Сегодня в гостях у Бизнес-журнала Наталья Петрова, ведущий эксперт по маркетингу в области сегментации клиентов, действующий член Гильдии Маркетологов и Международного Союза экономистов, автор множества научных статей по маркетингу и экономике.
- Наталья, добрый день! Мы видели у вас несколько статей с акцентом на глубокую сегментацию клиентов. Скажите, почему сегментировать клиентов сегодня так важно?
В современном мире, где конкуренция на рынке онлайн-продуктов и услуг растет с каждым днем, одним из важнейших аспектов успешного бизнеса становится умение не только привлекать новых клиентов, но и удерживать существующую аудиторию. Проблема оттока клиентов, особенно в сегменте онлайн-покупок, становится все более актуальной для компаний в различных отраслях.
Предсказание и предотвращение оттока клиентов становятся приоритетными задачами для многих бизнесов, ведь удержание клиентов с высокой лояльностью и уменьшение оттока имеют прямое влияние на прибыльность и устойчивость компании.
- У вас буквально недавно вышло в свет методическое пособие «Применение психографической сегментации для эффективной работы с клиентской базой». Расскажите немного о содержании.
Данное методическое пособие представляет собой ресурс для специалистов в области маркетинга и управления клиентской базой, желающих применить психографическую сегментацию для достижения выдающихся результатов при работе с клиентами.
Это пособие включает в себя множество детализированных примеров и шаблонов, которые помогут максимально эффективно использовать психографическую сегментацию для оптимизации взаимодействия с различной аудиторией и достижения маркетинговых целей. Там также есть детали по использованию машинного обучения при прогнозировании оттока.
- Какие методы вы чаще использовали для сегментации клиентских данных?
Один из ключевых методов — кластерный анализ. Это метод машинного обучения, который позволяет группировать данные на основе сходства их характеристик. Мы использовали иерархический кластерный анализ для выявления групп клиентов с похожими психографическими профилями, включая их отношение к цене, качеству и лояльности.
- Вы упомянули машинное обучение. Какие методы машинного обучения оказались наиболее полезными?
Кроме кластерного анализа, мы использовали алгоритмы обучения «без учителя», такие как k-средних, для группировки клиентов по схожим характеристикам. Это позволило нам автоматически идентифицировать различные сегменты без предварительного определения критериев сегментации. Также были применены методы прогнозного анализа, такие как логистическая регрессия, для предсказания вероятности покупок или уровня лояльности в различных сегментах.
Довольно подробно методика сегментации с выбором алгоритма, сбором информации, обогащения базы данных и прочими шагами цикла описывается в моем методическом пособии. Крайне рекомендую ознакомиться подробнее — насколько мне известно, уже несколько крупных компаний реализуют описанные мной методики.
- Как вы анализировали данные клиентов?
Анализ данных клиентов включал несколько этапов. Сначала мы собирали данные из различных источников, включая транзакционные данные, данные о поведении на сайте, результаты опросов и социальные медиа. Затем использовались методы обработки данных для очистки и интеграции данных. После этого применялись методы аналитики для выявления шаблонов и тенденций, которые помогли нам лучше понять поведение и предпочтения наших клиентов.
Чем более гетерогенна среда, тем легче протекает процедура выделения сегментов.
- Многие не слышали о сегментации клиентов на основе неявной гетерогенности. Расскажите, пожалуйста, подробнее.
Гетерогенность в контексте клиентской базы относится к различиям между клиентами по таким параметрам, как демографические данные, покупательское поведение, ценностные ориентации, стиль жизни и психографические характеристики. Эти различия могут влиять на то, как клиенты воспринимают продукты или услуги, и на их решения о покупке.
Думаю, здесь проще понять на основе социологического понятия о гетерогенности. Это параметры, демонстрирующие степень разнородности, широту спектра оттенков общества. Однако в отличие от неравенства, она не заявляет о различиях в ранге индивидов, а лишь в позициях. То есть, по этим параметрам, примерами которых могут служить пол, национальность, возраст, вероисповедание, нельзя сказать ниже или выше находится человек, занимающий какую-либо позицию в одной социальной группе относительно человека в другой группе.
Сегментация, учитывающая гетерогенность, позволяет компаниям более точно именно целевому рынку предлагать товары и услуги, которые лучше соответствуют потребностям и предпочтениям различных групп клиентов.
- Какие показатели вы обычно используете для оценки результатов?
Чаще всего это уровень удержания клиентов (retention rate), частота и объем повторных покупок, средний чек, а также NPS (Net Promoter Score), LTV и срок жизни клиента в компании. Мы также анализировали уровень удовлетворенности клиентов и их приверженность бренду, используя данные опросов и обратной связи.
- Каковы были основные выводы вашего исследования?
Основной вывод на данный момент заключается в том, что учитывая гетерогенность восприятия ценности и лояльности клиентов, компаниям необходимо переосмыслить свои стратегии сегментации и коммуникации. Учитывая различия в психографических профилях, можно разрабатывать более персонализированные и эффективные маркетинговые кампании, которые повышают удовлетворенность и лояльность клиентов.
И, конечно, наверное, все уже слышали о том, что стоимость привлечения нового клиента куда выше, чем удержание текущего. Не говорим уже о таких очевидных вещах, как более стабильные показатели выручки при снижении оттока.
- Какие практические рекомендации вы можете дать нашим читателям?
Я часто рекомендую компаниям регулярно анализировать свою клиентскую базу, используя методы машинного обучения и кластерного анализа, для выявления и отслеживания изменений в предпочтениях и поведении клиентов. Также нужно интегрировать различные источники оптимизации и получения новых данных для полной картины. Наконец, крайне важно быть готовым реагировать на изменения в трендах.
Но всегда помните, что сегментация и аналитика — это просто инструменты на пути к вашей цели — клиентской лояльности. Успехов в этом нелегком деле!
- Наталья, благодарю Вас за интересный разговор.
—
30. 01. 2024 г. Интервью подготовил: Александр Бажовский — журналист в области экономики, финансов и права.
Новые комментарии: