Когда нужно проводить сегментацию клиентов?

Сегментация клиентов является простым и полезным инструментом количественного и качественного анализа, нацеленного на лучшее понимание интересов различных групп клиентов компании. Адекватный учет таких интересов в товарном предложении, в дополнительном сервисе или осознанный отказ от удовлетворения отдельных сегментов – действенные шаги в процессе адаптивности компании к реалиям рынка в условиях всегда ограниченных ресурсов.

Казалось бы, в текущей турбулентной реальности это нужно практически всем компаниям, работающим на рынке. Тем не менее, даже поверхностный анализ текущей ситуации показывает, что большинство компаний еще недостаточно хорошо представляют интересы своих клиентов в общем, и не используют инструмент сегментирования, в частности. Исключение – сектор e-commerce, где плотная практическая работа с целевой аудиторией является общим местом. А полученные сегменты клиентов непосредственно – часто автоматизированно – используются в дальнейших маркетинговых коммуникациях: таргетированной рекламе, рассылках и звонках (по мере увеличения оценки ценности клиента).

Однако зазор между компаниями e-commerce и типичными офлайн-компаниями уменьшается. Во многом это связано с тем, что сами клиенты привыкают к цифровым коммуникациям. Поэтому традиционные компании вполне успешно начинают применять инструменты интернет-маркетинга.

В чем причины отличий этих групп компаний в уровне внедрения и использования инструментов сегментации? Разницу можно объяснить на концептуальном уровне.

Рисунок 1. Разница в привлечении и удержании клиентов для компаний электронной коммерции и традиционных компаний (например, ритейл)

Компаниям e-commerce характерный большой проходящий поток потенциальных клиентов с определенной долей случайной конверсии каждого (рисунок сверху). Далее каждый клиент аккуратно сопровождается в своем «путешествии» по воронке продаж как можно дальше – в идеале до покупки или даже лояльности (регулярные покупки). Упрощая, можно сказать, что это история про то, как облегчить импульсные покупки и сделать удобными, приятными, престижными повторные покупки.

Для многих традиционных компаний лояльность клиента определяется не столько вовремя попавшимся таргетированным рекламным баннером, сколько более фундаментальными факторами: стилем жизни, расположением, режимом работы, манерой обслуживания, качеством сервиса и даже… наличием удобной парковки. Причем, для каких-то сегментов один набор факторов является ключевым, для других – другой. Эта история уже не про разовые импульсные покупки, а скорее – про стационарный поток покупок (рисунок снизу).

Наглядный пример – выбор магазина для повседневной покупки продуктов. Теоретически, каждый клиент выбирает магазин (включая мелкорозничные точки, рынки и интернет-магазины) каждый раз, когда возникает необходимость пополнить запасы еды. В отличие от ситуации с выбором из множества интернет-магазинов, число вариантов условно «магазинов около дома» ограничено территориально (и логистически). Тем не менее, даже среди этого небольшого (относительно всего интернета) разнообразия каждый сегмент выделит для себя более подходящие варианты и будет их более регулярным и прибыльным клиентом. Важной особенностью объединения клиентов по принципу «около дома» является заложенная разнородность групп с отличающимся поведением и интересами – все-таки люди различных профессий и стилей жизни пока не группируются по отдельным районам.

Что влияет на регулярный выбор потенциального клиента? Вернемся к истокам маркетинга. Да, нужно просто понять запросы и «боль» клиентов. Сегментация – это возможность лучше понять текущих клиентов и выстроить направленную политику их удовлетворения. Более того, лучше поняв, каких клиентов ожидает компания, можно выборочно привлекать именно интересующие сегменты.

Казалось бы, простой и эффективный план – провести сегментацию существующих клиентов, принять бизнес-решения на основании результатов сегментации и внедрять в жизнь, наслаждаясь плодами лучшего соответствия предложения компании ожиданиям клиентов. Но дает ли разовая сегментация что-то сама по себе? Рассмотрим практический кейс пилотной сегментации клиентов одной из крупных российских компаний в области продуктового ритейла.

Кейс пилотной сегментации клиентов

Клиент – крупный российский продуктовый ритейлер, уверенно набирающий обороты. Неизбежным следствием быстрого роста является размывание представлений о целевой аудитории (ЦА) и ее реальных предпочтениях. Конкуренция за покупателя в ритейле высокая, поэтому понимание ЦА с перспективами лучшей подстройки в позиционировании и более точных ценностных предложениях является ключевой задачей. Кроме того, личный покупательский опыт в магазинах компании, которая нам симпатична, подсказывал нам, что покупатели явно разбиваются на различные сегменты, запросы которых могут быть лишь частично удовлетворены путем представления усредненного предложения. Более того, нам хотелось, чтобы в магазине стало удобнее ориентироваться. С такими начальными представлениями мы и вступили в диалог с представителями компании.

