Как называется сегмент клиента. Сегментирование клиентов. Создание групп целевых клиентов
Артем Эмануэль
АВС-анализ – это один из самых доступных методов группировки клиентов по степени важности. В первую очередь, он полезен тем компаниям, где существуют сложности с обработкой данных специализированным программным обеспечением. Однако у начинающих специалистов, которые впервые столкнулись с необходимостью проанализировать продажи с помощью этого метода, он нередко вызывает массу вопросов. Попробуем разобраться, что именно приводит к сложностям и как их преодолеть.
Беглый анализ
АВС-анализ – это один из методов ранжирования клиентской базы на группы с разным удельным весом, в зависимости от того или иного критерия. В литературе чаще всего можно встретить примеры проведения АВС-анализа по показателям продаж в натуральном выражении, оборота или прибыли.
Одним из вариантов интерпретации АВС-анализа является диаграмма Паретто. Дело в том, что АВС-анализ базируется на принципе Паретто, который означает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий - лишь 20% результата. Однако при проведении АВС-анализа клиенты, как правило, распределяются не на две, а на три группы А – 75%, В – 20% и С – 5%. Откуда берутся эти цифры? «Из головы». На самом деле, число таких групп и процентные отношения между ними могут быть произвольными, в чем мы сможем убедиться чуть ниже.
Для макетолога, который является экспертом в своей отрасли, подобной технологии ранжирования клиента совершенно достаточно для общей оценки ситуации на конкретном предприятии. Но для специалиста, который только начинает свое знакомство с тем или иным рынком, может быть полезен более глубокий анализ. В этом мы имели возможность убедиться на собственном опыте. Вкратце объясним те сложности, с которыми мы и наши коллеги сталкивались при проведении анализа описанным выше методом.
Во-первых, при произвольном изменении процента покрытия групп «А», «В» и «С» меняется их состав, причем зачастую довольно существенным образом. Как с этим быть, какие выводы делать и какие рекомендации предлагать предприятию, становится непонятным. Кроме того, если использовать деление на группы для оценки «важности клиентов», на первый взгляд, очень сложно понять, почему группа «А» должна вносить вклад в размере 75%, а, например, не в размере 80%.
Во-вторых, если мы используем заданный процент для анализа динамики поступлений от клиентов в течение времени , может получиться так, что какой-нибудь отдельно взятый клиент с одним и тем же стабильным объемом покупок (или прибылью) попадает в разные группы, в зависимости от взятого периода.
Пример такой ситуации приведен в группе таблиц №1. В ней мы рассматриваем реальную ситуацию, сложившуюся в компании, которая занимается продажей тканей, и приводим анализ пяти ее клиентов по критерию объема закупок в натуральном выражении за год. При этом в данном случае, проводя АВС-анализ, клиентов мы будем «разбивать» в соотношении 70:20:10.
Группа таблиц №1
А) Данные по продажам ткани в динамике: простой список клиентов
Б) Данные по продажам ткани в динамике: ранжированный список клиентов
В) Предварительное распределение клиентов по группам
| Группы | 2000 г (метров) | 2001 г (метров) | 2002г (метров) |
| А - 70% | 2835 | 10 171 | 12 810 |
| В - 20% | 810 | 2906 | 3 660 |
| С - 10% | 405 | 1453 | 1830 |
С какими проблемами мы сталкиваемся в данном примере? Проблема первая: анализируя ситуацию в динамике, невозможно точно отнести клиентов к той или иной группе. По данным на 2000 г., «Клиент №1» формирует группу «А», но также вносит свой вклад в долю группы «В». Но в следующие два года «Клиент №1», наоборот, вносит очень незначительный вклад в группу «А», хотя при этом у него наблюдается положительный рост объема продаж. Неопределенной является ситуация и с «Клиентом №2»: в первый год он попадает в группу «В», а в третий - в группу «С», хотя объем его закупок не изменился.
Конечно, можно обратить внимание на то, что в 2001 г. у компании появился новый клиент – «Клиент №5», который существенным образом повлиял на расклад ситуации. Поэтому можно попытаться решить проблему «миграции» групп путем раздельного анализа старых и новых клиентов, но и это позволяет решить имеющуюся проблему лишь частично.
Проблема номер два : если нам, к примеру, понадобится проанализировать историю клиентов и по объемам продаж, и по показателям прибыли, и по срокам погашения дебиторской задолженности, то мы не сможем этого сделать. В данном примере невозможно анализировать клиентов по нескольким параметрам одновременно, хотя такой многомерный анализ является сутью грамотного разбиения клиентов на группы.
Таким образом, описанный нами вариант ранжирования клиентов по фиксированному проценту покрытия оптимален, когда нам необходимо провести анализ клиентов в рамках одного периода. А вот анализ показателей в динамике в этом случае затруднен.
Как обойти описанные выше сложности? Это возможно, если за основу для разбиения по группам взять не заданный процент, а фиксированный объем продукции в натуральном выражении. Вернемся к нашему примеру. Предположим, мы хотим, чтобы в группу «А» были включены клиенты, чей годовой объем закупок превышает 1000 м, в группу «В» – клиентов с закупками от 100 до 999 м, а в группу «С» – клиентов, покупающих менее 100 м ткани.
Тогда по итогам 2000 г. в группу «А» войдет клиент №1, в группу «В» – клиенты №2 и №3, а в группу «C» – клиент №4. Как видно, этот вариант разбиения клиентов снял проблему невозможности четко определить, в какую группу относится клиент. Также отсутствует проблема «перехода» клиента из одной группы в другую без реального изменения объема продаж. Но возникает ряд других сложностей. В 2001 г. в группу «А» вошли клиенты №1 и №5, в группу «В» – №2, №3 и №4. В 2002 г. в группу «А» попали клиенты №4, №1 и №5, в группу «В» – №3 и №2. Как это повлияло на распределение процентных долей наших групп? Данные представлены в таблице №2.
Таблица №2. Данные по продажам ткани и ранжирование клиентов исходя из фиксированных показателей объема закупок
| 2000 г. | 2001 г. | 2002 г. | ||||||
| Клиент 1 | 3000 | А | Клиент 5 | 10 000 | А | Клиент 5 | 12 000 | А |
| Клиент 2 | 700 | В | Клиент 1 | 3200 | А | Клиент 1 | 3800 | А |
| Клиент 3 | 300 | В | Клиент 2 | 700 | В | Клиент 4 | 1000 | А |
| Клиент 4 | 50 | С | Клиент 3 | 450 | В | Клиент 3 | 800 | В |
| Клиент 5 | 0 | Клиент 4 | 180 | В | Клиент 2 | 700 | В | |
| Всего: | 4050 | 14 530 | 18 300 | |||||
| Процент | Процент | Процент | ||||||
| А | 74% | А | 91% | А | 92% | |||
| В | 25% | В | 9% | В | 8% | |||
| С | 1% |
Вводя фиксированный объем закупок в качестве границ для групп, мы можем увидеть, насколько существенно различается вклад каждой группы из года в год. При этом определение базовых объемов закупок, которые берутся за основу для разделения клиентов на группы, будет критичным для анализа.
Углубленный анализ
Метод, о котором мы рассказали в предыдущем разделе, хорош для быстрого, поверхностного анализа динамики клиентов. Предположим, нам надо посмотреть, как менялась структура клиентов по заданному параметру (например, объем продаж) в течение нескольких лет. Сначала мы проводим анализ последнего года по первому методу, то есть исходя из заданного процента покрытия групп (70:20:10). Потом мы анализируем группу «А» и выбираем базовый объем продаж. В нашем случае в качестве базового периода был принят 2000 год, а исходя из беглого анализа клиентов, мы пришли к выводу, что критичными являются объемы продаж в 1000 и 100 метров.
И, наконец, проводим разбиение с использованием выбранного критического значения нужного параметра по всем годам (в приведенном примере это объем продаж в натуральном выражении). Видно, что группа «А» существенно увеличила свой вклад в объемы продаж фирмы.
Кстати, этот же анализ можно провести с учетом дополнительных параметров «новый клиент», «старый клиент», «потерянный клиент» и «вернувшийся клиент». Но об этом мы расскажем чуть позже. А пока посмотрим, как можно повысить качество ранжирования, если обосновать выбор критических значений.
Мы предлагаем один из самых простых и интуитивно понятных способов решения этой задачи – будем разбивать клиентов с использований квартилей . А сделаем мы это на примере случайной выборки из 22 клиентов компании (данные представлены в группе таблиц №3).
Группа таблиц №3.
А) Исходные данные: продажи по клиентам
| Клиент | Объем покупок (в метрах) |
| 30000 |
| 7000 |
| 5000 |
| 3600 |
| 2300 |
| 1000 |
| 860 |
| 700 |
| 680 |
| 620 |
| 590 |
| 510 |
| 470 |
| 350 |
| 320 |
| 250 |
| 200 |
| 180 |
| 170 |
| 170 |
| 140 |
| 50 |
| Итого | 55160 |
Б) Распределение значений
Интуитивно можно предположить, что пороговыми значениями будет 1000 и 10 000.
