מהי קלאסיפיקציה ? דוגמא מהעולם העסקי: סגמנטציה של לקוחות

מיועד ל- כל אחד (כתבה לא טכנית)

נכתב על ידי יובל מרנין

כל לקוח הוא עולם ומלואו ולכל לקוח מאפיינים משלו. אף על פי כן, כשמסתכלים על הנתונים ממעוף הציפור ניתן להבחין בקבוצות של לקוחות שלהן מאפיינים דומים, ולכל קבוצה כזאת ניתן להתייחס באופן שונה.

בגרף הבא מוצגים הרכישות ומספר הקניות של לקוח בחודש בסופר של רכישות מזון on-line. כל נקודה בגרף מייצגת לקוח כאשר ציר ה-X מציין את סך הרכישות וציר ה-Y את כמות הרכישות.

קלאסיפיקציה

באופן גס ניתן לומר שמסתתרים בנתונים שלושה סוגים של לקוחות או במילים אחרות שלושה סגמנטים:

קלאסיפיקציה

  • כחול – הלקוחות שרוכשים הרבה במהלך החודש וסך הרכישות שלהם גבוה. אפשר להניח שאלו הלקוחות שהאתר הוא המקום המרכזי שבו הם קונים מזון.
  • אדום – לקוחות שרוכשים מעט פעמים בסכומים נמוכים וסך הרכישות שלהם נמוך. אפשר לראות לקוחות אלו בתור לקוחות מזדמנים שקונים מדי פעם.
  • ירוק – לקוחות שרוכשים הרבה פעמים וסך הרכישות שלהם נמוך. יתכן שלקוחות אלו לקוחות שקונים הרבה אך אין בכוונתם לרכוש הרבה באתר.

ישנה קבוצה נוספת של לקוחות שלא מתאימה לאף אחת מהקבוצות – לקוחות אלו אנחנו מכונים outliers והם מוצאים החוצה ומתייחסים עליהם בנפרד כדי לא לפגוע בייחודיות של הסגמנטים שמצאנו.

מכיוון שכל לקוח שייך לסגמנט שונה אפשר להתייחס בצורה פרסונלית לפי מאפייני הסגמנט אליו הוא משתייך:

את הלקוחות הטובים שנמצאים בסגמנט הכחול נרצה לשמר ולכן כדאי לוודא שהם לא נוטשים ולבצע מאמצי שימור ללקוחות כשאנו מזהים נטישה. למשל, ניתן להציע הטבה מיוחדת ללקוח שלא נכנס הרבה זמן לאתר.
ללקוחות המזדמנים שנמצאים בסגמנט האדום כדאי לשווק מבצעים חמים שיגרמו לקנות יותר.
הלקוחות בסגמנט הירוק מבצעים מספר רב של רכישות באתר, הם מכירים את האתר ואת המבצעים שלו ואף על פי כן רוכשים בסכומים קטנים. לכן הדבר הטוב ביותר לעשות עם הלקוחות האלו הוא להניח להם ולרכז את מאמצי השיווק בסגמנטים האחרים. אופציה אחרת היא לבצע סקר שבעזרתו אפשר ללמוד מה גורם ללקוחות בסגמנט לקנות בסכומים קטנים.

אפשר כמובן לפעול גם בשיטות שונות. כל משווק יכול להחליט מה נכון לבצע עבור כל סגמנט לפי תפיסת עולמו.

הדוגמה הנוכחית התייחסה לשני מימדים: כמות וסכום הרכישות. בשני מימדים קל להציג את הנתונים בגרף של שני צירים, אבל ניתן להוסיף עוד מימדים נוספים ולקבל תמונה מורכבת יותר על הלקוחות – למשל אם היינו מוסיפים לקוחות שרוכשים מוצרי בשר או גבינה, היינו יכולים למצוא סגמנטים של לקוחות לפי סוג המוצרים שהם צורכים.