Методы сегментации клиентов на основе поведенческих критериев и анализа признаков потребителей: примеры и цели компании для рассылки.
20 июня 2023
Основы сегментации клиентов: методы, критерии и примеры
Основы сегментации клиентов: методы, критерии и примеры
Сегментация клиентов — это выбор части клиентской базы на основе каких-либо признаков: гендера, количества покупок, потраченной суммы. Например, сегментация позволяет выделить покупателей, которые потратили в магазине больше миллиона рублей, чтобы отправить им эксклюзивные предложения.
В статье расскажем, зачем и как применять сегментацию в коммуникациях с клиентами, на примерах ЦИАН, «Петровича», МИФа и других бизнесов.
Зачем сегментировать клиентов
Деление клиентов на сегменты позволяет:
1. Снизить расходы на коммуникации
Допустим, компания отправляет клиентам SMS о финале распродажи. Отправлять сообщения всей базе — довольно дорого. Чтобы сэкономить, можно исключить из отправки сегмент покупателей, которые уже участвовали в акции.
Во время одной из акций интернет-магазин imkosmetic предлагал клиентам подарочные сертификаты с ограниченным сроком действия. За две недели до конца его действия им направили напоминание в почте — но не всем, а только тем, кто получил и не активировал сертификат. Тем, кто и после письма не совершил заказ, отправили еще и SMS. Так компания смогла и напомнить о сертификатах, и сэкономить на рассылках в дорогом канале.
Письмо-напоминание о сертификате imkosmetic
2. Снизить нагрузку на маржинальность
Часто в рассылках по всей базе компании предлагают скидки. Но каждая скидка на товар бьет по его маржинальности, поэтому лучше давать скидки точечно — только тем клиентам, для которых они действительно важны при принятии решения о покупке.
Производитель средств для дома Synergetic отправлял только массовые акционные рассылки — одну-две в неделю. С развитием CRM-маркетинга стали отправлять рассылки по сегментам — в зависимости от статуса в программе лояльности и интереса к письмам. А вместо скидок стали предлагать баллы в программе лояльности. Как рассказали в компании, все это помогает не снижать маржинальность и тестировать разные предложения.
Synergetic вместо рассылок со скидками по всей базе точечно начисляет баллы отдельным сегментам клиентов
3. Делать кросс-канальные рассылки
С клиентом можно взаимодействовать в разных каналах в зависимости от его предпочтений и наличия контактов.
Сеть товаров для дома «Домовой» по-разному общается с покупателями в зависимости от их возраста и региона. Значительная часть ее целевой аудитории — клиенты старше 55 лет, они лучше всего реагируют на SMS. Но SMS — очень дорогой канал. Если использовать его регулярно для коммуникации со всей базой — окупить рассылки будет сложно. Поэтому «Домовой» выделяет среди клиентов молодую аудиторию из Москвы и Санкт-Петербурга, которая охотно использует цифровые каналы. С ней общаются через пуши в приложении «Кошелёк». Приложение позволяет два раза в месяц отправлять пуши бесплатно, а платные рассылки в нем стоят 60 копеек за сообщение — в три раза дешевле SMS.
Пуши в приложении «Кошелёк» помогают «Домовому» экономить на коммуникациях с молодой аудиторией
4. Точечно увеличивать эффективность автоматических рассылок
Когда у бизнеса уже настроено много автоматических механик, сегментацию применяют для увеличения их эффективности.
Пожалуй, самая популярная механика в ритейле — это брошенная корзина. Когда клиент добавил товары в корзину, но не завершил заказ, ему напоминают об этом в рассылке.Мебельная сеть «Лазурит» отправляла письма о брошенной корзине, но хотела повысить их выручку. Клиентов стали сегментировать по стоимости брошенной корзины. К примеру, сегмент, который оставил в корзине товары на небольшую сумму, получает скидку 5%, а сегмент с дорогой корзиной — 2%. Благодаря такой сегментации выручка от брошенной корзины выросла на 84%.
Брошенная корзина «Лазурита» до сегментации. Все клиенты получали одну и ту же цепочку из трех писем
Брошенная корзина «Лазурита» после сегментации. В зависимости от стоимости брошенной корзины клиенты получают разные предложения
5. Повысить лояльность клиентов
Сегментация позволяет персонализировать контент, а не отправлять всем одинаковые сообщения.
Лекторий LevelOne сегментирует получателей рассылок по интересу к лектору. Тем, кто за последний год купил две лекции одного эксперта, рассказывают о его новых продуктах, а через какое-то время отправляют промокод на скидку.
