การแบ่งกลุ่มลูกค้า – วิธีการแบ่งกลุ่มลูกค้า คำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับการเติบโต

การแบ่งส่วนลูกค้าคืออะไร?

การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นกระบวนการในการแบ่งลูกค้าของคุณออกเป็นกลุ่มต่างๆ โดยแต่ละกลุ่มมีลักษณะที่คล้ายคลึงกัน เพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วม การขาย และความภักดี

อย่างไรก็ตาม การค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการแบ่งกลุ่มลูกค้ามักจะไม่ใช่เรื่องง่าย ฉันจะอธิบายข้อมูลเชิงลึกต่างๆ เกี่ยวกับวิธีแบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณ เพื่อให้คุณสามารถเร่งการเติบโตของคุณได้

เริ่มต้นด้วยการใส่บริบทความสำคัญของข้อมูลให้กับธุรกิจ ในปี 2018 บริษัทในสหรัฐฯ ใช้เงินไปประมาณ 19 พันล้านดอลลาร์ในการซื้อข้อมูลของบุคคลที่สาม และใช้เงินจำนวนเท่ากันกับโซลูชันของบุคคลที่สามเพื่อรองรับข้อมูลดังกล่าว อย่างไรก็ตาม ข้อมูลส่วนใหญ่ที่นายหน้าข้อมูลเหล่านี้มีเกี่ยวกับผู้บริโภคนั้นไม่ถูกต้องด้วยซ้ำ ตัวอย่างเช่นมักจะล้าสมัย

เหตุใดธุรกิจต่างๆ จึงใช้เงินไปกับข้อมูลเป็นจำนวนมาก และการแบ่งส่วนมีประโยชน์อย่างไร

Braze (ก่อนหน้านี้คือ Appboy) ได้วิเคราะห์ข้อมูลการตลาดจากแคมเปญกว่า 30,000 แคมเปญที่ดำเนินการในระยะเวลาสองปี พวกเขาพบว่าแคมเปญที่ส่งไปยังกลุ่มลูกค้าที่รอบคอบแล้วได้รับ Conversion มากกว่าแคมเปญที่ส่งไปยังผู้ชมในวงกว้างถึง 200%

กล่าวอีกนัยหนึ่ง มีความเชื่อมโยงที่ชัดเจนระหว่างการดำเนินการแบ่งส่วน จากนั้นจึงปรับปรุงยอดขายและผลกำไร

คุณใช้เงินไปกับการตลาดเท่าไหร่? บริษัทส่วนใหญ่ใช้จ่ายประมาณ 11-13% ของรายได้โดยรวมของธุรกิจของคุณ แต่จากรายงานของ Rakuten Marketing นักการตลาดคาดว่าจะใช้งบประมาณการตลาด 26% ไปกับช่องทางหรือกลยุทธ์ที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งมักเกิดจากการแบ่งส่วนที่ไม่ดี

ผลที่ได้คือแม้จะมีโอกาสที่จะปรับปรุงการขายและผลกำไรผ่านการแบ่งส่วน แต่นักการตลาดจำนวนมากไม่ได้ทำอย่างถูกต้องและเสียเงิน

ในขณะเดียวกัน ลูกค้าต้องการและคาดหวังการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ:

• 91% ของผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้ากับแบรนด์ที่นำเสนอข้อเสนอและคำแนะนำที่เกี่ยวข้อง
• ลูกค้า 80% มีแนวโน้มที่จะซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการจากแบรนด์ที่ให้ประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
• 72% ของผู้บริโภคในปี 2019 มีส่วนร่วมกับข้อความทางการตลาดที่ปรับแต่งให้เข้ากับความสนใจเฉพาะของพวกเขาเท่านั้น
• 80% ของผู้ที่จัดตัวเองว่าเป็นนักช้อปประจำกล่าวว่าพวกเขาซื้อของเฉพาะกับแบรนด์ที่ปรับแต่งประสบการณ์ของตนเท่านั้น
• ผู้บริโภคร้อยละ 63 คาดหวังให้ความเป็นส่วนตัวเป็นมาตรฐานการบริการ
• 88 เปอร์เซ็นต์ของผู้บริโภคที่สำรวจรายงานว่าไม่ได้รับ "ความช่วยเหลือที่เหมาะสม"

— และ การแบ่งส่วนเป็นวิธีที่เร็ว ง่ายที่สุด (และมักจะคุ้มค่าที่สุด) เพื่อตอบสนองความคาดหวัง นั้น

คุณอาจคิดว่าเทคนิคการแบ่งส่วนลูกค้าขั้นสูงมีไว้สำหรับแบรนด์ใหญ่หรือองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่กรณี ในคู่มือนี้ ฉันจะช่วยให้คุณค้นพบวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุง Conversion การขาย และความภักดีของลูกค้า

การแบ่งส่วนลูกค้ามีประโยชน์อย่างไร?

