем при создании стратегий программ лояльности.

Сегментацию можно проводить даже в Excel, для более сложной аналитики и большого объема данных можно использовать методы машинного обучения, языки Python, R, Scala, набирающий популярность Julia и другие.

Существует два крупных типа сегментаций: на основании статических и динамических данных.

Статические данные — критерии пользователей, которые не зависят от его действий, не меняются или меняются редко. К показателям статической сегментации относят: пол, возраст, географические данные.

Динамические показатели — те, что формируются на основании поведения пользователя относительно других пользователей: RFM-кластеризация, размер среднего чека, частота покупок и так далее. Границы сегментов, сформированных на основании поведения, динамические и меняются при совершении каждой новой покупки.

Пошаговое руководство проведения сегментации

1. Определить цель сегментации:

• кто будет использовать результаты сегментации;
• для чего они будут использоваться.

2. Выбрать один из методов сегментации или создать собственный алгоритм вычисления.

3. Понять, какие данные необходимы:

• какая часть клиентской базы будет использоваться (активные клиенты; клиенты, совершившие N покупок; покупавшие определенный товар; установившие мобильное приложение; все клиенты);
• выбрать период;
• собрать показатели, необходимые для вычисления.

4. Обработать и подготовить данные:

• собрать данные в один согласованный массив, где одна строка — одно наблюдение, один столбец — одна переменная;
• проверить данные на ошибки и очистить их (убрать пустые или недопустимые значения);
• убрать выбросы по каждому из параметров:

  — посчитать стандартное отклонение. Факт его значительного отличия от среднего значения говорит о том, что в выборке присутствуют выбросы;
  — вычислить медиану — величину, находящуюся в середине набора данных, упорядоченного по возрастанию или убыванию. Если количество членов нечетное, то она принимает значение суммы двух срединных членов, деленной на два;
  — вычислить верхнюю и нижнюю границу квартиля — величин, за пределами которых (выше и ниже соответственно) находится 25% значений;
  — все, что лежит выше суммы (разности) верхней (нижней) границы квартиля и межквартильного расстояния, умноженного на 1,5, является выбросами.

Выше я говорила о том, что данные опросов, как и количественные данные, можно сегментировать, но прежде их надо обработать:

• проверка анкеты: если вы выполняете анкетирование не лично, а отдаете на аутсорс или отправляете анкету по email, то первым делом следует проверить качество заполнения и отсутствие пропущенных ответов;
• оцифровать: все анкеты необходимо перевести в электронный вид для продолжения анализа, после этого исправить ошибки, привести ответы на открытые вопросы к единым формулировкам;
• чистка данных — на этом этапе следует повторно проверить данные на отсутствие пропущенных значений, выходы значений за обозначенные пределы. Анкеты с ошибками должны полностью исключаться из анализа.

Другой вопрос — какое количество клиентов опрашивать для получения точных данных. Один из вариантов — посчитать величину, используя для этого стандартные калькуляторы, введя в поиске «размер выборки». Но на самом деле это не так просто, подобные калькуляторы позволяют узнать размер выборки только по одному вопросу, на который будет всего два варианта ответа. Но в большинстве случаев анкета предполагает сбор большего количества данных.

Есть стандартные статистические формулы, которые используются для расчетов, но они предполагают, что вы уже знаете, в каком диапазоне будут находиться ответы.

Очевидно, что чем больше людей будет опрошено, тем точнее будет результат. Выборка на самом деле слабо зависит от генеральной совокупности, у вас может быть 5 тысяч клиентов или 5 миллионов, но по одинаковому числу параметров вам потребуется опросить одинаковое количество респондентов.

Давайте теперь разберем несколько методологий проведения сегментации.

RFM-анализ

RFM-анализ — это анализ по трем показателям:

• Recency — показатель активности, вычисляется как давность последнего действия клиента (покупки, авторизации в личном кабинете, открытия email-рассылки и др.).
• Frequency — количество покупок (других действий) клиента.
• Monetary — Lifetime value, жизненная ценность клиента, равна сумме его покупок или прибыли.

Часто при проведении RFM-анализа клиентов по каждому из параметров делят на группы по равным интервалам от минимального до максимального значения. Например, давность (recency) последней покупки до 1 недели, до 2 недель, до 3 недель.

