Abilitare la segmentazione dei clienti basata su intelligenza artificiale per le aziende B2B: una roadmap

Con sede nella Carolina del Nord, Ingersoll Rand (IR ) è uno dei principali conglomerati del mondo. L’azienda vanta diverse linee di business, tra cui sistemi di aria compressa, soluzioni di climatizzazione e prodotti tecnologici all’avanguardia che soddisfano diverse industrie, come laboratori scientifici e aziende di trasporto di merci. È inoltre presente in oltre 175 paesi, operando principalmente nel segmento B2B.

Tenendo presente questo, è facile immaginare quanto possa essere complesso soddisfare tutti i loro clienti, ed è per questo che Ingersoll Rand ha fatto ricorso all’intelligenza artificiale per comprenderli meglio.

Sfruttando l’intelligenza artificiale per segmentare la propria vasta e diversificata base di clienti, l’azienda è stata in grado di creare campagne personalizzate che hanno ottenuto risultati migliori in termini di tassi di apertura, clic e conversioni. Alcune di queste campagne sono state segmentate per geografia, mentre altre per tipo o dimensione dell’azienda, e altre ancora per una combinazione di tutti questi fattori. Ciò ha aiutato i leader dell’azienda a comprendere che avevano alcuni segmenti unici che non avevano sviluppato in precedenza. In realtà, senza l’intelligenza artificiale, potrebbero non aver notato l’esistenza di questi segmenti.

Il successo di Ingersoll Rand dimostra qualcosa che tutti i leader aziendali devono capire. Il panorama odierno è iper-concorrenziale, quindi comprendere i propri clienti è fondamentale. I clienti che non si sentono riconosciuti o che non vedono soddisfatte le loro esigenze dal prodotto o servizio possono facilmente essere conquistati da un’offerta di un’azienda rivale.

Per migliorare le proprie possibilità di comprendere adeguatamente cosa si aspettano i propri clienti, è necessario dividerli nei segmenti giusti, poiché solo in questo modo si potranno conoscere le caratteristiche, i comportamenti e le preferenze condivise. Sulla base di questi segmenti, è possibile creare campagne di marketing personalizzate e offerte di prodotti personalizzati, che aumentano notevolmente i tassi di conversione.

Adottando tecnologie come l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML), le aziende possono migliorare i propri sforzi di segmentazione dei clienti. Tuttavia, come tutte le innovazioni tecnologiche, devono essere adottate strategicamente.

Ecco una guida per aiutarvi a farlo.

Perché la segmentazione dei clienti è importante e come può aiutare l’intelligenza artificiale?

In sostanza, l’intelligenza artificiale può aiutarci superando i nostri pregiudizi e i metodi convenzionali di segmentazione dei clienti. Poiché il suo processo di segmentazione è basato solo sui dati, possiamo imparare a conoscere segmenti di clienti che non avevamo considerato e scoprire informazioni uniche sui nostri clienti.

Per illustrare meglio, esaminiamo l’esempio seguente.

Un’azienda specializzata in attrezzature agricole e forniture sta cercando di ampliare la propria offerta di prodotti. L’azienda sta conducendo una segmentazione per assicurarsi che i nuovi prodotti siano rilevanti.

In passato, l’azienda si basava su un approccio convenzionale alla segmentazione, categorizzando i clienti per ubicazione geografica, sulla base dell’ipotesi che gli agricoltori della stessa regione avessero esigenze simili. Ad esempio, avrebbero pubblicizzato un trattore concentrato sulle caratteristiche che percepivano come comuni tra le fattorie del Midwest americano, come le condizioni meteorologiche.

Tuttavia, dopo aver implementato l’intelligenza artificiale, l’azienda ha capito che la segmentazione geografica non era l’approccio giusto. Raccogliendo dati estensivi (inclusi storia degli acquisti, dimensione dell’azienda agricola, tipi di colture coltivate, metodi di irrigazione utilizzati, adozione della tecnologia, tasso di automazione e altro ancora) e lasciando che gli algoritmi di intelligenza artificiale li analizzassero, l’azienda ha rilevato che la dimensione dell’azienda agricola è uno dei fattori più critici che influenzano la decisione di acquisto di un agricoltore. Può sembrare ovvio: gli agricoltori con aziende agricole più grandi hanno esigenze diverse rispetto a quelli con proprietà più piccole. Tuttavia, i leader dell’azienda di attrezzature agricole erano ancora concentrati sulla vendita attraverso la segmentazione geografica e, da soli, potrebbero non aver mai cambiato questo processo, anche se non stava producendo i migliori risultati.

Detto questo, come possiamo eseguire questo processo?

