Asiakassegmentoinnin mahdollistaminen B2B-yrityksille: tienviittoja

Pohjois-Carolinassa toimiva Ingersoll Rand on yksi maailman johtavista konglomeraateista. Yrityksellä on useita liiketoimintalinjoja, kuten pakkausilmajärjestelmät, ilmastointiratkaisut ja teknologiset tuotteet, jotka palvelevat erilaisia aloja, kuten tieteellisiä laboratorioita ja rahtiyrityksiä. Se toimii myös yli 175 maassa, ja sen toiminta on pääasiassa B2B-segmentissä.

On helppo kuvitella, kuinka monimutkaisesta asiakastarpeiden tyydyttämisestä on kyse, ja siksi Ingersoll Rand turvautui tekoälyyn asiakkaidensa ymmärtämiseksi.

Käyttämällä tekoälyä laajan ja monimuotisen asiakaskunnan segmentointiin, yritys pystyi luomaan räätälöityjä kampanjoita, jotka suorittivat paljon paremmin KPI-luvuissa, kuten avaus-, klikkaus- ja muunnosluvuissa. Jotkut näistä kampanjoista oli segmentoitu maantieteellisesti, toiset yrityksen koosta tai tyypistä, ja jotkut yhdistelminä näistä. Tämä auttoi yrityksen johtajia ymmärtämään, että heillä oli joitakin ainutlaatuisia segmenttejä, joita he eivät olisi kehittäneet aikaisemmin. Itse asiassa ilman tekoälyä he saattavat eivät olisi havainneet, että nämä segmentit ovat olemassa.

Ingersoll Randin menestys osoittaa jotain, mitä kaikki liiketoimintajohtajat tulee ymmärtää. Nykyinen kilpailuympäristö on hyperkilpailukykyinen, ja siksi asiakkaiden ymmärtäminen on kriittistä. Asiakkaat, jotka eivät tunne olevansa huomioon otettuja tai joiden tarpeita ei täytetä yrityksen tuotteella tai palvelulla, voivat helposti siirtyä kilpailevan yrityksen tarjontaan.

Parantamaan mahdollisuuksiasi ymmärtää, mitä asiakkaat odottavat, on jaettava heidät oikeisiin segmentteihin, sillä vain näin voit tietää heidän jaettujen ominaisuuksiensa, käyttäytymisensä ja mieltymyksensä. Näiden segmenttien perusteella voit luoda räätälöityjä markkinointikampanjoita ja henkilökohtaisia tuotevalikoimia, jotka parantavat muunnosluvuksia.

Omaksamalla teknologioita, kuten tekoälyä (AI) ja koneoppimista (ML), yritykset voivat antaa lisäpotkua asiakassegmentointiponnisteluihinsa. Kuitenkin, kuten kaikki teknologiset innovaatiot, ne tarvitsevat strategista omaksumista.

Tässä on opas, joka auttaa sinua saavuttamaan tämän.

Miksi asiakassegmentointi on tärkeää, ja miten tekoäly voi auttaa?

Perusasio on, että tekoäly voi auttaa meitä ylittämällä meidän omat ennakkoluulot ja perinteiset asiakassegmentointimenetelmämme. Koska sen segmentointiprosessi perustuu vain tietoihin, voimme oppia asiakassegmenteistä, joista emme olisi muuten tiennyt, ja tämä paljastaa ainutlaatuisia tietoja asiakkaidemme suhteen.

Jotta voimme havainnollistaa tätä tarkemmin, tarkastellaan seuraavaa esimerkkiä.

Yritys, joka erikoistuu maatalouskoneisiin ja -tarvikkeisiin, aikoo laajentaa tuotevalikoimaansa. Yritys suorittaa segmentointia varmistamaan, että uudet tuotteet ovat asiaankuuluvia.