Компания проявила интерес, однако настоящую «боль» в терминах бизнес-ожиданий выявить не удалось. Сошлись на том, что сделаем пилотный проект. Суть – на основании обезличенных данных транзакций покупателей проверить текущую гипотезу о «ядре клиентов» и провести сегментацию покупателей. Исходное представление о ядре: «Клиент принадлежит ядру, если регулярно покупает не менее 60 наименований продуктов в месяц». База данных за 9 месяцев.

Из двух принципиальных вариантов сегментации – на основании статических данных о покупателях (например, социально-демографические характеристики) и на основании анализа поведения (динамические показатели) покупателей – был выбран второй вариант, как наиболее подходящий условиям кейса.

Работа разбилась на два этапа:

• Проверка гипотезы о ядре ЦА.
• Сегментация покупателей с сопутствующим анализом данных.

Представления клиента о ядре целевой аудитории оказались верными. Выявлено, что определению ядра соответствует 5,4% всех покупателей из базы данных. Эти покупатели приобрели примерно 35% товаров и сделали примерно 35% выручки.

Дополнительно исследовали, чем ядро покупателей больше всего отличается от остальных покупателей. Рассматривались такие характеристики, как число товаров в корзине, средний чек и частота покупок. Наиболее четкое разделение поведения ядра и неядра ЦА достигается для частоты покупок. В частности, линия раздела прошла на частоте одной покупки в неделю. Ядро делало порядка трех визитов в магазин в неделю, в то время как неядро с большим разбросом делало в среднем одну покупку за 1,5-2 недели.

На основании анализа данных по продажам получился понятный бизнес-инсайт: можно сказать, что по количеству и качеству покупок люди, приносящие наибольшую выручку, не отличаются от других покупателей. Многое решает частота покупок – судя по ее значению, являются ли магазины клиента продуктовым магазином «по умолчанию» для покупателей. В итоге идея одновременного повышения удовлетворенности клиентов и повышения выручки от них состоит в том, чтобы исследовать возможности расширения ядра.

На основании полученных данных средняя выручка с одного покупателя из ядра примерно в 10 раз больше выручки с одного покупателя неядра. Таким образом, если совместным усилием бизнес- и маркетинговых подразделений удастся перевести 1% из категории покупателей, не рассматривающих магазин основным местом покупки продуктов, (неядро уменьшается до 94%) в категорию постоянных покупателей (ядро увеличивается до 6%) – только это без изменения остальных показателей бизнеса принесет увеличение общей выручки компании на 6,2%. Более смелые прогнозы по увеличению ядра с 5 до 10% приводят к увеличению выручки (при сохранении тех же удельных показателей) уже на внушительные 32%. Есть к чему стремиться!

Для проекта была проведена RFM-сегментация. Суть сегментации в выделении трех независимых срезов в поведении клиентов:

• (Не)давность последней покупки – Recency.
• Частота совершения покупок – Frequency.
• Доходность клиента за исследуемый период – Monetary. Непосредственно связана с долгосрочной ценностью клиента – lifetime value – LTV.

Каждый срез образует независимую координату, на которой выбирается два пороговых значения, разбивающих множество значений для каждого покупателя на три группы: «ниже среднего», «среднее» и «выше среднего».

Сегменты в RFM-анализе получаются рассмотрением всех сочетаний значений по каждой из характеристик-осей. При разбиении каждой оси на три класса получаем 3х3х3 = 27 сегментов. На практике, не все из них заселены реальными клиентами.

Основной сложностью работы было разумно разбить каждую ось, исходя из базы данных транзакций покупателей так, чтобы разделить покупателей по категориям на каждом измерении (из R, F и M) достаточно равномерно и чтобы пороговые значения-разделители имели разумное объяснение в терминах реального поведения покупателя.

Некоторые интересные результаты

Исследование разреза распределения клиентов по доходности – разрез M – привело (Рис. 2) к фактически идеальному выполнению принципа Парето (20/80)! В данном случае 21,2% лучших покупателей приносят 80% выручки компании. Сама закономерность ожидаема, нас удивило, что совпали и цифры.

Рисунок 2. Зависимость доли выручки компании от доли клиентов, упорядоченных по убыванию выручки от них

Результаты полной RFM-сегментации приведены на Рис. 3. Из наиболее важного стоит выделить, что VIP-клиенты (покупающие чаще среднего, были совсем недавно, чек выше среднего) принесли порядка 30% выручки, при этом составляя лишь 3% от всех покупателей. Следующая по выручке, 21%, идет группа лояльных клиентов, которые покупают часто, были недавно, чек средний в расчете на одного покупателя. Таких оказалось 5,7%. Отметим, что только эти два сегмента (менее 9% покупателей) приносят компании более 50% выручки.

Рисунок 3. Распределение клиентов по доле выручки и по количеству

Взгляд с другого конца не менее информативен. Наибольшую долю покупателей (31%) составляет сегмент, который можно назвать «потерянным»: низкая выручка (4,2%), малая частота посещения и давность последней покупки.

