Ermöglichung der kundenorientierten Segmentierung für B2B-Unternehmen durch KI: Eine Roadmap

In North Carolina ansässig, ist Ingersoll Rand eines der weltweit führenden Konglomerate. Das Unternehmen verfügt über mehrere Geschäftsbereiche, darunter Druckluftsysteme, HVAC-Lösungen und hochentwickelte technologische Produkte, die verschiedenen Branchen wie wissenschaftliche Laboratorien und Frachttransportunternehmen dienen. Es ist außerdem in über 175 Ländern präsent und operiert hauptsächlich im B2B-Segment.

Es ist leicht vorstellbar, wie komplex es sein kann, all ihre Kunden zufriedenzustellen, weswegen sich Ingersoll Rand auf KI verließ, um sie besser zu verstehen.

Indem KI eingesetzt wurde, um ihre umfangreiche und sehr vielfältige Kundenbasis zu segmentieren, konnte das Unternehmen maßgeschneiderte Kampagnen erstellen, die in KPIs wie Öffnungsrate, Klickrate und Konversionen viel besser abschnitten. Einige dieser Kampagnen wurden nach geografischen Gesichtspunkten segmentiert, andere nach Art oder Größe des Unternehmens und wieder andere nach einer Kombination aus all diesen Faktoren. Dies half den Führungskräften des Unternehmens zu verstehen, dass sie einige einzigartige Segmente hatten, die sie zuvor nicht entwickelt hatten. Tatsächlich hätten sie ohne KI möglicherweise nicht bemerkt, dass diese Segmente existierten.

Der Erfolg von Ingersoll Rand zeigt, dass alle Geschäftsleiter etwas verstehen müssen. Die heutige Landschaft ist hyperwettbewerbsorientiert, daher ist es entscheidend, die Kunden zu verstehen. Kunden, die sich nicht anerkannt fühlen oder deren Bedürfnisse durch Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung nicht erfüllt werden, können leicht dazu verleitet werden, zu einem Angebot eines Konkurrenzunternehmens zu wechseln.

Um Ihre Chancen zu erhöhen, Ihre Kunden angemessen zu verstehen, müssen Sie sie in die richtigen Segmente einteilen, da Sie nur so sicherstellen können, welche gemeinsamen Merkmale, Verhaltensweisen und Vorlieben sie haben. Basierend auf diesen Segmenten können Sie maßgeschneiderte Marketingkampagnen und personalisierte Produktangebote erstellen, die Ihre Konversionsraten erheblich steigern.

Durch die Nutzung von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können Unternehmen ihre Bemühungen um die Kundensegmentierung verbessern. Allerdings müssen diese wie alle technologischen Innovationen strategisch eingesetzt werden.

Hier ist ein Leitfaden, der Ihnen hilft, dies zu erreichen.

Warum Kundensegmentierung wichtig ist und wie KI helfen kann?

Grundlegend kann KI uns helfen, indem sie unsere Vorurteile und herkömmlichen Methoden der Kundensegmentierung überwindet. Da ihr Segmentierungsprozess nur durch Daten gesteuert wird, können wir dann lernen, Kundensegmente zu erkennen, die wir nicht in Betracht gezogen haben, und dies deckt einzigartige Informationen über unsere Kunden auf.

Um dies weiter zu erläutern, betrachten wir das folgende Beispiel.

Ein Unternehmen, das sich auf landwirtschaftliche Ausrüstung und Zubehör spezialisiert hat, plant, sein Produktangebot zu erweitern. Das Unternehmen führt eine Segmentierung durch, um sicherzustellen, dass die neuen Produkte relevant sind.

In der Vergangenheit verließ sich das Unternehmen auf einen herkömmlichen Ansatz zur Segmentierung, bei dem Kunden nach geografischer Lage eingeteilt wurden, basierend auf der zugrunde liegenden Annahme, dass Landwirte aus der gleichen Region ähnliche Bedürfnisse haben würden. Zum Beispiel würden sie einen Traktor bewerben, der auf die vermuteten Gemeinsamkeiten zwischen den Farmen im amerikanischen Mittleren Westen ausgerichtet war, wie Wetterbedingungen.

