Сегментация в email-маркетинге: подробный разбор

Анастасия Горькая, региональный директор eSputnik – о ценности сегментов, глубине погружения в данные, неочевидных способах группировки контактов и встраивании сегментации в экосистему маркетинга. 

Согласно опросу британских маркетологов ( DMA, 2018 год), чуть больше трети из них иногда посылают релевантные письма, и  только 9% уверены в том, что абсолютно все их письма релевантны. Каждый четвертый маркетолог испытывает трудности с контентом: они просто не знают, что ценного сообщить своим подписчикам – заметим, что это происходит на технически продвинутом Западе. 

Что же нужно email-маркетологам для отправки действительно релевантных писем? 

Глубокая сегментация – погружение в жизнь клиента

Обычная сегментация представляет собой  довольно примитивное деление контактов по первичным данным: пол, возраст, дата регистрации.

 

Эта информация статична и не меняется с течением времени. Судить о своей аудитории по этим данным – все равно, что делать выводы о человеке по его паспорту. Маркетолог знает, что имеет дело с Иваном Петровым – 30 лет, который зарегистрировался вчера, но он понятия не имеет, как с этим клиентом взаимодействовать:

• как часто и в какое время он читает сообщения от бренда,
  
• каким образом реагирует на письма – переходит ли на сайт или в приложение,
  
• какими товарами интересуется до покупки,
  
• реагирует ли на скидки,
  
• использует ли купоны и т.д.
  

Глубокая сегментация предоставляет маркетологу доступ к гораздо большему набору данных о человеке. Она учитывает пожелания клиента, позволяет анализировать изменение его поведения за определенный отрезок времени. С ней маркетолог может отследить любой шаг пользователя на сайте и в приложении, его реакцию на каналы связи. Портрет клиента получается динамичным и более детализированным. 

Таким образом, цель глубокой сегментации – это погружение в жизнь человека, которое позволяет дать ответ на основной вопрос: как с ним взаимодействовать, чтобы «вырастить» из него преданного клиента. 


Чем сегмент отличается от списка?

Сегмент – это группа клиентов, объединенных одним признаком, критерием или набором критериев. Иногда их путают со списками, несмотря на то, что это два совершенно разных подхода к обработке базы данных.

Список – это набор контактов, созданных для разовой цели. Например, маркетологу нужно сделать рассылку для контактов, зарегистрированных вчера. Он задает критерий в базе данных и формирует списки, отправляет им письма, и на этом, по сути, работа со списком закончена. Он статичен и не будет меняться с течением времени, его польза ограничена.

Сегмент, в отличие от списка, это динамичная группа с заданными критериями, которая благодаря синхронизации с множеством источников данных, будет меняться в режиме реального времени. Сегмент формируется на основе информации о том, что в данный момент происходит на сайте и в приложении, каналах связи с клиентами, CRM-системе и т.д. 

Как только какой-либо пользователь совершает действие или набор действий, указанное в критериях сегмента  (например, просматривает группу товаров и подписывается на push-уведомления), он попадает в сегмент. Если настроить для сегмента еще и критерий «день рождения завтра», то получим группу контактов, которым можно отправить автоматическое push-уведомление с предложением купить интересующий товар со скидкой в честь дня рождения.

  Каждый день контакты будут обновляться вне зависимости от действий маркетолога. Таких групп может быть множество, как и критериев, к ним применяемых. 

Сегменты – это живое зеркало базы данных о клиентах, полезность которого не исчерпывается только email-рассылкой.


Каким задачам могут служить сегменты? 

В контексте разговора о email-маркетинге ответ будет очевиден – для эффективных, высоко персонализированных рассылок. Однако, забегая вперед, замечу: сегментация открывает гораздо больше возможностей, связанных с бизнес-аналитикой и стратегическим планированием. 

