Как сегментировать клиентскую базу в B2B: от RFM к DSL и SPL

В современной практике маркетинга классическим методом сегментации клиентской базы обычно является RFM-сегментация. Однако любой, кто пытался применять RFM-сегментацию в B2B, неизменно сталкивался с некоторым количеством проблем. К таковым можно отнести, например, дробление одной поставки на несколько машин или отгрузок (исходя из структуры клиентского запроса или цикла сделок, или способности компании логистически исполнять отгрузку за один прием).

Если в случае с B2C можно совершенствовать клиентское поведение через управление сегментами RFM, трансформировать частотность, регулярность и интервальность, то в случае с B2B это оказывается либо очень сложно, либо на некоторых рынках вовсе невозможно. Существует планирование закупа, циклы закупа и их изменение, производственная мощность клиента и изменение этих параметров требует слишком кардинального переосмысления процессов, которое может оказаться столь дорогостоящим, что никакое внедрение RFM к реальному экономическому эффекту не приведет.

Также, исходя из деятельности организации, необходимо определить, что для неё является главным предиктором высокой коммерческой эффективности сотрудничества: системность отгрузок или мера того, насколько разнообразный ассортимент попробовал контрагент.

В свете этих трудностей, мы предлагаем рассмотреть два альтернативных типа сегментации, разработанных в агентстве Paper Planes: DSL и SPL сегментации.

/DSL-сегментация

DSL сегментация наилучшим образом подходит для компаний с широкой ассортиментной матрицей, и для которых ширина закупаемого ассортимента клиентом – предиктор экономической эффективности. Этот метод включает в себя следующие компоненты:

• (D) Глубина погружения в ассортимент - оценка количества позиций и категорий, которые клиент попробовал из предложенного ассортимента.
• (S) Распределение (спрединг) ассортимента внутри покупаемого ассортимента - регулярность покупок клиента в каждой из категорий, что позволяет определить основные фокусы его потребностей.
• (L) LTV (Lifetime Time Value) - кумулятивная эффективность клиента, оценивающая средний чек и среднее количество покупок за анализируемый период.

Такой подход к сегментации можно использовать для:

• Оценки качества осведомленности клиентов об ассортименте
• Разработки коммерческих политик
• Оценки эффективности текущих коммерческих политик
• Составления планов по проработке клиентов и выставления планов по увеличению LTV-клиентов
• Косвенной оценки нашей доли в кошельке клиента

DSL-сегментация позволяет быстро выявить клиентов, которым “не продана” часть нашего ассортимента. К примеру, у нас есть клиент, которые имеет высокую оценку по параметру L (LTV) и низкие оценки по показателям D и S, то есть такой клиент приносит нам достаточно большой объем денежных средств по году, однако за счёт очень узкого количества позиций. Разумеется, есть клиенты, которые в силу специфики бизнеса могут покупать только конкретные позиции у нас, но в то же время, как показывает практика, большое количество клиентов с такими оценками просто не получили должного внимания со стороны менеджеров. Именно в таких клиентах “спрятана” возможность быстро повысить выручку компании, просто предложив клиенту тот ассортимент, который ранее клиент еще не приобретал у нас.

‍
Опыт Paper Planes показывает, что наиболее рычажным параметром тут будет выступать показатель D (глубина погружения в ассортимент). Работу с глубиной погружения клиента в ассортимент легко спланировать, а инструменты её достижения просты в применении:

• Встречи с ЛПР более высокого уровня для переговоров о комплексных поставках
• Переработка материалов поддержки продаж с акцентом на ширину ассортимента
• Проведение аудитов предприятия клиентов, например аудит производства или выгрузка Sell-out’ов торговых точек

А более подробно об инструментах продаж вы сможете прочитать в нашем материалы про экспертные продажи.

Также интересным способом применения DSL-сегментации является соотнесения показателей по данной сегментации с показателями предоставляемых скидок и эффективностью продаваемого ассортимента.

Рассмотрим пример, когда у нас есть DSL-анализ и стандартная сегментация ассортимента, например ABCXYZ. Если соотнести клиентов с различными оценками по DSL и ассортимент, который они покупают, то можно проследить, как некоторые клиенты покупают не самые выгодные для нас позиции, хотя имеют хорошие показатели глубины погружения в ассортимент. Если мониторить такое соотношение регулярно, можно выдавать точные рекомендации менеджерам по продажам по предложению клиентам высокомаржинального ассортимента.

