Viselkedésalapú szegmentáció: típusok, példák és B2B útmutató

A viselkedésalapú szegmentáció az ügyfeleket és érdeklődőket aszerint csoportosítja, mit csinálnak, nem aszerint, hogy kik: mit vásárolnak, milyen gyakran használnak egy terméket, milyen tartalmat olvasnak, mikor tértek vissza utoljára. (A brit angol behavioural segmentationnek írja; a gondolat ugyanaz.) Ez a piaci szegmentáció négy klasszikus alapjának egyike a demográfiai, a földrajzi és a pszichográfiai mellett, és B2B weboldalaknál ebben rejlik a legtöbb kiaknázatlan érték, mert az oldalad már eleve rögzíti a viselkedést.

Ez az útmutató a viselkedési szegmentálás hat fő típusát, tizenkét B2C és B2B viselkedési szegmentálási példát, egy lépésenkénti módszert a szegmensek weboldal-eseményekből való építéséhez, egy lemásolható kidolgozott szegmensdefiníciós táblázatot és a szegmenseket használhatatlanná tevő hibákat tárgyalja. Ha előbb a tágabb képet szeretnéd látni, a szegmentációs stratégia útmutatónk megmutatja, hogyan kapcsolódnak a viselkedési szegmensek a firmografikus és intent szegmensekhez.

Mi a viselkedésalapú szegmentálás (és mi nem az)

A viselkedési szegmenst egy megfigyelhető cselekvés határozza meg, általában küszöbértékkel és időablakkal. „Az elmúlt 14 napban kétszer meglátogatta az árazási oldalt” – ez viselkedési. „Egy 500 fős szoftvercégnél dolgozik” – ez cégjellemző (firmografikus). „Fontos neki az innováció” – ez pszichografikus. A különbség azért számít, mert mindegyik típus más kérdésre felel, és más adatforrásból származik.

A mi véleményünk: B2B-ben csak a viselkedési szegmensek mondják meg, mikor kell lépni. A cégjellemzők azt mondják meg, érdemes-e foglalkozni egy fiókkal (lásd: konvertáló cégjellemző-alapú szegmentáció). A viselkedés pedig azt, hogy az adott fiók éppen mire próbál rájönni.

A viselkedésalapú szegmentálás hat fő típusa

A tankönyvek kissé eltérően sorolják fel a típusokat, de a legtöbb lista erre a hatra vezethető vissza. Mindegyiknél leírjuk a B2C eredetét, és hogy hogyan ültethető át egy B2B weboldalra.

1. Vásárlási és használati viselkedés

Mennyit, milyen gyakran és hogyan vásárol vagy használ egy ügyfél egy terméket. B2C: intenzív, közepes és alkalmi felhasználók. B2B: használt vs. megvásárolt felhasználói helyek, funkcióhasználat, vagy anonim weboldal-látogatóknál, mely termékterületeket kutatják. Egy látogató, aki csak a riportolási oldalaidat olvassa, más érdeklődő, mint aki csak az API-dokumentációdat.

2. Alkalom és időzítés

Mikor vásárolnak vagy vesznek részt az emberek. B2C: szezonális vásárlók, ünnepi ajándékozás. B2B: költségvetési ciklusok, pénzügyi év vége, szerződésmegújítási időablakok, a weboldalon pedig a frissesség. A tegnapi látogatás mást jelent, mint egy 90 nappal ezelőtti.

3. Keresett előny

A fő eredmény, amit a vásárló szeretne. A klasszikus tankönyvi példa a fogkrém: egyes vásárlók fehérítést akarnak, mások fogszuvasodás elleni védelmet, megint mások a legalacsonyabb árat. B2B-ben: egyes vásárlók gyors bevezetést akarnak, mások biztonsági garanciákat, megint mások költségcsökkentést. Egy weboldalon az előnyre a látogató által olvasott témákból következtetsz.