Aikaisemmin yritys oli riippuvainen perinteisestä segmentointimenetelmästä, jossa asiakkaat jaettiin maantieteellisesti, olettaen, että saman alueen maanviljelijät olisivat samanlaisia tarpeissaan. Esimerkiksi he mainostivat traktoria, joka oli keskittynyt Yhdysvaltain keskiosan sääoloihin.

Kuitenkin tekoälyn käyttöönoton jälkeen yritys huomasi, että maantieteellinen segmentointi ei ollut oikea lähestymistapa. Keräämällä laajaa tietoa (mukaan lukien ostohistoria, tilan koko, viljelykasvit, kastelumenetelmät, teknologian omaksuminen, automaatioaste ja paljon muuta) ja antamalla tekoälyalgoritmien analysoida sitä, yritys havaitsi, että tilan koko on yksi kriittisimmistä tekijöistä, jotka vaikuttavat maanviljelijän ostospäätökseen. Tämä voi tuntua ilmeiseltä: suurempien tilojen maanviljelijät ovat erilaisia kuin pienempien tilojen omistajat. Kuitenkin maatalouskoneiden johtajat olivat edelleen sitoutuneita myymään maantieteellisen segmentoinnin kautta, ja heidän olisi ehkä muuten muuttunut tätä prosessia, vaikka se ei tuonut parhaita tuloksia.

Sanottuasi tämä, miten voimme suorittaa tämän prosessin?

Eri lähestymistavat asiakassegmentointiin

Määrittääksesi, mikä malli soveltuu asiakassegmentointilähestymistavaksesi, on tarkasteltava:

• Mitä tietoa minulla on saatavilla? Toisin sanoen, mitä minä tiedän?

• Mitkä ovat liiketoimintani tavoitteet?

• Mitä minä tiedän asiakkaistani?

Tämän perusteella voit soveltaa joko valvomatonta mallia, valvottua mallia tai sekoitettua lähestymistapaa.

• Valvomaton (K-Means-klusterointi, DBSCAN, GMM): Tämä malli ei riipu ennalta määritellyistä merkinnöistä ja koulutusdatasta, vaan laskee optimaaliset segmentit alusta alkaen. Voit soveltaa valvomattomia algoritmeja:

  • Kun et ole määritellyt tiettyjä segmenttejä, erityisesti kun sovellet tekoälysegmentointia ensimmäistä kertaa eikä sinulla ole aiemmin koulutettuja tietoja

  • Kun sinulla on dynaaminen liiketoiminta, jossa asiakaskunta muuttuu nopeasti, ja haluat tunnistaa uusia segmenttejä

• Valvottu koneoppiminen (regressiomalli, päätöspuu, satunnainen metsä): Voit soveltaa tätä lähestymistapaa, jos sinulla on merkitty koulutusdata, esim. aiemmasta segmentoinnista tai toimialatuntemuksesta. Valvottu ML-malli voidaan soveltaa uusiin asiakkaisiin tai asiakkaisiin, joista segmentti ei ole selvä

Sekoittamalla valvomaton oppiminen voidaan tunnistaa segmentit ja sitten soveltaa näitä segmenttejä merkinnöiksi valvotun mallin koulutukseen. Tämä koulutettu malli voidaan käyttää uusien asiakkaiden luokitteluun tai segmentin luomiseen asiakkaisille, joilta ei ole täydellistä tietoa.

Ole varovainen soveltamassa sekoitettua lähestymistapaa ilman satunnaista otantaa. Jos valitset vain ne asiakkaat, joista sinulla on täydellinen tieto, todennäköisesti valitset enemmän uskollisia asiakkaitasi, mikä ei välttämättä ole reilu edustus koko ryhmästä. Tämä johtaa vääristyneeseen valintaan, ja nämä vääristymät siirtyvät tekoälyyn.

Haasteet ja yleiset virheet

Tekoälyllä on omat haasteensa. Kokemukseni perusteella tässä ovat joitakin esteitä, joita etenkin kohtaat, kun opit hallitsemaan tekoälyä.