Approcci diversi alla segmentazione dei clienti

Per determinare quale modello applicare al proprio approccio di segmentazione dei clienti, è necessario considerare:

• Quali dati sono disponibili? In altre parole, cosa si sa?

• Quali sono gli obiettivi dell’azienda?

• Cosa si sa dei propri clienti?

Sulla base di questo, è possibile applicare un modello non supervisionato, un modello supervisionato o seguire l’approccio misto.

• Non supervisionato (clustering K-Means, DBSCAN, GMM): questo modello non si basa su etichette predefinite e dati di training, ma calcola i segmenti ottimali da zero. È possibile applicare gli algoritmi non supervisionati:

  • Quando non si hanno segmenti specifici in mente, specialmente quando si applica la segmentazione dell’intelligenza artificiale per la prima volta e non si hanno dataset di training preesistenti

  • Quando si ha un’azienda dinamica con una base di clienti in rapida evoluzione e si desidera identificare nuovi segmenti

• Apprendimento automatico supervisionato (modello di regressione, albero decisionale, foresta casuale): è possibile applicare questo approccio se si dispone di un dataset di training etichettato, ad esempio da una segmentazione precedente o dalla conoscenza del dominio. Il modello di apprendimento automatico supervisionato può quindi essere applicato a nuovi clienti o a clienti per i quali il segmento non è chiaro

L’approccio misto combina l’uso dell’apprendimento non supervisionato per identificare i segmenti e quindi applicare questi segmenti come etichette per addestrare un modello supervisionato. Questo modello addestrato può essere utilizzato per classificare nuovi clienti o per creare un segmento per clienti dai quali non si dispone di dati completi.

Attenersi all’approccio misto senza campionamento casuale. Se si scelgono solo quei clienti per i quali si dispone di dati completi, è probabile che si scelgano i clienti più fedeli, che potrebbero non rappresentare in modo equo l’intero gruppo. Ciò porterà a una selezione distorta e questi pregiudizi verranno trasmessi all’intelligenza artificiale.

Sfide e errori comuni

L’intelligenza artificiale non è senza sfide. Dalla mia esperienza, ecco alcuni degli ostacoli che si incontreranno più probabilmente mentre si impara a padroneggiare le tecniche.

• Segmentazione chiara: molte aziende non sono chiare sul perché stanno segmentando. Senza questo scopo, è difficile per un processo gestito dall’intelligenza artificiale essere efficace. In quei casi, un approccio tradizionale gestito dagli esseri umani può funzionare meglio, specialmente se si dispone principalmente di dati qualitativi. Lo stesso vale se si ha solo un numero limitato di clienti.

• Qualità dei dati: la qualità dei risultati prodotti dall’intelligenza artificiale sarà solo buona quanto la qualità dei dati che si forniscono al sistema. Pertanto, se i dati non sono accurati, la segmentazione non lo sarà.

• Considerazioni etiche: assicurarsi di non includere dati sensibili e criteri nel modello. Questo è un errore che molte aziende hanno fatto e che è costato loro denaro e reputazione. Ad esempio, negli Stati Uniti, le aziende di mutui sono state sotto attacco per presunti profili razziali dei loro algoritmi di intelligenza artificiale.

• Prontezza del CRM: poiché l’apprendimento automatico è una tecnologia così nuova, molti sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) non sono in grado di gestirla. Pertanto, un’adeguata integrazione dei segmenti nelle operazioni aziendali (campagne di marketing, punti di contatto, strategia di vendita) richiede lavoro aggiuntivo. Molte volte, i proprietari saltano dentro subito senza considerare tutti i processi coinvolti e questo porta a problemi quando si tenta di sfruttare l’intelligenza artificiale.

• Formazione degli dipendenti: i dipendenti devono essere formati ulteriormente in modo che possano comprendere appieno gli approcci di segmentazione dell’intelligenza artificiale. Inoltre, è probabile che si incontrerà una certa resistenza perché i risultati dell’intelligenza artificiale potrebbero contraddire la loro intuizione. Per superare la barriera della fiducia, è necessario mostrare alcune delle sue applicazioni positive e utilizzare l’intelligenza artificiale in modo responsabile.

