Основы сегментации клиентов
Сегментация клиентов — это способ разделения клиентов на группы, чтобы эффективнее с ними работать. В основном выделяют два типа сегментации: техническую и аналитическую.
Техническая сегментация связана с объединением клиентов в системах учета. Например, один и тот же клиент может быть представлен несколькими юридическими лицами, которые система воспринимает как разных клиентов. Задача здесь — технически объединить эти записи, чтобы воспринимать их как одного клиента. Это требует использования определенных инструментов в системе учета или управления запасами.
Аналитическая сегментация — это когда мы группируем клиентов по определенным признакам, таким как объем покупок или размер компании. Это позволяет:
- Анализировать потребности различных групп;
- Проводить целевую аналитику;
- Прогнозировать поведение клиентов.
Задачи аналитической сегментации могут быть разными. Например, это может быть сбор данных для более глубокого анализа на уровне, который находится между отдельным клиентом и конкретным товаром. Это помогает не только понять потребности клиентов, но и разработать маркетинговые стратегии, такие как:
- Программы удержания клиентов;
- Стратегии привлечения новых покупателей;
- Подходы к возвращению клиентов.
Цель сегментации — более эффективное управление отношениями с клиентами и оптимизация маркетинговых усилий.
Подробнее остановимся на двух методах сегментации – ABC-анализе и RFM-анализе.
Как проводится ABC-анализ в Excel
Давайте рассмотрим, как можно использовать ABC-анализ в Excel для управления клиентами и продажами. Этот метод помогает понять, какие клиенты приносят наибольшую прибыль и как их можно классифицировать.
Алгоритм действий:
- Сбор данных: первым делом мы собираем данные о продажах за определенный период – скажем, за год. Представим, что у нас есть товар, который купили шесть разных клиентов.
- Агрегация данных: затем мы агрегируем данные по каждому клиенту. Например, первый клиент принес 440 000 рублей, второй — 59 000 рублей и так далее.
- Сортировка и расчет доли: далее клиенты сортируются по убыванию суммы их покупок. Каждому клиенту мы приписываем долю от общего объема продаж. Например, первый клиент — 69%, второй — 9%.
- Расчет накопительной доли: после этого считаем накопительную долю. Если первый и второй клиенты вместе составляют 78% продаж, то это и будет их накопительная доля.
- Классификация по категориям. На основании полученных долей клиенты разделяются на группы:
- Категория A: самые крупные клиенты, обеспечивающие основную часть прибыли (например, первые два клиента с долей 80%).
- Категория B: следующие по значимости клиенты (например, следующие 15% продаж).
- Категория C: клиенты с наименьшей долей продаж (последние 5%).
Применение результатов:
- Клиенты из категории A часто являются нашим приоритетом, мы можем предлагать им особые условия сотрудничества.
- Клиенты из категории B также важны, но могут требовать меньше внимания.
- Клиенты категории C могут быть менее приоритетны, иногда мы даже рассматриваем возможность сокращения взаимодействия с ними.
ABC-анализ позволяет нам не только лучше понять, как распределяется наша прибыль между клиентами, но и более целенаправленно использовать ресурсы маркетинга и продаж. Такой подход помогает оптимизировать наше взаимодействие с клиентами и улучшить стратегии управления.
Подробнее об особенностях проведения ABC-анализа читайте в статье «Тонкости проведения ABC анализа. Практические вопросы».
Как использовать RFM-анализ для сегментации клиентов
RFM-анализ — это метод, который особенно полезен для бизнесов с большим количеством клиентов, например, для интернет-магазинов в сегменте B2C. Однако он также применим и в B2B-секторе, например, для дистрибьюторов.
Что такое RFM-анализ?
RFM расшифровывается как Recency, Frequency, Monetary:
- Recency (давность последней покупки) – когда клиент в последний раз совершал покупку.
- Frequency (частота покупок) – насколько часто клиент совершает покупки.
- Monetary (сумма покупок) – общая сумма денег, потраченная клиентом.
Процесс анализа в Excel:
- Сбор данных: начнем с истории транзакций каждого клиента, включая даты и суммы транзакций.
- Создание сводной таблицы.
- Агрегируем данные по каждому клиенту, фиксируем частоту и суммы покупок, а также дату последней транзакции.
- Анализ данных.
- Используя данные, рассчитываем для каждого клиента давность последней покупки, частоту покупок и общую сумму покупок.
- Создаем категории для каждого из трех параметров, например, разделяем клиентов на три равные группы по давности последней покупки.
Сегментация клиентов:
- Клиенты, сделавшие покупки в последние 19 дней, попадают в верхнюю категорию по давности.
- Те, кто совершал покупки от 20 до 86 дней назад, попадают в среднюю категорию.
- Клиенты, последняя покупка которых была более 86 дней назад, попадают в нижнюю категорию.
Пример работы с данными:
Представим, что у нас есть клиент, который совершил покупки 1 и 2 января. Первая покупка на 100 рублей, вторая — на 1 000 рублей. Создаем сводную таблицу, где подсчитываем общую сумму покупок, частоту транзакций и дату последней покупки каждого клиента. Используем формулы Excel для автоматизации расчетов. Например, рассчитываем сколько дней прошло с последней покупки клиента (291 день для одного из клиентов, 8 дней для другого).
Применение результатов:
- С клиентами из верхних категорий можно усиливать взаимодействие, предлагая им специальные условия или бонусы.
- Клиенты из средних и нижних категорий могут стать целью маркетинговых кампаний для возвращения их активности.
RFM-анализ позволяет не только эффективно сегментировать клиентскую базу по степени их вовлеченности и ценности для компании, но и оптимизировать маркетинговые усилия, нацелив их на наиболее перспективные группы.
Подообнее о том, как сегментировать клиентов вы можете посмотреть в записи вебинара «Тонкости работы с клиентами»:
