O segmentacji pisaliśmy na łamach naszego bloga wielokrotnie, co oczywiście nie powinno dziwić – wszak segmentacja jest istotą analiz prowadzonych z wykorzystaniem Google Analytics oraz innych podobnych aplikacji.
O ile jednak zasadność stosowania technik segmentacji podczas przeglądania raportów Google Analytics jest powszechnie uznawana, o tyle ustabilizowane podejście do segmentacji (które oczywiście powinno być dopasowane do potrzeb konkretniej firmy) jest stosunkowo rzadko spotykane.
Co znajdziesz w tym artykule?
Co to znaczy podejście do segmentacji?
W jaki sposób wypracować podejście do segmentacji w 4 krokach?
Segmentacja klientów w erze sztucznej inteligencji – jak AI zmienia podejście do analizy danych?
Spójrzmy chociażby na liczbę wymiarów i metryk, dostępnych w ramach Google Analytics – które z nich powinny stanowić podstawowe kryteria dzielenia ruchu? A zastosowanie segmentacji? Najczęściej spotykamy punktowe wykorzystanie segmentacji – przy okazji patrzenia na zgromadzone dane, wykorzystujemy mechanizmy drążenia w dół i segmenty zaawansowane w celu lepszego zgłębienia tematu i wyciągnięcia wniosków. Segmentacja, która jest stosowana w taki sposób zazwyczaj nie ma charakteru uniwersalnego i nie decyduje o ogóle działań online – znajduje się na poziomie operacji i stanowi jedno z wielu narzędzi analityka.
Tymczasem, segmentacja powinna stanowić oś pracy z danymi.
Ten problem można spokojnie określić jako typowy dla branży online. Analityka internetowa zaczyna się i kończy na instalacji narzędzi i rozpoczęciu gromadzenia danych.
Guru analityki internetowej, Avinash Kaushik, przy każdej możliwej okazji powtarza, że 90% sukcesu w pracy z danymi to procesy i ludzie, a tylko 10% to narzędzia. Brak ustabilizowanego podejścia do segmentacji to brak jednego z najważniejszych procesów.W pierwszej kolejności, należy zebrać w jednym miejscu wszystkie osoby, które będą wykorzystywały docelową segmentację i zorganizować burzę mózgów, która ma na celu zdefiniowanie kryteriów segmentacji. Firmy posiadają zazwyczaj segmentację offline, którą wykorzystują do definiowania grupy docelowej lub segregowania klientów – na pewno warto potraktować ją jako punkt wyjścia. W dalszej kolejności, można posiłkować się wiedzą na temat branży lub uznanymi praktykami w obszarze online (np. listą i grupowaniem wymiarów w Google Analytics).
Posiadając listę kryteriów segmentacji, należy przeprowadzić operacjonalizację oraz klasyfikację poszczególnych warunków.
Operacjonalizacja to podanie dla danego kryterium technicznej definicji. W odniesieniu do Google Analytics, operacjonalizacja sprowadza się do przypisania każdemu kryterium z listy wymiarów lub metryk oraz – ewentualnie – zdefiniowaniu wartości progowych. Przykładowo, jeżeli podczas burzy mózgów zapisane zostało kryterium „poziom zaangażowania użytkownika”, to w trakcie operacjonalizacji dobrana zostanie metryka średni czas trwania sesji i ustalone zostaną wartości progowe (np. 0s, 1-10s, 11s+). Operacjonalizacja powinna wskazać, które kryteria segmentacji będą mogły zostać obsłużone z wykorzystaniem aktualnej instalacji Google Analytics, a które będę wymagały rozbudowy śledzenia.
Aby wyjaśnić pojęcie klasyfikacji, należy wrócić do sposobu gromadzenia danych przez Google Analytics i inne podobne narzędzia. Mianowicie, te aplikacje rejestrują interakcje (np. odsłona strony) oraz odwiedziny (czyli ciągi interakcji) plus potrafią grupować odwiedziny (dzięki technologii ciasteczek) i spinać je pod pojęciem użytkownika. Każdy wymiar i każda metryka, dostępne w ramach Google Analytics, jest przypisana albo do konkretnej interakcji (np. średni czas na stronie) albo do całej odwiedziny (np. średni czas trwania sesji) albo do użytkownika (np. przeglądarka). Poszczególnych poziomów wymiarów i metryk nie należy łączyć – technicznie to jest wykonalne, ale w praktyce prowadzi do niewłaściwych wniosków.
Patrząc na listę kryteriów segmentacji, część kryteriów będzie odnosiła się do pojedynczej odwiedziny (np. wspomniany „poziom zaangażowania użytkownika”, który może być różny w ramach kolejnych odwiedzin tego samego użytkownika), a część – do grupy odwiedzin, tj. do użytkownika (np. „przeglądarka użytkownika”, która pozostaje stała w ramach kolejnych odwiedzin tego samego użytkownika). Klasyfikacja to przypisanie danego kryterium do jednej z tych grup. Bardzo rzadko (o ile w ogóle) wynotowane kryteria będą odnosiły się do pojedynczej interakcji.
Zoperacjonalizowana i sklasyfikowana lista kryteriów segmentacji powinna zostać zweryfikowana – najpierw jakościowo (które kryteria rzeczywiście mają sens i powinny zostać wykorzystane?) a następnie ilościowo, z wykorzystaniem prawdziwych danych, w odpowiednio długim (1 rok lub więcej) okresie czasu. Weryfikacja ma dwa cele.
Po pierwsze, liczba kryteriów segmentacji, aby ta mogła być z powodzeniem wykorzystywana, nie powinna przekroczyć 5-7 warunków. Stąd, bardzo ważne jest pozostawienie tylko najbardziej istotnych kryteriów.
Po drugie, segmenty (przecięcia kryteriów segmentacji) powstałe przy wykorzystaniu tych najbardziej istotnych warunków powinny być heterogenicznie (zróżnicowane) względem najbardziej kluczowego wskaźnika wydajności (najczęściej: współczynnika konwersji lub średniej wartości zamówienia).
Pozytywne zweryfikowanie listy kryteriów segmentacji tworzy prototyp segmentacji i daje zielone światło do zdefiniowania poszczególnych segmentów oraz opracowania narzędzi segmentacji (najczęściej w formie dedykowanych definicji segmentów zaawansowanych odpowiadających przecięciom kryteriów segmentacji).
Opracowanie narzędzi segmentacji oraz upowszechnienie tych narzędzi w ramach organizacji wieńczą proces opracowywania całej segmentacji, która w obiegu powszechnym określana jest jako segmentacja dwupoziomowa i która wypromowana została przez zespół Semphonic.
Zdefiniowana w ten sposób segmentacja może następnie posłużyć, wespół z ustalonymi kluczowymi wskaźnikami sukcesu, do przygotowania systemu raportowania oraz usprawnienia procesów analityki internetowej, pozwalając na pełne wykorzystanie danych (np. analiza i optymalizowanie media mix, rozwój i optymalizacja witryny). Segmentacja stanowi również dobre podłoże dla opartych o dane person.
Nowoczesne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pozwalają tworzyć segmenty klientów dynamicznie – w oparciu o zachowania w czasie rzeczywistym, a nie tylko dane historyczne. Algorytmy machine learning wykrywają wzorce niedostrzegalne dla człowieka, co umożliwia bardziej precyzyjne prognozy potrzeb i dopasowanie komunikacji marketingowej.
Teraz kolej na Was – w jaki sposób podchodzicie do segmentacji?
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
