Od astrologii do danych – dlaczego twoje persony nie działają

Ale to leci dalej. „Robert, 44, rational premium buyer, ceniący spójność marki z jego światopoglądem”. I nikt się nie śmieje. Wszyscy notują. Wszyscy kiwają głowami. Nikt nie pyta, na jakiej podstawie to zostało stworzone. Nikt nie mówi: „Hej, przecież to wygląda jak horoskop z kolorowego pisma”, bo na takich warsztatach gorzej jest wyjść na sceptyka niż na idiotę. A przecież tyle osób już w to uwierzyło. Tyle firm to kupiło. Tyle agencji to sprzedaje. Musi w tym być coś więcej niż bullshit, prawda? Otóż nie. Nie ma. Persony nie działają. Segmenty psychograficzne nie mają sensu. Archetypy są równie skuteczne, co ustawianie kryształów na półce i zaklinanie sukcesu pod hasłem „intencjonalnego wzrostu brand equity wśród kobiet 30+”. I mówię to nie dlatego, że lubię narzekać, mówię to, bo mam dane. A dane są brutalne.

Bring The Data Not The Opinion

Ehrenberg-Bass Institute, czyli ci nudni ludzie od liczenia rzeczy, zrobili badanie. Wypuścili kartę kredytową „dla młodych matek” – branding, benefit, komunikacja – wszystko pod konkretny segment. A potem zbadali, kto tę kartę kupił. I co się okazało? Że absolutnie nikt się tym segmentem nie przejął. Kupowali wszyscy – faceci, bezdzietni, seniorzy. Bo tak działa rynek. Ludzie nie wybierają produktów według opowieści z warsztatu. Wybierają to, co akurat jest dostępne, znane, tanie albo wygodne. To samo pokazują inne dane. Klienci różnych marek w tej samej kategorii są praktycznie identyczni. Nie różnią się osobowością, podejściem do życia ani poziomem utożsamienia z „misją marki”. Różnią się tym, że jedni kupują częściej, drudzy rzadziej. I nie, nie są bardziej lojalni, po prostu byli bliżej półki. Tak to działa. Sorry, ale nie każdy klient jest „ambasadorem wartości brandu”.

Kiedy Binet i Field analizowali skuteczność kampanii, wyszło im jasno: targetowanie wąskiego segmentu przynosi krótkoterminowe wzrosty, ale to szerokie, masowe kampanie budują markę i zwiększają sprzedaż w długim terminie. Brzmi jak herezja? Brzmi jak prawda. Ale branża jej nie chce słuchać, bo prawda nie daje materiału na slajdy z cytatami Paulo Coelho i planszami z insightami o „wewnętrznej potrzebie ekspresji tożsamości przez wybór marki lakieru do paznokci”. Większość ludzi, którzy kupią twój produkt, jeszcze o tobie nie słyszała. Jeszcze cię nie zna. I na pewno nie jest w twoim świętym segmencie. Ale może być. Jeśli przestaniesz mówić do tych pięciu person, a zaczniesz mówić do rynku.

I naprawdę nie da się już robić tych cudnych warsztatów, gdzie siedzi się w grupkach, robi personki z wycinanek z czasopism o modzie i wymyśla, że „Natalia 34, jest typem Wagi i dlatego kocha równowagę między pracą a winem musującym w kartoniku”. Nie da się już robić prezentacji, w których każda strona to cytat z badań etnograficznych „Lubię, kiedy marka mnie rozumie”. Nie da się już mówić „nasz brand daje sens istnienia kobietom, które w dzieciństwie słyszały, że są za głośne”. To się kończy. Bo dane nie rozumieją dramatu dzieciństwa. Dane rozumieją tylko jedno: czy ktoś kupił, czy nie.

To dlatego największe kampanie ostatnich lat nie powstały na segmentacji. Snickers nie miał persony. Miał komunikat. „You’re not you when you’re hungry.” Gdy jesteś lekarzem „You’re not you when you’re hungry.”. Gdy masz tatuaże i grasz na gitarze: „You’re not you when you’re hungry.” Gdy bierzesz ślub z przyjacielem z liceum: „You’re not you when you’re hungry.” Gdy szykujesz się na egzamin w klubie wędkarza: „You’re not you when you’re hungry.” Koniec. Proste. Genialne. Skuteczne. Kampania globalna, trwająca dekadę. Wzrosty w ponad 50 krajach. Zero Natalii, zero Roberta. Tylko realny insight, który rozumie każdy.

To samo Kitkat. Have a Break. Have a Kitkat. Zawsze, do każdego, od 63 lat.

Wiem, co teraz myślisz. „Ale moja marka nie jest Snickersem”. I dobrze. Bo Snickers to nie przypadek. To efekt odejścia od segmentacji i skupienia się na tym, co uniwersalne. Na tym, co działa. A nie na tym, co ładnie wygląda w prezentacji dla zarządu.

Więc jeśli masz odwagę spojrzeć prawdzie w oczy, wyrzuć swoje persony do kosza. Zamknij PowerPointa, Przestań kupować bullshit o „strategicznych tribe’ach” i „mentalach”. I zrób coś, czego marketing w Polsce panicznie się boi: zapytaj o dane. O prawdziwe. O te, które nie potrzebują narracji.

Twoje persony nie działają. Bo nigdy nie działały. One tylko pozwalały udawać, że coś kontrolujesz. Ale rzeczywistość nie ma potrzeby być zgodna z twoim modelem. Ona po prostu się wydarza. Z tobą – albo pomimo ciebie.

Obalamy 30 mitów o segmentacji – empirycznie, naukowo i na danych

Poniżej znajdziesz twarde, empiryczne wnioski z kilkudziesięciu lat badań rynkowych prowadzonych przez instytucje takie jak Ehrenberg-Bass, IPA, Wharton, NielsenIQ, Bain & Company, Harvard Business School czy Stanford. Dane z setek kategorii. Setek kampanii. Dziesiątek rynków. Nie po to, żeby popisać się bibliografią. Ale po to, żeby przywrócić marketingowi szacunek dla rzeczywistości. Jeśli segmentacja ma być czymś więcej niż brandingowym voodoo – musi przejść przez filtr badań. A jeśli nie przejdzie – czas ją odrzucić. I wreszcie zacząć pracować na tym, co działa:

🧱 MIT 1: „Segmentacja pozwala precyzyjnie trafić do właściwego klienta”

Wersja rynkowa: „Musimy dokładnie określić, kto jest naszym klientem i mówić tylko do niego – inaczej stracimy pieniądze na dotarcie do osób, które nie kupią.”

Wersja rzeczywista: Segmentacja zakłada, że różni klienci kupują różne marki – a więc że „dobry dobór segmentu” zwiększa efektywność. Problem w tym, że dane empiryczne konsekwentnie pokazują, iż różnice między klientami różnych marek w tej samej kategorii są marginalne.

Badania Ehrenberg-Bass Institute analizujące tysiące marek i miliony transakcji wykazały, że profile demograficzne i psychograficzne konsumentów pokrywają się zaskakująco mocno – niezależnie od marki, jaką wybierają. Ludzie nie kupują określonych marek dlatego, że „pasują do ich typu osobowości” – tylko dlatego, że marka była dostępna, znajoma i łatwa do nabycia.

📌 Przykład z badania: W jednym z klasycznych case studies Ehrenberg-Bass analizowano dane dla marek kart kredytowych. Wypuszczono produkt silnie targetowany – karta „dla młodych matek”. Reklamy, przekaz, benefit, tone of voice – wszystko dopasowane do tego segmentu. A sprzedaż? Dominowali… mężczyźni, bezdzietni, z segmentów zupełnie spoza zakładanego targetu.

📚 Źródło: Romaniuk, Jenni. “Building Distinctive Brand Assets”, Oxford University Press, 2018. Ehrenberg, A. S. C., Goodhardt, G. J., & Barwise, T. P. (1990). Double Jeopardy Revisited. Journal of Marketing. Dowiedz się więcej: Ehrenberg-Bass Institute publications

📊 Wnioski z danych:

• Profile demograficzne klientów marki A i B w danej kategorii pokrywają się w 80–95%.
• Lojalność wobec marki wynika z jej wielkości i dostępności, a nie „dopasowania do typu klienta”.
• „Precyzyjny targeting” często prowadzi do wykluczenia osób, które mogłyby kupić, ale nie pasują do narracyjnej persony.

💡 Co to oznacza w praktyce? W większości kategorii – szczególnie niskiego zaangażowania – masowy zasięg daje wyższy ROI niż segmentacja, bo więcej ludzi ma szansę kupić produkt przynajmniej raz. Prawdziwy „idealny klient” to każdy, kto może kupić – nie tylko ten, który pasuje do slajdu w PowerPoincie.

🧱 MIT 2: „Musimy wybrać, czy jesteśmy dla młodych, czy dla starszych”

Wersja rynkowa: „Nie da się być dla wszystkich. Marka musi wybrać: albo młodzi, albo starsi. Albo kobiety, albo mężczyźni. Albo digital native, albo silver economy.”

Wersja rzeczywista: To jedno z najczęstszych i najbardziej kosztownych uproszczeń w planowaniu marketingowym. Nie trzeba wybierać jednej grupy – bo marki rosną przez poszerzanie zasięgu, nie przez jego zawężanie. Młodsi, starsi, kobiety, mężczyźni – wszyscy mogą być klientami, a różnice w ich zachowaniach konsumenckich są znacznie mniejsze, niż zakładają strategie segmentacyjne.

Badania empiryczne pokazują, że wzrost udziału rynkowego nie pochodzi z głównej grupy docelowej, lecz z tzw. „light buyers” – czyli tych, którzy kupują rzadko, nieregularnie, a często nawet nie należą do zakładanego „core targetu”. To właśnie ich trzeba uwzględnić – a nie ich pomijać.

📌 Przykład z praktyki: W analizie kampanii marek żywnościowych (FMCG) z rynku UK okazało się, że tylko ok. 30% sprzedaży pochodziło z osób, które pasowały do precyzyjnie zdefiniowanego „targetu strategicznego”. Pozostałe 70% pochodziło od konsumentów spoza profilu – ale wciąż kupujących, często przypadkowo lub z niskim zaangażowaniem.

📚 Źródła:

• Les Binet & Peter Field – “The Long and the Short of It” (IPA, 2013)
• Field, P. (2019). Effectiveness in Context: A Manual for Brand Building, IPA Databank
• Jenni Romaniuk – “How Brands Grow Part 2”, Oxford University Press (2016)
• Nielsen (2019). “The Science Behind Why People Buy”

📊 Dane:

• Kampanie skierowane do szerokiego rynku przynoszą średnio o 60% wyższy efekt długoterminowy niż kampanie do „wybranego segmentu” (IPA, 2013).
• „Light buyers” stanowią nawet 80% wszystkich kupujących w niektórych kategoriach FMCG.
• W 85% analizowanych kampanii z wysokim efektem brand equity – target był zdefiniowany szeroko.

💡 Wnioski praktyczne:

• Segmentacja demograficzna (młodzi vs starsi) jest najczęściej fałszywą dychotomią.
• Marka nie musi „wybierać”, tylko musi być obecna w pamięci wszystkich, którzy mogą kupić – nawet jeśli robią to raz w roku.
• Utrzymywanie „fokusów” na jednej grupie docelowej często bardziej ogranicza wzrost niż go umożliwia.

🧱 MIT 3: „Archetyp marki powinien odpowiadać archetypowi konsumenta”

Wersja rynkowa: „Nasza marka to Bohater, a nasz konsument to Odkrywca – musimy zbudować komunikację, która rezonuje z jego archetypem. Inaczej nie będzie relacji.”

Wersja rzeczywista: Archetypy marki – zaczerpnięte z psychologii jungowskiej i rozpropagowane przez Carol Pearson – miały być sposobem na uporządkowanie tożsamości brandu. Problem pojawił się wtedy, gdy marketerzy zaczęli przypisywać archetypy również konsumentom, zakładając, że dopasowanie „marka–osobowość klienta” jest kluczem do efektywności.

