3 잠재고객을 세분화하는 이유는 무엇입니까?
고객에게 세분화가 중요한 이유는 무엇입니까?
전통적인 대량 마케팅을 통해 타협을 찾을 수 있으며 동일한 제안을 가진 가장 많은 사람들을 만족시킬 수 있습니다. 이에 비해 세그멘테이션을 사용하면 각 고객의 기대치를 제로화할 수 있습니다. 소비자의 91%가 개인화 된 경험을 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높기 때문에 이에 대한 실제 수요가 있습니다.
브랜드에 대한 세분화가 중요한 이유는 무엇입니까?
고객과 시장에 대한 더 나은 지식
시장을 세분화하면 기본적으로 해당 잠재고객의 일부가 누구인지,고객 중 어떤 특성을 관찰하는지 분석할 수 있습니다. 또한 어떤 그룹이 브랜드에 가장 충성하는지 이해할 수 있습니다(또는 가장 많이 지출하고 가장 충성도가 낮은 그룹 등).)그리고,저 지견에 무장해,잘 너의 미래 매매 활동을 맞추십시요. 이것은 궁극적으로 너를 너의 방문자에게 개량한 경험을 제안하,그런 까닭에 너의 고객을 유지하는 가능하게 할 것이다.
더 나은 가격 최적화
밤새 시장 전체에서 가격을 인상하는 것은 어렵고 불가능 해 보입니다. 그런데,분단한 접근을 사용해서 너는 너의 제품 또는 서비스에 명확한 향상을 위해 조금 더를 지불하는 준비되는 그룹 사람을 확인할 수 있는다. 우리는 세분화의 응용 프로그램을 논의 할 때 우리는 더 자세히이 시점에 다시 올 것이다.
더 큰 가치 창출
시장을 세분화하면 일반적인 접근 방식보다 마케팅 활동에 더 중요한 투자 수익을 볼 수 있습니다. 전체 시장에 나가 타겟팅되지 않은 캠페인으로,평균 성공률은 성공적으로 여러 하위 그룹에 적합하고 차별화 된 캠페인을 목표로하는 경우보다 낮은 것입니다. 본질적으로 전체 시장을 위해 최적화하는 것보다 세그먼트별로 세그먼트를 최적화하는 것이 더 효과적입니다.
4 청중을 어떻게 분류합니까?
방법론 측면에서 청중을 분류하는 방법은”선험적”기준을 선택하거나 클라이언트 유형(“사후”방법)을 만드는 두 가지 방법이 있습니다.
“선험적”방법
규칙 기반 세분화라고도 하는”선험적”방법은 미리 정의된 기준에 따라 청중을 동질적인 하위 집합으로 수동으로 나누는 것으로 구성됩니다. 기준은 데이터 분석의 결과에 따라 또는 단순히 상식을 사용하여 선택할 수 있습니다.
예를 들어 의류 브랜드는 방문자의 성별 및 위치 정보에 따라 청중을 분류하기로 결정할 수 있습니다. 그래서,런던에 거주 하 고 12 월 1 일에 웹사이트를 방문 하는 여자 겨울 코트와 함께 제시 될 것 이라고,반면 6 월 달에 웹사이트를 방문 하는 스페인에 살고 있는 남자 수영 트렁크를 표시 될 것 이다.
어디서부터 시작합니까? 이 방법을 사용하려면 이미 잠재고객 분할과 관련된 기준에 대한 아이디어가 있어야 합니다. 더 상세한 당신의 시장 지식,당신은 효율적인 분할을 달성 할 수있는 더 나은 기회.
제한 사항:이 방법은 12 월에 런던에 거주하고 웹 사이트를 방문한 여성이 수영하는 아들을 위해 수영 용 트렁크를 사려고 할 수 있기 때문에 부정확 할 수 있습니다.
“사후”방법
클러스터 기반 세분화라고도 하는”사후”방법을 사용하면 기준이나 미리 결정된 규칙으로 시작하지 않습니다. 대신,우리는 방문자 사이의 유사성을 관찰 한 다음 그 유사성에 따라 함께 그룹화합니다. 이들은 고정 된 기준(연령,지리적 위치,관심사 등)이 아닙니다.)오히려 데이터 세트:구매 행동,방문자 데이터,설문 조사에 대한 답변 등 이 접근 방식은 가상의 유사점이 아닌 실제 유사점을 나타냅니다.
예를 들어,”자동차에 관심이 있는 45 세 이상의 남성”(“선험적”)을 세분화하는 대신”특정 프로모션을 보여준 후 엑스 타이어를 구입 한 사람들과 여러 대의 차량을 소유하고 있다고 진술 한 사람들”을 세분화 할 것입니다. 그러면”선험적”으로 구축 된 세그먼트보다 관련성이 높은 자동차 시장에 대한”잠재 고객”세그먼트를 제공 할 것입니다.
어디서부터 시작합니까? 이 방법을 사용하려면 웹 사이트 방문자에 대한 정보를 수집해야합니다(데이터 분석,연구,설문 조사 등을 통해).)비슷한 특성을 가진 사람들을 함께 그룹화 할 수 있습니다.