4. Elköteleződési szint

Milyen intenzíven lép interakcióba valaki. Munkamenetenkénti oldalak, görgetési mélység, visszatérő látogatások, e-mail-kattintások. Az elköteleződés szintje elválasztja az alkalmi olvasókat az aktív kutatóktól, de önmagában semmit sem mond az illeszkedésről, ezért szinte mindig egy másik dimenzióval együtt érdemes használni.

5. Az ügyfélút szakasza

Hol tart a vásárló a döntésben: tudatában van a problémának, opciókat hasonlít össze, szűkített listát validál, tárgyal. Egy B2B oldalon az oldaltípusok elég jól közelítik ezt: a blog és az útmutatók korai kutatásra, az összehasonlító és az árazási oldalak értékelésre, a biztonsági és a bevezetési oldalak validálásra utalnak. A vásárlói út szakasza szerinti perszonalizációról szóló cikkünk ezt részletesebben tárgyalja.

6. Hűség és státusz

Meglévő ügyfelek kontra potenciális ügyfelek, az ügyfeleken belül pedig a támogatók kontra a veszélyeztetett fiókok. B2C: törzsutas-szintek. B2B: naponta belépő ügyfelek, csökkenő használatú ügyfelek, egykori ügyfelek, akik visszatérnek az árazási oldalra.

12 példa viselkedésalapú szegmentálásra

Az első öt jól ismert B2C minta, általánosan leírva. A maradék hét olyan B2B weboldal-szegmens, amelyet a már gyűjtött adataidból építhetsz fel.

1. Kosárelhagyók (vásárlási viselkedés). A webáruházak e-mailt küldenek azoknak, akik terméket tettek a kosárba, de nem fizettek. A B2B megfelelője az űrlapelhagyó, aki elkezdett egy demókérést, majd távozott.
2. Megtekintési előzmények klaszterei (használat). A streamingszolgáltatások aszerint ajánlanak, amit a néző végignézett, nem aszerint, amit állítása szerint szeret. A megmutatott viselkedés legyőzi a kinyilvánított preferenciát.
3. Újravásárlók (időzítés). Az élelmiszer- és állateledel-alkalmazások szólnak az ügyfeleknek, amikor általában újrarendelnek. B2B megfelelője: a megújítási időablakra szabott üzenetek az ügyfeleknek 60–90 nappal a szerződés lejárta előtt.
4. Hűségszintek (lojalitás). A légitársaságok és szállodák másként bánnak a leggyakoribb ügyfeleikkel. B2B megfelelője: a legintenzívebben használó fiókok korai hozzáférést kapnak, és megkérik őket ajánlásra.
5. Akcióvadászok (keresett előny). Akik csak kedvezménnyel vásárolnak, más ajánlatot kapnak, mint a teljes áron vásárlók. B2B megfelelő: az egyenesen az árazáshoz és a legolcsóbb csomaghoz induló látogatók.
6. Témakutatók. Azok a látogatók, akik 30 napon belül legalább három anyagot olvastak egy témában. Mutasd nekik a téma következő anyagát és egy témába vágó esettanulmányt.
7. Árazást vizsgálók. Kettő vagy több árazásioldal-megtekintés 14 napon belül. Mutass csomag-összehasonlítást, ROI- vagy költségkalkulátort és egy „beszélj valakivel az árazásról” CTA-t egy általános demógomb helyett.
8. Integrációt ellenőrzők. Egy adott eszköz integrációs oldalainak vagy dokumentációjának meglátogatása. Kezdd azzal az integrációval a főoldalon és a CTA szövegében.
9. Biztonsági ellenőrzők. Biztonsági, megfelelőségi, DPA- vagy trust-oldalak látogatása. Ez gyakran késői szakaszbeli jel: a vásárló a beszerzésre készül. Hozd előtérbe a biztonsági csomagot és egy megnevezett kapcsolattartót.
10. Több látogatós accountok. Három vagy több különböző látogató ugyanattól a cégtől 21 napon belül, cégszintű látogatóazonosítással kimutatható. Formálódik a beszerzési bizottság.
11. Visszatérő alvó accountok. Egy account, amely 90 napig nem látogatott, majd visszatér egy termék- vagy árazási oldalra. Az újbóli aktivitás erős időzítési jel és jó indító egy sales utánkövetéshez.
12. Bővítési oldalakat böngésző ügyfelek. Meglévő ügyfelek, akik egy olyan funkcióról olvasnak, amellyel nem rendelkeznek. Akvizíciós tartalom helyett bővítési tartalmat mutass nekik.

