[МУЗЫКА] Теперь давайте посмотрим, какие параметры сегментации вообще
бывают и попробуем представить себе, для каких бизнесов они могут релевантными.
Во-первых, нужно понимать, что сегментация бывает статическая и динамическая.
Если при статической сегментации параметры остаются статичными и практически
не меняются с течением времени, ну, например, пол люди меняют редко,
поэтому пол является статическим параметром,
то при динамической сегментации мы берем параметры, которые зависят от поведения
клиента или от состояния в тот или иной момент времени.
Итак, давайте рассмотрим параметры статической сегментации в B2C.
Такой параметр как пол далеко не всегда имеет значение и далеко не всегда
его нужно выделять при сегментации.
Он критичен только в тех случаях,
когда мы имеем дело с разными продуктами для мужчин и женщин, либо если эти
продукты требуют разного поцизионирования на мужскую и женскую аудиторию.
Следующий параметр — это возраст.
Возраст важен там, где возрастная группа влияет на выбор продукта.
Например, это могут быть банковские услуги или это
может быть магазин детских игрушек.
Следующий параметр — это семейное положение.
Семейное положение очень часто релевантно в тех случаях, когда есть какие-то
пакетные предложения для супружеских пар, например это туристические путевки.
Следующий параметр — это геолокация — регион или район проживания.
Это всегда критично,
если заведение или представительство находится в разных городах или регионах.
Следующий параметр — это наличие детей.
Он важен в тех случаях, когда есть дополнительные сервисы для детей.
Например, если у ресторана есть аниматор, который проводит периодически
какие-то конкурсы и игры с детьми, то направив клиентам,
у которых есть дети предложение поучаствовать в анимационной программе,
мы с большой вероятностью получим хороший результат этой маркетинговой кампании.
Соответственно, наличие детей имеет значение в тех случаях,
когда разные условия для клиентов с детьми и без детей.
Пол и возраст детей актуален для детских магазинов в первую очередь,
или для тех компаний, которые работают с разными возрастными группами детей.
Теперь давайте рассмотрим параметры статической сегментации в B2B.
Во-первых, это юридический статус — с кем мы работаем: с физлицом или с юрлицом?
Во-вторых, это государственный сектор или частный?
Потому что с клиентами из государственных структур мы общаемся совершенно не так,
как мы выстраиваем работу с коммерческими структурами.
Следующий параметр — это отрасль, это должность контактного лица,
это тип ЛПРа: собственник, наемный руководитель или менеджер.
С собственником и наемным руководителем мы работаем совершенно по разному.
И наконец, еще один важный параметр — это потенциал клиента.
Потенциал клиента косвенно отражает,
какой объем закупок этот клиент может у нас делать.
Очень часто потенциал клиента определяется через какой-то косвенный признак.
Ну например, если вы автосервис, вы спрашиваете,
сколько у вас автомобилей в парке.
Если вы предлагаете медоборудование, то вы спрашиваете,
сколько у вас койко-мест в клинике.
Теперь давайте поговорим про параметры поведенческой сегментации с B2C.
Первый и чаще всего очень важный параметр — это предпочтения клиента.
Предпочтения по категориям продуктов, по отдельным продуктам,
это может быть по стилям или по брендам, если речь идет о магазине одежды.
Если речь идет о ресторане, это предпочтение по кухне или по блюдам.
Очень часто есть люди, которые заказывают в ресторане одно и то же блюдо.
Соответствен, выявив его предпочтение, мы можем с большой вероятностью угадать,
что дальше ему предлагать.
Следующий параметр — то размер чека.
Он позволяет косвенно нам судить о покупательской способности клиента.
Далее, чувствительность к скидкам.
Бывают люди, которые очень чувствительны к скидкам, бывают даже охотники за скидкам,
бывают люди, которые без скидок вообще не покупают.
А бывает наоборот, бывают люди, которые вообще никакого внимания
не обращают на скидки, а бывают даже такие, которых скидка может обидеть.
Поэтому чувствительность к скидкам можно выявить, если анализировать
реакцию на разные типы компаний — продажи со скидками и без скидок.
Соответственно для чего это важно?
Важно для оптимизации маржинальности при проведении акций и распродаж.
Потому что нет никакого смысла давать скидку тем,
кто может купить и так, без скидок.
Следующий параметр — то сезон.
Сезон может быть интересен, если у компании есть продукция,
которая связана с сезонными циклами.
Допустим, это товары для охоты и рыбалки.
Это разные сезоны.
Или это могут быть товары для сноуборда и скейтборда.
Соответственно, сноуборд нам нужен зимой, а скейтборд нам нужен летом.
Следующий параметр — это кластер недельного цикла.
Что здесь имеется в виду?
Неделю можно разбить на разные типы периодов, например, будние и выходные дни.
