Библиотека маркетолога

Сегментация, с которой можно работать

Анил Каул (Anil Kaul) Бывший сотрудник McKinsey
Санил Гупта (Sunil Gupta) Профессор бизнес-школы Колумбийского университета
Кейт Кеттл (Keith Kettle) Старший вице-президент группы M/A/R/C
Джон Форсайт (John Forsyth) Партнер McKinsey, Стамфорд
Садип Халдар (Sudeep Haldar)
Бывший сотрудник McKinsey Журнал «Вестник McKinsey», № 4(9) за 2004 год

      Сегменты, выделенные на основе анализа прибыльности клиентов, не совпадают полностью с демографическими. Некоторые принципы сегментации обходят эту проблему, в то время как другие непосредственно направлены на ее решение.

Не так давно в маркетинге не было ничего сложного. Компании работали в пределах относительно небольших географических регионов, всех потребителей различали по возрасту и, скажем, по величине доходов. Если в роли клиентов выступали компании, их делили на группы в зависимости от величины.

Но стремительное увеличение количества брендов и каналов распространения в условиях глобализации породило смятение даже среди поднаторевших в маркетинге компаний. Какой должна быть стратегия вашей службы продаж в отношениях с клиентами? У разных потребителей совершенно разные установки, потребности и предпочтения, которые уже не укладываются в старые мерки. На что теперь обращать внимание? На нынешнее потребительское поведение покупателей? На преимущества, которые их интересуют? На демографические характеристики или, когда речь идет о компаниях, на «фирмографические»?

Стратегия Ford в отношении его легендарной модели Т («Любой цвет, какой ни пожелаете, если этот цвет — черный!») была хороша до тех пор, пока у покупателей не появилась альтернатива. Скоро, например, выбор появится и у потребителей, пользующихся услугами электро-энергетических компаний, которые в преддверии дерегулирования с тревогой смотрят в будущее. Как добиться лояльности самых доходных клиентов, не позволить конкурентам отбить их? Энергетикам раньше незачем было заботиться о маркетинге, поэтому они весьма смутно представляют себе своих потребителей и даже не догадываются о том, благодаря каким продуктам и услугам они завоевывают постоянных клиентов.

Пытаясь решить эту проблему, компании часто применяют принципы сегментации: разбивают рынки на группы потребителей — реальных или потенциальных, обладающих схожими признаками. При этом деление основывается на демографических характеристиках (доходе или возрасте), системе ценностей или потребностях1. Обратимся к примерам. Производители видеокамер рассчитывают, что их продукцию будут приобретать семьи, ожидающие первого ребенка. Телефонные компании предназначают такую услугу, как ожидание вызова, семьям, в которых есть дети-подростки. Страховое агентство USAA считает своей целевой аудиторией военных: оно уверено, и совершенно справедливо, что по сравнению с другими группами военные обычно более постоянны в своих привычках, а значит, приносят больший доход.

К сожалению, маркетологам очень редко удается легко найти существенные различия между группами потребителей и идентифицировать их — это явление мы называем «работающей сегментацией». Гораздо чаще, несмотря на многолетние исследования и бесчисленные поправки к базовой модели, процесс сегментации создает для маркетологов реальные трудности. Конечно, такие методы, как совместный или латентно-структурный анализ, позволяют делить на группы почти всех потребителей в зависимости от их системы ценностей, потребностей и установок (например, по таким параметрам, как цена, уровень обслуживания или качества). Однако представить себе людей, которые «населяют» эти сегменты, маркетологам все равно очень трудно. Как идентифицировать именно тех потребителей, которые больше всего ценят сервис или качество, не опрашивая всех подряд? Ведущая американская страховая компания потратила много времени, сил и денег на то, чтобы разделить своих клиентов со всего мира на сегменты, а затем столкнулась именно с этой проблемой. В конце концов она полностью отказалась от какой бы то ни было сегментации.