Вот лишь четыре типа популярных задач, для выполнения которых нужна сегментация:

• Для отправки сообщений по актуальным инфоповодам. Бренд выпустил новую линейку товара, но интересна она будет далеко не всей аудитории, а только специфической ее части. Соответственно, нужно построить сегмент на основе сведений о том, кто покупал аналогичные товары в последнее время, активно их просматривал и/или подписался на рассылки об этой категории. 

• Для реактивации подписчиков и повышения уровня лояльности. Систему можно настроить таким образом, чтобы проводить автоматические замеры по ключевым действиям – количество покупок, переходов на сайт и т.д. – через равные промежутки времени. 

В итоге маркетолог получит график активности клиента за определенный период, что поможет ранжировать подписчиков по категориям лояльности (маркеры и параметры у каждой компании будут свои – нужно отдельно разрабатывать методологию оценки лояльности).  

В дальнейшем маркетолог может экспериментировать с такими сегментами, применяя  различные тактики и наблюдая, как меняется лояльность. Частью этого эксперимента, тесно связанного с бизнес-аналитикой, является и email-маркетинг: речь идет о ре-активирующих рассылках с различными бонусами, подарками, купонами и спецпредложениями. 

 
• Для исследования колебания спроса в прошлом. Далеко не все платформы для email-маркетинга позволяют отслеживать поведение сегмента в прошлом. В основном маркетологи имеют дело с настоящим и будущим, то есть строят сегмент и отслеживают дальнейшие изменения в нем. 

«Откатить» впервые построенный сегмент назад во времени (например, взять новую выборку клиентов и посмотреть, насколько активно участники этой группы пользовались приложением в прошлом году) до недавнего времени было практически невозможно. Однако прогресс не стоит на месте, и первые разработчики начали закладывать такие функции в новейшие версии программ. 

 

• Проверка гипотез. Ежедневно email-маркетолог строит предположения: сделать ли ему рассылку на всех, или ограничиться одним сегментом. Это важный вопрос, – если бренд хочет отправлять только релевантные сообщения тем пользователям, которым они действительно нужны, и не беспокоить остальных. 

Например, компания запускает конкретный оффер по новому виду товара. Маркетолог делает предположение, что информация может заинтересовать тех, кто делал покупки в этой категории в последние три месяца. Допустим, таких людей очень много, и среди них есть клиенты с разным средним чеком. Нужно ли охватить всех или только тех, кто потенциально готов приобрести этот товар, исходя из предыдущего опыта покупок? 

Маркетолог строит большой сегмент заинтересованных в этой категории товаров, а затем разбивает его на две равные группы по общей сумме покупок на 5 и на 10 тысяч рублей. Реакция на рассылки в этих группах покажет, работает ли условная гипотеза «товар на сумму 10 тысяч рублей больше интересует тех, кто уже потратил такую же сумму на покупку аналогичного товара». 

---

Читайте также: 7 способов увеличения продаж в e-mail-маркетинге: как заставить читателя купить твой продукт

---

Стратегические сегменты в email-маркетинге

Выделение стратегических сегментов поможет лучше понимать перспективных клиентов, важных для будущего компании, и вести с ними эффективную коммуникацию. 

Например, стратегический сегмент для бренда-производителя спортивного питания премиум-качества, на котором он хотел бы сфокусироваться – мужчины от 25 до 40 лет с высокой покупательской способностью. Какие виды данных могут потребовать для работы с этим сегментом, как технически реализовать их сбор и хранение для последующей обработки? 

• Базовые данные – имя, пол, возраст, язык, хобби (в качестве которого может быть указан бодибилдинг), любимые бренды, дата последнего логина и т.д. В эту группу входят любые статические признаки и сведения о пользователе, которые нам необходимы для построения данного сегмента. Они поступают из CRM, CMS, 1С или непосредственно с сайта, если на нем проводятся опросы или анкетирование. Когда базовые данные о подписчике меняются, система их автоматически перезаписывает.

