Маркетинговые кампании с мгновенной отдачей — мечта маркетологов и даже реальность для простых товаров, которые можно купить спонтанно и в один клик. Но для сложных и дорогих продуктов подобная ситуация — фантастика, и затраты на рекламу окупаются дольше. Как оценивать эффективность таких кампаний? Учитывать фактор времени и детализировать по нему ваших клиентов. Для этого существует когортный анализ, о котором мы расскажем в статье.
Что такое когортный анализ
Когортный анализ — это метод исследования, где пользователей разделяют на группы (когорты) по определённым признакам и отслеживают их поведение за некоторый промежуток времени. Такой способ позволяет смотреть на действия пользователей в динамике.
Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков:
- действие (покупка, регистрация, клик), которое они совершили;
- промежуток времени, когда это случилось.
Именно привязка ко времени отличает когорту от сегмента — более широкого и общего понятия.
Когортный анализ простым языком
Например, выпускники Гарварда 2012 года — одна когорта, выпускники 2018 года — другая, но все они относятся к сегменту «выпускники Гарварда».
По действиям когорты делят на два типа:
- Вовлечение — установка приложения, первый клик, регистрация в сервисе.
- Монетизация — покупка, оплата и другие.
Когортный метод учитывает следующие признаки для анализа:
- Действие, которое объединяет пользователей в когорту: подписка, регистрация, покупка и другие.
- Время, за которое действие произошло: день, неделя или месяц, возможны и большие периоды.
- Интервал исследования, в течение которого происходит наблюдение за когортой.
- Показатель, который влияет на бизнес: ROI, удержание клиента, конверсия, LTV и другие.
Когортные исследования помогают понять, как ключевые метрики отличаются для разных сегментов. Увидеть более подробную картину по рекламной кампании или другим маркетинговым действиям, например, ребрендинга, тестирования нового сайта и так далее.
Как применять когортный анализ
Когортное исследование — не универсальный метод, для него нужно достаточное количество пользователей. Желательно проводить анализ клиентов от 1000 человек в базе (их действий). Способ подходит для массовых B2C и B2B бизнесов с долгим циклом покупки.
Что помогает оценить когортный анализ:
Эффективность каналов привлечения
Когортный метод покажет, из каких каналов приходят наиболее лояльные пользователи. Тогда бизнес сможет выделять больший бюджет на эффективные каналы и активнее с ними работать. Зачем использовать именно когортный метод, если можно сразу после кампании оценить, сколько клиентов мы получили? Не всё так просто.
Например, с рекламы в Facebook в сервис перешло и зарегистрировалось 2000 пользователей. Маркетолог доволен — результат есть. Но 90% пользователей перестали заходить в сервис уже через месяц. Параллельно мы привлекали пользователей с помощью рассылки, и пришло 1000 человек, через месяц перестали пользоваться сервисом всего 15%. Если бы мы оценивали результат сразу после кампании, то решили бы, что Facebook — самый эффективный канал, а на самом деле там оказалась нецелевая аудитория.
Когортный анализ в Tableau, как сделать, пример, анализ когорт
ROI
Для долгого цикла покупки возврат инвестиций в рекламу — дело не быстрое. В крупных B2B сделках, в недвижимости, для электронных сервисов, которые могут трансформировать весь бизнес, принять решение о покупке нельзя сразу после первой рекламы. Надо набраться терпения и смотреть результаты через некоторое время.
Например, рекламная кампания прошла в январе, тогда пользователь K впервые узнал о сервисе Altcraft Platform и впервые зашёл на сайт. Для изучения возможностей и принятия решений в компании, где работает пользователь K, нужно время. Только через 4 месяца пользователь запросил демо у команды сервиса, а через 5 компании подписали договор. Если бы мы считали ROI за следующий месяц после кампании, то решили бы, что она провальная. Когортный анализ показал, что это не так.
Отслеживание и прогноз LTV
LTV (пожизненная ценность клиента) считает доход от клиента за весь период, пока он пользуется нашими продуктами или услугами. Метрика показывает, оправдывают ли себя расходы на привлечение новых клиентов. Когда мы знаем, как долго остаётся с нами пользователь и сколько на нас тратит, то можем рассчитать эти данные для похожих когорт.
