Activación de la segmentación de clientes basada en IA para empresas B2B: Una hoja de ruta

Con sede en Carolina del Norte, Ingersoll Rand es uno de los conglomerados líderes del mundo. La empresa cuenta con varias líneas de negocio, incluyendo sistemas de aire comprimido, soluciones de HVAC y productos tecnológicos de vanguardia que atienden a diversas industrias, como laboratorios científicos y empresas de transporte de carga. También tiene presencia en más de 175 países, operando principalmente en el segmento B2B.

Con eso en mente, es fácil imaginar lo complejo que puede ser satisfacer a todos sus clientes, por lo que Ingersoll Rand recurrió a la IA para comprenderlos mejor.

Al utilizar la IA para segmentar su amplia y muy diversa base de clientes, la empresa pudo crear campañas personalizadas que funcionaron mucho mejor en indicadores clave de rendimiento como tasas de apertura, tasas de clic y conversiones. Algunas de estas campañas se segmentaron por geografía, mientras que otras lo fueron por tipo o tamaño de negocio, y otras por una combinación de todos los anteriores. Esto ayudó a los líderes de la empresa a comprender que tenían algunos segmentos únicos que no habían tenido el tiempo de desarrollar antes. De hecho, sin la IA, es posible que no hubieran notado que estos segmentos existían.

El éxito de Ingersoll Rand muestra algo que todos los líderes empresariales deben entender. El panorama actual es hipercompetitivo, por lo tanto, comprender a sus clientes es fundamental. Los clientes que no se sienten reconocidos o que no tienen sus necesidades satisfechas por su producto o servicio pueden cambiar fácilmente a la oferta de una empresa rival.

Para mejorar sus posibilidades de comprender adecuadamente lo que sus clientes esperan, debe dividirlos en los segmentos adecuados, ya que solo de esta manera podrá saber con certeza cuáles son sus características, comportamientos y preferencias compartidas. En función de estos segmentos, puede crear campañas de marketing personalizadas y ofertas de productos personalizados, lo que mejora en gran medida sus tasas de conversión.

Al adoptar tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), las empresas pueden impulsar sus esfuerzos de segmentación de clientes. Sin embargo, al igual que todas las innovaciones tecnológicas, deben adoptarse de manera estratégica.

Aquí está una guía para ayudarlo a lograrlo.

¿Por qué es importante la segmentación de clientes y cómo puede ayudar la IA?

Básicamente, la IA puede ayudarnos a trascender nuestros sesgos y métodos convencionales de segmentación de nuestros clientes. Dado que su proceso de segmentación se ejecuta solo con datos, podemos aprender sobre segmentos de clientes que no habíamos considerado, y esto revela información única sobre nuestros clientes.

Para ilustrar esto, veamos el siguiente ejemplo.

Una empresa que se especializa en equipos y suministros agrícolas tiene como objetivo ampliar su oferta de productos. La empresa está realizando una segmentación para asegurarse de que los nuevos productos sean relevantes.

En el pasado, la empresa confiaba en un enfoque convencional de segmentación, categorizando a los clientes por ubicación geográfica, basándose en la suposición subyacente de que los agricultores de la misma región tendrían necesidades similares. Por ejemplo, anunciaban un tractor centrado en las características que percibían como puntos en común entre las granjas del Medio Oeste estadounidense, como las condiciones climáticas.

Sin embargo, al implementar la IA, la empresa se dio cuenta de que la segmentación geográfica no era el enfoque correcto. Al recopilar datos extensos (incluyendo historial de compras, tamaño de la granja, tipos de cultivos cultivados, métodos de riego utilizados, adopción de tecnología, tasa de automatización y más) y dejar que los algoritmos de IA los analicen, la empresa detectó que el tamaño de la granja es uno de los factores más críticos que influyen en la decisión de compra de un agricultor. Puede parecer obvio: los agricultores con granjas más grandes tienen necesidades distintas a las de aquellos que tienen propiedades más pequeñas. Sin embargo, los líderes de la empresa de equipos agrícolas todavía estaban decididos a vender mediante la segmentación geográfica, y por sí mismos, es posible que nunca hubieran cambiado este proceso, a pesar de que no estaba dando los mejores resultados.

Dicho esto, ¿cómo podemos ejecutar este proceso?

