बी2बी कंपनियों के लिए एआई-संचालित ग्राहक सेगमेंटेशन को सक्षम करना: एक रोडमैप

उत्तरी कैरोलिना में स्थित, इंगर्सोल रैंड दुनिया की अग्रणी कंपनियों में से एक है। कंपनी के पास कई व्यवसायिक लाइनें हैं, जिनमें संपीड़ित हवा प्रणाली, एचवीएसी समाधान और विभिन्न उद्योगों के लिए उच्च तकनीकी उत्पाद शामिल हैं, जैसे कि वैज्ञानिक प्रयोगशालाएं और माल परिवहन कंपनियां। इसके अलावा, यह 175 से अधिक देशों में मौजूद है, जो मुख्य रूप से बी2बी खंड में काम करती है। (IR )

इस बात को ध्यान में रखते हुए, यह कल्पना करना आसान है कि अपने सभी ग्राहकों को संतुष्ट करना कितना जटिल हो सकता है, जिस कारण से इंगर्सोल रैंड ने उन्हें बेहतर ढंग से समझने के लिए एआई का सहारा लिया।

एआई का लाभ उठाकर अपने व्यापक और विविध ग्राहक आधार को सेगमेंट करने के लिए, कंपनी अपने लक्ष्यों पर बेहतर प्रदर्शन करने वाले अनुकूलित अभियान बनाने में सक्षम थी, जैसे कि खुले दर, क्लिक-थ्रू दर और रूपांतरण। इनमें से कुछ अभियान भौगोलिक द्वारा सेगमेंट किए गए थे, जबकि अन्य व्यवसाय के प्रकार या आकार द्वारा थे, और अन्य सभी का संयोजन था। इससे कंपनी के नेताओं को यह समझने में मदद मिली कि उन्होंने पहले विकसित नहीं किए गए कुछ अद्वितीय सेगमेंट हैं। वास्तव में, एआई के बिना, उन्हें यह एहसास नहीं हुआ होगा कि ये सेगमेंट मौजूद हैं।

इंगर्सोल रैंड की सफलता कुछ ऐसा दिखाती है जिसे सभी व्यवसायिक नेताओं को समझना चाहिए। आज का परिदृश्य अत्यधिक प्रतिस्पर्धी है, इसलिए अपने ग्राहकों को समझना महत्वपूर्ण है। जो ग्राहक अपनी जरूरतों को आपके उत्पाद या सेवा से पूरा नहीं होते देखते हैं या जिन्हें अपनी जरूरतों को पूरा करने के लिए पहचाना नहीं जाता है, वे आसानी से प्रतिद्वंद्वी कंपनी की पेशकश में स्थानांतरित हो सकते हैं।

अपने ग्राहकों की अपेक्षाओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आपको उन्हें सही सेगमेंट में विभाजित करना होगा, क्योंकि केवल इस तरह से आप उनकी साझा विशेषताओं, व्यवहार और पसंद को जान पाएंगे। इन सेगमेंट के आधार पर, आप अनुकूलित विपणन अभियान और व्यक्तिगत उत्पाद पेशकश बना सकते हैं, जो आपके रूपांतरण दर को बहुत बढ़ाते हैं।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) जैसी तकनीकों को अपनाकर, कंपनियां अपने ग्राहक सेगमेंटेशन प्रयासों में सुधार कर सकती हैं। हालांकि, सभी तकनीकी नवाचारों की तरह, उन्हें रणनीतिक रूप से अपनाने की आवश्यकता है।

यहाँ एक मार्गदर्शिका है जो आपको यह हासिल करने में मदद करेगी।

ग्राहक सेगमेंटेशन क्यों महत्वपूर्ण है, और एआई कैसे मदद कर सकता है?

