B2B 기업을 위한 AI 기반 고객 세분화 구현: 로드맵

노스 캐롤라이나에 본사를 둔 잉거솔 랜드(Ingersoll Rand)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 포함한 여러 비즈니스 라인을 보유하고 있습니다. 또한 175개 이상의 국가에서 운영되고 있으며 주로 B2B 부문에서 활동하고 있습니다.

이 점을 고려하면 모든 고객을 만족시키는 것이 얼마나 복잡할 수 있는지 쉽게 상상할 수 있습니다. 따라서 잉거솔 랜드는 고객을 더 잘 이해하기 위해 AI를 도입했습니다.

잉거솔 랜드는 AI를 사용하여 광범위하고 매우 다양한 고객 기반을 세분화함으로써, KPI(키 성과 지표)와 같은 열람률, 클릭률, 전환률에서 훨씬 더 좋은 성과를 나타내는 맞춤형 캠페인을 만들 수 있었습니다. 이러한 캠페인 중 일부는 지리적 요인에 따라, 다른 일부는 비즈니스 유형이나 크기 등에 따라, 또 다른 일부는 모든 요인을 결합한 기준에 따라 세분화되었습니다. 이로 인해 회사 경영진은 이전에 개발하지 않았던 고유한 세분군을 가지고 있음을 알 수 있었습니다. 실제로 AI 없이 이러한 세분군의 존재를 알지 못했을 수도 있습니다.

잉거솔 랜드의 성공은 모든 비즈니스 경영자가 이해해야 할 것을 보여줍니다. 오늘날의 경쟁은 매우 치열하여 고객을 이해하는 것이 중요합니다. 자신의 제품이나 서비스에서 만족하지 못하거나 인정을 받지 못하는 고객은 쉽게 경쟁사 제품으로 전환할 수 있습니다.

고객이 기대하는 것을 충분히 이해하기 위해, 고객을 올바른 세그먼트로 나누는 것이 중요합니다. 이러한 세그먼트를 통해 공통된 특성, 행동, 선호도를 알 수 있으며, 이를 바탕으로 맞춤형 마케팅 캠페인과 개인화된 제품 제공을 개발할 수 있습니다. 이는 전환률을 크게 향상시킵니다.

인공 지능(AI) 및 기계 학습(Machine Learning)과 같은 기술을 채택함으로써, 회사는 고객 세분화 노력을 강화할 수 있습니다. 그러나 모든 기술 혁신과 마찬가지로, 전략적으로 채택해야 합니다.

이제 이를 달성하는 방법에 대한 가이드를 제공하겠습니다.

고객 세분화가 중요한 이유와 AI가 어떻게 도와주는가?

기본적으로 AI는 우리의 편향과 전통적인 고객 세분화 방법을 넘어서서 도와줄 수 있습니다. 데이터만으로 세분화 과정을 실행하므로, 이전에 생각하지 못한 고객 세그먼트를 알 수 있으며, 고객에 대한 고유한 정보를 발견할 수 있습니다.

더 자세히 설명하기 위해, 다음 예를 살펴보겠습니다.

농업 장비 및 공급품에 전문적인 회사는 제품 라인을 확장하려고 합니다. 이 회사는 새로운 제품이 관련성이 있도록 세분화를 수행하고 있습니다.

과거에, 이 비즈니스에서는 전통적인 세분화 접근 방식을 사용하여 고객을 지리적 위치에 따라 분류했으며, 같은 지역의 농가가 유사한 필요를 가질 것이라는 가정하에 진행했습니다. 예를 들어, 미드웨스트 지역의 농가에서 공통점으로 생각되는 특징(예: 기상 조건)을 강조하는 트랙터를 광고했습니다.