Мы определяем границы кластеров с помощью вычисления суммы и разности среднего значения со среднеквадратичным отклонением, таким образом, получаем в кластере r2f2m2 наибольшее количество пользователей.

Индексы 1 и 3 в рамках RFM-анализа характеры для исключительных клиентов с различными особенностями поведения. Так, клиенты кластера r1m3 (при любом значении f) — это покупатели, которые ранее были доходны для компании, но перестали совершать покупки, причину чего необходимо выяснить с помощью опросов.

Кластер r3f3m1 является потенциальным для увеличения LTV (monetary), так как клиенты проявляют лояльность, но при этом совершают покупки на небольшие суммы. В такой ситуации следует предложить покупателям скидку при покупке на сумму от N рублей, либо порекомендовать сопутствующие товары на основании истории их покупок.

При помощи RFM-сегментации можно строить значительно более эффективную политику взаимодействия с клиентами, чем отправка писем всей клиентской базе. Для этого анализа вам потребуются необходимые показатели по клиентам, Excel и 30 минут работы.

Кластерный анализ

Цель кластерного анализа — объединить клиентов в группы по схожим параметрам. Наиболее популярный метод визуализации анализа — иерархическое дерево, каждый последовательный уровень которого — сужающиеся факторы различия.

Мы чаще всего используем одну из разновидностей кластерного анализа — k-means.

Алгоритм анализа следующий.

Назначить число кластеров k, на которое будут делиться составляющие кластеризации. Число k либо задается вручную (удобно определять количество кластеров на основании древовидной кластеризации), либо вычисляется как оптимальное значение с помощью машинного обучения.
После этого k произвольных точек назначаются центрами кластеров, и измеряется расстояние между назначенными центрами и всеми остальными точками внутри кластеризации. Принадлежность точки к кластеру определяется определением наименьшего расстояния до одного из k-центров.

Следующий шаг — выбор новых центров, их координаты будут равны среднему значению координат точек внутри кластера. Снова проводится распределение точек по k-кластерам, и операция повторяется до тех пор, пока значения расстояний внутри кластеров не повторятся, это означает, что достигнуто оптимальное деление.

После того, как кластеры сформированы, необходимо понять, по каким параметрам точки в кластерах наиболее схожи, то есть какие из особенностей поведения пользователей являются систематическими. Один из лайфхаков быстрого их определения — построение боксплотов (ящиков с усами), где значениями выступают показатели каждого клиента по выбранному показателю. Они сразу бросаются в глаза наименьшим размахом значений выборки.

На примере мы видим, что кластер сформирован благодаря схожести клиентов по индексам «Вариативность выбора» и «Частота участия в акциях», что представляет собой яркую особенность поведения. Эта группа является целевой для тестирования новой функциональности приложения, сбора обратной связи. Группа заинтересована в акциях и вводе новых товаров.

Этот анализ мы проводим на основании большого количества собранных данных, результат используем для проведения таргетированных акций. На практике мы выяснили, что результат сегментации требует тестирования, так как деление на кластеры может кардинально отличаться от месяца к месяцу.

Также данный вид сегментации можно использовать для анализа опросов. Но так как текстовые данные сложно преобразовать в числовые индексы, тем более, если речь идет о тысячах анкетируемых, то мы рекомендуем задавать вопросы формата «Оцените важность/качество/ величину… от 1 до 5».

Подобным образом мы проводили опросы клиентов банка. Первоначально аудитория была разделена на пользователей различных продуктов банка. Для каждого продукта были сформулированы уникальные вопросы по важности факторов выбора, где анкетируемому предлагалось поставить по каждому из факторов оценку от 1 до 5. Часть полученной сегментации представлена ниже:

Владельцы дебетовых карт:

• экономные — наивысшие оценки были поставлены фактору «стоимость годового обслуживания»;
• используют карту для переводов — важен размер комиссии за переводы на карты других банков;
• конформисты — оценили важность факторов «репутация бренда» и «отзывы» на 5 из 5, «стоимость обслуживания» — на 4.

Юридические лица, регулярно совершающие расчетно-кассовые операции:

• мелкие предприниматели — основными факторами выбора являются «стоимость открытия счета», «удобство подключения и пользования интернет-сервисами банка», «выгодные тарифы на обслуживание»;
• юридические лица с большими траншами — наиболее важны установленные лимиты кассовых операций и надежность и репутация банка.

Анализ ассоциативных правил

Анализ ассоциативных правил (анализ рыночной корзины) — анализ, который используется для нахождения устойчивых сочетаний товаров в покупках. Для его вычисления есть множество алгоритмов, первый из них — AIS — был разработан в 1993 году. Для анализа необходима база данных покупок, каждая покупка должна иметь уникальный идентификатор (часто в этой роли выступает номер чека) и позиции, которые входят в него.

Что в этих случаях делать компаниям, которые не входят в сегмент FMCG? Мы предлагаем использовать и используем в собственном бизнесе вместо номера чека уникальный id клиента. Таким образом мы вычисляем устойчивые паттерны в поведении клиентов относительно истории их покупок, на основании которых строим рекомендательную систему.

Допустим, покупки на Aviasales совершили 3 тысячи человек, на Booking — 1 тысяча. Клиентов, которые совершили покупки как на Aviasales, так и на Booking — 500. Объем клиентской базы равен 5 тысячам клиентов.

На основании этих данных высчитываются два показателя: достоверность (confidence) и поддержка (support) правила.

Поддержка — доля клиентов, совершивших транзакции у обоих партнеров от общего числа транзакций, то есть 10%.

Достоверность (мы ее еще называем силой связи) — доля клиентов, совершивших транзакции у обоих партнеров от количества транзакций каждого из них в отдельности.

Достоверность, как вы уже поняли, имеет два значения, в нашем случае для Booking она равна 50%, для Aviasales — 16,7%. Это означает, что клиент вероятнее совершает покупку на Booking и потом совершает на Aviasales, чем наоборот.

Как это применить в маркетинге? Если мы будем создавать акцию для покупателей, то она будет промоутировать Booking, так как после этого клиенты с большой вероятностью совершат покупку на Aviasales. Также мы можем настроить автоматическую рассылку: после совершения покупки на Booking клиенту будет отправляться промокод на следующую покупку Aviasales со скидкой на ограниченный срок. Еще одним методом монетизации может являться введение сочетания этих двух партнеров в формате комбо-набора, при покупке которого будет увеличен общий кэшбэк.

Главные ошибки при сегментации аудитории

При всей доступности и понятности способов и методов сегментации собственной целевой аудитории многие специалисты по маркетингу допускают ошибки, проделывая эту работу. О семи из них пойдет речь ниже.

Основываться только на поло-возрастных признаках клиентов

Это, по моему мнению, самая большая ошибка, которую можно допускать при сегментации — делать выводы исключительно на основании возраста и пола потребителей. Редко удается найти корреляцию демографических показателей и поведения пользователя. Единственный релевантный пример был получен нами при выявлении закономерности в поведении собственной аудитории. Мы считали отношение клиентов, совершающих транзакции, по возрасту и полу к общему количеству клиентов данного возраста и пола, процент кратно уменьшался для женщин от 35 лет, у мужчин спад был не так значителен. На основании этого было принято решение создавать обучающие видеоролики по совершению онлайн-покупок на Lamoda и Aliexpress.

На самом деле часто приходится встречаться с этой ошибкой. Для одного из наших клиентов — сети продовольственного ритейла — мы с коллегой проводили обучение по аналитике. Буквально с первого взгляда я была приобщена к «поколению Y» и опрошена на предмет того, что может привлечь меня в схожий магазин и заставить начать принимать участие в акциях. Если бы коллеги основывались на моем возрасте и поле, то мне наверняка предложили промо с героями популярных сериалов. Но тогда я возвращалась домой в то время, когда магазины данного формата были закрыты, и с целью экономии времени я заказывала доставку продуктов на дом через интернет-магазин. На основании этого мне стоило предложить готовые наборы товаров, которые я могла забрать по пути домой в одном из пунктов выдачи.

Не обрабатывать данные

Данные, содержащие ошибочные или критические значения, могут привести к значительным ошибкам в результате сегментации. Например, если не исключить выбросы перед проведением RFM-анализа, будут слишком расширены границы кластеров. Таким образом количество клиентов в кластере r2f2m2 будет не соответствовать действительности, и вы не сможете выделить ключевые сегменты для работы.