Будний день можно разбить на будний день день — это рабочее время и будний день
вечер — это после рабочего времени.
Соответственно этот параметр очень интересен для компаний,
в которых потребление привязано каким-то образом к рабочей неделе.
Ну например, это рестораны.
Если клиент регулярно приходит в ресторан для того,
чтобы отобедать, ему будут интересны предложения про бизнес-ланчи.
Если клиент приходит с семьей в выходные дни, ему будет интересны предложения,
о том, что происходит в ресторане в выходной день.
Следующий параметр — это периодичность покупки.
Нам иногда очень интересно знать, с какой частотой клиент делает покупку.
Просто иногда бывают клиенты,
которые приходят в ресторан один в неделю.
Бывают клиенты, которые ходят в ресторан каждый день.
Бывают клиенты, которые ходят в ресторан один раз в год.
Соответственно для каждого из этих трех типов клиентов у нас должны разная
периодичность коммуникаций.
Мы не должны делать частые предложения тем, кто ходит в ресторан раз в год.
Далее, следующий параметр — это тип или категория
просматриваемого на сайте контента.
Этот параметр сегментации очень важен для проектов, которые продают контент.
Следующий параметр — уровень лояльности.
Уровень лояльности нам интересен для определения стратегии для работы с
этим клиентом.
Для новых клиентов нам важно работать с ними на увеличение их лояльности.
С лояльными клиентами мы будем работать на увеличение в реферальной программе.
Далее, давность последней покупки.
Важно с точки зрения также стратегии работы с клиентом.
То есть если клиент покупал у нас давно то с этим клиентом мы
будем работать на активацию.
Если клиент покупал у нас недавно, то мы применяем к нему совсем другую стратегию
— мы предлагаем ему что-то другое.
Также нам важен такой параметр как частота покупок,
потому что частота покупок позволяет нам судить о лояльности клиентов.
И монетарная ценность — это параметр, который очень
близок по своему значению к ЛТВ, то есть это накопленная сумма по всем транзакциям.
Он позволяет нам выделить VIP-клиентов, клиентов,
которые приносят компании больше всего денег.
Итак, после того, как все параметры сегментации определены, после того,
как вы выбрали действительно релевантные параметры для вашей ситуации,
важно построить матрицу сегментов.
Что такое матрица сегментов?
Это такая таблица, которая содержит все возможные сегменты,
которые возникают в результате наложения этих параметров друг на друга.
Она нужна для того, чтобы вам было удобно спланировать работу с каждым сегментом
или с группой сегментов.
То есть когда вы составляете план маркетинговых коммуникаций, вы можете
на этой матрице наглядно увидеть те сегменты, которые можно будет объединять
или комбинировать для проведения определенных маркетинговых мероприятий.
Чтобы построить матрицу сегментов,
вы должны сначала для каждого параметра сегментации определить возможные значения.
Потом вы должны определить критерии,
по которым вы будете этому параметру присваивать эти значения.
Возьмем такой пример: у нас есть параметр «размер среднего чека».
У него есть возможные значения: большой, средний и маленький.
Ну и критерии для определения этих значений — это диапазоны сумм,
которые соответствуют покупке.
Для удобства каждому сегменту вы можете присвоить код.
Сколько у вас будет параметров сегментации,
столько и цифр будет у вас в коде.
Каждая цифра показывает номер значения параметра.
Но здесь есть такой нюанс: некоторые значения параметров
иногда целесообразно объединять в «прочие».
Давайте вернемся к нашему примеру про мультибрендовый магазин одежды.
Допустим, вы приняли решение сегментировать аудиторию
по приверженности к бренду.
Допустим, у вас есть три бренда, на которые приходится 90 % продаж,
и три бренда, на которые приходится только 10 % продаж.
Так вот, эти три бренда, на которые приходится малое количество продаж,
их можно объединить в группу «прочее», просто потому,
что эффективность работы с этими сегментами будет небольшая,
и дробить базу на большое количество сегментов не имеет смысла.
Потому что чем больше у нас будет сегментов,
тем сложнее будет модель сегментации тем сложнее нам будет с ней работать.
Итак, для каждого параметра вы определили набор значений и построили
матрицу сегментов.
Перед вами фрагмент этой матрицы.
Ссылку на полный вариант вы найдете к допматериалах к курсу.
Обратите внимание, мы с вами взяли только четыре параметра,
и у нас уже получилось 240 микросегментов.
Поэтому брать в работу нужно только действительно релевантные параметры.
Те параметры, которые не имеют значения или которые вы не знаете, для чего вам
нужны и что вы будете с ними делать, ни в коем случае не нужно брать в модель.
Самое главное, вы должны четко понимать,
как вы будете работать с каждым сегментом, который вы берете.
Если вы не знаете, если вы не можете себе ответить на этот вопрос,
не берите этот параметр.
[МУЗЫКА]
[МУЗЫКА]