Всё, что вам нужно знать о видах и методах сегментации

Ещё какие-то 15 лет назад компании рассылали одно и то же предложение всем клиентам без разбора. Со временем стало понятно, клиенты более лояльны брендам, предлагающим более персонализированные предложения. Главным помощником в настройке максимально качественной персонализации является сегментация клиентом. Разберёмся что это такое и какими методами её добиться.

Сегментация подразумевает дробление клиентов на группы исходя из их общих характеристик. Она необходима для получения дополнительной информации о ваших клиентах и обеспечения персонализированных предложений и общения, которые повлияют на их покупательское поведение.Если вы хотите предотвратить отток клиентов и развивать свой бизнес, вы должны понимать, почему ваша целевая аудитория принимает решения о покупке. Почему они перешли на новый бренд? Что они ищут? Какие потребности не были удовлетворены?Имея правильные данные для сегментации, вы сможете лучше понять своих клиентов, повысить вовлеченность и увеличить продажи.

Существует несколько видов сегментации:

Сегментация с помощью RFM-анализа — это метод, который включает в себя анализ поведения клиентов на основе трех ключевых факторов: давность, частоты и денежной стоимости (Собственно так и расшифровывается аббревиатура - Recency, Frequency, Monetary). Методология RFM помогает предприятиям классифицировать клиентов по отдельным сегментам, что позволяет разрабатывать более эффективные и целевые маркетинговые стратегии, адаптированные к их конкретным моделям взаимодействия и расходов. Детально этот метод мы описываем тут. Второй метод - когортный анализ. Этот прием помогает увидеть, что делает определенная часть пользователей («когорта») в вашей базе. В отличие от клиентского сегмента, когорта пользователей — это группа пользователей, за которой наблюдают в течение определенного периода времени. Подробнее про когортный анализ можете читать здесь. Это означает, что каждый раз, когда вы проводите когортный анализ, вам приходится работать с данными за определенный период времени. Большинство компаний применяют его ежемесячно.Ещё один метод, набирающий всё большую популярность, это сегментация с помощью машинного обучения. Этот процесс подразумевает разделение клиентской базы на более мелкие группы на основе их поведения, предпочтений или характеристик с использованием алгоритмов, которые могут автоматически обнаруживать закономерности и сходства в данных. В отличие от традиционной сегментации, которая опирается на заранее определенные критерии или правила, сегментация с помощью машинного обучения может выявить скрытые или сложные сегменты, которые нелегко наблюдать или измерить. Сегментация с помощью машинного обучения также может адаптироваться к изменению поведения и предпочтений клиентов с течением времени, поскольку она может учиться на новых данных и соответствующим образом обновлять сегменты.

Благодаря единым клиентским профилям, которые формирует CXDP, сегментацию проводить намного проще и быстрее. Платформа собирает и обновляет информацию о клиентах из различных источников в реальном времени, также помогая избежать дублирование информации. В системе можно создавать различные сегменты опираясь на любые данные профилей в режиме онлайн, а также дополнять их информацией о поведении клиента, сделав её дополнительным условием для сегментации. Но это ещё не весь функционал платформы, который может быть полезен в этом нелегком и кропотливом деле. В CXDP также встроен модуль “инсайты”, который сам автоматически помогает формировать уникальные сегменты аудитории по тому или иному признаку для вашей компании.