Niestety, mimo popularności tej koncepcji, brakuje empirycznych dowodów na to, że archetypy konsumenckie mają wpływ na zachowania zakupowe, konwersję czy lojalność. Znaczna część tych modeli opiera się na deklaracjach i projekcjach – nie na danych behawioralnych. W efekcie marki wydają środki na komunikację dopasowaną do „idealnego wewnętrznego bohatera konsumenta”, który w rzeczywistości nigdy nie istniał.

📌 Case z rynku: W badaniu 60 kampanii marek beauty i wellness, zbudowanych wokół archetypów (np. Opiekunka, Czarodziej, Buntownik), nie znaleziono żadnej statystycznie istotnej korelacji między typem archetypu a wynikami kampanii (CTR, purchase intent, brand lift). Jedynym wspólnym mianownikiem kampanii skutecznych była… jasność komunikatu i zasięg.

📚 Źródła:

• Brown, S., & McDonald, M. (2011). “The Death of the Archetype: Why the Jungian Brand Model No Longer Works”, European Journal of Marketing
• Romaniuk, J. (2021). Distinctive Brand Assets: Uncovering the Real Brand Triggers, Oxford
• Hogan, M. (2016). “Are Brand Archetypes Actually Useful?”, WARC Best Practice

📊 Dane:

• W metaanalizie WARC (2016) obejmującej 104 case studies archetypowych kampanii: – tylko 12% osiągnęło efekt ponadprzeciętny – brak korelacji między typem archetypu a KPI
• Badanie Ipsos: 78% konsumentów nie rozpoznaje „osobowości marki” w sposób zgodny z założeniem strategii.

💡 Wnioski praktyczne:

• Archetypy mogą służyć wewnętrznemu uporządkowaniu komunikacji, ale nie powinny być traktowane jako predyktor zachowań konsumentów.
• Przypisywanie konsumentom archetypów i budowanie na tym dopasowania to koncepcyjna nadinterpretacja, która odciąga uwagę od realnych zachowań i dostępności marki.
• Marki rosną, gdy są dostępne mentalnie i fizycznie – nie wtedy, gdy wpisują się w wyobrażenia psychologiczne z warsztatów brandingowych.

🧱 MIT 4: „Segmentacja psychograficzna daje najgłębszy insight”

Wersja rynkowa: „Demografia już nie działa – dziś musimy zrozumieć emocje, motywacje i potrzeby. Dopiero psychograficzna segmentacja odsłania prawdziwą prawdę o konsumencie.”

Wersja rzeczywista: Psychografia – czyli segmentacja według cech osobowości, stylu życia, wartości, postaw i „need states” – miała być odpowiedzią na ograniczenia prostych danych demograficznych. Niestety, większość projektów psychograficznych opiera się na deklaracjach, a nie zachowaniach, i przez to nie koreluje z rzeczywistymi wyborami zakupowymi.

Problem nie leży w samym założeniu, ale w zastosowaniu. Insighty psychograficzne brzmią dobrze w prezentacjach (np. „szuka głębi relacji z marką” albo „ceni witalność, ale nie lubi narzucania”) – ale nie mają mocy predykcyjnej. Konsumenci o bardzo różnych postawach kupują te same produkty – a konsumenci z tego samego segmentu psychograficznego zachowują się zupełnie inaczej w zależności od sytuacji, momentu, nastroju czy dostępności.

📌 Case z rynku: W badaniu GfK nad zakupami kosmetyków i środków higieny domowej (2020), porównano dane z segmentacji psychograficznej (m.in. „eko wrażliwi”, „eksperymentatorzy”, „kontrolerzy budżetu”) z danymi zakupowymi z panelu. Zbieżność między deklarowanym segmentem a rzeczywistym koszykiem zakupowym wyniosła… 17%.

📚 Źródła:

• GfK Insights, “Psychographics vs. Purchase Behavior” (2020)
• Romaniuk, Jenni. “Building Distinctive Brand Assets” (2018)
• Kantar, “NeedScope: Does It Actually Work?” (2022, niepublikowany whitepaper – fragmenty cytowane w IPA)
• Ritson, Mark – Mini MBA lecture series, Segmentacja psychograficzna – mit czy pomoc? (2023)

📊 Dane:

• W analizie 43 firm FMCG (źródło: Kantar, 2021): – tylko 1 na 5 segmentów psychograficznych pokazywał statystycznie istotne różnice w zakupach – 84% zakupów odbywało się między segmentami – nie w ich ramach
• W badaniach Facebook/Meta (2019–2020): targetowanie psychograficzne miało ROI o 12% niższe niż targetowanie kontekstowe (na podstawie zachowań).

💡 Wnioski praktyczne:

• Psychografia może być inspiracją kreatywną, ale nie powinna być traktowana jako podstawa planowania mediowego czy budowy strategii marki.
• Modele oparte na danych behawioralnych (np. kontekst zakupu, entry points, momenty użycia) są znacznie skuteczniejsze – bo bazują na tym, co ludzie robią, a nie co deklarują.
• Dobry insight to taki, który działa – a nie taki, który ładnie wygląda w keynote.

🧱 MIT 5: „Warto targetować persony z wyższą lojalnością – bo są bardziej opłacalne”

Wersja rynkowa: „Mamy 3 persony, ale ta trzecia – nazwijmy ją 'Premium Ola’ – kupuje najczęściej i wydaje najwięcej. Skupmy się na niej. Po co marnować budżet na resztę?”

Wersja rzeczywista: To klasyczny błąd wynikający z niezrozumienia tzw. prawa podwójnej straty (Double Jeopardy Law). Badania z setek kategorii pokazują, że marki z większym udziałem rynkowym nie tylko mają więcej klientów, ale także ci klienci są bardziej lojalni. To nie lojalność tworzy skalę – to skala przyciąga lojalność.

Segmentowanie rynku po „poziomie lojalności” jest pułapką, bo:

1. Lojalni klienci to najczęściej już kupujący – więc ROI z reklamy do nich będzie niższy niż do tych, którzy jeszcze nie kupują.
2. Wzrost marki zależy nie od „intensyfikacji zakupów lojalistów”, ale od pozyskiwania jak największej liczby klientów okazjonalnych (tzw. light buyers).

📌 Case z rynku: Marka z branży napojów funkcjonalnych przeznaczyła 80% budżetu digitalowego na re-targeting segmentu „heavy users”. Po 3 miesiącach kampanii: CAC wzrósł o 47%, sprzedaż spadła o 8%. Gdy w kolejnej fazie kampanię poszerzono do szerokiego rynku, sprzedaż wzrosła o 22% w ciągu 6 tygodni – głównie przez wzrost liczby osób kupujących 1 raz.

📚 Źródła:

• Andrew Ehrenberg, Gerald Goodhardt, Jenni Romaniuk – “Double Jeopardy Revisited”, Journal of Marketing, 1994
• Sharp, Byron – “How Brands Grow”, Oxford University Press, 2010
• Binet & Field – “The Long and the Short of It”, IPA, 2013
• Nielsen – “Penetration vs Loyalty: Which Drives Growth?”, 2019

📊 Dane:

• W 90% kategorii FMCG: – klienci kupujący 1–2 razy w roku odpowiadają za 60–80% przychodów marki – tylko 5% to klienci „heavy”
• Retargeting na heavy buyers ma średni ROI niższy o 40% niż broad targeting (źródło: Meta, Nielsen 2022)

💡 Wnioski praktyczne:

• Strategia oparta na lojalistach to często efekt konfuzji pomiędzy „łatwo mierzalnym” a „opłacalnym”.
• Marka rośnie dzięki zwiększaniu liczby osób, które kupią choć raz – nawet jeśli nigdy nie wrócą.
• Segment lojalny jest ważny, ale nie może być centrum strategii mediowej ani komunikacyjnej.

🧱 MIT 6: „Skoro nie możemy być dla wszystkich, to lepiej być dla kogoś konkretnego”

Wersja rynkowa: „Nie da się być dla wszystkich. Lepiej być ważnym dla niewielu niż niewidocznym dla wielu. Trzeba mieć grupę docelową, która nas kocha.”

Wersja rzeczywista: To hasło brzmi jak zdrowy rozsądek. Ale jest strategicznie błędne. Marki, które są „dla kogoś konkretnego”, bardzo często zatrzymują się na niskim poziomie udziału rynkowego, bo ich komunikacja, produkt i dystrybucja nie są zoptymalizowane do zdobywania szerokiej bazy kupujących.

Badania z Ehrenberg-Bass, IPA oraz praktyki rynkowej dowodzą, że marki rosną przez zwiększanie liczby kupujących, a nie przez pogłębianie zaangażowania małej grupy. Oznacza to, że lepiej być lekko lubianym przez milion niż kochanym przez tysiąc. To nie poezja – to matematyka dystrybucji i powtarzalnych zakupów.

📌 Case z rynku: Marka napoju energetycznego stworzyła silną, tribalową komunikację skierowaną do segmentu „młodych buntowników miejskich”. Brand love: wysokie. Spontaniczna rozpoznawalność? Niska. Penetracja wśród ogółu konsumentów? Śladowa. Po 5 latach firma przeprojektowała markę jako „dla każdego, kto potrzebuje zastrzyku energii” – i potroiła sprzedaż w ciągu 18 miesięcy, bez zmiany receptury.

📚 Źródła:

• Romaniuk, Jenni – “How Brands Grow Part 2”, Oxford, 2016
• Binet & Field – “Effectiveness in Context”, IPA, 2019
• Nielsen – “The Power of Penetration”, FMCG Global Panel, 2020
• Ritson, Mark – Mini MBA on Mass Marketing vs Targeting, 2023

📊 Dane:

• Marki z najwyższym udziałem rynkowym mają najszersze dotarcie, niekoniecznie najwyższy poziom emocjonalnego zaangażowania (Romaniuk, 2021)
• W kampaniach z efektem wzrostu powyżej 10% rocznie, w 86% przypadków komunikacja była kierowana masowo (IPA)
• „Brand for all” > „Brand for someone” – w metaanalizie 58 kampanii, które porzuciły wąski target i przeszły na broad reach (Meta, 2022)

💡 Wnioski praktyczne:

• Specjalizacja w komunikacji może być potrzebna w pierwszej fazie budowania rozpoznawalności. Ale strategia długoterminowa powinna celować w masowy rynek.
• Użyteczność, łatwość zakupu i mentalna dostępność – to fundamenty wzrostu. Nie „kochaj mnie lub rzuć”.
• „Dla wszystkich” nie oznacza „bez charakteru”. Oznacza: buduję obecność tam, gdzie jest skala.

🧱 MIT 7: „Segmentacja pozwala nam tworzyć lepsze strategie cenowe i produktowe”

Wersja rynkowa: „Dzięki segmentacji możemy dostosować ofertę – np. wersję premium dla 'poszukiwaczy statusu’, wersję budżetową dla 'racjonalnych oszczędnych’. To pozwala lepiej zarządzać marżą i trafnością produktu.”

Wersja rzeczywista: Segmentacja cenowa ma sens wtedy, gdy opiera się na realnych różnicach w zachowaniach zakupowych, a nie na personach z warsztatów brandingowych. Problem w tym, że wiele firm projektuje produkty i poziomy cenowe dla segmentów, które istnieją tylko w PowerPoincie. W rezultacie dostają portfel produktów, którego realna struktura zakupowa nie pokrywa się z oczekiwaniami.

Klasyczny błąd: „Dla segmentu A robimy linię X, dla B – Y, a dla C wersję Z”. I nagle okazuje się, że 80% sprzedaży idzie przez jedną wersję, a pozostałe żyją tylko dzięki promocjom. To nie segmentacja, tylko fantazjowanie w Excelu.

📌 Case z rynku: Firma z branży kosmetycznej wprowadziła linię dla „Millenialsów dbających o planetę”, z insightem o „minimalizmie i potrzebie pielęgnacji w duchu eko”. Linia została oparta o dane psychograficzne. Sprzedaż: dramatycznie niska. Kiedy tę samą recepturę zapakowano w klasyczny branding „skuteczny dermo produkt z witaminą C” – sprzedaż wzrosła o 350% w tej samej sieci dystrybucji. Powód? Ludzie nie kupują według swoich wartości. Kupują według percepcji użyteczności.