Результаты тестирования
Когортный анализ покажет, как поменяется конверсия после обновлений для А/Б-тестов не за время тестирования, а в долгой перспективе. Может оказаться, что удачный элемент привлёк больше пользователей, но они не совсем целевые: случайно кликнули, прошли регистрацию, но не стали использовать сервис.
Активность пользователей
Когортное исследование поможет узнать, через какое время клиент перестаёт активно пользоваться продуктом или вообще уходит. Предупреждён — вооружён: с данными о «критических» точках можно заранее поработать с пользователем.
Например, анализ показал, что 70% пользователей теряют интерес к сервису через 3 месяца. Тогда компании нужно обратить внимание на этот период: сделать рассылку с реактивацией, предложить бонус и так далее.
Как провести когортный анализ
1. Определяем цель и связанную с ней метрику, которую будем отслеживать за время анализа. Метрики — это основа для когортного анализа.
Цель — определить самый успешный канал продаж для мобильного приложения. Метрикой считаем конверсию — регистрацию. В перспективе рассматриваем, как менялся Retention Rate (коэффициент удержания клиентов), чтобы понять, сколько из зарегистрированных пользователей остались в приложении.
2. Определяем когорты, которые будем изучать.
Возьмём клиентов, которые зарегистрировались после рекламы в Instagram, Facebook, рекламы в Яндексе и Google за июнь — это 4 разные когорты.
3. Проводим анализ разных когорт за выбранный промежуток времени.
Рассмотрим результат всех четырех когорт за 3 месяца после месяца регистрации. Оценим, сколько пользователей оставались активными после регистрации в каждый из месяцев.
| 50% | 35% | 10% | |
| 87% | 80% | 76% | |
| 46% | 32% | 20% | |
| Яндекс | 66% | 51% | 36% |
Когортный анализ проводят в Google Таблицы или Microsoft Excel. Но разбираться, как сделать метрику правильно (формулу для её расчёта) в таблице, придётся самостоятельно. В Google Аналитике когортное исследование автоматизировано, но возможности для разделения на когорты ограничены: можно отследить только первое действие пользователя в определённом промежутке времени.
Пример когортного анализа в Google Аналитике
Более детально и наглядно проводить когортный анализ умеют платформы автоматизации маркетинга. В Altcraft Platform когортный анализ доступен для когорт пользователей, которые совершили действие за неделю или месяц. Рассматривать активность пользователей в отчёте можно по:
- количеству уникальных кликов;
- количеству уникальных открытий;
- соотношению уникальных кликов к открытиям;
- соотношению уникальных открытий к отправленным сообщениям;
- соотношению уникальных кликов к отправленным сообщениям.
Данные визуализируются в виде графика и таблицы.
Пример когортного анализа в Altcraft Platform
Примеры когортного анализа
Разберём несколько примеров когортного анализа для разных метрик.
Проверка эффективности каналов
Цель — определить, какой канал оказался самым эффективным для привлечения новых подписчиков рассылки. Будем исследовать 3 когорты по каналам привлечения: окно на сайте, реклама в Facebook, партнёрские посты ВКонтакте. Каждая когорта рассчитывается с 15-30 марта — срок проведения кампании. Со всех каналов на рассылку подписалось 3000 пользователей.
Больше всего пользователей (1600) пришли с рекламы Facebook. Через 5 месяцев из всех подписавшихся активных осталось 782. Рассмотрим в динамике, как проходила отписка от каждого канала за этот срок.
В таблице указано количество пользователей в процентах по месяцам, которые продолжают открывать письма.
| Окно на сайте | 600 | 70% | 65% | 58% | 41% | 37% |
| Реклама Facebook | 1600 | 65% | 47% | 29% | 15% | 6% |
| Партнёрские посты ВКонтакте | 800 | 88% | 76% | 64% | 60% | 58% |
По первым результатам мы могли сделать вывод, что реклама Facebook была самой эффективной в привлечении подписчиков. В итоге оказалось, что пользователям подписка неинтересна или, возможно, они подписались случайно. Через 5 месяцев только 6% ещё открывали письма. Самую качественную аудиторию из всех привлекли партнёрские посты ВКонтакте, 58% подписчиков из этого канала продолжали читать рассылку.