Есть даже лекторы-звезды с большой фан-базой, например религиовед и историк Константин Михайлов. Рассылки о его лекциях показывают особенно высокую конверсию.
Рассылка о новых лекциях историка Константина Михайлова, отправленная тем клиентам, которые посещали его лекции
Образовательный ресурс «ЯКласс» часто рассказывает о важных нововведениях в системе образования в своих рассылках. Но учителю интересны только те новости, которые касаются его региона, поэтому получателей рассылок сегментируют по месту жительства. Когда из-за эпидемиологической обстановки во многих городах ввели дистанционное обучение, письмо об этом получили только учителя, которых это коснулось.
Письмо о дистанционном обучении получили учителя из тех регионов, где такое обучение ввели
6. Регулировать частоту рассылок для групп клиентов с разной активностью
Комфортная частота рассылок для каждого подписчика может быть своя. Один готов читать письма каждый день, а другого раздражает одно письмо в неделю. Если этого не учитывать, подписчик перестанет читать рассылку или вовсе отпишется.
В «Циане» замечают таких клиентов и снижают для них частоту рассылок. Обычно бренд рассылает дайджест недвижимости по средам и новостную рассылку по пятницам. Но если клиент не читает эти письма, то их начинают отправлять раз в две недели, раз в месяц или еще реже.
В «Циане» снижают частоту рассылок, пока клиент не начнет читать рассылки или пока не поймут, что его стоит отписать
Что бывает, если не сегментировать базу рассылки
Если не сегментировать базу и общаться с клиентами одинаково, часть подписчиков начнет игнорировать рассылки. Особенно если письма будут приходить слишком часто или перестанут отвечать интересам читателя.
Пример рассылок Ozon без сегментации. Одному и тому же клиенту предлагают книги и косметику, детские товары и товары для животных, автотовары и домашний текстиль. При этом у подписчика, получившего эти письма, нет ни машины, ни детей
Если клиенты теряют к рассылкам интерес:
- Open rate и click rate падают, потому что получатель перестает открывать письма с нерелевантными для него темами.
- База выгорает. Клиент воспринимает неподходящий контент как спам и отписывается от коммуникаций.
- Выручка канала коммуникации снижается. Бренд отправляет столько же писем, но они уже не приносят прежнего дохода, потому что все больше клиентов не читают рассылки и не совершают из них покупки.
С такой проблемой столкнулись косметические интернет-магазины Shophair и Beauty Discount Center. У них были запущены только массовые акционные рассылки, которые отправлялись по всей базе один-два раза в день. Доля отписок была очень высокой, а open rate — низким.
Важно понимать, что при рассылках по всей базе команда маркетинга не может управлять выручкой email-канала. Чтобы целенаправленно увеличивать выручку, нужно тестировать конкретные гипотезы и масштабировать эффективные решения. А такое тестирование как раз предполагает работу с отдельными сегментами.
По той же причине показатели автоматических коммуникаций обычно значительно выше, чем массовых. Они приходят конкретному сегменту клиентов в конкретное время и поэтому соответствуют его интересам.
Open rate автоматических коммуникаций во всех индустриях заметно выше, чем open rate массовых, потому что они приходят конкретному сегменту клиентов в конкретное время. Исследование email-рассылок за 2021 год
По каким критериям можно сегментировать базу
Базу сегментируют по характеристикам и поведению покупателей. Иногда для этого используют специальные методы вроде CVM-сегментации или RFM-анализа.
Самые распространенные критерии для сегментации:
1. Характеристики покупателей
При такой сегментации базу обычно базу делят:
- По полу. Это актуально, например, для магазинов одежды, чтобы женщины получали подборки женской одежды, а мужчины — мужской.
- По возрасту. Люди разного возраста могут предпочитать разные каналы связи и предложения. Например, магазин косметики может присылать письма об уходе за кожей в зависимости от возраста клиента.
- По географии. Сообщение о распродаже в Новосибирске вряд ли заинтересует жителей Москвы.
Критериев для такой сегментации множество. Они зависят в первую очередь от специфики бизнеса:
- для магазинов одежды — размер клиента;
- для спортивных магазинов — любимый вид спорта;
- для зоотоваров — домашнее животное;
- для детских товаров — количество, дата рождения и пол детей.
Магазин детских товаров Nills учитывает возраст детей. Родители грудничков и детей до трех лет получают одни предложения, а родители детей от четырех лет — другие.
Рассылка Nills для родителей детей до трех лет
Рассылка Nills для родителей детей постарше
2. Жизненный цикл
Клиентов разделяют по этапам жизненного цикла:
Новички:
- зарегистрировались на сайте или в мобильном приложении N дней назад, но не сделали заказ;
- заполнили анкету в офлайне N дней назад.
Активные:
- смотрели товары, но не добавили в корзину;
- добавили товар в корзину, но не сделали заказ.
Потенциальный отток:
- сделали один заказ, но больше не покупали;
- не покупали уже N месяцев.
Как разделить базу на сегменты по жизненному циклу
Сегмент
Цель
Новички (нет покупок)
Конвертировать в покупку
Активные (от 1 покупки + активность на сайте)
Лояльность
Неактивные (>N мес. нет покупок, активности на сайте)
Вернуть на сайт, спровоцировать покупку
Сегментацию по жизненному циклу применял производитель бытовой техники и посуды Tefal. Бренд разработал отдельные цепочки коммуникаций для каждого сегмента. Новичков и активных покупателей они стимулируют к покупкам, а отток возвращают на сайт.
Новички
Активные до заказа
Активные после заказа
Отток с заказами
Отток без заказов
Все сегменты
Приветственная цепочка
Брошенная корзина
NPS опрос
Реактивация предоттока
Реактивация с опросом
День рождения
Брошенный просмотр товара
Предложение оставить отзыв
Реактивация оттока
Промокод после опроса
Реактивация тех, кто не читает
Брошенный просмотр категорий с разных устройств
Предложение с товарами по алгоритму NBA
Сбор данных
Реактивация сомневающихся
Сбор данных
Сегментация по жизненному циклу Tefal и механики коммуникаций для каждого сегмента
3. RFM-анализ
При RFM-анализе базу делят на сегменты, учитывая три признака: recency (давность покупки), frequency (частота покупок) и monetary (сумма трат клиента). Каждому клиенту присваивают оценку от 1 до 3 по каждому из признаков:
После этого аудиторию делят на группы, комбинируя все три признака. Например, 111 — самая лояльная аудитория, которая покупала недавно, покупает часто и приносит компании высокий доход. Таким клиентам можно не предлагать скидки: скорее всего, они купят и без дополнительной мотивации. А вот сегменту 311 лучше отправить выгодное предложение: эти клиенты много и часто покупали раньше, но давно не возвращались.
Часто компании немного видоизменяют RFM-анализ под свои нужды. Так, сервис «Здравсити» использует упрощенный RFM-анализ: команде важно повышать частоту покупок, поэтому она учитывает в первую очередь критерии recency и frequency, а monetary использует только как вспомогательный критерий. В итоге базу «Здравсити» делят на такие подсегменты:
- новичок;
- клиент;
- постоянный;
- VIP;
- наблюдатель;
- сомневающийся;
- ценный, риск оттока;
- отток.
Для каждого из этих сегментов построили свой путь из коммуникаций, который ведет клиента к покупке.
4. Поведенческие признаки
Данные о том, как клиент взаимодействует с вашим продуктом, могут лечь в основу поведенческой сегментации. Например, можно собирать и использовать информацию о таких действиях пользователя:
- визиты на сайт: откуда пришел, какие страницы посещал, как много времени провел на каждой;
- взаимодействие с товарами: какие продукты изучал, что добавлял в избранное и корзину;
- коммуникация с брендом: какие рассылки открывал, в какое время, переходил ли по ссылкам внутри;
- покупки: какие товары покупал, как часто совершал заказы, какую сумму потратил в магазине.
Компании используют поведенческую сегментацию, чтобы повысить вероятность покупки, опираясь на интересы конкретного клиента и вовремя отправляя ему подходящие коммуникации.
«Циан» собирает данные о том, какие объекты недвижимости просматривает клиент, чтобы помочь ему с выбором. Скажем, часть аудитории одинаково часто изучает и загородную недвижимость, и квартиры. Тогда команда предполагает, что эти клиенты еще не решили — хотят они жить в городе или в загородном поселке. Такому сегменту отправляют подсказки и снова анализируют его действия. Обычно после этого у каждого пользователя перевешивает один из вариантов, например, он начинает чаще смотреть загородную недвижимость.
Письмо для клиентов, которые только начали интересоваться загородной недвижимостью, — «Циан» рассказывает о возможных вариантах
Спортивной сети Decathlon важно находить клиентов, которые регулярно занимаются определенным спортом — скалолазанием, верховой ездой, охотой, рыбалкой. Таких клиентов находят по истории покупок, чтобы отправлять им тематические рассылки. В результате они активно открывают рассылки и покупают повторно.
Письмо для сегмента аудитории, которая интересуется верховой ездой. RPE (выручка от одного письма) у этого сегмента — 10 ₽
Часто используют сегментацию по каналу покупок. Например, клиенты покупают в офлайне, но не пользуются интернет-магазином, а компании важно увеличивать его оборот. Тогда такому сегменту присылают предложение заказать товар в интернет-магазине. Например, Tom Tailor давал скидку на первый заказ в интернет-магазине.
Скидка на первый заказ в интернет-магазине Tom Tailor мотивировала клиентов попробовать покупать онлайн
Поведенческая сегментация выходит на новый уровень, если у компании есть ресурсы на работу с алгоритмами на машинном обучении. Они анализируют весь массив данных о поведении клиентов, чтобы формировать узкие сегменты под конкретные предложения.
Туроператор FUN&SUN разработал подобный алгоритм и провел серию тестов, чтобы оценить его эффективность. Они сравнили CTR и CTOR одинаковых писем, отправленных по разным сегментам — один сегмент формировали маркетологи вручную, а другой предлагал алгоритм.
Сегменты алгоритма показали лучшие результаты во всех тестах:
CTR
CTOR
Тест № 1 (Вьетнам)
+0,3 п. п.
+7,1 п. п.
Тест № 2 (Великий Устюг)
+1,19 п. п.
+7,46 п. п.
Тест № 3 (Египет)
+1,15 п. п.
+ 10.61 п. п.
Советы тем, кто раньше не сегментировал базу
1. Определиться с целевой метрикой
Сегментация базы потребует дополнительных ресурсов от отдела маркетинга. Поэтому важно доказать, что эти ресурсы окупаются и важные для бренда показатели действительно растут. Так что первым делом нужно определить, на какую метрику должна повлиять сегментация. В идеале — обозначить желаемый прирост в цифрах.
Наши клиенты часто выбирают следующие целевые метрики:
- снизить показатель отписок в email на 45%;
- увеличить открытие писем на 10%;
- повысить конверсию в покупки;
- увеличить количество повторных заказов.
2. Начать с простого
Если раньше компания не сегментировала базу, стоит начать с изучения того, какие данные у нее уже есть.
Чаще всего на старте у компании, кроме контактов клиента, есть его имя и фамилия, дата рождения и история покупок — и уже с этого можно начать сегментацию базы.
Например, если в базе есть имя клиента, CDP Mindbox сможет автоматически определить его пол. А значит, компания сможет отправлять разные рассылки мужчинам и женщинам — это уже хорошее начало, скажем, для бренда одежды.
Дата рождения поможет сегментировать клиентов по возрасту — например, магазин косметики сможет предложить подходящие средства. Иногда эти данные используют изобретательнее — клиентов сегментируют по знакам зодиака и отправляют каждому сегменту гороскоп для его знака.
В истории покупок можно найти больше данных для сегментации. Например, у компании есть офлайн-магазины в разных городах, и она знает, в каком магазине клиент совершал покупки. Тогда можно сегментировать базу географически: клиентам из Москвы рассказать о бесплатной доставке по городу, а клиентам из Тулы — об открытии нового магазина.
Также благодаря истории покупок можно предложить покупателю повторно заказать товары, которые он часто берет, или предложить ему сопутствующие товары.
Зоомагазин «Бетховен» делит клиентов на пять сегментов в зависимости от того, для кого они покупают товары: кошки, собаки, птицы, грызуны, аквариумистика. От этого зависит контент писем.
Такое письмо «Бетховена» приходит только сегменту владельцев кошек
3. Оценить результат
Для сравнения персонального и «общего» обращения к клиентам лучше использовать AB-тесты. Приведем пример сегментации по полу. Поделим базу на две части. Первой половине отправим «общую» рассылку, а второй — персональную, с мужским или женским баннером, соответствующей подборкой продуктов. Далее сравним разницу в результатах, при этом убедимся, что результат статистически значимо различается.
4. Настроить сбор дополнительных данных клиентов
Чтобы потом перейти к более сложной и точечной сегментации, нужно позаботиться о том, чтобы уже сейчас собирать дополнительные данные клиентов и детальную историю их действий. Например, на старте зоомагазин может знать, какое у клиента животное, а на более продвинутом уровне — узнать его возраст, породу, особенности питания, чтобы позже делить базу на более узкие сегменты. Если говорить о действиях клиента, в начале пути магазины могут собирать только историю покупок, а со временем еще и просмотры товаров на сайте, добавление товаров в избранное и корзину.
Нужно определить, какая информация может быть полезна, отталкиваясь от специфики бизнеса, и обсудить со своим ИТ-отделом, как ее собирать. Обычно для этого используют CRM или CDP.
