SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ PRO E-COMMERCE. Jan Matoušek

Transkript

1 SEGMENTACE ZÁKAZNÍKŮ PRO E-COMMERCE Jan Matoušek

2 Zaměření prezentace Téma: Proč některé segmentace fungují a jiné ne Žadné ohromující manažerské schéma Praxe a zkušenosti z 9-ti let tvorby segmentací Telco Retial E-Commerce

3 Proč segmentovat zákazníky e-shopu je přece zdarma Všem můžeme poslat stejnou nabídku Bojujeme o pozornost v záplavě nabídek relevantním, cíleným sdělením Zákazníka ztrácíme mnohdy navždy, pokud nás hodí do koše

4 Individuální vs. masová komunikace Nejsem ženská (sociodemografie) Nechci luxusní doplňky (potřeby) Proč vůbec příště zvedat hlavu (opt out/ spam) Která reklama má šanci? Segmentace je střední cestou mezi individuální a masovou komunikací Potřebuju lepší brusle (potřeby) Řeším zuby, proč si nedopřát bělení (potřeby + sociodemografie)

5 Segmentace Dobrá segmentace zákazníků: Skutečně odlišuje zákazníky Dosahuje velmi rozdílných měr response mezi segmenty Umožňuje porozumění a řízení segmentů Umožňuje migraci komunikace na nákladnější kanály při zvýšení ROI (návratnosti)

6 Tvrdá nebo měkká data? Tvrdá data (Nákupy) Přiřaditelnost ke konkrétném zákazníkům Přesnost Chybějící lifestyle a demografie Měkká data (Výzkum) Lifestyle, názory, demografie Vztah ke značce a kategorii Chybějící nebo nepřesné propojení ke konkrétním zákazníkům Kombinace Výhody obou shora zmíněných řešení Project management Cena

7 Typy segmentací z tvrdých dat Behaviorální (podle chování) Chování a usage, produkty RFM / Hodnotová Současná, minulá, budoucí hodnota, věrnost

8 Business - Příčiny úspěchu a neúspěchu Příčiny úspěchu Dobrá představa managementu Příčiny neúspěchu Nejasné zadání Otevřená kooperace Příliš striktní zadání

9 Jak vypadá (ne)jasné zadání

10 Modelování - Příčiny úspěchu a neúspěchu Příčiny úspěchu Jasně rozmyšlené rozměry segmentace Několik dobře definovaných potřeb zákazníka Příčiny neúspěchu Příliš mnoho dimenzí segmentace Mnoho matně definovaných potřeb zákazníka

11 (Ne)jasné rozměry segmentace

12 Kuchařka MENU: Reálné: Úspěchy a chyby Počet segmentů Postupy a přístupy Přibližný obor Přibližná data

13 Krok 1 - Typy zákazníků v e-shopech Desítky segmentací umožňují prezentovat typologii: 1. Jednorázoví zákazníci, Velikost: cca 50 %, Současná hodnota 10% Nakoupili jen jednou a už o nich nikdy nebylo slyšet. 2. Slevaři, Velikost: 30%, Současná hodnota 5% Vyhledávají jen nejnižší ceny a o nic jiného nejeví zájem. Přicházejí z cenových vyhledávačů 3. Luxusní, Velikost: 10%, Současná hodnota 35% Zákazníci kupují drahé zboží a nehledí na cenu. Jsou orientovaní na luxus. 4.Věrní, Velikost: 10%, Současná hodnota 50% Zákazníci se skutečnou vazbou na značku / výdejnu nebo typ zboží. Vazba může být dána blízkostí, dobrou zkušeností, použitelností webu,

14 Krok 2 Definice Dimenzí Úspěch tvoří dobrá volba dimenzí segmentace Evergreen: RFM (Recency, Frequency, Monetary) Je pro nás podstatný obrat, peníze, věrnost, Jaké místo budou mít noví a staří zákazníci Potřeby: Jsme techničtí? Pracujme s pokročilostí zákazníka Jsme rodinní? Pracujme s rodinami a dětmi Jsme formální? Pracujme s příležitostmi Jsme sportovní? Oddělme sportovce a povaleče

15 Modelování V centru zájmu analytiků Pro business má malý význam: Volba segmentačního algoritmu Volba databázových a analytických nástrojů Velký význam mají Zkušenosti analytiků Kvalita dat Kvalita zadání

16 Evaluace - Segmentační řešení I Liší se od sebe profily natolik, že si zaslouží speciální komunikaci? Jsou odlišní v hlavních dimenzích (zde: věrnost a potřeby/pokročilost)

17 Evaluace - Segmentační řešení II Cluster (Segment) Předběžný název segmentu Rychlá charakteristika Klub aktivní Délka vztahu Koupil příslušenství Koupil klubové položky Koupil spoř. Elektro. Koupil spotř. zboží Koupil síť. vybavení Koupil notebook Koupil tiskárnu Koupil soft Koupil PC součástku Koupil chlazení Kopil externí paměť 1 Maličkosti Levné přislušenství 11% % 0% 8% 7% 5% 0% 5% 2% 0% 0% 29% 4% Notebooky a spotřební elektronika, 2 Mobilní méně cenově citlivý 8% % 0% 21% 12% 15% 37% 4% 11% 1% 0% 0% 11% 3 Beru vše Počítače s příslušenstvím, moho transakcí, i drahé transakce 18% % 1% 3% 13% 9% 23% 8% 14% 85% 21% 25% 6% 4 PC-čkář Pouze levný počítač 13% % 0% 2% 3% 3% 0% 1% 5% 100% 18% 0% 2% Klubový Overclock 5 er Overclockers, Upgraders, Pokročilí, Extrémní aktivita, Nadšenci, Fanatici, Kluboví, Mnoho transakcí vč. Drahých 64% % 17% 40% 46% 47% 23% 19% 26% 96% 53% 66% 37% Koupil WiFi Máme co říci každému segmentu? Jak budou strukturované nabídky?

18 Implementace Použití segmentace nelze zajistit jen technickým řešením Nutno znovu zapojit i marketing a vedení společnosti

19 Vyhodnocení Při cílení na správný segment je třeba ověřit dvojnásobnou a vyšší responsi než je průměr Spící segmenty je nutno vyloučit z komunikace V tomto případě došlo k úspoře 20% budgetu za komunikaci katalogu při zachování 94% responsí (vyloučení Spících) ->Segmentace se osvědčila a dále se používá pro další aktivity

20 Kontakt Data Mind s.r.o. U průhonu 466/ Praha 7 Jan Matoušek (jan.matousek@datamind.cz) Profil Zakladatel firmy Data Mind, specialista na data mining