Расчёт LTV
Цель — определить LTV для пользователей, которые пришли в приложение для доставки продуктов на дом в 2020 году. Для этого рассматриваем 3 когорты — клиентов, которые сделали первый заказ в январе, феврале или марте 2020 года. Изучаем, как менялось их поведение в течение полугода. Для каждого посчитаем ARPU — средний доход с клиента. Рассчитываем сумму в рублях.
| Январь 2020 | 3500 | 2500 | 4000 | 2600 | 1500 | 0 |
| Февраль 2020 | 2800 | 3700 | 3200 | 2900 | 0 | 1500 |
| Март 2020 | 4500 | 3500 | 1300 | 0 | 0 | 0 |
LTV рассчитываем для каждой когорты отдельно или сразу для всех клиентов. Подробнее про формулы расчёта LTV читайте в статье.
Чтобы рассчитать Lifetime, возьмём во внимание такое правило: Lifetime — это время от начала сотрудничества с клиентом до прекращения (т.е. первого нулевого результата).
LTV по когорте считается простейшим способом: сложите все значения ARPU на протяжении Lifetime этой когорты. LTV для когорты января — 14100, февраля — 12600, марта — 9300.
Также при расчёте LTV с помощью когортного анализа важно учитывать не только цифры, но и ситуацию, в которой проходила кампания. В таблице видим, что самые большие суммы клиенты тратили в марте 2020 года. И начинали меньше заказывать уже к 4-5 месяцу после первой регистрации.
С одной стороны, можно считать, что рекламные кампании марта были самыми успешными, если даже пользователи, которые пришли раньше, стали заказывать больше в этом месяце. С другой стороны, вспомним, что с марта 2020 года во многих регионах России ввели карантин, когда для многих доставка продуктов стала необходимостью. Тогда можно объяснить и спад активности к последним месяцам при таких же рекламных кампаниях. Карантин начали ослаблять, и пользователи снова стали ходить за покупками сами. Использовать такие данные для прогноза LTV на другие сроки не совсем правильно, потому что ситуация может измениться.
Вывод: при расчёте LTV важно учитывать не только цифры, но и ситуацию, в которой проходила кампания.
Тестирование
Нужно проанализировать результат теста дизайна нового раздела дополнительных заказов для интернет-магазина. Есть два новых дизайна A и B, также старый — Old. Выделим их в 3 когорты — по кликам пользователей на каждый из дизайнов неделю с 5 по 11 июля. Дальше рассмотрим конверсию с каждого дизайна за 3 следующих месяца.
| Дизайн A | 150 | 20% | 25% | 15% |
| Дизайн B | 102 | 36% | 29% | 34% |
| Дизайн Old | 111 | 34% | 30% | 28% |
В итоге дизайн A получил больше кликов за первую неделю, но показатели конверсии были ниже дизайнов B и Old. Также новый дизайн не показал значительного роста конверсии по сравнению со старым — можно сделать вывод, что концепция обоих новых дизайнов не самая удачная.
Вывод
Когортный анализ — инструмент, который требует подготовки: долгого сбора данных, понимания, какую метрику надо исследовать сейчас, чтобы улучшить показатели бизнеса в будущем. Но затраты стоят результата — глубокого и подробного понимания маркетинга компании, правильного распределения бюджета и эффективных стратегий на основе данных.
Источник: altcraft.ru
Как сегментировать целевую аудиторию: методики и примеры
Все компании делятся на две категории: те, кто сегментирует свою ЦА и те, кто едва сводит концы с концами:) Возможно, это слишком категоричное высказывание, но в нем много правды. Сложно успешно разрабатывать новые продукты, выстраивать грамотную коммуникацию с клиентами и принимать верные решения, если не знать:
- какие товары и услуги нужны вашим покупателям;
- какие аргументы для каких сегментов ЦА нужно использовать;
- какие потребители приносят вам больше денег, а на каких вы не зарабатываете.