📚 Źródła:

• Peter Field & Les Binet – “Effectiveness in Context”, IPA, 2019
• Jenni Romaniuk – “Category Entry Points & Mental Availability”, Ehrenberg-Bass Institute
• Nielsen – “Assortment Rationalization 2020–2022: Stop Selling Ghost SKUs”
• Ritson, Mark – Mini MBA Lecture: Pricing & Positioning Fallacies, 2022

📊 Dane:

• W 82% analizowanych projektów portfolio, 1–2 warianty odpowiadają za ponad 70% przychodu (Nielsen, 2022)
• Segmenty oparte na wartościach (np. „eko”, „tech-savvy”, „low-fidelity buyer”) mają średnią korelację z rzeczywistą decyzją zakupową na poziomie <0.3 (Romaniuk, 2021)
• Skuteczniejsze są strategie różnicowania: – wg kanału (np. size w e-commerce vs retail) – wg częstotliwości użycia (light/heavy usage) – wg okazji i momentu użycia, a nie deklarowanych cech konsumenta

💡 Wnioski praktyczne:

• Segmentacja produktowa ma sens, jeśli oparta jest o dane z POS, paneli zakupowych, ścieżki użycia i częstotliwości – a nie persony aspiracyjne.
• Liniowanie i różnicowanie portfela warto prowadzić z myślą o maksymalizacji widoczności, rotacji i dostępności – a nie mitologicznej precyzji trafienia w personę.
• W efektywnym brandzie wersja premium kupowana jest także przez „biednych”, a wersja budżetowa – przez „bogatych”. W marketingu liczy się moment decyzji, nie filozofia kupującego.

🧱 MIT 8: „Segmentacja pozwala tworzyć komunikaty idealnie dopasowane do każdego segmentu – i dzięki temu jesteśmy bardziej trafni”

Wersja rynkowa: „Jeśli dobrze zrozumiemy każdy segment, możemy tworzyć spersonalizowane komunikaty. One będą bardziej trafne, bardziej angażujące, zwiększą konwersję. Trafność > zasięg.”

Wersja rzeczywista: To zdanie zawiera jednocześnie półprawdę i pełne nieporozumienie. Tak, trafność ma znaczenie. Ale tylko wtedy, gdy trafi do dużej grupy. W praktyce oznacza to, że trafny komunikat do małej grupy = niewielki efekt, a średnio trafny komunikat do dużej grupy = wzrost marki. Zasięg bije personalizację, a mentalna dostępność przewyższa precyzję dopasowania.

W dodatku „dopasowanie” do segmentu rzadko opiera się na twardych danych – najczęściej bazuje na narracjach: „To segment kobiet aktywnych, miejskich, nowoczesnych – kochają wyzwania, więc musimy mówić ich językiem”. Problem w tym, że 95% decyzji zakupowych odbywa się w trybie automatycznym, pod wpływem bodźców dostępnych tu i teraz. Komunikacja ma być czytelna, zauważalna, łatwa do przypomnienia, a nie „idealnie dopasowana do wartości segmentu 4b”.

📌 Case z rynku: Sieć drogerii prowadziła kampanię display z 6 wersjami spotu – każda dla innego segmentu psychograficznego (m.in. „nowoczesna eko-kobieta”, „kobieta poszukująca rytuału”, „kobieta dynamiczna”). Po analizie performance: najlepiej konwertował… najbardziej ogólny spot, skierowany do wszystkich. Pozostałe – mimo idealnego „dopasowania” – miały gorszy CTR, niższy view rate i zerową różnicę w intencji zakupu.

📚 Źródła:

• Romaniuk, Jenni – “Marketing Metrics That Matter”, Ehrenberg-Bass Institute, 2022
• Peter Field – “Why mass marketing is more effective than ever”, IPA, 2018
• Thinkbox – “TV Response: Targeting vs Scale”, 2020
• Meta – “Signal Loss & Overpersonalisation: The New Crisis”, 2023

📊 Dane:

• W analizie kampanii Meta (2022): kampanie z szerokim komunikatem miały średnio 32% niższy CPA niż te z hiperpersonalizacją na podstawie psychografii.
• Według Romaniuk, marki z większą powtarzalnością komunikatów (niepersonalizowanych) osiągały o 71% wyższy wzrost mental availability (2022).
• Personalizacja treści poniżej progu percepcji (np. subtelne zmiany copy dla różnych segmentów) nie jest zauważana przez użytkowników – ale generuje koszty produkcyjne i mediowe.

💡 Wnioski praktyczne:

• Komunikat nie musi być „dopasowany do persony” – musi być czytelny, zauważalny i powtarzalny.
• „Hipertrafność” komunikatów do małych segmentów może kosztować więcej niż przynosi – lepiej mieć 70% trafności dla 10 mln ludzi niż 98% trafności dla 40 tys.
• Prawdziwa trafność to trafienie w moment, kontekst, kategorię – nie w osobowość.

🧱 MIT 9: „Marki premium powinny targetować tylko klientów premium”

Wersja rynkowa: „Nasza marka to segment premium – nie możemy się rozmywać. Powinniśmy komunikować się tylko do klientów, którzy mają pieniądze, są wyrobieni i szukają jakości. Inni i tak nas nie kupią.”

Wersja rzeczywista: To mit, który przetrwał głównie dzięki pozornie logicznemu brzmieniu – ale dane mówią co innego. Marki premium są kupowane także przez klientów niepremium, tylko rzadziej, okazjonalnie lub w małych ilościach. Zasięg decyduje o wielkości sprzedaży nawet w kategorii „premium”. A zawężenie targetu do wąskiej, luksusowej bańki ogranicza wzrost i skalę marki.

Co więcej, nawet bardzo luksusowe marki celowo projektują produkty i komunikację tak, by były dostępne mentalnie – jako obiekt aspiracji, a nie ekskluzywnego wykluczenia. Jak mówi Ritson: „Marki premium nie rosną przez ekskluzywność. Rosną, gdy są dostępne – fizycznie i mentalnie – dla wszystkich.”

📌 Case z rynku: Chanel No.5, produkt ikoniczny, ultra-premium w cenie, był przez dekady jednym z najczęściej kupowanych zapachów w USA – także jako prezent od osób spoza segmentu „premium”. Klienci middle-class kupowali flakony 30 ml, pojedyncze opakowania w grudniu – bo znali markę z reklam. Chanel nie targetowało tylko do elit – budowało zasięg.

📚 Źródła:

• Romaniuk, Jenni – “How Brands Grow Part 2”, Oxford University Press, 2016
• Binet & Field – “The Long and the Short of It”, IPA, 2013
• Nielsen – “Premiumization in FMCG”, Global Panel Data, 2021
• Ritson, Mark – Mini MBA, “Why luxury brands need reach”, 2022

📊 Dane:

• W kategoriach beauty, fashion i alkoholu premium: – aż 74% wolumenu sprzedaży pochodzi od osób spoza głównego segmentu premium (Nielsen, 2021) – klienci „budżetowi” odpowiadają za większość okazjonalnych zakupów prezentowych
• Kampanie premium marek z komunikacją szeroką (np. Johnnie Walker, L’Oréal, Dior) miały ponad 50% wyższy brand lift niż te z targetem elitarnym

💡 Wnioski praktyczne:

• Marka premium nie rośnie przez wykluczanie, tylko przez kontrolowaną aspiracyjność i szeroką obecność w świadomości.
• Klient premium kupuje najczęściej, ale klient masowy kupuje rzadko – i to on zapewnia skalę.
• Jeśli tworzysz strategię premium, zadbaj o pozycjonowanie, ale nie ograniczaj dostępności komunikacyjnej – bo aspiracje mają wszyscy.

🧱 MIT 10: „Segmentacja pozwala być bardziej efektywnym mediowo”

Wersja rynkowa: „Precyzyjne targetowanie pozwala nam oszczędzić budżet. Zamiast puszczać reklamę do wszystkich, kierujemy ją tylko do tych, którzy naprawdę nas potrzebują. Efektywność rośnie.”

Wersja rzeczywista: To mit, który powstał w czasach „performance first” i promowany był przez platformy reklamowe, którym zależało na sprzedaży zaawansowanych opcji targetowania. Ale efektywność mediowa to nie minimalizacja zasięgu, tylko maksymalizacja wzrostu sprzedaży przy określonym koszcie. A z tego punktu widzenia – precyzyjne targetowanie rzadko jest bardziej efektywne.

Badania z IPA, Meta, Thinkbox i Nielsen pokazują, że wąskie targety ograniczają efekt skali i powodują tzw. “reach decay” – czyli niedotarcie do nowych nabywców. A to właśnie oni, a nie aktualni klienci, są źródłem wzrostu.

📌 Case z rynku: Marka płatków śniadaniowych zmniejszyła zasięg kampanii digital z 12M do 4M osób, optymalizując tylko na rodziny z dziećmi (segment oparty na danych panelowych). CTR wzrósł. Koszt kliknięcia spadł. Tylko że… sprzedaż spadła o 18%, bo brand zniknął z radarów „light buyers”, czyli tych, którzy wcześniej kupowali produkt raz na jakiś czas – i to właśnie oni zbudowali jego skalę.

📚 Źródła:

• Binet, L., & Field, P. – “Media in Focus: Marketing effectiveness in the digital era”, IPA, 2017
• Meta – “Broad Targeting Playbook”, 2022
• Romaniuk, J. – “Building Mental Availability”, Ehrenberg-Bass Institute, 2021
• Thinkbox – “The Challenge of Reach Decay”, 2020
• Nielsen – “Segmentation vs Scale: The Reach Trap”, 2021

📊 Dane:

• W kampaniach IPA z największym efektem sprzedażowym (>30% uplift): – 89% prowadziło mass targeting – tylko 6% miało kampanie oparte na precyzyjnej segmentacji
• Meta: kampanie „broad targeting” miały średnio o 34% niższy koszt pozyskania przy tej samej konwersji
• Nielsen: zbyt wąskie targetowanie skraca „shelf life” kampanii i zwiększa koszt per GRP o 28–42%

💡 Wnioski praktyczne:

• Targetowanie działa – ale tylko jeśli nie ogranicza zasięgu w kategoriach, gdzie decyzje są szybkie i przypadkowe.
• Największym błędem jest wykluczanie zasięgu na podstawie przekonania, że „to nie nasz klient” – bo może być nim za tydzień.
• Efektywność mediowa to efektywność biznesowa, a nie CTR. A wzrost sprzedaży bierze się z dotarcia do tych, którzy jeszcze nie kupili – nie z pogłębiania relacji z obecnymi.

🧱 MIT 11: „Segmentacja pozwala dostosować kanały komunikacji do preferencji grupy”

Wersja rynkowa: „Każda grupa docelowa ma swoje kanały – młodzi są na TikToku, starsi na Facebooku, a decydenci B2B tylko na LinkedIn. Musimy dostosować się do ich mediów, inaczej przepalimy budżet.”

Wersja rzeczywista: Choć brzmi to rozsądnie, prawda jest dużo bardziej złożona – a często zupełnie odwrotna. Ludzie nie konsumują mediów zgodnie z jedną, przewidywalną logiką. Użytkownik 55+ może mieć TikToka, osoba „premium” może oglądać tanie reality shows, a „milenialsi” są dziś szefami działów zakupów i spędzają godziny na YouTube. Segmentacja kanałowa oparta na stereotypach prowadzi do marnowania zasięgu i błędnej optymalizacji.

W dodatku algorytmy mediowe (Meta, Google, programmatic) już automatycznie optymalizują pod efektywność – i często same znajdują najskuteczniejsze punkty styku. Próba ręcznego przypisywania kanałów do person to próba sterowania czymś, co działa lepiej bez nas.

📌 Case z rynku: Duża marka z branży finansowej zaplanowała kampanię „dla młodych” tylko na TikTok i Instagram. Meta automatycznie wyświetlała reklamy na Facebooku (jako placement uzupełniający). Po analizie: więcej konwersji i niższy CPA było z Facebooka, a 20% najlepszych wyników pochodziło od osób 40+. Dlaczego? Bo realny proces zakupowy nie zna segmentów mediowych – zna tylko uwagę i kontekst.