이 방법은 누구를위한 것입니까? 사후 접근 방식은 특히 시장에 대한 지식이 제한적이거나”선험적”기준을 사용하여 세그먼트를 식별하기 위해 고군분투하는 회사에 적합합니다.
라쿠텐 프라이스미니스터의 예를 들자면,개인과 전문가가 만나 매매하는 온라인 마켓플레이스입니다. 사용자가 사이트를 처음 방문하면 판매자인지 구매자인지 판단할 방법이 없습니다. 선험적 기준은이 두 세그먼트 사이를 명확하게 식별 할 수 없습니다. 카메룬의 예측 알고리즘 덕분에 브랜드는 이 두 세그먼트를 구분하고 캠페인을 조정할 수 있습니다.
5 세분화 및 타겟팅:차이점은 무엇입니까?
세분화는 시장을 하위 집합으로 나누는 경우입니다. 물론,식별 된 세그먼트는 반드시 모든 마케팅 전략에 유용하지 않습니다-그들은 너무 제한되어있는 경우,예를 들어,또는 당신이 그들을 도달 할 수없는 경우.
트릭은 마케팅 캠페인 예산을 투자할 세그먼트를 타겟팅하는 것입니다.
타겟팅은 가끔 발생하는 활동이지만(이 마케팅 캠페인은 누구를 대상으로합니까?),세분화는 더 장기적인 접근 방식입니다(현재 및 미래의 고객은 누구입니까?).
6 타겟팅 할 세그먼트의 우선 순위 지정 방법
타겟팅해야 할 세그먼트를 우선 순위로 인식 할 수있는 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.
세그먼트는 관련성이 있어야합니다
세그먼트는 관련성이 있어야합니다. 또한,관련,세그먼트 해야 서로 다른 이후 그들은 계획 된 마케팅 캠페인에 동일한 방식으로 반응 해서는 안 됩니다.
예를 들어 온라인 타이어 소매 업체 알롭네우스는”무거운 드라이버”세그먼트를 확인했다. 이 세그먼트는 웹 사이트 트래픽의 10%만 차지하지만 브랜드 매출의 25%를 차지합니다.
세그먼트는 측정 가능해야 합니다
세그먼트는 측정 가능하고 수익성이 있어야 합니다. 이러한 요소를 분석하면 세그먼트의 수익성을 측정 할 수 있습니다.
잠재 고객으로 구성된 세그먼트를 식별하지만 잠재 고객의 작은 부분 만 포함하면 수익성이 없습니다.
세그먼트에 액세스할 수 있어야 합니다.
세그먼트에 액세스할 수 있어야 합니다. 다른 방법으로 말하면 텔레비전,라디오,소셜 미디어 또는 기타 채널을 통해 목표와 통신 할 수 있어야하며 주문하는 제품을 제공 할 수 있어야합니다.
젊은 세그먼트에 호소하고자하는 브랜드의 예를 들어–그것은 진정으로 고객에게 도달 할 경우 인스 타 그램과 트위터 같은 채널에 존재해야합니다.<.>
7 세그먼트의 응용
세그먼트 청중,물론. 그러나 다음에 무슨 일이 일어날까요? 이 세분화 정보를 실제로 어떻게 사용합니까?
광고 및 커뮤니케이션 맞춤 설정
시장을 구성하는 개인과 그들의 요구를 기반으로 광고 전략을 설계하십시오.
예: 너의 경청자가 유아의 주로 변상되면,너는 너의 광고를 재미 이는 원할 것이다. 캠페인의 어조는 타겟팅하는 세그먼트에 맞게 조정해야 합니다. 그래서,더 나은 당신이 당신의 목표를 알고,더 나은 당신이 그들을 도달 할 수 있습니다.
온라인 리타게팅을 사용하면 잠재고객에게 적합한 특정 메시지를 통해 이전 방문자에게 다시 쉽게 도달할 수 있습니다.
웹 사이트의 콘텐츠 맞춤 설정
방문자에게 관심사,위치 정보 또는 이전 방문을 기반으로 개인화 된 콘텐츠를 제공하십시오.
예: 귀하의 웹 사이트에,당신은 홈페이지에 이미지를 전환 개인화 된 배너를 만들거나 각 방문자에 대해 식별 한 세그먼트에 따라 내용을 변경할 수 있습니다.
웹 사이트에서 브라우징 맞춤 설정
세그먼트에 따라 방문자의 브라우징 여정을 조정할 수도 있습니다.
예:해당 세그먼트에서 방문자가 가장 자주 보는 범주를 강조 표시하거나 기본 설정에 따라 메뉴 섹션을 재구성하거나 검색 창에서 결과를 개인화 할 수 있습니다.
이메일 맞춤 설정
방문자가 웹 사이트를 떠난 후 맞춤 이메일을 보냅니다.
예:방문자가 구매를 완료하지 않았거나 검색 또는 구매 내역과 연결된 제품을 제안하지 않았음을 알립니다.
거래 맞춤 설정
사용자의 브랜드와의 관계에 따라 할인 바우처 또는 프로모션 코드와 같은 거래를 제안합니다.
