С настоящим единым пользовательским профилем (SCV), как в Exponea, можно использовать RFM-анализ для сегментации и одновременно задействовать более сложные методы анализа для прогнозов. В SCV пользовательские данные обновляются в реальном времени, так что вы сможете создать автоматические цепочки для всего жизненного цикла клиента — от гостя до лояльного покупателя. Кроме того, прогнозная аналитика помогает улучшать кампании.

Пример. Предположим, вы хотите улучшить ROI, перестав предлагать скидки тем клиентам, которые и так, скорее всего, совершат покупку. Просто определите этот сегмент (например, клиенты с вероятностью покупки 80%+), а остальное за вас сделают обновления в реальном времени.

Любому сегменту можно автоматически показывать конкретные кампании. Возьмем сегмент с наименьшей вовлеченностью — например, гостей (тех, кто просто заходит на сайт, ничего не покупает и не оставляет свой адрес). Им нужно показать баннеры о регистрации и ограниченные по времени ваучеры на первую покупку.

Гостей нужно перевести на следующий уровень — лояльные гости. Единственная разница между этими уровнями — в том, что лояльные гости зарегистрировались на сайте и оставили почту. Установив цель, можно создать кампанию (или несколько кампаний) с целью получить адрес электронной почты. Здесь все становится интереснее: как только гость оставляет свой адрес, система сразу обновляет его профиль, и он автоматически переходит на следующий уровень — становится лояльным гостем. Теперь он будет получать кампании для лояльных гостей, направленные, в свою очередь, на переход на следующий уровень: еженедельную рассылку о бестселлерах, вводную рассылку для новых клиентов и тот же ограниченный по времени ваучер на первую покупку.

В общем, с SCV и качественной сегментацией можно сильно увеличить прибыль. У вас будет целая система, призванная с самого начала повышать ценность покупателей. Кроме того, эта система видит, если покупатель начинает о вас забывать, и отправляет кампании, чтобы его сохранить. Вам не придется вручную обновлять сегменты и переносить между ними пользователей — Exponea все сделает сама.

• Сегментация — это разделение клиентов на группы на основе их данных
• Сегментация — одна из важнейших частей работы хорошего интернет-магазина
• RFM-анализ разделяет покупателей по стадиям жизненного цикла и позволяет рассчитать их пожизненную ценность
• Когортный анализ ищет закономерности в прошлых данных. Он позволяет быстро разделить данные на сегменты и понять, что работает, а что нет
• Сегментация через машинное обучение даст вам более серьезные возможности: обновления в реальном времени, автоматизацию и более глубокую персонализацию
• Exponea использует единый пользовательский профиль и собирает данные в реальном времени, чтобы добавить инсайты к заранее определенным RFM-сегментам и предсказывать поведение клиентов. Таким образом Exponea может автоматизировать кампании и вести пользователей по жизненному циклу — от гостя до лояльного покупателя

А ваша сегментация может стать еще эффективнее? Давайте узнаем.

Подпишитесь на нашу рассылку

Получайте полезные знания и инсайты от лидера CDP и автоматизации маркетинга.

Отправляя эту форму, вы соглашаетесь получать новостную рассылку от Exponea. Прочесть, как мы используем ваши данные, можно в нашей Политике конфиденциальности.

Спасибо!

Вы подписаны на рассылку Exponea.

Оценить статью:

Thank you for your vote!

Что такое сегментация сети? | Глоссарий VMware

Преимущества сегментации сети

Сегментация сети предоставляет уникальные службы безопасности для каждого сегмента сети, повышая уровень контроля сетевого трафика, оптимизируя производительность сети и улучшая систему безопасности.

Сначала рассмотрим повышение безопасности. Общеизвестно, что уровень безопасности определяется самой уязвимой точкой. Крупная одноуровневая сеть неизбежно имеет большую площадь атаки. Однако если крупная сеть разделена на более мелкие подсети, изоляция сетевого трафика внутри подсетей уменьшает площадь атаки и препятствует горизонтальному распространению угроз. Таким образом, если периметр сети нарушен, сегментированная сеть не позволяет злоумышленникам перемещаться по сети горизонтально.

Кроме того, сегментация предоставляет логический способ изолировать активную атаку до того, как она распространится по сети. Например, сегментация гарантирует, что вредоносное ПО в одном сегменте не повлияет на системы в другом. Создание сегментов ограничивает дальность распространения атаки и сокращает площадь атаки до абсолютного минимума.

Теперь поговорим о производительности. Сегментация снижает перегрузку сети, что повышает ее производительность за счет устранения ненужного трафика в определенном сегменте. Например, медицинское оборудование в больнице может находиться в сегменте, отделенном от сети посетителей, чтобы на него не влиял трафик просмотра веб-сайтов гостевыми пользователями.

В результате сегментации сети требуется меньше узлов для каждой подсети, минимизируется локальный трафик каждой подсети, а внешний трафик ограничивается только предназначенным для подсети.

Каковы принципы работы сегментации сети?

Сегментация сети обеспечивает создание нескольких изолированных сегментов в пределах более крупной сети, каждый из которых может иметь различные требования к безопасности и политику защиты. Эти сегменты содержат приложения или конечные устройства определенного типа с одинаковым уровнем доверия.

Есть несколько способов сегментации сети. Мы рассмотрим сегментацию на основе периметра, реализуемую с использованием сетей VLAN, а затем сегментацию, выполняемую на более глубоком уровне сети с помощью методов виртуализации сети.

Сегментация на основе периметра

Сегментация на основе периметра предусматривает создание внутренних и внешних сегментов на основе доверия: система доверяет элемента, которые являются внутренними по отношению к сетевому сегменту, и не доверяет внешним элементам. В результате применяются несколько ограничений в отношении внутренних ресурсов, которые обычно работают в одноуровневой сети с минимальной внутренней сегментацией. Фильтрация и сегментация выполняются в фиксированных точках сети.

Изначально виртуальные локальные сети были введены для разделения широковещательных доменов с целью повышения производительности сети. Со временем они стали использоваться в качестве средства безопасности, хотя никогда не предназначались для подобного применения. Проблема виртуальных локальных сетей заключается в том, что они не предоставляют возможности внутренней фильтрации и имеют очень широкий уровень доступа.

Кроме того, для перемещения между сегментами требуется политика. С помощью политики можно либо остановить поток трафика из одного сегмента в другой, либо ограничить его (в зависимости от типа, источника и пункта назначения трафика).

Сетевой брандмауэр — это распространенное средство, используемое для сегментации на основе периметра. Изначально он использовался для управления движением вертикального сетевого трафика, разрешая при этом взаимодействие между всеми компонентами в пределах сегмента.

Виртуализация сети

В настоящее время многие организации поддерживают множество сетевых областей с конкретными функциями, требующими сегментации в многочисленных сетевых точках. Кроме того, теперь существует множество типов конечных устройств, которые должна поддерживать сеть, и каждый из этих типов имеет различные уровни доверия.

В связи с этим сегментации на основе периметра уже недостаточно. С появлением, например, облачных и мобильных технологий, а также стратегий использования личных устройств периметр теперь не имеет четких точек разграничения. Теперь нам требуется более глубокая сегментация сети, чтобы достичь более высокого уровня безопасности и производительности сети. Более того, при современных моделях горизонтального трафика требуется еще большая сегментация сети. Именно здесь становится полезной виртуализация сети, поскольку она выводит процесс сегментации на новый уровень.

Простейшая форма виртуализация сети — это предоставление сетевых служб и служб безопасности независимо от физической инфраструктуры. Обеспечивая сегментацию в пределах всей сети, а не только по периметру, виртуализация сети играет важную роль в эффективной сегментации. Фактически сегментация на основе периметра, к которой мы привыкли, теперь виртуализирована и распределена — наряду с гибкими детализированными политиками безопасности, — охватывая каждый сегмент сети.

Знакомство с сегментацией и классификацией—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Инструменты сегментации и классификации предоставляют объектно-ориентированный подход к извлечению объектов из изображений. Эти объекты создаются с помощью процесса сегментации изображения, где пикселы, находящиеся в непосредственной близости и имеющие аналогичные спектральные характеристики, группируются в сегмент. Сегменты, обладающие определенными формами, спектральными и пространственными характеристики, могут быть дополнительно сгруппированы в объекты. Объекты могут быть сгруппированы в классы, которые представляют реальные объекты на поверхности Земли. Классификация изображения также может быть выполнена для пиксельных изображений, например, традиционных несегментированных изображений.

Объектно-ориентированный процесс извлечения объектов является рабочим процессом, поддерживаемым инструментами, охватывающими три основные функциональные области: сегментация изображения, получение аналитической информации о сегментах и классификация. Выходные данные одного инструмента являются входными данными для последующих инструментов, где цель заключается в создании значимой объектно-ориентированной карты классов объектов. Объектно-ориентированный процесс похож на традиционный процесс классификации пиксельного изображения, использующий методы контролируемой и неконтролируемой классификации. Вместо того, чтобы классифицировать пикселы, процесс классифицирует сегменты, которые можно рассматривать как супер-пикселы. Каждый сегмент или супер пиксел, представлен набором атрибутов, которые используются инструментами классификатора для получения классифицированного изображения.

Ниже приведена модель геообработки, которая показывает объектно-ориентированный рабочий процесс извлечения объектов.

Сегментация изображения

Сегментация изображения базируется на подходе Среднего сдвига. Данная методика использует скользящее окно, в котором вычисляется среднее значение пиксела для определения того, какие из пикселов должны быть включены в каждый сегмент. По мере того как окно перемещается по изображению, значение в нём итеративно пересчитывается для подтверждения пригодности сегмента. Результатом является группировка пикселов изображения в характеризующийся средним цветом сегмент.

Инструмент Средний сдвиг сегмента принимает любой поддерживаемый Esri растр и выводит 3-канальное, 8-битного цвета сегментированное изображение с ключевым свойством, установленным в значение Сегментированный. Характеристики сегментов изображения зависит от трех параметров: спектрального разрешения, пространственного разрешения и минимального размера сегмента. Вы можете варьировать уровень детализации, который характеризует интересующий объект. Например, если вы больше заинтересованы в непроницаемых объектах, чем в индивидуальных зданиях, настройте параметр пространственного разрешения (детализации) на малое число; меньшее число приводит к большему сглаживанию и уменьшению количества деталей.

