Włączanie segmentacji klientów za pomocą sztucznej inteligencji dla firm B2B: Mapa drogowa

Z siedzibą w Karolinie Północnej, Ingersoll Rand (IR ) jest jednym z wiodących konglomeratów na świecie. Firma posiada kilka linii biznesowych, w tym systemy sprężonego powietrza, rozwiązania HVAC oraz produkty technologiczne dla różnych branż, takich jak laboratoria naukowe i firmy transportowe. Ma również obecność w ponad 175 krajach, działając głównie w segmencie B2B.

Z tym na uwadze, łatwo wyobrazić sobie, jak skomplikowane może być zadowolenie wszystkich ich klientów, dlatego Ingersoll Rand zdecydował się na użycie sztucznej inteligencji, aby lepiej zrozumieć ich potrzeby.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do segmentacji swojej rozległej i bardzo zróżnicowanej bazy klientów, firma była w stanie stworzyć kampanie dostosowane do ich potrzeb, które osiągały lepsze wyniki w zakresie wskaźników takich jak otwieralność, klikalność i konwersje. Niektóre z tych kampanii były segmentowane według geografii, inne według rodzaju lub wielkości firmy, a jeszcze inne były połączeniem wszystkich powyższych. To pomogło liderom firmy zrozumieć, że mają unikalne segmenty, których wcześniej nie rozwinęli. W rzeczywistości, bez sztucznej inteligencji, mogli nie zauważyć, że te segmenty istnieją.

Sukces Ingersoll Rand pokazuje coś, co wszyscy liderzy biznesu powinni zrozumieć. Dzisiejszy krajobraz jest hiper-konkurencyjny, dlatego zrozumienie klientów jest kluczowe. Klienci, którzy nie czują się zauważeni lub którzy nie mają swoich potrzeb zaspokojonych przez produkt lub usługę, mogą łatwo przerzucić się na ofertę rywalizującej firmy.

Aby poprawić szanse na właściwe zrozumienie oczekiwań klientów, należy podzielić ich na odpowiednie segmenty, ponieważ tylko w ten sposób można poznać ich wspólne cechy, zachowania i preferencje. Na podstawie tych segmentów można stworzyć kampanie marketingowe i oferty produktowe dostosowane do ich potrzeb, co znacznie zwiększa wskaźniki konwersji.

Przyjmując technologie takie jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), firmy mogą wesprzeć swoje starania w zakresie segmentacji klientów. Jednak jak wszystkie innowacje technologiczne, muszą być one przyjęte strategicznie.

Oto przewodnik, który pomoże w tym.

Dlaczego segmentacja klientów jest ważna, a jak sztuczna inteligencja może pomóc?

Podstawowo, sztuczna inteligencja może nam pomóc, przekraczając nasze uprzedzenia i konwencjonalne metody segmentacji klientów. Ponieważ proces segmentacji jest prowadzony tylko przez dane, możemy dowiedzieć się o segmentach klientów, o których nie myśleliśmy, i odkryć unikalne informacje o naszych klientach.

Aby to wyjaśnić, przyjrzyjmy się poniższemu przykładowi.

Firma specjalizująca się w sprzęcie rolniczym i dostawach chce rozszerzyć swoją ofertę produktową. Firma prowadzi segmentację, aby upewnić się, że nowe produkty są istotne.

W przeszłości firma stosowała konwencjonalne podejście do segmentacji, klasyfikując klientów według lokalizacji geograficznej, opierając się na założeniu, że rolnicy z tego samego regionu będą mieli podobne potrzeby. Na przykład, reklamowali ciągnik skoncentrowany na cechach, które uważali za wspólne dla farm w amerykańskim Midwest, takich jak warunki pogodowe.

Jednak po wdrożeniu sztucznej inteligencji, firma zrozumiała, że segmentacja geograficzna nie była właściwym podejściem. Poprzez zebranie obszernych danych (w tym historii zakupów, wielkości farmy, rodzajów uprawianych plonów, metod nawadniania, poziomu technologicznego i automatyzacji) i pozwolenie algorytmom sztucznej inteligencji na ich analizę, firma wykryła, że wielkość farmy jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na decyzję zakupową rolnika. Może się to wydawać oczywiste: rolnicy z większymi farmami mają odmienne potrzeby niż ci, którzy mają mniejsze posiadłości. Jednak liderzy firmy nadal koncentrowali się na sprzedaży za pomocą segmentacji geograficznej i mogli nie zmienić tego procesu, nawet jeśli nie przynosił on najlepszych wyników.

Mówiąc to, jak możemy prowadzić ten proces?

Różne podejścia do segmentacji klientów

Aby określić, jaki model zastosować do podejścia do segmentacji klientów, należy rozważyć:

• Jakie dane mam dostępne? Innymi słowy, co wiem?