Проверим. Вычисляем выбросы по формуле:
Выброс = «Верхний квартиль» + 1,5 * (Верхний квартиль - Нижний квартиль) = 2093,75.
То есть, все числа, превышающие 2093,75, - выбросы.
Нижние выбросы в данном случае нас не интересуют. На практике они часто не учитываются, потому что:
Нижний выборос = Нижний квартиль - 1,5 * (Верхний квартиль - Нижний квартиль) = - 410.
В) Рассматриваем продажи по клиентам, попавшим в верхние выбросы
Г) Итоговое разбиение клиентов
| Группа | Клиент | Продажи | Продажи по группе | Процентная доля |
| А | Клиент 1 | 30000 | ||
| 30000 | 54% | |||
| В | Клиент 9 | 7000 | ||
| Клиент 2 | 5000 | |||
| Клиент 10 | 3600 | |||
| Клиент 17 | 2300 | |||
| 17900 | 32% | |||
| С: | Клиент 3 | 1000 | ||
| Клиент 18 | 860 | |||
| Клиент 11 | 700 | |||
| Клиент 7 | 680 | |||
| Клиент 21 | 620 | |||
| Клиент 8 | 590 | |||
| Клиент 16 | 510 | |||
| Клиент 20 | 470 | |||
| Клиент 19 | 350 | |||
| Клиент 14 | 320 | |||
| Клиент 4 | 250 | |||
| Клиент 12 | 200 | |||
| Клиент 6 | 180 | |||
| Клиент 13 | 170 | |||
| Клиент 16 | 170 | |||
| Клиент 5 | 140 | |||
| Клиент 15 | 50 | |||
| 7260 | 13% |
Несколько пояснений к расчетам. Приведенный список клиентов сортируется по мере уменьшения объемов покупок. После этого для приведенных показателей определяются: среднее значение, медиана, нижний и верхний квартиль . Все эти вычисления можно делать с помощью стандартных функций «КВАРТИЛЬ» и «СРЗНАЧ» в Microsoft Excel.
Если посмотреть на значения из списка бегло, можно предложить разбить клиентов на группы по следующему принципу:
- Группа А – от 10 000 м,
- Группа В – от 1 000 до 9 000,
- Группа С – от 999 и ниже.
Теперь считаем выборосы и получаем, что критическим значением для верхнего выбороса является (округленно) число 2094. Благодаря этому вычислению мы можем для начала разбить клиентов на две группы: в первую попадут те, чей объем покупок выше указанного значения, во вторую - те, чей объем ниже. В приведенном примере первая группа будет обеспечивать 87% всех продаж в натуральном выражении (общая сумма продаж равняется 55 160 метрам, а на первую группу приходится 47 900 из них). Мимоходом заметим, что подобная ситуация характерна для сырьевых рынков и рынков расходных материалов.
Что теперь? Проведение дальнейшего анализа зависит от поставленных задач. В целом можно пойти двумя путями. Можно первую полученную группу назвать группой «А», а оставшуюся часть, при необходимости, разбить еще на две группы - это уже субъективное решение. А можно полученные выбросы опять проанализировать с помощью квартилей, как мы и поступили. В некоторых случаях это дает очень полезные данные. К примеру, в нашем случае был выделен один клиент, чей объем продаж сильно отличается от всех остальных (см. таблицы 3-В и 3-Г).
По итогам анализа мы видим, что в группу «А» вошел только один клиент. Если мы встречаемся с такой ситуацией на практике, мы всегда стараемся понять, откуда взялся такой клиент, который вносит целых 54% в продажи и по сути формирует собой целую группу. Для начала мы советуем обратиться к исходным данным и проверить, нет ли там ошибки.
Но в данном случае все проще. Специфика деятельности взятого нами сырьевого рынка в том, что на нем действительно присутствует небольшая группа клиентов, которая обеспечивает непропорционально высокий вклад в продажи. Отметим, что в данном случае мы имеем дело с небольшой выборкой из 280 клиентов компании, а на самом деле таких крупных заказчиков, как в группе «А», у нее 7 и они обеспечивают 88-процентный вклад в продажи.
Так как анализ с помощью квартилей и выбросов помогает выделить клиентов, чей объем продаж сильно отличается от общей группы, повторный анализ этим методом позволяет определить клиентов, к которым надо относиться ОЧЕНЬ внимательно. На практике мы часто проводим повторный анализ с помощью квартилей, чтобы выделить клиентов в особую группу VIP, которую мы добавляем к традиционным А, В и С.
Теперь пойдем дальше. К настоящему моменту мы осуществляли общий анализ вклада клиентов в продажи. Теперь же рассмотрим выборки клиентов за три года и проанализируем показатели в динамике (данные представлены в группе таблиц №4).
Группа таблиц №4
А) Показатели продаж в динамике, исходные данные
| Клиент | 2000-й г. (м) | 2001-й г. (м) | 2002-й г. (м) |
| Клиент 1 | 30000 | 35000 | 32000 |
| Клиент 10 | 3600 | 2800 | |
| Клиент 11 | 700 | 650 | 8000 |
| Клиент 12 | 200 | 600 | |
| Клиент 13 | 170 | 350 | 240 |
| Клиент 14 | 320 | 2000 | 600 |
| Клиент 15 | 50 | ||
| Клиент 16 | 510 | 600 | 800 |
| Клиент 16 | 170 | 4000 | 7000 |
| Клиент 17 | 2300 | 500 | 410 |
| Клиент 18 | 860 | 710 | 950 |
| Клиент 19 | 350 | 1100 | 980 |
| Клиент 2 | 5000 | 15000 | |
| Клиент 20 | 470 | 800 | 970 |
| Клиент 21 | 620 | 250 | 270 |
| Клиент 22 | 2500 | 3200 | |
| Клиент 23 | 520 | 680 | |
| Клиент 24 | 1700 | 2200 | |
| Клиент 25 | 150 | ||
| Клиент 26 | 270 | 530 | |
| Клиент 27 | 40 | 150 | |
| Клиент 28 | 6800 | 9400 | |
| Клиент 29 | 380 | 570 | |
| Клиент 3 | 1000 | 460 | 980 |
| Клиент 30 | 710 | ||
| Клиент 4 | 250 | 350 | 410 |
| Клиент 5 | 140 | 270 | 250 |
| Клиент 6 | 180 | 560 | |
| Клиент 7 | 680 | 240 | 950 |
| Клиент 8 | 590 | 280 | |
| Клиент 9 | 7000 | 6800 | 9400 |
| Итого | 55160 | 83030 | 84300 |
Примечание. Казалось бы, наблюдается явное несоответствие в группировке клиентов по годам, если мы будем осуществлять ее на основе анализа квартилей по каждому отдельно взятому году. В 2000 году в группу "В" попадет любой клиент, чей объем покупок выше 3000 м, а в 2001 году - те, у кого объем продаж выше 4000 м. Но это лишь на первый взгляд.
Для начала проверим адекватность разбиения клиентов по группам. Для этого проведем описанный выше анализ для каждого года отдельно.
