Klientų segmentavimas B2B: kaip suskirstyti verslo klientus ir pritaikyti pasiūlymą

Klientų segmentavimas B2B yra sisteminis klientų grupavimas pagal poreikius, elgseną ir firmografiją, todėl pradėkite nuo duomenų sujungimo ir dviejų ar trijų veikiančių segmentų. Pirkimo sprendime paprastai dalyvauja nuo 6 iki 10 suinteresuotų šalių, todėl vien įmonės dydžio nepakanka. Žemiau rasite žingsnius, duomenų šaltinius ir KPI, kuriais galite remtis.

Trumpai:

Pradėkite nuo vieno produkto ar rinkos ir 5–7 kintamųjų, o modelį plėskite tik tada, kai pirmieji segmentai duoda išmatuojamų rezultatų.

Rinkite tik pirkimo sprendimui svarbius signalus iš CRM, apskaitos, svetainės ir pardavimų pastabų; duomenų gausa pati savaime negarantuoja įžvalgų ar geresnių sprendimų.

Pasirengimas gali trukti kelias savaites, jei duomenys jau sujungti, tačiau visam diegimo ir vertinimo procesui skirkite 3–6 mėnesius nuo darbų pradžios.

Kiekvienam segmentui stebėkite maržą, konversijas, pritraukimo kainą, kliento gyvavimo vertę ir pakartotinius užsakymus, o kas ketvirtį peržiūrėkite segmentų ribas pagal rezultatus ir poreikių pokyčius.

Dirbtinį intelektą personalizacijai prijunkite tik turėdami kokybiškų duomenų ir žmogų rezultatams tikrinti; iki tol naudokite segmentams pritaikytus turinio ir el. pašto šablonus.

Turinys

Kuo B2B klientų segmentavimas skiriasi nuo B2C?
Kokias segmentavimo bazes ir metodus rinktis?
Kokius duomenis rinkti ir kaip juos paruošti segmentavimui?
Kaip segmentuoti klientus: keturi žingsniai per 3–6 mėnesius
Kaip matuoti segmentavimo sėkmę?
Ar B2B verta siekti „segment-of-one“ personalizacijos?
Kaip segmentų rezultatai pasiekia kasdienį darbą: nuo duomenų šliuzo iki automatizuotų ataskaitų
Kokių klaidų reikia vengti segmentuojant B2B klientus?
Kaip atsižvelgti į įvairovę ir įtrauktį segmentuojant B2B klientus?
Kaip segmentavimas veikia klientų išlaikymą ir lojalumą?
Kaip segmentavimas atrodo praktikoje: gamybos ir paslaugų pavyzdžiai?
Redaktoriaus perspektyva: nuo ko pradėti per artimiausius 6–12 mėnesių
Kaip automatizuotos ataskaitos ir Power BI padeda palaikyti segmentavimą?
Dažniausiai užduodami klausimai
Šaltiniai

Kuo B2B klientų segmentavimas skiriasi nuo B2C?

Segmentavimas B2B reiškia, kad verslo klientus skirstote į grupes pagal tai, ko jie iš tikrųjų iš jūsų tikisi ir kaip elgiasi, o ne vien pagal tai, kokios jos įmonės. Tikslas aiškus: tiksliau kalbėti su kiekviena grupe, nešvaistyti rinkodaros biudžeto ir pardavimų komandos laiko, o investicijų grąžą matyti segmentų lygmeniu.

B2C pirkėjas dažniausiai apsisprendžia vienas ir per trumpą laiką. B2B pirkimas kitoks: sprendimą priima pirkimų grupė, kurioje sėdi finansų vadovas, techninis specialistas, vartotojas ir galutinis tvirtintojas. Kiekvienas jų turi savo baimes ir kriterijus. Cikliai ilgi, todėl viena žinutė visai grupei retai suveikia, o komunikacija turi nuosekliai lydėti kelis mėnesius.

Firmografiniai rodikliai, tokie kaip pramonės šaka ar darbuotojų skaičius, yra natūrali pradžia. Tačiau daugelis įmonių klysta pasikliaudamos vien firmografiniais duomenimis, nors sėkmingas segmentavimas sujungia firmografiją su pirkėjų poreikiais ir elgsena. Dvi to paties dydžio gamybos įmonės gali pirkti visiškai skirtingais motyvais: viena ieško žemiausios kainos, kita nuspėjamo tiekimo.

Svarbu ir tai, kad segmentavimas nėra vienkartinis projektas. Literatūros apžvalga jį aprašo kaip tęstinį procesą, kurį reikia periodiškai peržiūrėti, nes klientų poreikiai ir rinka keičiasi.

