Klantsegmentatiemodellen opzetten

Klantsegmentatiemodellen zijn belangrijke hulpmiddelen om je klanten beter te begrijpen en beter met ze in contact te komen. Doordat ze groepen met vergelijkbare behoeften en kenmerken herkennen, kun je je aanpak per groep afstemmen en wordt elk contact met een klant relevanter. Ze maken klantinzichten ook beschikbaar in de hele organisatie, zodat teams betere, datagedreven beslissingen kunnen nemen.

Goede segmentatie zorgt niet alleen voor een betere klantervaring, maar verhoogt ook de winstgevendheid, omdat je klanten gerichter kunt benaderen en betrekken.

In dit artikel geef ik een voorbeeld van een klantsegmentatiemodel met een clusteralgoritme, bespreek ik de stappen die daarbij horen en noem ik de tools die je daarbij kunnen helpen.

Waarom klantsegmentatiemodellen ertoe doen

Je denkt misschien dat je je "typische" klant kent, maar als je naar maar één kenmerk kijkt, zie je maar een deel van het beeld. Klanten hebben veel kanten, met uiteenlopende voorkeuren en gedragingen die aparte groepen kunnen vormen. Profielen als "leeftijd" of "aanbiedingskoper" kunnen een idee geven van de omvang en het belang van bepaalde groepen, maar wie zich op zulke losse kenmerken verlaat, kan minder goed een strategie maken die effect heeft.

Bij klantsegmentatiemodellen gaat het erom groepen te vinden die op meerdere kenmerken van elkaar verschillen. Je kennis van de branche speelt daarbij een grote rol: je kunt verschillende combinaties van kenmerken uitproberen en komt zo tot meerdere bruikbare segmentaties. Het gaat erom het model te vinden dat het best bij je use case past.

Er zijn verschillende algoritmen beschikbaar. Een van de meest gebruikte is K-means-clustering, en dat gebruik ik als voorbeeld.

Zeer gerichte klantsegmentatiemodellen

Afhankelijk van het product of de dienst, de branche en de beschikbare data zijn de eerder genoemde klantsegmentatiemodellen soms te algemeen voor sterk gepersonaliseerde marketing. Dan kunnen specifiekere segmentatiemodellen helpen. Een paar voorbeelden:

Segmentatie op de klantlevenscyclus

Het klantlevenscyclusmodel brengt in kaart hoe iemand van het overwegen van een product uitgroeit tot trouwe klant. Deze segmentatie heeft een segment voor elke fase van de customer journey.

Het ene segment kan bijvoorbeeld bestaan uit potentiële klanten in de bewustwordingsfase die nog nooit van je merk hebben gehoord, en het andere uit terugkerende klanten in de loyaliteitsfase. Als je deze fasen begrijpt, kun je je marketingstrategie zo afstemmen dat je klanten in elke fase van hun traject goed begeleidt.

Recency-Frequency-Monetary Value-segmentatie (RFM)

RFM-modellen kijken naar hoe recent een klant iets heeft gekocht (recency), hoe vaak hij koopt (frequency) en hoeveel hij per aankoop uitgeeft (monetary value). Zo kun je klanten met een hoge waarde (high-value customers, HVC's) herkennen en je marketing zo afstemmen dat die relaties zoveel mogelijk opleveren.

Klanten die vaak en voor grote bedragen kopen, kun je bijvoorbeeld in een segment voor loyaliteitsbeloningen zetten, terwijl je klanten van wie de laatste aankoop langer geleden is kunt benaderen met campagnes om ze opnieuw te betrekken.

Cohortsegmentatie

Een cohort is een groep klanten met een gemeenschappelijk kenmerk binnen een bepaalde periode. Daarmee kun je hun gedrag door de tijd heen analyseren. Je kunt bijvoorbeeld een cohort maken van klanten die in december 2023 hun eerste aankoop deden.

