Главная

Почему сегменты не работают, если делить аудиторию как все

Дата: 2025-07-31 | Время чтения: 8 минут (1474 слова)
Background
Сегментация клиентов увеличивает доход на 760% и приводит ROI к цифре 77%.
Но есть нюанс — современные покупатели стали более требовательными. К примеру, 71% из них ожидают персонализации предложений, что невозможно, если сегментировать аудиторию только по полу, возрасту, локации. Технологии работы с данными также ушли далеко вперёд, поэтому теперь можно получать больше данных об аудитории и разделять базу на точечные группы.

В статье расскажем, почему сегментация клиентской базы по-старому не работает, какой подход выбрать и зачем использовать CDP.

Зачем нужна сегментация

Сегментация — это разделение клиентов на группы по определённому признаку: полу, возрасту, доходу, социальному статусу, семейному положению, географии, интересам, поведению и другим критериям. Это нужно для того, чтобы делать предложения более релевантными для аудитории и повысить шансы на конверсию.

Как начали использовать сегментацию

Раньше компании ориентировались на ограниченное количество данных. Разработка маркетинговой стратегии происходила для широких групп потребителей, а персонализация оставалась невозможной.

К примеру, в начале XX века прогрессивными считались действия General Motors. В компании стали выпускать автомобили для покупателей с разным доходом и предпочтениями. Но такой подход могли себе позволить только крупные компании.

Сегментация пользователей начала формироваться как понятие и становиться массовой только в 50-е годы. Причиной стал рост конкуренции на рынке.

До digital-эпохи сегментация была намного проще. Данные о клиентах собирались через опросы, анализ покупок и фокус-группы, что давало лишь общее представление. Сегменты получались широкими, и персонализированные предложения были редкостью. И да, некоторые до сих пор работают по старинке.

Как работает классическая сегментация

Клиентская база делится на группы, где каждый сегмент отвечает набору критериев, которые определяются заранее.

Например, выбираем пол, возраст, локацию, социальный статус. Смотрим только на новых клиентов, которые сделали покупку впервые в прошлом месяце. Возьмём только новых клиентов интернет-магазина одежды из Самары. Тогда сегментация аудитории может выглядеть так:
ВозрастСоциальный статус
Девушки, 18-22Студентки или работают на полставки в сфере обслуживания, или онлайн.
Женщины, 25-35Работают преимущественно в офисе на начальной позиции или middle-менеджменте.
Женщины, 35-40Офисная работа на руководящей позиции и middle-менеджменте.

Далее для каждого сегмента делается предположение по потребностям, чтобы создать предложение для рекламной кампании.

Но тут появляются проблемы:
  • Нет контекста для групп, непонятно, по каким критериям целевая аудитория выбирает товар, как покупает и так далее. В итоге предложение становится угадыванием.

  • Конкуренты могут сегментировать клиентов также на общих данных. Когда их предложения окажутся похожими на ваши, выделиться не получится. Как итог: у всех типовые и неточные рекламные кампании.

Сегментация больше не работает?

По примеру выше легко сделать вывод, что деление клиентов на группы по-старому неэффективно.

Классические сегменты клиентов ограничивают маркетинг, потому что:
  • Используются только исторические данные о текущих клиентах. Так не охватываются потенциальные покупатели.

  • Тренды быстро меняются, и общие данные не показывают полную картину предпочтений клиентов.

  • Пользователи стали требовательнее к предложениям и выберут скорее тот бренд, который сделает персональный оффер.

При этом не сегментировать аудиторию нельзя, потому что массовые рассылки и предложение «всё для всех» — это ещё больше неопределённости, чем широкие группы клиентов.

Как сегментировать эффективно

Сегментация целевой аудитории нужна, но для результата стоит отойти от классического подхода и смотреть на этот процесс шире. Используйте весь объём данных о клиентах. Ниже рассмотрим актуальные виды сегментирования.

Поведенческая сегментация

Группы клиентов выделяется на основе их действий: количестве и частотности покупок, активностям на сайте, реакциям на рекламу бренда, контент, email-рассылки и другие виды коммуникации. Когда знаешь привычки клиентов, легче предложить им подходящие товары и повысить эффективность программ лояльности.
Ещё к изучению поведения пользователей относится прогнозирование будущего на основе данных. Это делает управление маркетингом проще.
К примеру, если клиент покупает только собачий корм, то возможно подключить предложить дополнительные товары: удобные миски, лакомства для питомца и так далее.

Сегментация RFM

RFM — это тип сегментации, который основывается на том, как себя ведут клиенты. Группы формируются по трём основным критериям:

RFM выделяет клиентов, которые часто покупают и тратят много, что помогает адаптировать маркетинг под их интересы.

С помощью этих трех критериев компания делит своих клиентов на сегменты. Например:

  • Высокие значения по всем трем критериям (недавняя покупка, частые покупки, высокая трата) означают, что клиент является ценным и лояльным.

  • Низкие значения по всем критериям (долгое время без покупок, редкие покупки и низкие затраты) могут указывать на «спящих» клиентов. В таком случае не стоит тратить ресурсы на их активизацию, так как они вряд ли окупятся и принесут желаемую прибыль. Если же клиент раньше покупал часто и тратил много, то стоит узнать, в чём причина отсутствия активности.
К примеру, есть группа клиентов, которые активно и часто покупали, но вдруг прекратили делать заказы в течение трёх месяцев. Самое время узнать причины через опрос и сделать специальное предложение.