Hogyan építs viselkedési szegmenseket weboldal-adatokból

A tipikus hiba az, hogy ötletes szegmensnevekkel kezdesz, és visszafelé dolgozol. Kezdd az eseményekkel, aztán a küszöbökkel, aztán az időablakokkal, és csak utána a nevekkel. Ezt a munkafolyamatot ajánljuk.

1. lépés: minden oldalt jelölj meg típussal és témával

Nem tudsz viselkedés szerint szegmentálni, ha csak egy URL-t rögzítesz. Adj két tulajdonságot minden oldalmegtekintéshez: egy oldaltípust (blog, útmutató, termék, integráció, árazás, biztonság, esettanulmány, dokumentáció) és egy fő témát (például analitika, szegmentálás, ABM). A GA4-ben ez egy egyéni dimenzió, amelyet a page_view eseménnyel küldesz; a Segmentben, PostHogban vagy Mixpanelben oldaltulajdonság. A tag managerben URL-minták alapján állítsd be, hogy a szerkesztőknek ne kelljen emlékezniük rá.

2. lépés: kövess néhány értelmes eseményt

Nyolc-tíz esemény a legtöbb szegmenst lefedi: oldalmegtekintés típussal és témával, görgetés 75%-ig, CTA-kattintás, űrlapkezdés, űrlapbeküldés, árazás megtekintése, dokumentáció megtekintése, videólejátszás, fájlletöltés, visszatérő munkamenet. A B2B weboldal-látogatók követéséről szóló útmutatónk felsorolja, mire jó mindegyik. Ne akarj mindent követni.

3. lépés: döntsd el az egységet: személy vagy fiók

A B2C egyéneket szegmentál. A B2B-ben általában mindkettő kell. Ha egyetlen ember kétszer olvassa el az árazást, az enyhén érdekes; ha ugyanabból az accountból hárman olvassák egy héten belül, az vásárlási jel. Minden szegmensnél döntsd el, hogy látogatónként (cookie) vagy cégenként (azonosított account) értékel.

4. lépés: állítsd be a küszöböket és a frissességi ablakokat

Minden szegmenshez kell egy minimális darabszám és egy időablak. Működő ökölszabály: egy művelet zaj, kettő utalás, három mintázat. Az ablakok igazodjanak ahhoz, milyen gyorsan avul el a jel. Az árazás iránti érdeklődés gyorsan avul (7–14 nap). A téma iránti érdeklődés lassabban (30 nap). Az ügyfélstátusz egyáltalán nem avul.

5. lépés: állíts fel prioritási sorrendet

A látogatók egyszerre több szegmensbe is beletartozhatnak. Döntsd el, melyik nyer. Aszerint rendezd őket, mennyire specifikus és késői szakaszra utaló a jelzés: a biztonsági validáló megelőzi az árazást értékelőt, az pedig a témát kutatót.

6. lépés: mérd fel a szegmensek méretét, mielőtt bármit építenél

Futtasd le a szabályokat az elmúlt 60–90 nap adatain. Ha egy szegmensbe a látogatók nagyjából 2%-ánál kevesebb tartozik, túl kicsi ahhoz, hogy egyedi tartalmat indokoljon. Ha egy szegmensbe az összes látogató több mint fele tartozik, túl tág ahhoz, hogy bármit jelentsen. Lazíts vagy szigoríts a küszöbökön, és futtasd újra.

7. lépés: rendelj minden szegmenshez egy műveletet

Egy szegmens eltérő élmény vagy eltérő follow-up nélkül csak egy riport. Minden szegmenshez írd le azt az egy dolgot, ami változik: a hero üzenet, a CTA, az esettanulmány, az értékesítési riasztás.

Kidolgozott példa: szegmensdefiníciós táblázat

Példa (szemléltető számok egy képzeletbeli, havi 20 000 látogatós B2B szoftveroldalra, amelyből 6000 köthető céghez):

Ellenőrizd a lefedettség számtanát: nagyjából 3400 látogató és 200 fiók kerül megnevezett szegmensbe, ebben a példában a forgalom körülbelül 17%-a. Ez rendben van: a viselkedési szegmensek arra valók, hogy a jelet mutató látogatók kisebbségét elkapják, nem arra, hogy mindenkit felcímkézzenek.

Az egység, az időablak és a művelet oszlopoknál marad homályos a legtöbb szegmensterv. Másold ezt a szerkezetet egy táblázatba, és töltsd ki a saját oldaladra.

Hogyan mérd, hogy egy szegmens valós-e

Egy szegmenst csak akkor érdemes megtartani, ha előrejelez valamit. 30–60 nap után végezz el három ellenőrzést.

• Eredménybeli különbség. Szegmensenként hasonlítsd össze a demókérési arányt, az üzleti lehetőségek létrehozását és a nyerési arányt az alapértelmezett csoporttal. Ha egy szegmens pontosan úgy viselkedik, mint az alapértelmezett, a szabály semmi hasznosat nem ragad meg.
• Stabilitás. Nézd meg, hány tag van még a szegmensben egy héttel később. Azok a szegmensek, amelyek néhány naponta teljesen kicserélődnek, a zajra reagálnak; növeld az időablakot vagy emeld a küszöböt.
• Reakció a beavatkozásra. A szegmensen belül teszteld a perszonalizált élményt az alapértelmezettel szemben. Légy őszinte a forgalommal kapcsolatban: a B2B oldalak legtöbb viselkedési szegmense túl kicsi egy klasszikus, demókérésekre épülő A/B teszthez. Az A/B teszt mintaméretről szóló magyarázó cikkünk bemutatja a számítást. Ahol nem érhető el szignifikancia, tesztelj nagyobb volumenű mutatón, például a CTA-kattintási arányon, vagy használj kontrollcsoportot, és egy negyedéven át hasonlítsd össze a pipeline-t.

Gyakori hibák

• Az aktivitás szándékként kezelése. Egy diák, aki 20 blogbejegyzést olvas el, magas aktivitási pontszámot kap, de nulla a vásárlási szándéka. A viselkedést mindig kombináld az illeszkedéssel: a viselkedési szabályokat firmográfiai szűrőkre építsd.
• Nincs frissességi időablak. Az időablak nélküli „megnézte az árazást” azt jelenti, hogy aki 2024-ben egyszer megnézte, azt ma is megjelöli a rendszer. Minden szabálynak kell lejárat.
• Túl sok szegmens. Tíz szegmenst egyenként 40 látogatóval nem lehet mérni, és senki sem fog tíz tartalomváltozatot karbantartani. Kezdj hárommal-öttel.
• Ugyanaz a viselkedés, más jelentés. Egy 20 fős startuptól érkező három árazási látogatás gyakran azt jelenti, hogy azt nézik, megengedhetik-e maguknak; egy 5000 fős nagyvállalattól gyakran azt, hogy költségvetési kérelmet állítanak össze. A viselkedést firmografikus kontextusban értelmezd.
• Statikus besorolás. A szegmenseket minden látogatáskor újra kell értékelni. Aki a múlt hónapban témakutató volt, most pedig biztonsági oldalakat olvas, továbblépett, és az oldalnak vele kell lépnie.