Б) Квартили и выбросы: анализ по годам
В) Ранжирование по группам
| Клиент | 2000-й г. | Группа | 2001-й г. | Группа | 2002-й г. | Группа |
| Клиент 1 | 30000 | А | 35000 | А | 32000 | А |
| Клиент 9 | 7000 | В | 6800 | В | 9400 | В |
| Клиент 28 | 6800 | В | 9400 | В | ||
| Клиент 11 | 700 | С | 650 | С | 8000 | В |
| Клиент 16 | 170 | С | 4000 | В | 7000 | В |
| Клиент 22 | 2500 | С | 3200 | С | ||
| Клиент 10 | 3600 | В | 2800 | С | ||
| Клиент 24 | 1700 | С | 2200 | С | ||
| Клиент 19 | 350 | С | 1100 | С | 980 | С |
| Клиент 3 | 1000 | С | 460 | С | 980 | С |
| Клиент 20 | 470 | С | 800 | С | 970 | С |
| Клиент 18 | 860 | С | 710 | С | 950 | С |
| Клиент 7 | 680 | С | 240 | С | 950 | С |
| Клиент 16 | 510 | С | 600 | С | 800 | С |
| Клиент 23 | 520 | С | 680 | С | ||
| Клиент 14 | 320 | С | 2000 | С | 600 | С |
| Клиент 29 | 380 | С | 570 | С | ||
| Клиент 6 | 180 | С | 560 | С | ||
| Клиент 26 | 270 | С | 530 | С | ||
| Клиент 17 | 2300 | В | 500 | С | 410 | С |
| Клиент 4 | 250 | С | 350 | С | 410 | С |
| Клиент 21 | 620 | С | 250 | С | 270 | С |
| Клиент 5 | 140 | С | 270 | С | 250 | С |
| Клиент 13 | 170 | С | 350 | С | 240 | С |
| Клиент 27 | 40 | С | 150 | С | ||
| Клиент 2 | 5000 | В | 15000 | В | ||
| Клиент 30 | 710 | С | ||||
| Клиент 12 | 200 | С | 600 | С | ||
| Клиент 8 | 590 | С | 280 | С | ||
| Клиент 25 | 150 | С | ||||
| Клиент 15 | 50 | С |
Г) Вклад каждой группы в продажи:
| 2000-й г. | 2001-й г. | 2002-й г. | |
| Итоговый объем продаж | 55160 | 83030 | 84300 |
| Кол-во клиентов | 22 | 28 | 25 |
| 2507,273 | 2965,357 | 3372 | |
| Группа А | |||
| 30000 | 35000 | 32000 | |
| 54% | 42% | 38% | |
| Кол-во клиентов | 1 | 1 | 1 |
| В % от всех клиентов | 5% | 4% | 4% |
| Средний объем продаж в пересчете на 1 клиента | - | - | - |
| - | - | - | |
| Коэффициент вариации | - | - | - |
| Группа В | |||
| Объем продаж по группе за год | 17900 | 32600 | 33800 |
| В % от итогового объема продаж | 32% | 39% | 40% |
| Кол-во клиентов | 4 | 4 | 4 |
| В % от всех клиентов | 18% | 14% | 16% |
| Средний объем продаж в пересчете на 1 клиента | 4475 | 8150 | 8450 |
| S (стандартное отклонение в данной группе) | 2012,254 | 4753,595 | 1170,47 |
| Коэффициент вариации | 45% | 58% | 14% |
| Группа С | |||
| Объем продаж по группе за год | 7260 | 15430 | 18500 |
| В % от итогового объема продаж | 13% | 19% | 22% |
| Кол-во клиентов | 17 | 23 | 20 |
| В % от всех клиентов | 77% | 82% | 80% |
| Средний объем продаж в пересчете на 1 клиента | 427,0588 | 670,8696 | 925 |
| S (стандартное отклонение в данной группе) | 1013,346 | 613,4471 | 840,0407 |
| Коэффициент вариации | 237% | 91% | 91% |
Что мы сделали? В качестве исходных данных для анализа мы снова взяли реальные показатели продаж тканей за три года. Если информация о покупках для некоторых клиентов за какой-то год отсутствует, это означает, что в этот период они не купили ничего.
В таблице №4-Б представлены данные анализа клиентов по квартилям и разбросам за каждый год отдельно. Что можно сказать о динамике продаж без анализа новых, старых, упущенных и вернувшихся клиентов? Если посмотреть на объемы продаж, то мы видим резкий рост в 2001 году по сравнению с 2000, и примерно один и тот же уровень в 2002. Но если сравнить выбросы №1 и №2 за три года, мы видим, что их динамика отличается от общей динамики продаж. Это говорит о значительных изменениях в структуре клиентов компании (выбросы №2 в первом и третьем периоде практически одинаковы, а во втором – резко повышаются).
Если работать с таким относительно небольшим диапазоном данных, как в данном примере, такую тенденцию легко обнаружить невооруженным взглядом, даже без анализа динамики квартилей. Но если список клиентов исчисляется сотнями, то можно использовать рекомендованными нами несложный подход, чтобы быстро оценить внутренние изменения клиентской базы за разные периоды.
Данные в таблице №4-Г интересно рассмотреть более детально. Из нее мы видим, что для данного примера в группу «А» входит только 1 клиент. Это нетипичная ситуация, и как объяснялось ранее, она возникла потому, что мы используем выборки из реальных данных сырьевого предприятия, а также разбиваем клиентов на группы с помощью повторного анализа выбросов. Если такая ситуация возникает на практике, то такого клиента (или очень малое число клиентов, значительно превосходящих по объемам продаж основную группу), полезно рассматривать отдельно, к чему мы еще вернемся.
Кроме того, из таблицы №4-Г можно заключить, что вклад группы «В» в общий объем продаж постепенно растет, хотя динамика последних двух лет незначительна, а количество клиентов не меняется. Повышается и средний размер покупки, хотя и здесь в два последние периода рост незначителен.
Если посмотреть на значения стандартного отклонения и коэффициента вариации, мы можем сделать вывод, что в 2002 году группа «В» по объему покупок достаточно гомогенна, а в 2001 году разброс объема продаж внутри группы наиболее выражен. Из этого мы можем сделать два предположения: либо мы имеем дело с различными сегментами клиентов, либо мы имеем дело с различной эффективностью работы нашей компании с этой группой клиентов. Забегая вперед, скажем, что для того, чтобы сделать окончательный вывод, нужно проводить несколько иной вид анализа, который мы рассмотрим позже.
В группе «С» ситуация иная. Внутри этой группы наблюдается значительный разброс по показателям продаж. С одной стороны, это может говорить о том, что разбиение клиентов на группы выполнено неверно. Но если мы уверены в корректности ранжирования, мы можем констатировать, что клиенты данного сегмента значительно разнятся между собой. Динамика по ее вкладу в продажи положительна, но с количеством клиентов такой четкой зависимости нет.
Итак, для наиболее полного анализа клиентов полезно совместить все три описанных выше подхода: первый – на основе заданного процентного вклада в группу, второй – на основе заданного вклада в абсолютном выражении, третий – на основе анализа распределения с использованием квартилей. Не вдаваясь в подробности, скажем лишь, что последний вариант разбиения клиентов хорошо подходит для относительного анализа динамики клиентов, но не может быть использован для отнесения клиентов в группы для того, чтобы использовать их как индикаторы «значимости» клиентов.
Нужно учитывать, что повторный анализ выбросов может сформировать очень небольшую группу клиентов. Тогда ее полезно выделить в отдельную группу VIP, а разбиение оставшейся части делать немного по-другому. Обычно, когда повторный анализ выбросов дает группу из очень небольшого числа клиентов, то структура продаж будет очень неоднородной. Этих клиентов стоит рассматривать отдельно и анализировать, почему возникла такая ситуация. Очень часто это может говорить о том, что компания «доросла» до нового этапа – для работы с очень крупными заказчиками и эта группа VIP сильно отличается от всех прошлых клиентов.
Возможны, конечно, и другие варианты. В общем случае, еще раз повторимся, эту группу надо рассматривать отдельно. Тогда на данном этапе у нас получатся только две основные группы. Первая – группа «А», которую мы выделили исходя из анализа выбросов первый раз. Чтобы «разбить» оставшуюся «внизу» группу на две части, полезно посмотреть, какой вклад в продажи вносит уже готовая группа «А». Если группа «А» занимает в структуре продаж больше 70%, то полезно пытаться разбить оставшуюся группу так, чтобы клиенты «В» занимали от 20 до 25%.
Тут возникает проблема, которой мы пока не касались. Предположим, у Вас есть список:
- Клиент 1 – 800
- Клиент 2 – 750
- Клиент 3 – 600
- Клиент 4 – 550
- Клиент 5 – 500
- Клиент 6 – 450
- И т.д.
В такой ситуации разница между каждой парой клиентов очень невелика. И если мы скажем, что клиенты с 1 по 3 – это группа «В», а ниже – «С», то будет неясна разница между клиентом 4 и 3. Почему 4-й это уже группа «С», а 3-й еще «В»? Проблема действительно серьезная, потому что предполагается, что разбиение клиентов осуществляется не просто так. К тому же, разделив клиентов на группы, вы будете по разному к ним относиться и предлагать им разные условия работы. Возможный выход из ситуации – введение в анализ дополнительных данных по клиентам. В общем виде эти данные должны исходить из отдела маркетинга и представлять критерии разбиения клиентов на сегменты.
Очень часто полезен и такой подход. В качестве дополнительных двух критериев вы можете ввести потенциальный объем потребления клиентом вашего товара (за оцениваемый период) и его отраслевую принадлежность. Этот вариант особенно хорош, если вы занимаетесь продажами сырья или расходных материалов, то есть продукции, которую один и тот же клиент использует постоянно в своем производстве. Тогда менеджеры компании могут оценивать ориентировочные объемы продаж по данному клиенту, а кроме того – они довольно точно могут указать их отрасль.
Введение этих двух дополнительных параметров имеет ограничение: если каждый менеджер по продажам работает с сотнями клиентов, то получение подобной информации затруднительно. Как вариант, можно попросить их указать данные по потенциальным объемам продаж только для тех клиентов, которые могут покупать много, но в реальности покупают у вас мало. Но это уже несколько другой анализ.