मूल रूप से, एआई हमें अपने पूर्वाग्रहों और ग्राहकों को सेगमेंट करने के पारंपरिक तरीकों से परे जाने में मदद कर सकता है। क्योंकि इसकी सेगमेंटेशन प्रक्रिया केवल डेटा द्वारा चलाई जाती है, हम उन ग्राहक सेगमेंट के बारे में जान सकते हैं जिनके बारे में हमने पहले नहीं सोचा था, और यह हमारे ग्राहकों के बारे में अद्वितीय जानकारी प्रदान करता है।

इसके अलावा, आइए एक उदाहरण पर विचार करें।

एक कंपनी जो कृषि उपकरण और आपूर्ति में विशेषज्ञता रखती है, अपने उत्पाद पेशकश का विस्तार करना चाहती है। कंपनी सेगमेंटेशन कर रही है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नए उत्पाद प्रासंगिक हैं।

पिछले समय में, व्यवसाय ने सेगमेंटेशन के लिए एक पारंपरिक दृष्टिकोण पर भरोसा किया, जिसमें ग्राहकों को भौगोलिक स्थान द्वारा वर्गीकृत किया गया था, जो यह मानते हुए कि एक ही क्षेत्र के किसानों की समान जरूरतें होंगी। उदाहरण के लिए, उन्होंने एक ट्रैक्टर पर ध्यान केंद्रित किया जो मध्य-पश्चिमी संयुक्त राज्य अमेरिका में खेतों की सामान्य विशेषताओं पर आधारित था, जैसे कि मौसम की स्थिति।

हालांकि, एआई को लागू करने पर, कंपनी ने महसूस किया कि भौगोलिक सेगमेंटेशन सही दृष्टिकोण नहीं था। डेटा (जिसमें खरीद इतिहास, फार्म का आकार, उगाए जाने वाले फसलों के प्रकार, सिंचाई विधियों का उपयोग, प्रौद्योगिकी को अपनाने, स्वचालन दर, और अधिक) को इकट्ठा करके और एआई अल्गोरिदम को इसका विश्लेषण करने देकर, कंपनी ने पाया कि फार्म का आकार ग्राहकों के निर्णय लेने में एक महत्वपूर्ण कारक है। यह स्पष्ट लगता है: बड़े फार्म वाले किसानों की अलग-अलग जरूरतें होती हैं जो छोटे फार्म वाले किसानों से अलग होती हैं। हालांकि, कृषि उपकरण कंपनी के नेता भौगोलिक सेगमेंटेशन पर ध्यान केंद्रित कर रहे थे, और उन्होंने इस प्रक्रिया को बदलने का फैसला नहीं किया होगा, भले ही यह परिणाम नहीं ला रहा था।

इसलिए, हम यह प्रक्रिया कैसे चला सकते हैं?

ग्राहक सेगमेंटेशन के लिए विभिन्न दृष्टिकोण

अपने ग्राहक सेगमेंटेशन दृष्टिकोण के लिए कौन सा मॉडल लागू करना है, यह तय करने के लिए, आपको निम्नलिखित पर विचार करना होगा:

• मेरे पास कौन सा डेटा उपलब्ध है? दूसरे शब्दों में, मैं क्या जानता हूं?

• मेरे व्यवसाय के लक्ष्य क्या हैं?

• मैं अपने ग्राहकों के बारे में क्या जानता हूं?

इसके आधार पर, आप या तो एक अनुप्रविष्ट मॉडल, एक पर्यवेक्षित मॉडल, या मिश्रित दृष्टिकोण का पालन कर सकते हैं।

• अनुप्रविष्ट (के-मीन्स क्लस्टरिंग, डीबीएससीएएन, जीएमएम): यह मॉडल पूर्व-निर्धारित लेबल और प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर नहीं करता है, बल्कि शुरू से ही ऑप्टिमल सेगमेंट की गणना करता है। आप अनुप्रविष्ट अल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं:

  • जब आप विशिष्ट सेगमेंट के बारे में नहीं सोचते हैं, खासकर जब आप पहली बार एआई सेगमेंटेशन लागू कर रहे हों और पहले से प्रशिक्षित डेटासेट नहीं हों