• Selkeä segmentointi: Monet yritykset eivät ole selviä siitä, miksi heidän on segmentoitava. Ilman tätä tarkoitusta on vaikea saada tekoälyprosessi toimimaan tehokkaasti. Näissä tapauksissa perinteinen lähestymistapa, jota ohjaa ihminen, voi toimia paremmin, erityisesti jos sinulla on pääasiassa laadullista tietoa. Sama koskee tilannetta, jossa sinulla on vain pieni määrä asiakkaita.

• Tiedon laatu: Tekoälyn tuloksien laatu on yhtä hyvä kuin syötetyn tiedon laatu. Jos sinun data on epätarkka, segmentointisi ei myöskään ole tarkkaa.

• Eettiset huomioonpanot: Varmista, että et sisällytä herkkiä tietoja ja kriteerejä malliin. Tämä on virhe, jonka monet yritykset ovat tehneet, ja se on maksanut heille sekä rahaa että mainetta. Esimerkiksi Yhdysvalloissa asuntolainayritykset ovat joutuneet kritiikin kohteeksi väitetyn rotuprofiloinnin vuoksi tekoälyalgoritmeissaan.

• CRM-valmius: Koska ML on niin uusi teknologia, monissa asiakassuhteiden hallintajärjestelmissä (CRM) ei ole valmiutta käsitellä sitä. Siksi segmenttien oikea integrointi liiketoimintaprosesseihin (markkinointikampanjat, kosketuspinnat, myyntistrategia) vaatii lisätyötä. Usein omistajat ryntäävät käyttämään tekoälyä ilman, että he huomioivat kaikkia prosesseja, mikä johtaa ongelmien syntymiseen, kun yritetään hyödyntää tekoälyä.

• Työntekijöiden koulutus: Työntekijöiden on opittava enemmän, jotta he voivat täysin ymmärtää tekoälysegmentointilähestymistapoja. Lisäksi on todennäköistä, että he kohtaavat vastarintaa, koska tekoälyn tulokset voivat olla ristiriidassa heidän intuitiollaan. Voittaaksesi luottamusesteet, esittele joitakin sen myönteisiä sovelluksia ja käytä tekoälyä vastuullisesti.

• Segmentin laatu: Samoin kuin perinteisessä segmentoinnissa, ML-mallista saatavat segmentit tulee tyydyttää avainkriteereille ja validoida:

  • Toimiva

  • Vakaa

  • Tarpeeksi suuri koko

  • Eroittuva

• Toimialatuntemus ja tulkinta: Liiketoimintatietämys on tärkeää jokaisessa vaiheessa, alkaen tiedon valmistelusta ja päättyen mallin tulosten validointiin. Muista myös, että vaikka koneoppimismalli on täydellinen, se ei anna 100 %:n tarkkuutta. Tässä vaiheessa tarvitaan sinun toimialatuntemuksesi, ja siksi on tärkeää, että tekoäly ja ihmiset työskentelevät yhdessä. Yksi yleinen virhe, jonka olen nähnyt, on, että päätöksentekijät delegoivat kaiken tekoälylle ja toteuttavat sen ehdotukset ilman kysymystä. Tämä johtaa todennäköisesti epäedullisiin tuloksiin. Muista myös, että lopulta olemme ihmiset, ja meidän omat ennakkoluulomme ovat edelleen läsnä, kun tulkitsemme tietoja. Tietoisuus tästä voi auttaa meitä välttämään potentiaalisia virheitä.

• Mallin päivitys: Jos sinulla on dynaaminen asiakaskunta tai korkea asiakkaanvaihtuvuus, asiakkaiden käyttäytyminen ja mieltymykset usein muuttuvat. Varmista, että päivität mallin säännöllisesti eikä luot vanhoihin segmentteihin.

