+7(343) 344-34-20
г. Екатеринбург, ул. Горького,
дом 65, офис 296
Online-заказ

Сегментация клиентской базы в email-маркетинге

23 Января 2016

Персонализация рассылки – необходимое условие продуктивного взаимодействия с подписчиками и покупателями. Рассмотрим 5 методов сегментации на основе деятельности посетителей сайта.

1. Личная информация

Разделение подписчиков на группы проводится по полу, месту жительства, возрасту, интересам и другим социально-демографическим характеристикам. Если с определением города или региона проблем нет, то законно собрать другие сведения сложно.

Единственная возможность узнать личные данные – спросить. Но пользователи интернета неохотно делятся информацией о себе, и это можно понять. «Просто так» почти никто ничего не рассказывает, даже если сайт магазина работает по протоколу HTTPS, а ссылки на политику конфиденциальности доступны на всех страницах. Следовательно, участие в опросе или заполнение анкеты нужно стимулировать предложением дополнительных бонусов.

Собрать данные можно, объяснив клиенту, какую личную выгоду он получит, если ответит на несколько простых вопросов. Например, можно пообещать специальные подборки товаров ко дню рождения и любимому празднику. Или предложить информационные рассылки только на интересные подписчику темы.

Условия придется соблюдать, но полученные данные пригодятся не только для формирования лояльной базы подписчиков и клиентов. Такая информация о целевой аудитории поможет точнее настроить таргетированную рекламу и найти новые площадки для продвижения продукта на рынке.

2. Действия пользователя

Сегментация проводится, исходя из особенностей «воронки продаж» конкретного магазина или b2b-компании. Самый распространенный пример реализации – отправка писем с благодарностью за совершение покупки и рассылка с напоминанием об оставленной «корзине». Но настройка  может быть точнее: по просмотру определенного товара; по времени, регулярно проводимом на сайте; по темам блога.

Сюда же относится сегментация, основанная на взаимодействии подписчиков с письмами. Группы выделяются в зависимости от показателей отказов, переходов на сайт, прочтения и удаления письма.

Сбор таких данных проходит автоматически, и для получения информации следует воспользоваться сервисами веб-аналитики и отчетами email-маркетинговой платформы.

3. Бинарная сегментация

Таким способом можно выстроить стратегию рассылок для клиентов с разной активностью. Для проведения анализа нужно выбрать средний срок совершения покупки в конкретном магазине: неделя, месяц, полгода. Информация о клиентах нужна самая простая: совершена покупка в указанный период или нет. Для распределения клиентов по группам берут данные за 4 периода. Покупка отмечается цифрой 1, отсутствие заказа – 0. В результате получается до 16 групп вида 1111, 1010, 1001 и т.д.

Затем для каждой группы считается число покупок, совершенных за один следующий период. Например, к данным с января по апрель добавляется информация о майских заказах. И количество человек в каждой группе сравнивается с количеством покупок за последний период. Допустим, в группе 1001 оказалось 16 человек, а в мае 10 из них оформили новый заказ. А из 25 человек группы 1111 на новую покупку решилось 19.

Стратегия рассылок основывается на предполагаемой необходимости напоминать о компании,  сократить некоторые группы как неэффективные и уделить особое внимание постоянным клиентам.

4. RFM-анализ

Этот метод применяется в маркетинге не только для работы с рассылками. Сегментация проводится на основе давности последней сделки (R), частоты совершения покупок (F) и дохода от клиента за указанный период (M).

По каждому показателю выделяют пять групп, которым присваиваются номера от 1 до 5. Например, самые активные клиенты попадут в группу F1, а те, кто совершает покупки редко – в F5. По всем категориям важно выбрать «потолок», соответствующий действительности, а не предположениям. Для каждого клиента определяются все три показателя, после чего формируются группы вида R1-F1-M1, R3-F4-M2 и так далее.

Цели рассылки для каждой группы определяются вычисленной ценностью клиентов для компании. Покупающих редко, но на большую сумму можно соблазнить персональной скидкой; давно не появлявшимся в магазине напомнить о себе и предложить обзор новинок.

5. Когортный анализ

В Google Analytics появилась возможность формировать отчеты по когортам, и на это стоит обратить внимание. Когорты определяются по дате первого посещения сайта. Период, который нужно проанализировать, устанавливается вручную. Система покажет статистику по указанным действиям на сайте для каждой когорты.

Такая информация важна для анализа эффективности той или иной акции, рассылки, изменений на сайте, определения сезонности спроса.     

В заключение

Выбор метода сегментации зависит от сложности ведения бизнеса и особенностей продукта. Большинству магазинов достаточно простых способов на основании личных данных или состава «корзины», а в сфере b2b может понадобиться глубокий анализ поведения подписчиков и клиентов.

Важно проводить тестирование разных наборов групп и выявлять наиболее эффективные способы ведения рассылки. Но и удачные решения не стоит оставлять без изменений, может быть, за шаг до совершенства.


Сегментация клиентской базы в email-маркетинге

 
ссылка на эту статью:

Обратная связь

Нажимая "отправить" я соглашаюсь на обработку моих персональных данных
Положение об обработке персональных данных