Сегментация клиентов: какие задачи решает и для чего нужна

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»:


 

Другие публикации

Как подготовить историю продаж, чтобы получить корректный прогноз спроса

Чтобы определить, сколько товара необходимо хранить, обычно строят прогноз будущих продаж на основе прошлой статистики, а потом добавляют страховой запас. В итоге должен получиться запас, который удовлетворит спрос с заданным уровнем сервиса. Но прошлая история продаж часто имеет мало общего с реальным спросом. Возможно, у нас купили бы больше или меньше, если бы не внешние факторы, которые подействовали на продажи. Чтобы заказать нужное количество товара, правильнее прогнозировать не продажи на основе прошлых продаж, а спрос на основе прошлого спроса. Но где взять историю спроса, если мы фиксировали только продажи?

15 января 2024

Как подготовить историю продаж, чтобы получить корректный...

Чтобы определить, сколько товара необходимо хранить, обычно строят прогноз будущих продаж на основе прошлой...