Сегментация по LTV

Выделение групп по жизненному циклу клиента — вариант, который подходит бизнесу с длинным периодом сделки. LTV в таком случае отслеживает всю прибыль, которую пользователь принёс компании за весь период взаимодействия. Так выбираются самые перспективные и лояльные клиенты. Также выделяют другие категории: потенциальные, новые, и те, которые по какой-то причине прекратили коммуникацию с брендом.

Каждый клиентский сегмент получает свою стратегию и количество затраченных ресурсов для его привлечения, вовлечения или реактивации.

Для активных клиентов подойдут закрытые распродажи, а для потенциальных — подробное знакомство с продуктом.

Сегментация по интересам

Подход идеален для платформ контента: музыкальных сервисов, онлайн-кинотеатров, видеоплощадок.

Пример такой сегментации для книжного магазина

Сегменты выделяются на основе данных о просмотрах/прослушиваниях. Для каждой группы создаются тематические подборки и другие активности, которые попадают в интересы. Тогда пользователи остаются на платформах дольше и продлевают подписки.

К примеру, отдельным сегментом могут стать любители детективных сериалов. Их вовлечение повысится, если, к примеру, делать подборки похожего контента. То есть искать интересное за них.

Сегментация по Ханту

По теории Бена Ханта выделяется путь клиента к покупке:
  1. Нет понимания проблемы и нет потребности.
  2. Осознаётся потребность.
  3. Начинается поиск решений.
  4. Сравнение возможных вариантов.
  5. Выбор одного решения.
  6. Покупка.

Сегментация клиентов проводится по стадиям принятия решения клиентов. Для каждой группы выбираются рекламные месседжи, которые продвигают пользователя дальше к конверсии.

К примеру, человек посещает на сайте карточки с холодильниками и явно выбирает вариант. Чтобы подтолкнуть клиента к покупке возможно сделать специальное предложение на некоторые варианты.

Точечные сегменты

При достаточном количестве данных и потребности детального изучения клиентов выделяют более тонкие сегменты. Сюда могут включаться параметры частоты, стоимости, категорий покупок, действия на сайте (и в других источниках) и так далее. Для такой сегментации возможно использовать когорты, где пользователей распределяют по активности в определённый период времени.

Точечный подход нужен для глубокого изучения аудитории, поиска проблем в воронке и персонализации предложений.

Примеры сегментов

Без чего качественная сегментация не работает

Сегментирование аудитории — это прежде всего сбор и анализ данных о клиентах. В современном мире нужно обрабатывать терабайты информации, что невозможно вручную. Поэтому используются автоматизация маркетинга в различных инструментах.

К таким относят CDP — платформы управления данными, которые отвечают за сбор, хранение и аналитику клиентских сведений. Такой сервис упрощает работу маркетологов и повышает эффективность сегментации.
К примеру, функционал CDP Altcraft предполагает сбор данных из разных источников в одном окне. То есть формируется обзор клиента на 360°: известны действия, покупки, интересы и другие характеристики пользователя.

Так становится возможной микросегментация, которая гибко настраивается под потребности маркетинга компании. Далее сегменты обновляются автоматически.

Для каждой из групп клиентов здесь же настраиваются варианты коммуникации: емайл, рассылки в мессенджеры, по SMS и Push. Причём автоматизируются не только запланированные кампании, но и триггерные сообщения. То есть связь с клиентами постоянная и мгновенная, что работает на лояльность и повышает продажи. Больше о платформе рассказали здесь — узнайте, как Altcraft может повысить ваши конверсии на 15%!

Резюме

Сегментация — важный инструмент маркетинга. Но классическое разделение на группы только по полу, возрасту, социальному статусу и географии может быть неэффективным в современности. Клиенты стали более требовательными, а технологии продвинутыми, поэтому возможно выделять более детальные сегменты.

Лучший результат даёт поведенческая, RFM сегментация. А также разделение пользователей по жизненному циклу, интересам, стадиям принятия решении о покупке. Для более углубленного изучения аудитории и точной персонализации выделяют точечные узкие сегменты с несколькими параметрами.

Сегментация аудитории невозможна без использовании платформ сбора и хранения данных. К таким относят CDP Altcraft, которая на практике показывается свою эффективность в работе с клиентской базой.

subscription, banner, email

Покажем платформу
и найдём решение под задачи вашего бизнеса

Вам может быть интересно:

Автоматизация маркетинга для страховых компаний

В статье рассказываем, зачем страховым компаниям нужна автоматизация маркетинга, и делимся пятью рабочими стратегиями автоматизации в этой сфере.

Читать далее
Как Altcraft Marketing помог увеличить Группе «АльфаСтрахование» уровень повторных онлайн-покупок на 49%

В новой статье рассказываем как с помощью автоматизации маркетинга и платформы Altkraft Marketing группа «АльфаСтрахование» увеличила уровень повторных покупок на 49%.

Читать далее
Digital маркетинг финансовых услуг: лучшие практики

Перевели статью Talkwalker о лучших маркетинговых digital-стратегиях для сферы финансовых услуг. О том, как продвигать банки, страховые и брокерские компании, читайте в нашей статье.

Читать далее