Как и для чего сегментировать клиентов?

У двух кофеен похожее меню, одинаковые цены и примерно одна аудитория. Обе запускают скидку 15%, но результаты получаются разными. В первой продажи почти не меняются. Во второй часть посетителей действительно возвращается.

Причина обнаруживается позже. Первая кофейня разослала предложение всем подряд — в том числе тем, кто и без скидки приходит несколько раз в неделю. Вторая выбрала только клиентов, которые не появлялись больше месяца.

Акция одна. А смысл разный.

Так и работает сегментация клиентов: общую базу разделяют на группы, внутри которых люди похожи по поведению, интересам или другим признакам. После этого каждой группе предлагают то, что ей действительно может подойти.

Программа лояльности заметно упрощает эту работу. История покупок, средний чек, использованные бонусы, частота визитов и реакция на уведомления уже хранятся в системе. Остается не собирать данные вручную, а разобраться, что они показывают.

Зачем разделять клиентскую базу?

Одинаковые предложения для всех выглядят удобно только со стороны бизнеса. Клиенты находятся в разных ситуациях.

Один покупатель был вчера и уже собирается вернуться. Второй давно ничего не заказывал. Третий зарегистрировался в программе лояльности, но пока не сделал ни одной покупки. Отправлять им одну и ту же скидку странно: кому-то она не нужна, а кому-то вообще не подходит.

Сегментация базы клиентов помогает понять:

• кто покупает регулярно;
• какие клиенты начали возвращаться реже;
• кому можно предложить бонус на следующий заказ;
• кого стоит познакомить с новой категорией товаров;
• какие покупатели приносят бизнесу больше выручки;
• на какие группы не стоит тратить дорогую рекламу.

После этого маркетинг становится точнее. Не обязательно отправлять больше сообщений — иногда достаточно сократить рассылки и выбирать аудиторию внимательнее.

Какие виды сегментации используют?

Редко бывает достаточно одного признака. Возраст сам по себе почти ничего не говорит о том, что человек купит завтра. Место проживания тоже не объясняет его интересы. Поэтому компании обычно соединяют несколько подходов.

Демографическая сегментация

Клиентов разделяют по возрасту, полу, доходу, семейному положению и другим характеристикам.

Например, ювелирный магазин может по-разному работать с молодыми покупателями, которые выбирают недорогие украшения для себя, и с людьми, покупающими более дорогие подарки. Однако строить всю коммуникацию только на возрасте не стоит. Два человека одного года рождения могут покупать совершенно по-разному.

Географическая сегментация

Здесь учитывают страну, город, район или ближайшую точку сети.

Для автомойки на другом конце города массовая рассылка вряд ли даст хороший результат. Гораздо логичнее показать предложение людям, которые живут, работают или регулярно бывают рядом.

Такой подход полезен сетям с несколькими филиалами, службам доставки и локальному бизнесу.

Психографическая сегментация

В центре внимания находятся интересы, привычки и образ жизни.

Магазин спортивной одежды может отдельно работать с любителями бега, посетителями тренажерных залов и людьми, которые выбирают удобную одежду для прогулок. Возраст у них может совпадать, а потребности — нет.

Получить такие данные сложнее. Часть информации собирают через опросы, часть — по просмотрам и покупкам. Зато предложения становятся заметно ближе к реальным интересам человека.

Поведенческая сегментация

Для программы лояльности этот подход обычно самый полезный, потому что он опирается не на предположения, а на действия.

Система видит:

• когда клиент покупал в последний раз;
• как часто он возвращается;
• сколько обычно тратит;
• какие товары выбирает;
• пользуется ли бонусами;
• открывает ли push-уведомления;
• реагирует ли на акции.

Такой анализ сегментации клиентов позволяет запускать сценарии автоматически. Например, неактивному покупателю напомнить о бонусах, а постоянному — предложить ранний доступ к новинкам.

Какие критерии выбрать?

Количество возможных признаков легко увлекает. Хочется учесть все: возраст, район, интересы, покупки, сумму чека, реакцию на сообщения. Но слишком сложная сегментация тоже не помогает — группы получаются маленькими, а работать с ними неудобно.

Лучше начать с нескольких критериев, которые связаны с задачей.

Для возвращения клиентов пригодятся давность последней покупки и частота визитов. Для роста среднего чека — сумма заказов и любимые категории. Для проверки рассылок — открытия, переходы и покупки после сообщения.

Чаще всего критерии сегментации клиентов включают:

• частоту заказов;
• средний чек;
• время после последней покупки;
• общую сумму расходов;
• интерес к отдельным категориям;
• участие в бонусной программе;
• реакцию на акции и уведомления.

Потом список можно расширить. Но только если новые признаки действительно помогают принимать решения.

Какие группы клиентов можно выделить по поведению?

В программах лояльности часто используют RFM-модель. Она учитывает давность последней покупки, частоту заказов и потраченную сумму.

Названия сегментов в разных системах могут отличаться. Суть остается примерно одинаковой.

Чемпионы

Это самые активные и ценные покупатели. Они недавно делали заказ, возвращаются часто и тратят больше других.

Им не обязательно предлагать очередную массовую скидку. Лучше работают повышенный уровень программы лояльности, ранний доступ, дополнительные привилегии или закрытые предложения. Такие клиенты уже выбрали компанию — теперь важно не начать воспринимать их как нечто само собой разумеющееся.