Основная сложность связана с тем, что сегменты, выделенные на основе анализа прибыльности клиентов, не совпадают полностью с сегментами, сформированными по демографическим признакам. Поэтому многие маркетологи начинают с более простой задачи: выявляют демографические различия (если речь идет о компаниях, то различия в их характеристиках). Американские компании из сектора потребительских товаров, например, чаще всего делят потребителей в зависимости от времени рождения: после Второй мировой войны, следующее поколение «Икс» и т. д. По аналогии компании, работающие на корпоративных клиентов, делят их по размеру, объему закупок и отраслевой принадлежности. К сожалению, хотя рекламные агентства и службы продаж считают этот принцип простым и действенным, на самом деле он ничем не лучше сегментации на основе прибыльности клиентов. У людей, принадлежащих к одному поколению, разные предпочтения и потребительское поведение, то же самое можно сказать и про компании одной отрасли, величины и с равным объемом закупок.

Таким образом, сегментация, основанная на демографических факторах или основных параметрах компаний, оказывается не слишком полезной. Ниже мы рассмотрим четыре способа решения проблемы сегментации. Самые простые из них — сегментация на основе ключевых особенностей рынка и принцип самоотбора — обходят эту проблему; скоринговая модель и многокритериальная оптимизация сегментных решений непосредственно направлены на ее решение.

Сегментация на основе ключевых особенностей рынка

Иногда стратегия сегментации может приносить неплохие результаты, даже если вам не удается определить, кто и в каком сегменте находится.

Ценовые войны начала 1990-х годов поставили под удар прибыльность нефтяных компаний. Компания Mobil Oil искала способы исправления ситуации и провела опрос 2000 потребителей для изучения сегментов рынка. Оказалось, что лишь для 20% потребителей большое значение имеет цена и они тратят на бензин около 700 долл. в год, а потребители из других сегментов — порядка 1200 долл. Хотя Mobil не могла отделить покупателей, чувствительных к ценам, от остальных; ей стало известно, что для 80% клиентов цена не имеет особого значения, и компания изменила принцип ценообразования. В итоге Mobil достигла выдающихся результатов: подняв розничную цену на бензин совсем немного — чуть больше чем на 0,5 цента за литр, компания увеличила свою прибыль на 118 млн долл. в год2.

Как правило, выбор целевой аудитории — первичная задача любой стратегии сегментации. Прежде чем тратить силы на то, чтобы найти доступ к конкретным потребителям из того или иного сегмента, стоит посмотреть, а вдруг собирательные черты сегментов сами укажут на выгодную стратегию?

Сегментация на основе самоотбора потребителей

Основная идея самоотбора состоит в том, что компания и потребители меняются ролями: компания не пытается выявить людей, которые, например, при выборе руководствуются ценой, а намечает для себя привлекательные, по ее мнению, сегменты и предоставляет возможность потребителям прийти к ней самим.

Компании чаще всего пытаются подтолкнуть потребителей к выбору, увеличивая количество товарных позиций; наиболее очевидные примеры — хлопья или стиральные порошки, которые продаются в разных упаковках. Потребители из разных сегментов выбирают самые им подходящие. Другой классический механизм — купоны: с его помощью происходит самоотбор потребителей в зависимости от чувствительности к цене. Скидка полагается каждому владельцу купона, но ею пользуются только потребители определенного типа: для них имеет значение цена, и при этом их не пугают связанные с этим хлопоты — купон надо вырезать и сохранить.

Авиакомпании устанавливают более низкие тарифы для пассажиров, готовых подчиниться правилу ближайшего воскресенья (оно означает, что пассажир должен вернуться в пункт отправления не раньше первого воскресенья со дня вылета в пункт назначения). Они справедливо считают, что клиенты из чувствительного к ценам сегмента пожертвуют удобством ради более низких цен. Перевозчики могут и не знать своих потребителей: прослышав о скидках, клиенты сами найдут их.

Таких результатов можно добиться, если предлагать один и тот же товар в разных упаковках. Фармацевтическая компания Quidel специализируется на разработке тестов экспресс-диагностики. Один из ее продуктов предназначен для определения беременности на ранних сроках. До конца 1990-х годов Quidel не проводила маркетинговых кампаний для конечных потребителей, делая ставку на врачей. В 1993–1994 гг. тесты Quidel на беременность и овуляцию занимали почти 80% рынка, ориентированного на врачей, а на соответствующем потребительском рынке их доля не превышала 18%.

Quidel, сегментировав рынок, поняла, что необходимо работать на два основных сегмента: для тех, кто хочет забеременеть («надеющиеся»), и для тех, кто забеременеть боится («напуганные»). Не удивительно, что на основе демографических и связанных с ними параметров компания не смогла бы выделить эти сегменты, и тогда Quidel создала разные упаковки. Схема 1 показывает соответствие между нуждами обоих сегментов и названиями брендов, ценами, дизайном упаковок и расположением товаров на аптечных полках3.

Таким образом, компании поощряют самоотбор с помощью разных механизмов, и самые популярные из них — это купоны, ценообразование, учитывающее время суток или день недели (к примеру, тарифы на связь и авиабилеты), создание нескольких версий одного продукта. Эти решения особенно эффективны, если круг потребителей очень широк, но каждый отдельный человек тратит так мало денег, что применять другие методы сегментации или запускать новые модификации продуктов в массовое производство только ради этой группы потребителей экономически нецелесообразно.

Сегментация на основе скоринговой модели

Телекоммуникационная компания, которая решила сегментировать свой рынок и выявить группы, на которые он естественным образом распадается, опросила в компаниях-клиентах ответственных за связь менеджеров. Опрос позволил выделить сегменты, ориентированные на цену, удобство и качество. Потребности менеджеров нельзя было предсказать на основании информации о характере и масштабе деятельности их компаний. Когда распределить потребителей по сегментам попробовали сами сотрудники отдела продаж этой компании, результаты оказались лучше, но все же недостаточными для более или менее точного разделения.

Чтобы принципы сегментации могли служить руководством к действию, компания разработала скоринговую модель — инструмент, основанный на таком разделе математической статистики, как дискриминантный функциональный анализ. Эта модель позволяет маркетологам относить потребителей к соответствующим сегментам в зависимости от их ответов на несколько ключевых вопросов. Банки, занимающиеся потребительским кредитованием, с помощью скоринговых систем делят заемщиков на надежных и ненадежных.

Телекоммуникационная компания проанализировала ответы половины респондентов первоначального маркетингового опроса, чтобы максимально точно установить математическую взаимосвязь между их ответами и сегментами, к которым они принадлежат. Ответы другой половины респондентов были затем использованы для проверки точности прогнозирования модели.

Когда результаты сегментации, проведенной специалистами по продажам, сравнили с данными, полученными с помощью скоринговой модели, оказалось, что специалисты по продажам слишком многих клиентов причисляли к сегменту, чувствительному к ценам, и поэтому лишали компанию дополнительных доходов. На схеме 2 сравнивается точность трех прогнозов: полученных на основе краткой информации о фирмах, сделанных менеджерами по продажам и составленных с использованием скоринга.

Примерно таким же образом американская компания смогла наладить продажу офисной техники потребителям в Японии. Поскольку у компании был очень сильный конкурент, в Японии она занимала долю намного меньшую, чем в США. Маркетинговое исследование выявило три сегмента на японском рынке: потребители первого сегмента предпочитали продукцию конкурента, второго — ценили удобство, а для тех, кто попал в третий, важнее всего была цена. Но так как различия между этими группами потенциальных потребителей были незначительными, определить, к какому именно сегменту принадлежит тот или иной клиент, было практически невозможно.