Сегментирование позволяет разделить потребителей по заданному критерию на группы, а затем для каждой группы разработать продукт, рекламу, предложить особые условия обслуживания и т.д.
В этой статье мы будем больше говорить о том, как сегментирование помогает выстраивать маркетинг и создавать эффективную рекламу, но его можно использовать и для других целей.
Что требуется для сегментирования?
Для начала важно понимать задачу, которую вы хотите решить с помощью сегментации целевой аудитории. Допустим, вы хотите выстроить эффективную коммуникацию с разными типами покупателей, которые находятся на разных стадиях воронки продаж. Причем, вам важно понять, кто из этих категорий приносит больше денег. Тогда потребуется:
- Разбить ЦА на категории в зависимости от интереса к вашему продукту.
- Выяснить покупательские мотивы каждой категории.
- Расписать, как выглядит процесс выбора для каждой категории: какие стадии проходят покупатели, что за аргументы убеждают людей покупать ваши товары и услуги, что за сомнения у них возникают и т.д.
- Проанализировать, какие категории ЦА более выгодны компании, на кого вам стоит тратить рекламные бюджеты.
Этапы сегментации аудитории
Сегментирование аудитории удобно соотнести с путем, который проходит покупатель от возникновения потребности в продукте и его выбора, до пользования продуктом и повторных, если повезет, продаж.
Этап 1. Выявление типа аудитории
В соответствии с этой логикой, потребителей можно разделить на 3 большие группы:
- Потенциальные клиенты. К этой группе можно отнести всех людей, чью проблему в принципе может решить ваш продукт, но которые еще не перешли на стадию сделки.
- Клиенты, находящиеся на стадии покупки. Это люди, которые активно присматриваются к товарам и услугам, либо ведут переговоры, но еще не стали покупателями.
- Клиенты, совершившие покупку товара. Сюда попадают все, кто что-либо у вас купил.
Разумеется, каждую из групп можно сегментировать дальше, если подобное разделение целесообразно. Скажем, посмотреть, кто из совершивших покупку, продолжает у вас покупать, и какие группы приносят больше денег, но об этом речь пойдет дальше.
Источники данных и критерии сегментации
Для каждой группы можно выделить основной критерий сегментирования, по которому можно провести отсечку. Например, компании, определяя потенциальных клиентов, часто пытаются руководствоваться социально-демографическими признаками, но будет ошибкой делать сегментирование на основе только соцдема. Обои покупают не люди 25—60 лет, их покупают люди, которые делают ремонт, и не важно сколько им лет и какой у них пол.
Покупательские сегменты
Критерии сегментации
Источники информации
Основной критерий: Продукт может решить задачу/проблему человека
Дополнительные критерии: Потребитель должен обладать определенным доходом, проживать в Москве
Результаты исследований рынка: например, отчеты Mediascope, статистика Wordstat, Глубинные интервью
Клиенты, находящиеся на стадии сделки
Пользователь проявил интерес к продукту (например, перешел по рекламе или оставил заявку)
Дополнительные критерии: Покупатель обладает всеми полномочиями для принятия решения
Данные из веб-аналитики
Клиенты, совершившие покупку
Человек совершил хотя бы одну покупку
Дополнительные критерии: Потребитель совершает покупки продукта каждый месяц
Методика анализа собранных данных по 1 этапу
Собранная информация поможет понять, какая из трех групп заслуживает больше внимания. Например, если у вас много покупателей, которые купили и пропали (а ваша сфера предполагает повторные продажи), то стоит проанализировать:
- что не так с продуктом, если люди не возвращаются;
- как построить коммуникацию пропавшими покупателями (сделать e-mail рассылку, начать рассылать СМС c приглашением обновить маникюр и т.д.)
Если многие представители целевой аудитории застревают на стадии сделки, но не покупает, то надо инвестировать ресурсы туда. Это может быть усиление рекламы, разработка более убедительных лендингов или презентационных материалов, анализ работы отдела продаж или улучшение продукта.
Наконец, анализ потенциальных потребителей поможет оценить емкость рынка в количестве покупателей и в деньгах. Для этого вы можете использовать данные Росстата, открытых исследований рынка Mediascope, Zenith, Яндекса, Deloitte, а также статистику поисковых запросов в Wordstat.