• СRM-данные – информация, которая не перезаписывается, как в случае с базовыми данными, а накапливается в платформе. С ее помощью можно задавать многосложные условия, например «средний чек не ниже 5 000 рублей и совершено более 3 покупок в категории спортивное питание».

 
• Данные о поведении. Это весь объем информации о действиях и перемещениях пользователей. Фактические данные о совершенных покупках дает и CRM-система, но трекинг на сайте, в приложениях и каналах коммуникации поможет детализировать картину: где был пользователь, что смотрел, в каком количестве, сколько раз, что добавлял в корзину или избранное. 

Так маркетолог узнает не только о тех, кто купил товар, но и кто им интересовался, а может – просто подписался на новости. Информация о всех действиях нужна, например, для того, чтобы правильно оценивать уровень вовлеченности подписчика. Может быть, он не покупает, но продолжает активно просматривать сайт в поисках лучшего предложения.

Колебания в общем уровне вовлеченности пользователей послужат своеобразным сигналом тревоги для всей компании: что-то идет не так. Это пример того, как полезность глубокой сегментации проявляется за рамками email-маркетинга. Переходы на сайт на прежнем уровне, но покупок меньше – возможно, новый функционал сайта не устраивает пользователей и дело вовсе не в эффективности рассылок. 

• RFM-анализ (RFM – Recency, Frequency, Monetary). Это анализ, базирующийся на данных по частоте, давности и ценности покупок. Существуют платформы, которые способны самостоятельно строить RFM-графики, формировать сегменты по вовлеченности подписчиков. 


 
Например, маркетолог выделяет сегмент мужчин от 25 до 40 с высоким средним чеком в категории спортивного питания, смотрит на наименее активные контакты и меняет тактику работы с ними. RFM-анализ крайне полезен при настройке триггерных писем. Момент перехода подписчиков из группы с большей вовлеченностью в группу с меньшей вовлеченностью станет событием, к которому маркетолог привязывает автоматическое письмо.

• Временные интервалы. С помощью этих данных любой прогресс и ряд событий можно отследить в динамике, и делать выборки по диапазону дат. Допустим, маркетолог задает два временных интервала: с января по март в этом году и аналогичный период в прошлом. Затем он смотрит на то, сколько товаров купили подписчики в периоды. Сравнение этих показателей подскажет ему, как меняется во времени вовлеченность пользователей. 


Микросегменты: решение тактических задач по продажам

Существуют несколько способов построения сегментов, и один из них мы в eSputnik называем «микросегмент». 

Это не бесконечно малая группа, как можно было бы подумать. На самом деле, он может объединять большое количество контактов. Приставка «микро» отсылает к целям создания такого сегмента – формированию микроворонки продаж, где человек находится максимально близко к совершению покупки. Микросегмент создается на основе сложных условий, а именно поведенческих характеристик, которые могут постоянно меняться. 

Это не стратегический сегмент, с которым маркетолог, возможно, будет работать годами. Он настраивается один раз для отправки триггерного сообщения с  целью «зацепить» тех покупателей, которые находятся в шаге от совершения покупки (или другого целевого действия).  Возьмем онлайн-магазин, торгующий гаджетами: маркетолог, например, может построить сегмент на основе данных о том, кто накануне купил телефон и смотрел аксессуары, но не приобрел их. Что делать с брошенными просмотрами? Подтолкнуть пользователей к совершению покупки с помощью триггерного сообщения. 

Такие микросегменты очень хороши для использования в автоматических цепочках писем, для ветвления или, возможно, для старта рассылки.

***

В качестве завершения хочется отметить, что сегментация – это не просто инструмент email-маркетинга, с помощью которого можно генерировать бесконечное количество поводов для коммуникации со своими подписчиками. Знания, которое дает сегментация, могут влиять на все бизнес-процессы и на сам продукт, совершенствуя их и делая идеальными для клиентов компании. 

Анастасия Горькая, региональный директор eSputnik