Руководители бизнеса сегодня стремятся лучше понять своих клиентов. Возможность доставлять персонализированные сообщения для конкретных проектов и услуг открывает возможности для дополнительных и перекрестных продаж, а также обеспечивает более высокую рентабельность инвестиций (возврат инвестиций) от целевых маркетинговых и торговых мероприятий. Тем не менее, вам нужно будет определить, с какими клиентами стоит связаться. Похоже, анализ сегментации клиентов может быть в вашем будущем.

Что такое сегментация клиентов

Сегментация клиентов или сегментация рынка — это процесс разделения клиентов организации на отдельные группы. Проведение анализа сегментации клиентов позволяет организациям разрабатывать индивидуальные маркетинговые кампании и эффективно ориентироваться на клиентов на основе демографических, географических, психографических, поведенческих и других характеристик.

Важность сегментации клиентов

Сегментация клиентов помогает компаниям сосредоточиться на определенном подмножестве клиентов, а не тратить целое состояние на общую маркетинговую кампанию для всех клиентов. Анализ снижает затраты на маркетинг и увеличивает рентабельность инвестиций, поскольку кампании компании ориентированы на определенный сегмент клиентов, который имеет более высокую склонность покупать продукт или услугу компании.

Покупателей можно разделить по следующим признакам:

  1. Демография: возраст, пол, семейный доход, семейное положение, образование, местонахождение, язык и т. д.
  2. География: страна, штат, город, почтовый индекс и т. д.
  3. Поведение: модели покупок, модели расходов, популярные бренды и т. д.
  4. Психография: образ жизни, интересы, ценности, политическая принадлежность и т. д.

Сегментация клиентов — это первый шаг STP-маркетинга (сегментация — таргетинг — позиционирование). Этот маркетинговый прием чрезвычайно эффективен, поскольку помогает разбить универсальный набор клиентов на более мелкие подмножества или подгруппы. Затем маркетинговые команды разрабатывают персонализированные кампании для каждого набора аудиторий. Эти персонализированные маркетинговые кампании приносят гораздо лучшие результаты, чем общая рекламная стратегия. По данным Harvard Business Review, доход продукта вырастает на 38%, когда клиенты получают рекламу в зависимости от их активности на сайте. По данным Statista, 90% потребителей в США находят персонализацию маркетинга привлекательной. Это объединение сегментации и таргетинга помогает в создании позиционирования продукта. Кроме того, это помогает выделить продукт или услугу среди конкурентов.

Машинное обучение и сегментация клиентов

Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для определения сегментов клиентов. В частности, специалисты по данным используют алгоритмы кластеризации для анализа шаблонов в данных о клиентах, которые затем помогают идентифицировать сегменты или кластеры. Одним из наиболее часто используемых методов кластеризации является кластеризация «K-средних», которая разбивает данные о клиентах на заранее определенное количество «K» сегментов. Каждая точка данных в этих кластерах или сегментах максимально похожа, и все это при том, что алгоритм поддерживает приличное расстояние между каждым сегментом. Есть один недостаток, алгоритм К-средних можно использовать только для числовых данных. В зависимости от типа данных в наборе данных для идентификации сегмента могут использоваться разные алгоритмы. Самые основные из них следующие:

  1. Алгоритм K-средних: для непрерывных или числовых данных. (Бюджет, Доход, Прибыль и т.д.)
  2. Алгоритм K-Modes: для категориальных данных. (Имя, цвет волос, пол и т. д.)
  3. Алгоритм прототипа: как для категориальных, так и для числовых данных.

Масштабируемость этих алгоритмов в сочетании с эластичностью служб облачных вычислений может помочь нам со временем пересмотреть наши модели. Компания с данными, скажем, о тысяче клиентов может легко масштабировать эти модели, чтобы в будущем обрабатывать данные даже о миллионе клиентов.

[Примечание: в этой статье слова «кластеры» и «сегменты» будут использоваться как взаимозаменяемые]

Интерпретация сегментов/кластеров

Идентификация кластеров — это не конец истории. Интерпретация значения каждого кластера также является ключевым компонентом кластерного анализа. Вот некоторые из наиболее часто используемых методов интерпретации атрибутов/функций, участвующих в формировании кластера:

1. Визуализация кластеров с атрибутами

Данные, подаваемые для обучения алгоритмов кластеризации, можно визуализировать с помощью идентифицированных кластеров. Довольно простым способом определить состав каждого сегмента было бы создание парного графика данных с оттенками парного графика в качестве помеченных кластерных сегментов. Эти парные графики помогают понять, какие функции вносят наибольший вклад в каждый сегмент/кластер.

Источник изображения: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html

2. Использование методов машинного обучения для интерпретации кластеров

Алгоритмы классификации, такие как классификатор дерева решений, классификатор LGBM и т. д., являются отличными инструментами для понимания значения каждого кластера. Теперь, когда кластеры идентифицированы, вы можете добавить помеченные кластеры к кадру обучающих данных и использовать эти метки для классификаторов. С помощью этого метода мы поражаем две цели одной стрелой. Процесс выглядит следующим образом:

  1. Показатели производительности рассчитываются после обучения классификаторов. Если результаты хорошие, то можно сделать вывод, что кластеры различны.
  2. Информативность каждого кластера можно измерить с помощью различных методов важности признаков.

Вывод:

Сегментация клиентов позволяет компаниям понимать различные сегменты клиентов, чтобы они могли ориентироваться на конкретного клиента с определенным продуктом или услугой. С помощью специальных индивидуализированных маркетинговых кампаний и мероприятий по продажам, ориентированных на нужную группу клиентов, компании могут максимизировать свою деятельность по продажам и расходы на рекламу для нужных клиентов. Кроме того, используя надлежащие методологии сбора данных, сегментации клиентов и машинного обучения, компании могут получать ценные сведения и выявлять закономерности в данных. Эти идеи позволяют компаниям принимать правильные решения не только в отношении маркетинга и продаж, но и в отношении создания новых продуктов и услуг.

Хотите узнать больше? Свяжитесь с нами в Scalesology. Нам не терпится увидеть, как мы можем работать с вами и вашими данными, чтобы получить представление о вашем бизнесе.

Первоначально опубликовано наhttps://www.scalesology.com/post/are-you-targeting-the-right-customers-customer-segmentation-might-be-just-what-you-need. 31 августа 2021 г.