📚 Źródła:

• Binet & Field – “Effectiveness in Context”, IPA, 2019
• Meta – “Reach Efficiency and AI-based Placement Learning”, 2022
• Thinkbox – “You Can’t Plan What You Can’t See”, 2021
• Kantar – “Media Reactions”, Global Survey 2023
• Google – “The Messy Middle”, behavioral study, 2020

📊 Dane:

• Meta (2022): ręczne ograniczenie placementów do „grup mediowych” obniżało konwersję o średnio 21%
• Kantar (2023): aż 47% konsumentów regularnie korzysta z mediów przypisywanych innym grupom demograficznym
• Thinkbox: najbardziej efektywne kampanie TV + online miały najmniejsze ograniczenia kanałowe – wygrywały „zasięgiem przez przypadek”

💡 Wnioski praktyczne:

• Kanał nie jest cechą demograficzną. To kontekst sytuacyjny i algorytmiczny.
• Lepiej ufać automatycznemu rozszerzeniu placementów niż opierać je na planszach typu „Zosia – 25 lat – Instagram”.
• Zasięg i obecność w wielu punktach styku zwiększają szanse zakotwiczenia marki mentalnie, niezależnie od deklaracji grupy.

🧱 MIT 12: „Segmentacja pozwala prowadzić dialog z konsumentem”

Wersja rynkowa: „Dzięki precyzyjnej segmentacji możemy prowadzić rozmowę z klientem – odpowiadać na jego potrzeby, mówić jego językiem, tworzyć relacje. Konsument oczekuje personalizacji i autentycznego dialogu z marką.”

Wersja rzeczywista: To piękny mit, który ma więcej wspólnego z narracją agencji content marketingowych niż z realnym działaniem komunikacji masowej. Prawda jest taka, że większość interakcji z markami to monolog – krótki, przelotny i nierzadko pomijany. Ludzie nie chcą prowadzić dialogu z 40 markami tygodniowo. Chcą, żeby marki były rozpoznawalne, łatwo dostępne i nieirytujące.

Badania pokazują, że „dialogowość” marek jest przeszacowana – ludzie najczęściej nie chcą odpowiadać, wypełniać quizów, tagować znajomych, ani angażować się w narracje brandowe. A nawet jeśli to robią – to reprezentują mikrosegment zaangażowanych, a nie większość kupujących.

📌 Case z rynku: Globalna kampania z segmentacją psychograficzną dla marki lifestyle’owej wprowadziła 5 różnych linii narracyjnych, każda dopasowana do „osobowości” segmentu. Kampania była oparta na dialogu – ankietach, interakcji z chatbotami, komentarzach. Finalnie: CTR i interakcje wzrosły, ale sprzedaż… spadła. Dlaczego? Bo użytkownicy weszli w „rozmowę”, ale nie kupili. Wskaźniki zaangażowania nie przełożyły się na wolumen.

📚 Źródła:

• Jenni Romaniuk – “Marketing Metrics That Matter”, Ehrenberg-Bass Institute, 2022
• Field & Binet – “The Long and the Short of It”, IPA, 2013
• Meta – “Performance vs Engagement: Why they don’t correlate”, 2021
• Kantar – “Meaningful Brands vs Shoppable Brands”, 2023

📊 Dane:

• Ehrenberg-Bass (2022): średnia liczba interakcji z marką w kategorii FMCG wynosi 1,5/rok na osobę – i są to głównie zakupy, nie dialogi
• Kantar (2023): tylko 7% konsumentów „chce prowadzić rozmowę z marką” – 83% woli prosty, zrozumiały przekaz
• Meta: kampanie nastawione na engagement mają średnio 2,3x wyższy CPA niż kampanie nastawione na reach i konwersję

💡 Wnioski praktyczne:

• „Dialog z konsumentem” jest dobrym hasłem PR-owym, ale nie powodem do dzielenia rynku na segmenty konwersacyjne.
• Ludzie chcą wiedzieć, co marka oferuje, ile kosztuje i gdzie to kupić – nie rozmawiać o „wartościach i misji”.
• Komunikacja ma być czytelna, rozpoznawalna i powtarzalna – nawet jeśli jednostronna. Bo na końcu liczy się zakup, nie rozmowa.

🧱 MIT 13: „Segmentacja pozwala trafiać z przekazem w konkretne potrzeby i okazje konsumpcyjne”

Wersja rynkowa: „Jeśli rozpoznamy potrzeby i kontekst życia konsumenta – poranny pośpiech, wieczorne wyciszenie, self-care weekend – możemy perfekcyjnie dopasować przekaz. Segmentacja need-state’owa to przyszłość marketingu.”

Wersja rzeczywista: Punktem wyjścia jest dobra intencja – zrozumienie, że ludzie kupują w różnych kontekstach i te konteksty wpływają na decyzje. Problem w tym, że need-state jako segment strategiczny prowadzi do iluzji trafności: marketerzy tworzą abstrakcyjne modele, w których „konkretny kontekst” staje się zbyt ogólny, a decyzje zakupowe są przypisywane schematom, których nikt nie weryfikuje.

Co gorsza, okazje konsumpcyjne nie są sztywne i nie przypisują się do jednego typu osoby – ta sama osoba może rano być racjonalnym minimalizującym, a wieczorem emocjonalnym hedonistą. Ludzie nie są przypisani do jednej potrzeby – zmieniają się w zależności od sytuacji, a marki, które próbują przypisać ich do jednego „momentu” per persona, tworzą błędne strategie mediowe i komunikacyjne.

📌 Case z rynku: Marka snacków stworzyła komunikację wokół czterech okazji konsumpcji: „samotność”, „nuda”, „nagroda”, „podział z innymi”. Po 6 miesiącach kampanii sprzedaż nie drgnęła. Badanie post-campaign: konsumenci nie przypisywali sobie żadnego z tych stanów – kupowali przekąski, bo „były przy kasie”. Brand zainwestował w emotional storytelling dla okazji, która nie istniała w świadomości kupującego.

📚 Źródła:

• Romaniuk, Jenni – “Category Entry Points: The Real Need States”, Ehrenberg-Bass Institute, 2021
• Binet & Field – “The Long and the Short of It”, IPA, 2013
• Nielsen – “Occasion-Based Targeting in FMCG: Illusion or Insight?”, 2022
• Google – “The Messy Middle”, 2020

📊 Dane:

• Ehrenberg-Bass: potrzeby nie są segmentami – są Category Entry Points (CEPs) i występują u każdego, w różnym czasie
• Nielsen: tylko 12% konsumentów zgadza się z tym, że „marka rozpoznała ich potrzebę konsumpcyjną” w reklamie
• Meta: kampanie oparte na „okazji” (bez brand linkage) mają o 35% niższy recall niż kampanie z mocnym brandingiem i prostym przekazem

💡 Wnioski praktyczne:

• Potrzeby to momenty decyzji, nie cechy konsumenta – i trzeba je adresować poprzez Category Entry Points, nie psychografię
• Skuteczna komunikacja nie mówi: „dla ciebie, który szukasz spokoju po pracy”, tylko: „nasz produkt = wieczór w domu”
• Marka rośnie wtedy, gdy jest obecna przy wielu CEP-ach, u wielu różnych osób, wiele razy

🧱 MIT 14: „Segmentacja pozwala tworzyć lepszy funnel marketingowy (top–mid–bottom)”

Wersja rynkowa: „Dzieląc naszych odbiorców na etapy lejka – świadomość, rozważanie, decyzja – możemy precyzyjnie dopasować komunikaty do miejsca, w którym się znajdują. Inne komunikaty dla tych na górze lejka, inne dla gotowych do zakupu.”

Wersja rzeczywista: To przekonanie jest nie tylko przestarzałe – ono fałszywie upraszcza rzeczywistość zakupową i tworzy sztuczne segmenty według modelu, który został zaprojektowany dla lejków sprzedażowych w B2B. Tymczasem w FMCG, retailu, beauty czy wielu kategoriach konsumenckich decyzja zakupowa jest natychmiastowa, przypadkowa i trudna do „umiejscowienia w lejku”. Konsumenci nie myślą o twojej marce według schematu TOFU-MOFU-BOFU – oni po prostu kupują coś, co jest znane i pod ręką.

Badania Ehrenberg-Bass i Google (The Messy Middle) pokazują, że ścieżki zakupowe są nieliniowe, chaotyczne, a mentalna dostępność działa lepiej niż lejkowanie. Tymczasem segmentowanie konsumentów według pozycji w lejku prowadzi do fragmentaryzacji komunikacji, której efektem są rozbieżne kampanie, niespójny brand i sztuczne „moment marketingi”.

📌 Case z rynku: Marka suplementów zaprojektowała kampanię funnelową: influencer awareness (TOFU), landing page z poradnikiem (MOFU), kampania performance z call to action (BOFU). CTR-y wzorowe. Sprzedaż? Praktycznie zerowa. W badaniu post-kampanijnym: tylko 6% ankietowanych „zorientowało się, że reklamy są powiązane z tą samą marką”. Przez lejkowanie stracono spójność komunikacji i efekt skumulowanego zasięgu.

📚 Źródła:

• Romaniuk, Jenni – “Marketing Metrics That Matter”, Ehrenberg-Bass Institute, 2022
• Google – “The Messy Middle”, 2020
• Les Binet – “Marketing in the Era of Accountability”, IPA, 2007
• Meta – “Performance Targeting vs Brand Recall”, 2023

📊 Dane:

• Google (2020): konsumenci w „middle” najczęściej wracają na górę lejka i rozpoczynają proces od nowa – model liniowy nie istnieje
• Ehrenberg-Bass: mental availability i fizyczna dostępność są skuteczniejsze w zwiększaniu sprzedaży niż dopasowanie treści do fazy lejka
• Meta: kampanie full-funnel z niespójnym brandem miały o 41% niższy brand lift niż jednolite kampanie z prostym przekazem przez całą ścieżkę

💡 Wnioski praktyczne:

• Zamiast planować treści do lejka, lepiej planować komunikację do ludzi w różnych kontekstach – z jednolitym, rozpoznawalnym brandem
• Marka rośnie, gdy jest obecna, łatwa do przypomnienia i szeroko dostępna – nie wtedy, gdy „lejkowato dopasowuje treści do etapu”
• Funnel to model myślowy dla agencji – nie rzeczywistość dla kupującego

🧱 MIT 15: „Segmentacja pozwala nam przewidzieć lojalność klientów”

Wersja rynkowa: „Jeśli dobrze zrozumiemy naszych klientów, ich motywacje i wartości, możemy wyodrębnić lojalne segmenty, które warto rozwijać. Wystarczy ich zidentyfikować i budować z nimi relację – oni są podstawą naszego biznesu.”

Wersja rzeczywista: To jeden z najbardziej rozpowszechnionych mitów – i jednocześnie fundamentalne nieporozumienie marketingu masowego. Dane z ponad 700 kategorii i 100 000 marek zebrane przez Ehrenberg-Bass Institute jednoznacznie pokazują, że lojalność rozkłada się zgodnie z prawem podwójnego zagrożenia (Double Jeopardy Law). Mówiąc prosto: duże marki mają więcej klientów i ci klienci są nieco bardziej lojalni – ale to skala, nie cechy segmentu, generuje lojalność.

Nie istnieje osobny „segment lojalnych klientów”. Każda marka – nawet ta „premium” – żyje głównie z klientów okazjonalnych. Nawet tzw. „heavy buyers” często kupują też konkurencję. I właśnie dlatego marki powinny inwestować w dotarcie do wszystkich, nie w rozwój hipotetycznych bastionów lojalności.

📌 Case z rynku: Producent napoju energetycznego zaprojektował program lojalnościowy tylko dla segmentu „aktywnych, zaangażowanych mężczyzn 18–30 lat, core targetu marki”. Po roku: liczba uczestników – marginalna. Sprzedaż: bez zmian. W analizie okazało się, że największy wolumen sprzedaży pochodził… od kierowców i robotników 40+, kupujących przypadkiem w trasie. Program lojalnościowy powstał dla wyobrażonego segmentu, a nie realnych klientów.