Átültetés a gyakorlatba

A legkisebb hasznos változat: jelöld meg az oldalakat típus és téma szerint, határozz meg három szegmenst (árazásértékelő, integrációellenőrző, témakutató), mindegyiknek adj eltérő hero szöveget és CTA-t, és 60 nap után nézd át az eredményeket. Az alapfogalmak definícióit a szegmentálás glosszáriumbejegyzésünkben találod. Ha szeretnéd, hogy a szabályok valós időben értékelődjenek ki, és cégszintű azonosítással kombinálódjanak, pontosan ezt csinálja a Markettailor szegmentálás funkciója, de a fenti módszer bármilyen eszközzel működik, amely eseményeket tud olvasni és szabályokat alkalmazni.

Gyakran ismételt kérdések

Mi a viselkedésalapú szegmentálás?

A viselkedési szegmentáció megfigyelhető cselekvések alapján osztja csoportokba az ügyfeleket vagy prospecteket: vásárlások, termékhasználat, fogyasztott tartalom, aktivitási szint, időzítés és lojalitás. A demográfiai vagy cégjellemző-alapú szegmentációval ellentétben, amelyek azt írják le, ki valaki, a viselkedési szegmentáció azt írja le, mit csinál – ezért ez a legjobb alap annak eldöntéséhez, mikor és hogyan lépj kapcsolatba vele. Minden szegmenst egy cselekvés, egy küszöb és egy időablak határoz meg.

Melyek a viselkedésalapú szegmentáció fő típusai?

A hat általánosan használt típus: vásárlási és használati viselkedés, alkalom és időzítés, keresett előny, aktivitási szint, a vásárlói út szakasza, valamint hűség vagy státusz. B2B-ben a weboldalon közvetlenül megfigyelhetők a használat (mely termékterületek után tájékozódik valaki), az időzítés (frissesség), az aktivitási szint és a vásárlói út szakasza (az oldaltípusokból, például árazási, biztonsági vagy összehasonlító oldalakból kikövetkeztetve).

Mi a viselkedési szegmentáció egy példája B2B-ben?

Gyakori példa az árazást értékelők szegmense: azok a látogatók, akik 14 napon belül legalább kétszer megnézték az árazási oldalt. Az általános demógomb helyett csomag-összehasonlítást, költségkalkulátort és egy árazási egyeztetésre hívó CTA-t látnak. Egy másik példa a több látogatós fiókszegmens: ugyanattól a cégtől legalább három ember látogat el három héten belül, ami formálódó beszerzési bizottságra utal.

Hány viselkedési szegmense legyen egy B2B weboldalnak?

Kezdj hárommal-öttel. Minden szegmensnek elég tagra van szüksége a méréshez, és valakire, aki karbantartja a tartalomváltozatát. Először 60–90 napnyi múltbeli adaton méretezd a jelölt szabályokat; hagyd el vagy vond össze azt a szegmenst, amely a látogatók csak elenyésző részét fedi le, és szigorítsd azt a szabályt, amely a teljes forgalom több mint felét lefedi. Csak akkor adj hozzá szegmenst, ha az elsők eltérő eredményeket mutatnak.

GDPR-kompatibilis a viselkedésalapú szegmentálás?

Lehet. A nem feltétlenül szükséges sütikre vagy hasonló technológiákra épülő követéshez az EU-ban és az Egyesült Királyságban az ePrivacy szabályok szerint hozzájárulás kell, a személyes adatok kezeléséhez pedig a GDPR szerinti jogalap. Olyan szegmenseket építs, amelyek cég- vagy munkamenetszinten akkor is működnek, ha a látogató elutasítja a hozzájárulást, tartsd rövidre az időablakokat, dokumentáld, mit gyűjtesz és miért, és magyarázd el közérthetően az adatvédelmi tájékoztatódban.