|
Выявление однородных сегментов клиентов Многие клиенты имеют одинаковые потребности и схожим образом совершают покупки. Выявление однородных сегментов клиентов позволит сэкономить на затратах по работе с данным клиентом или, наоборот, сделать ему специальное предложение. Примером может быть группа клиентов, которые покупают у вас товары раз в год, так как расходы на это заложены в их бюджет постоянной строкой. На этих клиентов бесполезно оказывать рекламное давление — они не купят больше, — но можно получить от них рекомендации в аналогичные компании. Такие сегменты клиентов либо очевидны на 100 %, так как характеризуются сходством большого числа характеристик, либо их можно выявить только с помощью математических методов. Например, если вы торгуете продуктами питания, то средние школы будут практически заведомо однородным сегментом: у них примерно одинаковые бюджеты в расчете на ученика, они одинаково принимают решения о покупке, покупают схожую продукцию, и т.д., и т.п. С другой стороны, если вы продаете какие-нибудь расходные материалы, например полиэтиленовые пакеты, то приблизительно одинаковые объемы и периодичность закупок могут быть у группы абсолютно непохожих друг на друга фирм. Выделив такой сегмент, вы можете его дополнительно исследовать и узнать, например, что в итоге все эти компании закупают пакеты в интересах розничных торговых сетей, что объясняет их схожее потребительское поведение. Для выявления таких сегментов используется кластерный анализ. Пожалуй, это один из немногих сложных методов, в котором полезно разобраться руководителю отдела продаж, так как нередко этот метод Глава 8, Оперативное управление — II_________________________П7 дает очень ценную информацию. Метод кластерного анализа позволяет разбить клиентов на сегменты (кластеры) на основе отличительных признаков, которые вы зададите. Ниже приведем примерную последовательность применения данного метода. Шаг 1. Вы определяете несколько признаков клиентов, которые, на ваш взгляд, характеризуют их покупательское поведение. Для применения этого метода все признаки должны иметь числовое выражение. Например, признаки могут быть следующие:
В результате каждый клиент будет характеризоваться тремя признаками, каждый из которых может быть выражен количественно. Пусть клиент X характеризуется признаками (х{, х2, х3), а клиент Y — признаками (yv уу у3). Тогда мы можем рассчитать то, что в математике называют расстоянием между данными объектами, — некую величину, которая в нашем случае будет характеризовать меру сходства между клиентами. Чаще всего для расчета расстояния используют евклидово расстояние, которое представляет собой расстояние между двумя точками в многомерном пространстве. Конкретно в нашем случае оно будет выглядеть следующим образом: — 99 —
|