Сегодня мы добавим в анализе еще один аспект — сегментацию и кластеризацию клиентской базы. Как я уже не раз писал, анализ клиентской базы остается не полным, если мы смотрим на наших клиентов, как на большую кучу одинаковых людей. Клиенты разделяются на типы и по-разному потребяют продукт. Кто-то покупает часто, но не много, кто-то быстро уходит, кто-то покупает много и часто. Для увеличения эффективности стоит выяснить, какие есть группы клиентов и затем разобраться, как ваши действия позволят вам привлечь нужных вам клиентов. Используют два основных способа разобраться в группам ваших клиентов: эвристики и кластеризация

Метод 1: Эвристики и экспертные оценки

В рамках этого подхода вы на основе опыта, логики использования вашего продукта и клиентских историй, придумываете различные портреты потребителей и затем оцениваете, сколько у вас клиентов попадают под эти определения. Или же можете использовать более численные подходы, основанные на анализе показателей клиентов. Несколько популярных численным эвристик подходов это:

ABC-XYZ

Основная идея разделить клиентов по общему вкладу в вашу выручку и по динамике роста показателей. ABC отвечает за вклад в выручку, XYZ отвечает за стабильность выручки. Это формирует 9 сегментов

AX — самые большие и со стабильной выручкой
AZ — Большие, но они редко делают покупки, выручка не стабильна
CX — самые мелкие, но со стабильной выручкой
CZ — мелкие и выручка не стабильна, покупки совершают редко

В сегмент А определяют клиентов, кто формирует 80% выручки, в сегмент B, кто дает еще 15% и в сегмент C, кто дает 5%. В сегмент X — наименьшую вариативность выручки (можно взять 33 перцентиль), Z — наивысшая вариативность (соответственно верхний 33 перцентиль). Под вариативность я подразумеваю величину дисперсии выручки.

Что дает этот анализ: он позволяет разделить ваших клиентов на группы по степени важности для вашего бизнеса. Клиенты из группы AX, AY, AZ самые большие и вы должны уделять им больше всего внимания. Клиенты групп BX, BY требуют дополнительного внимания, их можно развивать. Внимание к группам в других категориях можно снижать. Особенно хорошо, если вам удастся выделить общности между клиентами в разных сегментах, что позволит вам таргетировать усилия по привлечению нужных клиентов.

RFM (Recency-Frequency-Money)

Основная идея разделить клиентов по 3-м свойствам: как давно была продажа клиенту (recency), как часто он покупает товары (frequency), какой объем выручки он сгенерировал(money). В целом подход напоминает ABС-XYZ, но несколько под другим углом.

В рамках этого подхода вы разделяете клиентов по группам Recency, например:

• 0-30 дней
• 31-60 дней
• 61-90 дней
• 90+

По кол-ву покупок, например:

• Более 15
• 10-14
• 5-9
• 0-4

По объему выручки:

• 1000+
• 600-1000
• 200-599
• 0-199

Понятно, что для каждого конкретного продукта, приложения или товара вам нужно установить свои границы.
В итоге вы сможете разделить клиентов на множество сегментов, каждый из которых характеризует клиента по степени важности для вас.

Матрица BCG

Основная идея разделить клиентов по категориям объема выручки и темпов роста выручки. Такой подход позволяет определить, кто большой и насколько быстро растет. Все клиенты раскладываются на 4 квадранта:

• Звезды — крупнейшие клиенты с высоким темпов роста выручки. Это клиенты, кому надо уделять наибольшее внимание. Это сильная точка роста
• Дойные коровы — крупные клиенты, с низкими или отрицательными темпами выручки. Эти клиенты будут формировать ядро вашей текущей выручки. Проглядите коров и потеряете бизнес.
• Темные лошадки — пока мелкие клиенты, но с большим темпом роста. Это группы клиентов, на кого надо обращать внимание, т.к. они могут вырасти до звезд или дойных коров.
• Собаки — мелкие клиенты с низкими или отрицательными темпами роста. Это клиенты, кому можно уделять наименьшее внимание и применять к ним массовые методы обслуживания, для сокращения издержек.

Преимущества всех эвристических методов — относительная простота реализации и возможность разделить своих клиентов на понятные с точки зрения бизнеса группы.

Недостатки в том, что мы используем всего лишь несколько свойств клиентов, для их описания и исключаем из рассмотрения прочие факторы. В добавок, чаще всего клиенты оказываются в сегментах временно, меняют позицию, а установить реальную общность внутри сегмента оказывается сложно.

Метод 2: Кластеризация

Основная идея — найти группы клиентов без использования предварительных гипотез о структуре клиентской базы, найти натуральные кластеры среди свойств клиентов исходя из имеющихся данных.

Существует набор методов (K-mean, C-mean, иерархическая кластеризация и т.п.), которые позволяют вам определить близость объектов друг друга на основании их свойств. В общем случае вы описываете вашего клиента как вектор, каждый элемент этого вектора описывает какую-то характеристику клиента (будь то выручка, кол-во месяцев сотрудничества, адрес регистрации, купленные продукты и т.п.). После чего вы преобразуете этот вектор в нужный формат для вашего алгоритма, натравливаете алгоритм на данные (и настраиваете его для кластеризации) и получаете на выходе разделение клиентов на кластеры.

Хотя процесс не выглядит сложным, детали методов и их интерпретация имеет большое значение. Выбранные метрики “расстояния”, способ трансформации данных и кол-во выбранных факторов могут сильно менять картину. Так как в конечном итоге в многомерных данных нет однозначно “правильного” решения задачи кластеризации, вам в конечном итоге придется самостоятельно оценивать качество кластеров, а именно в итоге искать для них “бизнес” интерпретацию, если вы собрались использовать эти кластеры в принятии решений людьми.

По опыту могу сказать, что не стоит использовать сложные и логически не связанные свойства клиентов, а также хитрые трансформации. Несмотря на вероятные, элегантные решения по линии алгоритмов на выходе вы можете получить сложно интерпретируемые кластеры, которые ничего вам не надут в бизнес контексте. Возможно ваш метод и хорош, если кластера будут использоваться для входных параметров другой системы машинного обучения. Но когда вы хотите разделить клиентскую базу и сформулировать маркетинговую стратегию, то такие хитрые кластера вас никуда не приведут.

Сам процесс кластеризации это итеративный процесс:

1. Составьте вектор
2. Трансформируйте данные
3. Настройте параметры алгоритма
4. Сделайте кластеризацию
5. Оцените кластеры экспертно, можете ли вы их использовать
6. Повторите п.1., если кластеры вас не удовлетворили

Преимущество этого подхода, что через множество итераций вы куда лучше будете понимать ваших клиентов и данных о них, т.к. Каждая попытка кластеризации покажет вам разрез поведения и свойств клиентов, на который вы никогда скорее всего не смотрели. Вы так же лучше поймете взаимосвязи и взаимоотношения между разными клиентами. Поэтому я советую проделать это упражнение и вывести свои собственные кластеры.

Прошлый статьи в цикле:

Это 6-ая статья в цикле статей по анализу продукта:

1. Top-Down approach. Экономика продукта. Gross Profit
2. Экономика продукта. Анализ выручки
3. Погружаемся в динамику клиентской базы: когортный анализ и анализ потоков
4. Собираем когортный анализ/анализ потоков на примере Excel
5. Аналитика воронки продаж
6. MPRU, выручка и как это связано с выручкой и динамикой клиентской базы