Не ограничивать период и географию

Проведение сегментации без учета внешних факторов, влияющих на поведение клиентов, может привести к разрозненным или даже неверным результатам. Например, нельзя проводить анализ на совокупности данных по жителям столицы и регионов, так как существует отличие в уровне жизни и заработных платах, высокий средний чек в регионе может быть в границах среднего для Москвы. Аналогично в течение пяти лет сбора данных у вас наверняка была значительно скорректирована ассортиментная матрица, также менялись экономические условия, что говорит о невозможности их равносильного представления в одном массиве.

Не проводить тестирование

Сделать сегментацию и продумать механику взаимодействия с каждым сегментом — еще не вся работа. Необходимо следить за реакцией клиентов, подбирать подходящие каналы коммуникации и тестировать гипотезы.

Мы часто создаем сегментированные рассылки и промопосты в социальных сетях. Например, опытным путем мы выяснили, что клиенты, которые не совершали у нас покупки три месяца, чаще всего скрывали рекламные объявления в социальных сетях, направленные на их возвращение. Но при этом достаточно эффективно для них сработала отправка email-писем с акционным предложением на продление абонентской платы.

Не учитывать активность клиентов

Представим, что аналитик провел достаточно сложный кластерный анализ и нашел сегмент клиентов — владельцев кошек — по принципу регулярных покупок кошачьего корма. Он рад и счастлив, идет с этим инсайтом к директору по маркетингу, в итоге компания отправляет рассылку этим клиентам с акцией на новый премиум-корм со скидкой 50%. Но в результате конверсия в переход по ссылке из письма ниже ожидаемой. Все из-за того, что при формирования списка email-аналитик не учел факт, что анализ он проводил по данным за 3 года, и 50% покупателей более года не совершали покупки.

В первом пункте я приводила пример про интернет-магазин продуктов — это был «Утконос». Живя в Москве, я была предельно к нему лояльна, мне нравился их ассортимент, удобное время доставки: они могли доставлять еду даже в 3 ночи. Учитывая мой прежний график, это было весьма кстати, заказы я совершала минимум раз в месяц. Но вот уже 4 месяца я живу в Санкт-Петербурге, а SMS-сообщения от любимого когда-то «Утконоса», осуществляющего доставку продуктов только по Москве, мне продолжают приходить. Отсутствие заказов в течение срока, в четыре раза превышающий мой средний интервал, их не смущает, они тратят впустую бюджет на рассылки, а у меня фактически нет возможности совершить повторный заказ.

Не обновлять сегментацию

Данные сегментации, как и любые другие, имеют свойство устаревать. И скорость этого зависит от особенностей бизнеса. Для ритейла, например, максимальная длительность актуальности сегментации — месяц. Наиболее оптимальное решение — настроить автоматическое обновление или создать BI-дашборд для регулярного контроля показателей, влияющих на результат сегментации. Если такой возможности нет, то сегментацию стоит регулярно обновлять вручную.

Использовать сегментацию только с целью определения ЦА

Несомненно важно понимать, кто ваши клиенты, но это далеко не единственное применение сегментации. Важно строить коммуникацию с клиентами и в целом маркетинговую политику, используя данные. Разным сегментам должны посылаться разные ключевые сообщения, им интересны разные предложения и товары. Это один из способов существенно улучшить ваш бизнес. Не используя его, вы теряете конкурентное преимущество.

Правильно определять, сегментировать и работать со своей целевой аудиторией — важный навык современного специалиста по маркетингу. В этом материале были рассмотрены цели и задачи сегментации, методологии и виды анализа, главные ошибки при проведении сегментации. Используйте эту информацию, профессионально работайте с собственными покупателями, и успех вашего бизнеса не заставит себя долго ждать. Удачи!

От редакции

Курсы «Нетологии» по теме:

• очный курс «Директор по онлайн-маркетингу»;
• очный курс «Data Scientist»;
• онлайн-программа «Интернет-маркетинг»;
• онлайн-программа «Веб-аналитика: что нужно знать интернет-специалисту»;
• онлайн-программа «Excel: инструменты работы с данными для маркетологов и аналитиков»;
• онлайн-программа «Big Data: основы работы с большими массивами данных».

Бесплатные занятия и программы:

• программа «Google AdWords: подготовка к сдаче экзамена»;
• программа «Яндекс.Директ: подготовка к сертификации»;
• занятие «Технология формирования современного бренда» — 21 февраля 2017;
• занятие «Как использовать Big Data для вашего бизнеса» — 17 января 2017.