К нам обратилась компания-дистрибьютор, которая специализируется на продаже компонентов для промышленного оборудования. По итогу DSL-анализа было выявлено, что 52% процента клиентской базы отнеслись к сегменту, с низкими показателями по параметрам D и S и относительно высоким показателем L. По итогу более детального анализа клиентской базы было выявлено, что порядка 80% контрагентов из данных сегментов имеют потенциал допродаж и повышения показателя D. Мы разработали стратегию работы с такими клиентами, состоящую из конкретных скриптов переговоров, пакетных предложений и персонализированных материалов продаж.

Команда продавцов на протяжении 2-х месяцев чётко следовала нашим инструкциям, и в результате был запущен новый цикл переговоров с текущими клиентами по расширению ассортимента. В результате компания повысила выручку в 1,5 раза за счёт проработки данного сегмента клиентов. Такая механика позволила кратно увеличить выручку организации без расширения маркетингового бюджета и дополнительных ресурсозатрат.

/SPL-сегментация

SPL сегментацию стоит использовать компаниям, для которых наиболее важным предиктором эффективности клиента является системность его покупок. Этот подход основывается на системности отгруза клиенту продукции, которую компания продает. Ключевые параметры здесь включают:

• (S) Системность отгрузок - оценивается как регулярность, с которой клиент выгружает продукцию. Например, цель может быть установлена на приобретение продукции три раза в месяц.
• (P) Платежная дисциплина - важность своевременных платежей клиента. Нерегулярные или просроченные платежи могут значительно повлиять на дальнейшее сотрудничество.
• (L) LTV (Lifetime Time Value) - кумулятивная эффективность клиента, оценивающая средний чек и среднее количество покупок за анализируемый период.

Такой подход к сегментации можно использовать для:

• Разработки коммерческих политик;
• Оценки эффективности текущих коммерческих политик;
• Составления регламентов для менеджеров по продажам по работе с клиентами.

SPL будет действительно полезен, если на каждый параметр в организации будет сформированный набор механик продаж, маркетинга и клиентского сервиса. Таким образом, каждый сотрудник, видя сегментацию, может отработать с клиентом одну из утвержденных механик, не вовлекая дополнительный ресурс в процесс реализации задачи.
За время реализации на проектах модели SPL команда Paper Planes разработала и внедрила следующие механики, для работы с параметрами данной модели:

1. Рост системности достигается за счёт обучения клиента грузиться так, как удобно нам (в данном кейсе нам выгодны системные отгрузки). Обучение клиента реализуется благодаря внедрению подхода экспертных продаж, запуску триггерной коммуникации или мотивации клиента к системным покупкам, через инструменты коммерческой политики: прямые скидки, ретро-бонусы и т.д.
2. Рост платежной дисциплины достигается регулярной коммуникацией менеджеров с клиентом, системой мониторинга ПДЗ (просроченная дебиторская задолженность) и, как мы уже говорили выше, механиками коммерческой политики
3. Рост валовой доходности клиента (или LTV) достигается за счёт выстроенных процессов аккаунт-менеджмента, регламентированных процессов работы с текущей клиентской базой, процессов выявления потребностей у клиента в других продуктах/услугах поставщика и т.д. Подробнее о данном параметре можете прочитать в нашей статье про формулу прибыли

Давайте рассмотрим пример, как внедрение SPL сегментации помогло компании сохранить 15% маржинальности и скорректировать коммерческую политику.

Компания-клиент предоставляла скидку своим клиентам – небольшим розничным точкам за объем закупок. В такой ситуации коммерческая политика превращается в так называемое “самосбывающееся пророчество”, где наиболее крупный клиент, который грузится больше всех, получает наибольшие скидки, однако этот же клиент может быть абсолютно операционно неэффективен для нас с точки зрения работы с дебиторской задолженностью, логикой отгрузок и т.д. Иначе говоря, клиент, который выгоден для нас с точки зрения оборота и получающий за это скидки, может нести дополнительные издержки, такие как стоимость денежных средств во времени.

В рамках проекта мы построили SPL-модель и выяснили, что компания теряет порядка 20% маржинальности по году за счет предоставления клиентам скидок, хотя данные клиенты имеют низкую системность и низкую платежную дисциплину. Также интервью с клиентами показали, что торговые точки, которые не могут сгенерировать больший оборот в силу размера бизнеса, не получают от компании поставщика достаточно скидок и вынуждены держать более широкий портфель поставщиков.

/Вместо заключения

Оба этих метода предлагают альтернативу традиционной RFM-сегментации, позволяя компаниям эффективнее управлять своей клиентской базой в условиях сложных B2B-рынков. Выбор метода сегментации должен исходить из специфики деятельности организации, её целей и особенностей клиентской базы. Это поможет определить, какой предиктор - системность отгрузок или разнообразие ассортимента - будет главным для достижения высокой коммерческой эффективности сотрудничества.

О дальнейших наработках Агентства Paper Planes в этом направлении рассказываем в этом видео.