Модели поведения аудитории и чем можно на нее повлиять
Целевая аудитория: как с ее помощью повысить продажи
Чтобы товар или услуга имели спрос, грамотно продавать недостаточно. Нужно понимать, кому ты продаешь. Как выглядят эти люди? Каковы их цели и интересы? Какие проблемы решатся благодаря твоему бренду? На эти вопросы ответит анализ покупателей.
Целевая аудитория — категория людей, схожих по определенным признакам и заинтересованных твоим продуктом. Если ты думаешь, что знаешь своего потребителя, и описываешь его как «мужчину 35-40 лет со средней зарплатой» — ты ошибаешься. Портрет потенциального клиента гораздо глубже.
Влияние целевой аудитории продукта на маркетинг
Четкое понимание своих покупателей — основа продвижения. Разрабатывая маркетинговую стратегию, нужно ориентироваться на тех, кто готов сделать покупку.
Тексты рассылок, посты в соцсетях или рекламные объявления должны быть составлены с учетом особенностей потенциального клиента, иначе они не принесут результата.
Подробный портрет задаст нужные критерии рекламной кампании и поможет найти будущих заказчиков не просто быстрее, но гораздо дешевле. И наоборот — если неправильно определить потребителя, есть риск потерять крупные суммы на нерентабельной рекламе.
Зачем нужен анализ аудитории
Ее основная задача — организовать работу маркетологов правильно. Чтобы реклама работала эффективно, надо точно определить тех, у кого рекламируемый продукт вызовет интерес.
Другие задачи, которые решает грамотно выявленная ЦА:
Твой ориентир — это потребитель, больше всего заинтересованный в продукте. Это — главная ЦА: самые платежеспособные и постоянные клиенты, которые пользуются твоей продукцией регулярно.
Второстепенная ЦА — люди, для которых товар или услуга менее значимы. Часто они участвуют в покупке без особого желания. Эта группа — не твой основной ориентир, но сбрасывать их со счетов не стоит.
Сегментация целевой аудитории
Грубая ошибка в этом процессе — выбор слишком большой группы людей. Она охватывает одновременно всех возможных клиентов, при этом одинаковая реклама для них не подойдет.
Такую ЦА следует делить на сегменты — у каждого из них свои особенности, боли, страхи и потребности, а значит и рекламные посылы для них будут отличаться.
Сегментация проводится по 4 главным признакам:
по полу, возрасту, религии и семейному положению — эти параметры влияют на покупательские способности;
По социально-экономическим характеристикам
по образованию, уровню достатка и жилищным условиям — это говорит о платежеспособности человека;
по социальному статусу, увлечениям, принципам, целям.
Дополнительные критерии:
Выбор подходящих сегментов
1. Выбор критериев деления
1. Оценка размера сегмента
1. Выявление ключевых потребностей каждого сегмента
2. Оценка потенциала
2. Стратегия позиционирования
3. Подробное описание
3. Выставление целей внутри полученных групп
3. Составление маркетинговых планов
Сегментация поэтапно
Разделить рынок на группы правильно поможет методика 5W. Сделать это помогут 5 ключевых вопросов:
По видам товара: недорогие домашние кофеварки или профессиональные для кофеен
По потребителю: женщины/мужчины, предприниматель/частный клиент
По мотивам приобретения: забота о здоровье, желание похудеть
Дробление целевой аудитории в бизнесе делает рекламу более эффективной, потому что конкретизирует потребителя и дает четкое понимание, что нужно каждому из них.
Как определить портрет целевой аудитории
Портрет ЦА — это собирательный образ характеристик яркого представителя твоих покупателей. Проще говоря, ты описываешь человека и наделяешь его не просто именем и возрастом, но и характером, хобби, страхами и проблемами.
Его составление помогает проникнуться болями потребителя, познакомиться и сделать его реальнее — чтобы лучше понять клиента и использовать полученные данные для успешного продвижения продукта.
Чтобы ничего не упустить, составляй портрет своего потенциального покупателя по чек-листу, представленному ниже:
1. Социальные и демографические признаки:
2. Психологические признаки:
Составить подробное описание нужно на все сегменты — чем детальнее его прописать, тем больше шансов, что реклама попадет в цель.
Не забывай: разная аудитория требует разных рекламных посылов, потому что потребности у нее тоже будут отличаться.
Хорошо и плохо составленный портрет: примеры
Плохо подобранная ЦА всегда слишком широкая. Пока деление возможно — дели. Чем конкретнее прописан адресат, тем рентабельнее твоя реклама.
В качестве примера возьмем посетителей семейного ресторана итальянской кухни.
Плохой выбор: мужчины и женщины 25-40 лет.
Такой сегмент слишком расплывчатый. Он состоит из людей разных полов, с разными интересами, семейным положением, платежеспособностью и потребительскими особенностями. Его стоит разделить на более узкие подгруппы.
Что мы получим после деления?
Как видишь, целевая аудитория компании бывает совершенно разной. Для каждого сегмента подойдет своя реклама и особенные акции. При этом, заинтересовавшись разными предложениями, все эти люди в конечном итоге сидят за соседними столиками одного ресторана.
Потенциальная целевая аудитория товара
Помимо основной и косвенной ЦА, можно выделить третью группу потребителей — потенциальную. Это люди, которые прямо сейчас не входят в категорию твоих клиентов, но теоретически могут.
Например, твоя компания продает свадебные кольца. Их основные покупатели — пары, находящиеся в статусе «жених и невеста».
При этом есть категория людей которые находятся в отношениях, но еще не дошли до предложения руки и сердца. Они — твоя потенциальная целевая аудитория покупателей. Не сбрасывай их со счетов! Возможно, именно твой продукт натолкнет их на мысль наконец-то узаконить отношения и вступить в брак. И тогда из категории возможной ЦА они перейдут прямиком к основной.
Список полезных программ и сервисов
Чтобы помочь молодым предпринимателям проанализировать потребительский рынок, создано много полезных сервисов — мы собрали самые эффективные.
Помни, что от правильного выбора, на какого покупателя ориентироваться, зависит успех не только твоих рекламных кампаний — но и самого бизнеса. Поэтому отнесись к анализу максимально серьезно и не забывай периодически исследовать потенциальных покупателей заново, чтобы заинтересовывать их.
Анализируем поведение аудитории.
В этой статье мы рассмотрим, что такое поведенческая аналитика и как использовать на практике знания о поведении своей аудитории.
Поведенческая аналитика: что, как и почему
На протяжении долгих веков процесс анализа информации был мучительно долгим и финансово затратным. Но сейчас время изменилось. Появилось такое множество методов анализа человеческого поведения, что не пользоваться ими – крайне невыгодно. Наибольшую пользу о своих клиентах можно почерпнуть из данных веб-аналитики. Теперь возможно все: понять, почему тот или иной клиент сделал то или иное действие на сайте, когда лучше показывать рекламные объявления, как «догнать» нерешительного клиента комплексом ретаргетинга и многие другие полезные вещи.
ПСИХОграфика
Поведенческая аналитика строится на психографике. Если демография определяет внешние признаки человека – пол, возраст, социальное положение и т.д., то психографика отражает внутреннюю сущность: ценности, убеждения, интересы. То есть все то, что создает психологическую картину человека. Психографика помогает понять, что представляет собой человек, именно человек, а не «клиент». Это многие аспекты: семья, карьера, здоровье, окружение, реакция на изменения, важные факторы при приобретении товара (например, кому-то важнее качество товара, кому-то престижность, кому-то цена).
Целевой персонаж
Многие начинающие маркетологи и предприниматели считают, что на основе демографических данных человека можно построить портрет целевой аудитории. Например, описывают своего потенциального клиента так: «Молодая женщина 20-35 лет, проживает в Москве, замужем, двое детей, имеет высшее образование, работает менеджером».
А вы знаете. что только наше агентство предлагает создание руководства по оформлению презентаций (гайдлайн по презентациям). Читайте подробнее на странице Услуги.
Портрет, написанный художником – это тщательная прорисовка: глаза, нос, губы, волосы. Так же и портрет целевой аудитории строится на мелких деталях. Какие у человека психологические особенности, чем он занимается в свободное время, какие потребности не удовлетворены, через какие источники он получает информацию и т.д. Эти детали зависят от задач, которые вы поставили, и от товаров/услуг, которыми вы занимаетесь.
Сегментация
Люди разные, но интересы могут быть схожие. Сегментация и заключается в том, чтобы разделить огромную массу потребителей на отдельные сегменты. Есть однотипные реакции, интересы, поведение. Разделяя ваших потенциальных покупателей на кластеры, вы тем самым говорите, что понимаете их, их интересы, и вскоре увидите: они ответят взаимностью и хорошей конверсией.
Сервис почтовых рассылок MailChimp провели исследование, которое показало: после сегментации число открытий писем выросло на 9,92%, а число кликов выросло на 74,53%. Это достойные показатели, согласитесь.
К тому же, сегментация поможет выделить людей, которые уже делали у вас покупку. По ним можно провести ретаргетинг и предложить более лояльные условия, например, скидку.
Стандартный метод сегментации называется 5W по названию первой буквы каждого из вопросов (что, кто, почему, когда и где).
Анализ поведенческих факторов
В поведенческой аналитике есть метод айтрекинг (отслеживание глаз). Исследованиями подтверждено, что есть прямая взаимосвязь между тем, куда человек смотрит и куда кликает. Так и появились «тепловые карты». Эти карты отображают места, куда посетители наводят курсор и куда кликают.
Существует также метод карта прокрутки сайта. К примеру, вам нужно, чтобы посетители долистали сайт до конца, а они уходят не дальше первых двух страниц. Или наоборот, необходимо привлечь посетителей к действию, а они застревают на этапе чтения и обдумывания, не желая совершать дальнейшие шаги. В обоих случаях ситуацию можно изменить (поменять местами блоки сайта, убрать лишнее и т.п.)
В веб аналитике есть и другие показатели поведенческих факторов: количество отказов, количество просмотренных страниц, категории интересов посетителей и множество других статистических данных, которые можно посмотреть в Яндекс Метрике или GoogleAnalytics. Однако показатели поведенческих данных могут быть разными для разных типов ресурсов. К примеру, на информационном портале возможно большое количество отказов («не переходов» на другие страницы сайта), потому что человек получил необходимую информацию – и ушел.
Если ваш текст рассчитан на две минуты чтения, а посетитель провел на ресурсе 20 секунд, он явно не нашел нужную информацию. Но, например, при анализе данных по интернет-магазину количество проведенного на сайте времени не так важно: может быть, человек просто-напросто запутался в вашей навигации и не знает, как оформить покупку.
Как использовать поведенческую аналитику
Различные «топ-10», «топ-100», рейтинги Кинопоиска, закадровый смех в сериалах – все это примеры воздействия на психологическое поведение людей.
Очень важно анализировать поведенческие данные на своих ресурсах. Для того чтобы выяснить, какой оффер дает больше переходов, компании иногда делают несколько различных вариантов.
К примеру, команда Conversion Science, анализируя рекламные объявления клиента, выяснила, что самыми эффективными объявлениями стали те, у которых была прописана скидка в 20% или в 100$. На лендинге ничего не было сказано про акцию. После того, как в основной текст была добавлена информация о скидке в 100 долларов, лендинг стал привлекать на 40% больше заказов.
Можно использовать поведенческую аналитику на сайте (менять структуру, предложение и т.д.), чтобы увеличивать конверсию, в рассылках (отслеживать CTR писем), в различных рекламных кампаниях. Например, в таргетированной рекламе большое значение имеет изображение. У многих компаний есть кейсы, когда с одним и тем же текстом, заголовком и таргетом одно объявление давало в разы больше переходов на сайт, чем другое – а все за счет изображения.
Среди своей аудитории можно проводить тесты – показывать разные варианты одной страницы в течение пяти секунд (именно за это время считывается самое основное) и затем спрашивать, о чем она, какой товар/услугу представляет и т.п. Так можно тестировать сайты еще на этапе прототипирования или создания сайта, заголовки, тексты, изображения и иллюстрации. Кроме того тестировать можно и нейминг, варианты логотипа еще до запуска проекта, эскизы фирменного стиля и т.п.
Кому необходима поведенческая аналитика
Поведенческая аналитика необходима абсолютно всем, кто занимается ведением ресурсов (своих или чужих). Анализируя поведение вашей аудитории, вы сможете понять, зачем заходят на ваш ресурс, из-за чего уходят, почему не совершают покупки. Используя продвижение в Интернете, в любом случае вы коснетесь статистики, которая позволит изучать поведение посетителей.
Поведенческая аналитика – не только полезное, но и увлекательное занятие. Создав большое количество кампаний, построенных на знании поведения людей, вы почувствуете себя если не знатоком душ, то хотя бы начинающим психологом. Но важнее и приятнее всего результат – конверсия будет расти с каждым разом все больше и больше.
Создаем портрет ЦА, который действительно работает: правила, методы, советы и разбор ошибок
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
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:
3. Понять, какие данные необходимы:
— 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:
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:
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:
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!