Лояльные клиенты

Покупают стабильно, хотя не всегда оставляют самые крупные суммы.

Для них хорошо подходят накопительные уровни, бонусы за регулярность и персональные рекомендации. Задача простая: сохранить привычку возвращаться.

Потенциально лояльные

Познакомились с компанией недавно, но уже успели сделать несколько покупок.

Это подходящий момент, чтобы показать ценность программы лояльности. Можно начислить дополнительные баллы за второй или третий заказ, напомнить о цифровой карте, подобрать товары по прошлым покупкам.

Новые клиенты

Сделали первый заказ или только зарегистрировались.

Здесь многое зависит от первого впечатления. Понятные условия, удобная карта и приветственные бонусы работают лучше, чем длинная серия рекламных сообщений сразу после регистрации.

Перспективные

Уже покупали, но пока не выработали регулярную привычку.

Им можно напомнить о накопленных баллах или предложить временный бонус на следующую покупку. Главное — не торопиться записывать человека в постоянные клиенты после одного удачного заказа.

Нуждающиеся во внимании

Раньше вели себя активнее, но постепенно стали покупать реже.

Часто это первый сигнал возможного ухода. Если заметить его вовремя, клиента еще можно вернуть без большой скидки — например, персональным предложением или напоминанием о бонусах.

Готовые ко сну

Последняя покупка была давно, хотя раньше заказы случались чаще.

Обычная новостная рассылка здесь вряд ли поможет. Нужен более заметный повод: повышенный кэшбэк, ограниченный по времени бонус или предложение из знакомой категории.

В группе риска

Когда-то покупали регулярно и приносили хорошую выручку, а затем почти исчезли.

Для программы лояльности это один из приоритетных сегментов. Потеря таких клиентов обходится дороже, чем уход случайного покупателя. Сценарий возвращения лучше запускать автоматически — как только пауза между покупками становится непривычно большой.

Клиенты, которых нельзя потерять

Делают крупные заказы и имеют высокую общую ценность для компании.

Им обычно предлагают персональное обслуживание, отдельные условия или привилегии. Иногда достаточно просто вовремя связаться и решить проблему, а не ждать, пока человек окончательно уйдет к конкуренту.

Спящие

Давно не покупают, но все еще читают сообщения или иногда заходят на сайт.

Контакт пока не потерян. Можно проверить подарочные бонусы, специальное предложение или короткий опрос о причинах паузы.

Потерянные

Не покупали очень давно и почти не реагируют на коммуникацию.

Пытаться вернуть их бесконечно не нужно. Иногда имеет смысл провести одну отдельную кампанию и посмотреть на результат. Если реакции нет, частоту сообщений лучше сократить, а бюджет направить на более перспективные группы.

Условный пример сегментации

Представим магазин косметики, у которого перестала расти доля повторных заказов. Сначала владельцы собираются увеличить рекламный бюджет, но решают проверить базу программы лояльности.

После разделения клиентов выясняется, что заметная часть покупателей не возвращалась уже несколько месяцев. Раньше они заказывали регулярно, поэтому считать их полностью потерянными рано.

Для этой группы запускают отдельный сценарий. Клиент получает бонус с ограниченным сроком действия и напоминание о товарах из категории, которую покупал раньше. Активным покупателям такое сообщение не отправляют — им оно просто не нужно.

После кампании бизнес сравнивает, сколько клиентов вернулось, каким оказался средний чек и сколько стоило одно повторное привлечение. В этом и состоит преимущество сегментации: результат можно оценивать по конкретной группе, а не по всей базе сразу.

Сегментация потенциальных клиентов

Разделять можно не только тех, кто уже покупал.

Человек мог оформить цифровую карту, подписаться на уведомления или несколько раз посмотреть товары, но так и не сделать заказ. Формально он еще не клиент. При этом интерес уже есть.

Сегментация потенциальных клиентов помогает отличить такую аудиторию от случайных посетителей. В отдельные группы можно включить пользователей, которые:

• зарегистрировались в программе лояльности;
• получили цифровую карту;
• открывали сообщения;
• просматривали определенные категории;
• начали оформление заказа, но не завершили его.

Дальше все зависит от поведения. Одному человеку подойдет приветственный бонус, другому — напоминание о просмотренном товаре. Рассылка «скидка для всех новых пользователей» здесь будет слишком грубой.

Как программа лояльности упрощает работу с сегментами?

Вручную разделить несколько сотен клиентов еще возможно. С базой на десятки тысяч контактов начинаются бесконечные таблицы, фильтры и устаревшие списки.

Программа лояльности постоянно обновляет данные. Клиент совершил покупку — изменился его сегмент. Давно не возвращался — система перенесла его в группу риска. Начал покупать чаще — получил другой уровень или предложение.

За счет этого основы сегментации клиентов переходят из теории в ежедневную работу. Бизнес больше не отправляет одинаковые акции всей базе и не раздает скидки тем, кто купил бы и без них.

Сегментация сама по себе не увеличивает продажи. Она показывает, с кем и о чем стоит говорить. А уже затем программа лояльности помогает выбрать механику: бонус, персональную рекомендацию, напоминание или, наоборот, паузу в коммуникации.