3 Miért szegmentálja a közönséget?
miért fontos a szegmentálás az ügyfelek számára?
a hagyományos tömegmarketing lehetővé teszi, hogy kompromisszumot találjon, kielégítve a legtöbb embert ugyanazokkal az ajánlatokkal. Összehasonlításképpen, a szegmentálás lehetővé teszi, hogy nullázza az egyes ügyfelek elvárásait. Erre valódi igény van, mivel a fogyasztók 91% – a nagyobb valószínűséggel vásárol olyan márkáktól, amelyek személyre szabott élményeket kínálnak számukra.
miért fontos a szegmentálás a márka számára?
az ügyfelek és a piac jobb ismerete
a piac szegmentálása lényegében részletesen elemzi, hogy ki része a közönségnek, és milyen jellemzőket figyel meg az ügyfelek körében. Azt is lehetővé teszi, hogy megértsük, mely csoportok a leghűségesebbek a márkához (vagy költenek a legtöbbet, a legkevésbé hűségesek stb.), és ezzel a tudással felfegyverkezve jobban összehangolja jövőbeli marketing tevékenységeit. Ez végső soron lehetővé teszi, hogy jobb élményt nyújtson látogatóinak, és ezáltal megtartsa ügyfeleit.
jobb ároptimalizálás
nehéznek, sőt lehetetlennek tűnik az árak piaci szintű emelése egyik napról a másikra. Szegmentált megközelítés alkalmazásával azonban azonosíthatja azokat az embercsoportokat, akik készek egy kicsit többet fizetni a termékek vagy szolgáltatások konkrét felemelkedéséért. Erre a pontra részletesebben visszatérünk, amikor a szegmentálás alkalmazásait tárgyaljuk.
nagyobb értékteremtés
a piac szegmentált nézetével jelentősebb megtérülést láthat a marketing tevékenységeiben, mint egy általános megközelítéssel. Egy nem célzott kampány esetén, amely az egész piacra kiterjed, az átlagos sikerarány alacsonyabb lesz, mintha egy megfelelő és differenciált kampányt sikeresen célozna meg több alcsoportra. Lényegében hatékonyabb szegmensenként optimalizálni, mint az egész piacra optimalizálni.
4 Hogyan szegmentálja a közönséget?
a módszertan szempontjából kétféle módon lehet szegmentálni a közönséget: “a priori” kritériumok kiválasztásával vagy ügyféltípusok létrehozásával (a “post-hoc” módszer).
az “a priori” módszer
az “a priori” módszer, más néven szabályalapú szegmentálás, abból áll, hogy a közönséget manuálisan homogén részhalmazokra osztja előre meghatározott kritériumok szerint. A kritériumokat az adatelemzés eredményei alapján vagy egyszerűen a józan ész segítségével lehet kiválasztani.
például egy ruházati márka dönthet úgy, hogy szegmentálja közönségét a látogatók neme és földrajzi elhelyezkedése szerint. Így, egy Londonban élő nő, aki December 1-jén látogatja meg a weboldalt, téli kabátot kap, míg egy Spanyolországban élő férfinak, aki június hónapban meglátogatta a weboldalt, úszónadrágot mutatnak.
hol kezdjük? Ennek a módszernek a használatához már rendelkeznie kell egy elképzeléssel a közönség szegmentálásához releváns kritériumokról. Minél részletesebb a piaci ismerete, annál nagyobb esélye van a hatékony szegmentálás elérésére.
korlátozások: ez a módszer pontatlannak bizonyulhat, mivel egy Londonban élő nő, aki decemberben ellátogat a weboldalra, nagyon jól néz ki, hogy úszónadrágot vásárol az úszó fiának.
