Ενεργοποίηση της διασέγκρισης πελατών με τη βοήθεια του AI για τις επιχειρήσεις B2B: Ένας οδηγός

Βάσει της Βόρειας Καρολίνας, η Ingersoll Rand (IR ) είναι eine από τις μεγαλύτερες εταιρείες του κόσμου. Η εταιρεία διαθέτει πολλές επιχειρηματικές γραμμές, συμπεριλαμβανομένων συστημάτων συμπιεσμένου αέρα, λύσεων HVAC και προηγμένων τεχνολογικών προϊόντων που εξυπηρετούν διάφορους κλάδους, όπως επιστημονικά εργαστήρια και εταιρείες μεταφοράς εμπορευμάτων. Επίσης, έχει παρουσία σε περισσότερες από 175 χώρες, λειτουργώντας κυρίως στο τμήμα B2B.

Με αυτό στο μυαλό, είναι εύκολο να φανταστείτε πόσο複雑 μπορεί να είναι να ικανοποιήσει όλους τους πελάτες της, και γι’ αυτό η Ingersoll Rand αναζήτησε τη βοήθεια του AI για να τους κατανοήσει καλύτερα.

Βάσει της χρήσης του AI για τη διασέγκριση της εκτεταμένης και πολύ διαφορετικής βάσης πελατών, η εταιρεία ήταν σε θέση να δημιουργήσει προσωποποιημένες εκστρατείες που είχαν πολύ καλύτερη απόδοση σε δείκτες όπως τα ποσοστά ανοίγματος, τα ποσοστά κλικ και οι μετατροπές. Κάποιες από αυτές τις εκστρατείες ήταν διασέγκριση με γεωγραφικά κριτήρια, ενώ άλλες ήταν με τύπο ή μέγεθος επιχείρησης, και άλλες ήταν συνδυασμός όλων των παραπάνω. Αυτό βοήθησε τους ηγέτες της εταιρείας να κατανοήσουν ότι είχαν κάποιες μοναδικές διασέγκριση που δεν είχαν αναπτύξει πριν.

Η επιτυχία της Ingersoll Rand δείχνει κάτι που όλα τα ηγετικά στελέχη των επιχειρήσεων πρέπει να κατανοήσουν. Το σημερινό τοπίο είναι υπερ-ανταγωνιστικό, και γι’ αυτό η κατανόηση των πελατών είναι κρίσιμη. Οι πελάτες που δεν αισθάνονται αναγνωρισμένοι ή που δεν ικανοποιούν τις ανάγκες τους από το προϊόν ή την υπηρεσία σας possono εύκολα να μεταφερθούν σε μια ανταγωνιστική προσφορά.

Για να βελτιώσετε τις πιθανότητες να κατανοήσετε τι περιμένουν οι πελάτες σας, πρέπει να τους διασέγκρισετε σωστά, καθώς μόνο così θα γνωρίζετε με βεβαιότητα ποιες είναι οι κοινές χαρακτηριστικές τους, συμπεριφορές και προτιμήσεις. Βάσει αυτών των διασέγκρισεων, μπορείτε να δημιουργήσετε προσωποποιημένες εκστρατείες μάρκετινγκ και προσωποποιημένες προσφορές προϊόντων, οι οποίες αυξάνουν σημαντικά τους δείκτες μετατροπής.

Με τη χρήση τεχνολογιών όπως το AI και το ML, οι εταιρείες possono δώσει μια ώθηση στις προσπάθειές τους για τη διασέγκριση πελατών. Ωστόσο, όπως και όλες οι τεχνολογικές καινοτομίες, πρέπει να υιοθετηθούν στρατηγικά.

Εδώ είναι ένας οδηγός για να σας βοηθήσει να το επιτύχετε.

Γιατί η διασέγκριση πελατών έχει σημασία, και πώς μπορεί το AI να βοηθήσει;

Βασικά, το AI μπορεί να μας βοηθήσει υπερβαίνοντας τις προκαταλήψεις και τις συμβατικές μεθόδους διασέγκρισης των πελατών μας. Επειδή η διαδικασία διασέγκρισης του AI βασίζεται μόνο σε δεδομένα, μπορούμε να μάθουμε για διασέγκριση πελατών που δεν είχαμε σκεφτεί, και αυτό αποκαλύπτει μοναδικές πληροφορίες για τους πελάτες μας.