• Jakie są cele mojego biznesu?

• Co wiem o moich klientach?

Na podstawie tego, można zastosować model nienadzorowany, model nadzorowany lub podejście mieszane.

• Nienadzorowany (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Ten model nie opiera się na wcześniej zdefiniowanych etykietach i danych szkoleniowych, ale zamiast tego oblicza optymalne segmenty od podstaw. Można zastosować algorytmy nienadzorowane:

  • Gdy nie ma konkretnych segmentów na myśli, szczególnie gdy stosuje się segmentację AI po raz pierwszy i nie ma wcześniej wytrenowanych zbiorów danych

  • Gdy biznes jest dynamiczny i ma szybko zmieniającą się bazę klientów, i chce zidentyfikować nowe segmenty

• Nadzorowane uczenie maszynowe (model regresji, drzewo decyzyjne, las losowy): Można zastosować to podejście, gdy mamy oznaczone dane szkoleniowe, np. z poprzedniej segmentacji lub wiedzy branżowej. Model nadzorowany ML może być następnie zastosowany do nowych klientów lub klientów, dla których segment nie jest jasny

Podejście mieszane łączy używanie uczenia nienadzorowanego do identyfikacji segmentów, a następnie stosowanie tych segmentów jako etykiet do szkolenia modelu nadzorowanego. Ten wytrenowany model może być użyty do klasyfikacji nowych klientów lub do utworzenia segmentu dla klientów, od których nie ma pełnych danych.

Należy być ostrożnym przy stosowaniu podejścia mieszanej bez losowego próbkowania. Jeśli wybiera się tylko tych klientów, dla których ma pełne dane, to najprawdopodobniej wybiera się bardziej lojalnych klientów, co nie musi być sprawiedliwą reprezentacją całej grupy. To spowoduje, że wyniki będą tendencyjne, a te tendencyjności zostaną przeniesione do AI.

Wyzwania i powszechne błędy

Sztuczna inteligencja nie jest pozbawiona wyzwań. Z mojego doświadczenia, poniżej wymieniam najczęstsze przeszkody, z którymi można się spotkać podczas opanowywania sztucznej inteligencji.

• Jasna segmentacja: Wiele firm nie ma jasności, dlaczego prowadzą segmentację. Bez tego celu, trudno jest procesowi sztucznej inteligencji być skutecznym. W takich przypadkach, tradycyjne podejście prowadzone przez ludzi może działać lepiej, szczególnie jeśli głównie mamy dane jakościowe. To samo dotyczy, gdy mamy tylko niewielką liczbę klientów.

• Jakość danych: Jakość wyników uzyskanych przez AI będzie tylko tak dobra, jak jakość danych, które wprowadza się do systemu. Dlatego, jeśli dane nie są dokładne, segmentacja również nie będzie.

• Ważne rozważania etyczne: Upewnij się, że nie uwzględniasz wrażliwych danych i kryteriów w modelu. To błąd, który popełniło wiele firm, i który kosztował je zarówno pieniędzy, jak i reputacji. Na przykład, w Stanach Zjednoczonych, firmy hipoteczne były krytykowane za rzekome profilowanie rasowe ich algorytmów AI.

• Gotowość CRM: Ponieważ ML jest tak młodą technologią, wiele systemów CRM nie jest wyposażonych w nie. Dlatego właściwa integracja segmentów z operacjami biznesowymi (kampaniami marketingowymi, punktami kontaktu, strategią sprzedaży) wymaga dodatkowej pracy. Często właściciele skaczą od razu, nie uwzględniając wszystkich procesów zaangażowanych, co prowadzi do zakłóceń podczas próby wykorzystania AI.

• Szkolenie pracowników: Pracownicy muszą być dalej szkoleni, aby w pełni zrozumieć podejścia segmentacji AI. Również prawdopodobne jest, że spotkają się z oporem, ponieważ wyniki AI mogą sprzeciwiać się ich intuicji. Aby pokonać barierę zaufania, pokazując kilka pozytywnych zastosowań, i używając AI w sposób odpowiedzialny.