Kokias segmentavimo bazes ir metodus rinktis?

Pasirinkimą lengviau valdyti, jei kintamuosius suskirstote į sluoksnius ir tik tada rinkitės analizės techniką.

Firmografiniai kintamieji: pramonės šaka, įmonės dydis, geografinė aprėptis, augimo stadija. Jie lengviausiai gaunami iš registrų ir CRM, todėl tinka pirmajam grubiam suskirstymui.
Poreikiais grįstas požiūris: klausiate, kokią problemą klientas sprendžia ir ką jam reiškia „gera paslauga“. Įtraukite visą vertės grandinę: efektyvus segmentavimas atsižvelgia ne tik į tiesioginį klientą, bet ir į jo klientų poreikius.
Elgsenos kintamieji: pirkimo dažnis ir krepšelio dydis, naudojimosi produktu duomenys, svetainės ir el. laiškų aktyvumas. Skaitmeniniai kanalai šiuo požiūriu svarbūs, nes tyrimas Lenkijoje ir Vokietijoje parodė: pirkėjų informacijos poreikiai, šaltiniai ir mobilumo reikalavimai skiriasi, todėl segmentavimas išlieka reikalingas ir skaitmeninėje aplinkoje.
Techniniai kintamieji: naudojamos sistemos, integracijų poreikis, įrangos parkas. Jie ypač naudingi, kai pardavinėjate sprendimą, kuris turi derėti su kliento aplinka.

Kalbant apie statistines technikas, pradėti verta nuo paprasčiausių. K-Means klasterizacija greitai sudaro grupes iš skaitinių kintamųjų, kai segmentų skaičių galite nuspręsti iš anksto. Hierarchinė klasterizacija padeda pamatyti, kaip klientai jungiasi į grupes, ir tinka nedideliems duomenų rinkiniams. Latent class analizė naudinga, kai norite aptikti paslėptas grupes pagal atsakymus ar elgesį. Tinklo analizė atskleidžia ryšius tarp įmonių, pavyzdžiui, tiekėjų ir pirkėjų grandines. Pagal duomenų analitikos įrankių tyrimą klasterinė analizė tinka klientų tipologijai nustatyti ir leidžia nukreipti resursus į pelningiausius segmentus.

Praktinė taisyklė: jei gautą segmentą negalite aprašyti vienu sakiniu, kurį supras pardavimų vadybininkas, modelis per sudėtingas.

Kokius duomenis rinkti ir kaip juos paruošti segmentavimui?

Dažniausiai problema ne duomenų trūkumas, o jų išsibarstymas. Segmentavimui reikalingus signalus paprastai rasite keliose vietose:

CRM: kontaktai, sandorių istorija, pardavimų etapai ir atmetimo priežastys;
ERP ir apskaita (pavyzdžiui, Rivilė ar Finvalda): faktiniai užsakymai, apyvarta, mokėjimo drausmė, marža pagal klientą;
el. pašto ir svetainės signalai: atidaryti laiškai, aplankyti puslapiai, atsisiųsta medžiaga;
pardavimų komandos pastabos: kliento motyvai ir prieštaravimai, kurių nėra jokioje sistemoje.

Kiekviena sistema vaizduoja klientą kitu kampu, o be sujungimo segmentas lieka pusiau aklas. Pasak tyrimo apie segmentavimo diegimą įmonėse, įmonės dažnai turi daug duomenų, bet nesugeba jų sujungti iš CRM, ERP ir apskaitos, todėl pagrindinė investicija turėtų būti silosų sujungimas į vieną analitinį modelį. Techniškai tai reiškia, kad duomenys iš šaltinių pereina per ETL procesą ir duomenų šliuzą, o kaip tai veikia praktikoje, aprašėme straipsnyje apie Power BI duomenų šliuzą.

Kokybė svarbiau už kiekį. Skaitmeninės komercijos apžvalga primena, kad duomenų apimtis savaime įžvalgų neduoda: svarbu, ar duomenys aktualūs verslo klausimui. Panašiai profiliavimo tyrimas rekomenduoja selektyvų duomenų rinkimą ir aiškią valdymo politiką. Rinkite tik tuos signalus, kurie susiję su pirkimo sprendimu.

Profesionalus patarimas: pradėkite nuo vieno produkto ar vienos rinkos ir 5–7 kintamųjų, o veikiantį modelį plėskite iteratyviai.