เหตุใดการแบ่งกลุ่มลูกค้าจึงมีความสำคัญ จุดสนใจหลักในด้านการตลาดคือการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ทำกำไร การตลาดไม่ได้เกี่ยวกับการซื้อเพียงครั้งเดียว แต่เป็น Conversion เดียว – เป้าหมายคือการขยายฐานลูกค้าและสร้างมูลค่าระยะยาว

การทำความเข้าใจลูกค้า การแบ่งกลุ่มลูกค้า และการปรับแต่งแคมเปญการตลาด ข้อเสนอ และการสื่อสารเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่เรียกกันทั่วไปว่าการบริหารลูกค้าสัมพันธ์ (CRM)

เครื่องมือและวิธีการ CRM เป็นแกนหลักในการพัฒนากลยุทธ์การแบ่งกลุ่มลูกค้าและนำไปใช้

ตามรายงานของ Harvard Business Review มีการเปิดตัวผลิตภัณฑ์อุปโภคบริโภคใหม่กว่า 30,000 รายการในแต่ละปี

และ 95% ล้มเหลวด้วยเหตุผลข้อใดข้อหนึ่งจากเจ็ดข้อนี้:

• ไม่เข้าใจความต้องการและความต้องการของผู้บริโภค
• แก้ไขปัญหาที่ไม่มีอยู่จริง
• กำหนดเป้าหมายตลาดที่ไม่ถูกต้อง
• ราคาไม่ถูกต้อง
• ทีมงานที่อ่อนแอและความสามารถภายใน
• การพัฒนาเป็นเวลานานหรือการเข้าสู่ตลาดล่าช้า
• การดำเนินการไม่ดี

ประโยชน์ของการแบ่งกลุ่มลูกค้า

• ช่วยในการตรวจจับและใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดใหม่ๆ
• ปรับปรุงวิธีการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า
• การรักษาลูกค้าและความภักดีที่เพิ่มขึ้น
• ปรับปรุงการรับรู้ของแบรนด์ผ่านการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
• ปรับปรุงและปรับปรุงเวิร์กโฟลว์
• ช่วยเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า
• นักการตลาดอีเมลได้เห็นรายได้เพิ่มขึ้น 760% โดยการแบ่งกลุ่มแคมเปญอีเมลของพวกเขา

พิจารณาสถิติเหล่านี้:

• 71% ของผู้บริโภคเชื่อว่าประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวจะส่งผลต่อการตัดสินใจโต้ตอบกับอีเมล
• 80% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าพวกเขามีแนวโน้มที่จะทำธุรกิจกับบริษัทมากกว่าหากเสนอประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว
• 88% ของนักการตลาดในสหรัฐฯ รายงานว่าเห็นการปรับปรุงที่วัดผลได้เนื่องจากการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ โดยมากกว่าครึ่งหนึ่งรายงานว่าเพิ่มขึ้นมากกว่า 10%
• การสำรวจล่าสุดของ McKinsey พบว่าบริษัทต่างๆ ที่ใช้การวิเคราะห์ลูกค้าอย่างกว้างขวางนั้นรายงาน ROI ที่สูงขึ้น 115% และผลกำไรที่สูงขึ้น 93%

อะไรคือปัญหาของการแบ่งกลุ่มลูกค้า

7 ข้อผิดพลาดในการแบ่งส่วนทั่วไป

1. กลุ่มไม่สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจของคุณ
2. คุณกำลังแบ่งกลุ่มตามสัญชาตญาณ ไม่ใช่ข้อมูลที่เป็นรูปธรรม
3. คุณได้สร้างกลุ่มตามข้อมูลที่จำกัด
4. คุณกำลังใช้ 'ข้อมูลสกปรก'
5. คุณกำลังละเลยช่องในขณะที่พัฒนากลุ่ม
6. คุณไม่ได้คำนึงถึงช่วงเวลาของการมีส่วนร่วมและบริบท
7. คุณไม่ได้ติดตามประสิทธิภาพของกลุ่มเมื่อเวลาผ่านไป

6 วิธีแบ่งกลุ่มลูกค้า

มีหลายวิธีในการแบ่งกลุ่มลูกค้า แต่การเลือกวิธีที่ดีที่สุดจะขึ้นอยู่กับประเภทของธุรกิจและตลาด/อุตสาหกรรม ตัวอย่างเช่น การแบ่งส่วน B2B มักต้องการแนวทางที่แตกต่างอย่างมากในการทำการตลาดแบบ B2C

จุดเริ่มต้นสำหรับวิธีการแบ่งส่วนใด ๆ แม้ว่าจะเป็นข้อมูล การตัดสินใจโดยพิจารณาจากข้อมูลลูกค้าเป็นรากฐานสำหรับกิจกรรมทางการตลาดใดๆ และวิธีที่คุณพัฒนาเซ็กเมนต์ที่นำไปสู่การเติบโตอย่างมีประสิทธิภาพ

1. การแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์

การแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์คืออะไร?

การแบ่งส่วนตามภูมิศาสตร์ แบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามภูมิศาสตร์ของพวกเขา วิธีทั่วไปในการทำเช่นนี้คือการใช้ขอบเขตที่มีอยู่ เช่น ประเทศ ภูมิภาค รัฐ และเมือง

วิธีการแบ่งตลาดในระดับจุลภาคเพิ่มเติมนั้นขึ้นอยู่กับประเภทของพื้นที่อยู่อาศัย เช่น ส่วนตลาดในชนบท ชานเมือง และในเมือง

ตัวอย่างการแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์

• อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวและการเดินทางใช้การแบ่งส่วนตามภูมิศาสตร์ รวมถึงปัจจัยที่เหมาะสมยิ่งขึ้น เช่น สภาพภูมิอากาศ
• ที่อยู่ IP ถูกใช้เพื่อช่วยธุรกิจออนไลน์ นำผู้คนไปยังไซต์ท้องถิ่นของตนด้วยภาษา ผลิตภัณฑ์ และราคาที่แปล
• ผู้ผลิตรถยนต์ใช้สภาพอากาศเป็นปัจจัยในการแบ่งส่วนสำหรับรถยนต์เปิดประทุน