• Jakość segmentu: Podobnie jak w tradycyjnej segmentacji, segmenty uzyskane z modelu ML powinny spełniać kluczowe kryteria i być zwalidowane:

  • Możliwe do podjęcia

  • Stabilne

  • Wystarczająco duże

  • Różnicowane

• Wiedza branżowa i interpretacja: Integracja i właściwe zarządzanie wiedzą biznesu jest bardzo ważna na każdym etapie, od przygotowania danych do walidacji wyników modelu. Również pamiętaj, że nawet idealny model ML nie da 100% dokładności. To tutaj potrzebna jest Twoja wiedza branżowa, i dlaczego ważne jest, aby AI i ludzie pracowali razem. Inny błąd, który często widzę, to fakt, że decydenci delegują wszystko do AI i bezkrytycznie wdrażają ich sugestie, bez dalszego pytania. To prawdopodobnie doprowadzi do niekorzystnych wyników. Również pamiętaj, że na końcu dnia, jesteśmy ludźmi, i nasze uprzedzenia są nadal obecne przy interpretacji danych. Świadomość tego może pomóc nam być mniej podatnymi na potencjalne błędy.

• Aktualizacje modelu: Jeśli masz dynamiczną bazę klientów lub masz wysoką rotację klientów, ich zachowania i preferencje często się zmieniają. Upewnij się, że regularnie aktualizujesz model i nie polegaj na przestarzałych segmentach.

Krok po kroku: Przewodnik po segmentacji klientów z użyciem AI

Teraz, gdy jesteś świadomy wyzwań, oto krok po kroku przewodnik, który pomoże Ci wdrożyć AI i pomyślnie zintegrować ją z procesami segmentacji klientów.

1. Zdefiniuj cel segmentacji. To obejmuje zrozumienie różnych kryteriów, według których będziesz klasyfikować swoich klientów. Tutaj, ponownie, zarówno wglądy wygenerowane przez AI, jak i Twoja perspektywa jako eksperta w tej dziedzinie są potrzebne. Razem, odkryjesz nowe segmenty klientów i będziesz w stanie dostosować kampanie marketingowe do osiągnięcia lepszych wyników.

2. Gwarantuj dostępność danych: Upewnij się, że AI ma dostęp do kompleksowych danych klientów, lub jeśli Twoje dane są niepełne, znajdź sposób, aby nimi zarządzać. Jednym ze sposobów może być użycie podejścia mieszanej. Powiedzieliśmy to wcześniej, ale nie można tego wystarczająco podkreślić: Wyniki będą tylko tak dobre, jak dane, z którymi AI ma do pracy.

3. Radź sobie z ograniczeniami danych: Jeśli masz ograniczone dane, wybierz losową próbę z bazy klientów i zbierz dodatkowe dane od nich. Następnie, zastosuj podejście mieszane, aby maksymalizować wyniki.

4. Wybierz podejście modelowe i zastosuj wybrany model do uzyskanych danych

5. Wybierz optymalną liczbę segmentów: Istnieją różne techniki, aby obliczyć optymalną liczbę segmentów. Najpopularniejsze to reguła łokcia i analiza przerwy.

6. Zrozum różnicujące kryteria segmentów i zinterpretuj wyniki: Jakie są kluczowe zmienne, według których Twoi klienci będą identyfikowani? Jakie są ich percepcje, i jak można ich marketingowo dotrzeć? Aby proces segmentacji działał, po zwalidowaniu dokładności modelu, należy przeglądać różne segmenty i określić, czy zmienne napędzające te segmenty odpowiednio stosują się do Twojego modelu biznesowego.

Na koniec, ale nie mniej ważne, jako zasób dla odpowiedniej wizualizacji segmentacji, stosuję współrzędne równoległe, w których identyfikuję cztery segmenty: kupujących o wysokiej wartości, kupujących z ograniczonym budżetem, entuzjastów technologii i okazjonalnych kupujących. Mierzę kategorie takie jak miesięczne wydatki i częstotliwość zakupów dla każdego z tych segmentów, co pomaga mi lepiej zrozumieć moich klientów.

Końcowe myśli

Jak omówiliśmy, segmentacja klientów z użyciem AI może pomóc firmom B2B w lepszym zrozumieniu, kim są ich klienci i jaki jest motor ich decyzji. Gdy już masz te informacje, możesz je wykorzystać do tworzenia kampanii i doświadczeń personalizowanych, które dodają wartość Twoim klientom.

Poprzez postępowanie zgodnie z mapą drogową przedstawioną w tym przewodniku, możesz wykorzystać algorytmy AI, aby wesprzeć swoje procesy segmentacji biznesu i podejmować decyzje oparte na danych, które napędzają Twoje wzrosty i zwiększają wskaźniki satysfakcji klientów, tworząc lepsze połączenie z klientami i solidne poczucie lojalności wobec Twojej marki.

To staje się coraz bardziej istotne w świecie B2B, a szczególnie dla produktów high-tech, ponieważ potrzeby klientów zmieniają się szybko, a oczekiwania technologiczne ewoluują szybko. Właściwa segmentacja klientów może sprawić, że różnica między dostarczeniem produktu najwyższej jakości a czymś, co nie osiąga odpowiedniego dopasowania do rynku, będzie znacząca.