На самом деле есть большая вероятность, что после разбиения клиентов на группы по признаку УЖЕ СОВЕРШИВШИХСЯ ПРОДАЖ – будь то прибыль, оборот в денежном или натуральном выражении, - вы совершаете одну большую неточность. Ведь среди ваших клиентов есть группа, которая у вас покупает МАЛО, но РЕАЛЬНО потребляет много. Этот особенно характерно для тех отраслей, где возможности дифференциации по продуктам низки, например, тех же сырьевых.
Чем выше степень коммодизации сырья, тем проблема актуальнее. К примеру, если вы торгуете биржевым товаром, то подобная проблема стоит особенно остро. В связи с этим мы рекомендуем все-таки проводить подобный анализ, где в качестве критерия анализа выступает степень покрытия потребности клиента вашей продукцией. В рамках такого анализа для каждого клиента необходимо высчитать коэффициент, который получается путем деления объема продаж вашей продукции этому клиенту на общую потребность клиента в этой продукции.
Пример. Допустим, вы продаете бумагу для типографий. Если вы продали типографии 100 тонн бумаги в год, а ее потребность – 1000 тонн в год, то коэффициент покрытия равен 0,1. То есть, вы обеспечиваете клиенту 10% его потребности в продукции. Почему так? Об этом стоит подумать. Возможно, этот клиент представляет не основной целевой сегмент компании (тогда стоит проанализировать перспективы выхода в этот сегмент), а может быть, это показатель неэффективной работы службы продаж.
Очень часто при проведении такого анализа возникает проблема – где взять данные о реальных потребностях клиентов? На это вопрос ответим кратко: если в вашем отделе продаж работают профессионалы, они ДОЛЖНЫ знать реальные потребности своих клиентов. Точка.
Обобщим вышесказанное. На первом этапе АВС-анализа необходимо выбрать критерии для оценки. Это может быть один простой критерий (например, прибыль) или же некий обобщенный показатель. Какие критерии делать базой для анализа, решать только вам. Но именно от этого будет зависеть практическая полезность выводов, сделанных в результате итогового анализа.
Например, в ситуациях, когда менеджеры по продажам получают фиксированный процент от оборота, а для компании важна краткосрочная прибыль, те оценки значимости клиентов, которые дают менеджеры, могут не соответствовать целям организации. Часто бывает, что менеджеру важно просто заключить как можно больше контрактов и он будет давить и давить на руководство, требуя возможности снижения цен, предоставления отсрочек и т.д. Не вдаваясь в дискуссии на тему того, насколько приемлема эта ситуация, отметим: в таком случае может быть полезно проведение анализа клиентов на основе критерия «прибыль». Во-первых, это поможет лучше понять, к каким клиентам действительно нужно менять отношение (не полагаясь на субъективное мнение менеджеров). Во-вторых, это может стать фундаментом для разработки мотивационной схемы оплаты труда менеджеров, которая будет лучше подходить целям фирмы.
Как мы уже отметили, что у маркетологов также есть возможность использовать некий интегральный критерий ценности клиента, включающий в себя все другие. Предположим, нужно одновременно учесть и прибыль, и оборот, и скорость возврата дебиторской задолженности. Для этого следует присвоить каждому критерию свой весовой коэффициент и ввести для расчетов обобщенный показатель.
Приступая ко второму этапу анализа , важно понимать, что вы хотите получить на выходе. Если нужно проанализировать данные за один период, то достаточно воспользоваться простым процентным методом. Дополнительный анализ распределения показателей внутри каждой группы используйте для самопроверки, он позволит увидеть, насколько грамотно выбраны проценты разбиения долей.
Как бы то ни было, одна лишь эта группировка вряд ли даст вам сколько-нибудь значимые результаты, которые можно применить на практике. Поэтому анализ одного периода необходимо дополнить таким же анализом по степени покрытия клиентов, а также провести оценку в разрезе отрасли и менеджеров. В итоге, простой процентный анализ должен быть дополнен еще тремя-четырьмя.
В целом мы можем говорить о том, что в рамках АВС-анализа есть несколько необходимых видов ранжирования:
- Обобщенный анализ, процентный метод. Вы смотрите несколько вариантов группировок – 75%, 20%, 5%. 80, 15, 5. 70, 25, 5 и т.д. вплоть до 80, 20. Анализ распределения и вариативности каждой группы а также обычный здравый смысл подскажет вам, какой вариант наиболее соответствует вашей ситуации. Результаты устраивают? Прекрасно. Тогда не надо больше тратить на это время. Есть потребность в более глубоком анализе данных? Идем дальше.
- Попробуйте ввести параметр «Отрасль». Посмотрите, есть ли отрасли, которые попадают только в группу «С»? Только в «А»? Над этим стоит подумать. Такого нет? Все отрасли распределены примерно одинаково? А грамотно ли вы дифференцируетесь? Сделайте анализ для каждой отрасли отдельно.
- Можно ввести параметр «Менеджер». Есть ли менеджеры, чьи продажи сосредоточены только в группе «С»? Только в «А»? Обдумайте это. Такой зависимости нет? Проведите анализ для каждого менеджера отдельно. Сделайте для всех такую же группировку клиентов по группам, какую вы уже делали для каждой отрасли. Это поможет проверить, насколько приоритеты, которые расставляют менеджеры для своих клиентов, соответствуют целям компании.
- Все еще недостаточно данных? Сделайте все эти анализы для процента покрытия потребностей клиентов. Для этого попросите менеджеров оценить клиентов данного периода по уровню потребности в товаре, подобном вашему. (Или используйте доступные базы данных).
- Если же Вы хотите посмотреть динамику клиентов, то для начала сделайте описанный выше общий анализ для каждого периода. Динамика средних, количества клиентов, вклада каждой группы и коэффициента вариации может многое сказать о том, как меняются ваши продажи.
- Если вы хотите пойти более глубоко, анализ вариативности можно сделать для отраслей и менеджеров, или и для отрасли и для менеджера вместе. К примеру, вы сможете увидеть, что большинство клиентов из отрасли «Х» входят в группу «А». Но из этой отрасли есть клиенты, которые попали в группу «С». Может быть, с ними работает какой то конкретный человек?
- Есть и более логичный подход – стройте распределения не на основе процентного метода, а на основе заданного общего для всех периодов количества проданной продукции в натуральном выражении (можно использовать значения, приведенные в денежном выражении, но у них есть свой недостаток – замучаетесь с поправками на инфляцию, курсы валют и т.п.). Здесь вы выбираете для каждой группы клиентов некое критическое значение, превышение которого позволяет отнести клиента к заданной группе.
Будьте осторожны с выбором порогов. Например, если вы относите к группе «А» клиентов, чей объем продаж за год превысил 100 единиц чего-либо, в группу «В» - купивших от 10 до 99 единиц, а в группу «С» - купивших менее 10, вам может быть довольно сложно объяснить, почему клиент с объемом 99 единиц – это группа «В», а с объемом 100 – уже «А».
Что делать? Для начала подойдет такой путь. Возьмите за основу для анализа данные за первый из рассматриваемых периодов (то есть, если вы хотите проанализировать продажи за пять лет – 2001, 2002, 2003, 2004 и 2005, - начните с 2001 года). Попробуйте проанализировать эти данные описанными выше методами (процентным и с помощью квартилей). Ваша цель – выявить критические точки для разбиения клиентов по группам. Помните, что, если вы воспользуетесь квартилями, это поможет вам разбить клиентов на две группы. Верхнюю группу полезно обозначить как «А», а оставшихся клиентов разбить вручную на «В» и «С».
Есть и другой вариант. Посмотрите на порядок значений, определяющих покупки самого крупного клиента. Предположим это 567.300 единиц продукции. Далее постройте ориентировочную гистограмму продаж. Если клиентов с объемами одного порядка – в данном случае от 100 000 и выше – будет хотя бы 5-10%, это будет группа «А». Далее ищите клиентов, чья объемы на порядок ниже. В данном случае это от 10 000 до 99 000. Если количество таких клиентов будет от 50 до 80%, перед вами группа «В». Оставшиеся клиенты будут составлять группу «С».
- После определения критических значений для разбиения клиентов по группам, проведите анализ по всем рассматриваемым периодам , а также для каждого клиента укажите отрасль и менеджера, с которым он работает. Помимо этого, введите еще одну характеристику для каждого клиента за все периоды: «новый клиент», «старый клиент», «упущенный клиент» (если в течение одного из периодов он не сделал ни одной покупки) и «вернувшийся клиент».
Для каждого периода также подсчитайте общий объем покупок, средний объем покупок, количество клиентов и коэффициент вариации. Проделайте то же самое для каждой группы в каждый период. При всей кажущейся сложности, даже при использовании обычной офисной программы Excel, эти операции занимают не так уж много времени. В итоге у вас должна получиться таблица, похожая на таблицу №5.