ข้อดีของการใช้การแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์

ข้อดีของการแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์คืออะไร? มาดูกันบ้าง

• เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพสำหรับบริษัทที่มีตลาดในประเทศหรือต่างประเทศขนาดใหญ่ เนื่องจากผู้บริโภคในภูมิภาคต่างๆ มีความต้องการ ความต้องการ และลักษณะทางวัฒนธรรมที่แตกต่างกันซึ่งสามารถกำหนดเป้าหมายได้เฉพาะ
• นอกจากนี้ยังเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่มีงบประมาณจำกัด พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่กำหนดไว้และไม่ต้องใช้เงินการตลาดโดยไม่จำเป็นในแนวทางที่ไม่เหมาะสมกับส่วนทางภูมิศาสตร์เป้าหมาย
• มันทำงานได้ดีในพื้นที่ต่าง ๆ ของความหนาแน่นของประชากร ลูกค้าในสภาพแวดล้อมในเมืองมักมีความต้องการ รูปแบบการซื้อและรายได้ที่แตกต่างกัน เมื่อเปรียบเทียบกับผู้คนในเขตชานเมืองและในชนบท บ่อยครั้งที่มีความแตกต่างทางวัฒนธรรมระหว่างสามพื้นที่นี้

ข้อเสียของการแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์

• อันตรายจากการผสมผสานนักท่องเที่ยวที่ต่างกันมากจากประเทศต้นทางเดียวกันและการปฏิบัติต่อพวกเขาอย่างดุเดือดในฐานะกลุ่มเดียวเช่นชาวอิตาลีนั้นไม่เหมือนกันทั้งหมด
• บางครั้งมีการใช้ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ แต่รูปแบบหรือพฤติกรรมการซื้อมีความแตกต่างเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ซึ่งทำให้การกำหนดเป้าหมายล้าสมัย

2. การแบ่งกลุ่มประชากร

การแบ่งกลุ่มประชากรคืออะไร?

ข้อมูลประชากรเป็นหนึ่งในข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุด เนื่องจากง่ายต่อการเข้าถึงข้อมูลสำมะโน โดยทั่วไปจะอัปเดตทุก 10 ปี การวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Google Analytics ผู้บริโภคผ่านคำถามและรูปแบบ เช่น SurveyMonkey และผ่านแหล่งข้อมูลอื่นๆ เช่น Facebook Insights . อีกเหตุผลหนึ่งคือถือว่าเป็นวิธีที่ถูกและง่ายที่สุดในการแบ่งตลาดเป้าหมาย

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลประชากรด้วยตัวมันเองให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าเพียงเล็กน้อยเท่านั้น มันตอบคำถาม ใคร คือลูกค้าของฉันแต่ไม่ใช่คำถามว่า ทำไม - เช่น ทำไมลูกค้าซื้อ...

ตัวอย่างการแบ่งกลุ่มประชากร

• อายุ.
• เพศ.
• แข่ง.
• สถานภาพการสมรส.
• จำนวนบุตร (ถ้ามี)
• อาชีพ.
• รายได้ต่อปี.
• ระดับการศึกษา.

ข้อดีของการใช้การแบ่งกลุ่มประชากร

• ข้อมูลประชากรโดยทั่วไปจะง่ายต่อการรวบรวมและวัดผลเมื่อเทียบกับเทคนิคการแบ่งส่วนอื่นๆ
• โดยทั่วไป การกำหนดเป้าหมายจะตรงไปตรงมามากกว่าเมื่อใช้ข้อมูลประชากรเป็นตัวชี้วัด เช่น คุณสามารถกำหนดเป้าหมายกลุ่มผู้บริโภค เช่น ผู้ชายที่มีอายุระหว่าง 35 ถึง 45 ปี
• ข้อมูลประชากรเมื่อรวมกับชุดข้อมูลอื่นๆ จะเป็นวิธีที่ง่ายในการวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างลูกค้า
• เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการติดตามแนวโน้มและการเปลี่ยนแปลงทางสังคม

ข้อเสียของการแบ่งกลุ่มประชากร

• ข้อมูลประชากรเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว อายุเปลี่ยนไปทุกปี (แน่นอน) รายได้ของผู้คน สถานภาพการสมรส ระดับการศึกษา อาชีพ รายชื่อยังคงดำเนินต่อไป
• คำอธิบายเท่านั้น – เข้าใจผู้บริโภคเองเพียงเล็กน้อย
• สมมติว่าผู้บริโภคในกลุ่มประชากรเดียวกันมีความต้องการและรูปแบบการใช้ชีวิตที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งไม่น่าจะเป็นไปได้ เช่น ผู้ที่อายุ 30 ปีทั้งหมดไม่น่าจะมีความต้องการเหมือนกัน
• เมื่อรวบรวมข้อมูล ผู้คนมักจะโกหกเกี่ยวกับอายุหรือองค์ประกอบอื่นๆ ของข้อมูล เช่น รายได้
• ข้อมูลประชากรสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการบางอย่างมีการใช้งานเพียงเล็กน้อย ยกตัวอย่าง Spotify ดนตรีเป็นหัวข้อเฉพาะที่ Spotify ติดตามพฤติกรรมและการตั้งค่าการฟังมากกว่าข้อมูลประชากร สำหรับ Spotify ข้อมูลทางประชากรศาสตร์คลุมเครือเกินกว่าจะสร้างเนื้อหาทางการตลาดที่มีความหมายหรือการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ

ร้านขายของชำมักใช้ข้อมูลประชากรเพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าของตน พวกเขารู้ว่าครอบครัวซื้อสินค้าต่อปีมากกว่าคนโสดหรือคู่รัก

3. การแบ่งส่วนทางจิตวิทยา

การแบ่งส่วนทางจิตวิทยาคือการใช้ทัศนคติและความสนใจของผู้คน ซึ่งมักศึกษาร่วมกับข้อมูลประชากรทั่วไป เพื่อสร้างและกำหนดเป้าหมายลูกค้า

Psychographics แตกต่างจากข้อมูลประชากร ธุรกรรม หรือพฤติกรรม Psychographics ช่วยให้เราเข้าใจว่า เหตุใด ลูกค้าบางรายจึงเลือกซื้อผลิตภัณฑ์

ร่วมกับการวิจัยตลาดนี้ คุณสามารถใช้วิธีการต่างๆ เช่น Facebook Pixel เพื่อติดตามทุกสิ่งที่ลูกค้าของคุณชอบ ดู หรือแชร์ทางออนไลน์

ตัวอย่างของการแบ่งส่วนทางจิตวิทยา

• ความสนใจ
• บุคลิกภาพ
• ไลฟ์สไตล์
• สถานะทางสังคม
• กิจกรรม ความสนใจ ความคิดเห็น (AIO)
• ทัศนคติ

เครื่องมืออย่าง Brandwatch ช่วยคุณรวบรวมรายละเอียดเกี่ยวกับผู้ชมของคุณ แล้วใช้เพื่อแบ่งตลาดของคุณตามทัศนคติ ความสนใจ กิจกรรม และลักษณะบุคลิกภาพ

ข้อดีของการแบ่งส่วนทางจิตวิทยา

• ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับไลฟ์สไตล์และความต้องการของลูกค้า
• เป็นประโยชน์สำหรับการค้นพบแรงจูงใจและเหตุผลในการซื้อผลิตภัณฑ์และแบรนด์
• มักจะมีประโยชน์มากกว่าสำหรับการพัฒนาแคมเปญส่งเสริมการขาย

ข้อเสียของการแบ่งส่วนทางจิตวิทยา

• จำเป็นต้องมีการวิจัยตลาด ซึ่งมักจะเป็นการผสมผสานระหว่างคุณภาพและเชิงปริมาณ ซึ่งอาจมีราคาแพง
• จากค่าวิจัยน่าจะเหมาะกับบริษัท/แบรนด์ขนาดใหญ่กว่า
• บางครั้งการวิจัยตลาดเชิงคุณภาพยังคงเปิดกว้างสำหรับการตีความผลการวิจัยที่แตกต่างกัน
• กลุ่มตามหลักจิตวิทยาอาจเข้าถึงได้ไม่ง่ายนักผ่านวิธีการส่งเสริมการขายหรือการระบุตัวตนในร้านค้า

4. การแบ่งส่วนพฤติกรรม

การแบ่งกลุ่มพฤติกรรมขึ้นอยู่กับ สิ่งที่ ลูกค้าของคุณทำและดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะทำอีกครั้ง การแบ่งส่วนพฤติกรรมมุ่งเน้นไปที่กระบวนการซื้อของลูกค้าเป็นหลัก จากนั้นจึงจัดกลุ่มลูกค้าที่มีพฤติกรรมการซื้อคล้ายคลึงกันเข้าเป็น 'กลุ่ม' เดียว ธุรกิจสามารถกำหนดเป้าหมายบริษัท ลูกค้า และผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อของพวกเขา

การพยายามระบุขั้นตอนการเดินทางของผู้ซื้อของผู้บริโภคโดยพิจารณาจากพฤติกรรมเพียงหนึ่งหรือสองอย่างของพวกเขาสามารถนำไปสู่สมมติฐานที่ผิดพลาดได้อย่างง่ายดาย

ลูกค้าในระยะต่างๆ ยังคงโต้ตอบและมีส่วนร่วมกับเนื้อหาในระยะอื่น ผ่านช่องทางต่างๆ ตลอดเวลา และไม่มีลำดับใดโดยเฉพาะ ดังนั้น พฤติกรรมหรือการโต้ตอบของลูกค้ารายเดียวจึงไม่เพียงพอที่จะระบุขั้นตอนการเดินทางที่มีอยู่

เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ คุณต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลพฤติกรรมทั้งหมดผ่านจุดติดต่อและช่องทางต่างๆ เพื่อให้คุณสามารถสร้างอัลกอริทึมที่ถ่วงน้ำหนักตามรูปแบบของพฤติกรรมเมื่อเวลาผ่านไป

Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2025 25% ของแผนกการตลาดจะมีนักวิทยาศาสตร์ด้านพฤติกรรมศาสตร์หรือนักชาติพันธุ์วิทยาโดยเฉพาะ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของพนักงานประจำ การทำความเข้าใจอคติของมนุษย์จึงเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจพฤติกรรม

ตัวอย่างข้อมูลพฤติกรรม

• พฤติกรรมการซื้อของออนไลน์: คุณอาจพิจารณาพฤติกรรมการซื้อของออนไลน์ของผู้ใช้ในทุกไซต์ เนื่องจากอาจสัมพันธ์กับโอกาสที่พวกเขาจะซื้อสินค้าออนไลน์บนเว็บไซต์ของคุณ
• พฤติกรรมตามระยะเวลา: พิจารณาแบ่งกลุ่มลูกค้าตามเวลาที่พวกเขาซื้อ — การแบ่งส่วนตามโอกาส ช่วงเวลาของปี ตามฤดูกาล การซื้อครั้งเดียว รูปแบบรายไตรมาส เป็นต้น
• การดำเนินการบนเว็บไซต์: คุณสามารถติดตามการกระทำที่ผู้ใช้ดำเนินการกับทรัพย์สินออนไลน์ของคุณเพื่อทำความเข้าใจวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับพวกเขาได้ดียิ่งขึ้น คุณอาจพิจารณาว่ามีคนอยู่บนไซต์ของคุณนานแค่ไหน ไม่ว่าพวกเขาจะอ่านบทความจนจบ ประเภทของเนื้อหาที่พวกเขาคลิก และอื่นๆ
• ผลประโยชน์ที่ต้องการ: หมายถึงความต้องการของลูกค้าที่พยายามจะบรรลุผลโดยการซื้อผลิตภัณฑ์
• การใช้งาน: คุณสามารถจัดหมวดหมู่ผู้ใช้ตามอัตราการใช้งาน ข้อความของคุณจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่ามีใครเป็นผู้ใช้หนัก ผู้ใช้ปานกลาง ผู้ใช้เบา หรือไม่ใช่ผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ
• ความภักดี: หลังจากใช้ผลิตภัณฑ์มาระยะหนึ่งแล้ว ลูกค้ามักจะพัฒนาความภักดีต่อแบรนด์ คุณสามารถจัดหมวดหมู่ลูกค้าตามความภักดีต่อแบรนด์ของคุณและปรับแต่งข้อความของคุณให้เหมาะสม
• บทวิจารณ์/คำติชมผลิตภัณฑ์ – การเห็นว่าผู้คนได้สัมผัสกับผลิตภัณฑ์จริงอย่างไร ความท้าทายที่พวกเขามีหรือสิ่งที่พวกเขาชอบมากที่สุดคือข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ คุณไม่จำเป็นต้องจำกัดสิ่งนี้สำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณสามารถเห็นคู่แข่ง เติมเต็ม และเปรียบเทียบได้

ข้อดีของการแบ่งกลุ่มพฤติกรรม

• ช่วยจัดทีมการตลาดและการขายเพราะทั้งคู่ให้ความสำคัญกับการขาย
• มุ่งเน้นไปที่ขั้นตอนต่างๆ ภายในกระบวนการซื้อ ดังนั้นจึงสร้างการสื่อสารตามบริบทมากขึ้น
• ระบุลูกค้าที่มีพฤติกรรมและความต้องการที่คล้ายคลึงกัน
• ความภักดีต่อแบรนด์สามารถสร้างขึ้นต่อจากลูกค้าที่แสดงความสัมพันธ์ที่มีต่อแบรนด์ การแบ่งส่วนพฤติกรรมจึงช่วยปรับปรุงความภักดีของลูกค้า

ข้อเสียของการแบ่งกลุ่มพฤติกรรม

• พฤติกรรมของลูกค้าเปลี่ยนไปตามเวลา สถานที่ โอกาส ความต้องการ ฯลฯ และไม่สามารถคาดเดาได้อย่างถูกต้องเสมอไป การแบ่งส่วนพฤติกรรมสามารถให้กรอบเกี่ยวกับลักษณะบุคลิกภาพและพฤติกรรมเท่านั้น
• ส่วนใหญ่ การแบ่งส่วนพฤติกรรมจะทำบนพื้นฐานของข้อมูลเชิงคุณภาพและไม่ใช่ข้อมูลเชิงปริมาณทั้งหมด ดังนั้น การคาดการณ์ งบประมาณ ค่าใช้จ่าย ฯลฯ ทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานบางประการ

5. การแบ่งส่วนบุคคล

บุคลิกที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณสร้างแผนการตลาดที่ดีขึ้นและช่วยให้คุณกำหนดเป้าหมายแคมเปญการตลาดและเสนอไปยังกลุ่มผู้บริโภคที่คาดหวังที่เหมาะสม บุคคลากรทางการตลาดแสดงความเห็นต่อลูกค้าของคุณและช่วยให้คุณระบุความต้องการและความต้องการของลูกค้าได้

ฉันได้รวบรวมผ้าใบบุคคลเพื่อช่วยให้ผู้คนเข้าใจวิธีพัฒนาบุคลิกด้านการตลาด

ตัวอย่างการแบ่งกลุ่มบุคคล

บุคคลากรทางการตลาดเป็นวิธีการแบ่งส่วนลูกค้าที่มีประสิทธิภาพอย่างยิ่ง โดยเฉพาะเมื่อใช้กับการวิจัยเป้าหมายของลูกค้า

นอกจากนี้ การวิจัยยังแสดงให้เห็นว่าการใช้บุคลิกของลูกค้าช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ทางการตลาด

อย่างไรก็ตาม บุคคลที่มีประสิทธิภาพไม่ได้ถูกสร้างขึ้น พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ใหญ่กว่าซึ่งต้องการความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าข้อมูลใดที่จะรวบรวม ความเกี่ยวข้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของคุณอย่างไร และวิธีการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพในการตัดสินใจ

ข้อดีของการแบ่งส่วนบุคคล

• ทำความเข้าใจเป้าหมาย ความต้องการ และงานของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
• สร้างโปรไฟล์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นของความรู้เกี่ยวกับวิธีการและเหตุผลที่ลูกค้าซื้อ
• ช่วยให้ทีมมีความเข้าใจกลุ่มลูกค้าอย่างสม่ำเสมอ
• ปรับปรุงวิธีที่ทีมผลิตโซลูชันที่สร้างสรรค์และสร้างสรรค์

ข้อเสียของการแบ่งส่วนบุคคล

• ต้องใช้เวลาในการผลิต
• ต้องใช้ข้อมูลหลายชุดเพื่อสร้างโปรไฟล์ที่มีประสิทธิภาพ

6. การแบ่งส่วนการทำนาย

การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร?

