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.
 

Подробнее о том, как сегментировать клиентов, вы можете посмотреть в записи вебинара «Тонкости работы с клиентами»:

 

Другие публикации