На рисунке ниже представлена сегментированная сцена WorldView-2 в инфракрасном цвете, предоставленная DigitalGlobe. Сегментированное изображение показывает подобные области, сгруппированные вместе в объекты без значительной зернистости. Оно генерализирует эту область, сохраняя все объекты как более крупную непрерывную область.

Литература:

• D. Comanicu, P. Meer: Mean shift: A robust approach toward feature space analysis. (Средний сдвиг: Надежный подход к анализу пространства признаков.). IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 5, May 2002.
• P. Meer, B. Georgescu: Edge detection with embedded confidence (Выделение границ (рёбер) со встроенным доверием).. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 12, December 2001.
• C. Christoudias, B. Georgescu, P. Meer: Synergism in low level vision (Синергизм в низкоуровневом видении) . . 16th International Conference of Pattern Recognition, Track 1 – Computer Vision and Robotics, Quebec City, Canada, August 2001.

Данные обучающей выборки

Сбор данных обучающей выборки означает установление очертаний группы пикселов, представляющих конкретные объекты, которые очерчены на изображении. Затем все пикселы изображении статистически сравниваются с определением класса, который вы задали, и приписываются к конкретному классу. Обучающие выборки не должны содержать нежелательных пикселов, которые не принадлежат к интересующему классу. Когда вы выбираете только правильные пикселы для каждого класса, результаты часто характеризуются нормальным распределением в форме колокола. Убедитесь в том, что учебный образец полигона содержит значительное количество пикселов, особенно если используется алгоритм классификации по методу максимального подобия. Например, блок 10 на 10 пикселов содержит 100 пикселов, что является разумным размером для полигона обучающей выборки и статистически значимой выборкой.

Сегментированный набор растровых данных отличается от пиксельного изображения тем, что каждый сегмент (иногда его называют супер-пиксел) представлен одним установленным значением. Достаточно легко получить содержащий 100 пикселов полигон обучающей выборки из изображения, но намного больше работы потребуется, чтобы получить 100 сегментов из набора сегментированных растровых данных.

Параметрические классификаторы, такие как классификатор максимального правдоподобия, требуют наличия статистически значимого числа выборок, чтобы обеспечить значимую функцию плотности вероятности. Для достижения числа выборок, которые будут статистически значимыми, вы должны иметь 20 и более выборок на класс. Это означает, что каждый класс, такой как открытые участки почвы, лиственные деревья или асфальт, должны иметь не менее 20 сегментов, собранных для определения каждого класса объектов.

Сглаживание будет влиять на размер и однородность сегмента. Сегментированный растр, который использует высокий коэффициент сглаживания, скорее всего, будет содержать большие сегменты, включающие несколько типов объектов, различимых на исходном изображении. Из-за сглаживающего эффекта, рекомендуется, чтобы обучающие выборки собирались на наборе сегментированных растровых данных. Это поможет гарантировать то, что обучающие выборки собраны из отдельных дискретных сегментов.

Аналитическая информация

Аналитическая информация, связанная с сегментированным слоем, вычисляется инструментом обучения классификатора и зависит от типа указанного классификатора. Используйте подходящий инструмент обучения для классификации ваших данных:

Инструменты обучения поглощают предназначенное для классификации изображение, дополнительный сегментированный слой и полигональные данные обучающих местоположений для создания соответствующего файла определения классификатора. Стандартный файл обучающей выборки используется в контролируемых классификаторах.

Файл определения классификатора .ecd основан на указанном классификаторе и интересующих атрибутах и, таким образом, файл определения классификатора является уникальным для каждого классификатора, входных растровых данных и атрибутов. Он похож на файл сигнатур классификации, но является более общим в том смысле, что он будет поддерживать любой классификатор и созданный файл определения классификатора приспособлен для конкретного сочетания исходных данных и классификатора.

Файл определения классификатора может быть основан на любом растре, а не только на сегментированных растрах. Например, сегментированный растр получен из мультиспектральных данных IKONOS, а статистические и аналитические атрибутивные данные могут быть сгенерированы из 6-канального, слитого с панхроматическим, снимка WorldView-2, снимков QuickBird, GeoEye, Pleiades, RapidEye и Landsat 8. Эта гибкость позволяет вам получить сегментированный растр один раз и создавать файлы определения классификатора и результирующие карты классифицированных объектов, используя множество источников изображений в зависимости от вашего приложения.

Вычислить атрибуты сегмента

Описанные выше инструменты являются наиболее распространенными инструментами, используемыми в объектно-ориентированном рабочем процессе. Дополнительный инструмент Вычислить атрибуты сегмента поддерживает импорт и экспорт сегментированных растров как из сторонних приложений, так и в сторонние приложения. Этот инструмент поглощает сегментированное изображение и дополнительный растр для вычисления атрибутов каждого сегмента, и выводит эту информацию в качестве индексного растрового файла со связанной таблицей атрибутов.

Целью этого инструмента является обеспечение возможности дальнейшего анализа сегментированного растра. Атрибуты могут быть проанализированы в сторонних статистических или графических приложениях, или использованы в качестве входных данных для дополнительных, не поддерживаемых Esri классификаторов. Этот инструмент также поддерживает импорт сегментированных растров из сторонних пакетов и, таким образом, расширяет возможности Esri, обеспечивая гибкость в использовании сторонних данных и пакетов приложений.

Классификация

Инструмент Классифицировать растр выполняет классификацию изображения так, как задано в файле определения классификатора Esri. Входные данные для данного инструмента включают предназначенное для классификации изображение, дополнительный второй растр (сегментированный растр или другой растровый слой, например, ЦМР) и файл определения классификатора для создания набора классифицированных растровых данных. Инструменту Классифицировать растр нужны такие же входные данные, что и инструменту обучения. Заметьте, что инструмент Классифицировать растр содержит все поддерживаемые классификаторы. Правильный классификатор используется в зависимости от свойств и информации, содержащихся в файле определения классификатора. Таким образом файл определения классификатора, созданный посредством Классификатор изокластера с обучением, Классификатора по методу максимального правдоподобия с обучением, Классификатора опорных векторов с обучением или Классификатор произвольных деревьев с обучением будет активировать соответствующий классификатор при запуске инструмента Классифицировать растр

Выходными данными является набор тематических классифицированных растровых данных с классами, определенными в связанной таблице атрибутов и окрашенными в цвета в соответствии со схемой, разработанной в процессе обучения.

Оценка точности

Оценка точности – важная часть любого проекта по классификации; при этом сравнивается классифицированное изображение с другим источником данных, который считается точным и принимается за основу. Базовые данные (их еще называют данными наземного контроля) могут собираться на местности; но этот вариант требует временных и материальных затрат. Для нахождения базовых данных также можно использовать снимки с высоким разрешением, существующие классифицированные изображения, полученные из надежных источников, или слои ГИС-данных.

Самый распространенный способ оценить точность классифицированных данных – создать набор случайно расположенных точек на основе базовых данных и сравнить их значения с классифицированными данными, используя матрицу несоответствий. Хотя это двухступенчатый процесс, вам может потребоваться сравнить результаты различных методов классификации или других обучающих выборок, или ,возможно у вас нет базовых данных, или они созданы на основе того же изображения, которое использовано для классификации. Чтобы совместить эти несколько задач, двухступенчатый процесс оценки точности использует следующие инструменты: Создать точки оценки точности, Обновить точки оценки точности и Вычислить матрицу несоответствий.

Мастер классификации

Процесс классификации обычно требует выполнения нескольких обязательных шагов для тщательной предварительной обработки изображения, назначения классов категорий и создания корректных обучающих данных, выполнения классификации, оценки и повышения точности результатов. Мастер классификации, доступный в ArcGIS Pro, проведен специалиста через этапы рабочего процесса классификации и поможет получить результаты надлежащего качества.

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?

Знакомство с Сегментацией и классификацией—Справка

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Инструменты сегментации и классификации предоставляют объектно-ориентированный подход к извлечению объектов из изображений. Эти объекты создаются с помощью процесса сегментации изображения, где пикселы, находящиеся в непосредственной близости и имеющие аналогичные спектральные характеристики, группируются в сегмент. Сегменты, обладающие определенными формами, спектральными и пространственными характеристики, могут быть дополнительно сгруппированы в объекты. Объекты могут быть сгруппированы в классы, которые представляют реальные объекты на поверхности Земли. Классификация изображения также может быть выполнена для пиксельных изображений, например, традиционных несегментированных изображений.

Объектно-ориентированный процесс извлечения объектов является рабочим процессом, поддерживаемым инструментами, охватывающими три основные функциональные области: сегментация изображения, получение аналитической информации о сегментах и классификация. Выходные данные одного инструмента являются входными данными для последующих инструментов, где цель заключается в создании значимой объектно-ориентированной карты классов объектов. Объектно-ориентированный процесс похож на традиционный процесс классификации пиксельного изображения, использующий методы контролируемой и неконтролируемой классификации. Вместо того, чтобы классифицировать пикселы, процесс классифицирует сегменты, которые можно рассматривать как супер-пикселы. Каждый сегмент или супер пиксел, представлен набором атрибутов, которые используются инструментами классификатора для получения классифицированного изображения.

Ниже приведена модель геообработки, которая показывает объектно-ориентированный рабочий процесс извлечения объектов. Рабочий процесс объектно-ориентированного извлечения объектов

Сегментация изображения

Сегментация изображения базируется на подходе Среднего сдвига. Данная методика использует скользящее окно, в котором вычисляется среднее значение пиксела для определения того, какие из пикселов должны быть включены в каждый сегмент. По мере того как окно перемещается по изображению, значение в нём итеративно пересчитывается для подтверждения пригодности сегмента. Результатом является группировка пикселов изображения в характеризующийся средним цветом сегмент.

Инструмент Средний сдвиг сегмента принимает любой поддерживаемый Esri растр и выводит 3-канальное, 8-битного цвета сегментированное изображение с ключевым свойством, установленным в значение Сегментированный. Характеристики сегментов изображения зависит от трех параметров: спектрального разрешения, пространственного разрешения и минимального размера сегмента. Вы можете варьировать уровень детализации, который характеризует интересующий объект. Например, если вы больше заинтересованы в непроницаемых объектах, чем в индивидуальных зданиях, настройте параметр пространственного разрешения (детализации) на малое число; меньшее число приводит к большему сглаживанию и уменьшению количества деталей.

