ソートリーダー
B2B企業のAI駆動の顧客セグメンテーションを可能にする: ロードマップ
ノースカロライナ州に拠点を置くインガーソール・ランドは、世界をリードする企業グループの1つです。同社は、圧縮空気システム、HVACソリューション、科学研究所や貨物輸送会社など多様な業界向けの最先端技術製品を含む複数の事業部門を擁しています。また、175以上の国に存在し、主にB2Bセグメントで運営しています。
これを考慮すると、全ての顧客のニーズを満たすことがどれほど複雑であるかは容易に想像できます。これが、インガーソール・ランドが顧客をよりよく理解するためにAIを利用した理由です。
同社は、AIを利用して広範で多様な顧客ベースをセグメント化することで、KPI（オープン率、クリック率、コンバージョン率など）で大幅に優れたパフォーマンスを示すカスタマイズされたキャンペーンを作成することができました。これらのキャンペーンのうち、地理によるセグメント化、事業の種類または規模によるセグメント化、またはこれらの組み合わせによるセグメント化が行われました。これにより、同社のリーダーは、以前開発していなかった独自のセグメントがあることを理解することができました。実際、AIがなければ、これらのセグメントが存在することに気付かなかった可能性があります。
インガーソール・ランドの成功は、全てのビジネスリーダーが理解するべきことを示しています。今日の競争環境は非常に激烈であるため、顧客を理解することは至上命題です。ニーズを満たされていない、または製品またはサービスによってニーズを満たされていないと感じる顧客は、簡単に競合他社の製品またはサービスに切り替える可能性があります。
顧客の期待を適切に理解する可能性を高めるには、顧客を適切なセグメントに分割する必要があります。そうすることで、共通の特性、行動、嗜好を把握することができます。これらのセグメントに基づいて、カスタマイズされたマーケティングキャンペーンとパーソナライズされた製品オファーを作成できます。これにより、コンバージョン率が大幅に向上します。
企業は、AIや機械学習（ML）などの技術を採用することで、顧客セグメンテーションの取り組みを強化できます。ただし、他の技術革新と同様に、これらの技術は戦略的に採用する必要があります。
ここでは、その実現方法についてのガイドを提供します。
顧客セグメンテーションが重要な理由と、AIがどのように支援できるか
基本的に、AIは、従来のセグメンテーションの方法や偏見を超越することで私たちを支援できます。セグメンテーションプロセスがデータのみで実行されるため、考慮していなかった顧客セグメントについて学び、顧客に関する独自の情報を発見することができます。
さらに説明するために、以下の例を見てみましょう。
農業機器や用品を専門とする会社は、新しい製品を提供することを目指しています。同社は、新しい製品が関連性のあるものであることを確認するためにセグメンテーションを行っています。
以前は、同社は従来のセグメンテーションアプローチを採用しており、顧客を地理的な場所によって分類していました。たとえば、アメリカ中西部の農家は気象条件などの共通点があると考え、トラクターの特徴を強調した広告を行っていました。
しかし、AIを導入した結果、地理的なセグメンテーションは適切なアプローチではなかったことがわかりました。購入履歴、農場の規模、栽培される作物の種類、灌漑方法、技術の導入状況、自動化率など、広範なデータを収集し、AIアルゴリズムで分析した結果、農場の規模が購入決定に影響を与える重要な要因であることがわかりました。大きい農場を持つ農家と小さな農場を持つ農家は異なるニーズを持っていることは明らかですが、同社のリーダーは地理的なセグメンテーションに固執しており、AIがなければこのプロセスを変更しなかった可能性があります。
以上を述べたとおり、どのようにしてこのプロセスを実行するのでしょうか。
顧客セグメンテーションのさまざまなアプローチ
どのモデルを採用するかを決定するには、以下の点を考慮する必要があります。
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利用できるデータは何ですか？つまり、どのような情報を持っていますか。
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事業の目標は何ですか。
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顧客について何を知っていますか。
これに基づいて、無教師モデル、教師ありモデル、または混合アプローチのいずれかを適用することができます。
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無教師（K-Meansクラスタリング、DBSCAN、GMM）：このモデルは、事前に定義されたラベルやトレーニングデータに依存せず、最初から最適なセグメントを計算します。無教師アルゴリズムは以下の場合に適用できます。
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特定のセグメントを念頭に置いていない場合、特にAIセグメンテーションを初めて適用する場合や、事前にトレーニングされたデータセットがない場合
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顧客ベースが急速に変化している場合や、新しいセグメントを特定したい場合
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教師ありマシンラーニング（回帰モデル、決定木、ランダムフォレスト）：ラベル付きトレーニングデータセット（例：以前のセグメンテーションやドメイン知識）がある場合に適用できます。教師ありMLモデルは、新しい顧客やセグメントが不明な顧客に適用できます
混合アプローチは、無教師学習を使用してセグメントを特定し、次にこれらのセグメントをラベルとして使用して教師ありモデルをトレーニングします。このトレーニング済みモデルは、新しい顧客を分類したり、データが不完全な顧客のセグメントを作成したりするために使用できます。
ただし、混合アプローチをランダムサンプリングなしで適用する場合は注意が必要です。データが完全な顧客のみを選択する場合、最も忠実な顧客のみを選択することになり、全体のグループを公平に表していない可能性があります。これにより、偏った選択が行われ、偏見がAIに継承されます。
課題と一般的な間違い
AIには課題もあります。私の経験から、AIの腕前を身につけようとする際に遭遇する可能性のある障壁について説明します。
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明確なセグメンテーション：多くの企業は、セグメンテーションの目的を明確にしていません。目的がなければ、AI駆動プロセスが効果的に機能することは難しいです。従来のアプローチが人間によって実行される場合、特に質的データのみを持っている場合は、より効果的です。顧客が少ない場合も同様です。
