Как правильно настроить целевую аудиторию

Как сегментировать аудиторию, чтобы настроить правильный таргетинг [Инструкция]

Правильная сегментация пользователей сделает рекламные кампании дешевле и эффективнее. Узнайте, как использовать параметры таргетинга и показывать свою рекламу нужным людям.

Покупатели принимают решение о покупке быстрее, чем раньше. Маркетологам нужно успевать выйти с ними на контакт, пока выбор еще не сделан, и донести рекламу нужной аудитории. Для этого нужно понимать, что интересует пользователей, как они себя ведут и оценить их потребительские привычки. Для этого маркетологи используют понятия сегментация, таргетинг и позиционирование.

Зачем сегментировать аудиторию?

Для интернет-маркетолога сегментация аудитории — это ключевая задача в построении маркетинговых стратегий. Сегментировать целевую аудиторию, нужно, как минимум, по двум причинам:

1. Ваша ЦА, вероятно, неоднородна. Следовательно, у покупателей разная мотивация, процесс выбора и потребности.
2. Если вы разобьете аудиторию на сегменты, вы сможете делать более персонализированные предложения и рекламу. Это поможет повысить конверсию и средний чек.

Рассказываем, как собрать «почти-покупателей» в отдельные сегменты аудитории и как их использовать.

Шаг 1. Определите «идеальную персону покупателя»

Персона покупателя (англ. buyer persona) — это детальный портрет вашего идеального покупателя. Создание нескольких персон покупателя поможет сегментировать вашу аудиторию для построения успешных стратегий продаж.

Чтобы составить портрет идеального покупателя, попробуйте представить, какие люди вероятнее всего обратятся к вашим товарам и услугам. Вам помогут наводящие вопросы:

• Что они делают?
• Сколько им лет?
• Какие у них хобби?
• Какая у них зарплата?
• Где они живут?
• Какие у них цели на настоящее и будущее?

Пример представителя ЦА с занятия по разработке Digital-стратегии курса MyAcademy

Чтобы лучше подготовить свое предложение, основывайтесь на истории пользователей и их потребностях.

Иногда маркетологи используют сегментацию по чертам характера, культурным ценностям или образу жизни. Подобный тип сегментации сложнее обозначить рамками, потому что она не имеет определённой формы как, к примеру, географическая сегментация. Речь здесь может идти о каких-то пользовательских предпочтениях, ценностях или жизненных факторах.

Вопросы, ответы на которые должен знать маркетолог для любой целевой аудитории, любой рекламы, продвижения, убеждения или влияния:

1. Чего они боятся?
2. Какие вещи чаще всего раздражают их каждый день?
3. Что они тайно, горячо желают больше всего?
4. Кто еще пытался продать им что-то подобное, и почему им это не удалось?

Такая информация поможет определить «боли» клиентов, которые можно будет использовать для рекламных посылов.

Шаг 2. Проанализируйте текущих клиентов

Прежде всего, нужно отделить старых покупателей от новых, т.к. для каждой категории будет свой подход и инструменты. Это поможет предугадывать изменения в поведении клиентов и реагировать на новые потребности клиентов раньше, чем они это осознают.

Определите, по каким каналам приходят клиенты: из социальных сетей или поиска, по партнерским программам или через email. Если их социальных сетей, то какая из них приводит больше лидов? Анализ текущих клиентов поможет вам направить усилия на самый эффективный канал привлечения аудитории и найти новые лазейки.

Определите, где находятся потенциальные покупатели

Понимание того, как и где люди пользуются вашим контентом, подскажет что они предпочитают и как общаются. Проанализируйте, по каким каналам приходят клиенты: из социальных сетей или поиска, по партнерским программам или через email. А если через социальные сети, то какая из них приводит больше лидов?

Подробно о том, как понять, где и как читают ваш контент, узнайте в этой статье.

Соберите данные о клиентах с помощью аналитических сервисов

Проводите опросы во ВКонтакте и в Фейсбуке, используйте сервисы для сайтов и соцсетей, которые собирают географические и социально-демографические данные о вашей целевой аудитории. Анализируйте результаты — и вы поймете, что интересно вашей ЦА, и как можно на нее воздействовать.

Вам помогут парсеры для соцсетей, например, Церебро таргет, Таргетхантер и др., Яндекс.Метрика и Google Analytics, встроенные системы аналитики соцсетей.

Как собрать аудиторию через Google Analytics

Заходим в настройки Представления — Настройки аудитории.

Кликаем “Добавить аудитории”.

Выбираем, к какому представлению добавить аудитории. На Определении аудитории есть уже введенные шаблоны. Их можно отредактировать под свои нужды либо воспользоваться кнопкой “Создать новую аудиторию”.

Сбор аудиторий через Facebook Pixel

Facebook тоже позволяет собирать аудитории. Для этого необходимо на сайте разместить код Facebook Pixel. О том, как это сделать, читайте в нашем руководстве: Пиксель Facebook [Руководство по использованию].

Таким образом, вы соберете аудитории залогиненных пользователей ФБ, которые заходили на сайт и совершали или не совершали определенные действия.