На рисунке ниже представлена сегментированная сцена WorldView-2 в инфракрасном цвете, предоставленная DigitalGlobe. Сегментированное изображение показывает подобные области, сгруппированные вместе без значительной зернистости. Сегментация обобщает область, чтобы сохранить все её особенности как большой, непрерывной области, вместо более традиционной классификации, которая может привести к большому числу случайных пикселов, разбросанных по всему изображению.

Литература:

• D. Comanicu, P. Meer: Mean shift: A robust approach toward feature space analysis. (Средний сдвиг: Надежный подход к анализу пространства признаков.) IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., May 2002.
• P. Meer, B. Georgescu: Edge detection with embedded confidence (Выделение границ (рёбер) со встроенным доверием). IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 28, 2001.
• C. Christoudias, B. Georgescu, P. Meer: Synergism in low level vision (Синергизм в низкоуровневом видении). 16th International Conference of Pattern Recognition, Track 1 – Computer Vision and Robotics, Quebec City, Canada, August 2001.

Данные обучающей выборки

Сбор данных обучающей выборки означает установление очертаний группы пикселов, представляющих конкретные объекты, которые очерчены на изображении. Затем все пикселы изображении статистически сравниваются с определением класса, который вы задали, и приписываются к конкретному классу объектов. Пикселы, не приписанные к какому-либо определенному классу, остаются неопределенными. Обучающие выборки не должны содержать нежелательных пикселов, которые не принадлежат к интересующему классу. Когда вы выбираете только правильные пикселы для каждого класса, результаты часто характеризуются нормальным распределением в форме колокола. Убедитесь в том, что ваш полигон обучающей выборки обычно содержит значительное количество пикселов. Например, блок 10 на 10 пикселов содержит 100 пикселов, что является разумным размером для полигона обучающей выборки и статистически значимой выборкой.

Сегментированный набор растровых данных отличается от пиксельного изображения тем, что каждый сегмент (иногда его называют супер-пиксел) представлен одним средним значением цвета. Достаточно легко получить содержащий 100 пикселов полигон обучающей выборки из изображения, но намного больше работы потребуется, чтобы получить 100 супер-пикселов из набора сегментированных растровых данных.

Параметрические классификаторы, такие как классификатор максимального правдоподобия, требуют наличия статистически значимого числа выборок, чтобы обеспечить значимую функцию плотности вероятности. Для достижения числа выборок, которые будут статистически значимыми, вы должны иметь 20 и более выборок на класс. Это означает, что каждый класс, такой как открытые участки почвы, лиственные деревья или асфальт, должны иметь не менее 20 сегментов, собранных для определения каждого класса объектов.

Сглаживание будет влиять на размер и однородность сегмента. Сегментированный растр, который использует высокий коэффициент сглаживания, скорее всего, будет содержать большие сегменты, включающие несколько типов объектов, различимых на исходном изображении. Из-за сглаживающего эффекта, рекомендуется, чтобы обучающие выборки собирались на наборе сегментированных растровых данных. Это поможет гарантировать то, что обучающие выборки собраны из отдельных дискретных сегментов.

Аналитическая информация

Аналитическая информация, связанная с сегментированным слоем, вычисляется инструментом обучения классификатора и зависит от типа указанного классификатора. Используйте подходящий инструмент обучения для классификации ваших данных:

Инструменты обучения поглощают предназначенное для классификации изображение, дополнительный сегментированный слой и полигональные данные обучающих местоположений для создания соответствующего файла определения классификатора. Файл обучающих местоположений создан с помощью Менеджера обучающей выборки на панели инструментов Классификация. Стандартный файл обучающей выборки используется в контролируемых классификаторах.

Файл определения классификатора .ecd основан на указанном классификаторе и интересующих атрибутах и, таким образом, файл определения классификатора является уникальным для каждого классификатора, входных растровых данных и атрибутов. Он похож на файл сигнатур классификации, но является более общим в том смысле, что он будет поддерживать любой классификатор и созданный файл определения классификатора приспособлен для конкретного сочетания исходных данных и классификатора.

Файл определения классификатора может быть основан на любом растре, а не только на сегментированных растрах. Например, сегментированный растр полученный из мультиспектральных данных IKONOS, статистических и аналитических атрибутивных данных, может быть сгенерирован из 6-канальных, панхроматических изображений WorldView-2, изображений QuickBird, GeoEye, Pleiades, RapidEye и Landsat 8. Эта гибкость позволяет вам получить сегментированный растр один раз и создавать файлы определения классификатора и результирующие карты классифицированных объектов, используя множество источников изображений в зависимости от вашего приложения.

Вычислить атрибуты сегмента

Описанные выше инструменты являются наиболее распространенными инструментами, используемыми в объектно-ориентированном рабочем процессе. Дополнительный инструмент Вычислить атрибуты сегмента поддерживает импорт и экспорт сегментированных растров как из сторонних приложений, так и в сторонние приложения. Этот инструмент принимает сегментированное изображение, файл обучающих местоположений и дополнительный второй растр для вычисления атрибутов каждого сегмента и вывода этой информации в качестве индексного растрового файла со связанной таблицей атрибутов.

Целью этого инструмента является обеспечение возможности дальнейшего анализа сегментированного растра. Атрибуты могут быть проанализированы в сторонних статистических или графических приложениях, или использованы в качестве входных данных для дополнительных, не поддерживаемых Esri классификаторов. Этот инструмент также поддерживает импорт сегментированных растров из сторонних пакетов и, таким образом, расширяет возможности Esri, обеспечивая гибкость в использовании сторонних данных и пакетов приложений.

Классификация

Инструмент Классифицировать растр выполняет классификацию изображения так, как задано в файле определения классификатора Esri. Входные данные для данного инструмента включают предназначенное для классификации изображение, дополнительный сегментированный растр (как то другой набор растровых данных или слой, например, ЦМР) и файл определения классификатора для создания набора классифицированных растровых данных. Заметьте, что инструмент Классифицировать растр содержит все поддерживаемые классификаторы. Правильный классификатор используется в зависимости от свойств и информации, содержащихся в файле определения классификатора. Таким образом файл определения классификатора, созданный посредством Обучить классификацию Изокластер, Обучить классификатор по методу максимального правдоподобия или Обучить классификатор метода опорных векторов будет активировать соответствующий классификатор при запуске инструмента Классифицировать растр.

Связанные темы

Создание сегментов и списков для задания целевых рынков (Dynamics 365 Marketing)

• 09/14/2021
• Чтение занимает 11 мин

Оцените свои впечатления

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

Спасибо!

В этой статье

Сегменты позволяют создавать группы связанных контактов, на которые можно нацеливать циклы взаимодействия с клиентом. Сегменты создаются с помощью конструктора сегментов. Один из способов создания сегментов заключается в запросе в нескольких связанных сущностях, включая контакты, интересы, организации, события, маркетинговые списки и многое другое. Вы также можете запросить службу маркетинговой аналитики, чтобы найти контакты, которые охвачены вашими маркетинговыми инициативами. Служба маркетинговой аналитики также позволяет запросить контакты, с которыми вы не можете связаться из-за таких проблем, как возвраты сообщений электронной почты.

Конструктор сегментов напоминает другие инструменты запроса, имеющиеся в Dynamics 365 (например, функция расширенного поиска), но является более гибким и более мощным. Конструктор сегментов — это также единственный инструмент, который позволяет запрашивать записи взаимодействия из службы маркетинговой аналитики.

Сегменты в Dynamics 365 Marketing

Сегмент рынка представляет собой набор контактов, являющихся целью в цикле взаимодействия с клиентом. В некоторых случаях вы будете стремиться охватить все контакты, которые у вас есть. Но в большинстве случаев требуемые контакты выбираются на основе демографических, фирмографических или поведенческих данных и других соображений.

Например, если вы открываете новый магазин в Сан-Франциско, вы, вероятно, будете рекламировать день открытых дверей только для контактов, которые живут рядом с Сан-Франциско. Или, если планируется распродажа платьев, вы, вероятно, будете отправлять соответствующие маркетинговые сообщения электронной почты только контактам женского пола. Вы можете ориентироваться на контакты, которые проявили интерес к платьям в прошлом. В этом случае, вы можете сузить сегмент, используя только контакты, которые открыли письма, связанные с платьями, в прошлом. Подобные решения повлияют на то, как вы общаетесь с сегментом. Эти решения также будут влиять на выбираемые каналы, подбор графики, используемые аргументы и т. д.

Типы сегментов

Сегменты могут быть динамическими или статическими.

• Динамические сегменты настраиваются с помощью логических выражений, таких как «все контакты из Нью-Йорка» или «все контакты, которые болеют за Спартак». Состав динамических сегментов постоянно изменяется для учета новых или удаленных контактов, а также обновленных сведений о контактах. Примерами динамических сегментов являются как демографические, так и фирмографические сегменты.
• Статические сегменты задают статический список контактов, которые выбираются индивидуально, а не с помощью логических операций со значениями полей. Маркетологи и сотрудники отдела продаж могут создавать и заполнять статические списки на основе личных сведений или автономного взаимодействия.

Сегменты могут иметь блоки запросов на основе профилей, взаимодействий или других сегментов.

• Блоки профилей запрашивают записи профилей, хранящиеся в службе маркетинговой аналитики. Записи профилей синхронизируются между организационной базой данных Dynamics 365 и службой маркетинговой аналитики. Записи профиля включают сущности, которые обычно работают в пользовательском интерфейсе Dynamics 365, такие как контакты, организации, интересы и любые другие сущности, выбранные вами для синхронизации.
• Поведенческие блоки запрашивают записи взаимодействий, хранящиеся в службе маркетинговой аналитики. Каждая из этих записей обычно создается автоматически и бывает связана с определенной записью контакта. Записи взаимодействия используются для анализа и визуализации данных в пользовательском интерфейсе Dynamics 365 Marketing. Записи взаимодействия не синхронизируются с организационной базой данных Dynamics 365. Они создаются в результате взаимодействий с контактом, например при открытии пользователем сообщения электронной почты, переходе по ссылке в сообщении, отправке формы или регистрации на событие.

Сегменты синхронизируются со службой Marketing Insights

Dynamics 365 Marketing работает со службой Marketing Insights, которая использует свою собственную базу данных Marketing Insights для предоставления расширенных определений сегментов и аналитических данных по клиентам. Интеграция обеспечивает мощные комбинированные функциональные возможности при совместной работе этих двух систем. Ваши записи контактов и маркетинговые списки непрерывно синхронизируются между двумя системами, что позволяет применять службу маркетинговой аналитики и ее мощные средства обработки данных и анализа к вашим контактам и комбинировать эти сведения с данными из записей Dynamics 365 других типов.

