B2B企業를 위한 AI 기반 고객 세분화 로드맵

노스 캐롤라이나에 본사를 둔 잉거솔 랜드(Ingersoll Rand (IR ))는 세계 최고의 종합 기업 중 하나입니다. 이 회사는 압축 공기 시스템, HVAC 솔루션, 과학 연구소 및 화물 운송 회사와 같은 다양한 산업을 위한 최첨단 기술 제품을 보유하고 있습니다. 또한 175개 이상의 국가에서 운영하며 주로 B2B 부문에서 활동합니다.

이러한 점을 고려하면 모든 고객의需求을 만족시키는 것이 얼마나 복잡한지 쉽게 상상할 수 있습니다. 따라서 잉거솔 랜드는 고객을 더 잘 이해하기 위해 AI를 활용했습니다.

잉거솔 랜드는 고객 세분화를 위한 AI 활용을 통해 광범위하고 매우 다양한 고객 기반을 세분화할 수 있었습니다. 이 회사는 지리, 사업 규모, 사업 유형 등 다양한 기준으로 고객을 분류하여 각 세그먼트에 맞는 마케팅 캠페인을 수행할 수 있었습니다.

잉거솔 랜드의 성공은 모든 비즈니스 리더가 이해해야 할 중요한 점을 보여줍니다. 현재의 경쟁이 매우 심화된 상황에서 고객을 이해하는 것이 매우 중요합니다. 고객이 자신의需求을 만족하지 못하거나 제품 또는 서비스에 대한 인식이 부족할 경우, 쉽게 경쟁사로 이동할 수 있습니다.

고객을 올바른 세그먼트로 분류함으로써 고객의 공통된 특성, 행동, 및 선호도를 파악할 수 있습니다. 이러한 세그먼트를 기반으로 마케팅 캠페인과 제품을 개인화하여 전환율을 향상시킬 수 있습니다.

인공지능(AI) 및 기계 학습(ML)과 같은 기술을 도입함으로써 회사는 고객 세분화 작업을 강화할 수 있습니다. 그러나 이러한 기술을 전략적으로 도입해야 합니다.

이 가이드는 고객 세분화를 위한 AI를 성공적으로 도입하는 방법을 설명합니다.

고객 세분화의 중요성 및 AI의 역할

기본적으로 AI는 데이터만을 기반으로 고객 세분화를 수행하여 인간의 편견과 전통적인 방법을超越할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 고객 세그먼트를 발견하고 고객에 대한 고유한 정보를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 농업 장비 및 공급품을 전문으로 하는 회사가 새로운 제품을 출시하려고 합니다. 이 회사는 세그먼트를 통해 새로운 제품이 관련성이 있는지 확인하고자 합니다.

과거에는 지리적 위치에 따라 고객을 분류하는 전통적인 접근 방식을 사용했습니다. 그러나 AI를 도입한 후, 지리적 세그먼트가 적절하지 않다는 것을 알게 되었습니다. 대신, 구매 기록, 농장 규모, 작물 종류, 관개 방법, 기술 도입, 자동화율 등 다양한 데이터를 수집하여 AI 알고리즘을 적용했습니다. 그 결과, 농장 규모가 구매 결정에 영향을 미치는 중요한 요소라는 것을 발견했습니다.

이제, 이러한 프로세스를 어떻게 수행할 수 있을까요?

고객 세분화를 위한 다양한 접근 방식

고객 세분화를 위한 모델을 선택하기 위해 다음 사항을 고려해야 합니다.

• 어떤 데이터를 가지고 있나요? 즉, 무엇을 알고 있나요?

• 사업의 목표는 무엇인가요?

• 고객에 대해 무엇을 알고 있나요?

이러한 사항을 고려하여 무감독 학습 모델, 지도 학습 모델, 또는 혼합 접근 방식을 적용할 수 있습니다.

• 무감독 학습(K-Means 클러스터링, DBSCAN, GMM): 이 모델은 사전 정의된 레이블 및 훈련 데이터에 의존하지 않으며, 대신 데이터에서 최적의 세그먼트를 계산합니다. 무감독 학습 알고리즘을 적용할 수 있습니다.