예: 새로운 방문자에게 거래를 제안하여 고객이 되도록하고,귀빈 고객에게 충성도에 대해 감사하거나 미정 사용자가 구매하도록 설득하십시오.
디자인 차별화 된 제품
예를 들면:클럽 메드는 두 세그먼트를 확인:자녀가없는 가족과 사람들. 따라서 각 부문의 기대와 요구 사항에 맞는 두 개의 서로 다른 클럽을 설계했습니다.
가격 조정
예를 들어: 가격 책정은 고객 회사의 규모와 요구 사항에 따라 이루어지며,대기업에서는 더 높게 책정되는 경우가 많습니다. 개인화에 대해 자세히 알아보세요.
8 예측 타겟팅을 통한 세분화
우리는 세분화가 효과적인 마케팅 캠페인을 실행하는 데 얼마나 중요한지 보았습니다. 그러나 브랜드는 여전히 세분화를 구현하는 데 많은 어려움을 겪습니다. 에 의해 수행 된 연구에 따르면 포레스터 컨설팅에 대한 심머신,,72%의 마케터들이 어려움을 번역하고 분석 데이터를 수집에 대한 그들의 방문자,하는 동안 62%는 문제를 만드는 콘텐츠 및 개인화된 권장 사항에 대한 각 사용자.
예측 타겟팅이 작동하는 곳입니다.
예측 타겟팅은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 웹 사이트 방문자 데이터를 분석하여 브랜드가 특정 대상 세그먼트에 속한 방문자를 식별 할 수있게합니다. 방문자 행동과 그 사이의 상관 관계를 관찰함으로써 알고리즘은 각 방문자의 행동을 예측하는 방법을 학습합니다. 결국 시간이 지남에 따라 정확도가 증가함에 따라 어떤 방문자가 어떤 세그먼트에 속하는지 결정합니다.
기계 학습을 통해 예측 접근 방식은 방문자의 행동으로부터 학습하여 탐색 여정에 따라 더욱 관련성이 높은 경험을 제공 할 수 있기 때문에 우수한 세분화를 제공합니다. 그리고 그것은 웹사이트에 그들의 첫번째 방문 이더라도 이것을 할 수 있다.
왜 예측 타겟팅을 사용합니까?
예측 타겟팅은 선험적 접근 방식을 사용하여 찾을 수없는 세그먼트를 식별하는 데 사용됩니다. 그것은 필수적 때:
- 세그먼트를 정의하는 기준은 모호하거나 모호하거나 변경 가능합니다(“미정 방문자를 식별하고 싶다”,”희소성 효과의 영향을 받는 방문자가 누구인지 알고 싶다”)
- 세그먼트를 정의하는 기준은 너무 많고 비슷하지 않으며 손으로 모델링하기가 불가능합니다.
이러한 경우 예측 타겟팅을 사용하면 타겟팅하려는 세그먼트에 속하는 더 많은 수의 방문자를 확실하게 식별할 수 있습니다.
이 차트에서 우리는 실제로 예측 접근 방식은 수동 방법보다 거의 4 배 더 많은 목표를 식별 할 것을 볼 수 있습니다.
예측 타겟팅에서 기대할 결과는 무엇입니까?
온라인 타이어 판매에서 프랑스의 선두 주자 인 알롭네우스의 예를 들어 보겠습니다. 그 목표는 그들에게 특정 거래를 제공하는”무거운 드라이버”로 간주 그 고객을 대상으로하는 것입니다.
이 무거운 사용자는 적어도 24,000 킬로미터를 커버하는 운전자 또는 여러 차량을 소유 한 운전자입니다. 그들은 웹 사이트 잠재 고객의 10%와 매출의 25%를 나타냅니다. 이것은 그러므로 높은 부가 가치를 가진 방문자 세그먼트이다.
수동 분할을 사용하면 이미 고객으로 등록되지 않는 한”무거운 드라이버”세그먼트에 속한 방문자를 확인할 수 없습니다. 따라서 예측 접근 방식은 이 상황에서 이상적인 도구이므로 가치가 있지만 식별하기 어려운 대상 세그먼트에 도달할 수 있습니다.
검색 여정(브랜드,품질,예산,타이어 크기),지리적 위치,출처(검색 엔진 최적화/검색 엔진 최적화),각 페이지에서 보낸 시간 및 방문 횟수와 같은 핫 데이터를 구매자 프로필(개인 개인,전문가,소유 차량 유형),구매 내역 또는 양식 완성과 같은 콜드 데이터와 상호 참조함으로써 알고리즘은 방문자가”무거운 운전자”세그먼트에 속할 확률이 가장 높은 것으로 추정합니다.
이 방법을 사용하면 알롭네우스는 수동 세분화를 통해보다 48.1%더 많은”무거운 운전자”고객을 식별 할 수 있으며 평균 카트 값이 15.7%증가한 것으로 나타났습니다. 방문자 분할은 이렇게 너의 매매 전략을 만들안에 중요한 단계,및 특별한 주의를 요구하는 것 이다. 그것은 당신이 당신의 행동을 목표로하고 당신에게 당신의 경쟁자를 통해 우위를 제공 누구에 제로 도움이 될 것입니다.