Этап 2. Мотивация для покупки
Очень полезно сегментировать аудиторию по мотивам покупки. Чем точнее вы попадете в боли ЦА, тем более эффективной будет реклама, тем лучше менеджеры отдела продаж смогут убеждать покупателей. Покупательские мотивы важно знать для первых двух категорий: потенциальных клиентов и тех, которые находятся на стадии сделки (в целом, мотивы у этих двух групп для одного продукта будут схожи, но у второй категории они, как правило, более детализированы).
Для сегментирования важно учитывать, что мотивы выбора одного и того же продукта могут серьезно отличаться у разных групп ЦА. Например, рекламу контактных линз можно построить вокруг товара и делать объявления в духе: «Комфорт для глаз. Первая пара линз бесплатно». А можно проанализировать ситуации, когда люди нуждаются в глазных линзах, например:
- Фотографам нужны линзы, потому что фотографировать в очках невозможно.
- Спортсменам, скорее всего, неудобно заниматься спортом в очках.
- Любители много читать часто испытывают проблемы со зрением.
У каждой из этих групп своя мотивация для выбора линз, которую можно использовать в рекламе, поэтому так важно хорошо представлять портрет своей аудитории.
Источники данных и критерии сегментации
Критерием для сегментирования могут выступать:
- потребность, которая побуждает потребителя выбирать товары и услуги. Например, можно купить гамбургер, чтобы утолить голод, а можно, чтобы вознаградить себя за сложный день.
- событие, при котором продукт становится востребованным. Например, нужны спортивные кроссовки к новому учебному году или новый костюм, чтобы пройти собеседование на новую работу.
- триггер, который запустил процесс покупки. Часто бывает так, что человек осознает проблему, например, хочет похудеть, но ничего с этим не делает. А потом какое-то событие (презрительный взгляд девушки, одышка, требования работодателя) заставляют его действовать.
Источниками данных для анализа рынка и сегментирования могут выступать:
- поисковые запросы;
- ситуации, которые потребители описывают при обращении в компанию;
- инсайты, полученные из глубинных интервью с покупателями;
- данные конкурентного анализа.
Методика анализа собранных данных по 2 этапу
Чтобы разложить информацию по полочкам хорошо подойдет методика Шеррингтона 5W. Ее часто используют для быстрого сегментирования ЦА. Методика предполагает ответы на 5 вопросов:
- What — что за продукты вы продаете?
- Who — кто ваш покупатель?
- Why — почему покупателю нужно купить продукт, какую проблему/задачу он решает?
- When — когда человеку нужен продукт?
- Where — где происходит покупка? (последний вопрос не всегда актуален)
Есть такой кровельный материал — Ондулин. Его ЦА состоит из двух групп:
- Это люди, которые строят дом с нуля.
- Дачники, у которых уже есть, дом, но протекла крыша.
Мотивы каждой группы будут отличаться, а значит для каждой потребуется выстраивать свою коммуникацию.
Этап 3. Стадии сделки
Стадию сделки можно рассматривать, как автономный этап, который для каждого сегмента будет отличаться. Например, потенциальную ЦА надо заинтересовать продуктом, потребителей, находящихся на стадии покупки, превратить в реальных покупателей, а тех, кто уже купил — мотивировать совершить повторные покупки или оставить хороший отзыв.
Предположим, компания строит коттеджи из бруса, вот как она может сделать сегментацию по стадиям сделки.