Allerdings stellte das Unternehmen nach der Implementierung von KI fest, dass die geografische Segmentierung nicht der richtige Ansatz war. Durch die Erfassung umfangreicher Daten (einschließlich Kaufhistorie, Farmgröße, Anbauarten, Bewässerungsmethoden, Technologieeinsatz, Automatisierungsgrad und mehr) und die Analyse durch KI-Algorithmen erkannte das Unternehmen, dass die Farmgröße einer der kritischsten Faktoren ist, die die Kaufentscheidung eines Landwirts beeinflussen. Es mag offensichtlich erscheinen: Landwirte mit größeren Farmen haben unterschiedliche Bedürfnisse als die mit kleineren Grundstücken. Dennoch hielten die Führungskräfte des landwirtschaftlichen Ausrüstungsunternehmens an der geografischen Segmentierung fest und hätten möglicherweise nie diesen Prozess geändert, obwohl er nicht die besten Ergebnisse brachte.

Wie können wir also diesen Prozess durchführen?

Unterschiedliche Ansätze zur Kundensegmentierung

Um zu bestimmen, welches Modell Sie für Ihren Kundensegmentierungsansatz anwenden sollten, müssen Sie folgendes berücksichtigen:

• Welche Daten habe ich zur Verfügung? Mit anderen Worten, was weiß ich?

• Was sind die Ziele meines Unternehmens?

• Was weiß ich über meine Kunden?

Basierend darauf können Sie entweder ein unüberwachtes Modell, ein überwachtes Modell oder den gemischten Ansatz anwenden.

• Unüberwacht (K-Means-Clustering, DBSCAN, GMM): Dieses Modell basiert nicht auf vordefinierten Labels und Trainingsdaten, sondern berechnet die optimalen Segmente von Grund auf. Sie können die unüberwachten Algorithmen anwenden:

  • Wenn Sie keine bestimmten Segmente im Sinn haben, insbesondere wenn Sie die KI-Segmentierung zum ersten Mal anwenden und keine zuvor trainierten Datensätze haben

  • Wenn Sie ein dynamisches Unternehmen mit einer sich schnell ändernden Kundenbasis haben und neue Segmente identifizieren möchten

• Überwachtes maschinelles Lernen (Regressionsmodell, Entscheidungsbaum, Random Forest): Wir können diesen Ansatz anwenden, wenn wir ein gelabeltes Trainingsdataset haben, z. B. aus vorheriger Segmentierung oder Domänenwissen. Das überwachte ML-Modell kann dann auf neue Kunden oder Kunden angewendet werden, für die die Segmentierung nicht klar ist

Der gemischte Ansatz kombiniert die Verwendung von unüberwachtem Lernen, um Segmente zu identifizieren, und dann die Anwendung dieser Segmente als Labels, um ein überwachtes Modell zu trainieren. Dieses trainierte Modell kann dann zur Klassifizierung neuer Kunden verwendet werden oder um ein Segment für Kunden zu erstellen, von denen wir keine vollständigen Daten haben.

Seien Sie vorsichtig, wenn Sie den gemischten Ansatz ohne zufällige Stichproben anwenden. Wenn Sie nur die Kunden auswählen, für die Sie vollständige Daten haben, wählen Sie wahrscheinlich Ihre treuesten Kunden, was möglicherweise keine faire Darstellung der gesamten Gruppe ist. Dies führt zu einer voreingenommenen Auswahl, und diese Voreingenommenheit wird nur an die KI weitergegeben.

Herausforderungen und häufige Fehler

KI ist nicht ohne Herausforderungen. Aus meiner Erfahrung sind dies einige der Hindernisse, auf die Sie wahrscheinlich stoßen werden, wenn Sie lernen, die Grundlagen zu meistern.