  • 고객 세그먼트에 대한 특정한 아이디어가 없을 때, 특히 AI 세그먼트를 처음 적용할 때 이전에 훈련된 데이터셋이 없을 때

  • 고객 기반의 동적인 비즈니스에서 빠르게 변경되는 고객 기반을 식별하고자 할 때

• 지도 학습(회귀 모델, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트): 이전에 세그먼트화 또는 도메인 지식에서 레이블이 지정된 훈련 데이터셋이 있을 때 적용할 수 있습니다. 지도 학습 모델을 새로운 고객이나 세그먼트가 불분명한 고객에게 적용할 수 있습니다.

혼합 접근 방식은 무감독 학습을 통해 세그먼트를 식별한 다음 이러한 세그먼트를 레이블로 사용하여 지도 학습 모델을 훈련하는 것입니다. 이 훈련된 모델을 새로운 고객이나 데이터가 불완전한 고객을 분류하는 데 사용할 수 있습니다.

혼합 접근 방식을 무작위 샘플링 없이 적용할 때 주의해야 합니다. 만약 완전한 데이터가 있는 고객만 선택한다면, 가장 충성도가 높은 고객만 선택할 가능성이 높으며, 이는 전체 그룹을 대표하지 않을 수 있습니다. 이는 편향된 선택으로 이어지며, 이러한 편향은 AI에 전달됩니다.

도전과 일반적인 실수

AI도 도전이 있습니다. 내 경험에 따르면, 다음은 가장 많이遭遇하는 장애물입니다.

• 명확한 세그먼트: 많은 회사에서 세그먼트의 목적을 명확하게 정의하지 않습니다. 이러한 목적이 없으면 AI 기반 프로세스가 효과적으로 작동하기 어렵습니다. 이러한 경우, 인간이 주도하는 전통적인 접근 방식이 더 효과적일 수 있습니다. 특히 질적 데이터만 있을 때 또는 고객이 적을 때입니다.

• 데이터 품질: AI가 생성하는 결과의 품질은 입력 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. 따라서 데이터가 정확하지 않으면 세그먼트도 정확하지 않을 것입니다.

• 윤리적 고려: 모델에 민감한 데이터나 기준을 포함하지 않도록 주의해야 합니다. 많은 회사에서 이러한 실수를 저지르고, 이는 금전적 손실과 명誉 손상으로 이어졌습니다. 예를 들어, 미국의 모기지 회사에서는 AI 알고리즘의 인종적 프로파일링으로 인해 비판을 받았습니다.

• CRM 준비도: 기계 학습은 아직 초기 단계의 기술이므로, 많은 CRM 시스템이 이를 처리할 수 없습니다. 따라서 세그먼트를 비즈니스 운영에 적절하게 통합하기 위해 추가적인 작업이 필요합니다. 많은 경우, 소유자는 모든 관련 프로세스를 고려하지 않고 즉시 시작하여 AI를 활용하는 데 어려움을 겪습니다.

• 직원 교육: 직원들은 AI 세그먼트 접근 방식을 완전히 이해하기 위해 추가적인 교육이 필요합니다. 또한 직원들은 자신의 직관과 다를 수 있는 AI 결과에 대한 저항을 보일 수 있습니다. 이러한 신뢰 장벽을 극복하기 위해 AI의 긍정적인 적용 사례를 보여주고, AI를 책임감 있게 사용해야 합니다.

• 세그먼트 품질: 전통적인 세그먼트와 마찬가지로, ML 모델에서 생성된 세그먼트는 주요 기준을 만족하고 검증되어야 합니다.