Важно!

Служба Marketing Insights обрабатывает изменения принадлежности к сегменту асинхронно, поэтому невозможно предвидеть порядок обработки изменений. В некоторых случаях, например при обработке очень больших баз данных, на обновление определенного сегмента может потребоваться до шести часов. Таким образом, невозможно рассчитывать, что какой-то сегмент будет обработан до или после некоторого другого сегмента, поэтому будьте внимательны при организации связанных кампаний или при использовании сегментов исключения.

Для использования сегментов они должны быть введены в действие

При первоначальном создании нового сегмента он находится в состоянии черновика, поэтому он не заблокирован и вы можете работать с его определением и другими настройками, но не можете использовать в циклах взаимодействия с клиентом. Когда сегмент будет готов к использованию, необходимо открыть его и выбрать команду Ввести в действие на панели команд, в результате чего сегмент включается и переходит в опубликованное состояние.

Важно!

При разработке сегмента можно выбрать ссылку Получить предполагаемый размер сегмента, чтобы получить оценку количества контактов, которые будут включены в этот сегмент. Обычно оценка будет точной, но иногда окончательный размер может немного отличаться (вы должны ввести сегмент в действие, чтобы просмотреть его точный размер и членство).

Если необходимо изменить сегмент после введения его в действие, откройте сегмент и выберите команду Изменить на панели команд, чтобы установить его в состояние «Введено в действие, возможно изменение» или команду Остановить на панели команд, чтобы вернуть его в состояние «Черновик».

Дополнительные сведения: Ввод в действие доступных для публикации сущностей и отслеживание их состояния

Просмотр и управление сегментами

Для работы с сегментами выберите Marketing > Клиенты > Сегменты. В результате открывается стандартное представление списка, в котором можно искать, сортировать, фильтровать, создавать и удалять сегменты. Откройте любой сегмент для просмотра сведений о нем или выберите Создать для создания нового сегмента.

Создание и ввод в действие нового сегмента

Прочитайте этот раздел, чтобы получить базовый обзор того, как создать сегмент и запустить его работу, чтобы вы могли видеть его членов и использовать его для нацеливания цикла взаимодействия с клиентом.

1. Выберите Marketing >Клиенты > Сегменты, чтобы открыть список текущих сегментов.

2. Выберите Создать, чтобы начать создавать новый сегмент, и выберите тип сегмента, который вы хотели бы создать:

• Динамический сегмент: создает динамический сегмент, который может запрашивать записи контакта и записи взаимодействия, а также включения, пересечения или исключения контактов в существующих сегментах. При запросе записей контактов можно добавить отношения по мере необходимости для создания более сложных запросов.
• Статический сегмент: создает сегмент, в котором вы вручную выбираете каждого участника, а не создаете логический запрос, который автоматически добавляет их. Подробную информацию о том, как работать с такого рода сегментом, см. в разделе Разработка статических сегментов.

3. Если выбран динамический сегмент: открывается диалоговое окно Шаблоны сегментов со списком доступных шаблонов. Каждый шаблон предоставляет собой полностью или частично определенный запрос, предназначенный для определенной цели, как указано в названии шаблона. Выберите любой шаблон, чтобы прочитать больше информации о нем в информационной панели. Предусмотрены функции Фильтр и Поиск, чтобы вам легче было найти нужный шаблон. Выберите шаблон из списка, а затем выберите Выбрать для загрузки шаблона или выберите Отмена, чтобы начать строить новый сегмент с нуля.

• Если вы выбрали шаблон, ваш шаблон загрузится, и этот шаг вы пропустите. Если вы выбрали Отмена в диалоге Шаблон сегмента, открывается пустой конструктор, позволяющий начать сегментацию с нуля. Вы можете начать с выбора блока запроса (называемого выше блоком профиля), блока взаимодействия или сегмента. Вы можете добавить другие блоки в этот блок и выбрать связь между блоками. Вы можете выбрать контакты, которые отображаются в любом из блоков, выбрав «или», контакты, которые появляются в обоих блоках, выбрав «а также», или контакты, которые появляются в первом блоке, но отсутствуют во втором, выбрав «но нет».
• Далее откроется конструктор сегментов с настройками и инструментами, соответствующими выбранным вам параметрам или шаблону. Начните с задания имени сегмента в верхней части холста сегментации.

4. Если вы выбрали статический сегмент: появляется меню быстрого создания, предлагающее задать имя для сегмента и выбрать несколько основных параметров. Можно создать описание для сегмента, выбрать часовой пояс сегмента и выбрать, включает ли область контакты, запрашиваемых для сегмента, всю организацию или только ваше подразделение.

• В конструкторе статического сегмента вы можете вручную выбрать контакты по отдельности, выбрав кнопку «Добавить» на вкладке «Общие».
• Вы также можете использовать запрос для быстрой фильтрации контактов, а затем выбрать некоторые (или все) из них, чтобы добавить в статический сегмент, выбрав кнопку Добавить по запросу. Аналогичным образом можно использовать запрос для быстрого выбора определенных контактов, которые требуется удалить из сегмента, выбрав кнопку Удалить по запросу.
  • Использование запросов для добавления или удаления участников из статического сегмента: при выборе параметра «Добавить по запросу» или «Удалить по запросу» открывается диалог «Управление участниками сегмента». Здесь можно создавать запросы на основе свойств контактов, а также свойств сущностей, связанных с контактом (Организация, Интерес, Регистрация на событие), чтобы получить список контактов, которые соответствуют этому запросу. Обратите внимание, что эти контакты еще не были добавлены в статический сегмент.
  • Вы можете выбрать один или несколько контактов из результатов запроса и нажать кнопку Добавить выбранное, чтобы добавить их в сегмент. Если вы удаляете участников сегмента, нажмите кнопку Удалить выбранное. Вы также можете добавить или удалить все контакты, которые ваш запрос извлек, выбрав кнопку Добавить все или Удалить все.
  • Если вы хотите изменить запрос, с помощью которого был извлечен список контактов, нажмите на кнопку Изменить запрос.

5. Выберите Сохранить на панели инструментов для сохранения сегмента.

6. Используйте инструменты, предоставляемые конструктором, чтобы установить критерии членства в сегменте, как описано в другом месте в этой теме, для выбранного типа сегмента.

7. Когда вы закончите проектирование сегмента, выберите Ввести в действие на панели инструментов, чтобы начать работу сегмента, найти всех его членов (по мере необходимости) и сделать его доступным для использования с вашими циклами взаимодействия с клиентом. Как только ваш сегмент будет введен в действие, он будет включать вкладку Участники, на которую можно перейти для просмотра, какие именно контакты являются частью сегмента.

Примечание

После ввода динамического сегмента в действие вы можете проверить, когда он в последний раз оценивался и время очередной оценки, в верхней части вкладки Участники сегмента.

Вкладки и настройки для сегментов

Вкладки отображаются как набор заголовков под заголовком, в котором отображается имя сегмента. Выберите любой из этих заголовков для перехода на соответствующую вкладку. В следующих подразделах приводится краткое описание каждой вкладки.

Вкладка «Определение»

Вкладка Определение служит для задания участников сегмента. Для динамических сегментов вы найдете здесь средство построения запросов. Для статических сегментов вы по одному выбираете конкретные контакты.

Вкладка «Общие»

Вкладка Общие содержит несколько базовых настроек и общие сведения о сегменте. Многие значения здесь устанавливаются, когда вы сначала создаете сегмент, а затем становится доступными только для чтения. Некоторые поля присутствуют только в том случае, если приложение настроено на их использование. Все поля доступны только для чтения, когда сегмент введен в действие. Поля, которые вы видите, могут включать в себя некоторые или все из следующих:

• Название: название сегмента, как оно появляется в списке сегментов, и при выборе сегментов для цикла взаимодействия с клиентами.
• Когда создано: дата создания сегмента.
• Тип сегмента: показывает тип сегмента (динамический или статический). Это постоянно устанавливается при первом создании сегмента.
• Внешний источник: для сегментов, синхронизированных с внешним источником, таким как Dynamics 365 Customer Insights, информация о внешнем источнике отображается здесь.
• URL-адрес внешнего сегмента: для сегментов, синхронизированных с внешним источником, таким как Dynamics 365 Customer Insights, URL-адрес внешнего источника отображается здесь.
• Часовой пояс: отображает часовой пояс сегмента. Это часовой пояс, который сегмент использует для расчета дат относительно текущего времени. Например, если вы выбираете оператора частичной даты «Все контакты, которые зарегистрировались на событие в течение последних трех дней», трехдневная продолжительность рассчитывается с использованием часового пояса сегмента.
• Состояние активации: показывает, находится ли сегмент в состоянии черновика или введен в действие. В циклах взаимодействия с клиентом можно использовать только введенные в действие сегменты. (Это также называется Причина состояния.)
• Ответственный: показывает имя пользователя, который отвечает за сегмент.
• Область: этот параметр отображается только при включении областей бизнес-единицы для вашего экземпляра. Когда области включены, они могут иметь настройку Бизнес-единица или Организация, но только привилегированные пользователи (например, менеджеры или администраторы) смогут изменить ее. Если задано значение Бизнес-единица, сегмент будет содержать только контакты, принадлежащие к той же бизнес-единице, что и владелец сегмента, даже если запрос обычно находит больше контактов, чем это. Если задано значение Организация, сегмент будет содержать все контакты, которые соответствуют запросу, независимо от того, кому принадлежат контакты или цикл взаимодействия. Когда эта функция отключена, сегмент ведет себя так, как будто было задано значение Организация. Подробнее: Использование бизнес-подразделений для управления доступом к записям Marketing
• Описание: описание сегмента.
• Участники: количество контактов, которые в настоящее время включены в сегмент.

Вкладка «Участники»

Вкладка Участники отображается только после того, как ваш сегмент был введен в действие по крайней мере один раз. Используйте ее, чтобы увидеть, какие контакты являются частью сегмента. Обычно заполнение вкладки Участники после ввода сегмента в действие обычно занимает несколько минут.

