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B2B企業のためのAI駆動の顧客セグメント化を可能にする: ロードマップ

公開日 2023年10月17日

更新日 2026年5月22日

著者

Veronika Nuretdinova

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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さまざまな業界向けの最先端技術製品を提供する複数の事業部門を擁しています。また、175以上の国々で事業を展開しており、主にB2Bセグメントで運営しています。 (IR )

これを考えると、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が想像できます。インガーソール・ランドは、顧客をより深く理解するためにAIを利用しました。

同社は、広範囲にわたる顧客ベースをセグメント化するためにAIを活用することで、地理、事業の種類や規模、またはこれらの組み合わせによってセグメント化されたキャンペーンを作成することができました。これにより、KPIとしてのオープン率、クリック率、コンバージョン率で大幅に改善されたキャンペーンを実現することができました。

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。今日のビジネス環境は非常に競争的であり、顧客を理解することは非常に重要です。顧客が自分のニーズを満たすことができていない場合、または認識されていない場合は、簡単に競合他社の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ために、顧客を適切なセグメントに分ける必要があります。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、ターゲットを絞っ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することができ、コンバージョン率を大幅に向上させることができます。

企業は、人工知能（AI）や機械学習（ML）などの技術を採用することで、顧客セグメント化の取り組みを強化することができます。ただし、これらの技術も戦略的に採用する必要があります。

ここでは、そのためのガイドを提供します。

顧客セグメント化の重要性とAIの役割

基本的に、AIは、従来のセグメント化方法を超えて、データのみに基づいてセグメント化プロセスを実行することで、顧客セグメント化を支援することができます。従来の方法では、顧客を地理的位置や事業の種類でセグメント化していましたが、AIを使用することで、より細かいセグメント化が可能になります。

例えば、農業機器や用品を専門とする企業が、新しい製品を開発しようとしている場合、従来のセグメント化方法では、顧客を地理的位置でセグメント化していました。しかし、AIを使用することで、農場の規模や作物の種類、灌漑方法、技術の導入状況など、より詳細なデータを分析することができ、より適切なセグメント化が可能になります。

これにより、企業は、顧客のニーズをより深く理解することができ、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンやパーソナライズされた製品オファーを作成することができます。

顧客セグメント化のアプローチ

顧客セグメント化のアプローチを決定するには、以下の点を考慮する必要があります。

利用可能なデータとは何か？
ビジネスの目標とは何か？
顧客について何を知っているか？

これらの点を考慮することで、アンサーブドモデル、スーパーバイズドモデル、またはミックスアプローチを選択することができます。

アンサーブド（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、データからセグメントを自動的に抽出します。
- 特定のセグメントが想定されていない場合、特にAIセグメント化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に適用します。
- 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に適用します。

スーパーバイズドマシンラーニング（回帰モデル、決定木、ランダムフォレスト）：このアプローチは、ラベル付きトレーニングデータセットがある場合に適用できます。例えば、以前のセグメント化やドメイン知識から得られたデータセットです。スーパーバイズド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することができます。

ミックスアプローチは、アンサーブドラーニング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スーパーバイズドモデルをトレーニングすることです。このトレーニングされたモデルは、新しい顧客を分類したり、不完全なデータを持つ顧客のセグメントを作成するために使用することができます。

ミックス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、顧客データベースからランダムにサンプルを選択し、追加のデータを収集する必要があります。次に、ミックスアプローチを適用して結果を最大化することができます。

課題と共通の間違い

AIにも課題があります。私の経験から、最も遭遇する可能性のある障壁は以下の通りです。

明確なセグメント化：多くの企業がセグメント化の目的を明確にしていません。目的がなければ、AI駆動のプロセスは効果的ではありません。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には、より効果的です。顧客が少ない場合も同様です。
データ品質：AIが生成する結果の品質は、システムに供給され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、セグメント化も正確ではありません。
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、米国の住宅ローン会社は、AIアルゴリズムの人種プロファイリングで批判されています。
CRMの準備度：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ことができません。したがって、セグメントのビジネス運用への適切な統合（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考慮せずにすぐに始めてしまい、AIを活用しようとする際にハードルに遭遇することがあります。
従業員のトレーニング：従業員はAIセグメント化アプローチをより深く理解するために追加のトレーニングが必要です。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、信頼の障壁を克服するために、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。
セグメントの品質：伝統的なセグメント化と同様に、MLモデルから得られるセグメントは、以下の基準を満たす必要があります。
- 実行可能
- 安定した
- 十分なサイズ
- 区別可能
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、データの準備からモデルの結果の検証までのすべてのステップで非常に重要です。また、完璧な機械学習モデルであっても、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と人間が協力して作業することが重要です。もう1つの間違いは、意思決定者がすべてをAIに任せ、さらに質問せずにAIの提案を盲目的に実装することです。これは、不利な結果につながる可能性があります。また、データを解釈する際には、人間の偏見が依然として存在することを認識する必要があります。
モデルの更新：顧客ベースが動的な場合や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、セグメントを定期的に更新し、古いセグメントに頼ることを避ける必要があります。

AIを活用した顧客セグメント化のステップバイステップガイド

ここでは、AIを活用して顧客セグメント化を実施するためのステップバイステップガイドを提供します。

セグメント化の目的を定義します。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によって生成される洞察と、分野の専門家としての貴方の視点が必要です。両者を組み合わせることで、新しい顧客セグメントを発見し、マーケティングキャンペーンをより効果的にカスタマイズすることができます。
データの可用性を保証します。AIが包括的な顧客データにアクセスできることを確認します。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。ミックス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。前述したように、結果はAIが操作するデータと同じだけです。
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にサンプルを選択し、追加のデータを収集します。次に、ミックスアプローチを適用して結果を最大化します。
モデリングアプローチを選択し、選択したモデルを取得したデータに適用します
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テクニックは複数ありますが、最も一般的なものはエルボー法とギャップ分析です。
セグメントの区別基準を理解し、結果を解釈します。顧客を特定するための重要な変数は何ですか？顧客の認識や嗜好は何ですか？セグメント化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、セグメント化の視覚化のためのリソースとして、平行座標を使用し、4つのセグメント（高価値の買い手、予算買い手、テクノロジー愛好者、たまに買い物をする人）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することで、顧客をより深く理解することができます。

最終的な考え

前述したように、AI駆動の顧客セグメント化は、B2B企業が顧客をより深く理解し、意思決定を支援するための貴重なツールとなり得ます。顧客のニーズをより深く理解することで、より効果的なマーケティングキャンペーンやパーソナライズされた製品オファーを作成することができます。

このガイドで概説されている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ト化プロセスを強化し、データ駆動型の意思決定を行い、顧客満足度のKPIを向上させることができます。さらに、顧客とのつながみを深め、ブランドへの忠誠心を育むことができます。

これは、特にB2B世界、そして高技術製品において、顧客のニーズが急速に変化し、技術的な期待が進化している状況では、ますます重要になっています。顧客を適切にセグメント化することで、トップレベルの製品を提供することと、関連する製品市場適合性を達成できないことの違いを生み出すことができます。