Kaip segmentuoti klientus: keturi žingsniai per 3–6 mėnesius

Literatūros apžvalga siūlo keturių etapų procesą. Praktiškai jį galima išskleisti taip:

Pasiruošimas (pre-segmentation). Suformuluokite tikslą, pavyzdžiui, padidinti pakartotinius užsakymus vidutinio dydžio gamintojų grupėje. Užrašykite hipotezes apie tai, kuo klientai skiriasi, ir sudarykite duomenų inventorių: kas jau yra, kur laikoma, kas už tai atsako.
Segmentavimas. Atrinkite kintamuosius, paleiskite pasirinktą modelį ir kiekvienam segmentui parašykite trumpą profilį: kas jie, ko nori, kaip perka, kiek verti. Atmeskite segmentus, kurie per maži arba kurių negalite pasiekti.
Diegimas. Pritaikykite kanalus ir turinį pagal segmentą, o segmentų žymas perkelkite į CRM, kad pardavimų vadybininkai matytų jas kasdien. Suderinkite žinutes su rinkodaros ir pardavimų komandomis.
Vertinimas. Stebėkite KPI, atlikite A/B testus, rinkite pardavimų komandos grįžtamąjį ryšį ir kas ketvirtį peržiūrėkite segmentų ribas.

Realiai pirmuosius du žingsnius galima užbaigti per kelias savaites, jei duomenys jau sujungti. Diegimas ir vertinimas užtrunka ilgiau, nes reikia pakeisti darbo įpročius.

Kaip matuoti segmentavimo sėkmę?

Segmentavimas turi atsipirkti, todėl iš karto pasirinkite rodiklius, kuriuos stebėsite pagal kiekvieną segmentą:

segmento pajamų potencialas ir marža;
konversijų pokytis nuo segmentavimo pradžios;
klientų pritraukimo kaina (CAC) pagal segmentą;
kliento gyvavimo vertė (CLV);
pakartotinių užsakymų dalis ir sandorių ciklo trukmė.

Skaičiai papildomi kokybiniu vertinimu. Eksperimentas su kontroline grupe parodo priežastinį ryšį, o pardavimų vadybininkų pastabos paaiškina, kodėl rezultatas toks. Segmentų reikšmę pardavimams galima įvertinti ir ABC analize, kurią aprašėme straipsnyje apie ABC analizę Power BI.

Iliustracinis pavyzdys, ne rinkos duomenys: tarkime, kampanijos išlaidos viršija iš papildomų segmento pajamų gaunamą bruto maržą, taigi kampanija nepasiteisino. Vadinasi, arba mažinkite išlaidas, arba didinkite pardavimus, arba rinkitės segmentą su didesne marža.

Ar B2B verta siekti „segment-of-one“ personalizacijos?

Dažniausiai pirmiausia verta pasiekti segmentų lygį, o vieneto lygio personalizaciją laikyti papildomu sluoksniu. Tik nedidelė dalis B2B organizacijų geba pateikti aukšto lygio suasmenintą rinkodaros turinį, bet dauguma tų, kurios tai daro, praneša apie augančią rinkos dalį.

Dirbtinio intelekto personalizacija gali pagerinti įsitraukimą. Magistro darbe aprašytame el. pašto kampanijų eksperimente nustatytas didesnis el. laiškų atidarymo rodiklis. Tačiau tai vieno mažo tyrimo rezultatas, todėl neskubėkite daryti plačių išvadų.

Kur investuoti pirmiausia: į turinio šablonus pagal segmentą, dinamines kampanijas ir el. pašto personalizaciją. Dirbtinį intelektą prijunkite tada, kai turite pakankamai švarių duomenų ir žmogų, kuris tikrina rezultatą.

Kaip segmentų rezultatai pasiekia kasdienį darbą: nuo duomenų šliuzo iki automatizuotų ataskaitų

Tipinis srautas atrodo taip: CRM ir ERP duomenys patenka į ETL procesą arba duomenų šliuzą, iš jo į BI modelį, o iš modelio į automatizuotas ataskaitas. Pavyzdžiui, kaip CRM duomenis paversti analitika, aprašėme CRM ir Power BI integracijos vadove.

Kelias nuo CRM ir ERP duomenų iki ataskaitų

Gerai sukonfigūruota ataskaita atsinaujina pati, todėl pardavimų vadybininkas ryte mato, kuris segmentas augo, kuris klientas sumažino užsakymus ir kam laikas skambinti. Rinkodara savo ruožtu mato, kuri kampanija kokį segmentą pasiekė.

Neužmirškite saugumo. Segmentų duomenyse yra komercinės ir asmens informacijos, todėl prieigos teises reikia riboti pagal rolę, o duomenų saugojimo vietą ir atitiktį BDAR aptarti iš anksto. Daugiau apie duomenų saugyklą rasite straipsnyje apie Power BI duomenų saugyklą.

