Виджет RETAIL & LOYALTY - это возможность быстро получить актуальную информацию
Добавить виджет на страницу Яндекс
Закрыть

Глубокая сегментация: обрабатываем базу посетителей с максимальной эффективностью. Часть 1

10:56, 4 Марта 2019 Количество просмотров 650 просмотров

Еще  Пользователь сейчас читает этот материал

Оставить комментарий

l-006.jpgЗачем нужна сегментация аудитории, помимо организации рекламных рассылок? Какие ключи она дает к пониманию мотивации подписчиков и в целом собственного бизнеса? Эти и другие темы раскрывает Анастасия Горькая, региональный директор eSputnik.

Сегодня e-mail является каналом, показывающим год от года все более высокую эффективность. Согласно последним международным исследованиям, в числе действенных маркетинговых тактик, направленных на увеличение конверсии, его использует почти каждая вторая компания. Это неудивительно: несмотря на обилие новых платформ и сервисов для связи, e-mail остается одним из главных каналов коммуникации для людей по всему миру. Согласно статистическому отчету Radicaty Group, в 2018 году пользователи ежедневно отправляли 280 млрд писем, а через пять лет этот показатель вырастет до 333 млрд.

Почему это происходит? Во-первых, спам все реже можно увидеть благодаря умным фильтрам почтовых провайдеров. Во-вторых, пользователи становятся грамотнее и постепенно приучаются отписываться от лишних рассылок, следя за чистотой почтового ящика. Таким образом, фоновый шум снизился до минимума, а климат в почтовом ящике стал более «теплым».

Вместе с тем подписчики по-прежнему требовательны к коммерческим рассылкам. Письмо не соответствует интересам и ожиданиям – получатель в лучшем случае тут же отписывается. Ритм жизни все выше, подписчик готов слушать и покупать, но только быстро и то, что ему нужно и знакомо, – нет времени на эксперименты. Поэтому важен четкий «выстрел», сразу в цель. Чтобы этого достичь, email-маркетинг использует три основы: глубокую сегментацию, персонализацию и автоматизацию, которые в связке работают эффективнее.

Глубокая сегментация «рисует» детализированные портреты пользователей

Что такое сегментация, знают сегодня более или менее все, кто использует инструмент email-рассылок. Если обычную сегментацию, которую предлагают большинство рассылочных платформ, можно сравнить с арифметикой (как основу работы с клиентской базой), то глубокая сегментация – это уже высшая математика. Она позволяет гораздо точнее идентифицировать посетителя, а значит – предложить именно то, что ему нужно.

Рассмотрим на конкретных примерах. Обычная сегментация показывает ситуацию в статике, что есть по состоянию «на сейчас». Например, когда было открыто последнее письмо – ни больше, ни меньше, дата последнего открытия. Но если это произошло вчера, а общее число ранее отправленных писем – сотни, как же маркетологу понять, имеет ли он дело с действительно лояльным подписчиком? В этом случае все решает именно глубокая сегментация, специфика которой – хранение данных обо всех активностях пользователя и раскладывание их во времени. И только начав использовать глубокую сегментацию, маркетолог увидит, допустим, что основное число из этой сотни рассылок было прочитано несколько лет назад, а вчерашнее письмо – единственное открытое за последний год. Следовательно, лояльность подписчика снизилась, и сейчас его можно отнести скорее к неактивным. И общаться с ним уже нужно совсем по-другому, тогда будет шанс его вернуть.

Что же нужно для обработки таких подробных данных о своих клиентах?

Прежде всего, конечно, необходимо выбрать Customer Data Platform для Retention-маркетинга. Платформу, которая умеет получать, собирать, хранить и обогащать данные об онлайн- и офлайн-продажах, поведении посетителей во всех возможных каналах возвратной коммуникации от электронной почты до мессенджеров, собирать поведенческие данные в мобильных и web-пушах, а еще на сайте и в mobile app.

К выбору такой платформы автоматизации маркетинга надо подходить с особой тщательностью, заранее имея представление о стратегии вашего бизнеса на ближайшие 3-5 лет, а также понимая:

• в каком направлении планирует развиваться сама платформа;

• соответствует ли она тенденциям рынка,

• активна ли ее разработка,

• готова ли команда такой платформы участвовать в успехе вашего бизнеса и создании успешных клиентских кейсов.

У вас может быть и небольшая база клиентов, но при грамотной организации работы с подписчиками и инструментами наращивания базы использование глубокой сегментации окупит себя многократно.

Если попытаться структурировать и дифференцировать подходы и методологии продвинутой сегментации, в том числе и по принципу технической реализации их сбора и хранения, то они будут выглядеть следующим образом. Важно понимать, что пользовательский сегмент может строиться на объединении части этих подходов, и даже используя все их вместе:

Базовые признаки – имя, пол, возраст, язык, цвет волос, дата рождения бабушки, имя любимого кота и т.д. Любые статические признаки и сведения о пользователе, которые можно передать из CRM, CMS, 1С или непосредственно с сайта. Сюда же входят и ответы на вопросы всех возможных анкетирований, даты регистрации, последних логинов и покупок (всё, что имеет собственное дополнительное поле, данные в котором перезаписываются при обновлении информации).