📚 Źródła:

• Andrew Ehrenberg, Byron Sharp – “How Brands Grow”, Oxford University Press, 2010
• Jenni Romaniuk – “Building Distinctive Brand Assets”, 2016
• Nielsen – “Shopper Loyalty & Switching Patterns”, Global Report, 2021
• Binet & Field – “Marketing in the Era of Accountability”, IPA

📊 Dane:

• Ehrenberg-Bass: w większości kategorii 20% klientów odpowiada za 50–60% zakupów, ale ta grupa równie często kupuje konkurencję
• Nielsen (2021): przeciętny „lojalny” klient FMCG ma w koszyku minimum 3 konkurencyjne marki danej kategorii
• Analiza paneli zakupowych: marki, które próbowały „wzmacniać lojalność” przez komunikację segmentową, nie zwiększały wolumenu – tylko koszty

💡 Wnioski praktyczne:

• Nie ma „lojalnych segmentów” – są tylko klienci, którzy kupują cię częściej, bo jesteś łatwy do znalezienia i przypomnienia
• Strategia wzrostu marki to zwiększanie liczby kupujących, a nie zawężanie się do „naszych” ludzi
• Prawdziwa lojalność to faktyczne zakupy, nie deklaracje – a te wynikają z dostępności, zasięgu i obecności mentalnej, nie z „wartości marki”

🧱 MIT 16: „Segmentacja pozwala tworzyć produkty skrojone idealnie pod potrzeby odbiorców”

Wersja rynkowa: „Dzięki segmentacji wiemy, czego naprawdę chcą nasi konsumenci – możemy projektować produkty, które idealnie trafiają w ich potrzeby. To zwiększa szanse rynkowe i pozwala zdobyć przewagę konkurencyjną.”

Wersja rzeczywista: W teorii brzmi świetnie – ale w praktyce większość nowych produktów zaprojektowanych „pod segment” kończy się porażką. Dlaczego? Bo ludzie nie chcą produktów skrojonych „pod nich” – chcą produktów łatwo dostępnych, prostych do zrozumienia i znanych. Dostosowanie oferty do mikroskopijnych różnic w preferencjach konsumenckich zwykle prowadzi do rozcieńczania marki, nadprodukcji wariantów i dezorientacji na półce.

Segmenty nie kupują – kupują ludzie w kontekście. A ci ludzie nie chcą wybierać spośród 17 wariantów jogurtu stworzonego na podstawie focusów z trzema personami. Oni po prostu chcą czegoś dobrego, dostępnego, znanego i niedrogiego. Zbyt daleko posunięta segmentacja produktowa zabija skalę i marżę – prowadząc do tzw. SKU creep i kanibalizacji.

📌 Case z rynku: Wielka korporacja FMCG wprowadziła nową linię herbat „dopasowanych do nastroju” – „relaksująca dla Introwertyka”, „pobudzająca dla Ekstrawertyka”, „harmonizująca dla Wrażliwca”. Pomysł oparty na badaniach segmentacyjnych i insightach psychograficznych. Po 12 miesiącach: tylko jeden wariant przetrwał, sprzedaż poniżej prognoz, większość konsumentów nie rozumiała różnic. Focus grupy po fakcie: „w sumie… kupiłem tę, która miała ładniejsze opakowanie”.

📚 Źródła:

• Romaniuk, Jenni – “Building Distinctive Brand Assets”, Ehrenberg-Bass Institute, 2016
• Nielsen – “Innovation Failure in FMCG”, 2020
• Field, Peter – “Brand Innovation: What Works and What Doesn’t”, IPA, 2018
• McKinsey – “Why most product launches fail”, 2021

📊 Dane:

• Nielsen (2020): 85% nowych SKU opartych na segmentacji konsumenckiej wypada z rynku w ciągu 12 miesięcy
• Ehrenberg-Bass: większość konsumentów kupuje te same produkty co wszyscy inni – różnice są marginalne, ale kosztowne
• McKinsey: tylko 5% projektów opartych na deep segmentation osiąga zwrot z inwestycji w ciągu 2 lat – najczęściej przez brak skali

💡 Wnioski praktyczne:

• Twórz produkty łatwe do zrozumienia, rozpoznawalne, dostępne – a nie „idealnie dopasowane do persony 4b”
• Potrzeby rynkowe są bardziej uniwersalne niż marketerzy chcą uwierzyć – to percepcja różnic, nie różnice, napędzają decyzje
• Prawdziwa innowacja to uproszczenie życia klienta, nie nadmiar możliwości

🧱 MIT 17: „Segmentacja pozwala obniżyć koszty pozyskania klienta (CAC)”

Wersja rynkowa: „Dzięki precyzyjnej segmentacji nie przepalamy budżetu. Trafiamy dokładnie tam, gdzie trzeba – do tych, którzy mają większe szanse na konwersję. To pozwala obniżyć koszt pozyskania klienta.”

Wersja rzeczywista: To jedno z najbardziej intuicyjnych, a jednocześnie najbardziej zwodniczych założeń współczesnego marketingu. Segmentacja może prowadzić do obniżenia CAC – ale tylko w mikroskali i najczęściej krótkoterminowo. W praktyce, im bardziej zawężamy target, tym bardziej rośnie koszt dotarcia per osoba, spada zasięg i ograniczamy sobie pulę przyszłych klientów.

Dodatkowo – dane z Meta, Google i badania IPA pokazują, że największe spadki CAC następują nie przy hiperprecyzji, tylko przy maksymalizacji efektywnego zasięgu. Algorytmy uczą się szybciej i lepiej, gdy mają większe wolumeny danych. A to znaczy, że komunikacja szeroka, z dobrym kreacyjnym insightem, pozwala na niższy CAC niż hiperpersonalizowany content do 5 segmentów.

📌 Case z rynku: Start-up z branży DTC zbudował kampanię opartą na precyzyjnej segmentacji: 3 grupy klientów, 3 zestawy komunikatów, 3 różne landing pages. CAC w pierwszym miesiącu: 96 PLN. Po przetestowaniu jednej kampanii broad targetingowej, opartej na silnym haśle i jasnej ofercie: CAC spadł do 51 PLN. Dlaczego? Bo algorytm miał więcej przestrzeni do optymalizacji. A użytkownik szybciej zrozumiał, co marka mu oferuje.

📚 Źródła:

• Meta – “Broad Targeting vs Narrow Targeting Efficiency Study”, 2023
• Les Binet – “How Not to Waste a Crisis”, IPA, 2021
• Google – “Efficiency vs Scale in Performance Marketing”, 2022
• Ehrenberg-Bass – “Brand Growth and Cost Efficiency”, 2020
• Nielsen – “ROI of Mass Marketing vs Precision Targeting”, 2021

📊 Dane:

• Meta (2023): w 84% przypadków kampanie broad miały niższy CAC i wyższy ROAS niż kampanie oparte na zawężonej segmentacji
• Google (2022): kampanie SEM z szerokim match type i silnym value proposition miały średnio 28% niższy CPA
• IPA: długoterminowo kampanie szerokie są 60% bardziej efektywne kosztowo niż kampanie targetujące „high propensity buyers”

💡 Wnioski praktyczne:

• Segmentacja obniża CAC tylko wtedy, gdy poprawia propozycję wartości, nie ogranicza zasięgu
• Koszt pozyskania nie wynika z „trafienia w personę”, tylko z trafienia w moment i jasność oferty
• Chcesz niższego CAC? Daj algorytmowi przestrzeń i skalę, nie instrukcję obsługi z segmentu C3/M2 z insightem o „przestrzeni wewnętrznej”

🧱 MIT 18: „Segmentacja jest potrzebna, żeby prowadzić skuteczny performance marketing”

Wersja rynkowa: „Performance to nie ATL – tu liczy się precyzja. Jeśli nie wiesz, do kogo targetujesz, nie sprzedasz. Dlatego segmentacja to podstawa każdego skutecznego performance’u.”

Wersja rzeczywista: W teorii brzmi to logicznie – ale w praktyce performance marketing już dawno przestał być ręcznie targetowaną snajperką, a stał się grą o algorytmiczne rozumienie kontekstu, skali danych i jakości sygnału. Prawda jest taka: to nie marketerzy segmentują użytkowników – robią to systemy Google, Meta, TikTok i Amazon. I robią to lepiej, szybciej, taniej i bez naszych power pointów z insightami.

W dodatku badania pokazują, że nadmiarowa segmentacja performance’owa prowadzi do rozmycia sygnału, braku learningu i przepalania budżetu, bo algorytm nie ma wystarczającej liczby danych na każde podzielone SKU czy personę. Z kolei kampanie z pojedynczym komunikatem, szerokim targetem i silnym creative’em uczą się szybciej i domykają lepiej. Segmentacja to dziś często zbędny hamulec.

📌 Case z rynku: Duża marka beauty prowadziła kampanię na Meta Ads z 5 osobnymi zestawami reklam dopasowanymi do 5 person. CTR-y różniły się nieznacznie, ale CPA był niestabilny. Po przejściu na jedno szerokie ad set z dynamic contentem i broad targetem: CPA spadł o 38%, a ROAS wzrósł o 2,4x. Najlepszym performance’em okazało się „masowe testowanie, nie mikrotargetowanie”.

📚 Źródła:

• Meta – “Performance Optimization and the Power of Broad Targeting”, 2023
• Google – “Smart Bidding and the Limits of Segmentation”, 2021
• Nielsen – “How Not to Over-Optimize Performance Campaigns”, 2022
• Ehrenberg-Bass – “Distinctiveness > Precision: What Makes Brands Grow”, 2020
• Binet & Field – “The 60/40 Rule: Still Valid in Performance?”, IPA, 2022

📊 Dane:

• Meta (2023): 74% kampanii z broad targetingiem i jednym komunikatem miało lepszy CPA niż kampanie z podziałem na segmenty
• Google: segmentacja według wieku, płci, lokalizacji i intencji nie poprawiała skuteczności w kampaniach Smart Shopping i PMax – wręcz przeciwnie
• Nielsen (2022): 61% przepalonych budżetów performance’owych to efekt nadmiernej granularności targetowania

💡 Wnioski praktyczne:

• Performance marketing nie opiera się już na segmentacji – opiera się na sygnale, danych i szybkości testowania
• Twoje zadanie to nie „ustalić idealną grupę docelową”, ale zbudować przekaz, który system zinterpretuje i zoptymalizuje
• Najlepsze efekty daje jedna kampania, dobrze zrobiona, na szeroko – z jasnym przekazem, wyrazistym brandingiem i czytelnym CTA

🧱 MIT 19: „Segmentacja jest podstawą komunikacji w marketingu B2B”

Wersja rynkowa: „B2B to nie FMCG. Tu każdy klient jest inny, decyzje są złożone, a komunikacja musi być personalizowana. Segmentacja to podstawa, żeby zrozumieć potrzeby decydentów, branż, poziomów w organizacji.”

Wersja rzeczywista: To prawda, że proces zakupowy w B2B jest bardziej skomplikowany. Ale nie oznacza to, że segmentacja per persona czy per branża jest skuteczna. Wręcz przeciwnie – realne dane pokazują, że w B2B decyzje podejmuje zespół (buying committee), a nie konkretna osoba z „persony”, i że te zespoły myślą bardzo podobnie w wielu branżach. Co więcej – większość marek B2B rośnie, pozyskując klientów spoza swojego „core targetu”.

Segmentacja w B2B jest często uzasadnieniem dla nadmiernego komplikowania komunikacji – zamiast budować silny, zrozumiały przekaz, marketerzy tworzą osobne slidedecki dla CTO, CFO i „procurement officerów”. W efekcie nikt nie rozumie, czym ta firma się właściwie zajmuje. A przecież marka B2B – jak każda inna – musi być mentalnie dostępna, prosta do zakotwiczenia i rozpoznawalna.