Vaiheittainen opas tekoälykäyttöiseen asiakassegmentointiin

Nyt kun olet tietoinen haasteista, tässä on vaiheittainen opas, joka auttaa sinua toteuttamaan tekoälyn onnistuneesti asiakassegmentointiprosesseihin.

1. Määrittele segmentointitavoitteesi. Tämä sisältää ymmärtämisen eri kriteerejä, joilla jaat asiakkaasi. Tässä vaiheessa tarvitaan sekä tekoälystä saatavat havainnot että sinun näkemyksesi asiantuntijana. Yhdessä voitte paljastaa uusia asiakassegmenttejä ja räätälöidä markkinointikampanjasi saavuttamaan parempia tuloksia.

2. Varmista, että tekoälyllä on pääsy kattavaan asiakastietoon, tai jos sinun data on epätäydellinen, löydä tapa ratkaista se. Yksi tapa tehdä tämä on käyttää sekoitettua mallia. Sanomme tämän jo aiemmin, mutta se ei voi painottaa tarpeeksi: tulokset ovat yhtä hyvät kuin data, jolla tekoäly toimii.

3. Ratkaista data-rajoitukset: Jos sinulla on rajoitettu data, valitse satunnainen otos asiakastietokannastasi ja kerää lisää tietoa heistä. Sitten sovelta sekoitettua lähestymistapaa maksimoimaan tulokset.

4. Valitse mallin lähestymistapa ja sovella valittua mallia hankittuihin tietoihin

5. Valitse optimaalinen määrä segmenttejä: On olemassa erilaisia tekniikoita laskemaan optimaalisen segmenttien määrän. Suosituimpia ovat polvinivelen sääntö ja aukkoanalyysi.

6. Ymmärrä segmenttien erottelukriteerejä ja tulkitse tulokset: Mitkä ovat avainmuuttujia, joilla asiakkaasi tunnistetaan? Mitkä ovat heidän havaintonsa, ja miten heidät voidaan markkinoida? Jotta segmentointiprosessi toimisi, on validoitava mallin tarkkuus ja tarkasteltava eri segmenttejä, ja määritettävä, ovatko segmenttejä ohjaavat muuttujat sovellettavissa liiketoimintamalliisi.

Lopuksi, kunnollisen segmentoinnin visualisoinnin resurssina käytän rinnakkaiskoordinaatteja, joissa tunnistan neljä segmenttiä: arvokkaat ostajat, budjettioostajat, teknologiaintoilijat ja satunnaiset ostajat. Mittaan kategorioita kuten kuukausittaisia ostoksia ja ostosten tiheyttä kussakin segmentissä, mikä auttaa minua ymmärtämään asiakkaitani paremmin.

Loppusanat

Kuten olemme keskustelleet, tekoälyvoimainen asiakassegmentointi voi auttaa B2B-yrityksiä saamaan selkeämmän näkymän siitä, keitä heidän asiakkaansa ovat ja mitkä ovat heidän päätöksentekoprosessien taustalla olevat tekijät. Kun sinulla on tämä tieto, voit hyödyntää sitä luomaan räätälöityjä kampanjoita ja kokemuksia, jotka antavat enemmän arvoa asiakkaillesi.

Seuraamalla tätä tienviittoa voit hyödyntää tekoälyalgoritmeja parantamaan liiketoimintasi segmentointiprosesseja ja tehdä dataohjattuja päätöksiä, jotka edistävät kasvua ja lisäävät asiakastyytyväisyyden KPI-lukuja, lujittaen asiakkaiden lojaalisuutta yrityksesi brändiä kohtaan.

Tämä on yhä tärkeämpää B2B-maailmassa, erityisesti korkeateknologisille tuotteille, koska asiakkaiden tarpeet muuttuvat nopeasti ja teknologiset odotukset kehittyvät nopeasti. Asiakkaiden oikea segmentointi voi tehdä eron siinä, toimitetaanko huippuluokan tuote vai jokin, joka ei saavuta relevanttia tuote-markkinasopimusta.