CRM-признаки – это уже данные, которые не перезаписываются, а накапливаются в платформе, их результаты можно суммировать, делить и т. д. Например, выделить сегмент тех, у кого «более 10 покупок на сайте», «средний чек не ниже 5 тыс. руб.», «заказов более трех и они совершались не реже, чем раз в 3 месяца». Также к этому можно давать уточняющие условия, например, «совершено более трех покупок в определенной категории товаров» или «общий доход от клиента свыше 40 тыс. руб. и использован скидочный купон».

Что же нам со всеми этими данными делать? Например, онлайн-магазин может выявить группу с высокой посещаемостью, но низким чеком (иными словами тех, кто любит шопинг, но стеснен в средствах) – и информировать их о программах лояльности, счастливых часах и распродажах. А вот посетители с высоким чеком и низкой частотой, скорее всего, могут позволить себе многое, но у них нет времени на онлайн-шопинг. С этой категорией нужно работать иначе, тестируя разные механики вовлечения и отслеживая группу в динамике.

Поведенческая (на сайте, в приложении, в каналах коммуникации). Здесь все о действиях и перемещениях наших пользователей. Где был, что смотрел, в каком количестве, сколько раз, что добавлял в корзину или избранное. Использование поведенческой сегментации поможет выявлять активных и пассивных подписчиков, определять предпочтительные каналы коммуникации (т.е. если у нас подписчик регулярно кликает в пушах, но редко читает емейлы, мы снижаем частоту отправки емейлов), сегментировать пользователей по просмотренным категориям товаров, по количеству посещений сайта или открытий мобильного приложения, использованию строки поиска по каталогу и многое другое.

По сути, этот вид сегментации дает неограниченные возможности по тестированию и отладке каналов связи с подписчиками, поскольку учитывает буквально каждый их шаг: переходы на сайт из того или иного канала, просмотры групп товаров, отложенные покупки, реакции на скидки и программы лояльности и т.д. И это один из самых важных способов сегментации при настройке персонализации контента в рассылках и триггерах – отправляем только то, что пользователю было интересно и нужно. А что ему было интересно – знаем по поведению.

RFM-сегментация. Слышали про RFM-анализ? Да, есть платформы, которые способны самостоятельно строить RFM-графики, формировать сегменты по вовлеченности подписчиков и даже настраивать автоматическую отправку писем при переходе из сегмента в сегмент (от более вовлеченных к менее вовлеченным).

111.png

Сегментация по временным интервалам. С ее помощью любой прогресс и ряд событий мы можем отследить в динамике и делать выборки по диапазону дат. То есть мы уже будем знать не только количество продаж или дату последней, но и дату и время каждой транзакции, каждого логина, каждого просмотра товара на сайте, знать каждую открытую рассылку. Сколько рассылок было открыто с 1 января по 1 февраля 2019 года? Легко. Сколько товаров просмотрено подписчиком на сайте за весь 2018 год? Пожалуйста.

Строя сегменты по поведению на сайте в заданных временных отрезках, бренд сможет понять, как аудитория реагировала на период скидок или любое другое изменение политики продаж, что крайне полезно для оценки бизнес-эффекта от внедрений. Если говорить о рассылках, то выборка по заданному периоду покажет тенденции в реакции на коммуникацию. Например, контакты, которые «охладели» к емейлам в последние 3-6 месяцев. А значит, время снижать по ним частоту отправки писем и пытаться вести диалог в других каналах.

Предсказательная сегментация с использованием искусственного интеллекта возможна тогда, когда Customer Data Platform накапливает знания о пользователях и сама выбирает, в какое время отправить письмо, чтобы его с максимальной долей вероятности открыли. Или же к какому сегменту отнести пользователя – при этом сегментация строится по принципу статуса покупателя.

222.png

Как это выглядит на практике? Платформа в течение определенного времени анализирует поведение всех ваших посетителей на сайте или в мобильном приложении, запоминает как ведут себя посетители, которые со временем перешли в статус «вип» (самых высокодоходных клиентов), и начинает прогнозировать уже на ранних этапах регистрации новых пользователей, кто же из них с наибольшей вероятностью станет «вип», и сразу запускает для них соответствующие рассылки, работая, по сути, на опережение.

Продолжение следует

Понравился материал? Поделись

Подпишитесь на новостную рассылку


Статьи из этого раздела

19.03.2019 Количество просмотров 583 просмотра
Как вдохнуть жизнь в программу лояльности и не превратить ее в чудовище Франкенштейна?
За последние два года я в качестве директора «Знак-маркетинг» и немного сотрудника участвовал в создании нескольких программ лояльности. В этой статье я хотел бы обобщить опыт, полученный в проектах, рассказал Алексей Бугаев, директор агентства «Знак-маркетинг».
19.03.2019 Количество просмотров 266 просмотров
Как использовать хронометраж и фотографию рабочего времени: теория и практика
Исследование трудовых процессов заключается в решении двух основных задач: определение фактических временных затрат на выполнение основных операций и установление структуры затрат времени на протяжении рабочей смены или ее части. Рассказывает Дмитрий Бельский, директор по развитию продукта компании Verme.
15.03.2019 Количество просмотров 2193 просмотра
Клиентская лояльность: тренды и эффективные инструменты
Walmart, Starbucks, Hilton – эти компании знают, как удержать покупателя. а вы? Рассказывает Руслан Дымчук, эксперт в области управления клиентской лояльности, сооснователь платформы лояльности ABM Loyalty.
Информационный портал Retail & Loyalty
ул. Кржижановского, д. 29, корп. 5
Москва, 117218 Россия
Work +7 495 961 1065