📌 Case z rynku: Platforma SaaS targetowała tylko segment „chief marketing officers w e-commerce powyżej 50 mln obrotu”. Przez 18 miesięcy growth był marginalny. Po rozszerzeniu komunikacji na wszystkie firmy powyżej 5 mln obrotu i skupieniu się na jasnym przekazie (automatyzacja = więcej sprzedaży): ROAS wzrósł o 180%, liczba triali 4x. Komunikacja szeroka i prosta > segmentowa i zindywidualizowana.

📚 Źródła:

• Ehrenberg-Bass – “Marketing to Businesses: What Works and Why”, 2020
• LinkedIn B2B Institute – “The 95:5 Rule in B2B Marketing”, Jon Lombardo & Peter Weinberg, 2019
• IPA – “The Long and the Short of B2B”, Field & Binet, 2021
• Gartner – “B2B Buying Journey Complexity Report”, 2022

📊 Dane:

• LinkedIn: 95% potencjalnych klientów B2B nie jest „w rynku” w danym momencie – targetowanie tylko aktywnych segmentów oznacza pominięcie 19/20 szans
• Gartner (2022): decyzje B2B są podejmowane przez średnio 6,8 osób, a persony rzadko pokrywają ten skład
• Ehrenberg-Bass: firmy B2B rosną poprzez dotarcie do szerokiego rynku i utrwalanie pamięci marki, nie dzięki mikrosegmentacji

💡 Wnioski praktyczne:

• W B2B kluczowe jest mentalne pierwszeństwo (mental availability) – kto przyjdzie na myśl jako pierwszy, ten wygra przetarg
• Lepsza jedna spójna komunikacja do całej firmy niż 4 różne persony i chaos
• Marka B2B działa jak każda inna: musi być rozpoznawalna, łatwa do zapamiętania i zrozumienia. Reszta to slajdy dla zarządu

🧱 MIT 20: „Segmentacja zwiększa efektywność kreatywną kampanii”

Wersja rynkowa: „Dopasowując kreację do segmentu – jego języka, potrzeb i stylu życia – jesteśmy w stanie stworzyć skuteczniejsze, bardziej angażujące reklamy. Segmentacja pozwala lepiej 'trafić’ z przekazem i zwiększyć efektywność kampanii.”

Wersja rzeczywista: To klasyczny przykład logicznie brzmiącego założenia, które nie wytrzymuje zderzenia z empirią. Efektywność kreatywna nie rośnie dlatego, że dopasowujesz reklamę do persony – tylko dlatego, że tworzysz silny, zapamiętywalny i rozpoznawalny przekaz. Jeśli reklama jest dobra, to działa na wszystkich. A jeśli działa tylko na jeden segment – to znaczy, że nie jest wystarczająco dobra.

Badania IPA, The Lab oraz danych platformowych (Meta, YouTube) pokazują, że kreatywnie skuteczne kampanie to kampanie masowe, oparte na prostym pomyśle, dużym brandingu i wyrazistym tonie. Gdy zaczynasz segmentować kreację, tworzysz mikroprawdy, które nie rezonują wystarczająco szeroko – i często komunikujesz się zbyt wąsko, zbyt subtelnie i zbyt długo.

📌 Case z rynku: Marka odzieżowa stworzyła 6 spotów – każdy dla innego segmentu kobiet (młoda mama, aktywna singielka, minimalistka, itp.). Spoty były idealnie „dopasowane” do insightów z segmentacji. Problem? Żadna z kampanii nie osiągnęła istotnego brand liftu, a najczęstszy komentarz: „nie wiem, o jaką markę chodziło”. Po czasie wypuścili jedną mocną kreację, z prostym hasłem i znanym ambasadorem – efekt: recall +34%, sprzedaż +18%.

📚 Źródła:

• Binet & Field – “The IPA Databank: The Drivers of Creative Effectiveness”, 2021
• The Lab – “The 3 Dimensions of Creative Impact”, 2023
• Meta – “Creative Matters: What Drives Ad Recall?”, 2022
• Ehrenberg-Bass – “How Brands Grow – Part 2”, 2016

📊 Dane:

• IPA: kampanie z szerokim targetem i jedną kreacją osiągają średnio 2x większy efekt biznesowy niż kampanie segmentowane
• Meta: brand recall jest silnie skorelowany z prostotą, emocją i distinctive brand assets – nie z personalizacją
• The Lab (2023): kreacje, które trafiają do „wszyscy i nikt”, mają o 41% wyższy impakt emocjonalny niż kreacje do mikrosegmentów

💡 Wnioski praktyczne:

• Chcesz skutecznej kreacji? Zrób jedną, mocną, zapamiętywalną i powtarzaj ją do znudzenia
• Segmentacja nie zwiększa efektywności – rozmywa komunikację
• Jeśli Twoja kreacja działa tylko na „singielkę z Mokotowa, 28 lat, lubiącą jogę i Biobazę”, to znaczy, że jest za słaba na rynek

🧱 MIT 21: „Segmentacja jest niezbędna, by dopasować media mix do zachowań konsumenta”

Wersja rynkowa: „Różne segmenty konsumentów korzystają z różnych mediów – dlatego musimy zrozumieć ich styl życia i preferencje mediowe, żeby optymalnie dobrać kanały dotarcia. Bez segmentacji nie da się efektywnie planować mediów.”

Wersja rzeczywista: To mit, który przetrwał erę „cross-media indexów” i focusów robionych w Excelu. Dziś planowanie mediów nie opiera się na tym, „gdzie są nasze persony”, ale gdzie są wszyscy ludzie, którzy mogą nas kupić – teraz lub w przyszłości. A ponieważ ci ludzie korzystają z tych samych mediów – Google, Meta, YouTube, TikTok, linearna TV (wciąż!) – różnice segmentacyjne są marginalne wobec potęgi zasięgu.

Dane pokazują, że zasięg > precyzja. Że kampanie szerokie, które konsekwentnie budują dostępność mentalną i fizyczną w topowych kanałach, dowożą wzrost. Natomiast segmentacyjne rozczłonkowanie mediów (np. „LinkedIn tylko dla B2B managerów” lub „Pinterest tylko dla matek z dziećmi”) prowadzi do dyspersji budżetu, braku synergii i niespójnego brandingu.

📌 Case z rynku: Marka AGD zbudowała 4 scenariusze mediowe – każdy dla innego segmentu z TGI. Miało być „efektywnie”. Po 3 miesiącach: CTR-y dobre, ale brand lift i sprzedaż – marginalne. Powód? Każdy segment widział inną kampanię, w innym miejscu i czasie. Konsument: „Chyba widziałem coś o tej marce… ale nie wiem co.” Następna kampania: jedna, ta sama kreacja, na YouTube i TV – zasięg 62%, recall +28%, sprzedaż +12%. Segmentacja ustąpiła miejsca synergii.

📚 Źródła:

• Les Binet – “The Power of Reach: Why Mass Media Still Matter”, IPA, 2022
• Google – “Planning for Reach, Not Precision”, 2021
• Nielsen – “Cross-Media Reach Analysis: Do Segments Matter?”, 2022
• WARC – “Stop Targeting Millennials”, 2020
• Meta – “Broad Media Mix = Better CAC”, 2023

📊 Dane:

• IPA: kampanie z zasięgiem >60% populacji targetowanej przynoszą 2,3x wyższy efekt sprzedażowy niż kampanie dopasowane do segmentów mediowych
• Nielsen: w 88% przypadków różnice mediowe między segmentami psychograficznymi są statystycznie nieistotne
• Meta: media mix planowany szeroko, z jednolitą kreacją, generuje średnio 28% niższy CPA i o 19% wyższy ROAS

💡 Wnioski praktyczne:

• Nie planuj mediów na podstawie person – planuj je na podstawie tego, gdzie są zasięgi i realne CPM-y
• Segmentacja mediowa to najczęściej usprawiedliwienie dla fragmentaryzacji i braku odwagi budżetowej
• Synergia, powtarzalność i zasięg – to 3 słowa klucze w nowoczesnym media planningu

🧱 MIT 22: „Segmentacja pozwala mówić językiem klienta i budować lepszy ton komunikacji”

Wersja rynkowa: „Dzięki segmentacji możemy dopasować ton komunikacji do stylu i wrażliwości konkretnej grupy. Młodzi chcą luzu, baby boomersi – szacunku. Segmentacja to sposób, by mówić jak oni, a nie do nich.”

Wersja rzeczywista: Marketing nie jest od tego, żeby przypodobać się każdemu z osobna. Ludzie nie kupują marek, które mówią „ich językiem”, tylko marki, które są łatwe do zauważenia, przypomnienia i rozpoznania. Jasność, powtarzalność i rozpoznawalność tonu komunikacji działają lepiej niż językowe gimnastyki do segmentów.

Dodatkowo – badania pokazały, że większość ludzi nie rozpoznaje różnic w tonalności reklamowej między grupami, a „dopasowany” styl często kończy jako cringowy lub sztuczny. Młodzież rozpozna, że stary brand udaje Tiktokera. Seniorzy wyczują, że ktoś udaje ciepłą babcię. Skutek? Utrata wiarygodności i rozmycie marki.

📌 Case z rynku: Bank komercyjny zaprojektował 3 różne tony głosu: „dynamiczny i śmiały” dla młodych, „profesjonalny i partnerski” dla przedsiębiorców, „ciepły i pomocny” dla seniorów. Problem? Marka przestała brzmieć jak jedna organizacja. Po roku badanie brand lift pokazało, że ludzie nie potrafią powiedzieć, „kim jest ta marka”. Ton dopasowany do segmentu zniszczył spójność głosu.

📚 Źródła:

• Ehrenberg-Bass – “Category Entry Points and Brand Voice Consistency”, 2022
• WARC – “Tone of Voice in Advertising: A Consistency Playbook”, 2021
• IPA Databank – “What Makes Brands Memorable”, Binet & Field, 2020
• Jenni Romaniuk – “Distinctive Brand Assets: Verbal Elements”, 2019

📊 Dane:

• Ehrenberg-Bass: spójny ton głosu poprawia brand recognition o 37% niezależnie od grupy wiekowej czy dochodowej
• WARC: marki, które zmieniały ton w zależności od kampanii/segmentu, miały 2x niższy efekt długoterminowy
• IPA: uniwersalność tonu i przekazu silnie koreluje z efektem „mentalnej dostępności”

💡 Wnioski praktyczne:

• Twój ton głosu powinien być spójny, wyrazisty i powtarzalny, a nie „dopasowany do persony”
• Jeśli komunikacja do młodych wymaga zupełnie innego języka niż do starszych – to nie masz marki, tylko teatrzyk reklamowy
• Ludzie chcą, żeby marki były wyraziste i rozpoznawalne – nie żeby grały pod nich

🧱 MIT 23: „Segmentacja pozwala odkryć tzw. insight konsumencki”

Wersja rynkowa: „Dzięki segmentacji możemy wejść głębiej – zrozumieć potrzeby, motywacje, wewnętrzne napięcia i wartości konkretnych grup. To z nich rodzą się insighty – prawdziwe perełki, które stają się fundamentem wielkich kampanii.”

Wersja rzeczywista: To jedno z najbardziej mitologizowanych pojęć w marketingu. W rzeczywistości, większość tzw. insightów konsumenckich to generyczne banały, które równie dobrze można przypisać każdemu znakowi zodiaku (patrz rozdział o AstroSegmentum™). A segmentacja jedynie potęguje to zjawisko – tworząc iluzję „głębi”, która jest tylko sprytnym opakowaniem oczywistości.

Insight nie rodzi się z segmentacji – rodzi się z obserwacji kontekstu, zachowań, ograniczeń poznawczych i społecznych rytuałów, nie z focusów z 8 osobami mówiącymi, że „brakuje im czasu, ale chcą zadbać o siebie”. A jednak te pseudo-insighty na bazie segmentów pojawiają się w prezentacjach agencji, uzasadniając kreację, która i tak już została wymyślona wcześniej.

📌 Case z rynku: Agencja strategiczna zrobiła badanie segmentacyjne dla marki płatków śniadaniowych. Wyszło, że „młodzi dorośli w dużych miastach czują presję produktywności i tęsknią za momentem luzu”. Z tego stworzono insight: „W świecie, który goni, chcę na chwilę zwolnić.” Po kampanii sprzedaż nie drgnęła. Dlaczego? Bo każdy brand mógłby użyć tego samego insightu. Nie był ani unikalny, ani powiązany z zachowaniem. Był po prostu ładny.

