Корпоративный блог исследовательской компании BRIF Research Group.
Мы в сети!
Сегментация рынка и потребителей становится все более популярна с ростом объема данных об этих самых потребителях и из-за все более активного применения алгоритмов аналитики. Вы даже не можете себе представить, какой объем средств и бюджета компаний идет на непродуктивное взаимодействие с потребителями просто из-за того, что компания мало знает о них, смотрит на своих клиентов очень поверхностно и не понимает — как они себя ведут.
Представьте, что Вы крупный банк и у Вас несколько сот тысяч клиентов. И вы решаете провести SMS-компанию и отправляете серию сообщений ВСЕМ клиентам. Несомненно, при таком подходе сообщение дойдет до целевой группы клиентов, но при этом большая часть просто «уйдет в песок», либо даже вызовет негативную реакцию из-за навязчивой рекламы.
Именно в таких случаях и пригодятся алгоритмы сегментации и кластеризации рынка/потребителей. Сегментация рынка — процесс разбивки реальных или потенциальных потребителей на рынке на различные группы (или сегменты), в рамках которых потребители имеют схожие или аналогичные запросы, удовлетворяемые определенным комплексом маркетинга. Сегмент рынка — группа реальных или потенциальных потребителей, которые, как ожидается, могут одинаково реагировать на определенный комплекс маркетинга.
Сегментация наших банковских клиентов могла бы помочь отсеять большую часть пассивных потребителей, очень слабо реагирующих на рекламное воздействие, найти активных и тех, кто хочет и может пробовать новые продукты, у кого в этом есть потребности. Воздействуя на эту более узкую целевую аудиторию, мы смогли бы более персонализовано составить целевое сообщение и при этом значительно снизить объем бюджета на SMS-рассылку.
Алгоритмы сегментации можно применять для решения как единичных задач. Например, как в примере определить сегменты клиентов по активности реакции на рекламные сообщения. Так и для более глобальных. Например, для сегментации всего рынка компании по ключевым метрикам.
Сегментировать можно по самым различным метрикам и критериям, главное, чтобы получившаяся сегментация решала изначально поставленные задачи и повышала эффективность маркетинга компании.
Так наиболее популярными критериями сегментации являются:
В маркетинговых исследованиях чаще используются различные методы многомерной сегментации. Наиболее популярными являются методы иерархического и неиерархического кластерного анализа. Рассмотрим этот прекрасный метод сегментировании на примере интересного кейса из нашей практики.
КЕЙС. «ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ — НЕ ТАКАЯ УЖ И ЦЕЛЕВАЯ»
К нам обратилась крупная молочная компании с одной из задач определения особенностей потребления их целевого продукта среди целевой аудитории. Они не понимали, почему объемы рынка у их целевой аудитории не растут желаемыми темпами, несмотря на достаточно существенную рекламную активность.
Для этого было проведено масштабное количественное исследование целевой аудитории. Среди прочих вопросов узнавали, какие молочные продукты и как часто потребляли респонденты.
На основании этих метрик (потребление определенного продукта и частота его потребления) был использован метод иерархического кластерного анализа. В основе кластерного анализа лежит очень простая и понятная идея. Он работает также, как мы бы группировали объекты, сгруппированные на плоскости. Если упрощено, то иерархические методы позволяют наилучшим образом группировать наблюдения по степени удаленности друг от друга.
Иерархическая кластеризация начинается с каждого объекта в отдельном кластере. Кластеры объединяют, группируя объекты каждый раз во всё более и более крупные кластеры. Этот процесс продолжают до тех пор, пока все объекты не станут членами одного единственного кластера. После исследователь самостоятельно определяет на какое количество кластеров оптимальнее разбивать совокупность.
Существует довольно много различных методик иерархической кластеризации, но основная идея у них примерно одинаковая. Так для примера ниже показан пример разбиения совокупности наблюдений на 2 кластера.
Что же дало применение кластерного анализа в нашем кейсе с потребителями молочных продуктов. Проведя кластерный анализ, мы выявили 5 сегментов потребителей, которые различались по активности потребления и группам потребляемых молочных продуктов.
Около половины всех респондентов относятся к пассивным сегментам. Так около 30% вообще не потребляли молочные продукты, а еще 20% потребляли но не часто и лишь несколько типов.
Другая половина потребляет продукты уже активнее. Причем 15% предпочитали домашние молочные продукты и реже покупали заводские. А еще 20% наоборот отлают предпочтение заводским молочным продуктам и почти никогда не покупали домашнее. Эти две группы хоть и довольно активно потребляют молочные продукты, но относительно неширокий ассортимент (только стандартные распространенные продукты, молоко, кефир, сметану, масло), а целевой продукт почти не употребляли. И лишь 15% респондентов в сегменте, который мы назвали «любители разнообразия» потребляли целевой продукт и многие другие молочные продукты. При этом частота потребления в этом сегменте была значительно выше, чем в других сегментах.
После этого исследования целевая аудитория была уточнена, и с ней стало работать намного легче. Так например мы выяснили, что как правило это более молодые потребители с более высоким уровнем достатка и активно жизненной позицией и с более активным досугом. Лучше понимая целевую аудиторию значительно легче коммуницировать с ними и воздействовать на них.
Заканчивая пост, хочу отметить, что методики сегментации потребителей очень разнообразны, и оптимальный выбор зависит, прежде всего, от проблематики и задач клиента. Мы накопили богатый опыт в проведении сегментации потребителей и рынка.
По вопросам заказа исследования и по другим вопросам обращайтесь по адресу: marketing@brif.kz
+7 (727) 347 00 56