Вначале компания создала скоринговую модель, чтобы выявить потребителей, которые скорее всего предпочли бы продукцию конкурентов. Другая модель скоринга разделила оставшихся потребителей по двум другим сегментам (удобство и цена). Обе модели были основаны на открытой информации, например, данных о доходах компании или количестве ее сотрудников, и ответах на ключевые вопросы, которые задавали продавцы во время предварительных бесед по телефону с потенциальными покупателями (см. схему 3). Выявив компании, которые не отдали предпочтение продукции конкурентов и поэтому попали в оставшиеся два сегмента, продавцы уже знали, кому предлагать оборудование с полным набором функций, а кому — базовые модели без каких–либо излишеств. Так компания увеличила продажи на 40% при прежнем штате отдела продаж.

Многокритериальная оптимизация сегментных решений

Последние достижения в области маркетинга и технологий моделирования позволяют теперь использовать недавно еще неприменимые схемы сегментации4. По сути, модель оптимизации сегментных решений, жертвуя некоторой аккуратностью разграничения сегментов, гораздо точнее определяет принадлежащих к ним потребителей. Достигается этот эффект благодаря оптимизации функции, которая представляет собой средневзвешенное значение, полученное на основе данных двух принципов сегментации — демографического и основанного на анализе прибыльности клиентов (см. схему 4).

Рассмотрим пример. Известная Технологическая компания пришла к выводу, что многие корпорации, работающие на предельно фрагментированном европейском рынке, готовы передать на аутсорсинг свою деятельность в сфере информационных технологий, чтобы снизить издержки и сосредоточиться на основном бизнесе. Она решила предложить им свои услуги по управлению сетевыми системами. Но перед этим компания попросила ИТ-директоров этих корпораций перечислить факторы, которые влияют на их решение об аутсорсинге. На основании полученных ответов все руководители были разбиты на шесть групп — именно это число отражает оптимальный баланс между точностью и широтой охвата.

Анализ показал, что связь между объемом закупок и восприимчивостью потребителей была довольно слабой, и это не стало неожиданностью. Удивительно было другое: к аутсорсингу склонялись только четыре из шести сегментов, да и то с вероятностью 40–50%. Поняв, что из шести сегментов перспективными оказались четыре (стремящиеся поднять свою производительность, ориентированные на повышение операционной эффективности, усиление роли технологий и ценящие возможность управлять всей сетью), компания растерялась, поскольку не знала, на скольких и на каких именно сегментах сосредоточиться.

Поначалу в соответствии с принципом сегментации технологическая компания распределила всех потребителей по сегментам. Однако, как бывает с любой системой классификации, в каждый сегмент попали потребители, подходившие и по всем параметрам, и лишь по некоторым, то есть периферийные потребители. В процессе многокритериальной оптимизации сегментных решений компьютер использует алгоритм, который с помощью крайне незначительных изменений перераспределяет периферийных потребителей по другим сегментам. Затем компьютер устанавливает связь между принадлежностью к тому или иному сегменту и вероятностью аутсорсинга.

Разумеется, переставляя потребителей из одного сегмента в другой, менее подходящий для них, мы тем самым нарушаем чистоту выделенных сегментов. Однако у этого процесса есть и положительная сторона: в результате мы получаем значительно более высокие показатели корреляции между принадлежностью к сегменту и вероятностью аутсорсинга. В итоге изменилась классификация 34% респондентов. Полученные в результате многокритериальной сегментации цифры четко указывали на то, что компания должна нацелиться на два сегмента — потребителей, ориентированных на рост производительности и усиление роли технологий. Имея на руках эти данные, компания уже могла вырабатывать план действий (см. схему 5). Сотрудники отдела продаж, поняв, что им необходимо активно предлагать услуги компании только потребителям из этих двух сегментов, научились задавать всем новым клиентам несколько вопросов, ответы на которые позволяли отнести их к соответствующему сегменту.