Вкладка «Аналитика»

Многие типы сущностей, включая сегменты, содержат вкладку Аналитика после того как запись была введена в действие по крайней мере один раз. Эта вкладка показывает результаты, аналитику, КПЭ и другую информацию о том, как эта запись использовалась и как взаимодействовали с ней контакты. Подробнее: Анализ результатов для получения аналитики по маркетинговым действиям

Вкладка «Связанные»

Почти все типы сущностей в Dynamics 365 Marketing включают вкладку Связанные. Используйте ее для поиска записей, которые связаны с текущей открытой записью. Эта «вкладка» представляет собой просто раскрывающийся список, где вы можете выбрать тип связанных записей, которые вы хотели бы видеть. При выборе типа записей (сущности) на страницу добавляется новая вкладка, названная по имени этой сущности, где можно увидеть список связанных записей выбранного типа. При выборе новой сущности на вкладке Связанные она заменяет отображаемую в настоящее время.

Примечание

Вкладка Связанные для сегментов иногда содержит запись Циклы взаимодействия с клиентом, однако эта запись находит только циклы взаимодействия, где текущий сегмент является сегментом исключения. Она не находит циклы взаимодействия, в которых текущий сегмент используется в качестве целевого сегмента. Причина этого заключается в том, что сегменты исключения непосредственно связаны с сущностью цикла взаимодействия с клиентом, в то время как целевые сегменты связаны с циклами взаимодействия более опосредованно, через конфигурацию плиток, а потому не разрешаются на вкладке Связанные.

См. также

Работа с шаблонами сегментов
Создание сегмента
Настройка списков подписок и центров подписок
Ввод в действие доступных для публикации сущностей и отслеживание их состояния

Стратегии сегментации — Azure Architecture Center

• 10/11/2021
• Чтение занимает 4 мин

Оцените свои впечатления

Да Нет

Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.

Отправить

Спасибо!

В этой статье

Сегментация относится к изоляции ресурсов от других частей Организации. Это эффективный способ обнаружения и перемещения передвижений.

Одним из подходов к сегментации является сетевая изоляция. Такой подход не рекомендуется, поскольку разные технические команды могут не соответствовать бизнес-ситуациям и рабочим нагрузкам приложений. Одним из результатов такого несоответствия является сложность, которая особенно проявляется в локальной сети и может привести к снижению скорости работы, а также к более серьезным случаям исключений сетевого брандмауэра. Хотя Управление сетью должно рассматриваться как стратегия сегментации, оно должно быть частью стратегии унифицированной сегментации.

Сетевая безопасность была традиционная линчпин усилий в области безопасности предприятия. Однако из-за облачных вычислений возросла необходимость иметь большую проницаемость периметров сети. В результате многие злоумышленники овладели искусством атак на элементы системы идентификации (элементы управления сети они почти всегда обходят). Эти факторы повлияли на то, что для защиты ресурсов потребовалось в первую очередь сосредоточить внимание на элементах управления доступом на основе идентификации, а не на элементах управления доступом на основе сети.

Эффективная стратегия сегментации посвящена всем техническим командам (ИТ-специалистам, безопасности, приложениям), чтобы обеспечить единообразную изоляцию доступа с помощью сетей, приложений, удостоверений и других элементов управления доступом. Стратегия должна быть полезна:

• Сократите эксплуатационные трения, выполнив согласование с бизнес-методиками и приложениями
• Содержали риски, добавляя затраты к злоумышленникам. Это делается следующим образом.
  • Изоляция конфиденциальных рабочих нагрузок от компрометации другими активами.
  • Изоляция систем с высоким уровнем уязвимости от использования в качестве сводной системы для других систем.
• Мониторинг операций, которые могут привести к потенциальному нарушению целостности сегментов (использование учетной записи, непредвиденный трафик).

Ниже приведены некоторые рекомендации по созданию единой стратегии.

• Обеспечьте соответствие технических команд одной стратегии, основанной на оценке бизнес-рисков.
• Устанавливайте современный периметр на основе принципов с нулевым доверием, посвященных удостоверениям, устройствам, приложениям и другим сигналам. Это помогает преодолеть ограничения элементов управления сетью в защите от новых ресурсов и типов атак.
• Подусилить элементы управления сетью для устаревших приложений, изучив стратегии микросегментации.
• Централизуйте ответственность в организации за управление и безопасность в отношении основных сетевых функций (таких как распределенные подключения, виртуальные сети, подсети и схемы IP-адресов) и элементов безопасности сети (таких как устройства виртуальной сети, шифрование активности облачной виртуальной сети и распределенный трафик, элементы управления доступом на основе сети и другие традиционные элементы безопасности сети).

Эталонная модель

Начните с этой справочной модели и адаптируйте ее к потребностям вашей организации. В этой модели показано, как могут быть сегментированы функции, ресурсы и команды.

Примеры сегментов

Рассмотрите возможность изоляции общих и отдельных ресурсов, как показано на предыдущем рисунке.

Сегмент основных служб

В этом сегменте размещаются общие службы, используемые в организации. Обычно эти общие службы включают в себя службы домен Active Directory Services, DNS и DHCP, а также средства управления системой, размещенные на виртуальных машинах Azure Infrastructure как услуга (IaaS).

Дополнительные сегменты

Другие сегменты могут содержать сгруппированные ресурсы на основе определенных критериев. Например, ресурсы, используемые одной конкретной рабочей нагрузкой или приложением, могут содержаться в отдельном сегменте. Вы также можете сегментировать или подсегментировать его на этапе жизненного цикла, например в разработке, тестировании и производстве. Некоторые ресурсы могут пересекаться, например приложения, и могут использовать виртуальные сети для этапов жизненного цикла.

Четкие границы ответственности

Это основные функции для этой ссылочной модели. Разрешения для этих функций описаны в разделе роли и обязанности команды.

Дальнейшие действия

Начните с этой справочной модели и последовательно Управляйте ресурсами в нескольких подписках с помощью групп управления.

Сегментация клиентов: почему она важна? (+типы)

Что такое сегментация клиентов?

Сегментация клиентов (также известная как сегментация рынка) — это маркетинговая практика разделения клиентской базы на подгруппы. Сегментация может осуществляться на основе географических, демографических, психографических, поведенческих и иных характеристик. Ключ к эффективной сегментации — разделение клиентов на группы на основании их предполагаемой ценности для бизнеса. Осуществив сегментацию, применяйте к каждой группе различные стратегии для получения максимальной ценности как от высокодоходных, так и от низкодоходных клиентов.

• Каковы основные группы клиентов, которых обслуживает наша компания?
• Кем являются наши самые высокодоходные и самые низкодоходные клиенты?
• Какие аспекты наших продуктов/услуг являются наиболее привлекательными для наших клиентов?
• Каковы потребности наших клиентов?
• Как наши продукты/услуги могут облегчить жизнь наших клиентов?
• Как мы можем улучшить наши предложения, чтобы повысить уровень удовлетворенности клиентов?
• Какие каналы коммуникации являются наилучшими для взаимодействия с нашими клиентами?
• Какова эффективность каждого из используемых нами каналов продаж?

Этапы сегментации рынка:

• сбор и анализ информации о клиентах,
• определение критериев для сегментации клиентов,
• выбор наиболее привлекательных сегментов,
• разработка уникальных маркетинговых стратегий для каждого сегмента.

Типы сегментации клиентов

• Демографическая сегментация — разделение рынка на сегменты на основе таких переменных, как возраст, поколение, пол, раса, этнос, семейное положение, размер семьи, образование, должность или доход.
• Географическая сегментация — разделение целевого рынка на основе географических единиц (таких как страна, область, город, регион) и различных географических факторов (таких как климат, культурные предпочтения, группы населения и т. д.).
• Психографическая сегментация позволяет категоризировать клиентов по их общим чертам характера, ценностям, убеждениям, отношениям, интересам, образу жизни и социальным классам.
• Поведенческая сегментация подразумевает группировку клиентов по их способу взаимодействия с компанией. При такой сегментации учитываются следующие факторы: покупательские привычки, случаи и время, использование продукта/услуги, желаемые преимущества, этап пути клиента, статус пользователя или уровень лояльности.

• LiveAgent – Группы контактов (пример)

• При предварительной или фирмографической сегментации используется простой метод классификации на основании общедоступных характеристик, например, индустрии и размера компании (с учетом количества сотрудников или годового дохода).
• При сегментации на основе потребностей клиенты группируются на основании потребностей, которые они озвучивают в отношении определенных продуктов или услуг.
• При сегментации на основе ценности клиенты разделяются на группы согласно экономической ценности, которую они представляют для компании. Учитываются как уже осуществленные, так и потенциальные продажи.

Зачем сегментировать клиентов?

«Продавать людям, которые хотят узнать о вас, — более эффективный способ работы, чем отвлекать прохожих, которым ваш бизнес неинтересен».

Сет Годин, американский автор и бывший руководитель интернет-компании

Если в целях маркетинга использовать один подход ко всем клиентам, даже самая продуманная стратегия может не принести желаемых результатов. Независимо от того, насколько эффективны ваши маркетинговые действия в отношении одних клиентов, они могут не сработать с другими. Именно здесь в игру вступает сегментация клиентов. Правильная сегментация клиентов может обеспечить компании многочисленные преимущества.

Повышение эффективности маркетинговых кампаний

Сегментация клиентов позволяет компаниям создавать отдельные маркетинговые сообщения для каждого сегмента. Согласно исследованию компании Mailchimp показатель переходов для кампаний, создаваемых с учетом интересов клиентов, на 74% выше, чем для кампаний, создаваемых без учета сегментации клиентов.

Улучшение предложений

Получите четкую картину того, кем являются ваши клиенты и что они хотят получить в результате использования ваших продуктов/услуг. Это позволит вам оптимизировать ваши предложения. Вы сможете лучше удовлетворять потребности клиентов и оправдывать их ожидания, что приведет к повышению уровня удовлетворенности клиентов.

Возможность расширения

Сегментирование существующих и потенциальных клиентов на отдельные группы позволяет компаниям лучше понять, что может быть интересно клиентам. А это, в свою очередь, дает компаниям возможность разработки новых продуктов и услуг, интересных их целевым аудиториям.

Повышение уровня удержания клиентов

Сегментация клиентов позволяет компаниям разрабатывать более эффективные стратегии по удержанию клиентов благодаря определению клиентов, приносящих наибольшую прибыль. Компании могут разрабатывать персонализированные предложения для своих лучших клиентов и возобновлять взаимодействия с теми, кто давно ничего не покупал.

Оптимизация цены

Определите социальное и финансовое положение своих клиентов. Это позволит вам определить цены на продукты/услуги, которые ваши клиенты будут считать приемлемыми.

Увеличение дохода

Тратьте меньше времени, ресурсов и маркетинговых усилий на менее прибыльные сегменты клиентов и сосредоточьтесь на самых выгодных для компании сегментах. В результате вы увеличите доход и прибыльность и снизите издержки реализации.

Как сегментировать клиентов?

При сегментации клиентов проводится анализ определенных данных в отношении клиентов с целью выявления закономерностей и разделения клиентов на сегменты. Некоторые данные можно получить на основании информации о покупках (география, компания, должность, купленные продукты и т. д.). Другие данные можно получить, попросив клиентов заполнить специальную форму. С целью получения более подробных данных для анализа и сегментации клиентов можно использовать различные инструменты, такие как Google Analytics, Kissmetrics, Segment, Piwik, «Яндекс.Метрика» и т. д. Многие инструменты для контент-маркетинга оснащены встроенными функциями сегментации и таргетинга.

Эксперты считают, что сегменты клиентов должны быть:

• легко и четко определяемыми;
• измеримыми;
• достаточно большими и ценными, чтобы приносить прибыль;
• доступными для взаимодействия с помощью каналов продвижения, коммуникации и распределения.

После определения сегментов важно оценить размер и ценность каждого сегмента. Сравните размер сегмента со средним доходом, генерируемым каждым сегментом. Это позволит вам определить, какие группы клиентов приносят вашему бизнесу наибольшую прибыль. Предположим, что примерно 80% продаж компании приходится на 20% клиентов. Чрезвычайно важно определить высокодоходные сегменты. Это позволит вам приоритизировать маркетинговые усилия и оптимизировать свои продукты/услуги для лучшего удовлетворения потребностей важнейших клиентов.

Знания важны, только если их применять на практике. Протестируйте всё, что узнали в нашей академии, с помощью LiveAgent.

Try out LiveAgent for FREE

Handle all customer inquiries from one interface. Start improving your customer service with a 14-day free trial right away!

| Fritz AI

Часть 3: Сценарии использования и приложения

В разделе 3 мы рассмотрим некоторые реальные варианты использования сегментации изображений. Мы упоминали некоторые из них в предыдущих разделах, но здесь мы немного углубимся и исследуем влияние этой техники компьютерного зрения на отрасли.

Мы рассмотрим, как сегментация изображений используется в следующих областях, перейдя от наиболее распространенных и достижимых к более сложным вариантам использования, которые труднее всего реализовать, но по-прежнему интересны:

• Инструменты для творчества
• Робототехника
• Медицинская визуализация и диагностика
• Автономные транспортные средства

Инструменты для творчества

Хотя сегментация изображений в значительной степени способствует развитию трансформирующих технологий, таких как автоматизированная медицинская визуализация / диагностика, беспилотные автомобили и другие виды робототехники, она также может дополнять инструменты для творчества, ориентированные на потребителя. — подумайте о редакторах фото и видео, платформах для создания контента и многом другом.

Чем больше мы можем научить наши устройства понимать и интерпретировать изображения, тем больше мы можем ими манипулировать. Сегментация изображений представляет собой один из основных методов творческого увеличения визуального контента.

Когда мы создаем пиксельные карты и маски объектов изображения, мы изолируем эти области и отделяем их друг от друга. Это создает возможности для реализации целевых эффектов изображения в определенных областях данного изображения:

• Размытие фона изображения для усиления фокуса на переднем плане
• Добавление объекта дополненной реальности к конкретному человеку или объекту на изображении
• Вырезать определенные области изображения для создания «наклеек»
• Создание эффекта зеленого экрана
• Наложение художественных фильтров на конкретный объект
• Создание «примерочного» опыта, позволяющего всем пользователям пробовать различные продукты, которые они могут быть заинтересованы в покупке (i .е. косметика, обувь, одежда и т. д.

Вот несколько возможных способов сегментации изображений, которые могут помочь в разработке уникальных и инновационных инструментов творчества.

Робототехника

Для более эффективного выполнения своих задач — какими бы они ни были — роботам необходимо отображать и интерпретировать сцены, в которых они работают. Понимание на уровне пикселей, которое обеспечивает сегментация изображений, может помочь роботам всех видов лучше ориентироваться в своих рабочих местах

Сегментация изображений может принести пользу ряду областей робототехники, от сервисной робототехники и промышленной робототехники до сельскохозяйственной робототехники и т. Д.

Для получения более подробной информации об использовании сегментации изображений в робототехнике ознакомьтесь с этой статьей:

Визуальная сегментация «простых» объектов для роботов (PDF)

Медицинская визуализация и диагностика

Сегментация изображений может быть мощным методом в начальные этапы диагностики и лечения многих состояний, требующих медицинских изображений, таких как КТ или МРТ.

По сути, сегментация может эффективно разделять однородные области, которые могут включать особенно важные пиксели органов, поражений и т. Д.Однако существуют серьезные проблемы, в том числе низкая контрастность (см. Часть 2), шум и другие неоднозначности изображения.

Таким образом, многочисленные методы сегментации были адаптированы специально для обработки медицинских изображений. Хотя эти методы и лежащие в их основе технологии выходят за рамки этого обзора, вот несколько ценных ресурсов, если вы хотите глубже погрузиться в этот вариант использования:

Автономные транспортные средства

Надеюсь, вы не водите автомобиль прямо сейчас (если да, добавьте это руководство в закладки — он будет здесь, когда вы благополучно прибудете в пункт назначения), но давайте представим, что вы есть.Независимо от того, где вы едете, есть на что обратить внимание — дорога, другие транспортные средства, пешеходы, тротуары и (потенциально) множество других потенциальных препятствий / угроз безопасности.

Если вы ведете машину долгое время, замечать и реагировать на эту среду может показаться автоматическим или второй натурой. Но если мы рассмотрим беспилотный автомобиль, мы быстро поймем, что этот автомобиль должен видеть, интерпретировать и реагировать на сцену в режиме реального времени. Это означает, что системе камеры в этом транспортном средстве необходимо будет создать карту мира на уровне пикселей, чтобы безопасно и эффективно перемещаться по нему.

Несмотря на то, что область автономных транспортных средств намного сложнее, чем выполнение сегментации изображения, понимание на уровне пикселей является важным компонентом в реализации этих транспортных средств.

Чтобы проиллюстрировать, как это работает и выглядит в действии, вот видео реализации.

В начало

Определение сегментации клиентов — что такое сегментация клиентов

Что такое сегментация клиентов?

Сегментация клиентов — это процесс разделения клиентов на группы на основе общих характеристик, чтобы компании могли продавать товары каждой группе эффективно и надлежащим образом.

В рамках межкорпоративного маркетинга компания может сегментировать клиентов по целому ряду факторов, в том числе:

• Промышленность
• Количество сотрудников
• Товары, приобретенные ранее у компании
• Расположение

В маркетинге «бизнес-потребитель» компании часто сегментируют клиентов в соответствии с демографическими данными, которые включают:

• Возраст
• Пол
• Семейное положение
• Расположение (городское, пригородное, сельское)
• Стадия жизни (холост, замужем, разведен, пустышка, пенсионер и т. Д.))

Зачем нужно сегментировать клиентов?

Сегментация позволяет маркетологам лучше адаптировать свои маркетинговые усилия к различным подмножествам аудитории. Эти усилия могут относиться как к коммуникациям, так и к разработке продукта. В частности, сегментация помогает компании:

• Создавайте и передавайте целевые маркетинговые сообщения, которые будут находить отклик у определенных групп клиентов, но не у других (которые вместо этого будут получать сообщения, адаптированные к их потребностям и интересам).
• Выберите лучший канал связи для сегмента, которым может быть электронная почта, сообщения в социальных сетях, радиореклама или другой подход, в зависимости от сегмента.
• Определите способы улучшения продуктов или возможностей новых продуктов или услуг.
• Улучшайте отношения с клиентами.
• Тестовые варианты ценообразования.
• Ориентируйтесь на самых прибыльных клиентов.
• Улучшение обслуживания клиентов.
• Дополнительные и перекрестные продажи других продуктов и услуг.

Как сегментировать клиентов

Сегментация клиентов требует, чтобы компания собирала конкретную информацию — данные — о клиентах и ​​анализировала их, чтобы определить шаблоны, которые можно использовать для создания сегментов.

Кое-что из этого можно получить из информации о покупках — например, название должности, география, приобретенные продукты. Некоторые из них можно почерпнуть из того, как клиент вошел в вашу систему. Интернет-маркетолог, работающий по списку рассылки подписки, может сегментировать маркетинговые сообщения в соответствии, например, с предложением подписки, которое привлекло покупателя.Однако другую информацию, включая демографические данные потребителей, такие как возраст и семейное положение, необходимо будет получить другими способами.

Типичные методы сбора информации включают:

• Личное или телефонное интервью
• Обзоры
• Общее исследование с использованием опубликованной информации о рыночных категориях
• Фокус-группы

Использование сегментов клиентов

Общие характеристики в клиентских сегментах могут определять, как компания продвигает отдельные сегменты и какие продукты или услуги она им продвигает.Например, малый бизнес, продающий гитары ручной работы, может решить продвигать более дешевые продукты для молодых гитаристов и более дорогие гитары премиум-класса для музыкантов старшего возраста, основываясь на знании сегмента, который говорит им, что у молодых музыкантов меньше располагаемый доход, чем у их старших коллег. . Точно так же услуга доставки еды по почте может сделать упор на удобство для клиентов-миллениалов и на преимущества «вкуса, как у матери» для бэби-бумеров.

Сегментацию клиентов могут практиковать все предприятия, независимо от размера и отрасли, а также от того, продают ли они онлайн или лично.Он начинается со сбора и анализа данных и заканчивается соответствующими и эффективными действиями на основе собранной информации.

Обзор стратегий сегментации рынка Джерри В. Томас

Сегментация рынка

• Когда используется термин «сегментация рынка», большинство из нас сразу же думает о психографии, образе жизни, ценностях, поведении и процедурах многомерного кластерного анализа.

  Однако сегментация рынка — это гораздо более широкое понятие, оно пронизывает практику ведения бизнеса во всем мире.