Kokių klaidų reikia vengti segmentuojant B2B klientus?

Dažniausiai pasitaikančios klaidos atsiranda ne dėl sudėtingos matematikos, o dėl darbo organizavimo.

Tik firmografija. Pramonės šaka ir dydis pasako, kas klientas yra, bet ne kodėl jis perka. Papildykite juos poreikiais ir elgsena.

Per daug segmentų. Jei segmentų per daug, komandai gali būti sunku juos įsiminti. Pradėkite nuo trijų ar penkių, kuriems realiai galite parengti atskirą pasiūlymą.

Duomenų silosai. Jei CRM ir apskaita nesusijusios, vadybininkas mato pardavimo istoriją, bet ne mokėjimo drausmę. Tyrimas apie segmentavimo diegimą parodė, kad įmonėms dažnai trūksta nuoseklumo, strateginio tikslinių segmentų pasirinkimo ir stebėsenos.

Personalizacija tik iki pirkimo. Forrester ataskaita rodo, kad personalizacija dažniau taikoma pirkimo etapuose, o po pirkimo ji smarkiai sumažėja. Segmentą verta lydėti per visą kliento ciklą.

Segmentas be savininko. Jei niekas neatsakingas už segmento rezultatą, jis tampa dar viena skaidre. Kiekvienam segmentui paskirkite atsakingą žmogų ir KPI.

Vienkartinis projektas. Rinka juda, todėl segmentus peržiūrėkite bent kartą per ketvirtį.

Kokių klaidų reikia vengti segmentuojant B2B klientus? — overview diagram

Kaip atsižvelgti į įvairovę ir įtrauktį segmentuojant B2B klientus?

Segmentavimas gali netyčia kai ką išjungti iš pasiūlymų. Jei klientus skirstote tik pagal apyvartą, mažos šeimos įmonės, moterų ar mažumų vadovaujami verslai, vietos tiekėjai gali būti nuolat priskiriami „mažos vertės“ grupei, nors jų augimo potencialas didelis.

Keletas praktinių žingsnių. Pirma, peržiūrėkite, ar jūsų kriterijai nepaslepia šališkumo: ar mažo užsakymo klientai tikrai mažiau vertingi, ar tiesiog dar jaunos įmonės? Antra, atsižvelkite į skirtingus pirkimo būdus: vieni nori asmeninio kontakto, kiti savitarnos. McKinsey tyrimas rodo, kad pirkėjai naudoja apie 10 kontaktų kanalų, o pagal „trečdalių taisyklę“ trečdalis nori asmeninių kontaktų, trečdalis nuotolinių, trečdalis savitarnos. Trečia, pirkimų grupėje yra skirtingų žmonių, todėl žinutės kalba, pavyzdžiai ir formatai turi būti suprantami ne tik vadovui, bet ir techniniam specialistui.

Tokia peržiūra ne tik teisingesnė, bet ir naudinga verslui: praleisti segmentai yra praleistos pajamos.

Kaip segmentavimas veikia klientų išlaikymą ir lojalumą?

Segmentavimas dažnai siejamas su naujų klientų pritraukimu, tačiau didelė jo vertė slypi esamų klientų išlaikyme. Kai žinote, kurie klientai verti didesnio dėmesio, galite nukreipti paslaugų lygį ten, kur jis atsipirks.

Praktiškai tai gali reikšti skirtingus scenarijus: strateginiams klientams skiriamas vadybininkas ir reguliarūs susitikimai, vidutinio dydžio klientams automatizuoti priminimai ir pasiūlymai pagal ankstesnius užsakymus, mažiems savitarna ir žinių bazė. Elgsenos signalai padeda anksti pastebėti riziką: mažėjantis užsakymų dažnis, pavėluoti mokėjimai, sumažėjęs prisijungimų skaičius.

Čia sugrįžtame prie Forrester pastebėjimo: personalizacija po pardavimo silpnėja, nors būtent tada formuojasi lojalumas. Verta investuoti į duomenų strategiją, kuri lydėtų klientą per visą ciklą, o ne tik iki sutarties pasirašymo.

Kaip segmentavimas atrodo praktikoje: gamybos ir paslaugų pavyzdžiai?

Toliau pateikiami iliustraciniai scenarijai, o ne konkrečių įmonių atvejai.