Потенциальные клиенты
Клиенты, находящиеся на стадии сделки
Клиенты, совершившие покупку
Человек задумался о собственном жилье
Стал выбирать между домом и квартирой и выбрал дом
Думал, покупать готовый или строить с нуля и выбрал строить
Считал, что выгоднее — нанять компанию или строить самому и решил, что лучше с компанией
Зашел по рекламе на сайт компании
Долго читал блог о преимуществах строительства дома из бруса
Пришел вместе с женой на встречу с менеджером, чтобы обсудить проект
Съездил пообщаться с клиентами, которым уже строили дома, и посмотреть будущий участок
Внес первый платеж
Контролировал строительство с помощью веб-камеры
Пару раз приезжал на стройплощадку
Принял дом с незначительными доработками
Стал сотрудничать с дизайнером, которого рекомендовала строительная компания
Оставил положительный отзыв
Порекомендовал компанию своим друзьям
Естественно, в зависимости от специфики бизнеса, стадии будут отличаться, а в зависимости от бизнес-задач их можно сегментировать более подробно. Идея в том, чтобы помочь сотрудникам компании: маркетологам, отделу продаж, сервисной службе — определить потребности человека и вести его от стадии к стадии.
Интернет-магазин одежды для детей может разработать сегментирование для постоянных покупателей, отталкиваясь от возраста детей. Для этого нужно указывать в CRM, на какой возраст был изначально куплена одежда. И для каждой группы потребителей сделать свои рекламные кампании или цепочки писем. Так, маме новорожденного через 3 месяца предложить одежду для полугодовалого возраста, а для детей 6 лет — одежду для первоклассника.
Источники данных и критерии сегментации
Покупательские сегменты
Критерии сегментации
Источники информации
Поведение на сайте, корпоративном блоге
Статистика Wordstat, Глубинные интервью,
Онлайн-чаты на сайте,
Общение с отделом продаж
Клиенты, находящиеся на стадии сделки
Взаимодействия с рекламой
Поведение на сайте
Конверсия в лид
Конверсия в покупку
Информация из CRM
Из рекламных сервисов
Клиенты, совершившие покупку
Взаимодействия с рекламой
Поведение на сайте
Конверсия в лид
Конверсия в покупку
Информация из CRM
Из рекламных сервисов
Методика анализа собранных данных по 3 этапу
Для целей сегментирования удобно использовать лестницу узнавания Ханта. С помощью этой методики можно анализировать путь покупателя от узнавания продукта до его использования. Давайте посмотрим, как эту методику можно использовать для продажи платформы автоматизации маркетинга Marilyn:
- Неосведомленность. Допустим, вы ничего не слышали про Marilyn и вообще про системы автоматизации рекламы, но при этом настраиваете контекстную и таргетированную рекламу или руководите агентством, которое предоставляет такие услуги. И вот вам потребовалось узнать о том, как сегментировать ЦА, вы загугли эту статью и только что узнали про Marilyn.
- Заинтересованность. Рекламных кампаний становится все больше, перестает хватать времени на то, чтобы ими управлять и проводить качественный анализ. Вы начинаете задумываться о том, как оптимизировать свои усилия, и присматриваться к возможностям автоматизации, и тут вам попадается интересная статья .
- Поиск решения. После этого вы приходите к выводу, что системы автоматизации — это хорошее решение, и вы хотите больше про них узнать. И сразу находите отличный кейс, где хорошо показаны возможности систем автоматизации, а еще выясняете, что автоматизация поможет сэкономить более 80% времени на выполнении рутинных задач (это подтверждает эксперимент).
- Сравнение и выбор. Вы начинаете сравнивать разные системы автоматизации, читать обзоры и отзывы. Общаться с техподдержкой, чтобы убедиться, что выбранная система решит ваши задачи.
- Уверенность в выборе и завершение сделки. Вы находите запрашиваете бесплатный демо-доступ, чтобы финально протестировать выбранное решение.
- Удержание. Если система вам понравилась и техподдержка ответила на все вопросы, нам остается только совершенствовать продукт, добавлять в него новые полезные фишки и радовать вас прикольной рассылкой.
Marilyn сама пишет задорную рассылку, что выгодно отличает ее от рассылок других технологических компаний. Не забудьте подписаться!
С помощью сегментации на основании лестницы узнавания Бена Ханта, вы понимаете, когда и какой контент предложить пользователю, о чем нужно писать в рекламных сообщениях и т.д.
Этап 4. Средний чек и LTV
Все предыдущие способы сегментации были направлены на то, чтобы разработать эффективную коммуникацию. Однако, когда покупатели привлечены, важно понять, какие из них являются наиболее ценными для вас и сосредоточить усилия на них.