แบบจำลองการทำนายถูกใช้ในธุรกิจมากมายและในชีวิตประจำวัน ตัวอย่าง ได้แก่ การเมือง การตรวจหาการฉ้อโกง และการสร้างแบบจำลองทางการเงิน ในด้านการตลาด จะใช้ทำนายพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละราย และจัดกลุ่มลูกค้าด้วยวิธีที่นำไปปฏิบัติได้จริงและมีความหมายมากที่สุด ตัวอย่างเช่น การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณสามารถคาดการณ์ได้ว่าลูกค้าอาจวางแผนที่จะซื้อครั้งต่อไปหรือไม่และเมื่อใด

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณสามารถคาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อผลิตภัณฑ์ใดเป็นพิเศษ และแนะนำผลิตภัณฑ์เหล่านี้ให้กับลูกค้าของคุณในเชิงรุก

ตัวอย่างการแบ่งส่วนการคาดการณ์

• Unsupervised learning : Unsupervised learning พบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล โดยไม่ต้องพยายามประมาณการหรือคาดการณ์ผลลัพธ์อย่างชัดเจน
• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล : การเรียนรู้ ภายใต้การดูแลใช้เพื่อประเมินผลลัพธ์ที่ได้รับจากอินพุต โดยการฝึกด้วยอินพุตตัวอย่างและเป้าหมาย
• Reinforcement learning : Supervised learning ใช้เพื่อประเมินผลลัพธ์ที่ได้รับจากอินพุต โดยการฝึกด้วยตัวอย่างอินพุตและเป้าหมาย

ขณะนี้นักการตลาดสามารถเข้าถึงข้อมูลประเภทต่างๆ ได้หลายร้อยประเภท เช่น การตั้งค่าแบรนด์ การตั้งค่าส่วนลด เวลาที่ใช้บนเว็บไซต์ พฤติกรรมการท่องเว็บ ระยะเวลาการโทร ประวัติการซื้อ สินค้าที่ดู... เป็นไปไม่ได้ที่บุคคลจะผ่านหลายร้อย ประเภทของข้อมูลเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแต่ละตัว แต่สำหรับคอมพิวเตอร์และอัลกอริธึมที่ทรงพลังในปัจจุบัน การวิเคราะห์นั้นทำได้ง่าย

การแบ่งส่วนลูกค้ากำลังย้ายจากกระบวนการแบบแมนนวลไปเป็นกระบวนการอัตโนมัติของ AI

Unsupervised Learning: ความแตกต่างระหว่างการจัดกลุ่มและการแบ่งส่วน

การแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นกระบวนการในการจัดกลุ่มลูกค้าตามความคล้ายคลึงกัน แม้ว่าการจัดกลุ่มจะแตกต่างกัน แต่เป็นกระบวนการอัตโนมัติ/ที่เข้มงวดทางสถิติในการค้นหาความคล้ายคลึงกันในลูกค้า เพื่อให้สามารถจัดกลุ่มได้

การทำคลัสเตอร์เป็นวิธี ค้นหากลุ่ม ในฐานลูกค้าของคุณโดยอัตโนมัติโดยใช้ปัจจัยที่ทราบอยู่แล้วเกี่ยวกับลูกค้าของคุณ อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม เช่น k-mean และอัลกอริทึม apriori สามารถวิเคราะห์แอตทริบิวต์ของลูกค้าหลายร้อยรายการและการโต้ตอบกับลูกค้าก่อนหน้าเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าและแรงผลักดันพฤติกรรมเหล่านั้น

ซึ่งแตกต่างจากการแบ่งส่วนลูกค้าในแง่ที่ว่าการแบ่งส่วนส่วนใหญ่ใช้ปัจจัยหนึ่งหรือสองปัจจัย เช่น อายุหรือรายได้ในรูปแบบที่ไม่ใช่ทางสถิติเพื่อจัดกลุ่มลูกค้าเข้าด้วยกัน

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: แบบจำลองความชอบใจ

ตัวแบบแนวโน้มจะคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตของลูกค้าได้อย่างแท้จริงโดยการเรียนรู้จากตัวอย่างในอดีต ตัวอย่าง ได้แก่ โอกาสที่ลูกค้าจะซื้อสินค้าหรือโอกาสที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าจะมีส่วนร่วมกับเว็บไซต์

ตัวอย่างเช่น ตัวแบบความโน้มเอียงใช้เพื่อคาดการณ์จำนวนเงินที่ลูกค้าจะใช้ตลอดอายุการใช้งานเพื่อสร้างแบบจำลองมูลค่าตลอดอายุการใช้งานที่คาดการณ์ไว้ โมเดลประเภทนี้สามารถใช้ทำนายแนวโน้มในอนาคตหรือพฤติกรรมของลูกค้าได้

การเรียนรู้การเสริมแรงและการกรองการทำงานร่วมกัน

แอปพลิเคชันทางการตลาดทั่วไปสำหรับโมเดลการกรองการทำงานร่วมกันคือคำแนะนำ

โมเดลการกรองการทำงานร่วมกันสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ เนื้อหา หรืออะไรก็ได้ โมเดลคำแนะนำเหล่านี้สร้างชื่อเสียงให้กับ Amazon ด้วยคำแนะนำ "ลูกค้าที่ชอบผลิตภัณฑ์นี้และชอบ ... "