a “post-hoc “módszer
a “post-hoc” módszerrel, más néven klaszter alapú szegmentálással nem kritériumokkal vagy előre meghatározott szabályokkal kezdjük. Ehelyett megfigyeljük a látogatók közötti hasonlóságokat, majd csoportosítjuk őket e hasonlóságok szerint. Ezek nem rögzített kritériumok (életkor, földrajzi elhelyezkedés, érdekek stb.), hanem inkább egy adatkészlet: vásárlási magatartás, látogatói adatok, felmérésekre adott válaszok stb. Ez a megközelítés inkább a tényleges hasonlóságokat tárja fel, mint a hipotetikusakat.
például a “45 év feletti, autók iránt érdeklődő férfiak” (“a priori”) szegmentálása helyett “azokat az embereket szegmentáljuk, akik x gumiabroncsokat vásároltak egy adott promóció bemutatása után, és akik kijelentették, hogy több járművel rendelkeznek”. Ez aztán egy “potenciális ügyfél” szegmenst biztosít az autóipar számára, amely relevánsabb, mint az “a priori”épített szegmens.
hol kezdjük? Ehhez a megközelítéshez információkat kell gyűjtenie a webhely látogatóiról (Adatelemzés, kutatás, felmérések stb.), hogy a hasonló tulajdonságokkal rendelkezők csoportosíthatók legyenek.
kinek szól ez a módszer? A post-hoc megközelítés különösen azoknak a vállalatoknak felel meg, amelyek korlátozott ismeretekkel rendelkeznek piacukról, vagy “a priori” kritériumok alapján küzdenek a szegmensek azonosításával.
vegyük a Rakuten PriceMinister példáját, egy online piacteret, ahol magánszemélyek és szakemberek találkoznak vásárolni és eladni. Amikor egy felhasználó először meglátogatja a webhelyet, nem tudja meghatározni, hogy eladó vagy Vevő-e. Egyetlen a priori kritérium sem tenné lehetővé, hogy egyértelműen azonosítsa e két szegmenst. Ezért a PriceMinister a post-hoc módszert alkalmazza: a Kameleoon prediktív algoritmusainak köszönhetően a márka képes megkülönböztetni a két szegmenst és adaptálni a kampányait
5 szegmentálás és célzás: mi a különbség?
a szegmentálás az, amikor a piacot részhalmazokra osztja. Természetesen az azonosított szegmensek nem feltétlenül hasznosak a marketingstratégia szempontjából – ha például túl korlátozottak, vagy ha nem tudja elérni őket.
a trükk az, hogy azokat a szegmenseket célozza meg, amelyekbe befekteti a marketingkampány költségvetését: ez a célzási szakasz.
míg a célzás alkalmi tevékenység (kinek szól ez a marketingkampány?), a szegmentálás egy hosszabb távú megközelítés (kik a jelenlegi és jövőbeli ügyfeleim?).
6 Hogyan lehet rangsorolni a megcélzott szegmenseket
Íme néhány tényező, amely lehetővé teszi, hogy felismerje azokat a szegmenseket, amelyeket prioritásként kell megcéloznia:
a szegmensnek relevánsnak kell lennie
a szegmensnek relevánsnak kell lennie, azaz stratégiai értékkel kell rendelkeznie a vállalat számára, és magas hozzáadott értékű látogatókból kell állnia. Sőt, ahhoz, hogy relevánsak legyenek, a szegmenseknek különbözniük kell egymástól, mivel állítólag nem ugyanúgy reagálnak a tervezett marketingkampányokra.
például az Allopneus online gumiabroncs-kiskereskedő azonosította a “nehéz vezetők” szegmenst. Ez a szegmens a webhely forgalmának csak 10% – át teszi ki, de a márka forgalmának 25% – át teszi ki: ezért magas hozzáadott értékű cél.
a szegmensnek mérhetőnek kell lennie
a szegmensnek mérhetőnek és nyereségesnek kell lennie, vagyis világos képet kell adni a szegmenst alkotó potenciális ügyfelek számáról, vásárlóerejéről és vásárlási magatartásáról. Ezen elemek elemzésével meg tudja mérni a szegmens jövedelmezőségét.
ha azonosítja a potenciális ügyfelekből álló szegmenst, de ez csak a közönség egy kis részét foglalja magában, akkor nem lesz nyereséges.