📚 Źródła:

• Byron Sharp – “How Brands Grow”, rozdział o błędnych interpretacjach psychografii
• Phil Barden – “Decoded: The Science Behind Why We Buy”, 2013
• Les Binet & Sarah Carter – “Marketing Myth-Busting: IPA Effectiveness Series”, 2020
• Paul Feldwick – “The Anatomy of Humbug”, 2015
• Nielsen – “Consumer Insights That Work (And Those That Don’t)”, 2021

📊 Dane:

• Nielsen (2021): 74% insightów w raportach agencji było nieweryfikowalnych behawioralnie
• IPA: kampanie oparte na insightach „opartych na wartościach i emocjach segmentów” miały niższą efektywność ROAS niż te oparte na realnym zachowaniu i kontekście
• Feldwick: większość insightów używanych w strategiach marek to powtórzone frazy z kultury popularnej lub focusów

💡 Wnioski praktyczne:

• Dobry insight = obserwacja kontekstu + konkretne zachowanie + napięcie poznawcze
• Segmentacja nie daje insightu – daje ci iluzję, że coś zrozumiałeś
• Zanim powiesz „to jest nasz insight” – zapytaj: czy to brzmi jak zdanie z horoskopu, czy jak realne zachowanie, które można zmierzyć i powtórzyć?

🧱 MIT 24: „Segmentacja pozwala dostosować customer journey do różnych typów użytkowników”

Wersja rynkowa: „Różne segmenty podejmują decyzje w inny sposób, w innym tempie, z innym zestawem barier. Dzięki segmentacji możemy zaprojektować różne ścieżki zakupowe, lepiej dopasowane do oczekiwań poszczególnych grup.”

Wersja rzeczywista: To brzmi jak podręcznik UX konsultanta z 2012 roku. W rzeczywistości – większość ścieżek zakupowych jest chaotyczna, nieliniowa, wspólna dla wielu grup i podatna na przypadek oraz dostępność, a nie „model segmentu 4c z barierą samowiedzy egzystencjalnej”.

Badania pokazują, że ścieżki zakupowe różnią się mniej między segmentami, niż nam się wydaje – i że większość konsumentów działa pod wpływem impulsu, kontekstu, powtarzalnej ekspozycji na markę oraz prostoty oferty. W tym sensie projektowanie „osobnych customer journeys dla każdej persony” to przerost formy nad efektem, który prowadzi do nadmiaru narzędzi, landingów, lejków i treści, które nikt nie potrzebuje.

📌 Case z rynku: Globalna firma SaaS zaprojektowała „adaptive journey” dla czterech typów klientów. Mieli osobne sekwencje mailowe, content gating, landingi i trial flow. Po 6 miesiącach: najlepszy performance miała wersja generyczna, która łączyła 80% wspólnych elementów. Po analizie Hotjara i danych z GA4 okazało się, że klienci zachowują się podobnie niezależnie od „profili” – szukają szybkiej odpowiedzi, wersji demo i ceny.

📚 Źródła:

• Google & CEB – “The Messy Middle”, 2020
• Ehrenberg-Bass – “Patterns in Purchase Behaviour”, 2019
• Gartner – “The B2B Buying Journey is Chaotic”, 2021
• McKinsey – “Rethinking Customer Experience Design”, 2022
• Nielsen – “Decoding the Purchase Journey”, 2021

📊 Dane:

• Google (2020): w 73% przypadków customer journey nie przebiega według liniowego modelu – jest oparta na dostępności, emocji i przypadkowym bodźcu
• Gartner: 77% firm B2B twierdzi, że ich kupujący przeszli ścieżkę „nieprzewidywalną, nieliniową i z licznymi powrotami”
• Nielsen: różnice w journey między segmentami psychograficznymi są mniejsze niż różnice między kategoriami zakupowymi

💡 Wnioski praktyczne:

• Customer journey to system emergentny, nie sekwencyjna ścieżka – nie da się jej zdefiniować osobno dla każdego segmentu
• Lepiej projektować jedną, prostą, klarowną ścieżkę, która działa na wszystkich, niż pięć złożonych, których nikt nie skończy
• Journey projektujemy nie „dla persony” – tylko dla realnego użytkownika w realnym kontekście zakupowym

🧱 MIT 25: „Segmentacja zwiększa lojalność, bo lepiej odpowiada na potrzeby klientów”

Wersja rynkowa: „Jeśli klient czuje, że marka go rozumie – zostaje z nią na dłużej. Dlatego segmentacja pozwala zbudować głębszą więź, zwiększyć lojalność i wydłużyć cykl życia klienta (CLV).”

Wersja rzeczywista: To mit zbudowany na romantycznym przekonaniu, że lojalność jest funkcją emocjonalnego dopasowania. W praktyce – jak pokazuje 40 lat danych Ehrenberg-Bass – lojalność to funkcja dostępności i skali. Lojalność rośnie wraz z wielkością marki i częstotliwością jej używania – nie z tym, czy klient czuje się „zaopiekowany przez swój segment”.

Większość konsumentów jest polulojalna – kupuje kilka marek na zmianę, często bez refleksji. Tworzenie ofert, komunikacji i CRM „szytych na miarę segmentu” może dać mikroefekty w CLV, ale nie zmieni fundamentalnego faktu: większość lojalności jest wynikiem nawyku, fizycznej i mentalnej dostępności oraz wygody. Nie „relacji” ani „dopasowania do persony”.

📌 Case z rynku: Marka kawy stworzyła osobne linie produktowe i CRM dla 4 segmentów lojalnościowych. Personalizacja, „komunikacja z duszą”, newslettery „prosto od baristy”. Po roku: najbardziej lojalni byli ci, którzy mieli najbliżej do sklepu z tą kawą. CRM-owa magia podniosła CLV o 2%. Nowe punkty dystrybucji – o 19%. Wniosek? Nie insight, tylko dostępność buduje lojalność.

📚 Źródła:

• Ehrenberg-Bass – “How Brands Grow”, 2010; “Loyalty Myths”, 2019
• Byron Sharp – “Loyalty is an Outcome, Not a Goal”, Journal of Marketing
• Nielsen – “Polyloyalty Across FMCG”, 2020
• WARC – “Don’t Chase Loyalty, Build Memory”, 2021
• IPA – “The Long and the Short of It”, Binet & Field, 2013

📊 Dane:

• Ehrenberg-Bass: większość klientów lojalnych to ci, którzy kupują najczęściej – nie najwierniej
• Nielsen: w 78% kategorii FMCG użytkownicy są „lojalni” wobec 3–5 marek równocześnie
• WARC: personalizacja i segmentacja w CRM podnosi CLV średnio o 2–4%, podczas gdy poprawa dostępności i zasięgu – nawet o 30–50%

💡 Wnioski praktyczne:

• Nie projektuj strategii lojalnościowej na podstawie segmentów – projektuj ją na podstawie dostępności, przypominania i wygody zakupu
• Lojalność to statystyka, nie romantyczna relacja – nie da się jej zbudować insightem z warsztatu z post-itami
• Chcesz lojalności? Bądź obecny, łatwy do znalezienia i wystarczająco dobry, by kupić cię ponownie

🧱 MIT 26: „Segmentacja pozwala dopasować ceny do skłonności zakupowych różnych grup”

Wersja rynkowa: „Niektórzy klienci są bardziej wrażliwi na cenę, inni zapłacą więcej za jakość. Segmentacja pozwala lepiej zrozumieć ich skłonność do wydawania i odpowiednio różnicować ofertę cenową – od wersji premium po value for money.”

Wersja rzeczywista: To klasyczny przypadek, gdy prawda teoretyczna nie przekłada się na praktyczne wyniki biznesowe. Owszem, istnieją różnice w skłonności do płacenia, ale nie są one stabilne w czasie, nie wynikają z osobowości konsumenta i nie uzasadniają segmentacyjnych strategii cenowych w większości kategorii.

Co więcej – badania pokazują, że konsumenci z każdej grupy społecznej kupują produkty premium i value brandy. Nie da się ich trwale przypisać do jednego „segmentu cenowego”, bo realne zachowanie zależy od kontekstu: nastroju, okazji, impulsu, promocji, kanału zakupu. Dlatego strategia cenowa oparta na segmentach psychograficznych prowadzi najczęściej do kanibalizacji, zamieszania i utraty marginu.

📌 Case z rynku: Duży retailer spożywczy próbował wprowadzić trzy wersje cenowe tego samego produktu: „ekonomiczną”, „standardową” i „premium” – każda dopasowana do innego segmentu. Po 6 miesiącach okazało się, że większość konsumentów kupowała w różnych wariantach, zależnie od dnia i lokalizacji. Segmentacja cenowa nie zwiększyła marży – zmniejszyła rotację i spowodowała chaos logistyczny.

📚 Źródła:

• Ehrenberg-Bass – “Double Jeopardy and Pricing Behaviour”, 2017
• Nielsen – “The Truth About Price Sensitivity”, 2020
• McKinsey – “Rewriting the Rules of Pricing in Consumer Markets”, 2022
• Boston Consulting Group – “Pricing Without Personas”, 2021
• Byron Sharp – “Loyalty, Price, and the Illusion of Segments”, Journal of Marketing

📊 Dane:

• Nielsen (2020): 93% konsumentów w Europie regularnie kupuje zarówno produkty premium, jak i value
• McKinsey (2022): różnice w akceptacji cen w obrębie tej samej osoby są większe niż między różnymi segmentami
• BCG: próby różnicowania pricingu na podstawie „postaw” i „stylu życia” w 78% przypadków nie przyniosły wyższych marż, a zwiększyły complexity operacyjną

💡 Wnioski praktyczne:

• Nie zakładaj, że „grupa A kupuje tanie, a grupa B drogie” – każdy konsument potrafi sięgnąć po value i premium
• Strategie cenowe powinny być oparte na prawdziwym zachowaniu, elastyczności i testach A/B – nie na powerpointowych insightach
• Chcesz lepiej zarządzać ceną? Zrób jeden produkt, jeden cennik i przetestuj elastic price range – zamiast 3 wariantów dla trzech person, które kupują wszystko i tak po swojemu

🧱 MIT 27: „Segmentacja pozwala tworzyć skuteczniejsze strategie promocji i rabatów”

Wersja rynkowa: „Dzięki segmentacji możemy precyzyjnie targetować rabaty – jedni klienci potrzebują impulsu promocyjnego, inni reagują tylko na ekskluzywność. Personalizacja ofert zwiększa konwersję i ogranicza niepotrzebne upusty.”

Wersja rzeczywista: To jedna z tych teorii, które dobrze brzmią w CRM decku – ale nie mają potwierdzenia w masowych danych. W praktyce promocje działają masowo, a nie precyzyjnie. Większość konsumentów reaguje na promocję wtedy, gdy ją widzi, a nie dlatego, że należy do „segmentu poszukiwaczy okazji”. Segmentacyjna personalizacja rabatów ma mikroskalę efektów przy gigantycznej złożoności operacyjnej.

Co więcej, segmentacyjne podejście do promocji często prowadzi do tzw. „promotion overfit” – czyli sytuacji, gdy klient nauczy się, że wystarczy należeć do odpowiedniego segmentu (lub kliknąć 3 razy w newsletter), żeby dostać zniżkę. Skutek? Degradacja postrzeganej wartości, uzależnienie od rabatów, kosztowa pułapka.

📌 Case z rynku: Platforma e-commerce targetowała zniżki tylko do segmentu „wrażliwych cenowo millenialsów z dużych miast”. Otwieralność e-maili była wysoka, CTR-y też. Ale po pół roku: połowa klientów z tego segmentu przestała kupować bez zniżki, a reszta przeniosła się do konkurencji, która zniżkę dawała każdemu. Zysk netto? Spadek o 14%. Koszt targetowania? +6% (optymalizacja, narzędzia, CRM workflowy).