Самый правильный способ это сделать — измерять LTV (Lifetime Value). Показатель определяет общую прибыль, которую клиент принес за все время сотрудничества с вашим бизнесом. Есть разные способы рассчитать LTV, например:
T — Среднее количество транзакций в месяц
AOV — Средняя стоимость заказа
AGM — Средний коэффициент прибыльности
ALT — Средний жизненный цикл клиентов в месяцах
Однако, часто прибегают к более простому способу — используют сегментирование ЦА по среднему чеку за период. Это особенно оправдано, если маржинальность разных товаров и услуг примерно одинаковая. Иначе вы можете столкнуться с ситуацией, когда чек большой, но из-за низкой маржинальности, вы ничего не зарабатываете.
Источники данных и критерии сегментации
Критерием для сегментации может выступать на выбор:
- LTV
- Стоимость покупок за период для каждого покупателя
Информацию для сегментирования можно взять из:
- CRM
- 1C, сервисов управленческого учета
Методика анализа собранных данных по 4 этапу
Для прогноза и расчета LTV, вы можете использовать когортный анализ. С помощью этого метода можно сегментировать ЦА на группы и посмотреть, как меняется их поведение, например, какие рекламные кампании приносят больше продаж, даже если сделки совершаются с большой отсрочкой. Подробнее про когортный анализ вы можете прочесть эту статью .
RFM-анализ позволяет проанализировать клиентскую базу в разрезе трех аспектов: сколько денег покупатели тратят за конкретный период, как часто совершают сделки и как давно совершили последнюю. Это позволяет понять ценность каждого покупателя для компании и создать стратегии для каждой из групп: на кого тратить усилия, кого стимулировать скидками, кому делать новые предложения и т.д. Подробнее про RFM-анализ читайте здесь.
Исключение незаинтересованной аудитории
Иногда проще сформулировать не то, какими признаками должны обладать ваши целевые клиенты, а признаки, по которым они вам не подходят. Обычно покупателей отсекают по двум причинам:
- Вы не можете обслуживать этот сегмент. Например, у вас нет нужной экспертизы.
- Вам невыгодно обслуживать конкретную группу. Например, расходы на привлечение оказываются слишком высоки.
Определение не подходящих клиентов. С сайта психолога Павла Барабаша
Критерии сегментации
«Фильтры» можно выставить по следующим критериям:
- По типу покупателя. Ваш продукт может не подходить определенным покупателям. Скажем, психолог может не работать с детьми и подростками, а оказывать услуги только взрослым людям. Например, вы не работаете с компаниями, оборот которых меньше 1 миллиона рублей в месяц. Или работаете только с b2c-компаниями, а с b2b не работаете.
- По географии. Вы осуществляете доставку только по России и не работаете с остальными странами.
- По стоимости привлечения. Выслать презентацию, перезвонить, написать письмо — все это требует времени менеджера по продажам, а оно стоит денег. Если после определенного числа касаний клиент из потенциального так и не превращается в реального, его выгоднее оставить в покое.
- По стоимости обслуживания. Не все сегменты одинаково полезны. Например, у сервисов доставки набора продуктов с рецептами расходы отбиваются с четвертого заказа, поэтому для них убыточны заказчики, которые делают 2-3 заказа.
Какие данные нужны для сегментации
Понять, что клиент не ваш можно, анализируя поведение пользователей на сайте, историю общения с отделом продаж в CRM и данные сервисов управленческого учета. Используйте данные для сегментирования из:
- Рекламных сервисов
- Веб-аналитики
- Колл-трекинга
- CRM
- Сервиса управленческого учета
Поиск похожей аудитории
Изначально работа по сегментации аудитории и настройке рекламных кампаний требует участия человека, но когда накопится достаточный объем данных о поведении пользователей на сайте, то поиск аудитории с нужными поведенческими характеристиками можно предоставить алгоритмам. Система исходит из того, что «если кто-то ходит как утка, крякает как утка, то это и есть утка». Другими словами, она анализирует поведение людей, которые оставляют заявки на вашем сайте, и ищет людей с похожим поведением, в надежде, что они тоже будут оставлять заявки. Этот инструмент называется Look-alike, он есть у Яндекса, Google и других рекламных площадок.
