Come segmentare i clienti nel SaaS: una guida passo passo

Segmentare i clienti nel SaaS significa raggruppare gli utenti in base a caratteristiche o comportamenti condivisi. Questo processo aiuta le aziende SaaS a comprendere meglio la propria base utenti. La comprensione dei diversi gruppi di clienti influenza lo sviluppo del prodotto e consente una comunicazione più personalizzata, che può supportare la fidelizzazione. Questa guida fornisce passaggi concreti per implementare la segmentazione dei clienti SaaS. Seguire questi passaggi ti aiuterà a identificare gruppi di utenti distinti e adattare le tue strategie di conseguenza.

Definisci obiettivi specifici e misurabili per la tua iniziativa di segmentazione dei clienti SaaS. Obiettivi vaghi come "capire meglio i clienti" non sono sufficienti. Collega invece la segmentazione dei clienti SaaS direttamente agli Indicatori Chiave di Performance (KPI) aziendali.

Metodologia: 

Utilizza framework come SMART (Specifico, Misurabile, Raggiungibile, Rilevante, Temporizzato) o OKR (Obiettivi e Risultati Chiave) per strutturare i tuoi obiettivi. Poniti queste domande di autovalutazione:

1. Quale specifica sfida aziendale (ad esempio, elevato tasso di abbandono nei primi 90 giorni, bassa adozione di una funzionalità premium, allocazione inefficiente delle risorse) affronterà questo SaaS di segmentazione della clientela?
2. Quale KPI primario (ad esempio, ridurre il churn del X%, aumentare l'adozione delle funzionalità del Y%, migliorare l'LTV del Z%) mira a influenzare questo SaaS di segmentazione della clientela?
3. Come misureremo con precisione gli effetti delle azioni intraprese in base a questi segmenti? (ad esempio, tracciare le curve di fidelizzazione delle coorti, monitorare le metriche di utilizzo delle funzionalità per segmento, calcolare le variazioni dell'LTV del segmento).
4. I dati necessari sono disponibili o acquisibili per creare e monitorare efficacemente questi segmenti?

Valutare le potenziali variabili in base agli obiettivi definiti (Fase 1) e alla disponibilità dei dati. La combinazione di più tipi di variabili offre una visione più olistica rispetto all'affidamento su una singola dimensione.

(Suggerimento: creare una tabella per organizzare le potenziali variabili)

Inizia con ipotesi collegate al tuo obiettivo. Ad esempio, "Ipotesi: gli utenti che si sincronizzano con Salesforce entro 7 giorni hanno meno probabilità di abbandonare". Quindi scegli le variabili necessarie per verificarlo. Concentrati sui forti differenziatori misurabili, accessibili e rilevanti per il tuo obiettivo. Scegli il modello RFM (Recency, Frequency, Monetary) come metodologia specifica di comportamento e valore: assegna un punteggio ai clienti in base a: quanto recentemente sono stati coinvolti (R), quanto spesso (F) e il loro contributo monetario (M). Ciò ti consentirà di identificare segmenti come 'Campioni', 'Alto valore a rischio' o 'Ibernati'.

Raccogliere sistematicamente i dati attraverso i punti di contatto con i clienti, garantendo accuratezza, coerenza e integrazione.

• Analisi del prodotto: Configura gli strumenti (ad es. Mixpanel, Amplitude, Heap, Userpilot) per tracciare gli eventi chiave: accessi utente, clic su pulsanti specifici, attivazione di funzionalità, completamento di flussi di lavoro ed errori riscontrati. Assicurati che le convenzioni di denominazione degli eventi siano coerenti.
• Sondaggi/Moduli In-App: Utilizza strumenti (ad es. Hotjar, Userpilot, integrazione con Typeform) per la raccolta mirata di dati. Implementa schermate di benvenuto che chiedono il ruolo o il caso d'uso (come fa ipoteticamente Miro) per una personalizzazione immediata. Attiva brevi sondaggi contestuali dopo interazioni specifiche (ad es. "Quanto è stato facile completare [X attività]?").
• Dati CRM e Vendite: Assicurati che il tuo team compili i campi in modo coerente per dati demografici aziendali (settore, dimensione), fonte dei lead e interazioni chiave (ad es. Salesforce, HubSpot).
• Sistema di Fatturazione: Integra i dati di abbonamento (livello del piano, MRR/ARR, stato di fatturazione) con altri sistemi di pagamento (ad es. PayPro Global).
• Sistema di Supporto: Etichettare i ticket di supporto (ad es. Zendesk, Intercom) con le aree di prodotto o i tipi di problema per quantificare i punti critici per segmento.

Eseguire un audit dei dati. Mappare le variabili selezionate (Fase 2) alle fonti di dati esistenti. Identificare le lacune e pianificare i metodi di raccolta. Prendere in considerazione piattaforme di integrazione dati o CDP (Customer Data Platforms) come Segment per consolidare i dati provenienti da varie fonti in un profilo cliente unificato.

