Правильная сегментация ЦА. Как и зачем?

Крупные аналитические агентства, вроде TNS Gallup или Comcon, до сих пор проводят масштабные исследования целевых аудиторий в полях, задавая вопросы реальным людям. Заказать такое исследование — дорого, а реализовывать его — долго. Готовы ли вы потратить от 300 000 тыс. рублей на заказное исследование, результаты которого будут собираться и обрабатываться больше месяца? На этом фоне бесплатные ежедневные потоки цифровых данных из счетчиков систем веб-аналитики достаются маркетологам невероятно легко, и многие ошибочно принимают их за аналитику. Отделить цифры от пользователей — задача сегодняшнего поста.

Нам по-прежнему нужны соцдем и психограф. Если в итоге классической сегментации вы получили невнятного «мужчину 30−50 лет со достатком выше среднего» и его жену, «женщину 30−50 лет, школьного завуча со средним достатком», попробуйте сегментировать не по формальным признакам, а по проблемам, которые может решить использование товара. В конечном счете, такая сегментация поможет выстроить правильный путь пользователя — с корректировкой на соцдем.

Все люди лгут, особенно, если они отвечают на вопросы в маркетинговом исследовании. В интернете, где сведения о пользователях собираются и обрабатываются автоматически, вся статистика тоже примерная и погрешная. Несмотря на то, что поисковые системы научились определять по поведению, кто именно сидит за компьютером в семье из нескольких человек, погрешности возникают и будут возникать регулярно из-за разных методов отслеживания разными системами. Задача аналитика — вытащить из каждого канала, включая соцсети и метрики, фрагменты реального портрета аудитории, учитывая погрешность.

Другой ценностью для digital-сегментации являются поведенческие портреты: нам важно понимать, как пользователь ведет себя в интернете, как привык искать информацию и каким каналам доверяет. Сегментируя, мы продумываем ходы целевых групп и их пересечения с разными каналами, чтобы понимать, как и на каких площадках следует взаимодействовать с пользователем.

Последний и самый важный шаг для digital-сегментации — cведение воедино и наложение друг на друга трех аналитик аудитории — классической, «проблемной» и поведенческой. Друг без друга эти выводы дают неполную картину, искаженную природой источников данных и способами обработки результатов. Сложенные вместе, они позволяют выявить слабые места, обнаружить полезные корреляции и свести к минимуму погрешность.

Как в примере с мужскими носками, инсайт позволяет сэкономить маркетинговый бюджет, не тратиться на неэффективные коммуникации, сформировать вокруг него рекламные сообщения для нескольких каналов, отстроиться от конкурентов за счет глубокого понимания нужд аудитории и предложения продуктов, закрывающих реальные потребности.

Прием, который может помочь вам на начальном этапе поиска инсайта — метод «Пять почему», разработанный Тайити Оно. Представьте, что вы уже достигли цели, и люди покупают ваш продукт или активно реагируют на рекламу. Всё, что нужно сделать, — задать себе вопрос «Почему?» пять раз подряд. К пятому ответу вы значительно приблизитесь к пониманию инсайта.

Инсайт может лежать где-то в пользовательском пути: подробно распишите все цепочки действий — возникновения потребности до принятия решения — и подумайте, какие этапы вы можете упростить, сделав шаблон поведения пользователя проще? Упрощение следует искать в разных плоскостях одновременно: экономия времени, денег, умственных или физических усилий.

Выявленные инсайты закладываются в основу маркетингового сообщения, каждое из которых, независимо от степени вашей уверенности в их эффективности, следует проверять в реальных условиях. В цифровом маркетинге быстрее и нагляднее всего проводить пилотные A/B-тестирования, меняя в парах рекламных сообщений не более 1 параметра за этап и отслеживая лучшую реакцию представителей целевых групп.

Сделать эффективный ретаргетирнг и ремаркетинг возможно только при наличии четких определенных сегментов: мы знаем, с помощью каких рекламных сообщений догонять каждую из целевых групп. Этот подход особенно рационален эффективен для кампаний с ограниченным бюджетом. Например, показы в социальных сетях настраиваются для узкого ключевого сегмента: по конкретным интересам, вузам, семейному статусу. Аналитика позволяет определить оптимальные временные коридоры показов в соответствии с пиковой активностью или посещаемостью целевой группы.

Показывать релевантные результаты поиска разным аудиториям для одного и того же продукта теперь возможно — через вывод персонализированного сниппета для того сегмента, который описан в микроразметке. По инициативе Яндекса в стандарт Schema.org были добавлены схемы PeopleAudience и ParentAudience, которые позволяют описать возраст (от минимального до максимального), пол, состояние здоровья. Последний параметр — самый интересный, он позволяет отслеживать и показывать информацию беременным.

Прелесть digital-среды состоит в том, что можно измерить практически всё:

а) много открытых данных, позволяющих проводить экспресс-исследования перед рекламными кампаниями;

б) отслеживая данные в реальном времени, можно корректировать стратегию и получать максимальный эффект, в отличие от офлайн-рекламы, где можно скорректировать кампанию только на пилотном этапе;

в) Проводить пост-анализ эффективности: мы знаем рекламные вложения и отдачу каждого канала.

Перефразируя наш слоган, аналитика — это "words after digits", чего и вам желаем).