  • जब आपके पास एक गतिशील व्यवसाय है जिसका ग्राहक आधार तेजी से बदलता है, और आप नए सेगमेंट की पहचान करना चाहते हैं

• पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग (रिग्रेशन मॉडल, निर्णय पेड़, रैंडम फॉरेस्ट): हम इस दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं यदि हमारे पास एक लेबल वाला प्रशिक्षण डेटासेट है, जैसे कि पिछले सेगमेंटेशन या डोमेन ज्ञान से। पर्यवेक्षित एमएल मॉडल को तब नए ग्राहकों पर लागू किया जा सकता है, या उन ग्राहकों पर जिनके लिए सेगमेंट स्पष्ट नहीं है

मिश्रित दृष्टिकोण अनुप्रविष्ट सीखने का उपयोग करके सेगमेंट की पहचान करने और फिर उन सेगमेंट को लेबल के रूप में एक पर्यवेक्षित मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करता है। इस प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग नए ग्राहकों को वर्गीकृत करने या उन ग्राहकों के लिए एक सेगमेंट बनाने के लिए किया जा सकता है जिनके पास पूरा डेटा नहीं है।

कृपया मिश्रित दृष्टिकोण का उपयोग करते समय यादृच्छिक नमूनाकरण के बिना सावधान रहें। यदि आप केवल उन ग्राहकों का चयन करते हैं जिनके पास पूरा डेटा है, तो आप सबसे अधिक वफादार ग्राहकों का चयन करेंगे, जो पूरे समूह का एक न्यायसंगत प्रतिनिधित्व नहीं हो सकता है। इससे एक पूर्वाग्रहित चयन होगा, और यह पूर्वाग्रह एआई में पारित हो जाएगा।

चुनौतियाँ और सामान्य गलतियाँ

एआई की अपनी चुनौतियाँ हैं। मेरे अनुभव से, यहाँ कुछ रोड़ब्लॉक हैं जिनका सामना आपको सीखने के दौरान करना पड़ सकता है:

• स्पष्ट सेगमेंटेशन: कई कंपनियों को यह स्पष्ट नहीं है कि वे सेगमेंटेशन क्यों कर रहे हैं। इस उद्देश्य के बिना, एआई-चालित प्रक्रिया प्रभावी नहीं हो सकती है। इन मामलों में, एक पारंपरिक दृष्टिकोण जो मानव द्वारा चलाया जाता है, बेहतर काम कर सकता है, खासकर यदि आपके पास मुख्य रूप से गुणात्मक डेटा है। यही बात तब लागू होती है जब आपके पास केवल एक छोटी संख्या में ग्राहक हों।

• डेटा गुणवत्ता: एआई द्वारा उत्पन्न परिणामों की गुणवत्ता केवल तभी अच्छी होगी जब आप सिस्टम को जो डेटा खिलाते हैं वह अच्छा हो। इसलिए, यदि आपका डेटा सटीक नहीं है, तो आपका सेगमेंटेशन भी नहीं होगा।

• नैतिक विचार: सुनिश्चित करें कि आप मॉडल में संवेदनशील डेटा और मानदंडों को शामिल नहीं करते हैं। यह एक ऐसी गलती है जो कई कंपनियों ने की है, और इसके परिणामस्वरूप उन्हें पैसे और प्रतिष्ठा की हानि हुई है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में, बंधक कंपनियों पर आरोप लगाया गया है कि उन्होंने अपने एआई अल्गोरिदम के लिए नस्लीय प्रोफाइलिंग का आरोप लगाया गया है।

• सीआरएम तैयारी: चूंकि एमएल एक नई तकनीक है, इसलिए कई सीआरएम (ग्राहक संबंध प्रबंधन) प्रणालियां इसे संभालने के लिए तैयार नहीं हैं। इसलिए, सेगमेंट को व्यवसायिक ऑपरेशनों (विपणन अभियान, टचपॉइंट, बिक्री रणनीति) में ठीक से एकीकरण करने के लिए अतिरिक्त काम की आवश्यकता होती है। कई बार, मालिक तुरंत शुरू हो जाते हैं बिना सभी प्रक्रियाओं पर विचार किए, और यह एआई का लाभ उठाने की कोशिश करते समय हिचकिचाहट पैदा करता है।