Что такое сегментация рынка? На самом базовом уровне термин «сегментация рынка» относится к разделению рынка по некоторой общности, сходству или родству. То есть у участников рыночного сегмента есть что-то общее.

Целью сегментации является концентрация маркетинговой энергии и воздействия на подразделение (или рыночный сегмент) для получения конкурентного преимущества внутри сегмента. Это аналог военного принципа «концентрации силы» для подавления врага.Концентрация маркетинговой энергии (или силы) — это суть всей маркетинговой стратегии, а сегментация рынка — концептуальный инструмент, помогающий достичь этой цели. Прежде чем обсуждать психографическую сегментацию или сегментацию образа жизни (что большинство из нас имеет в виду, используя термин «сегментация»), давайте рассмотрим другие типы сегментации рынка. Мы ориентируемся на потребительские рынки, а не на бизнес-рынки, но большинство из следующих концепций также применимы к B2B.

Географическая сегментация

Это, пожалуй, наиболее распространенная форма сегментации рынка, при которой компании сегментируют рынок, атакуя ограниченную географическую зону.Например, корпорации могут продавать свои бренды в одних странах, но не в других. Бренд мог продаваться только на одном рынке, в одном штате или в одном регионе США. Многие сети ресторанов сосредотачиваются на ограниченной географической зоне, чтобы добиться концентрации сил. Существуют региональные различия в предпочтениях потребителей, и это часто служит основой для географической специализации. Например, компания может решить продавать свой красный соус только на юго-востоке США. Точно так же соус пиканте может сосредоточить свое распространение и рекламу на юго-западе.Компания, производящая бензопилу, может продавать свою продукцию только в лесных районах. Географическая сегментация может принимать различные формы (городское или сельское, северное и южное, морское побережье или внутреннее, теплые районы против холода, районы с высокой влажностью по сравнению с засушливыми районами, высокие и низкие районы и т. Д.) . Эти примеры также показывают, что географическая сегментация иногда является суррогатом (или средством) других типов сегментации.

Сегментация распределения

На разные рынки можно выйти через разные каналы сбыта .Например, компания может сегментировать рынок «ошейников от клещей и блох», продавая продукт в супермаркеты под одной торговой маркой, массовым торговцам под другой торговой маркой, в зоомагазины под другой торговой маркой и ветеринарам под еще одной торговой маркой. . Этот тип сегментации распределения распространен, особенно среди небольших компаний, которые предоставляют каждому каналу уникальный бренд, чтобы получить распространение внутри этого канала. Другими примерами распределительной сегментации могут быть высококлассная линия одежды, продаваемая только в дорогих универмагах, или роскошный шампунь для волос, продаваемый только через высококлассные салоны красоты.

Медиа-сегментация

Хотя это и не является распространенным явлением, иногда возможна сегментация медиа. Это основано на том факте, что разные СМИ имеют тенденцию охватывать разную аудиторию . Если бренд вкладывает весь свой бюджет в одно средство массовой информации, он может доминировать в сегменте рынка, который слушает эту радиостанцию ​​или читает этот журнал. Сегментация СМИ чаще всего практикуется компаниями, которые имеют некоторый контроль над СМИ и могут каким-то образом отговорить конкурентов от использования этих СМИ.

Ценовая сегментация

Ценовая сегментация широко практикуется. Различия в доходах домохозяйств создают возможность для сегментации некоторых рынков по ценовому измерению . Если личные доходы колеблются от низкого до высокого, рассуждают, то компания должна предлагать какие-то дешевые продукты, какие-то по средней цене, а какие-то дорогие. Этот тип ценовой сегментации хорошо иллюстрируется исторически сложившимся рядом автомобильных брендов, продаваемых General Motors.Chevrolet, Pontiac, Oldsmobile, Buick и Cadillac различались по цене (и статусу) в четко определенном диапазоне, чтобы привлечь внимание групп с последовательно возрастающим доходом.

Демографическая сегментация

Пол, возраст, доход, тип жилья и уровень образования являются общими демографическими переменными . Некоторые бренды ориентированы только на женщин, другие — только на мужчин. Сервисы потоковой передачи музыки, как правило, ориентированы на молодежь, а слуховые аппараты — на пожилых людей.Уровень образования часто определяет сегменты рынка. Например, частные начальные школы могут определить свой целевой рынок как высокообразованные домохозяйства, содержащие женщин детородного возраста. Демографическая сегментация почти всегда играет определенную роль в стратегии сегментации.

Сегментация по времени

Сегментация по времени встречается реже, но может быть очень эффективной. Некоторые магазины открываются позже других или работают по выходным . Некоторые товары продаются только в определенное время года (например,г., новогодние открытки, салюты). Осенью, с наступлением более прохладной погоды, чили продается более агрессивно. В футбол играют осенью, в баскетбол — зимой и весной, в бейсбол — весной и летом (по крайней мере, раньше так было). Олимпийские игры проводятся каждые четыре года. В универмагах иногда проводятся полуночные рекламные мероприятия. Измерение времени может быть интересной основой для сегментации.

Сегментация по случаям

Люди склонны вести себя по-разному и думать по-разному в разное время и в разное время .Например, пищевые привычки и предпочтения меняются в зависимости от ситуации: завтрак отличается от ужина; еда вне дома в пятницу вечером отличается от обеда в течение недели; Ужин в День благодарения отличается от большинства других ужинов. Эти типы различий могут быть основой для сегментации рынка. Если целью является разработка новых шаблонов разработки продуктов для сети ресторанов, то сегментация на основе конкретных обстоятельств может быть хорошим решением. Однако если цель состоит в разработке стратегического позиционирования и рекламных сообщений для нового смартфона или нового автомобиля, то сегментация на основе обстоятельств не применима.В этих случаях цель — одно оптимальное решение, и поводы не имеют значения.

Рынки также можно сегментировать по увлечениям, политической принадлежности, религии, группам с особыми интересами, приверженности спортивным командам, университетам и сотням других переменных. Вы ограничены только вашим маркетинговым воображением.

Психографическая сегментация или сегментация образа жизни

Психографическая сегментация (или сегментация образа жизни) основана на многомерном анализе потребительских установок, ценностей, поведения, эмоций, восприятий, убеждений, потребностей, преимуществ, желаний и интересов .Психографическая сегментация — это законный способ сегментировать рынок, если мы можем идентифицировать правильные переменные сегментации (или утверждения об образе жизни, слова, изображения и т. Д.).

Качественные методы исследования (фокус-группы, глубинные интервью, этнография) становятся неоценимыми на этом этапе. Качественное исследование обеспечивает понимание, концептуальные знания и точный язык потребителя, необходимые для разработки анкеты сегментации. Обычно дословные комментарии потребителей используются для построения батарей психографических утверждений или утверждений об образе жизни (эти два термина используются как взаимозаменяемые).Затем большой репрезентативной выборке потребителей (обычно 1000 или более) задают вопрос о том, в какой степени они согласны или не согласны с каждым утверждением.

Например, если вы разрабатывали анкету для сегментации рынка для авиакомпании, вы могли бы провести серию глубинных интервью, чтобы помочь разработать анкету. Вы, вероятно, включили бы поведенческий раздел (частота полетов, как покупать билеты, кто путешествует, города, в которые вы летели, где сидите, авиакомпании, которыми летают, деньги, потраченные на авиабилеты и т. Д.). Вы должны включить большой раздел об отношении к авиапутешествию (мотивы авиаперелетов, страхи, связанные с авиаперелетами, положительные эмоции от полета, отношение к сотрудникам авиакомпаний, проверка багажа, покупка билетов и т. Д.). Вы также можете включить раздел о восприятии различных авиакомпаний; то есть их «имидж бренда». Вы можете пойти дальше и добавить раздел о потреблении СМИ или личных ценностях. Именно в этот момент вы понимаете, что анкета слишком длинная, и вам нужно принять трудные решения о том, какие вопросы или утверждения включать.

Метод сбора данных очень важен, потому что вопросник очень длинный (часто от 45 до 60 минут). Телефон не рекомендуется для сегментационных исследований из-за длины анкеты. Более того, различные шкалы оценок и оценочные заявления трудно передать по телефону, и полученные телефонные данные, как правило, «нечувствительны» и изобилуют «шумом».

Личные интервью, онлайн-опросы (или даже опросы по почте) намного лучше. Рейтинговые шкалы и оценочные утверждения могут быть видны и полностью поняты респондентами.Видеть намного лучше, чем слышать, и это дает более точные ответы. Онлайн-опросы особенно ценны для исследования сегментации, поскольку респонденты могут пройти опрос в любое время по своему выбору, когда они могут уделить ему все свое и безраздельное внимание. Почтовый опрос предлагает некоторые из тех же преимуществ, но без элементов управления, проверок и мер безопасности, встроенных в онлайн-опрос.

Аналитические методы

Большинство анализов сегментации основаны на различных типах «кластерного анализа», который представляет собой набор четко определенных статистических процедур, которые группируют людей в соответствии с близостью их рейтингов.К сожалению, кластерный анализ (независимо от его множества типов и форм) имеет внутренние ограничения и редко дает согласованные сегменты рынка. Процедуры кластерного анализа, как правило, игнорируют структуру оценок респондентов и полагаются в первую очередь на близость оценок респондентов. Слишком часто это приводит к кластерам или сегментам рынка, которые не имеют особого смысла при сопоставлении с исходными переменными сегментации. Еще одно ограничение подходов к кластеризации состоит в том, что все утверждения рассматриваются как равные, тогда как на самом деле некоторые утверждения могут быть гораздо более важными, чем другие, для объяснения поведения потребителей в конкретной категории продуктов.

Лучший способ добиться хорошей психографической сегментации — сначала определить более важные утверждения (т. Е. Утверждения, которые имеют тенденцию объяснять или вызывать конкретное поведение потребителей). Для этого можно использовать корреляционный анализ и регрессию. Факторный анализ также является мощным методом выявления утверждений и групп утверждений, на которые приходится большая часть разброса в наборе данных об установках. Прямо или косвенно эти методы могут помочь вам определить наиболее важные утверждения (т.е., отношения, восприятия, ценности). Затем эти утверждения становятся исходными данными для окончательного анализа сегментации. На этом этапе можно использовать множество различных методов для «кластеризации» или группировки операторов.