Сегменты можно составлять и по географическому признаку на основе данных геолокации. Например, выделять аудиторию, которая живет в определенном доме, ездит по конкретным шоссе или закупается в конкретных магазинах. Посмотрите интересный пример, как с помощью Marilyn можно увеличить потенциальную аудиторию FMCG-бренда в сети продуктовых магазинов на 5 000 000 человек.
Наиболее частые ошибки сегментирования целевой аудитории
Помните, что создание сегментов — не самоцель, они нужны для решения конкретных бизнес-задач. Вот две распространенных ошибок при сегментировании аудитории.
- Сделать по шаблону. Иногда есть соблазн использовать шаблон из интернета, но есть риск сделать бессмысленную работу. Например, расписать свою ЦА по социально-демографическим признакам. Это, конечно, поможет при настройке таргетингов, но ничем не поможет, если нужно придумать рекламные объявления для своей ЦА. Тут лучше использовать глубинные интервью, чтобы найти реальные инсайты аудитории. Поэтому правильнее подбирать индивидуальное решение под вашу задачу, а не пользоваться готовыми шаблонами.
- Всегда стремиться к жесткой сегментации. Такую сегментацию легко сделать, когда вы хотите, например, классифицировать клиентов по числу покупок: сделал 1 покупку; сделал 2-4 покупки; сделал 5-10 покупок. В этом случае легко однозначно отнести его к какой-то одной категории. А вот определить на какой стадии принятия решения о покупке находится пользователь бывает не так просто. Он вполне может одновременно изучать технологии строительства дома и при этом сомневаться, строить дом самому или нанять строительную фирму. Здесь разумнее отказаться от попытки жестко привязать сегменты клиентской базы к воронке продаж.
Как оценить эффективность сегментации целевой аудитории?
Понять, насколько эффективно вам удалось сегментировать ЦА можно по эффективности рекламных кампаний. Качественная проработка сегментов позволяет:
- Задать точные настройки РК: подобрать нужные ключевые запросы, настроить таргетинги, учесть особенности поведения (например, люди могут не покупать ваш продукт в дождливую погоду, и рекламу в дождливые дни лучше останавливать — Marilyn позволяет это делать).
- Сделать креативы, которые будут попадать точно в потребности аудитории. Выше был пример, когда у разных сегментов покупателей контактных линз выявили разную мотивацию. Соответственно, под каждый сегмент надо разработать свой креатив.
Если вы используете разные рекламные каналы (Яндекс, Google, Вконтакте, myTarget), а внутри каждого канала запускаете несколько рекламных кампаний, вам потребуется инструмент, который позволит сводить всю статистику в один отчет, чтобы было легко проанализировать, какие каналы и кампании отрабатывают эффективно. И тут снова будет полезна Marilyn — платформа поддерживает 17 рекламных площадок, позволяет сравнивать план/факт, выгружать и анализировать посткликовые метрики Google Analytics (включая 360), Яндекс.Метрики, коллтрекингов, мобильной аналитики и CRM-систем. Это поможет вам быстро оценить эффективность РК и сегментации ЦА.
Подведение итогов
- Сегментируйте аудиторию, чтобы запускать успешные продукты, настраивать эффективную рекламу, перераспределять ресурсы на те клиентские сегменты, которые приносят больше денег
- Начните с выделения трех больших сегментов: потенциальных покупателей; клиентов, находящихся в стадии сделки; актуальных клиентов.
- Каждый из этих сегментов есть смысл проработать с точки зрения мотивации для покупки и этапов покупки.
- Актуальных клиентов стоит сегментировать по LTV или среднему чеку за период.
- Оценить, насколько удачно построены сегменты, можно замерив эффективность рекламных кампаний. Чтобы упростить себе жизнь, используйте для этих целей системы автоматизации.
Источник: mymarilyn.ru
Какие данные содержит когортный анализ аудитории
Когортный анализ это выделение определенной группы пользователей (когорты) и анализ ее поведения во времени. Пользователей в когорте объединяет совершение действия на определенном промежутке времени.
Пример когортного анализа: