Сегментация клиентов

Цель сегментации – лучше понять клиентов и создавать предложение, подходящее для отдельных аудиторий. Сегментация клиентов позволяет повысить эффективность продвижения или ценообразования, а также улучшить сам продукт или сервис.

Критерии и алгоритм сегментации

Сегментация клиентов проводится как по отдельным параметрам (возраст, пол, география и пр.), так и по набору параметров, например: «клиенты из крупных городов, с CLV = 300 у.е., совершившие покупку в прошлом месяце». На рисунке 1 представлены базовые параметры сегментации для B2C рынка:

Для B2В клиентов добавляются корпоративные характеристики: отрасль; размер компании; уровень дохода; локация. Также используются позиция и роль контактного лица – это позволяет лучше персонализировать рекламные кампании.

Общая логика сегментации клиентов выглядит так:

1. Определить доступные для сегментации данные о клиентах.
2. Разделить клиентов на группы по данному критерию в зависимости от того, какую прибыль они генерируют.
3. Идентифицировать сегменты с доходностью выше или ниже ожидаемой.
4. Разработать маркетинговые и рекламные коммуникации для каждого сегмента.
5. Разработать предложения, сервисы и даже продукты для подходящих сегментов.
6. Отслеживать сегменты во времени по назначенным метрикам (например, по доходу). Корректная сегментация и удачные коммуникации приведут к росту ценности клиентов и дохода.

Среди популярных способов сегментации клиентов онлайн-магазинов выделяют:

• RFM-анализ – сегментация по давности покупки, количеству транзакций и сумме продаж.
• Сегментация по CLV (LTV) – сегментация по уровню потенциального дохода, который клиент приносит за все время взаимодействия.

RFM анализ

RFM анализ (Recency, Frequency, Monetary) — это выделение клиентов по трем критериям: давность последней покупки (Recency), частота покупок (Frequency), потраченная сумма (Monetary). Такой способ особенно подходит для онлайн-магазинов, позволяет выявить наиболее активных и вовлеченных покупателей, таргетировать на них отдельные виды маркетинговой активности. Например, можно идентифицировать клиента, который часто покупает на большую сумму, но не осуществлял покупок в течение последних двух недель, и направить ему специальное предложение.

Общий алгоритм RFM анализа выглядит следующим образом:

1. Проанализировать клиентов по давности покупки, частоте и выручке. Ваши лучшие клиенты — это те, кто чаще всего приобретает на большие суммы и последнюю покупку осуществили недавно.
2. Задать критерии сегментов. Например, задать сегменты по давности покупок: а) до 1 недели, б) 1-3 недели, в) свыше 3 недель. Принято считать, что универсального метода по выбору границы сегментов нет. Обычно этот параметр зависит от ряда факторов: ниша, особенности покупателей, жизненный цикл продукта и пр. Если критерии сегментации выбраны верно, то вы можете четко описать каждый отдельный сегмент (кто эти покупатели, каковы их поведенческие особенности и предпочтения и т.п.). Кроме того, каждый сегмент должен быть достаточно большим, чтобы имело смысл вырабатывать индивидуальную программу маркетинга для каждой аудитории.
3. Присвоить рейтинг клиентам на основе выбранных критериев. Например, присвоить 10 баллов тем, кто тратит более 200 руб. в неделю, покупает каждую неделю и посещает сайт каждую неделю.
4. Установить вехи и отслеживать трек поведения клиента при переходе в новый сегмент.
5. Разработать стратегию работы с каждым сегментом или их группой. Например, персонализированные рекламные посылы для наименее активных покупателей со средними чеками продаж.

Какие RFM-сегменты приоритетны в онлайн-торговле:

• Наиболее ценные клиенты, которые часто и недавно совершали дорогие покупки. Цель: укрепление лояльности и стимулирование более высоких продаж. Предложение: эксклюзивные скидки и специальный доступ к новым продуктам.

Пример: интернет-магазин одежды идентифицирует группу клиентов, которые за последние шесть месяцев совершили несколько покупок дизайнерской одежды премиум-класса. Компания предоставляет им ранний доступ к коллекциям ограниченного выпуска и эксклюзивные скидки на люксовые бренды.

• Ушедшие клиенты – бывшие активными клиенты с высоким чеком, которые давно не совершали покупок. Цель: определение причины ухода, возобновление покупок. Предложение: опросник о причинах ухода; специальные предложения, ограниченные во времени; реклама новых продуктов.

Пример: Компания, реализующая бьюти-боксы по подписке возвращает ушедших подписчиков, направляя письма с релизами, акциями с ограниченным сроком действия, персональными предложениями по прежним предпочтениям.

• Средний покупатель – покупающий на среднюю сумму не слишком часто и относительно недавно осуществивший последнюю покупку. Как правило, это самый многочисленный сегмент. Цель: повысить лояльность и стимулировать повторные покупки.

Пример: Компания – продавец собачьего корма по подписке выявила сегмент покупателей, которые делают заказы регулярно, но на небольшие суммы. Для сегмента разработана программа лояльности, рекомендации по продуктам и выгодные пакетные предложения.

• Новые покупатели, которые недавно совершили первую покупку на значимую сумму. Цель: установить сильную связь с покупателем и стимулировать последующие покупки.

Пример: Ритейлер бытовой электроники выделил сегмент клиентов, совершивших первую покупку месяц назад. Компания выслала приветственный email c эксклюзивной скидкой на комплементарные товары, продемонстрировала исключительный клиентский сервис. Таким образом, была сформирована база для долгосрочных отношений с покупателем.

Пожизненная ценность клиента, CLV

Customer Lifetime Value (Пожизненная ценность клиента, CLV) – это прогнозная метрика выручки, которую принесет покупатель с момента первого взаимодействия до последней покупки. CLV является одним из важнейших критериев при сегментации покупателей, в когортном анализе и других исследованиях в маркетинге. Метрика позволяет оценивать влияние маркетинговых предложений, рекламы, акций, изменений в клиентском опыте и пр. CLV является во многом долгосрочным стратегическим показателем, который используется в оценке текущей и будущей деятельности.

Сегментация клиентов на основе CLV в разбивке на децили или квартили демонстрирует наиболее перспективные группы покупателей, позволяет понять их общие характеристики и сфокусировать на них маркетинговые усилия. CLV анализ может сочетаться с метрикой SOW (Share of Wallet) – доля расходов на продукт вашей компании в общей категории расходов. Например, выделив в матрице CLV-SOW категорию с высокой ценностью, но низкой долей расходов на ваш бренд, следует направить в этот сегмент дополнительные маркетинговые ресурсы.

Расчет CLV не подчиняется единой методологии. Если рассматривать маркетинговые расходы как инвестиции (а не операционные издержки) при условии длительного жизненного цикла клиента, то CLV следует рассчитывать с иcпользованием моделей NPV:

где IC – инвестиционные затраты,

LTS — длительность жизненного цикла клиента в периодах,

NOCFct – чистый операционный денежный поток по клиенту в конкретном периоде времени.

Если жизненный цикл клиента около года, то используется простой метод для оценки операционной прибыли:

где CAC – стоимость привлечения клиента,

LTS – длительность жизненного цикла клиента в периодах,

CM_ct= маржинальная прибыль по клиенту в периоде.

Подробнее сегментация клиентов на основе RFM-анализа изложена в статье.