วิธีการแบ่งกลุ่มลูกค้าอื่นๆ

• การแบ่งส่วนมูลค่า: ธุรกิจบางแห่งจะแบ่งตลาดโดยพิจารณาจาก "มูลค่าการทำธุรกรรม" ของลูกค้า — พวกเขามีแนวโน้มที่จะใช้จ่ายกับผลิตภัณฑ์ของตนมากเพียงใด ในการพิจารณามูลค่าการทำธุรกรรมของลูกค้า คุณสามารถดูข้อมูลการซื้อก่อนหน้านี้ได้ เช่น จำนวนการซื้อที่พวกเขาทำ ความถี่ในการซื้อสินค้า และมูลค่าของสินค้าที่พวกเขาซื้อ
• การแบ่งส่วน Firmographic: บริษัท ธุรกิจกับธุรกิจ (B2B) อาจใช้การแบ่งส่วนบริษัทเพื่อแบ่งธุรกิจในตลาด ซึ่งคล้ายกับการแบ่งส่วนประชากรกับผู้บริโภคแต่ละราย แต่ดูที่ลักษณะของบริษัทที่อาจกลายเป็นลูกค้าแทน ตัวอย่างข้อมูลที่ต้องพิจารณา ได้แก่ อุตสาหกรรม รายได้ จำนวนพนักงาน และสถานที่
• การแบ่งส่วนตามวัย: ธุรกิจอาจแบ่งกลุ่มผู้บริโภคตามรุ่นและจัดกลุ่มเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ซึ่งรวมถึง Gen Z, Millenials, Generation X, Baby Boomers และ Silent Generation เชื่อกันว่าคนรุ่นเหล่านี้มีความชอบ พฤติกรรม ลักษณะบุคลิกภาพ และความเชื่อบางอย่าง แน่นอนว่าไม่ใช่สมาชิกทุกคนในรุ่นเดียวกัน แต่การแบ่งกลุ่มตามรุ่นสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ชมของคุณได้
• การแบ่งส่วนช่วงชีวิต: คุณยังสามารถแบ่งกลุ่มตลาดของคุณออกเป็นกลุ่มๆ ตามที่พวกเขาอยู่ในชีวิตของพวกเขา การไปมหาวิทยาลัย การแต่งงานและการมีลูกเป็นตัวอย่างของเหตุการณ์สำคัญในชีวิตที่ควรพิจารณา ผู้คนในช่วงชีวิตต่าง ๆ ต้องการสิ่งต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น นักศึกษาที่กำลังจะเข้ามหาวิทยาลัยในเร็วๆ นี้ อาจต้องการเฟอร์นิเจอร์ในอพาร์ตเมนต์ ผู้ปกครองใหม่จะต้องการซื้ออาหารทารก
• การแบ่งส่วนตามฤดูกาล: เช่นเดียวกับวิธีที่ผู้คนซื้อสินค้าที่แตกต่างกันในช่วงเวลาต่างๆ ของชีวิต ผู้คนก็ซื้อสินค้าที่แตกต่างกันในช่วงเวลาต่างๆ ของปีด้วย วันหยุดที่สำคัญ เช่น คริสต์มาสและวันฮานุกกะห์ก็ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อพฤติกรรมการซื้อเช่นกัน

วิธีการแบ่งกลุ่มลูกค้าสำหรับผู้เริ่มต้น

ขั้นตอนที่ 1: เลือกการวัดที่เหมาะสม

เพื่อให้คุณมีแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีเริ่มต้นการแบ่งกลุ่มลูกค้า นี่คือคำแนะนำสี่ขั้นตอน

ขั้นตอนที่ 2: เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า

Google Analytics

• Google Analytics ช่วยให้คุณสร้างกลุ่มลูกค้าโดยละเอียด คุณสามารถค้นหาสถิติทางประชากรจำนวนมากได้ภายใต้แท็บ ผู้ชม รวมถึงข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับความสนใจ (อื่นๆ) ของผู้เยี่ยมชมของคุณ คลิก "เพิ่มกลุ่ม" เพื่อเพิ่มกลุ่มที่คุณต้องการและติดตาม...
• Google Analytics ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์การเข้าชมและการไหลของเว็บไซต์ของ คุณ พฤติกรรมของ แท็บและ การได้มา นั้นเป็นสถานที่ที่ดีในการค้นหาว่าผู้เยี่ยมชมใช้เวลาบนเว็บไซต์ของคุณที่ไหน เมื่อไร และนานแค่ไหน คุณสามารถใช้เวลาเล่นกับมันเพื่อดูว่าอะไรดึงดูดผู้ชมของคุณและทำให้พวกเขาสนใจ – และระบุด้านที่สามารถปรับปรุงได้
• Google Analytics ช่วยให้คุณสามารถกำหนดเป้าหมายเฉพาะและทดสอบโซลูชันได้ เมื่อคุณมีแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับส่วนต่างๆ ของเว็บไซต์ที่ต้องปรับปรุงแล้ว คุณสามารถไปที่แท็บ Conversion และสร้างเป้าหมายใหม่ให้กับตัวคุณเองได้ มีสี่หมวดหมู่: ปลายทาง (การเข้าชมหน้าเดียว) ระยะเวลา (เวลาที่ใช้ในหน้าเว็บ) จำนวนหน้า/หน้าจอต่อเซสชัน (อัตราการคลิกผ่าน) และเหตุการณ์ (การดำเนินการเฉพาะในหน้า) สำหรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ให้ลองจับคู่เป้าหมาย Conversion ระดับย่อยกับเป้าหมาย Conversion ระดับมหภาค
• หากคุณต้องการลงทุนในการวิเคราะห์เชิงลึกมากขึ้น คุณอาจลองใช้ทางเลือกอื่น เช่น Mixpanel, Kissmetrics หรือ Amplitude