Met een cohortanalyse zie je trends en veranderingen in hun gedrag door de tijd heen, wat je kan helpen om je segmentatiemodel te verfijnen. Dat is vooral nuttig om klantbehoud te begrijpen en je strategie voor langdurige klantbinding af te stemmen.

K-means-clustering

K-means-clustering is een statistisch algoritme dat klanten groepeert op basis van vergelijkbare kenmerken. Het herkent automatisch patronen en deelt klanten in clusters in die vergelijkbare eigenschappen hebben. Zo'n algoritmisch model kan unieke groepen opleveren die niet in de hierboven genoemde standaardmodellen passen.

K-means kan bijvoorbeeld onverwachte klantgroepen aan het licht brengen op basis van complexe combinaties van demografie, gedrag en productvoorkeuren, en zo laten zien waar nog onbenutte kansen liggen om klanten gericht te benaderen.

Aan de slag met segmentatiemodellen

Maak om te beginnen een lijst van kenmerken die belangrijk zijn voor je klanten en voor je bedrijf. Die kunnen verschillende dimensies beslaan, zoals demografie, koopgedrag, productgebruik, betrokkenheid per kanaal en behoeften. Kies per dimensie de kenmerken die het belangrijkst zijn voor je bedrijf.

Een bedrijf in de vrijetijds- of reisbranche kan bijvoorbeeld kijken naar het moment van boeken (koopgedrag), het type accommodatie en de aankomsttijd (product), en de grootte en samenstelling van het huishouden (demografie).

Kenmerken kiezen voor een goed segmentatiemodel

De juiste kenmerken kiezen is essentieel voor zinvolle segmenten. Kies per dimensie de beste kenmerken en vermijd overlap die het onderscheidend vermogen kan verkleinen (bijvoorbeeld het bestede vakantiebudget en de gezinsgrootte).

Het is ook belangrijk om na te gaan welke kenmerken je kunt beïnvloeden, zodat je iets kunt doen met de segmenten die je vindt.

Begin eenvoudig, met maar een paar kenmerken, en verfijn ze stap voor stap op basis van hoe goed ze aparte segmenten vormen. Kenmerken beïnvloeden elkaar, dus het kan een paar rondes duren voordat je de beste combinatie hebt.

In het voorbeeld van het vrijetijdsbedrijf waren zes segmenten optimaal, waaronder twee die de voorkeur geven aan het boeken van campings in het hoogseizoen. Een van die twee segmenten had een hoger budget en boekte verder vooruit dan het andere.

Het clusteralgoritme draaien

Heb je je kenmerken gekozen, dan is het tijd om het clusteralgoritme te draaien. Python is daarvoor een goede keuze, omdat het veel bibliotheken heeft voor clusteralgoritmen zoals K-means. Zelf gebruik ik graag het K-prototype-algoritme (Huang, 1998), omdat het een paar beperkingen van K-means oplost: het kan goed omgaan met categorische kenmerken, zoals het type accommodatie in ons voorbeeld.

In Google Cloud kun je Vertex AI Workbench gebruiken om clusteralgoritmen te draaien, de resultaten direct in BigQuery op te slaan en workflows te automatiseren. Ook het bijwerken van klantscores en segmentindelingen kun je automatiseren, zodat je segmentatiemodel actueel blijft.

Samenvatting

Goed gevormde segmenten vinden is een grote stap richting personalisatie. Het kan een paar rondes duren voordat je de beste aanpak hebt gevonden, maar je gaat je klanten er veel beter door begrijpen. Hoe meer je over je klanten leert, hoe preciezer je segmentatiemodel wordt, vooral als er nieuwe klantdata beschikbaar komt.

Segmentatie is een doorlopend proces, en een datagedreven aanpak kan de klantervaring flink verbeteren. Lees er meer over in ons artikel over een betere klantervaring met datagedreven inzichten.

Begin met een paar kernkenmerken om zinvolle groepen te vinden en breid van daaruit uit. Staat je segmentatiemodel eenmaal, dan is het eenvoudig om het bij te werken met nieuwe data. Zo blijf je bij elk contact met je klanten in verbinding en relevant.