Diferentes enfoques para la segmentación de clientes

Para determinar qué modelo aplicar a su enfoque de segmentación de clientes, debe considerar:

• ¿Qué datos tengo disponibles? En otras palabras, ¿qué sé?

• ¿Cuáles son los objetivos de mi negocio?

• ¿Qué sé sobre mis clientes?

En función de esto, puede aplicar un modelo no supervisado, un modelo supervisado o seguir el enfoque mixto.

• No supervisado (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Este modelo no depende de etiquetas predefinidas y datos de entrenamiento, sino que calcula los segmentos óptimos desde cero. Puede aplicar los algoritmos no supervisados:

  • Cuando no tenga segmentos específicos en mente, especialmente cuando aplique la segmentación de IA por primera vez y no tenga conjuntos de datos entrenados previamente

  • Cuando tenga un negocio dinámico con una base de clientes en constante cambio, y desee identificar nuevos segmentos

• Aprendizaje automático supervisado (modelo de regresión, árbol de decisión, bosque aleatorio): Puede aplicar este enfoque si tiene un conjunto de datos de entrenamiento etiquetado, por ejemplo, de una segmentación anterior o conocimiento de dominio. El modelo de ML supervisado puede aplicarse a nuevos clientes o a clientes para los que no esté claro el segmento

El enfoque mixto combina el uso de aprendizaje no supervisado para identificar segmentos y luego aplicar estos segmentos como etiquetas para entrenar un modelo supervisado. Este modelo entrenado se puede utilizar para clasificar a nuevos clientes o para crear un segmento para clientes de los que no se dispone de datos completos.

Tenga cuidado al aplicar el enfoque mixto sin muestreo aleatorio. Si solo elige a aquellos clientes para los que tiene datos completos, es probable que elija a sus clientes más leales, lo que puede no ser una representación justa del grupo en su conjunto. Esto dará como resultado una selección sesgada, y estos sesgos se pasarán a la IA.

Desafíos y errores comunes

La IA no está exenta de desafíos. Por mi experiencia, aquí hay algunos de los obstáculos que es más probable que encuentre mientras aprende a dominar las riendas.

• Segmentación clara: Muchas empresas no están claras sobre por qué están segmentando. Sin este propósito, es difícil que un proceso impulsado por IA sea eficaz. En esos casos, un enfoque tradicional dirigido por humanos puede funcionar mejor, especialmente si principalmente tiene datos cualitativos. Lo mismo se aplica si solo tiene un número pequeño de clientes.

• Calidad de los datos: La calidad de los resultados generados por la IA solo será tan buena como la calidad de los datos que se alimentan al sistema. Por lo tanto, si sus datos no son precisos, su segmentación no lo será either.

• Consideraciones éticas: Asegúrese de que no incluya datos ni criterios sensibles en el modelo. Este es un error que muchas empresas han cometido, y les ha costado tanto dinero como su reputación. Por ejemplo, en EE. UU., las empresas de hipotecas han sido objeto de críticas por presunta perfilación racial de sus algoritmos de IA.

• Preparación de CRM: Dado que el ML es una tecnología tan incipiente, muchos sistemas de CRM (gestión de la relación con el cliente) no están equipados para manejarlo. Por lo tanto, una integración adecuada de los segmentos en las operaciones comerciales (campañas de marketing, puntos de contacto, estrategia de ventas) requiere trabajo adicional. Muchas veces, los propietarios se lanzan de inmediato sin considerar todos los procesos involucrados, y esto conduce a contratiempos al intentar aprovechar la IA.

• Capacitación de empleados: Los empleados necesitan capacitación adicional para que puedan comprender completamente los enfoques de segmentación de IA. También es probable que encuentre alguna resistencia porque los resultados de la IA pueden contradecir su intuición. Para superar la barrera de confianza, muestre algunas de sus aplicaciones positivas y use la IA de manera responsable.

