Segmentacja

Segmentacja to podział bazy klientów lub odbiorców na grupy różniące się pod względem istotnym dla decyzji. W analityce służy ona do dezagregacji średnich, które ukrywają istotne odchylenia; w marketingu służy do targetowania działań; w projektowaniu produktów służy do określenia, czyje potrzeby powinna zaspokoić dana funkcja. Celem ujednolicenia jest zastąpienie jednej liczby opisującej wszystkich kilkoma liczbami opisującymi grupy, które faktycznie zachowują się inaczej.

Argumentem za tym jest to, że łączne wskaźniki rutynowo wprowadzają w błąd. Stabilny ogólny współczynnik konwersji może maskować rosnący wskaźnik konwersji mobilnych, rekompensujący spadający wskaźnik konwersji stacjonarnych, rosnący segment klientów o niskiej wartości maskujący utratę klientów o wysokiej wartości, lub poprawę na jednym rynku rekompensującą pogorszenie na innym. Ponieważ łączna wartość pojawia się na pulpicie, te zmiany składowe często pozostają niezauważone, dopóki nie osiągną wystarczającej wielkości, aby wpłynąć na całość, a wówczas podstawowa zmiana trwa już od miesięcy.

Przydatna segmentacja jest definiowana przez decyzję, którą wspiera, a nie przez dane, które są akurat dostępne. Segmenty demograficzne są łatwe do skonstruowania i często bezużyteczne, ponieważ wiek i lokalizacja często słabo prognozują zachowania w porównaniu z tym, co ludzie faktycznie zrobili. Segmenty behawioralne oparte na częstotliwości zakupów, aktualności, kategorii, kanale, urządzeniu lub etapie cyklu życia są zazwyczaj znacznie bardziej praktyczne, ponieważ członkostwo odzwierciedla ujawnione preferencje, a nie atrybut, a ponieważ powstałe grupy są odzwierciedleniem aktywności, którą zespół może faktycznie podjąć.

Głównym zagrożeniem analitycznym jest to, że segmentacja zwielokrotnia ryzyko fałszywych wyników. Podzielenie eksperymentu lub zbioru danych na wystarczającą liczbę sposobów spowoduje pozornie uderzające różnice jedynie przez przypadek, a im mniejszy staje się każdy segment, tym większa niepewność co do jego wartości. Segmenty zdefiniowane po zapoznaniu się z danymi, wybrane ze względu na interesującą różnicę, są szczególnie zawodne. Zasada jest taka, aby z góry zdefiniować interesujące segmenty, zgłaszać niepewność wraz z wartościami segmentów i traktować ustalenia segmentów post hoc jako hipotezy wymagające oddzielnego potwierdzenia.

Z operacyjnego punktu widzenia segmenty są wartościowe tylko wtedy, gdy można na nie zareagować. Segment, którego nie można zidentyfikować w systemach, które miałyby go objąć, który jest zbyt mały, aby uzasadnić zróżnicowane traktowanie, lub który zmienia członkostwo szybciej niż cykl aktywności, który informuje, generuje analizę bez konsekwencji. Ograniczenia praktyczne, takie jak możliwość utworzenia segmentu na platformie poczty e-mail, możliwość rozpoznania go przez witrynę w czasie rzeczywistym oraz własność wynikowej aktywności, należy rozważyć przed, a nie po zaprojektowaniu segmentacji.

Stabilność segmentu wymaga uwzględnienia na etapie projektowania, ponieważ segmenty, których członkostwo zmienia się szybko, są trudne do kontrolowania i generują mylące pomiary. Segment zdefiniowany na podstawie ostatnich zachowań może stracić połowę swoich członków w ciągu miesiąca, co oznacza, że ​​kampania skierowana do niego dociera do innej populacji niż ta analizowana, a raportowana dla niego metryka porównuje różne osoby z poszczególnych okresów. Tam, gdzie zmienność jest nieodłączną cechą, tak jak w przypadku etapów cyklu życia, właściwym rozwiązaniem jest raportowanie przepływów między segmentami, a nie poziomów w ich obrębie, ponieważ wiedza o tym, ilu klientów przeszło z etapu aktywnego do etapu nieaktywnego, jest bardziej rzetelna niż wiedza o tym, ilu z nich znajduje się obecnie w danym etapie.

W praktyce większość organizacji korzysta z niewielkiej liczby jasno zdefiniowanych, stabilnych segmentów, stosowanych konsekwentnie w raportowaniu, marketingu i decyzjach produktowych, zamiast z rozbudowanego schematu, który istnieje tylko w ramach pojedynczej analizy. Ustalenie, że wspólna definicja jest normalną pracą dla Analityka danych funkcja i to ona pozwala zarządzanie wzrostem oraz usługi marketingowe planowanie w oparciu o ten sam obraz bazy klientów, zamiast prowadzenia przez każdego z nich odrębnej grupy.