• Klare Segmentierung: Viele Unternehmen sind sich nicht im Klaren darüber, warum sie segmentieren. Ohne diesen Zweck ist es schwierig für einen KI-gesteuerten Prozess, effektiv zu sein. In solchen Fällen kann ein herkömmlicher Ansatz, der von Menschen durchgeführt wird, besser funktionieren, insbesondere wenn Sie hauptsächlich qualitative Daten haben. Das Gleiche gilt, wenn Sie nur eine kleine Anzahl von Kunden haben.

• Datenqualität: Die Qualität der Ergebnisse, die durch KI erzeugt werden, ist nur so gut wie die Qualität der Daten, die Sie dem System zuführen. Daher ist Ihre Segmentierung nicht genau, wenn Ihre Daten nicht genau sind.

• Ethische Überlegungen: Stellen Sie sicher, dass Sie keine sensiblen Daten und Kriterien in das Modell einbeziehen. Dies ist ein Fehler, den viele Unternehmen gemacht haben, und es hat ihnen sowohl Geld als auch ihren Ruf gekostet. Zum Beispiel wurden in den USA Hypothekenunternehmen wegen vermuteter rassistischer Profilierung ihrer KI-Algorithmen unter Druck gesetzt.

• CRM-Bereitschaft: Da ML eine so neue Technologie ist, sind viele CRM-Systeme (Customer-Relationship-Management) nicht in der Lage, sie zu verarbeiten. Daher erfordert die ordnungsgemäße Integration von Segmenten in die Geschäftsprozesse (Marketingkampagnen, Kontaktpunkte, Verkaufsstrategie) zusätzliche Arbeit. Viele Male springen Besitzer sofort hinein, ohne alle beteiligten Prozesse zu berücksichtigen, und dies führt zu Schwierigkeiten, wenn sie versuchen, KI zu nutzen.

• Mitarbeiterschulung: Mitarbeiter müssen weitergebildet werden, damit sie die KI-Segmentierungsansätze vollständig verstehen. Außerdem ist es wahrscheinlich, dass Sie auf Widerstand stoßen, da die Ergebnisse von KI ihrem Instinkt widersprechen können. Um die Vertrauensbarriere zu überwinden, zeigen Sie einige ihrer positiven Anwendungen und nutzen Sie KI verantwortungsvoll.

• Segmentqualität: Ähnlich wie bei der herkömmlichen Segmentierung sollten die Segmente, die Sie aus dem ML-Modell erhalten, wichtige Kriterien erfüllen und validiert werden:

  • Handhabbar

  • Stabil

  • Ausreichend groß

  • Unterscheidbar

• Domänenwissen und Interpretation: Die Integration und angemessene Verwaltung des Unternehmenswissens ist bei jedem Schritt des Weges, von der Datenvorbereitung bis zur Validierung der Ergebnisse des Modells, sehr wichtig. Außerdem sollten Sie im Hinterkopf behalten, dass sogar ein perfektes maschinelles Lernen nicht 100 % Genauigkeit liefert. Hier ist es, wo Ihr Domänenwissen benötigt wird, und warum es sehr wichtig ist, dass KI und Menschen zusammenarbeiten. Ein weiterer Fehler, den ich oft sehe, ist, dass Entscheidungsträger alles an KI delegieren und deren Vorschläge ohne weitere Fragen blindlings umsetzen. Dies wird wahrscheinlich zu ungünstigen Ergebnissen führen. Lassen Sie uns auch daran erinnern, dass wir am Ende des Tages Menschen sind und unsere Voreingenommenheit immer noch vorhanden ist, wenn wir die Daten interpretieren. Wenn wir uns dessen bewusst sind, können wir weniger anfällig für mögliche Fehler sein.

• Modellaktualisierungen: Wenn Sie eine dynamische Kundenbasis haben oder einen hohen Kundenwechsel, ändern sich das Verhalten und die Vorlieben Ihrer Kunden oft. Stellen Sie daher sicher, dass Sie das Modell regelmäßig aktualisieren und nicht auf veraltete Segmente vertrauen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur KI-gestützten Kundensegmentierung

Jetzt, da Sie sich der Herausforderungen bewusst sind, finden Sie hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen hilft, KI zu implementieren und erfolgreich in Ihre Kundensegmentierungsprozesse zu integrieren.