  • 실행 가능성

  • 안정성

  • 충분한 크기

  • 차별 가능성

• 도메인 지식 및 해석: 비즈니스 지식을 모든 단계에서 통합하고 관리하는 것이 매우 중요합니다. 또한, 완벽한 기계 학습 모델이라도 100%의 정확도를 보장할 수 없습니다. 여기서 도메인 전문 지식이 필요하며, AI와 인간이 협력하여 작업해야 합니다. 또 다른 실수는 의사 결정자가 모든 것을 AI에 위임하고, 추가적인 질문 없이 제안을 무조건적으로 적용하는 것입니다. 이는 불리한 결과로 이어질 수 있습니다. 또한, 데이터를 해석할 때 인간의 편향이 여전히 존재한다는 것을 인식해야 합니다.

• 모델 업데이트: 고객 기반의 동적인 비즈니스 또는 고객 전환이 높은 경우, 고객의 행동과 선호도는 자주 변경됩니다. 따라서 모델을 정기적으로 업데이트하고, 구식 세그먼트에 의존하지 않도록 해야 합니다.

AI 기반 고객 세분화를 위한 단계별 가이드

이제 도전과제를 알고 나면, AI를 성공적으로 통합하여 고객 세분화 프로세스를 강화하는 단계별 가이드를 제공합니다.

1. 세그먼트 목표를 정의합니다. 이는 고객을 분류할 기준을 이해하는 것을 포함합니다. 여기서 다시 한번 AI의 통찰력과 전문가의 관점이 필요합니다. 함께 새로운 고객 세그먼트를 발견하고 마케팅 캠페인을 맞춤형으로 제작하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 데이터 가용성을 보장합니다. 즉, AI에 고객 데이터에 대한 접근을 허용합니다. 데이터가 불완전한 경우, 혼합 모델링 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 다시 한번 강조하지만, 결과는 AI가 작업할 수 있는 데이터의 품질에 따라 결정됩니다.

3. 데이터 제한을 처리합니다. 데이터가 제한된 경우, 고객 데이터베이스에서 무작위 샘플을 선택하고 추가 데이터를 수집합니다. 그런 다음 혼합 접근 방식을 적용하여 결과를 최대화합니다.

4. 모델링 접근 방식을 선택하고 선택한 모델을 얻은 데이터에 적용합니다

5. 최적의 세그먼트 수를 선택합니다. 최적의 세그먼트 수를 계산하는 다양한 기술이 있습니다. 가장 인기 있는 기술은 엘보우 규칙과 갭 분석입니다.

6. 세그먼트의 차별화 기준을 이해하고 결과를 해석합니다. 고객을 식별하는 주요 변수는 무엇인가요? 고객의 인식은 무엇이며, 어떻게 마케팅할 수 있나요? 세그먼트 프로세스가 작동하려면 모델의 정확성을 검증한 후, 세그먼트를 검토하여 변수가 비즈니스 모델에 적절하게 적용되는지 확인해야 합니다.

마지막으로, 적절한 세그먼트 시각화를 위한 리소스로, 평행 좌표를 적용하여 4개의 세그먼트(고가 쇼퍼, 예산 쇼퍼, 기술 애호가, 및 간헐적 쇼퍼)를 식별합니다. 각 세그먼트의 월간 지출과 구매 빈도를 측정하여 고객에 대한 더 나은 이해를 얻을 수 있습니다.

최종 생각

앞서 논의한 대로, AI 기반 고객 세분화를 통해 B2B 회사는 고객에 대한 더 명확한 이해를 얻을 수 있습니다. 이러한 정보를 활용하여 개인화된 캠페인과 경험을 제작하여 고객에게 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다.

이 가이드에서 설명한 로드맵을 따라, AI 알고리즘을 활용하여 비즈니스 세그먼트 프로세스를 강화하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내리며, 고객 만족도 지표를 향상시키고, 고객과의 연결을 강화하고, 브랜드에 대한忠誠도를 높일 수 있습니다.

이것은 특히 B2B 세계에서, 그리고 특히 고기술 제품의 경우, 고객의需求이 빠르게 변경되고 기술적 기대가 빠르게 진화하는 경우에 중요합니다. 고객을 적절하게 세그먼트화하면, 최고의 제품을 제공하는 것과 관련된 제품-시장 적합성을 달성하지 못하는 것 사이의 차이를 만들 수 있습니다.