• कर्मचारी प्रशिक्षण: कर्मचारियों को आगे प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है ताकि वे एआई सेगमेंटेशन दृष्टिकोण को पूरी तरह से समझ सकें। इसके अलावा, यह संभव है कि आप प्रतिरोध का सामना करेंगे क्योंकि एआई के परिणाम उनकी सहज ज्ञान के विरुद्ध हो सकते हैं। इस विश्वास बाधा को पार करने के लिए, इसके कुछ सकारात्मक अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करें, और एआई का जिम्मेदारी से उपयोग करें।

• सेगमेंट गुणवत्ता: पारंपरिक सेगमेंटेशन की तरह, एमएल मॉडल से प्राप्त सेगमेंट को मुख्य मानदंडों को संतुष्ट करना चाहिए और मान्य होना चाहिए:

  • क्रियाशील

  • स्थिर

  • पर्याप्त आकार

  • अंतर्निहित

• डोमेन ज्ञान और व्याख्या: अपने व्यवसाय के ज्ञान को एकीकृत करना और प्रबंधित करना हर चरण में महत्वपूर्ण है, डेटा तैयारी से लेकर मॉडल के परिणामों को मान्य करने तक। इसके अलावा, ध्यान रखें कि एक आदर्श मशीन लर्निंग मॉडल भी 100% सटीकता प्रदान नहीं करेगा। यहीं पर आपके डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता है, और यही कारण है कि एआई और मानवों को एक साथ काम करने की आवश्यकता है। एक और गलती जो मैंने अक्सर देखी है वह यह है कि निर्णय लेने वाले लोग एआई को सब कुछ सौंप देते हैं और इसकी सिफारिशों को बिना किसी प्रश्न के लागू करते हैं। इससे अप्रिय परिणाम हो सकते हैं। इसके अलावा, हमें यह याद रखना चाहिए कि अंत में, हम मानव हैं, और हमारे पूर्वाग्रह डेटा की व्याख्या करते समय मौजूद रहते हैं। इस बारे में जागरूक रहने से हम संभावित गलतियों से कम कमजोर हो सकते हैं।

• मॉडल अद्यतन: यदि आपके पास एक गतिशील ग्राहक आधार है या आपके पास उच्च ग्राहक परिवर्तन है, तो आपके ग्राहकों का व्यवहार और पसंद अक्सर बदलते हैं। इसलिए, सुनिश्चित करें कि आप मॉडल को नियमित रूप से अद्यतन करते हैं और पुराने सेगमेंट पर निर्भर नहीं रहते हैं।

एआई-संचालित ग्राहक सेगमेंटेशन के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

अब जब आप चुनौतियों के बारे में जानते हैं, तो यहाँ एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका है जो आपको एआई को सफलतापूर्वक लागू करने और अपने ग्राहक सेगमेंटेशन प्रक्रिया में एकीकरण करने में मदद करेगी:

1. अपने सेगमेंटेशन लक्ष्य को परिभाषित करें। इसमें विभिन्न मानदंडों को समझना शामिल है जिनके तहत आप अपने ग्राहकों को वर्गीकृत करेंगे। यहाँ, फिर से, एआई द्वारा उत्पन्न अंतर्दृष्टि और आपके क्षेत्र में विशेषज्ञता दोनों की आवश्यकता है। साथ में, आप नए ग्राहक सेगमेंट की खोज करेंगे और अपने विपणन अभियानों को बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए अनुकूलित कर पाएंगे।

2. डेटा की उपलब्धता सुनिश्चित करें: सुनिश्चित करें कि एआई के पास व्यापक ग्राहक डेटा तक पहुंच है, या यदि आपका डेटा अधूरा है, तो इसके साथ निपटने का एक तरीका खोजें। एक तरीका मिश्रित मॉडलिंग दृष्टिकोण का उपयोग करना हो सकता है। हमने पहले ही कहा है, लेकिन यह पर्याप्त नहीं है: परिणाम केवल तभी अच्छे होंगे जब एआई के पास काम करने के लिए अच्छा डेटा होगा।