• Calidad del segmento: Al igual que la segmentación tradicional, los segmentos que obtenga del modelo de ML deben satisfacer los criterios clave y ser validados:

  • Acciónables

  • Estables

  • De tamaño suficiente

  • Diferenciables

• Conocimiento de dominio e interpretación: Integrar y gestionar adecuadamente el conocimiento de su negocio es muy importante en cada paso del camino, desde la preparación de datos hasta la validación de los resultados del modelo. También tenga en cuenta que incluso un modelo de aprendizaje automático perfecto no le dará una precisión del 100%. Aquí es donde se necesita su experiencia en el dominio, y por qué es muy importante que la IA y los humanos trabajen juntos. Otro error que he visto a menudo es que los responsables de la toma de decisiones delegan todo a la IA y aplican ciegamente sus sugerencias sin cuestionarlas más. Esto probablemente conducirá a resultados desfavorables. También recordemos que al final del día, somos humanos, y nuestros sesgos aún están presentes al interpretar los datos. Ser consciente de esto puede ayudarnos a ser menos vulnerables a posibles errores.

• Actualizaciones del modelo: Si tiene una base de clientes dinámica o tiene una alta rotación de clientes, el comportamiento y las preferencias de sus clientes cambian a menudo. Por lo tanto, asegúrese de que actualice el modelo con regularidad y no confíe en segmentos obsoletos.

Guía paso a paso para la segmentación de clientes habilitada por IA

Ahora que está al tanto de los desafíos, aquí está una guía paso a paso para ayudarlo a implementar la IA y integrarla con éxito en sus procesos de segmentación de clientes.

1. Defina su objetivo de segmentación. Esto incluye comprender los diferentes criterios bajo los cuales clasificará a sus clientes. Aquí, nuevamente, se necesitan tanto las perspectivas generadas por la IA como su perspectiva como experto en el campo. Juntos, podrán descubrir nuevos segmentos de clientes y personalizar las campañas de marketing para lograr mejores resultados.

2. Garantice la disponibilidad de datos: Asegúrese de que la IA tenga acceso a datos de clientes completos, o si sus datos son incompletos, encuentre una forma de lidiar con ellos. Una forma de hacerlo puede ser utilizar el enfoque de modelado mixto. Ya lo dijimos, pero no se puede enfatizar lo suficiente: los resultados solo serán tan buenos como los datos con los que la IA tenga que trabajar.

3. Maneje las limitaciones de los datos: Si tiene datos limitados, seleccione una muestra aleatoria de su base de clientes y recopile datos adicionales de ellos. Luego, aplique el enfoque mixto para maximizar los resultados.

4. Seleccione su enfoque de modelado y aplíquelo a los datos obtenidos

5. Seleccione el número óptimo de segmentos: Hay varias técnicas para calcular el número óptimo de segmentos. Las más populares son la regla del codo y el análisis de brechas.

6. Comprenda los criterios de diferenciación de los segmentos e interprete los resultados: ¿Cuáles son las variables clave por las que se identificarán a sus clientes? ¿Cuáles son sus percepciones y cómo se pueden comercializar? Para que el proceso de segmentación funcione, después de validar la precisión del modelo, necesita revisar los diferentes segmentos y determinar si las variables que impulsan esos segmentos se aplican adecuadamente a su modelo de negocio.

Por último, pero no menos importante, como recurso para la visualización adecuada de la segmentación, aplico coordenadas paralelas, en las que identifico cuatro segmentos: compradores de alto valor, compradores con presupuesto, entusiastas de la tecnología y compradores ocasionales. Mido categorías como gasto mensual y frecuencia de compras para cada uno de estos segmentos, ya que esto me ayuda a tener una mejor comprensión de mis clientes.

Pensamientos finales

Como hemos discutido, la segmentación de clientes basada en IA puede ayudar a las empresas B2B a tener una visibilidad más clara de quiénes son sus clientes y los impulsores detrás de su toma de decisiones. Una vez que tenga esta información, puede aprovecharla para crear campañas y experiencias personalizadas que agreguen más valor a sus clientes.

Al seguir la hoja de ruta esbozada en esta guía, puede aprovechar los algoritmos de IA para impulsar los procesos de segmentación de su negocio y tomar decisiones basadas en datos que impulsen su crecimiento y aumenten sus indicadores de satisfacción del cliente, fomentando una mejor conexión con sus clientes y un sólido sentido de lealtad a su marca.

Esto es cada vez más importante en el mundo B2B, y especialmente para productos de alta tecnología, ya que las necesidades de los clientes cambian rápidamente y las expectativas tecnológicas evolucionan rápidamente. Segmentar adecuadamente a sus clientes puede marcar la diferencia entre ofrecer un producto de alta calidad y algo que no logra alcanzar el ajuste de producto-mercado relevante.