Кластеризация является ключом к правильной сегментации на основе данных

Первое, что делают маркетологи при планировании рыночной стратегии, — часто используют кластеризацию и сегментирование рынка на отдельные группы потенциальных клиентов, которые имеют схожие профили и, следовательно, могут реагировать на запросы. та же маркетинговая тактика — подумайте, например, о «мамах-футболистах» или «энтузиастах технологий».

В потребительском мире маркетологи и рекламщики будут быстро думать с точки зрения демографии: каков возраст, доход, образование, семейное положение моих потенциальных клиентов? В мире B2B маркетологи вместо этого будут думать о фирмографии, то есть о доходах и количестве сотрудников или отраслях. Насколько велика эта компания? Из какой отрасли? Технологии, автомобилестроение, гостиничный бизнес?

Проблема с сегментированием с использованием демографических или фирмографических данных заключается в том, что они часто имеют очень мало отношения к реальному покупательскому поведению. Подумайте о классическом меме «Принц Чарльз против Оззи Осборна» выше. Те же демографические данные, но совершенно разное покупательское поведение! Итак, каков ответ? Ответ на этот вопрос таков: (i) использовать намного больше данных, включая данные о поведении, данные об использовании и любые другие важные атрибуты, затем (ii) применить алгоритм кластеризации к вашим данным, чтобы определить соответствующие кластеры или группы клиенты.

Четыре элемента хорошей схемы кластеризации

Как узнать, эффективен ли мой подход к кластеризации? Он должен производить сегменты со следующими характеристиками:

  • Разные. Являются ли ваши кластеры четко разделенными или между ними настолько много совпадений, что вы не можете сказать, что происходит между двумя кластерами?
  • Значительный. Достаточно ли велики ваши кластеры, чтобы они стоили вашего времени и энергии? Или они настолько нишевые, что не представляют интересных рыночных возможностей?
  • Идентифицируемый. Можете ли вы определить и идентифицировать перспективы, принадлежащие каждому кластеру? Эта конкретная задача становится все проще, поскольку производственные модели имеют возможность помечать потенциальных клиентов по мере создания записей.
  • Значимый. Наконец, значимы ли различные кластеры с точки зрения вашей бизнес-аудитории? Совпадают ли они с вашим собственным опытом работы с вашими клиентами, можете ли вы с ними связаться?

Хорошие результаты кластеризации могут быть достигнуты с использованием различных алгоритмов кластеризации. Наиболее часто используемый подход основан на сочетании анализа основных компонентов и кластеризации K-средних. Обратите внимание, что мы рассказываем о обычно используемых алгоритмах кластеризации и о том, как реализовать кластеризацию на практике, в нашем всеобъемлющем руководстве по построению модели кластеризации.

Преимущества использования сегментов

После того, как вы разработали хороший набор сегментов с помощью кластеризации, вы можете определить типичные профили покупателей (лица) для каждого сегмента, что дает следующие преимущества:

  • Более четкое понимание того, кто ваши покупатели
  • Улучшенное ценностное предложение
  • Улучшенные показатели конверсии (более высокие ставки, более качественные лиды, более короткие циклы продаж)
  • Улучшение перспектив и объемов продаж

Как мы можем помочь?

Вам нужна более качественная предиктивная аналитика? Хотите узнать больше? Не стесняйтесь проверить нас на https://analyzr.ai или свяжитесь с нами ниже!

Первоначально опубликовано на https://analyzr.ai 10 января 2023 г.