Следующий по численности сегмент (27%) можно условно назвать «угасающие»: средняя давность покупки, но малая частота и выручка (6,6%). Замыкает тройку антилидеров сегмент «новичков». В нем люди сделали покупку недавно, но при этом еще не успели сделать достаточно выручки за исследуемый период. Здесь могут быть также покупатели, которые редко делают покупки в магазинах клиента (сегмент 13,3% приносит 4,8% прибыли). Таким образом, три сегмента в совокупности покрывают 71% покупателей и приносят лишь 15,6% выручки.

В практике RFM-анализа есть проверенные временем рекомендации, как поступать с различными сегментами. Разумеется, рекомендации стоит воспринимать лишь как начальное приближение. Необходима валидация сегментов и выработка плана маркетинговых коммуникаций (или даже изменения бизнес-процессов) с тем, чтобы адекватно вписаться в реалии компании и планы по развитию.

Подход к разным сегментам – рекомендации

• VIP-клиенты заслуживают получения знаков внимания и выражения любви от компании. При этом стандартный способ – предоставление скидки – действует отрицательно! Эти люди уже лояльны и не из-за цены и скидок.
• Сегмент «новичков» выиграет от получения обучающего материала, помощи в выборе, справки.
• На покупателей из категории «потерянные» не стоит затрачивать много сил, хотя будет полезно незатратным способом узнать о причине потери лояльности.

В итоге, результаты сегментации дали почву для ряда находок, но наибольшую пользу принесли в формулировке интересных гипотез, которые стоит проверить, а их результаты использовать для лучшего понимания и удовлетворения «своих» клиентов. В то же время можно сэкономить часть сил, затрачиваемых на «не своих» клиентов.

В дополнение к анализу данных было предложено несколько бизнес-идей по возможным направлениям для бизнес-развития в рамках ключевых компетенций компании:

• Создать направление, предоставляющее услуги для кейтеринга.
• Создать B2B-платформу для локальных заведений сектора HoReCa.
• Расширить идею карты лояльности клиента до корпоративных и других видов неиндивидуальных (групповых) карт.

В результате общения с заказчиком оказалось, что две из трех идей уже находятся в проработке. Можно сказать – взаимная валидация.

Результаты пилотного проекта несколько раз обсуждались в различных составах представителей заказчика. Было выдвинуто несколько перспективных направлений развития проделанной работы, которые должны были принести ощутимую отдачу заказчику. На удивление, дальнейшего сотрудничества не последовало...

Основные (предполагаемые) причины:

• Неготовность менять бизнес-процессы на практике.
• Лидеры (явные и неявные) существующих бизнес-процессов могут утратить или уменьшить свою власть.
• Результаты понятны, дальше решили действовать самостоятельно.

Выводы

Когда масштабы и скорость изменения велики, только ленивые визионеры не пишут про адаптивность и клиенториентированность компаний, как о ключевой характеристике их процветания, развития, а иногда и выживания. В компаниях накапливается значительное количество информации о клиентах, которая используется – по нашему мнению и опыту – мало. Несмотря на теоретическую выгодность использования такой информации для всех компаний, не все корпоративные культуры и стадии развития организации (по Адизесу) позволяют реализовать такие проекты на практике.

Мы предлагаем компаниям критерии в духе «да – да, нет – нет, а остальное – от лукавого», позволяющие трезво оценить перспективы использования анализа клиентских данных:

• Сегментация клиентов нужна, если собственники и управляющие готовы итеративно развивать и эволюционно трансформировать бизнес. Тогда формулировка и проверка гипотез относительно клиентов и их поведения может дать ценные инсайты. Для этого нужно применять процесс не разово, а использовать его в качестве рабочего инструмента. Полезная сегментация способствует получению ответов на языке бизнеса, а не математики. Есть готовность принять (неизбежное) несовершенство текущих бизнес-процессов, а иногда и видения с целью их пересмотра и улучшения. Есть готовность проверить или внедрить находки, полученные в результате анализа.
• Сегментация клиентов не нужна, если хочется разово получить «красивые картинки и таблицы», показывающие, как все уже хорошо. Или, что грустнее, но более распространено, – нет фактической воли к улучшению понимания клиентов и бизнес-процессов. Как правило, это вызвано сопротивлением среднего звена управленцев, боящихся потерять свои полномочия и власть, зафиксированные в текущих бизнес-процессах, основанных на предположениях или неполных данных.

Критерии для аналитиков, работающих с данными компаний:

• Быть готовым к итеративному построению множества простых и интерпретируемых моделей («бритва Оккама»).
• Быть готовым к «сопротивлению клиента» и многократному процессу обсуждения и уточнения требований и интерпретаций.
• Нужно быть хорошо подкованным в бизнес-вопросах, фактически выполняя роль бизнес-консультантов.

Фото: facebook.com

Текст – участник Летнего конкурса статей «Менеджмент-2019»