a szegmensnek elérhetőnek kell lennie
a szegmensnek elérhetőnek kell lennie – képesnek kell lennie arra, hogy marketing tevékenységeivel elérje a benne rejlő lehetőségeket. Másképp fogalmazva, képesnek kell lennie arra, hogy kommunikáljon a céljaival, akár televízión, rádión, közösségi médián vagy más csatornákon keresztül, valamint képesnek kell lennie arra is, hogy a megrendelt termékeket eljuttassa hozzájuk.
vegyük egy olyan márka példáját, amely vonzó egy fiatal szegmens számára – jelen kell lennie olyan csatornákon, mint az Instagram vagy a Twitter, ha hitelesen szeretné elérni ügyfeleit.
7 Az alkalmazások szegmentálás
szegmentálja a közönség, persze. De mi történik ezután? Hogyan használja ezt a szegmentációs információt a gyakorlatban?
személyre szabhatja hirdetéseit és kommunikációit
tervezze meg hirdetési stratégiáját a piacot alkotó egyének és igényeik alapján.
például: Ha a közönség főleg kisgyermekekből áll, akkor azt szeretné, ha hirdetései szórakoztatóak lennének. A kampányok hangszínét hozzá kell igazítani a megcélzott szegmenshez. Tehát minél jobban ismeri a célját, annál jobban képes lesz elérni őket.
az online retargeting segítségével könnyen elérheti korábbi látogatóit a közönséghez igazított konkrét üzenettel.
a webhely tartalmának személyre szabása
kínáljon látogatóinak személyre szabott tartalmat érdeklődésük, földrajzi helyzetük vagy akár korábbi látogatásuk alapján.
például: Webhelyén átkapcsolhatja a képet a kezdőlapon, személyre szabott szalaghirdetéseket hozhat létre, vagy megváltoztathatja a tartalmat az egyes látogatók számára azonosított szegmens szerint.
személyre szabhatja a böngészést a webhelyén
a látogatók böngészési útját a szegmensük alapján is adaptálhatja.
például: kiemelheti az adott szegmens látogatói által leggyakrabban megtekintett kategóriákat, átrendezheti a menüszakaszokat preferenciáik szerint, vagy akár személyre szabhatja az eredményeket a keresősávban.
az e-mailek személyre szabása
küldjön személyre szabott e-maileket a látogatóknak, miután elhagyják az Ön webhelyét.
például: emlékeztesse látogatóit, hogy még nem fejezték be a vásárlást, vagy javasoljon olyan termékeket, amelyek a böngészési vagy vásárlási előzményeikhez kapcsolódnak.
személyre szabhatja ajánlatait
javasoljon ajánlatokat, például kedvezményes utalványokat vagy promóciós kódokat, attól függően, hogy a felhasználó milyen kapcsolatban áll a márkájával.
például: Ajánlat foglalkozik az új látogatók, hogy ösztönözze őket, hogy legyen az ügyfelek, a VIP ügyfelek megköszönni nekik a hűség, vagy a bizonytalan felhasználók meggyőzni őket, hogy vásárolni.
Design differenciált termékek
például: a Club Med két szegmenst azonosított: családok és gyermekek nélküli emberek. Ezért két különböző klubot tervezett, amelyek az egyes szegmensek elvárásaihoz és követelményeihez igazodtak.
állítsa be az árakat
például: A B2B árképzés gyakran az ügyfélvállalat méretétől és az esetleges igényektől függ, és gyakran magasabb a nagyobb vállalkozások számára. Tudjon meg többet a személyre szabásról.