• Qualità del segmento: simile alla segmentazione tradizionale, i segmenti che si ottengono dal modello di apprendimento automatico devono soddisfare criteri chiave e essere validati:

  • Azionabile

  • Stabile

  • Di dimensioni sufficienti

  • Differenziabile

• Conoscenza del dominio e interpretazione: integrare e gestire adeguatamente la conoscenza dell’azienda è molto importante in ogni fase del processo, dalla preparazione dei dati alla convalida dei risultati del modello. Inoltre, è importante tenere presente che anche un modello di apprendimento automatico perfetto non darà il 100% di accuratezza. È qui che la propria esperienza nel settore è necessaria e perché è molto importante che l’intelligenza artificiale e gli esseri umani lavorino insieme. Un altro errore che ho visto spesso è che i responsibili delle decisioni delegano tutto all’intelligenza artificiale e implementano ciecamente le sue raccomandazioni senza ulteriori domande. Ciò porterà probabilmente a esiti sfavorevoli. Inoltre, ricordiamo che, alla fine della giornata, siamo esseri umani e i nostri pregiudizi sono ancora presenti quando si interpretano i dati. Essere consapevoli di ciò può aiutare a essere meno vulnerabili ai potenziali errori.

• Aggiornamenti del modello: se si ha una base di clienti dinamica o si ha un alto turnover dei clienti, il comportamento e le preferenze dei clienti cambiano spesso. Pertanto, assicurarsi di aggiornare regolarmente il modello e non fare affidamento su segmenti obsoleti.

Guida passo dopo passo alla segmentazione dei clienti abilitata dall’intelligenza artificiale

Ora che si è a conoscenza delle sfide, ecco una guida passo dopo passo per aiutare a implementare l’intelligenza artificiale e integrarla con successo nei processi di segmentazione dei clienti.

1. Definire l’obiettivo di segmentazione. Ciò include la comprensione dei diversi criteri in base ai quali si classificheranno i clienti. Anche in questo caso, sia le informazioni generate dall’intelligenza artificiale che la propria prospettiva come esperto nel settore sono necessarie. Insieme, si scopriranno nuovi segmenti di clienti e si potranno personalizzare le campagne di marketing per ottenere risultati migliori.

2. Garantire la disponibilità dei dati: assicurarsi che l’intelligenza artificiale abbia accesso a dati clienti completi, o se i dati sono incompleti, trovare un modo per gestirli. Un modo per farlo può essere utilizzare l’approccio di modellazione mista. Lo abbiamo detto prima, ma non può essere enfatizzato abbastanza: i risultati saranno solo buoni quanto i dati che l’intelligenza artificiale ha a disposizione.

3. Gestire le limitazioni dei dati: se si hanno dati limitati, selezionare un campione casuale dalla banca dati dei clienti e raccogliere dati aggiuntivi da loro. Quindi, applicare l’approccio misto per massimizzare i risultati.

4. Selezionare l’approccio di modellazione e applicarlo ai dati ottenuti

5. Selezionare il numero ottimale di segmenti: ci sono varie tecniche per calcolare il numero ottimale di segmenti. Le più popolari sono la regola del gomito e l’analisi dei gap.

6. Comprendere i criteri di differenziazione dei segmenti e interpretare i risultati: quali sono le variabili chiave in base alle quali i clienti saranno identificati? Quali sono le loro percezioni e come possono essere commercializzati? Perché il processo di segmentazione funzioni, dopo aver validato l’accuratezza del modello, è necessario esaminare i diversi segmenti e determinare se le variabili che guidano quei segmenti si applicano adeguatamente al modello di business.

Infine, ma non meno importante, come risorsa per una segmentazione adeguata, applico le coordinate parallele, nelle quali identifico quattro segmenti: acquirenti di alto valore, acquirenti di bilancio, appassionati di tecnologia e acquirenti occasionali. Misuro categorie come spesa mensile e frequenza di acquisto per ciascuno di questi segmenti, poiché ciò mi aiuta a comprendere meglio i miei clienti.

Considerazioni finali

Come abbiamo discusso, la segmentazione dei clienti basata sull’intelligenza artificiale può aiutare le aziende B2B a ottenere una visione più chiara di chi sono i loro clienti e quali sono i fattori alla base delle loro decisioni. Una volta che si dispone di queste informazioni, è possibile utilizzarle per creare campagne e esperienze personalizzate che aggiungono valore ai propri clienti.

Seguendo la roadmap delineata in questa guida, è possibile sfruttare gli algoritmi di intelligenza artificiale per migliorare i processi di segmentazione dell’azienda e prendere decisioni basate sui dati che favoriscono la crescita e aumentano i tassi di soddisfazione dei clienti, favorendo una connessione migliore con i clienti e una solida fedeltà al marchio.

Ciò è sempre più importante nel mondo B2B, e in particolare per i prodotti ad alta tecnologia, poiché le esigenze dei clienti cambiano rapidamente e le aspettative tecnologiche evolvono velocemente. Segmentare adeguatamente i propri clienti può fare la differenza tra la consegna di un prodotto di alta qualità e qualcosa che non riesce a raggiungere l’adeguato adeguamento del prodotto al mercato.