3. डेटा सीमाओं को संभालें: यदि आपके पास सीमित डेटा है, तो अपने ग्राहक डेटाबेस से एक यादृच्छिक नमूना चुनें और उनसे अतिरिक्त डेटा एकत्र करें। फिर, मिश्रित दृष्टिकोण का उपयोग करके अपने परिणामों को अधिकतम करें।

4. मॉडलिंग दृष्टिकोण का चयन करें और चयनित मॉडल को प्राप्त डेटा पर लागू करें

5. अनुकूल सेगमेंट की संख्या का चयन करें: सेगमेंट की संख्या की गणना करने के लिए विभिन्न तकनीकें हैं। सबसे लोकप्रिय ones एल्बो नियम और गैप विश्लेषण हैं।

6. सेगमेंट के विभेदक मानदंडों को समझें और परिणामों की व्याख्या करें: आपके ग्राहकों को किन मुख्य चरों द्वारा पहचाना जाएगा? उनकी धारणाएं क्या हैं, और उन्हें कैसे विपणन किया जा सकता है? सेगमेंटेशन प्रक्रिया के लिए, मॉडल की सटीकता को मान्य करने के बाद, आपको विभिन्न सेगमेंट की समीक्षा करनी होगी और यह निर्धारित करना होगा कि क्या सेगमेंट को चलाने वाले मानदंड आपके व्यवसाय मॉडल के लिए उपयुक्त हैं।

अंत में, सेगमेंटेशन दृष्टिकोण के लिए एक संसाधन के रूप में, मैं समांतर समन्वय का उपयोग करता हूं, जिसमें मैं चार सेगमेंट की पहचान करता हूं: उच्च मूल्य वाले खरीदार, बजट खरीदार, प्रौद्योगिकी उत्साही, और अवसरवादी खरीदार। मैं प्रत्येक सेगमेंट के लिए मासिक खर्च और खरीद की आवृत्ति जैसी श्रेणियों को मापता हूं, क्योंकि इससे मुझे अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलती है।

अंतिम विचार

जैसा कि हमने चर्चा की है, एआई-संचालित ग्राहक सेगमेंटेशन बी2बी कंपनियों को अपने ग्राहकों के बारे में अधिक स्पष्ट दृष्टिकोण प्राप्त करने में मदद कर सकता है और उनके निर्णय लेने के पीछे के कारणों को समझने में मदद कर सकता है। एक बार जब आपके पास यह जानकारी हो, तो आप इसे व्यक्तिगत अभियान और अनुभव बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं जो आपके ग्राहकों को अधिक मूल्य प्रदान करते हैं।

इस मार्गदर्शिका में दिए गए रोडमैप का पालन करके, आप एआई अल्गोरिदम का उपयोग करके अपने व्यवसाय के सेगमेंटेशन प्रक्रिया में सुधार कर सकते हैं और डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं जो आपके विकास को बढ़ावा देंगे और आपके ग्राहक संतुष्टि के केपीआई को बढ़ाएंगे, जिससे आपके ग्राहकों के साथ एक बेहतर संबंध और आपके ब्रांड के प्रति वफादारी की भावना पैदा होगी।

यह बी2बी दुनिया में, और विशेष रूप से उच्च तकनीकी उत्पादों के लिए, ग्राहकों की जरूरतें तेजी से बदलती हैं और तकनीकी अपेक्षाएं तेजी से विकसित हो रही हैं। अपने ग्राहकों को सही ढंग से सेगमेंट करने से आप एक उत्कृष्ट उत्पाद प्रदान करने और एक ऐसा उत्पाद प्रदान करने के बीच का अंतर कर सकते हैं जो प्रासंगिक उत्पाद-बाजार फिट हासिल नहीं कर पाता है।