8 szegmentálás prediktív célzással
láttuk, hogy a szegmentálás elengedhetetlen a hatékony marketingkampányok futtatásához. A márkák azonban még mindig sok nehézséggel szembesülnek a szegmentálás végrehajtásával. A Forrester Consulting által a simMachines számára készített tanulmány szerint a marketingesek 72% – a azt mondta, hogy nehezen tudja lefordítani és elemezni a látogatóiról gyűjtött adatokat, míg 62% – uknak problémái voltak a tartalom létrehozásával és a személyre szabott ajánlásokkal minden felhasználó számára.
itt jön létre a prediktív célzás.
a prediktív célzás magában foglalja a gépi tanulási algoritmus használatát a webhely látogatói adatainak elemzésére, lehetővé téve a márkák számára, hogy azonosítsák, mely látogatók tartoznak egy adott célszegmenshez. A látogatói viselkedés és a köztük lévő összefüggések megfigyelésével az algoritmus megtanulja, hogyan kell megjósolni az egyes látogatók viselkedését. Végül meghatározza – az idő múlásával növekvő pontossággal -, hogy melyik látogató melyik szegmenshez tartozik.
a gépi tanulás révén a prediktív megközelítés kiváló szegmentációt kínál, mivel képes tanulni a látogatók viselkedéséből, hogy böngészési útjuktól függően egyre relevánsabb élményeket kínáljon nekik. Ezt akkor is megteheti, ha ez az első látogatása a weboldalon.
miért érdemes prediktív célzást használni?
a prediktív célzás olyan szegmensek azonosítására szolgál, amelyek nem találhatók meg az a priori megközelítéssel. Elengedhetetlen, ha:
- a szegmenst meghatározó kritériumok homályosak, kétértelműek vagy változékonyak (“meg akarom határozni a bizonytalan látogatókat”,”meg akarom tudni, hogy melyik látogatómra lesz hatással a szűkösség hatása”)
- a szegmenst meghatározó kritériumok túl sokak és eltérőek, és lehetetlen kézzel modellezni.
ezekben a helyzetekben a prediktív célzás lehetővé teszi, hogy biztosan azonosítsa a megcélozni kívánt szegmenshez tartozó nagyobb számú látogatót.
ebben a diagramban valójában láthatjuk, hogy a prediktív megközelítés majdnem négyszer több célt fog azonosítani, mint a kézi módszer.
milyen eredmények várhatók a prediktív célzástól?
vegyük az Allopneus példáját, az online gumiabroncs-értékesítés francia vezetőjét. Célja, hogy megcélozza azokat az ügyfeleket, akiket “nehéz sofőröknek” tartanak, hogy konkrét üzletet kínáljanak nekik.
ezek a nehéz felhasználók olyan autósok, akik évente legalább 24 000 km-t tesznek meg, vagy több járművel rendelkeznek. A weboldal közönségének 10% – át és forgalmának 25% – át képviselik. Ez tehát egy magas hozzáadott értékű látogatói szegmens.
kézi szegmentálással nem lehet meghatározni, hogy mely látogatók tartoznak a “nehéz sofőr” szegmensbe, kivéve, ha már regisztráltak ügyfélként. A prediktív megközelítés tehát ideális eszköz ebben a helyzetben, lehetővé téve egy értékes, de nehezen azonosítható célszegmens elérését.
a forró adatok, például a böngészési út (márka, minőség, költségvetés, gumiabroncsméret), a földrajzi hely, a forrás (SEO/SEM), az egyes oldalakon töltött idő és a látogatások száma, valamint a hideg adatok, például a vásárlói profil (magánszemély, szakember, a tulajdonban lévő jármű típusa), a vásárlási előzmények vagy az űrlap kitöltése alapján az algoritmus megbecsüli, hogy mely látogatóknak van a legnagyobb valószínűsége a “nehéz vezető” szegmenshez való tartozásnak.
ezzel a módszerrel az Allopneus 48,1% – kal több “nehéz sofőr” ügyfelet képes azonosítani, mint a kézi szegmentálás révén, és az átlagos kosárérték 15,7% – os növekedését észlelte. A látogatók szegmentálása tehát kulcsfontosságú lépés a marketingstratégia kialakításában, és különös figyelmet igényel. Ez segít nullázni, hogy kit célozzon meg cselekedeteivel, és előnyt jelent a versenytársakkal szemben.