Utilizzare strumenti e tecniche di analisi per identificare modelli significativi e raggruppare i clienti in base ai dati raccolti e alle variabili scelte. Analisi pratica:

• Analisi di base: Iniziare con statistiche descrittive per i potenziali segmenti (ad esempio, MRR medio, comportamenti comuni, utilizzo delle funzionalità) utilizzando fogli di calcolo o strumenti di BI (ad esempio, Tableau, Looker).
• Analisi di coorte: Raggruppare gli utenti per data di iscrizione o altra caratteristica condivisa e monitorare il loro comportamento (ad esempio, tasso di fidelizzazione, adozione delle funzionalità) nel tempo. Questo rivela come si evolvono i diversi gruppi. Esempio: Un analisi di coorte potrebbe mostrare che gli utenti acquisiti tramite uno specifico canale di partnership hanno un tasso di fidelizzazione a 6 mesi superiore del 25% rispetto a quelli provenienti da annunci a pagamento, suggerendo una fonte di qualità superiore o una migliore corrispondenza iniziale.
• Algoritmi di Clustering: Per set di dati complessi, utilizzare tecniche statistiche (ad esempio, clustering K-means, disponibile in alcune piattaforme di analisi o tramite Python/R) per identificare raggruppamenti naturali in base a più variabili.
• Convalida del Segmento: Valutare i potenziali segmenti: sono distinti (comportamenti/caratteristiche significativamente diversi)? Misurabili (è possibile monitorarli)? Accessibili (è possibile indirizzarli con azioni)? Consistenti (abbastanza grandi da giustificare sforzi specifici)? Fruibili (è possibile personalizzare le strategie per loro)?

La segmentazione dei clienti SaaS è un processo iterativo. Analizzate i risultati iniziali, identificate i potenziali segmenti e poi convalidatili rispetto ai vostri obiettivi e ai criteri sopra indicati. Affinate le definizioni o i raggruppamenti delle variabili secondo le necessità. Chiedetevi: “Il Segmento A mostra un comportamento di abbandono significativamente diverso rispetto al Segmento B?”, “I nostri strumenti di marketing/prodotto possono raggiungere efficacemente il Segmento C in base alle sue variabili distintive?”

Traduci le informazioni sui segmenti in azioni specifiche e mirate durante l'intero ciclo di vita del cliente. Misura continuamente l'impatto di queste azioni rispetto ai tuoi obiettivi iniziali.

Strategie SaaS per la segmentazione dei clienti:

• Onboarding personalizzato: Progetta diversi inserimento checklist, tutorial o messaggi di benvenuto in base al segmento (ad esempio, ruolo, caso d'uso, dimensione dell'azienda). Esempio: Guida gli utenti aziendali verso le impostazioni di amministrazione e le integrazioni, guidando al contempo i singoli utenti verso i flussi di lavoro di creazione principali.
• Comunicazione mirata: Invia email, messaggi in-app o annunci di funzionalità pertinenti ai modelli di utilizzo, alle esigenze o alla fase del ciclo di vita specifici di un segmento. Esempio: informa gli utenti che utilizzano molto la Funzionalità A di un aggiornamento avanzato alla Funzionalità A, assicurandoti che raggiunga gli utenti che l'hanno utilizzata. HubSpot ha riportato che le email segmentate e mirate hanno generato tassi di apertura e di clic significativamente più alti rispetto agli invii generici.
• Supporto e successo a livelli: Assegna le risorse del Customer Success Manager (CSM) in base al valore del segmento (ad esempio, high-touch per ARR elevato, tech-touch/automatizzato per ARR inferiore). Offri controlli proattivi per i segmenti di alto valore che mostrano segni di rischio (ad esempio, utilizzo ridotto).
• Priorità della roadmap del prodotto: Utilizza il feedback e i dati di utilizzo provenienti da segmenti di alto valore o strategicamente importanti per definire le priorità di sviluppo delle funzionalità.
• Prezzi e pacchetti: Analizza la propensione alla spesa e l'utilizzo delle funzionalità nei vari segmenti per eventualmente perfezionare fasce di prezzo o creare componenti aggiuntivi mirati alle esigenze di segmenti specifici.
• Test A/B: Testa diversi messaggi, offerte o interventi all'interno di segmenti specifici per ottimizzare l'efficacia. Esempio: esegui un A/B test su due diverse righe dell'oggetto dell'email per una campagna di re-engagement rivolta a un segmento di "Utenti Inattivi".

Associa le strategie ai segmenti. Per ogni segmento chiave identificato nel passaggio 4, chiediti:

1. Qual è l'obiettivo principale per questo segmento specifico (ad esempio, aumentare l'adozione, ridurre il churn, promuovere l'upsell)?
2. Quali azioni specifiche (ad esempio, campagne email mirate, guide in-app, contatto CSM) raggiungeranno al meglio questo obiettivo per questo gruppo?
3. Quali canali (email, in-app, telefono) sono più appropriati per raggiungere questo segmento?
4. Come misureremo il successo di questa azione specifica (ad esempio, aumento del tasso di adozione delle funzionalità dopo la campagna, riduzione del churn nella coorte target)?

Dai priorità all'implementazione di strategie per i segmenti con il maggiore impatto sui tuoi obiettivi di business.