Kuinka asiakassegmentointia hyödynnetään tehokkaasti – analyytikon vinkit

11.03.2020 Analytiikka

Asiakassegmentointi eli asiakkaiden jaottelu erilaisiin ryhmiin on yleinen markkinoinnin työkalu. Useimmat yritykset hyödyntävät sitä markkinoinnissaan jollakin tasolla, sillä asiakkaat odottavat heille sopivaa sisältöä ja mainontaa. Sama pätee tietysti myös yritysasiakkaisiin, joille tarjooman ja viestinnän tulisi olla relevantteja. Miten asiakassegmentointia toteutetaan ja hyödynnetään tehokkaasti?

Asiakassegmentointi pähkinänkuoressa

Asiakassegmentti muodostuu asiakkaista, jotka jakavat keskenään samanlaisia piirteitä. Tämä mahdollistaa sisältöjen suunnittelun siten, että ne puhuttelevat tiettyä asiakassegmenttiä. Sen avulla oikeanlainen mainonta ja tarjonta voidaan kohdentaa eri asiakassegmentille sopivien markkinointikanavien kautta. Lopputuloksena parannetaan asiakastyytyväisyyttä, vähennetään asiakaspoistumaa ja myydään enemmän.

Erilaisia segmentointimenetelmiä

Ei ole yhtä oikeaa tai parasta segmentointimenetelmää. Menetelmiä on monenlaisia, ja valinta riippuu käyttötarkoituksesta ja käytettävissä olevasta datasta. Jotkut yritykset eivät välttämättä edes käytä dataa ostajapersooniensa määrittelyyn, vaan hyödyntävät liiketoiminta- ja markkinatuntemustaan. Koska jotakin dataa asiakkaista on yleensä aina saatavilla, suosittelen kuitenkin ainakin validoimaan tällä tavoin luodut segmentit datan avulla!
Tässä listaan muutamia vaihtoehtoja asiakassegmentoinnin rakentamiseksi:

1. RFM-malli (= Recency, Frequency, Monetary)

Klassikkomenetelmä, mutta edelleen käyttökelpoinen! Asiakkaat jaotellaan heidän asiointinsa viimeaikaisuuden (recency), asiointitiheyden (frequency) ja rahallisen arvon (monetary) perusteella segmentteihin. Malli on yksinkertainen, eikä sinänsä kerro asiakkaan persoonasta tai ostomotiiveista, mutta yksinkertaisuuden vuoksi se on myös nopeampi toteuttaa kuin koneoppivat mallit. Mallia voidaan hyödyntää hyvin esimerkiksi poistuman vähentämiseen tai lojaalien asiakkaiden palkitsemiseen.

2. Motiiviperusteinen segmentointi

Jotta asiakkaiden motiiveista ja arvoista saadaan tietoa, tarvitaan yleensä kyselytutkimusta näiden niin kutsuttujen datan pehmeiden muuttujien selvittämiseen. Tutkimustulosten analysoinnissa pitää usein ottaa huomioon keskenään korreloivat kysymykset esimerkiksi hyödyntämällä tekniikoita dimensioiden vähentämiseen. Lisäksi kyselytulokset pitää pystyä yleistämään koko asiakaskantaan, sillä harvoin on mahdollista toteuttaa kyselyä kaikille asiakkaille. Hyvä puoli menetelmässä on se, että se antaa syvällistä tietoa asiakkaista, jolloin asiakasviestinnän sisällön suunnittelu helpottuu.

3. Verkkokäyttäytymistä ja asiakastietoja hyödyntävä segmentointi

Yhä suurempi määrä yrityksen datasta saattaa kertyä verkkokanavissa. Tämän datan hyödyntäminen segmentoinnissa voi antaa ajantasaisen ja tarkan kuvan asiakkaan käyttäytymisestä. Toinen, perinteisempi vaihtoehto on hyödyntää esimerkiksi demografiatietoja ja dataa ostotiedoista. Jos näitä tietoja voi yhdistellä keskenään, saa muodostettua entistä tarkemman kuvan asiakkaista. Oikeiden datalähteiden valinnassa tärkeintä on tieto siitä, mikä on segmentoinnin pääasiallinen käyttötarkoitus.

Segmentoinnin jatkuva päivitys eli tuotantoon vieminen

Kun segmentointia halutaan käyttää asiakasviestinnän ja tarjousten kohdentamisessa, sen tulisi olla ajantasainen. Segmentoinnin tuotantoon viemisessä on muutamia vaihtoehtoja, ja valinta riippuu siitä, millainen segmentointi on valittu.
Jos segmenttejä ei ole kovin paljon – tyypillisesti maksimissaan 15 segmenttiä, jotka ovat melko stabiileja – yleinen menetelmä on ensin muodostaa segmentit ja sen jälkeen viedä tuotantoon ohjattu koneoppimismenetelmä, joka luokittelee asiakkaat säännöllisesti näihin valmiisiin ryhmiin. Tämä päivitys voi tapahtua kerran kuukaudessa, kerran päivässä tai useamminkin riippuen siitä, kuinka usein asiakkaisiin liittyvät tiedot päivittyvät.

Toinen vaihtoehto on varsinaisen segmentointialgoritmin tuotannollistaminen. Tämä kuitenkin tarkoittaa sitä, että segmentit eivät ole stabiileja, vaan aina päivittyessään erilaisia. Käytännössä algoritmin pitää siis myös kuvailla muodostamiaan asiakasryhmiä. Tätä menetelmää käytetään harvemmin, sillä useimmiten segmenttien halutaan olevan käyttäjilleen tuttuja ja helppoja ymmärtää. Muuttuvat segmentit vaativat hyödyntäjältään datanlukutaitoa ja sopivat tilanteeseen, jossa asiakkaiden käyttäytyminen voi vaihdella paljon.

Segmentoinnin jalkauttaminen organisaatioon

Asiakassegmentoinnista saa suurimmat tehot irti, kun sitä käytetään koko organisaation laajuudella. Integraatioiden avulla asiakassegmentit saadaan esimerkiksi CRM-järjestelmään ja muihin asiakastietoja sisältäviin järjestelmiin. Yhtä olennaista on myös henkilöstön koulutus sekä se, että asiakassegmentit ovat helposti ymmärrettäviä ja hyvin kuvailtuja. Jalkauttaminen on oikeastaan tärkein osa koko segmentointiprojektia. Asiakkaan näkökulmasta tämä tarkoittaa yhdenmukaista asiakaskokemusta eri kanavissa.

Jaa tämä artikkeli