그러나 AI를 구현한 후, 회사는 지리적 세분화가 적절한 접근 방식이 아니라는 것을 알게 되었습니다. 광범위한 데이터(구매 기록, 농장 크기, 재배되는 작물 유형, 관개 방법, 기술 채택, 자동화율 등)를 수집하고, AI 알고리즘으로 분석하여, 농장 크기가 농민의 구매 결정에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나라는 것을 발견했습니다. 이는 명백한 사실처럼 보일 수 있습니다. 대규모 농장을 운영하는 농가는 소규모 농장과 다른 필요를 가지고 있습니다. 그러나 농업 장비 회사의 경영진은 지리적 세분화를 통해 판매를 계속하고, 이는 최고의 결과를 가져다주지 못했을 것입니다.

이러한 세그먼트를 어떻게 실행할 수 있는지 살펴보겠습니다.

고객 세분화에 대한 다양한 접근 방식

적용할 모델을 결정하기 위해, 다음을 고려해야 합니다:

• 어떤 데이터를 가지고 있나요? 즉, 무엇을 알고 있나요?

• 내 비즈니스의 목표는 무엇인가요?

• 고객에 대해 무엇을 알고 있나요?

이것을 기반으로, 무감독 모델, 지도 모델, 또는 혼합 접근 방식을 적용할 수 있습니다.

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

  • 특정 세그먼트를 생각하지 못할 때, 특히 AI 세그먼트를 처음 적용하고 이전에 훈련된 데이터셋이 없을 때

  • 고객 기반의 동적인 비즈니스에서, 새로운 세그먼트를 식별하고자 할 때

• 지도 기계 학습(회귀 모델, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트): 이전 세그먼트 또는 도메인 지식에서 레이블이 지정된 훈련 데이터셋이 있는 경우에 이 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 지도 기계 학습 모델을 새로운 고객이나 세그먼트가 명확하지 않은 고객에게 적용할 수 있습니다.

혼합 접근 방식은 무감독 학습을 사용하여 세그먼트를 식별한 다음, 이러한 세그먼트를 레이블로 사용하여 지도 모델을 훈련하는 것입니다. 훈련된 모델을 사용하여 새로운 고객을 분류하거나, 완전한 데이터가 없는 고객을 위한 세그먼트를 생성할 수 있습니다.

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

도전과 일반적인 실수

AI도 도전을 안고 있습니다. 내 경험에 따르면, AI를 마스터하는 과정에서 가장 많이 직면하는 장애물은 다음과 같습니다.

• 명확한 세분화: 많은 회사에서 세분화를 왜 하는지 명확하지 않습니다. 이러한 목적이 없으면, AI 기반 프로세스가 효과적으로 작동하기 어렵습니다. 이러한 경우, 주로 질적 데이터만 있는 경우, 인간이 주도하는 전통적인 접근 방식이 더 잘 작동할 수 있습니다. 이는 고객이 적은 경우에도 마찬가지입니다.

• 데이터 품질: AI가 생성하는 결과의 품질은 시스템에 입력하는 데이터의 품질만큼 좋을 것입니다. 따라서 데이터가 정확하지 않으면, 세분화도 정확하지 않을 것입니다.

• 윤리적 고려: 모델에 민감한 데이터와 기준을 포함하지 않도록 주의해야 합니다. 많은 회사에서 이러한 실수를 저지르고, 이는 비용과 명誉에 손실을 초래했습니다. 예를 들어, 미국의 모기지 회사들은 알려진 인종 프로파일링으로 인한 AI 편향으로 인해 비난을 받았습니다.

• CRM 준비도: 기계 학습이 아직 초기 기술인 만큼, 많은 CRM(고객 관계 관리) 시스템이 이를 처리하도록 설계되지 않았습니다. 따라서 세그먼트를 비즈니스 운영에 적절히 통합(마케팅 캠페인, 터치포인트, 판매 전략)하려면 추가 작업이 필요합니다. 많은 경우, 소유자는 모든 관련 프로세스를 고려하지 않고 즉시 뛰어들어, AI를 활용하려고 할 때 문제가 발생합니다.

• 직원 교육: 직원들은 AI 세그먼트 접근 방식을 완전히 이해하기 위해 추가 교육을 받아야 합니다. 또한, AI 결과가 직원의 직관과 모순될 수 있으므로, 신뢰 장벽을 극복하기 위해 AI의 긍정적인 적용 예를 보여주고, 책임감 있게 사용해야 합니다.