Многокритериальная оптимизация дает огромные преимущества в том случае, когда на основе информации о компании почти невозможно предсказать ее поведение. Мы применили этот подход в трех других исследованиях (см. схему 6). В первом случае мы оценивали размер рынка пищевых добавок и для этого проанализировали взгляды потребителей на составляющие здорового образа жизни.

Во втором случае анализировали потенциал рынка хлорированных растворителей, и для этого нам пришлось изучить вероятный спрос на эти продукты со стороны химиков. Задачей третьего исследования было, определить менеджеров по компенсациям, которые с большей долей вероятности захотят включить долговременную нетрудоспособность в страховое покрытие своей компании. Так, у технологической компании, предоставляющей сетевые услуги, первоначальная корреляция между характеристиками и установками потенциальных потребителей хлорированных растворителей была очень низкой. После повторной сегментации она увеличилась более чем вдвое. В двух других исследованиях корреляция была высокой изначально, поэтому результаты повторной сегментации были не такими впечатляющими: корреляция возросла в первом случае (пищевые добавки) на 34%, а в другом (менеджеры по компенсациям) — лишь на 3%. Но самое важное, что во всех случаях неточность в разграничении сегментов, которой можно пренебречь, не превысила пяти процентов.

***

Правильное применение научного подхода — залог успеха, хотя далеко не единственный. Многие принципы сегментации были созданы, а затем забыты, потому что люди, принимавшие решения, не участвовали в процессе сегментации и не понимали, что именно зависит от его результатов. Важно обсуждать значение сегментации с теми, кто управляет бизнесом компании. Чтобы вовлечь этих людей в исследование и заинтересовать их, дайте им возможность поразмышлять о том, на какие сегменты делится рынок и что делать, чтобы привлечь каждый из сегментов.

Поговорите также с потребителями из разных сегментов после завершения сегментации и до начала продаж. Они расскажут вам своими словами — а не вашими! — чего они хотят и как до них достучаться. Их мнение также покажет, насколько хороша разработанная вами схема сегментации, которая, разумеется, не может быть совершенной. Учитывая неизбежные изъяны схемы, обязательно проведите пилотный проект, прежде чем разворачивать масштабную маркетинговую кампанию. Такой поэтапный подход мобилизует организацию до того, как ставки поднимутся слишком высоко. 

И наконец, не ограничивайтесь рамками модели и старайтесь мыслить шире. Обычно компании, проводящие сегментацию, находят новые пути обслуживания потребителей — новые каналы продаж, новые способы ведения бизнеса, новые способы обучения и поддержки сотрудников отделов продаж. Вполне вероятно, что ваши цели будут расти параллельно с увеличением клиентской базы.



1 Сейчас многие считают, что маркетинг, нацеленный на индивидуальных потребителей, интерактивный характер Интернета и возможность благодаря современным компьютерам собирать, обрабатывать и хранить детальную информацию об огромном количестве потребителей, заставили бизнес перейти от традиционной сегментации к маркетингу сегментов, состоящих из одного человека. Но, несмотря на модные веяния, мы думаем, что «массовая индивидуализация», например индивидуальный фасон джинсов Levi’s, вряд ли заменит сегментацию как основу стратегического принятия решений. Во-первых, производство товаров и услуг для индивидуальных клиентов вряд ли в обозримое время станет эффективным. Во-вторых, даже если компании располагают обширными базами данных для индивидуализации услуг нынешним клиентам, они редко владеют более–менее полной информацией о тех, кто еще не пользовался их услугами, или о клиентах своих конкурентов. Возможно, информационная революция лишь подтолкнет компании активнее использовать информацию о тысячах или миллионах своих потребителей, чтобы разбивать их на сегменты.

2 См.: Wall Street Journal, January 30, 1995.  

3 См.: Forbes, August 29, 1994.  

4 См.: Abba M. Krieger, Paul E. Green. Modifying Cluster–based Segments to Enhance Agreement with an Exogenous Response Variable // Journal of Marketing Research, 33 (August), 1996, pp. 351—363.