Таблица №5: сводная (пример)
| Продукт | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2005vs2004 |
| Метраж (вес и т.д.) | |||||||
| Общее кол-во кл-в | |||||||
| Сред | |||||||
| S | |||||||
| Коэф. Вар-ции | |||||||
| Клиенты А | |||||||
| Метраж (вес и т.д.) | |||||||
| Кол-во | |||||||
| % веса от общего | |||||||
| % клиентов | |||||||
| Сред | |||||||
| S | |||||||
| Коэф. Вар-ции | |||||||
| Клиенты В | |||||||
| Метраж (вес и т.д.) | |||||||
| Кол-во | |||||||
| % веса | |||||||
| % клиентов | |||||||
| Сред | |||||||
| S | |||||||
| Коэф. Вар-ции | |||||||
| Клиенты C | |||||||
| Метраж (вес и т.д.) | |||||||
| Кол-во | |||||||
| % веса | |||||||
| % клиентов | |||||||
| Сред | |||||||
| S | |||||||
| Коэф. Вар-ции | |||||||
| Динамика клиентов | |||||||
| Новые | |||||||
| Старые | |||||||
| Ушедшие | |||||||
| Динамика А | |||||||
| Новые А | |||||||
| Ушедшие А (по предыдущему году) | |||||||
| Старые А | |||||||
| Динамика В | |||||||
| Новые В | |||||||
| Ушедшие В (по предыдущему году) | |||||||
| Старые В | |||||||
| Динамика С | |||||||
| Новые С | |||||||
| Ушедшие С (по предыдущему году) | |||||||
| Старые С | |||||||
| Рост | |||||||
| CA | |||||||
| CB | |||||||
| BA | |||||||
| Падение | |||||||
| AB | |||||||
| AC | |||||||
| BC | |||||||
| Неизм | |||||||
| АА | |||||||
| BB | |||||||
| CC |
Пояснения к таблице:
1. В поле, которое здесь названо «метраж», вы указываете объем покупок всех клиентов в натуральном выражении (это может быть кол-во единиц продукции в штуках, в тоннах, кг, метрах и т.д.)
2. Для каждого периода указываете общее количество клиентов, средний объем покупки одного клиента, стандартное отклонение и коэффициент вариации.
3. Проделываете то же самое для каждой группы отдельно.
4. В полях «динамика» указываете движение клиентов по каждой группе (какое количество клиентов в данной группе пришло, ушло, было потеряно или было возвращено). При желании эти данные можно дополнить информацией по объемам продаж. Это даст возможность увидеть, насколько вы удерживаете клиентов.
5. В полях «рост», «падение» и «неизм» вы указываете движение клиентов из группы в группу. В данном случае рассматриваются ТОЛЬКО старые клиенты по сравнению с прошлым годом. Здесь вы получаете информацию о том, как происходит изменение в динамике объема покупок клиентами, которые остаются с вами на протяжении хотя бы двух лет. По сути, эти поля являются более детальным анализом клиентов, формирующих поле «Старые» в полях «динамика».
Такие же таблицы можно сделать отдельно по отраслям и по менеджерам, а также по тем и другим одновременно. Помимо них, можно использовать любые макро- и микро-показатели, которые вы сочтете нужным – от географии клиентов до степени целевого использования продукции. Кроме того, полезно провести анализ покрытия потребности клиентов за каждый год. Единственное, что здесь клиентами группы «А» будут те, у кого коэффициент покрытия минимальный, ведь именно на них надо обратить пристальное внимание. По сути, дальнейшие действия полезно проводить совместно начальнику отдела продаж и начальнику отдела маркетинга.
Так, из полученных данных можно делать выводы о грамотности сегментирования клиентов или же искать группы клиентов, схожих между собой для проведения сегментации. Кроме этого можно смотреть на эффективность работы фирмы по отраслям, географии и любому другому признаку, а также проводить совместный анализ. Отдельный анализ по группам позволит понять динамику крупных, средних и мелких клиентов, а анализ новых и старых поможет увидеть более реальную картину происходящего. Логику возможных расчетов мы приводим в еще одном примере (группа таблиц №6).
Таблица №6
А) Сводная таблица продаж в динамике с разбивкой по отраслям, менеджерам и категориям клиентов
| Клиент | Отрасль | Менеджер | 2004 | 2005 | NDOR | АВС 04-05 |
| 1 | 1 | м1 | 194 800 | N | -A | |
| 2 | 1 | м1 | 80 500 | N | -B | |
| 3 | 1 | м1 | 16 500 | 37 400 | O | BB |
| 4 | 2 | м1 | 25 | 19 325 | O | CB |
| 5 | 2 | м1 | 10 000 | 18 750 | O | BB |
| 6 | 2 | м2 | 16 800 | 18 500 | O | BB |
| 7 | 3 | м2 | 4 000 | 17 875 | O | CB |
| 8 | 3 | м3 | 1 125 | 17 825 | O | CB |
| 9 | 3 | м3 | 17 000 | N | -B | |
| 10 | 4 | м3 | 25 | 16 900 | O | CB |
| 11 | 4 | м3 | 400 | 14 700 | O | CB |
| 12 | 4 | м2 | 10 004 | 12 150 | O | BB |
| 13 | 5 | м4 | 400 | 10 500 | O | CB |
| 14 | 5 | м4 | 10 400 | N | -B | |
| 15 | 5 | м4 | 50 | 9 775 | O | CB |
| 16 | 6 | м4 | 9 500 | N | -B | |
| 17 | 6 | м1 | 1 500 | D | C- | |
| 18 | 6 | м2 | 1 100 | 6 350 | O | CC |
| 19 | 7 | м3 | 575 | 6 000 | O | CC |
| 20 | 7 | м4 | 5 000 | N | -C | |
| 21 | 7 | м1 | 5 900 | 4 650 | O | CC |
| 22 | 7 | м2 | 6 750 | 4 000 | O | CC |
| 23 | 7 | м3 | 4 000 | N | -C |
Пояснения.
- В первом столбце вместо порядковых номеров вы проставляете названия клиентов, во втором – название отрасли, к которой клиент относится, в третьей – имя менеджера, который работает с данным клиентом.
- Четвертый и пятый столбцы в данном случае отводятся под значения оборота в натуральном выражении за соответствующий период.
- Обозначения в шестом столбце: N – новый клиент (new), D – упущенный клиент (disappeared), O – старый клиент (old), R – возвращенный клиент (returned).
- Седьмой столбец – динамика клиентов за два года по группам.
Б) Сравнительный анализ отраслей:
(отражает количество клиентов в каждой группе по каждой отрасли)
В) Сравнительный анализ работы менеджеров:
(отражает количество клиентов каждой группы у каждого менеджера)
| м1 | м2 | м3 | м4 |
| А-1 | |||
| B-4 | В-3 | В-4 | В-2 |
| С-1 | С-2 | С-2 | С-3 |
Г) совмещенный анализ по менеджерам и отраслям:
(отражает, какие группы клиентов есть у данного менеджера в данной отрасли)
- в разрезе менеджеров
| Менеджер | N | O | D | R |
| м1 | 2 | 4 | 1 | |
| м2 | 5 | |||
| м3 | 2 | 4 | ||
| м4 | 3 | 2 |
Как видно на приведенным примере, из данных таблицы №6-А можно получить еще три распределения. К этой информации можно добавить не просто количество клиентов, а количество клиентов разбитых по группам. Скажем, потеря клиента «С» намного менее значима, чем потеря клиента «А». То же и для привлечения: если менеджер привлек клиента в группу «А», это намного лучше, чем если он привлек клиента в группу «С».
Существенный вопрос - миграция клиентов между группами. В частности, полезно посмотреть, насколько менеджеры повышают покрытие клиентов. Если клиент был в группе «С», а попал в группу «А», менеджер сработал хорошо. Но это только в том случае, если повысился коэффициент покрытия потребностей клиентом.
Пример. В 2004 году клиент покупал у вас 100 единиц продукции и был в группе «С», а его потребность составляла 1000 метров. В следующем году он стал приобретать у вас 1000 единиц продукции и попал в группу «А», но при этом и его потребность повысилась до 10000 единиц. Говорит ли рост сбыта об эффективной работе с клиентом, - большой вопрос. Скорее всего, он стал покупать больше вовсе не благодаря хорошей работе менеджера.
Что еще? Результаты данного анализа можно использовать для установления конкретных целевых задач для каждого менеджера по удержанию клиентов в разных группах, по привлечению и возвращению утерянных клиентов. Также эти задачи можно конкретизировать в разрезе отраслей, регионов и т.п. Подобный подход можно использовать и для распределения клиентов между менеджерами. Может быть, Вы обнаружите, что тот или иной менеджер показывает низкую эффективность работы с отраслью «Х», но очень высокую в отрасли «Z». Или же один менеджер «работает» на привлечении новых клиентов, которые быстро уходят, а другой – на удержании старых, но не привлекает новых.
Так или иначе, мы надеямся, что описанный здесь методологический подход будет полезен Вам.
Или любого другого, который будет принят как базовый.