Gamyba. Metalo detalių tiekėjas iš ERP ištraukia užsakymų istoriją ir suskirsto klientus pagal tai, ką jie vertina. Pirmoji grupė perka dideliais kiekiais ir ieško mažiausios kainos, antroji dažnai užsako mažas partijas ir vertina terminų tikslumą, trečioji perka specialius gaminius ir vertina techninę konsultaciją. Antrajai grupei pasiūlomas garantuotas pristatymo langas, trečiajai inžinieriaus konsultacija. Kampanijos nebeverčia visų gauti tų pačių nuolaidų.

Paslaugos. Buhalterinių paslaugų įmonė skirsto klientus pagal veiklos sudėtingumą ir elgseną. Mikroįmonėms siūlo standartinį paketą ir savitarnos ataskaitas, augančioms įmonėms papildomas finansų analizės paslaugas, o sudėtingos struktūros klientams individualų sprendimą. Segmentas „augančios įmonės“ tampa pagrindiniu, nes jose didžiausia papildomų pardavimų galimybė.

Abiem atvejais bendra tai, kad prieš segmentuojant pirmiausia sujungiami duomenys, o segmentų žymos grąžinamos į kasdienes sistemas.

Redaktoriaus perspektyva: nuo ko pradėti per artimiausius 6–12 mėnesių

Mūsų nuomone, daugelis komandų pradeda nuo klaidingo galo: perka platformą arba kuria modelį, nors duomenys dar išsibarstę. Pirmiausia skirkite dėmesio duomenų sujungimui ir dviem ar trims segmentams, kuriuos galite realiai aptarnauti. Vėliau pereikite prie matavimo ir tobulinimo. Sudėtingus AI sluoksnius palikite tam, kai pagrindas veikia.

Didžiausia rizika slypi ne technologijoje, o žmonėse. Jei rinkodara ir pardavimai segmentų nesutaria ar dirba su skirtingais skaičiais, geriausias modelis liks neįgyvendintas. Susėskite kartu, sutarkite apibrėžimus ir kas ketvirtį peržiūrėkite rezultatus.

— Analitika360

Kaip automatizuotos ataskaitos ir Power BI padeda palaikyti segmentavimą?

Segmentavimas veikia tik tada, kai skaičiai pasiekia žmones laiku. Mes sukūrėme Power BI ataskaitų paketus Rivilė ir Finvalda naudotojams, kurie sujungia apskaitos duomenis su kitais šaltiniais ir atsinaujina be rankinio darbo. Todėl segmentų rodikliai pasiekia vadovus ir pardavimų komandą be papildomų eksportų.

Automatizuotos ataskaitos su pajamų, sąnaudų ir pelno rodikliais realiu laiku.
Integracijos su Rivile, Finvalda, SharePoint, Excel ir CRM duomenimis.
Mažiau laiko ataskaitų rengimui ir greitesni sprendimai.

Pasiūlymus ir kainas rasite verslo analitikos kainų puslapyje, pavyzdžiui, Rivilė Basic ir Finvalda Basic planai kainuoja po 59 € per mėnesį, o PRO planai po 89 € per mėnesį. Taip pat peržiūrėkite ataskaitų be rankinio darbo paketus arba susisiekite su mumis, ir kartu aptarsime, kaip palaikyti jūsų segmentų darbą.

Dažniausiai užduodami klausimai

Kas yra klientų segmentavimas B2B?

Tai verslo klientų skirstymas į grupes pagal panašius poreikius, elgseną ir įmonės charakteristikas. Taip galite pritaikyti pasiūlymą, žinutes ir aptarnavimą kiekvienai grupei.

Kiek segmentų pakanka pradžiai?

Pradžiai užtenka trijų ar penkių segmentų, kuriems galite parengti atskirus pasiūlymus. Daugiau segmentų pridėkite tik tada, kai pirmieji veikia ir yra išmatuoti.

Kokius duomenis reikia turėti segmentavimui?

Pagrindas yra CRM, ERP ir apskaitos duomenys, papildyti el. pašto ir svetainės signalais. Svarbiau, kad duomenys būtų susiję su pirkimo sprendimu ir sujungti į vieną modelį, nei kad jų būtų daug.

Ar segmentavimui reikia dirbtinio intelekto?

Nebūtinai. Pradėti galima su paprasta klasterizacija ir aiškiais firmografiniais bei elgsenos kriterijais. Dirbtinį intelektą verta prijungti vėliau, kai turite pakankamai kokybiškų duomenų.

Kaip dažnai peržiūrėti segmentus?

Segmentavimas yra tęstinis procesas, todėl segmentus rekomenduojama peržiūrėti bent kartą per ketvirtį. Taip pastebėsite poreikių ir elgsenos pokyčius, kol jie dar neatsispindėjo pardavimuose.