• 세그먼트 품질: 전통적인 세그먼트와 마찬가지로, 기계 학습 모델에서 얻은 세그먼트는 주요 기준을 만족하고 검증되어야 합니다:

  • 실행 가능

  • 안정적

  • 충분한 크기

  • 구별 가능

• 도메인 지식 및 해석: 비즈니스의 지식을 모든 단계에서 통합하고 관리하는 것이 중요합니다. 데이터 준비에서 모델 결과의 검증까지, 도메인 전문 지식이 필요합니다. 또한, 완벽한 기계 학습 모델은 100%의 정확도를 제공하지 않을 것입니다. 여기서 인간의 전문 지식이 필요하며, AI와 인간이 함께 일하는 이유입니다. 또 다른 실수는 의사 결정자가 모든 것을 AI에 위임하고, 추가 질문 없이 제안을 맹목적으로 구현하는 것입니다. 이는 좋지 않은 결과로 이어질 수 있습니다. 또한, 데이터를 해석할 때 인간의 편향이 여전히 존재한다는 것을 기억해야 합니다. 이러한 편향에 취약해지지 않으려면, 이를 인식하는 것이 중요합니다.

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

AI 기반 고객 세분화를 위한 단계별 가이드

이제 도전과제를 알았으니, AI를 구현하고 고객 세분화 프로세스에 성공적으로 통합하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공하겠습니다.

1. 세그먼트 목표를 정의합니다. 이는 고객을 분류할 다양한 기준을 이해하는 것을 포함합니다. 여기서 다시 한 번, AI에서 생성된 통찰력과 해당 분야 전문가로서의 관점이 필요합니다. 함께 협력하여 새로운 고객 세그먼트를 발견하고, 마케팅 캠페인을 맞춤형으로 제작하여 더 나은 결과를 달성할 수 있습니다.

2. 데이터 가용성을 보장합니다. AI에 완전한 고객 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. 데이터가 불완전한 경우, 혼합 모델링 접근 방식을 사용하여 처리할 수 있습니다. 결과는 AI가 작업할 수 있는 데이터의 품질만큼 좋을 것입니다.

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

4. 모델링 접근 방식을 선택하고, 얻은 데이터에 선택한 모델을 적용합니다

5. 최적의 세그먼트 수를 선택합니다. 최적의 세그먼트 수를 계산하는 데는 여러 기법이 있습니다. 가장 인기 있는 기법은 엘보우 규칙과 갭 분석입니다.

6. 세그먼트의 차별화 기준을 이해하고 결과를 해석합니다. 고객을 식별하는 주요 변수는 무엇입니까? 그들의 인식은 무엇이며, 어떻게 마케팅할 수 있습니까? 세그먼트 프로세스가 작동하려면 모델의 정확성을 검증한 후, 세그먼트를 검토하고, 변수가 비즈니스 모델에 적절히 적용되는지 확인해야 합니다.

마지막으로, 적절한 세그먼트 시각화를 위한 자원으로, 평행 좌표를 적용하여 4개의 세그먼트(고가 쇼퍼, 예산 쇼퍼, 기술 애호가, 종종 쇼퍼)를 식별합니다. 각 세그먼트의 월간 지출과 구매 빈도를 측정하여 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다.

최종 생각

앞서 논의한 대로, AI 기반 고객 세분화를 통해 B2B 회사에서 고객을 더 명확하게 이해하고, 고객의 의사 결정에 영향을 미치는 요인을 파악할 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로, 개인화된 캠페인과 경험을 개발하여 고객에게 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다.

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

이것은 특히 고기술 제품을 위한 B2B 세계에서 중요하며, 고객의 필요와 기술적 기대가 빠르게 변화하기 때문에, 고객을 적절히 세분화하는 것이 제품과 시장 적합성을 달성하는 데 차이를 만들 수 있습니다.