Квартиль - граница на шкале измеряемого показателя, отделяющая 25% испытуемых от общей выборки. Различаются три квартиля: Q1 - первые 25%, Q2 - 50% (медиана), Q3 - 75%.
При желании можно провести стандартный анализ разброса данных, но об этом – ниже.
Рассчитывается как стандартное отклонение, поделенное на среднее отклонение.
Сегодня, чтобы заполучить клиента, уже мало удовлетворить его базовые потребности, нужно решить его проблему.
А все мы знаем, что проблемы у всех разные. Именно поэтому клиентов необходимо сегментировать.
СЕГМЕНТАЦИЯ
Представьте, что Вы продаёте шампунь. Конечно, он нужен всем, у кого есть волосы. Или ещё шире - тем, у кого есть голова, так о какой тогда сегментации целевой аудитории можно говорить?
Бери шампунь, да мой, и проблем нет. Но подождите, у кого-то сухие волосы, у кого-то жирные, кто-то хочет придать им объём, кто-то вылечить секущиеся кончики.
Уже картина начинает прорисовываться, именно поэтому, чтобы Ваш шампунь покупали, удовлетворить базовую потребность - просто сделать волосы чистыми - мало.
Важно предложить каждому подходящий именно ему продукт. Вот для этого и нужно делать сегментирование целевой аудитории.
Сегментация - это разделение целевой аудитории или всего рынка на части по какому-либо критерию.
Расскажу Вам наперед, чтобы потом Вы не запутались. В понятие “сегментация” плавно втекает понятие - целевая аудитория.
Кто это такие? Простыми словами - те, кого мы будем сегментировать. На эту тему у нас есть целая статья.
Зачем сегментировать целевую аудиторию
Если Вы, конечно, не Газпром или какой-то другой абсолютный монополист, то сегментация базы клиентов Вам нужна.
Сейчас объясню, она нужна там, где есть конкуренция. Чем больше конкуренция в отрасли, тем более детальной должна быть сегментация аудитории. Именно поэтому, на сегодняшний день массовый маркетинг утратил свои силы.
Массовый маркетинг - когда всему рынку предлагают один и тот же продукт, используя одинаковое рекламное сообщение.
Вот поэтому, чтобы уверенно чувствовать себя на рынке, для Вашей аудитории обязательно нужно сегментирование.
Но не все так просто, как могло Вам показаться на первый взгляд. Прежде утвердите один из подходов, которого Вы будете придерживаться.
Дифференцированный маркетинг
Как мы уже поняли, всех потребителей рынка подразделяют на определённые группы - сегменты, в зависимости от их потребностей.
При дифференцированном подходе каждой группе предлагают различные продукты, с подходящими именно ему потребительскими свойствами.
Например: те же наши шампуни. В линейках большинства брендов можно выбрать средства для разных типов волос - для сухих, для жирных, для повреждённых и т.д.
Концентрированный подход
Казалось, что еще можно придумать, но есть и другой путь - выбрать из всех сегментов рынка наиболее перспективный и сосредоточить усилия на нём. Вот это и называется концентрированный подход.
Или еще одно название этого подхода - нишевание, то есть Вы выбираете совсем узкий целевой сегмент бизнеса и соответственно, целевой трафик будет меньше, но качественней.
Например: бренд Head & Shoulders прочно закрепил за собой звание “шампуня № 1 от перхоти”. Трудно представить у данного бренда другую, более широкую линейку шампуней.
Теперь я предлагаю Вам отдохнуть и посмотреть видео на эту тему. В нем все по делу и совсем без воды.
Задачи
О том, что сегментирование целевой аудитории - это важно, мы поняли. Но просто разделить всех клиентов еще мало, нужно понимать, какие Ваши задачи это может решить.
Конечно же, просто разбить покупателей - мало, важно понимать конкретные проблемы бизнеса и задачи их решения. А то скажите потом, что сегментация клиентской базы не работает.
Во-первых
Самое главное это то, что понимая запросы конкретного сегмента рынка, Вы можете сформировать и предложить тот продукт, который решает проблему именно этого сегмента. Звучит отлично, но как это помогает бизнесу?
Из практики
Руководство туристического агентства жаловалось на низкие продажи. При этом менеджеры предлагали абсолютно всем одинаковые туры, используя одни и те же аргументы. А единственным каналом продвижения был .
Когда провели сегментирование клиентской базы, были разработаны специальные туры для каждого сегмента.
Менеджеры стали предлагать студентам активные туры, пенсионерам - оздоровительные поездки, семьям с детьми - отели с анимацией.
Во-вторых
Также, зная поведенческие особенности целевого сегмента и целевой аудитории, можно выбрать подходящие маркетинговые инструменты, и не сливать рекламные бюджеты на нецелевые кампании, то есть те, которые Вам не подходят.
Из практики
В компании, занимающейся продажей электроинструмента, в качестве клиентов привыкли видеть работящих мужиков, у которых “руки оттуда растут”.
Но когда компания столкнулась с проблемой сезонности (пик продаж совпадал со строительным сезоном и приходился на период с мая по октябрь), они нашли ещё один неохваченный целевой сегмент - женщины.
Женщины могут покупать инструмент в качестве подарков для своих любимых. На этот сегмент и была сделана ставка и сконцентрированы маркетинговые усилия.
Вывод
Именно поэтому, сегментирование целевой аудитории и фокусная работа с каждым сегментом дают Вам серьёзные конкурентные преимущества и рост продаж.
Так и не верите? Ну давайте еще один пример расскажу, и Вы сами убедитесь, какую важную роль играет правильная сегментация клиентской базы.
Как тебе такое, Илон Маск?
Из практики
Во время того, как рынок магазинов одежды перенасытился предложением, а конкуренция стала просто зашкаливать, владелец одного городского универсального магазина одежды смог увеличить свои продажи вдвое.
Он произвёл сегментирование целевой аудитории, отказался от своей большой торговой площади.
Вместо этого он открыл несколько небольших точек - каждая для отдельного сегмента. Вот такие решения он выбрал: для “больших” людей, для деловых людей, для мусульман.
Причём, у него вырос не только объём продаж, но и товарная наценка, потому что за прицельное удовлетворение своих потребностей люди готовы платить больше.
Теперь Ваши сомнения отпали? Повторюсь, сегментировать аудиторию важно и нужно.
И это для того, чтобы и Ваш выстрел был точный и бил прямо в сердце, наповал, далее я расскажу Вам о методиках, которые стоит использовать при сегментировании целевой аудитории, да и вообще как правильно это делать.
Но прежде посмотрите наше видео про идеального клиента, это Вам кстати тоже пригодится в сегментации.
Критерии разделения сегментов
Критериев существует огромное необъятное количество, Вы можете их даже сами придумать, а все потому, что у каждого бизнеса есть своя специфика, и как полагается - свои определенные критерии.
Но есть и базовые направления сегментирования клиентской базы - география, демография и поведение.
Внутри каждого направления можно найти целый ряд критериев, по которым можно поделить свою целевую аудиторию. Эти критерии подходят абсолютно для любого бизнеса, будь то B2B или B2C.
География
Например, это может быть деление по странам, регионам, городам или даже отдельным районам - в зависимости от масштабов Вашего бизнеса.
К чему такая точность? Нет смысла небольшому магазину шаговой доступности в спальном районе рекламировать себя на весь город.
Если Вы планируете работать в северных регионах, вряд ли стоит открывать там магазин пляжных товаров.
У нас есть полезное видео для тех, у кого география является одним из важнейших критериев сегментации, просто посмотрите:
Есть десятки случаев, когда географические критерии являются определяющими. Традиционно выделяют следующие географические критерии:
- Регион;
- Тип населённого пункта;
- Населённый пункт;
- Плотность населения;
- Численность населения;
- Климат.
Демография
Очень наглядный образец сегментации по демографическому принципу можно наблюдать в индустрии красоты.
Раньше все ходили стричься в одну парикмахерскую. Но когда рынок оказался перенасыщен, и конкурировать стало очень трудно, предприимчивые люди догадались сфокусироваться на потребности конкретного демографического сегмента.
Так появились мужские барбершопы, детские парикмахерские со специальным оборудованием и интерьером, женские студии красоты, которые оказались очень востребованными.
По критериям тут также просто, но для Вашего удобства я решила все подробно расписать:
- Возраст;
- Семейное положение;
- Уровень дохода;
- Образование;
- Занятость;
- Род деятельности;
- Религия;
- Национальность.
Психография
Это самое обширное и сложное направление сегментации. Оно предполагает разделение по каким-либо поведенческим особенностям: хобби, образ жизни, система взглядов и т.д..
Сегментировать целевую аудиторию по этим направлениям надо последовательно.
В итоге Вы получите гораздо более узкий и понятный рынок, для которого можно создать специфический продукт и подходящее воздействие. Сюда относятся следующие критерии:
- Выгоды для клиента;
- Приверженность марке;
- Степень лояльности;
- Мотивы совершения покупки;
- Интенсивность потребления;
- Степень готовности к покупке;
- Объём закупок;
- Бюджет;
- Сроки покупки;
- Способ оплаты;
- Лицо принимающее решение;
- Опыт, экспертность.