После того, как вы создадите нужные аудитории, на них можно будет делать дополнительную рекламу, создавать ремаркетинг и повышать-понижать ставки, тем самым делая рекламную кампанию дешевле и эффективнее. Используйте ретаргетинг в тандеме со стратегиями контент-маркетинга для увеличения конверсий.

Шаг 2. Составьте карты аудиторий

Следующий этап —создание карты аудиторий. Такая сегментация подобрать самый близкий рекламный посыл для каждого сегмента аудитории и дальнейшего таргетирования. В этом помогут сервисы для создания ментальных карт, такие как Mindmeister, MindMup, XMind и другие.

Выделите несколько основных групп и пропишите каждый сегмент внутри их. Например, в группах «женщины» и «мужчины» может быть по 4-6 сегмента. А ведь еще есть разные товары, которые также посещают разные люди с всевозможными целями. В итоге получается большая ментальная карта ЦА, которой можно руководствоваться при запуске рекламы.

Пример разработки стратегии для таргетированной рекламы в Mindmeister

Шаг 3. Продумайте таргетирование для разных каналов продвижения

Как только аудитория разделена по разным группам, начинаются попытки найти наиболее успешный способ фокусировки на них и привлечения внимания людей с помощью маркетинговых кампаний. Эта работа основывается на вышеперечисленных шагах. Как только вы наладите успешный контакт с клиентами, вы научитесь тому, как не только обращаться к ним, но и удерживать уже существующую аудиторию.

Целевая аудитория бизнеса одинакова и для контекстной рекламы, и для SMM, и для SEO. Но методы таргетирования на сегмент зависит от инструмента. Продуманные методы таргетирования помогут понять поведение клиентов в каждом канале продвижения и выстроить рекламные кампании, которые заставят людей обратить внимание на вас.

Методы таргетирования для SEO

Принцип таргетирования в SEO — это сегментация ЦА. Создавайте отдельный лендинг на каждый поисковый запрос — тогда поисковик хорошо проиндексирует страницы и приведет пользователя туда, куда нужно.

В SEO таргетирование по аудитории достигается за счёт оптимизации под таргетированные запросы. Охват относительно широкий и есть возможность получения трафика по смежным запросам.

• Изучите статистику запросов
• Увеличьте количество посадочных страниц
• Соберите запросы под каждую посадочную страницу

Методы таргетирования для контекстной рекламы

Контекстная реклама показывается в поисковых системах и сетях, значит, пользователь уйдет к тому, чье объявление покажется более привлекательным. Привлекайте потенциального клиента аккуратно — никто не любит навязчивость.

В контекстной рекламе широкий выбор опций таргетинга: есть возможность выбрать регион и даже конкретный жилой дом. Корректируйте настройку кампании, сужая или расширяя охват.

Контекстная реклама обладает самым большим количеством таргетингов из всех видов рекламы. Тут таргетироваться можно по таким критериям:

• Ключевое слово
• Географический таргетинг
• Пол, возраст
• Устройство
• Ретаргетинг
• Тема
• Сайт
• Списки “похожести” — look-a-like

Почти всегда таргетинги можно и нужно комбинировать.

Методы таргетирования для SMM

Специалисты по SEO и контекстной рекламы работают с горячей аудиторией, которая знает, чего хочет, и активно это ищет. А в таргете в соцсетях аудитория холодная — люди «гуляют» по соцсетям и не планируют ничего покупать. Здесь у вас нет времени на подогрев аудитории — текст и картинка должны бить в цель с первого предложения.

Что нужно делать:

1) максимально раздробить ЦА и попасть в запрос каждого сегмента.

2)найти боль каждого сегмента своей ЦА и дать такое решение, чтобы человек, который еще минуту назад не знал о вашем продукте, заинтересовался и перешел по ссылке.

Например, 90% успешной настройки рекламной кампании Вконтакте – это правильный сбор аудитории через парсер, анализ тематических сообществ, поведения пользователей и т.д.

Тренды в подборе аудиторий:

• Look-a-like на основе базы CRM
• Ретаргетинг
• Сегменты от площадок
• Супергео
• Парсинг аудиторий (узкий или широкий)

Ретаргетинг может быть настроен:

1. На посетителей сайта и тех, кто сделал определенные действия на сайте.
2. Ретаргетинг на базе email или телефонов.
3. Аудитории Look-a-like (LAL) на основе п.1 и 2
4. Аудитории Вашей страницы на Facebook
5. Взаимодействия с вашим контентом (видео, посты кнопки)

Шаг 4. Настройте ретаргетинг

Понимание того, почему люди не остались на вашем сайте, принесёт пользу всем маркетингу компании. Чтобы это понять, вам понадобятся техники ретаргетинга. Ремаркетинговые инструменты обычно предполагают использование куки для отслеживания аудитории и её пути после того, как она покидает ваш ресурс. Куки в данном случае помогают настроить таргетированную рекламу тем, кто ушёл с вашего сайта.

Для ретаргетинга пользователей можно разделять по различным критериям, например, по спискам действий на сайте:

• Добавление в корзину
• Посещение страницы товара, групп товаров
• Клик по любой ссылке в списке товаров
• Просмотр карточки товара
• Удаление из корзины
• Недооформленная корзина
• Оплата товара
• Просмотр контактов
• Ввод промокода
• Запрос на обратный звонок

Список можно формировать в зависимости от того, на каком этапе покупки пользователь покинул сайт:

• Оформил корзину, но не оплатил
• Добавил товар в корзину, но не оформил заказ
• Просмотрел несколько карточек товара (сравнил несколько товарных позиций), но не добавил товар в корзину

Чтобы это сделать, понадобится обратиться с сервисам аналитики и внутренним инструментам соцсетей.

Еще полезные инструменты

Существуют инструменты, в которых сегментация или таргетирование уже будет встроено. Если вы ещё не нашли что-то себе по вкусу, попробуйте выбрать из списка ниже:

MailChimp, Getresponse и другие email платформы — автоматические почтовые программы со встроенными опциями, которые помогут сегментировать аудиторию;

Google Tag Manager — бесплатный инструмент для управления маркетинговыми активностями и отслеживанием тегов на вашем сайте. Вам понадобится более продвинутое знание веб-аналитики для эффективного использования GTM.

Umbel — так называемые активаторы позволяют импортировать информацию о офлайн аудитории и также способствуют пониманию и сегментированию информации.

Custom Audiences tool от Facebook — простой способ таргетировать рекламу Facebook с помощью e-mail. Просто экспортируйте емейлы клиентов в Facebook и создайте список клиентов, основанный на установленных вами критериях.

Книги, которые помогут разобраться в сегментации:

• Джон Янч, «Маркетинг без диплома»;
• Сет Годин, «Лидер есть в каждом. Племена в эпоху социальных сетей»;
• Карл Густав Юнг, «Психологические типы».

Автоматика и роботы помогают сделать вашу работу ещё эффективнее, но самый лучший способ улучшения узнаваемости бренда и понимания ваших клиентов — это как можно более частое взаимодействие с ними в режиме реального времени.

Источник

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:

• кто будет использовать результаты сегментации;
• для чего они будут использоваться.

2. Выбрать один из методов сегментации или создать собственный алгоритм вычисления.

3. Понять, какие данные необходимы:

• какая часть клиентской базы будет использоваться (активные клиенты; клиенты, совершившие N покупок; покупавшие определенный товар; установившие мобильное приложение; все клиенты);
• выбрать период;
• собрать показатели, необходимые для вычисления.

4. Обработать и подготовить данные:

• собрать данные в один согласованный массив, где одна строка — одно наблюдение, один столбец — одна переменная;
• проверить данные на ошибки и очистить их (убрать пустые или недопустимые значения);
• убрать выбросы по каждому из параметров:

— 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:

• проверка анкеты: если вы выполняете анкетирование не лично, а отдаете на аутсорс или отправляете анкету по email, то первым делом следует проверить качество заполнения и отсутствие пропущенных ответов;
• оцифровать: все анкеты необходимо перевести в электронный вид для продолжения анализа, после этого исправить ошибки, привести ответы на открытые вопросы к единым формулировкам;
• чистка данных — на этом этапе следует повторно проверить данные на отсутствие пропущенных значений, выходы значений за обозначенные пределы. Анкеты с ошибками должны полностью исключаться из анализа.

Другой вопрос — какое количество клиентов опрашивать для получения точных данных. Один из вариантов — посчитать величину, используя для этого стандартные калькуляторы, введя в поиске «размер выборки». Но на самом деле это не так просто, подобные калькуляторы позволяют узнать размер выборки только по одному вопросу, на который будет всего два варианта ответа. Но в большинстве случаев анкета предполагает сбор большего количества данных.

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:

• Recency — показатель активности, вычисляется как давность последнего действия клиента (покупки, авторизации в личном кабинете, открытия email-рассылки и др.).
• Frequency — количество покупок (других действий) клиента.
• Monetary — Lifetime value, жизненная ценность клиента, равна сумме его покупок или прибыли.

Часто при проведении RFM-анализа клиентов по каждому из параметров делят на группы по равным интервалам от минимального до максимального значения. Например, давность (recency) последней покупки до 1 недели, до 2 недель, до 3 недель.

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:

• экономные — наивысшие оценки были поставлены фактору «стоимость годового обслуживания»;
• используют карту для переводов — важен размер комиссии за переводы на карты других банков;
• конформисты — оценили важность факторов «репутация бренда» и «отзывы» на 5 из 5, «стоимость обслуживания» — на 4.

Юридические лица, регулярно совершающие расчетно-кассовые операции:

• мелкие предприниматели — основными факторами выбора являются «стоимость открытия счета», «удобство подключения и пользования интернет-сервисами банка», «выгодные тарифы на обслуживание»;
• юридические лица с большими траншами — наиболее важны установленные лимиты кассовых операций и надежность и репутация банка.

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!

Источник