Για να το εξηγήσω περαιτέρω, ας δούμε το ακόλουθο παράδειγμα.

Μια εταιρεία που ειδικεύεται σε εξοπλισμό γεωργίας και προμήθειες έχει ως στόχο να επεκτείνει την προσφορά προϊόντων της. Η εταιρεία thực hiện διασέγκριση για να βεβαιωθεί ότι τα νέα προϊόντα είναι σχετικά.

Στον παρελθόν, η εταιρεία βασίζονταν σε μια συμβατική προσέγγιση διασέγκρισης, κατηγοριοποιώντας τους πελάτες με γεωγραφική τοποθεσία, βάσει της υποκείμενης υπόθεσης ότι οι γεωργοί από την ίδια περιοχή θα είχαν παρόμοιες ανάγκες. Για παράδειγμα, θα διαφήμιζαν ένα τρακτέρ που επικεντρωνόταν στις ιδιότητες που θεωρούσαν κοινές μεταξύ των φαρμών στην Αμερικανική Μεσοδυτική περιοχή, όπως οι καιρικές συνθήκες.

Ωστόσο, με την εφαρμογή του AI, η εταιρεία συνειδητοποίησε ότι η γεωγραφική διασέγκριση δεν ήταν η σωστή προσέγγιση. Με τη συλλογή εκτεταμένων δεδομένων (συμπεριλαμβανομένης της ιστορίας αγορών, του μεγέθους της φάρμας, των τύπων καλλιεργειών, των μεθόδων άρδευσης, της υιοθέτησης τεχνολογίας, του ρυθμού αυτοματοποίησης και πολλά άλλα) και την ανάλυση τους από αλγόριθμους AI, η εταιρεία ανίχνευσε ότι το μέγεθος της φάρμας είναι ένας από τους πιο κρίσιμους παράγοντες που επηρεάζουν την απόφαση αγοράς του γεωργού. Μπορεί να φαίνεται προφανές: οι γεωργοί με μεγαλύτερες φάρμες έχουν διαφορετικές ανάγκες από εκείνους που έχουν μικρότερες ιδιοκτησίες. Ωστόσο, οι ηγέτες της εταιρείας γεωργικού εξοπλισμού ήταν ακόμα επικεντρωμένοι στη διαφήμιση με γεωγραφική διασέγκριση, και από μόνοι τους, μπορεί να μην είχαν αλλάξει αυτή τη διαδικασία, ακόμη και αν δεν έφερνε τα καλύτερα αποτελέσματα.

Λέγοντας αυτό, πώς μπορούμε να εκτελέσουμε αυτή τη διαδικασία;

Διαφορετικές προσεγγίσεις για τη διασέγκριση πελατών

Για να καθορίσετε ποιο μοντέλο να εφαρμόσετε στη διασέγκριση πελατών, πρέπει να λάβετε υπόψη:

• Ποια δεδομένα έχω διαθέσιμα; Σε άλλες λέξεις, τι ξέρω;

• Ποιοι είναι οι στόχοι της επιχείρησής μου;

• Τι ξέρω για τους πελάτες μου;

Βάσει αυτού, μπορείτε να εφαρμόσετε είτε ένα μη επιτηρούμενο μοντέλο, ένα επιτηρούμενο μοντέλο, είτε να ακολουθήσετε την μικτή προσέγγιση.

• Μη επιτηρούμενο (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Αυτό το μοντέλο δεν βασίζεται σε προκαθορισμένα labels και δεδομένα εκπαίδευσης, αλλά αντίθετα υπολογίζει τα βέλτιστα τμήματα από την αρχή. Μπορείτε να εφαρμόσετε τους αλγόριθμους μη επιτηρούμενης μάθησης:

  • Όταν δεν έχετε συγκεκριμένα τμήματα στο μυαλό σας, ιδιαίτερα όταν εφαρμόζετε τη διασέγκριση AI για πρώτη φορά και δεν έχετε προηγουμένως εκπαιδευμένα δεδομένα

  • Όταν έχετε μια δυναμική επιχείρηση με μια ταχέως μεταβαλλόμενη βάση πελατών και θέλετε να αναγνωρίσετε νέα τμήματα

• Επιτηρούμενη μηχανική μάθηση (μοντέλο παλινδρόμησης, δέντρο αποφάσεων, τυχαίος δασικός): Μπορείτε να εφαρμόσετε αυτήν την προσέγγιση εάν έχετε ένα labeled dataset εκπαίδευσης, π.χ. από προηγούμενη διασέγκριση ή γνώση domaine. Το επιτηρούμενο μοντέλο ML μπορεί να εφαρμοστεί σε νέους πελάτες ή σε πελάτες για τους οποίους το τμήμα δεν είναι σαφές

Η μικτή προσέγγιση συνδυάζει τη χρήση μη επιτηρούμενης μάθησης για την αναγνώριση τμημάτων και στη συνέχεια εφαρμόζει αυτά τα τμήματα ως labels για να εκπαιδεύσει ένα επιτηρούμενο μοντέλο. Αυτό το εκπαιδευμένο μοντέλο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να ταξινομήσει νέους πελάτες ή για να δημιουργήσει ένα τμήμα για πελάτες από τους οποίους δεν έχουμε πλήρη δεδομένα.

Παρακαλώ να είστε προσεκτικοί όταν εφαρμόζετε τη μικτή προσέγγιση χωρίς τυχαία δειγματοληψία. Εάν επιλέξετε μόνο τους πελάτες για τους οποίους έχετε πλήρη δεδομένα, τότε, πιθανότατα, θα επιλέξετε τους πιο πιστούς πελάτες, οι οποίοι μπορεί να μην είναι μια δίκαιη αντιπροσώπευση του συνόλου. Αυτό θα οδηγήσει σε μια προκατειλημμένη επιλογή, και αυτές οι προκαταλήψεις θα μεταφερθούν μόνο στο AI.

Προκλήσεις και συνήθεις λάθη

Το AI δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Από την εμπειρία μου, εδώ είναι κάποιες από τις δυσκολίες που θα συναντήσετε περισσότερο κατά την εκμάθηση του:

• Σαφής διασέγκριση: Πολλές εταιρείες δεν είναι σαφείς σχετικά με το γιατί πραγματοποιούν διασέγκριση. Χωρίς αυτόν τον σκοπό, είναι δύσκολο για μια διαδικασία AI να είναι αποτελεσματική. Σε αυτές τις περιπτώσεις, μια παραδοσιακή προσέγγιση που διεξάγεται από ανθρώπους μπορεί να λειτουργήσει καλύτερα, ιδιαίτερα εάν έχετε κυρίως ποιοτικά δεδομένα. Το ίδιο ισχύει εάν έχετε μόνο ένα μικρό αριθμό πελατών.

• Ποιότητα δεδομένων: Η ποιότητα των αποτελεσμάτων που παράγει το AI θα είναι μόνο τόσο καλή όσο η ποιότητα των δεδομένων που εισάγετε στο σύστημα. Επομένως, εάν τα δεδομένα σας δεν είναι ακριβή, η διασέγκριση σας δεν θα είναι neither.

• Ηθικές σκέψεις: Βεβαιωθείτε ότι δεν περιλαμβάνετε ευαίσθητα δεδομένα και κριτήρια στο μοντέλο. Αυτό είναι ένα λάθος που έχουν κάνει πολλές εταιρείες και έχει κοστίσει τόσο χρήματα όσο και τη φήμη τους. Για παράδειγμα, στις ΗΠΑ, εταιρείες δανείων έχουν υποβληθεί σε κριτική για υποτιθέμενη φυλετική προφίλ του AI τους αλγορίθμους.

• Ετοιμότητα CRM: Επειδή το ML είναι μια τόσο πρωτοποριακή τεχνολογία, πολλά συστήματα CRM δεν είναι εξοπλισμένα για να το χειριστούν. Επομένως, μια σωστή ενσωμάτωση των τμημάτων στις επιχειρηματικές λειτουργίες (εκστρατείες μάρκετινγκ, σημεία επαφής, στρατηγική πωλήσεων) απαιτεί πρόσθετο έργο. Πολλές φορές, οι ιδιοκτήτες πηδούν μέσα αμέσως χωρίς να λάβουν υπόψη όλα τα процессы που εμπλέκονται, και αυτό οδηγεί σε προβλήματα κατά την προσπάθεια να εκμεταλλευτούν το AI.