1. Definieren Sie Ihr Segmentierungsziel. Dazu gehört, die verschiedenen Kriterien zu verstehen, nach denen Sie Ihre Kunden klassifizieren. Hier sind wiederum die von KI generierten Erkenntnisse und Ihre Perspektive als Experte auf dem Gebiet erforderlich. Zusammen können Sie neue Kundensegmente aufdecken und maßgeschneiderte Marketingkampagnen erstellen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

2. Stellen Sie sicher, dass die Daten verfügbar sind: Stellen Sie sicher, dass KI Zugang zu umfassenden Kundendaten hat, oder wenn Ihre Daten unvollständig sind, finden Sie einen Weg, damit umzugehen. Eine Möglichkeit dazu kann der gemischte Modellansatz sein. Wir haben es bereits erwähnt, aber es kann nicht genug betont werden: Die Ergebnisse sind nur so gut wie die Daten, mit denen KI arbeitet.

3. Bewältigen Sie die Datenbegrenzungen: Wenn Sie begrenzte Daten haben, wählen Sie eine zufällige Stichprobe aus Ihrer Kunden-Datenbank aus und sammeln Sie zusätzliche Daten von ihnen. Dann wenden Sie den gemischten Ansatz an, um Ihre Ergebnisse zu maximieren.

4. Wählen Sie Ihren Modellansatz und wenden Sie das ausgewählte Modell auf die erhaltenen Daten an

5. Wählen Sie die optimale Anzahl von Segmenten: Es gibt verschiedene Techniken, um die optimale Anzahl von Segmenten zu berechnen. Die bekanntesten sind die Ellbogenregel und die Lückenanalyse.

6. Verstehen Sie die unterschiedlichen Kriterien der Segmente und interpretieren Sie die Ergebnisse: Welche sind die Schlüsselvariablen, nach denen Ihre Kunden identifiziert werden? Was sind ihre Wahrnehmungen, und wie können sie vermarktet werden? Damit der Segmentierungsprozess funktioniert, müssen Sie nach der Validierung der Genauigkeit des Modells die verschiedenen Segmente überprüfen und bestimmen, ob die Variablen, die diese Segmente antreiben, angemessen für Ihr Geschäftsmodell sind.

Zum Schluss, aber nicht weniger wichtig, verwende ich als Ressource für eine angemessene Segmentierungsbildgebung Parallelkoordinaten, bei denen ich vier Segmente identifiziere: hochwertige Einkäufer, Budget-Einkäufer, Technikbegeisterte und gelegentliche Einkäufer. Ich messe Kategorien wie monatliche Ausgaben und Kaufhäufigkeit für jedes dieser Segmente, da dies mir hilft, meine Kunden besser zu verstehen.

Schlussgedanken

Wie wir besprochen haben, kann die KI-gestützte Kundensegmentierung B2B-Unternehmen helfen, ein klareres Bild davon zu erhalten, wer ihre Kunden sind und welche Faktoren ihre Entscheidungen beeinflussen. Sobald Sie diese Informationen haben, können Sie sie nutzen, um personalisierte Kampagnen und Erfahrungen zu erstellen, die mehr Wert für Ihre Kunden bieten.

Indem Sie der in diesem Leitfaden skizzierten Roadmap folgen, können Sie KI-Algorithmen nutzen, um Ihre Segmentierungsprozesse zu verbessern und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die Ihr Wachstum vorantreiben und Ihre Kundenbindungskennzahlen steigern, was zu einer besseren Verbindung mit Ihren Kunden und einem soliden Gefühl der Loyalität gegenüber Ihrer Marke führt.

Dies ist insbesondere in der B2B-Welt und vor allem für High-Tech-Produkte von entscheidender Bedeutung, da die Bedürfnisse der Kunden sich schnell ändern und die technologischen Erwartungen rasch evolvieren. Eine angemessene Segmentierung Ihrer Kunden kann den Unterschied zwischen der Lieferung eines Spitzenprodukts und etwas ausmachen, das den relevanten Produkt-Markt-Fit nicht erreicht.