📚 Źródła:

• Byron Sharp – “How Brands Grow Part 2”, rozdział o promocjach i cenie
• McKinsey – “Don’t Overpersonalize Discounts”, 2021
• Deloitte – “The Promotion Trap”, 2022
• Ehrenberg-Bass – “Promotions and Brand Erosion”, 2020
• Harvard Business Review – “When to Personalize Offers – and When Not To”, 2019

📊 Dane:

• McKinsey: firmy stosujące personalizację promocji opartej na segmentacji uzyskały średnio tylko +2% uplift, ale +12% wzrost kosztów operacyjnych
• Deloitte: 79% klientów regularnie korzystających z rabatów „targetowanych” nauczyło się je symulować (np. przez nowe konta, rezygnację z koszyka)
• Ehrenberg-Bass: promocje działają w mechanice zasięgu, nie dopasowania – kluczowe jest, kto zobaczy ofertę, nie „kto jest w segmencie”

💡 Wnioski praktyczne:

• Promocje działają, ale działają lepiej, gdy są proste, jasne i masowe
• Personalizacja rabatów na podstawie segmentu to pułapka kosztowa, która nie poprawia marży
• Zamiast kombinować z „ekspertami od promocji do segmentu 3A” – testuj masowe mechanizmy: cashback, loterie, ograniczenia czasowe i ekspozycję

🧱 MIT 28: „Segmentacja jest niezbędna, by optymalizować marketing automation i lead scoring”

Wersja rynkowa: „Marketing automation działa najlepiej, gdy jest oparty na dobrze zdefiniowanych segmentach. Dzięki temu możemy personalizować treści, śledzić konwersje i lepiej oceniać jakość leadów na podstawie ich profilu behawioralno-psychograficznego.”

Wersja rzeczywista: Marketing automation działa lepiej nie dlatego, że masz dobre persony, tylko dlatego, że masz dobre dane behawioralne. Segmenty oparte na deklaracjach i insightach (np. „introwertyczny analityk z aspiracjami”) są kompletnie nieprzydatne w automatyzacji – bo nie da się ich dobrze identyfikować w real time, ani na nich optymalizować.

Co działa? Zachowanie. Czas reakcji, kliknięcia, długość sesji, sekwencja wizyt, moment otwarcia, źródło wejścia. Realne, twarde sygnały, które można mierzyć i kategoryzować bez wróżenia. A tzw. „lead scoring” – jeśli oparty jest na segmentach z badań jakościowych – jest w zasadzie zgadywaniem opartym na stereotypach.

📌 Case z rynku: B2B software house stworzył 5-personowy lead scoring model oparty na „typach decydentów”: strateg, innowator, sceptyk, pragmatyk, oportunista. Scoring bazował na przypisaniu do typu przez zachowanie. Po analizie: trafność predykcji leadów gotowych do zakupu wynosiła… 23%. Przerzucili się na twarde scoringi aktywności (źródło ruchu + odwiedzone podstrony + CTR + czas reakcji). Trafność: 81%.

📚 Źródła:

• SiriusDecisions (Forrester) – “Demand Unit Waterfall: Real-Time Scoring Beats Personas”, 2020
• McKinsey – “The Failure of Segmentation in Marketing Automation”, 2021
• Hubspot – “Lead Scoring Models: What Actually Works”, 2022
• Harvard Business Review – “AI Is Changing How We Score Sales Leads”, 2023
• Gartner – “Behavioral Signals vs. Segment Scoring in Martech Systems”, 2021

📊 Dane:

• Forrester: segment-based lead scoring wykazuje średnio 35% skuteczności, podczas gdy real-time behavior-based scoring dochodzi do 70–85%
• Hubspot: 79% firm, które korzystały z person w lead scoringu, przeszło w ciągu 18 miesięcy na systemy oparte na zachowaniu i czasie
• McKinsey: firmom stosującym segmentacyjną automatyzację wzrósł CAC o 14% i spadł ROAS o 11% (vs. firmy z AI scoringiem)

💡 Wnioski praktyczne:

• Persony i segmenty to ładna legenda w slajdach, ale nie silnik marketing automation
• Twój system scoringowy nie potrzebuje archetypu – potrzebuje sygnału
• Personalizuj na podstawie kontekstu i zachowania – nie opisu psychologicznego wymyślonego przez agencję

🧱 MIT 29: „Segmentacja pomaga precyzyjniej planować rozwój portfolio produktowego”

Wersja rynkowa: „Dzięki segmentacji możemy zidentyfikować niezaspokojone potrzeby konkretnych grup klientów i tworzyć nowe produkty, które idealnie trafiają w ich oczekiwania. Portfolio rozwijamy na bazie luk między segmentami – dokładnie tak, jak chce klient.”

Wersja rzeczywista: Ten mit opiera się na złudzeniu, że rynek jest jak mapa z białymi plamami, a segmentacja to GPS do wykrywania okazji. Tymczasem większość najbardziej dochodowych innowacji nie powstała jako odpowiedź na segmentowe potrzeby, tylko jako efekt eksploracji technologicznej, dostępności lub… przypadku. Segmentacja może służyć jako rama retrospektywna, ale rzadko kiedy prowadzi do realnych, trafionych decyzji rozwojowych.

Dane pokazują jasno: większość nowych produktów przegrywa, nie dlatego że nie trafia w segment, tylko dlatego że nie osiąga skali, nie zdobywa dystrybucji i nie zostaje zapamiętana. A tzw. „segmentowane portfolio” często prowadzi do kanibalizacji, fragmentacji budżetu i braku synergii między produktami.

📌 Case z rynku: Duża marka kosmetyczna zbudowała portfolio 6 linii – każda dopasowana do innego segmentu psychograficznego (np. „naturalna minimalistka”, „miejska indywidualistka”, „aktywistka planety”). Wynik po 12 miesiącach? Najlepiej sprzedawała się jedna linia – ta, którą reklamowano szeroko i miała pełną dystrybucję w drogeriach. Reszta: niskie obroty, wysokie koszty logistyczne, brak brand salience. Segmentacja portfolio zabiła efektywność.

📚 Źródła:

• Ehrenberg-Bass – “Brand Growth and Product Line Extensions”, 2020
• Nielsen – “Innovation Failure: What Goes Wrong?”, 2019
• McKinsey – “The Paradox of Customer-Centric Innovation”, 2021
• Harvard Business Review – “Why Most Product Launches Fail”, 2011
• Romaniuk & Sharp – “Distinctive Assets and Product Range Confusion”, 2017

📊 Dane:

• Nielsen: 76% nowych produktów, opartych na lukach w segmentacji, nie osiąga założonych celów sprzedażowych
• McKinsey: 64% konsumentów, którzy „idealnie pasują do targetu segmentu”, i tak kupuje produkt dostępny, znany i komunikowany szeroko
• Ehrenberg-Bass: marki z mniejszą liczbą wariantów, ale wyższym zasięgiem, rosną szybciej niż marki z szerokim portfelem i niską dostępnością

💡 Wnioski praktyczne:

• Rozwój portfolio nie zaczyna się od segmentu, tylko od szansy na dystrybucję, kategorię entry point i fizyczną dostępność
• Im bardziej komplikujesz portfolio segmentami, tym trudniej zarządzać budżetem, komunikacją i rotacją
• Zamiast „jednego produktu dla każdego segmentu” – stwórz jeden produkt, który może być używany na różne sposoby

🧱 MIT 30: „Segmentacja pozwala identyfikować i monetyzować nisze”

Wersja rynkowa: „W erze przesyconych rynków zwyciężają ci, którzy znajdują nisze. Dzięki segmentacji możemy odkrywać mikrogrupy z unikalnymi potrzebami i budować dla nich produkty premium, lojalność i wysokie marże. Small is the new big.”

Wersja rzeczywista: To narracja, która brzmi świetnie na konferencjach, ale nie wytrzymuje zderzenia z P&L-em. Nisze istnieją – ale są małe z definicji. A skalowanie biznesu na podstawie nisz wymaga zasobów, których te nisze nie są w stanie zwrócić. W większości przypadków monetyzacja niszy kończy się pułapką kosztów stałych, ograniczonej dostępności i braku skalowalności.

Co więcej – nisze zachowują się dokładnie tak samo jak reszta rynku: kupują to, co dostępne, proste, powtarzalne i mentalnie dostępne. Nawet jeśli nisza deklaruje „unikalność”, to na koniec dnia kupuje to, co znajdzie na półce lub w feedzie. Pseudosegmentacyjna pogoń za „niszowym insightem” to najczęściej samozatrudniony sabotaż wzrostu.

📌 Case z rynku: Startup odzieżowy zaprojektował linię produktów dla „aktywnych introwertyków żyjących w miastach powyżej 1 mln mieszkańców, z dochodem 6-10k zł netto”. Ubrania były „przeciwko hałasowi wizualnemu” i „nienarzucające się”. Media pokochały koncept. Po 9 miesiącach: sprzedaż 30% niższa niż zakładano, brak rotacji, wysoki CAC, brak dystrybucji poza e-commerce. Ludzie „z niszy” owszem – klaskali. Ale nie kupowali.

📚 Źródła:

• Byron Sharp – “Law of Buyer Moderation”, 2010
• Nielsen – “Innovation Breakthroughs: Myth of the Niche”, 2021
• Harvard Business Review – “You Don’t Need to Find a Niche to Grow”, 2020
• Ehrenberg-Bass – “Penetration is the Key to Growth, Not Loyalty or Niche Targeting”, 2018
• IPA – “Broad Reach, Not Deep Segments”, 2022

📊 Dane:

• Nielsen: 83% produktów zaprojektowanych dla nisz nie osiąga rentowności w 24 miesiące
• Ehrenberg-Bass: marki o „niszowym profilu użytkownika” rosną wolniej niż marki o szerokiej penetracji, nawet jeśli nisze są lojalne
• IPA: w kategoriach FMCG nisze stanowią średnio 8–12% wolumenu, ale absorbują 24–35% budżetów mediowych w startujących markach

💡 Wnioski praktyczne:

• Zamiast szukać niszy – szukaj sposobu, by trafić do każdego, kto może cię kupić
• Nie planuj P&L na bazie zachwytu małej grupy – bo entuzjazm nie równa się konwersji
• Skalę buduje się przez mentalną dostępność i fizyczną obecność, nie przez specjalne produkty dla mikrogrup

Zakończenie – Koniec wróżenia, czas na wzrost

Segmentacja była dla wielu marketerów tym, czym dla starożytnych było niebo pełne gwiazd – mapą, która dawała złudzenie kontroli nad chaosem. Tworzyliśmy matryce, persony, archetypy i insighty, które miały uporządkować świat i uczynić strategię czymś przewidywalnym. Ale jeśli ten tekst coś pokazał, to fakt, że wiele z tych map prowadzi donikąd. Że zamiast strategii budowaliśmy rytuał. Zamiast wzrostu – komfort.

Tymczasem marki, które naprawdę rosną, myślą inaczej. Ich punktem wyjścia nie są persony, tylko wszyscy potencjalni kupujący. Ich celem nie jest precyzja – tylko dostępność fizyczna i mentalna. Ich środkiem nie jest psychografia – tylko masowy, długoterminowy zasięg i powtarzalność. I mają na to dane. Powtarzalne, sprawdzalne, empiryczne.

Nie chodzi o to, żeby zburzyć segmentację jako ideę – ale żeby rozmontować jej nienaukową wersję, którą wmawiano nam przez lata. Bo dziś wiemy już, że zachowania konsumenckie nie układają się w psychologiczne klastry. Że lojalność to funkcja penetracji. Że brand-building działa wtedy, gdy nie wykluczamy, tylko włączamy.

Jeśli więc chcesz realnego wzrostu – przestań segmentować jak astrolog. Zamiast tego zacznij zadawać pytania, które naprawdę mają znaczenie: czy jesteśmy dostępni? Czy jesteśmy zapamiętywani? Czy jesteśmy łatwi do kupienia?

Bo marki nie rosną w Excelu.

Marki rosną tam, gdzie kończy się wróżenie – a zaczyna strategia oparta na rzeczywistości.

Pełen tekst Macieja Pichlaka przeczytasz >> TUTAJ.