• Εκπαίδευση εργαζομένων: Οι εργαζόμενοι πρέπει να εκπαιδευτούν περαιτέρω για να κατανοήσουν τις προσεγγίσεις διασέγκρισης AI. Επίσης, είναι πιθανό να βρείτε κάποια αντίσταση επειδή τα αποτελέσματα του AI μπορεί να αντίκρυζουν την直觉 τους. Για να υπερβείτε το εμπόδιο της εμπιστοσύνης, δείξτε κάποιες από τις θετικές εφαρμογές του και χρησιμοποιήστε το AI υπεύθυνα.

• Ποιότητα τμημάτων: Παρόμοια με τη συμβατική διασέγκριση, τα τμήματα που λαμβάνετε από το μοντέλο ML πρέπει να ικανοποιούν κρίσιμα κριτήρια και να επαληθεύονται:

  • Ενεργό

  • Σταθερό

  • Μεγέθυνση

  • Διαφοροποιήσιμο

• Γνώση domaine και ερμηνεία: Η ενσωμάτωση και η σωστή διαχείριση της γνώσης της επιχείρησής σας είναι πολύ σημαντική σε κάθε στάδιο, από την προετοιμασία δεδομένων έως την επαλήθευση των αποτελεσμάτων του μοντέλου. Επίσης, θυμηθείτε ότι ακόμη και ένα τέλειο μοντέλο ML δεν θα σας δώσει 100% ακρίβεια. Εδώ είναι όπου η εξειδίκευσή σας είναι απαραίτητη, και γιατί είναι πολύ σημαντικό για το AI και τους ανθρώπους να δουλεύουν μαζί. Ένα άλλο λάθος που έχω δει συχνά είναι ότι οι ηγέτες της επιχείρησης αναθέτουν όλα στο AI και εφαρμόζουν τις προτάσεις του χωρίς να τις εξετάσουν περαιτέρω. Αυτό πιθανότατα θα οδηγήσει σε μη ευνοϊκές εξελίξεις. Επίσης, ας θυμηθούμε ότι στο τέλος της ημέρας, είμαστε άνθρωποι, και οι προκαταλήψεις μας είναι ακόμα παρόντες όταν ερμηνεύουμε τα δεδομένα. Η συνειδητοποίηση αυτού μπορεί να μας βοηθήσει να είμαστε λιγότερο ευάλωτοι σε πιθανά λάθη.

• Ενημέρωση μοντέλου: Εάν έχετε μια δυναμική βάση πελατών ή έχετε υψηλή rotα του πελατών, οι συμπεριφορές και οι προτιμήσεις των πελατών σας αλλάζουν συχνά. Επομένως, βεβαιωθείτε ότι ενημερώνετε το μοντέλο σας τακτικά και δεν βασίζεστε σε παλιά τμήματα.

Βήμα προς βήμα οδηγός για τη διασέγκριση πελατών με τη βοήθεια του AI

Τώρα που είστε ενήμεροι για τις προκλήσεις, εδώ είναι ένας βήμα προς βήμα οδηγός για να σας βοηθήσει να εφαρμόσετε το AI και να το ενσωματώσετε επιτυχώς στις διαδικασίες διασέγκρισης πελατών.

1. Ορίστε τον στόχο της διασέγκρισης. Αυτό περιλαμβάνει την κατανόηση των διαφορετικών κριτηρίων με τα οποία θα ταξινομήσετε τους πελάτες σας. Εδώ, και πάλι, και οι πληροφορίες που παράγονται από το AI και η προοπτική σας ως εμπειρογνώμονας στο domaine είναι απαραίτητες. Μαζί, θα ανακαλύψετε νέα τμήματα πελατών και θα μπορείτε να προσωποποιήσετε τις εκστρατείες μάρκετινγκ σας για να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

2. Εγγυηθείτε τη διαθεσιμότητα δεδομένων: Βεβαιωθείτε ότι το AI έχει πρόσβαση σε πλήρη δεδομένα πελατών, ή εάν τα δεδομένα σας είναι不πλήρη, βρείτε έναν τρόπο να τα αντιμετωπίσετε. Ένας τρόπος να το κάνετε αυτό μπορεί να είναι η χρήση της μικτής προσέγγισης. Το είπαμε πριν, αλλά δεν μπορεί να τονιστεί αρκετά: Τα αποτελέσματα θα είναι μόνο τόσο καλά όσο τα δεδομένα που έχει το AI για να δουλέψει.