Последним шагом является прикрепление кода сегмента к каждому идентифицированному сегменту рынка, а затем перекрестная таблица всех переменных анкеты по сегментам. Затем вы должны изучить сегменты и отношения / утверждения, составляющие каждый сегмент, чтобы убедиться, что они имеют смысл и связаны друг с другом. Если результаты сегментации не имеют смысла, вам придется вернуться назад, изменить некоторые из ваших предположений или методов, повторно запустить анализ и повторить упражнение с перекрестными таблицами, чтобы применить проверку на «здравый смысл».

Распространенные ошибки

Исследования сегментации обычно бывают большими и сложными, поэтому легко допускать ошибки и ошибки. Некоторые из наиболее частых ошибок:

Сегментирование сегмента . Например, кто-то может захотеть сегментировать рынок виджетов среди молодых людей в возрасте от 18 до 24 лет, которые живут в Вермонте, и купить бренд XYZ. Очевидно, что клиент просит сегментировать крошечный кусочек рынка. Конечно, эту крошечную полоску можно сегментировать, но редко получаются сегменты любой ценности, потому что они слишком малы.Общее правило: сегментируйте весь рынок, включая все возрастные группы. Чтобы сегментарный анализ был наиболее эффективным, рынок должен иметь широкое определение. Другими словами, не предопределяйте результаты ограничениями выборки.

Не обращая внимания на «универсалии». Многие высказывания об установках в анкете не будут отображаться в заключительных сегментах, потому что они, как правило, одинаковы для всех сегментов. Утверждения, с которыми все согласны или с которыми все не согласны (мы называем их «универсалиями»), не могут многое объяснить в многомерном анализе.Чтобы многомерный анализ работал, переменные должны перемещаться вверх и вниз. Переменные с самым высоким и самым низким рейтингом, вероятно, выпадут из многомерных уравнений. Однако вы всегда должны смотреть на эти универсальные утверждения. Любой из них может стать основой для позиционирования или стратегии, которая понравится каждому. Если вы найдете что-то уникальное, что понравится всем, черт возьми, сегментация. Иди за всю свинью.

Создание слишком большого количества сегментов. Существует практический предел размера сегментов, на которые компании могут эффективно ориентироваться. Если вы создадите более четырех или пяти сегментов рынка, вы рискуете, что полученные сегменты будут слишком малы, по крайней мере, для средств массовой информации. Это не всегда так, но это хорошее практическое правило.

Ориентация на все сегменты. Итак, вы тщательно разделили свой целевой рынок на пять взаимоисключающих психографических сегментов, и ваш босс говорит вам разработать маркетинговый план для атаки на каждый сегмент.Если весь ваш маркетинг направлен на прямую почтовую рассылку, и вы можете определить адреса, принадлежащие каждому сегменту, вы можете атаковать все сегменты (при условии, что ваш продукт относится ко всем сегментам). Но если вы используете вещательные СМИ в маркетинге своего продукта, очень сложно настроить таргетинг на несколько сегментов из-за «перетока» медиа. То, что вы говорите одному сегменту, будет запутано и запутано из-за разных сообщений, нацеленных на другие сегменты.

Результаты путают. Исследования по сегментации большие и сложные, с огромным объемом данных.Легко потеряться в этой сокровищнице ответов и получить запутанные и сбивающие с толку результаты.

Без внимания к основам. Ослепление и блеск передовых методов многомерного анализа привлекают всеобщее внимание. Никто никогда не открывает кросс-таблицы и не смотрит ответы на сотни заданных вопросов. Часто в кросс-таблицах скрыты огромные результаты, которые могут лечь в основу новых или улучшенных маркетинговых стратегий, рекламных кампаний или новых продуктов.Однако редко кто анализирует эти базовые данные.

Ориентация на людей, а не на доллары. Сегмент рынка может представлять большой процент населения, но небольшую часть рынка. Всегда смотрите на долларовый потенциал сегментов рынка, а не только на количество людей в сегментах.

Неисключающие сегменты

Исторически сложилось так, что практически вся работа по сегментации основывалась на предположении о взаимоисключающих сегментах рынка.Однако взаимоисключающая модель не всегда применима к психографической сегментации или сегментации образа жизни (поскольку большинство из нас придерживается многих пересекающихся и / или противоречащих друг другу убеждений и взглядов). Поэтому разумно разработать два совершенно разных решения сегментации: одно, основанное на взаимоисключающих сегментах, а другое — на перекрывающихся сегментах. Оба этих «решения» сегментации должны быть сведены в перекрестные таблицы исходных переменных анкеты, чтобы определить, какой тип решения дает наиболее значимые (и действенные) сегменты рынка.

Психографическая сводка

Концепция сегментации рынка верна. Это способ применить большую маркетинговую энергию или силу к определенной части рынка. Много денег тратится на психографические сегменты, которые никогда не приводят к каким-либо маркетинговым действиям.

Если вы сегментируете рынок по психографии, есть несколько важных применений сегментации: во-первых, нацелите свой бренд на самый большой сегмент, соответствующий подходящему бренду (или даже нацелитесь на два тесно связанных сегмента) с помощью медийной рекламы и сообщений.То есть рекламное сообщение — это способ достичь психографического сегмента (редко психографический сегмент можно определить по демографическим или географическим признакам). Во-вторых, сегментация может служить ориентиром для позиционирования бренда. То есть позиционирование предполагает или имеет место по отношению к целевому сегменту рынка; вы позиционируете свой бренд по отношению к сегменту рынка. В-третьих, сегментация может определять возможности для новых продуктов, нацеленных на каждый психографический сегмент. То есть сегменты рынка могут быть шаблоном для разработки нового продукта.Например, если вы обнаружите, что 15% населения США относится к сегменту «безопасность прежде всего», когда дело доходит до покупки автомобилей, вы можете спроектировать и построить самый безопасный автомобиль в мире для этого сегмента. Таким образом, наибольшая ценность психографической сегментации заключается в позиционировании, таргетинге с помощью рекламного сообщения и определении новых возможностей продукта.

Сегментация прямого маркетинга

В категориях, где прямой маркетинг (например, адресная прямая рассылка) является нормой, количество используемых сегментов рынка может быть большим, от 10 до 15 сегментов (напротив, продукты, поддерживаемые широкой медийной рекламой, могут быть ориентированы только на ограниченное количество сегментов, редко более 2 или 3).Прямой маркетинг (особенно прямая почтовая рассылка) может охватывать от 10 до 15 различных сегментов рынка с разными позициями и сообщениями. Итак, сегментация, применяемая к категориям прямого маркетинга, подчиняется другому набору правил. Задача состоит в том, чтобы связать характеристики и переменные домохозяйства, которые хранятся в базах данных вторичного населения (давайте использовать данные Experian в качестве примера), с данными сегментации на основе обследований. Обычно к записям сегментарного обследования добавляются переменные Experian — домохозяйства.Затем, после завершения сегментации, прилагаемые данные Experian о домашних хозяйствах можно использовать для построения прогнозных моделей для определения принадлежности к рыночному сегменту. Эти модели (так называемые «инструменты набора текста») затем могут быть применены к базам данных домашних хозяйств США для определения рыночного сегмента, в который попадает каждое домашнее хозяйство. Прямая почтовая реклама может быть точно нацелена на каждый сегмент рынка.

Наборы инструментов

«Инструмент набора текста» — это прогностическая модель, помогающая определить рыночный сегмент, к которому принадлежит домохозяйство или физическое лицо.В случае массового рынка, атакованного широкой медийной рекламой, инструмент набора текста будет основан на наборе от 4 до 10 коротких вопросов, которые можно будет использовать в опросах или взаимодействиях с CRM для категоризации потребителей по применимым сегментам рынка. В категориях прямого маркетинга инструмент набора текста будет основан на переменных в базе данных Experian (чтобы продолжить пример), таких как семейный доход, стоимость дома, наличие бассейна, размер двора, количество принадлежащих автомобилей и т. Д. , чтобы предсказать членство в рыночных сегментах для каждого домохозяйства в базе данных.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Большинство сегментов основано на методах кластеризации, факторном анализе и экспериментах по моделированию выбора. Ведется большая экспериментальная и исследовательская работа по применению методов искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения результатов сегментации. Первые результаты обнадеживают, но предстоит еще много работы, прежде чем этим новым методам можно будет полностью доверять.

Последние мысли

Сегментация — одна из самых мощных концепций в наборе маркетинговых инструментов.Это шанс оказать максимальное давление, сосредоточив маркетинговую и рекламную деятельность на определенном сегменте рынка, чтобы изменить поведение людей; например, убедить людей принять новый продукт, купить бренд A вместо бренда B, принять новые налоги для защиты окружающей среды или избрать нового члена Конгресса. Сегментация позволяет грамотно сконцентрировать маркетинговые усилия для получения максимальной отдачи от маркетинговых инвестиций. Идите вперед и сегментируйте.

Об авторе

Джерри У.Томас ([email protected]) — президент / генеральный директор компании Decision Analyst из Далласа и Форт-Уэрта. С ним можно связаться по телефону 1-800-262-5974 или 1-817-640-6166 .

Copyright © 2019 Decision Analyst, Inc.
Эту статью нельзя копировать, публиковать или использовать каким-либо образом без письменного разрешения Decision Analyst.

— что такое сегментация клиентов?

Сегментация клиентов — это практика разделения клиентской базы на группы лиц, которые схожи в определенном смысле, относящемся к маркетингу, например, по возрасту, полу, интересам и привычкам в расходах.

Компании, использующие сегментацию клиентов, действуют исходя из того факта, что каждый клиент индивидуален и что их маркетинговые усилия будут лучше обслуживаться, если они будут нацелены на конкретные, небольшие группы с сообщениями, которые эти потребители сочтут актуальными и побудят их что-то купить. Компании также надеются получить более глубокое понимание предпочтений и потребностей своих клиентов с целью выявления того, что каждый сегмент считает наиболее ценным, чтобы более точно адаптировать маркетинговые материалы для этого сегмента.

Сегментация клиентов основана на выявлении ключевых отличительных особенностей, которые разделяют клиентов на группы, на которые можно ориентироваться. Такая информация, как демографические данные клиентов (возраст, раса, религия, пол, размер семьи, этническая принадлежность, доход, уровень образования), география (где они живут и работают), психографические (социальный класс, образ жизни и характеристики личности) и поведенческие (расходы , потребление, использование и желаемые выгоды) тенденции учитываются при определении практик сегментации клиентов.