НАС УЖЕ БОЛЕЕ 29 000 чел.
ВКЛЮЧАЙТЕСЬ
МЕТОДЫ СЕГМЕНТАЦИИ
Переходим к самому интересному - к методам сегментации клиентов. Их существует огромное количество, о некоторых мы даже писали. Например, у нас есть такая статья.
Но сегодня будем говорить о базовых инструментах, и Вы не думайте, что сейчас будет скучная теория.
Просто это та самая основа, с помощью которой Вы будете делать уже более детальные анализы.
Модель 5W
Сейчас расскажу Вам, как сегментировать целевую аудиторию просто и достаточно быстро. Этот метод любят многие маркетологи и предприниматели, и есть за что.
Во-первых, он универсальный и подходит для любого случая, даже для корпоративных клиентов.
Во-вторых, он достаточно прост. А еще, чтобы применить его, не нужно никаких специальных знаний или навыков. Название метода происходит от пяти английских вопросов:
- Что? (What?) - какие товары, услуги, товарные группы Вы предлагаете рынку.
- Кто? (Who?) - кому Вы их предлагаете, кто будет приобретать каждый из Ваших продуктов.
- Почему? (Why?) - почему будут покупать Ваши продукты, какие проблемы покупатели смогут решить с Вашей помощью, какие существуют мотивы покупки.
- Когда? (When?) - когда клиенты захотят покупать Ваш продукт, в какой ситуации.
- Где? (Where?) - где клиент будет принимать решение о покупке и осуществлять её, где будет происходить контакт с покупателем и влияние на его решение.
А теперь рассмотрим сегментирование целевой аудитории по методу 5W на примере студии развития детей, чтобы у Вас было наглядное представление, да и Вам было проще сделать этот анализ, но уже для своего бизнеса.
Шаг 1 . Берем всю целевую аудиторию студии и пока что приблизительно делим ее на возможное количество сегментов. В нашем случае получилось три.
Шаг 2 . Описываем каждый из сегментов по 5 вопросам, о них я писала выше. Нагляднее всего, да и проще, делать это в excel таблице.
Модель 5W
Вот и все, теперь у нас есть 3 сегмента, каждый из которых подробно описан и уже нет такого абстрактного: мамочки с детьми.
Но если Вам этого недостаточно и Вы хотите более детально сегментировать клиентов, то используйте вторую методику.
Khramatrix
Khramatrix - это расширенная модель 5W, которая позволяет лучше понять своих клиентов, а иногда и найти новые целевые группы.
Сегментирование аудитории этим инструментом отличается от модели 5W всего четырьмя вопросами:
- Описание целевой аудитории (ЦА) по географическим и демографическим критериям;
- Поведенческие особенности ЦА;
- Готовность к покупке: готов приобрести, собирает информацию, сравнивает варианты, хочет попробовать;
- Целевое действие, к которому Вы должны подтолкнуть ЦА.
Исходя из всего этого, анализ и сегментация целевой аудитории по методу Khramatrix будет выглядеть следующим образом:
Khramatrix
То есть в уже имеющуюся таблицу 5W мы просто добавляем четыре вопроса, и точно также описываем по ним каждую из групп.
И так, теперь все детали прорисовываются, мы уже видим, что надо делать с каждым сегментом и даже какую рекламу запускать.
Метод LTV
LTV, он же Lifetime Value, он же Customer Lifetime Value (CLV) - это показатель пожизненной ценности клиента.
Иными словами, сколько денег он Вам принесёт за всё время сотрудничества. По этому методу сегментирование клиентской базы стандартно делится на VIP, стандарт и эконом.
Здесь учитывается бюджет клиента, объёмы закупок, степень лояльности к Вашей компании и приверженности бренду. На эту тему у нас есть целая статья.
Если коротко, то этот метод сегментации целевой аудитории позволяет планировать рекламный бюджет.
То есть мы смотрим сколько денег к нам в компанию приносят клиенты и отталкиваемся от этого, когда планируем рекламный бюджет.
Так на привлечение сегмента VIP - мы можем потратить значительно больше бюджета, нежели, чем на эконом. Думаю, тут и так все понятно.
Рассчитывается показатель LTV по трем формулам :
- LTV = (доход за год - затраты на рекламу) / количество клиентов
- LTV = средний чек * число покупок за промежуток времени * прибыль от покупки * среднее “совместное время жизни” клиента с компанией
- LTV = средний чек * число продаж клиенту в месяц * время удержания клиента в месяцах
Теперь давайте посчитаем для каждой группы LTV, на примере нашей уже полюбившийся студии развития детей.
Для удобства я занесла в табличку все показатели, которые нам понадобятся для расчета. Считать будем по третей формуле, потому что она лучше всего подойдет для нашего примера.
Об особенностях каждой из формул, Вы также можете прочитать в отдельной статье.
И так, приступаем. Показатели будем брать за 1 год и вот такие значения у нас есть, естественно они усредненные по каждому сегменту и рассчитываются на 1 человека:
Считаем LTV
Вспоминаем нашу формулу под номером три и начинаем расчет для каждой группы:
Группа 1. 3 000 * 2 * 12 = 72 000 руб.
Группа 2. 3 500 * 3 * 5 = 52 000 руб.
Группа 3. 2 800 * 1 * 3 = 8 400 руб.
Теперь мы прекрасно видим, что Сегмент 1 приносит нам больше всего прибыли. И именно на привлечение этого сегмента нам стоит вложить весь наш максимум усилий.
ГДЕ ВЗЯТЬ КЛИЕНТСКУЮ БАЗУ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ
Теперь самое важное - клиентская база, а то что же нам анализировать, если её, например, нет.
В первую очередь необходимо систематизировать имеющуюся у Вас клиентскую базу с помощью Microsoft Excel или CRM-системы, используя различные фильтры, в зависимости от критерия сегментации.
Кстати по CRM у нас есть отдельная статья, в ней рассказывается что это такое и зачем ее внедрять. Не поленитесь и прочитайте.
Чтобы бизнес развивался и прибыль от него неуклонно возрастала, нужно уметь правильно строить отношения с клиентами. При этом важно учитывать, что все заказчики разные, и у каждого из них есть свои индивидуальные особенности. Для компании, пожалуй, самым важным показателем клиента есть то, какой он ей приносит доход. Необходимо понимать, что не столь значима количественная выборка по заказчику, сколько его денежный оборот, хотя и это не главное. Так, за один и тот же отчетный период первый покупатель может приобрести у компании 1 единицу товара, заплатив за нее 10 рублей, а второй купит 10 других единиц, и денег это принесет 500 рублей. Это не значит, что второй клиент будет однозначно лучшим, ведь ему может составить конкуренцию третий, который за 5 единиц товара заплатит 1 тыс. рублей. Чтобы продавцы правильно выстраивали стратегию развития отношений со своими клиентами, им нужно знать, к какой категории те относятся.
Бизнес должен приносить прибыль
Принимая решение о распределении клиента в ту или иную группу, нужно обязательно учитывать условия, на которых компания с ним работает:
- выборка продукции;
- наценка и скидки;
- скорость возврата денег;
- стоимость обслуживания.
Для большей наглядности, можно привести элементарную ситуацию, которая наверняка происходила в любой компании, занимающейся дистрибуцией. Покупатель «А» заказывает у поставщика фуру минеральной воды, стоимость которой копеечная, но для ее хранения и перевозки нужны солидные вложения. А покупатель «Б» купил у того же поставщика всего лишь один поддон продукции, но из бакалейной группы товаров. Доход, который получит поставщик от сделки с клиентом «Б», несравнимо больший – он сэкономит средства на хранении товара, транспортных услугах, сохранит свою базовую наценку. Подытожить вышесказанное поможет очевидный и проверенный на практике факт:
Большой товарооборот не всегда сулит хорошую прибыль
Это то, о чем часто забывают менеджеры по продажам, когда идут на поводу у заказчиков. Ради больших объемов продаж они готовы реализовывать продукцию едва и не по себестоимости. В комплект к этому аттракциону невиданной щедрости часто входят бонусы, отсрочка платежа и возможность возврата неликвида. Хотя такая ситуация в бизнесе недопустима, на практике она встречается не так уж и редко, особенно во время работы с VIP-клиентами.
Три категории клиентов
Подобный формат сотрудничества оправдывает себя лишь в определенных случаях, но он не должен становиться нормой даже при взаимодействии с самыми ценными и важными заказчиками. Если компания будет раздавать всем своим VIP-ам товар задаром, она вскоре может прекратить свое существование. Итак, как происходит деление клиентов на категории:
- VIP-клиенты – те, кто делает основную выборку товаров, суммарно они приносят компании наибольший доход и потеря каждого из них грозит предприятию серьезными финансовыми и имиджевыми неприятностями.