3. Χειρισμός περιορισμών δεδομένων: Εάν έχετε περιορισμένα δεδομένα, επιλέξτε ένα τυχαίο δείγμα από την βάση δεδομένων πελατών σας και συλλέξτε πρόσθετα δεδομένα από αυτούς. Στη συνέχεια, εφαρμόστε τη μικτή προσέγγιση για να μεγιστοποιήσετε τα αποτελέσματα.

4. Επιλέξτε την προσέγγιση μοντέλου και εφαρμόστε το επιλεγμένο μοντέλο στα δεδομένα που έχετε

5. Επιλέξτε τον ιδανικό αριθμό τμημάτων: Υπάρχουν διάφορες τεχνικές για να υπολογίσετε τον ιδανικό αριθμό τμημάτων. Οι πιο δημοφιλείς είναι η κανόνα του γονάτου και η ανάλυση κενών.

6. Κατανοήστε τα κριτήρια διαφοροποίησης των τμημάτων και ερμηνεύστε τα αποτελέσματα: Ποια είναι τα κρίσιμα μεταβλητά με τα οποία θα αναγνωριστούν οι πελάτες σας; Ποίες είναι οι αντιλήψεις τους, και πώς μπορούν να προσεγγιστούν; Για τη διαδικασία διασέγκρισης να λειτουργήσει, μετά την επαλήθευση της ακρίβειας του μοντέλου, πρέπει να αναθεωρήσετε τα διαφορετικά τμήματα και να καθορίσετε εάν τα κριτήρια που οδηγούν σε αυτά τα τμήματα εφαρμόζονται σωστά στο μοντέλο της επιχείρησής σας.

Τέλος, αλλά όχι λιγότερο σημαντικό, ως πηγή για την επαρκή οπτική της διασέγκρισης, εφαρμόζω παράλληλες συντεταγμένες, στις οποίες αναγνωρίζω τέσσερα τμήματα: υψηλής αξίας αγοραστές, προϋπολογισμένοι αγοραστές, λάτρεις της τεχνολογίας και περιστασιακοί αγοραστές. Μετρώ κατηγορίες όπως μηνιαίες δαπάνες και συχνότητα αγορών για κάθε ένα από αυτά τα τμήματα, καθώς αυτό με βοηθά να έχω μια καλύτερη κατανόηση των πελατών μου.

Τελικές σκέψεις

Όπως έχουμε συζητήσει, η διασέγκριση πελατών με τη βοήθεια του AI μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις B2B να αποκτήσουν μια σαφέστερη εικόνα για τους πελάτες τους και τους οδηγούς πίσω από τις αποφάσεις τους. Μόλις έχετε αυτήν την πληροφορία, μπορείτε να την εκμεταλλευτείτε για να δημιουργήσετε προσωποποιημένες εκστρατείες και εμπειρίες που προσθέτουν περισσότερη αξία στους πελάτες σας.

Με την ακολούθηση του οδηγού που περιγράφηκε σε αυτόν τον οδηγό, μπορείτε να εκμεταλλευτείτε τους αλγόριθμους AI για να ενισχύσετε τις διαδικασίες διασέγκρισης της επιχείρησής σας και να λάβετε αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα, οι οποίες θα ωθήσουν την ανάπτυξη και θα αυξήσουν τους δείκτες ικανοποίησης πελατών, δημιουργώντας μια καλύτερη σύνδεση με τους πελάτες σας και μια στενή αίσθηση πίστης στη μάρκα σας.

Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό στον κόσμο B2B, και ιδιαίτερα για προϊόντα υψηλής τεχνολογίας, καθώς οι ανάγκες των πελατών αλλάζουν γρήγορα και οι τεχνολογικές προσδοκίες εξελίσσονται γρήγορα. Η σωστή διασέγκριση των πελατών σας μπορεί να κάνει τη διαφορά μεταξύ της παράδοσης ενός προϊόντος υψηλής ποιότητας και κάτι που δεν καταφέρνει να επιτύχει την σχετική προσαρμογή προϊόντος-αγοράς.