Phân khúc người dùng – tại sao nó lại quan trọng

Phân khúc cơ sở người dùng của bạn không phải là điều gì đó xa lạ với bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực phân tích. Phân khúc giúp công ty của bạn thực hiện các nhiệm vụ khác nhau để thu hút hoặc thu hút lại khách hàng, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng,… Vv. Với sự phát triển của Machine Learning, phân khúc thậm chí còn trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, để hiểu đầy đủ lợi ích của nó không phải là một nhiệm vụ dễ dàng.

User segmentation – why it matters

Tôi đã nghe vô số thời gian từ các nhà khoa học dữ liệu tốt nghiệp về việc xây dựng một mô hình để phát hiện khách hàng nào sẽ có xu hướng mang lại lợi nhuận cao hơn cho công ty và khách hàng nào sẽ dễ dàng khuấy động. Những nhà khoa học dữ liệu tốt nghiệp trẻ này rất nhiệt tình để tăng thêm giá trị cho các công ty, tuy nhiên các vấn đề nằm ở chỗ họ chưa hiểu bản chất toàn diện của một số doanh nghiệp.

Để cắt ngắn, tôi sẽ giải thích lý do tại sao mô hình ma thuật mà không có phân khúc cơ sở người dùng là một ý tưởng tồi. Và tại sao mọi công ty nên có một hệ thống phân khúc người dùng.

Nhưng… đầu tiên, phân đoạn cơ sở người dùng là gì, tôi sẽ mô tả nó trong thời gian ngắn theo cách riêng của tôi:

Phân khúc là khi bạn có rất nhiều người dùng và bạn muốn chia chúng thành nhiều nhóm như… nhóm tuổi/ nhóm lương/ giá trị nhóm thanh toán cho … thuận tiện hơn

Anh Tuấn là người đam mê phân tích 🙂

Vì vậy, đó là định nghĩa, tôi sẽ đi trực tiếp vào lợi ích. Lần đầu tiên

1. Bạn biết bạn đang nói chuyện với ai – kế hoạch giao tiếp tốt hơn

Nếu công ty sử dụng một mô hình ma thuật để ghim điểm một nhóm khách hàng, những gì hoặc … làm thế nào nhóm tiếp thị có thể giao tiếp với họ, họ nên gọi họ như thế nào hoặc tiếp cận họ, họ trẻ hay già hay cả hai? Điều này sẽ làm cho kế hoạch giao tiếp khó khăn hơn nhiều. Với phân đoạn. Bạn có thể tránh ngôn ngữ chung chung, mơ hồ khi nói chuyện với một đối tượng cụ thể có cùng tính năng.

2. Xác định các chiến thuật tiếp thị hiệu quả nhất

Một số phân khúc của người dùng có lịch sử phù hợp với các chiến thuật tiếp thị cụ thể. Điều này sẽ đưa chuyên môn và kinh nghiệm của đội ngũ tiếp thị của bạn lên hàng đầu. Phân khúc với định nghĩa rõ ràng sẽ tốt hơn nhiều so với mô hình không thể giải thích được.

3. Thu hút (và chuyển đổi) khách hàng tiềm năng chất lượng

Khi thông điệp tiếp thị của bạn rõ ràng, trực tiếp và nhắm mục tiêu, chúng sẽ thu hút đúng người. Bạn thu hút khách hàng tiềm năng lý tưởng và có nhiều khả năng chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành người mua.

4. Phân biệt thương hiệu của bạn với các đối thủ cạnh tranh

Cụ thể hơn về các đề xuất giá trị và thông điệp của bạn cũng cho phép bạn nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh. Đặc điểm phân khúc có thể được truyền đạt tốt hơn nhiều, bạn có thể phân biệt thương hiệu của mình bằng cách tập trung vào nhu cầu và đặc điểm cụ thể của khách hàng.

5. Xác định cơ hội thị trường ngách

Tiếp thị thích hợp là quá trình xác định các phân khúc của ngành công nghiệp và ngành dọc có lượng khán giả lớn có thể được phục vụ theo những cách mới. Điều này khó khăn hơn đối với một mô hình ML (thậm chí khó hơn nếu đầu ra có vẻ năng động) , bởi vì không có gì được gọi là thị trường ngách … nếu bạn không biết cách mô tả nó (chỉ có đầu ra hộp đen).

Điều đó đang được nói , có những mô hình ML có thể được giải thích như hồi quy hậu cần, mô hình tăng cường (xgboost, lightgbm,…) ,… Tuy nhiên, quá trình đưa ra một mô hình chỉ để khám phá cách mỗi biến sẽ đóng góp cho một số số liệu tẻ nhạt và tốn thời gian đến mức câu hỏi "nó có đáng không? " phải được tính đến. So sánh phân khúc "vani" nhanh hơn rất nhiều so với việc xây dựng một mô hình mới.

Kế hoạch đặt tốt nhất của chuột và đàn ông
Kinh nghiệm của tôi khi cố gắng áp dụng ML trong các vấn đề kinh doanh

Mô hình ML chắc chắn có một vị trí trong kinh doanh, tuy nhiên nó không sống ở bất cứ đâu để cường điệu ngoài kia. Hy vọng bài đăng này giúp bạn và công ty của bạn đưa ra quyết định về vấn đề quen thuộc.

Support Tuan | Analytic

Trả lời