- Просто-клиенты – практически все те, кто составляет основную клиентскую базу компании. Потеря одного из них не станет трагедией для бизнеса. Найти замену ушедшему заказчику из этой категории не составит труда для любого менеджера, но, не уделяя им достаточного внимания, можно сильно ослабить собственные позиции на рынке.
- Проблемные клиенты – это балласт, от которого компания никак не может избавиться или боится сделать это. Они вроде и не тянут ее ко дну, но не дают взлететь ей вверх. Важно понимать, что проблемными в отношении прибыльности есть не те заказчики, которые просто создают затруднения в работе, а те, кто приносит минимум дохода, а внимания к себе требуют много.
Теперь встает вопрос: как определить, к какой именно группе относится тот или иной заказчик.
Закон Парето в действии
Для начала необходимо составить перечень всех клиентов, выделив для каждого из них по две колонки. В одну нужно внести сумму выручки, которую они принесли компании, а во вторую – во сколько ей обошлось предоставление их услуг. С помощью первого показателя можно отследить тех, с чьей помощью компания делает свои основные продажи, а второй продемонстрирует, кто дает ей реальную прибыль. Стопроцентного совпадения по двум колонкам практически никогда не бывает, хотя оно вполне возможно (когда клиент берет много и задорого).
Дальнейшее деление клиентов на категории происходит по закону Парето, который гласит, что 20% усилий приносят 80% результата, а остальные 80% усилий будут результативными лишь на 20%. В торговле и сфере услуг этот закон работает тоже. Проведя анализ бизнеса, руководитель компании увидит, что в его базе есть 20% клиентов, благодаря которым он продает 80% товара. Остальные не дают ему такого дохода. Так вот, именно верхушка перечня и есть списком его VIP-клиентов. Нижние двадцать процентов – проблемные заказчики, а средние 60% – простые клиенты.
Для тех, кто не любит категоричность
Такое деление довольно унифицированное, но не исключает внесения правок в итоговый список клиентов компании. Это особенно важно для тех, кто не желает вешать на своих заказчиков ярлыки вроде «плохой» или «хороший». Достаточно просто подойти к категоризации более лояльно и разделить клиентов на отличных, очень хороших и просто хороших. Первые 20% это, как и прежде, самые прибыльные заказчики. Но от оставшихся восьмидесяти процентов нужно не отсекать худших или недостаточно «денежных», а вновь отобрать верхушку. Это будет категория очень хороших клиентов и тех, кто потенциально может стать VIP-ом или временно потерял свои позиции и покинул ряды «отличных». Этот вариант предполагает, что компания относится ко всем своим заказчикам одинаково благожелательно, но для некоторых из них может делать поблажки и привилегии.
Как цели компании определяют вектор взаимоотношений с клиентами
Занимаясь классификацией клиентов, необходимо правильно выделять основной критерий отбора. На определенном этапе развития у каждой компании он свой. Например, если бизнес нуждается в срочной капитализации, то нужно обращать внимание на тех заказчиков, которые делают большие заказы и быстро рассчитываются. Если же компании важно экстренно распродать остатки, то выборку делают на основе товарооборота клиентов. Когда перед руководителем стоит цель – сделать максимальное покрытие или расширить рынок, то в список хороших клиентов и VIP-ов включают наиболее лояльных заказчиков и тех, у кого наблюдался высокий уровень активности в отчетном периоде.
Важно понимать, что ни один из списков не будет стабильным на протяжении длительного периода, в него придется вносить коррективы, добавляя или удаляя из него клиентов. Также нужно правильно подбирать временной промежуток, по которому делается выборка, учитывая сезонность продаж некоторых групп товаров и вероятность того, что потенциально хорошие клиенты могли не делать больших заказов в прошлом месяце по каким-то своим причинам.
Практическая польза от категоризации клиентов
Эти данные помогут оптимизировать работу компании и сделать сотрудничество с клиентами более эффективным. Определив, к какой группе относится каждый из них, можно думать над стратегией развития дальнейших деловых взаимоотношений. К VIP-ам обычно применяют особую модель поведения: им необходимо периодически звонить, интересоваться их делами, приглашать на корпоративы и по случаю делать небольшие презенты. К клиентам из категории «хорошие» отношение тоже должно быть внимательным. Тех, кто ближе других расположен к касте лучших, нужно всячески продвигать и добиваться повышения их показателей. Выделив худших заказчиков, которые расположены внизу перечня, придется принимать ответственное решение о том, стоит ли продолжать работу с ними, или целесообразнее будет вообще отказаться от них.
Бакшт Константин1. Стратегию и тактику раздела клиентской базы между коммерсантами должен определять начальник отдела продаж (или коммерческий директор).
2. С самого начала активной коммерческой работы необходимо организовать общую Базу клиентов, ведущуюся на компьютере. Варианты: от обычно Excel или импровизированной CRM на основе Microsoft Outlook до профессиональной CRM. Важнее не то, в чем ведется База, а КТО её ведет. Если информацию в базу будут заносить сами коммерсанты, в базе будет непрекращающийся бардак. Лучше, если в отделе продаж выделена отдельная должность: АДМИНИСТРАТОР ОТДЕЛА ПРОДАЖ. Это - аккуратная, исполнительная, ответственная девушка, которая хорошо умеет работать с документами. Лучше, если занесение информации в Базу клиентов будет вестись ТОЛЬКО через администратора. А вот просматривать Базу может любой из коммерсантов.
3. Когда коммерсант составляет для себя новый «длинный список» клиентов, перед началом работы по списку его необходимо выверить с Базой клиентов. Все клиенты, которые уже имеются в Базе, вычеркиваются из списка. После чего все оставшиеся в «длинном списке» клиенты заносятся в Базу на имя того коммерсанта, которому принадлежит «длинный список». Такой подход позволяет минимизировать «пересечения на клиенте»: ситуации, когда коммерсант начинает переговоры с клиентом, с которым уже давно ведет переговоры другой коммерсант той же компании.
4. Имеется несколько принципов раздела клиентской базы между коммерсантами. Эти принципы можно и нужно менять по ходу развития событий и изменения тактики коммерческой работы. Например, в начале для сплошного прохода рынка можно использовать раздел базы по алфавитному принципу. На следующей стадии коммерческий директор может принять решение, что необходима более целенаправленная вспашка рынка. И перейти к разделу базы по отраслевому принципу. Рассмотрим основные принципы раздела базы.
5. ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЙ: клиенты делятся в зависимости от географического местоположения их офисов или торговых точек. Например, один менеджер по продажам работает по Ленинскому району, другой - по Заводскому, третий по Кировскому и так далее. Основное преимущество географического принципа: из-за концентрированного расположения клиентов друг относительно друга с ними ежедневно можно проводить больше встреч. Наибольшего развития географический принцип достигает в работе торговых представителей, ведущих продажи в чужую розницу. Они работают по заранее выстроенным маршрутам, на которых следующая розничная точка находится недалеко от предыдущей по пути следования. В одном таком дневном маршруте торгового представителя может быть от 12 до 25 точек, каждую из которых он обязан посетить в течении дня. В Москве, чтобы более эффективно выстроить работу бригад торговых представителей, имеет смысл использовать несколько опорных офисов, с каждого из которых ведется работа по близлежащим районам города и пригородов. Как минимум, два офиса - северный и южный.
7. Разумеется, территориальное деление базы - самое популярное при продажах за пределы своего региона. В этом случае каждой «разъездной бригаде» выделяется в проработку несколько регионов географически расположенных недалеко друг от друга. Например, одной бригаде могут быть выделены для проработки Самара, Саратов и Ульяновск, а другой - Екатеринбург, Челябинск и Тюмень.
Всех клиентов можно разделить по доходу на три группы:
- Малообеспеченные клиенты - люди с низким уровнем дохода, в основном рабочие специальности, которые не будут покупать дорогие вещи. При выборе товара они ориентируются на качество и низкую цену, известность бренда их не интересует совсем. Такие клиенты в основном приобретают товары на оптово-розничных базах, рынках и магазинах, предлагающих продукцию по низкой цене.
- Средний класс - люди с средним уровнем дохода, в основном, клерки и предприниматели, которые могут покупать как продукцию средней ценовой категории, так и недорогую продукцию. При выборе продукции они ориентируются в первую очередь на качество, во-вторых - на цену, ну и в третьих, на известность бренда. Такие клиенты могут приобретать детскую одежду и на базах, и в федеральных сетях и в обычных магазинах.
- Клиенты с высоким доходом - руководители крупного бизнеса, успешные предприниматели. В своих покупках они больше ориентируются на известность бренда и качество (ставя больше на известность бренда), готовы переплачивать за бренд. Такие клиенты никогда не поедут на базу, будут приобретать продукцию в основном в брендовых магазинах, в крайнем случае в федеральных сетях.