Facebook Insights

ข้อมูลเชิงลึกของผู้ชมบน Facebook ให้ข้อมูลประชากรและจิตวิทยาที่เป็นประโยชน์มากมายแก่คุณ นอกจากนี้ หากคุณใช้พิกเซลของ Facebook บนเว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถติดตามข้อมูลพฤติกรรมได้เช่นกัน ต่อไปนี้คือข้อมูล Facebook บางประเภทที่คุณสามารถใช้สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณ:

• ข้อมูลประชากร
• ภูมิศาสตร์
• เพศ.
• ผู้ใช้เวลาใช้งานอยู่
• อุปกรณ์.
• ความสนใจ

ขั้นตอนที่ 3: รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของคุณ

สิ่งนี้นำฉันไปสู่จุดต่อไปและบางทีอาจเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุด แม้ว่า Psychographics จะได้รับส่วนแบ่งที่ยุติธรรม แต่ก็ยังมีส่วนหนึ่งที่คนส่วนใหญ่ที่ทำงานเกี่ยวกับ Psychographics มักจะมองข้าม:

ทำให้ข้อมูลเชิงลึกของคุณสามารถนำไปปฏิบัติได้โดยเชื่อมโยงกลับไปยังทฤษฎีทางจิตวิทยา เจาะลึกชุดข้อมูลของคุณ

• คุณรู้จักรูปแบบพฤติกรรมใด ๆ หรือไม่?
• คุณสามารถเชื่อมต่อกับลักษณะเฉพาะของผู้บริโภคได้หรือไม่?
• คุณสามารถจับคู่ลักษณะและรูปแบบเหล่านั้นกับหลักการทางจิตวิทยาที่เกี่ยวข้องได้หรือไม่?

ลองนึกดูว่าคุณจะรวมหลักการเหล่านั้นไว้ในสำเนาของคุณได้อย่างไร

ตรวจสอบว่าสมมติฐานของคุณถูกต้องหรือไม่โดยการตั้งค่าการทดสอบ แน่นอน ทำได้โดยไม่ได้บอกว่าคุณสามารถบอกได้ว่าบางอย่างใช้ได้ผลหรือไม่โดยลองใช้มัน ทำการปรับเปลี่ยนเว็บไซต์ของคุณตามแผนปฏิบัติการใหม่ของคุณและดูว่ามีอะไรอยู่บ้าง (หากคุณต้องการทราบว่าคุณจะสนับสนุนสิ่งที่คุณค้นพบด้วยจิตวิทยาการตลาดได้อย่างไร โปรดอ่านคู่มือนี้)

ขั้นตอนที่ 4: ทดสอบ ทดสอบ ทดสอบ

ดังนั้น คุณได้ทำการปูพื้นฐานของคุณ ทดสอบกลยุทธ์ใหม่สองสามข้อบนเว็บไซต์ของคุณ และเรียนรู้เพิ่มเติมเล็กน้อยเกี่ยวกับลูกค้าของคุณ

แม้ว่าจะมีหลักฐานมากมายที่บ่งชี้ว่าอย่างน้อยส่วนหนึ่งของแนวโน้มทางจิตวิทยาของเราเป็นแบบเดินสาย แต่พฤติกรรมของมนุษย์ส่วนใหญ่ของเรานั้นมีพลวัต วิธีคิด กระทำ หรือรู้สึกสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลาและในสถานการณ์ต่างๆ รูปแบบนี้ส่งผลให้เกิดสถานะการช็อปปิ้งที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่ต้องพิจารณาในระหว่างการวิเคราะห์ของคุณ

รูปแบบธุรกิจผ้าใบและกลุ่มลูกค้า

ถึงตอนนี้ คุณจะเข้าใจถึงความสำคัญของกลุ่มลูกค้าและวิธีต่างๆ ในการแบ่งกลุ่มลูกค้า

ไม่น่าแปลกใจเลยที่กลุ่มแรกของผืนผ้าใบรูปแบบธุรกิจคือกลุ่มลูกค้า

บล็อกที่สองคือการนำเสนอคุณค่า

โดยสรุป หัวใจของทุกธุรกิจที่ยิ่งใหญ่คือหลักการเดียวกันในการผลิตสิ่งที่ลูกค้าต้องการ กล่าวคือ การนำเสนอคุณค่า Alexander Osterwalder และ Yves Pigneur เชื่อมั่นในความสำคัญของสองช่วงตึกนี้จึงได้ออกหนังสือเล่มใหม่ชื่อ Value Proposition Canvas

ในคู่มือนี้ ฉันจะอธิบายเกี่ยวกับวิธีการกรอก Value Proposition Canvas

จุดสุดท้ายเกี่ยวกับ GDPR

หมายเหตุสุดท้าย: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าความพยายามในการรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์ของคุณมีความเหมาะสม มีคุณค่า ดำเนินการได้ ไม่ล่วงล้ำ และสอดคล้องกับ GDPR ด้วยวิธีนี้ ทุกคนจะชนะ!