Segmenteren klinkt eenvoudig: verdeel je klanten in duidelijke groepen en pas je business-development-activiteiten en aanbod daarop aan. De werkelijkheid is echter weerbarstig en houdt zich zelden aan nette hokjes. Dat merkten wij tijdens een onderzoek voor een grote energieleverancier die meer grip wilde krijgen op zijn activiteiten binnen de midzakelijke markt.
Wirwar aan definities
De vraag was helder: hoe groot is deze markt en welke subsegmenten verdienen de meeste commerciële aandacht? Al snel werden we geconfronteerd met drie uitdagingen. Allereerst bleken interne segmentaties zelden naadloos aan te sluiten op de indelingen van externe bronnen. Het CBS hanteert bijvoorbeeld een andere logica dan het CRM van de energieleverancier, en brancheorganisaties werken met hun eigen codes. Zo ontstaat een wirwar aan definities die elkaar niet dekken.
Modelmatig segmenteren
Om die kloof te dichten, bouwden we een wiskundig model dat de externe indeling met een hoge mate van betrouwbaarheid kon plotten op de interne segmentering. Die spiegelden we daarna aan interne data om het model te challengen. De uitkomsten hebben we vervolgens gevalideerd vanuit onze eigen energie-expertise en met behulp van experts binnen en buiten de klantorganisatie. Zo kon de energieleverancier zijn zelfgekozen segmentering blijven gebruiken en de juiste keuzes maken.
Verhaal bepaalt de doelgroep
De tweede uitdaging zat in positionering. Energie is een commodity; stroom is stroom, gas is gas. Toch wil iedere leverancier zich onderscheiden via diensten, pakketten of slimme marketing. En bij elke keuze hoort een andere kijk op klantsegmenten. Dergelijk onderzoek is dus altijd maatwerk.
Juist binnen een commoditymarkt is het van belang die klantsegmenten te kiezen die aansluiten bij de kracht van de organisatie. Om deze in kaart te brengen, keken we naar concurrenten, spraken experts en bespraken met de klant welke variabelen hun propositie het sterkst maken.
Impact historische keuzes
Ten slotte speelde de historische ontwikkeling van de organisatie een grote rol. Leveranciers met een vergelijkbaar aanbod kunnen totaal anders opereren vanwege hun geschiedenis, klantenbasis, processen en keuzes uit het verleden. Dit kan zitten in locaties waar een bedrijf actief is, processen, historisch gegroeide klantgroepen etc. Bij de klantsegmentering moet rekening worden gehouden met deze krachten of zwakten. Tijdens dit traject hebben we ook hier maatwerk geleverd, door gesprekken te voeren en de klant te analyseren in het licht van de concurrentie.
Brede lessen
De lessen uit deze klantcase gelden breder dan alleen energie. In sectoren met veel klanten en veel data – van zakelijke dienstverleners en verzekeraars tot retailers, telecombedrijven en leasemaatschappijen – levert het toetsen van interne en externe segmentaties direct waarde op. Commoditymarkten als landbouw, metaal, basischemie of cloudopslag worstelen met dezelfde vraag: hoe verdeel je de markt als het product op zichzelf weinig onderscheidend is?
Commercieel werkende segmentatie
Segmenteren is dan geen simpele knip-en-plak-exercitie. Het vraagt om het slim koppelen van harde data, marktkennis en een goede analyse van de eigen organisatie. In deze case leidden een kwantitatieve en kwalitatieve analyse tot een segmentering die werkt op papier én in de praktijk. En precies daar voegt Berenschot waarde toe: data, marktkennis en bedrijfskarakteristieken verbinden tot praktische segmentaties die commercieel werken.
Ontdekken hoe deze aanpak ook voor uw markt kan werken en waar de grootste kansen in uw klantenportefeuille liggen? Ga vrijblijvend met ons in gesprek!