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データの品質：AIが出力する結果の品質は、システムに与えるデータの品質と同じだけです。したがって、データが正確でない場合、セグメンテーションも正確ではありません。
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倫理的配慮：モデルに機密データや基準を含めないようにします。これは、多くの企業が犯した間違いであり、金銭的損失と評判の低下につながりました。例えば、アメリカでは、モーゲージ会社がAIアルゴリズムの人種プロファイリングの疑いで批判されています。
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CRMの準備性：MLはまだ発展途上の技術であるため、多くのCRM（顧客関係管理）システムはそれを処理する準備ができていません。したがって、セグメントをビジネス運用（マーケティングキャンペーン、タッチポイント、セールス戦略）に適切に統合するには、追加の作業が必要です。多くの場合、オーナーはプロセスを十分に考慮せずにすぐに取り組み、AIを活用しようとする際に障害に遭遇します。
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従業員のトレーニング：従業員はAIセグメンテーションアプローチを完全に理解するためにさらにトレーニングを受ける必要があります。また、AIの結果が従業員の直感と矛盾する可能性があるため、抵抗に遭遇する可能性があります。信頼の障壁を克服するには、AIの肯定的な応用例を示し、責任を持ってAIを使用する必要があります。
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セグメントの品質：従来のセグメンテーションと同様に、MLモデルから得られるセグメントは重要な基準を満たす必要があり、検証される必要があります。
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実行可能
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安定した
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十分なサイズ
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区別可能
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ドメイン知識と解釈：ビジネスの知識を適切に統合して管理することは、データ準備からモデルの結果の検証まで、すべてのステップで非常に重要です。また、完璧なマシンラーニングモデルでも100%の精度は得られないことを覚えておく必要があります。ここで、ドメインの専門知識が必要であり、AIと人間が協力して働く理由です。別の間違いとして、意思決定者がすべてをAIに委ね、さらに疑問なくAIの提案を実装することがあります。これにより、好ましくない結果につながる可能性があります。また、私たちがデータを解釈する際に人間の偏見が存在することを覚えておく必要があります。これに気付くことで、潜在的な間違いに対して脆弱性を低減することができます。
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モデルの更新：顧客ベースが動的であるか、顧客の離脱率が高い場合、顧客の行動や嗜好が頻繁に変化します。したがって、モデルを定期的に更新し、古いセグメントに頼ることを避ける必要があります。
AI駆動の顧客セグメンテーションのステップバイステップガイド
ここで、課題について理解したので、AIを実装し、顧客セグメンテーションプロセスに成功裏に統合するためのステップバイステップガイドを提供します。
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セグメンテーションの目標を定義します。これには、顧客を分類する基準を理解することが含まれます。ここでも、AIによって生成された洞察と、分野の専門家としてのあなたの視点が必要です。共に、新しい顧客セグメントを発見し、より良い成果を達成するためのカスタマイズされたマーケティングキャンペーンを作成することができます。
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データの入手可能性を保証します。AIが包括的な顧客データにアクセスできるようにします。データが不完全な場合は、それに対処する方法を見つける必要があります。混合モデリングアプローチを使用することが1つの方法です。結果は、AIが処理するデータの質と同じだけであることは再び強調します。
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データの制限を処理します。データが限られている場合は、顧客データベースからランダムサンプルを選択し、追加のデータを収集します。次に、混合アプローチを適用して結果を最大化します。
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モデリングアプローチを選択し、取得したデータに適用します
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最適なセグメント数を選択します。最適なセグメント数を計算するための最も一般的なテクニックは、エルボー法とギャップ分析です。
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セグメントの区別基準を理解し、結果を解釈します。顧客を識別する主要な変数は何ですか。顧客の認識は何ですか。どのようにマーケティングすることができますか。セグメンテーションプロセスが機能するには、モデルの精度を検証した後、セグメントをレビューし、セグメントを駆動する変数がビジネスモデルに適切に適用されるかどうかを判断する必要があります。
最後に、適切なセグメンテーションの視覚化として、並列座標を使用し、4つのセグメント（高価値のショッパー、予算ショッパー、テクノロジー愛好家、偶発的なショッパー）を特定します。各セグメントの月次支出や購入頻度などのカテゴリを測定し、顧客をよりよく理解するのに役立ちます。
最終的な考察
上記の議論から、AI駆動の顧客セグメンテーションは、B2B企業が顧客をよりよく理解し、意思決定の背後にある要因を明らかにするのに役立つことがわかります。そうした情報を活用して、顧客に価値を提供するカスタマイズされたキャンペーンや体験を作成することができます。
このガイドで概説されたロードマップに従うことで、AIアルゴリズムを活用してビジネスのセグメンテーションプロセスを強化し、データ駆動型の意思決定を行い、顧客満足度のKPIを向上させ、顧客とのつながみを深め、ブランドへの忠誠心を高めることができます。
これは、特に高科技製品のB2B世界では非常に重要です。顧客のニーズは急速に変化し、技術的な期待も進化しています。顧客を適切にセグメント化することは、優れた製品を提供することと、関連性のないものを提供することの違いを生み出す可能性があります。
