Habilitando a Segmentação de Clientes com IA para Empresas B2B: Um Guia

Com sede na Carolina do Norte, a Ingersoll Rand (IR ) é um dos conglomerados líderes do mundo. A empresa tem várias linhas de negócios, incluindo sistemas de ar comprimido, soluções de HVAC e produtos tecnológicos de ponta que atendem a diversas indústrias, como laboratórios científicos e empresas de transporte de cargas. Além disso, tem presença em mais de 175 países, operando principalmente no segmento B2B.

Com isso em mente, é fácil imaginar como pode ser complexo atender a todos os seus clientes, o que levou a Ingersoll Rand a recorrer à IA para entendê-los melhor.

Ao utilizar a IA para segmentar sua ampla e diversificada base de clientes, a empresa foi capaz de criar campanhas personalizadas que performaram muito melhor em KPIs como taxas de abertura, cliques e conversões. Algumas dessas campanhas foram segmentadas por geografia, enquanto outras foram por tipo ou tamanho de empresa, e ainda outras por combinação de todos os fatores acima. Isso ajudou os líderes da empresa a compreender que tinham alguns segmentos únicos que não haviam desenvolvido antes. Na verdade, sem a IA, eles podem não ter notado que esses segmentos existiam.

O sucesso da Ingersoll Rand mostra algo que todos os líderes de negócios devem entender. O cenário atual é hipercompetitivo, portanto, entender seus clientes é fundamental. Clientes que não se sentem reconhecidos ou que não têm suas necessidades atendidas pelo seu produto ou serviço podem facilmente ser atraídos para uma oferta de uma empresa rival.

Para melhorar as chances de compreender o que seus clientes esperam, você deve dividi-los nos segmentos certos, pois apenas assim você saberá quais são as características, comportamentos e preferências compartilhadas por eles. Com base nesses segmentos, você pode criar campanhas de marketing personalizadas e ofertas de produtos personalizados, o que aumenta significativamente as taxas de conversão.

Ao adotar tecnologias como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), as empresas podem dar um impulso nos esforços de segmentação de clientes. No entanto, como todas as inovações tecnológicas, elas precisam ser adotadas estrategicamente.

Aqui está um guia para ajudá-lo a fazer isso.

Por que a segmentação de clientes é importante e como a IA pode ajudar?

Basicamente, a IA pode nos ajudar a transcender nossos preconceitos e métodos convencionais de segmentação de clientes. Como o processo de segmentação é executado apenas por dados, podemos aprender sobre segmentos de clientes que não havíamos pensado antes, e isso descobre informações únicas sobre nossos clientes.

Para ilustrar melhor, vamos olhar para o seguinte exemplo.

Uma empresa que se especializa em equipamentos agrícolas e suprimentos está tentando expandir sua oferta de produtos. A empresa está realizando segmentação para garantir que os novos produtos sejam relevantes.

No passado, a empresa utilizava uma abordagem convencional para segmentação, categorizando clientes por localização geográfica, com base na suposição de que os agricultores da mesma região teriam necessidades semelhantes. Por exemplo, eles anunciariam um trator focado nas características que percebiam como semelhanças entre as fazendas do Meio-Oeste americano, como condições climáticas.

No entanto, após implementar a IA, a empresa percebeu que a segmentação geográfica não era a abordagem certa. Ao coletar dados extensivos (incluindo histórico de compras, tamanho da fazenda, tipos de culturas cultivadas, métodos de irrigação utilizados, adoção de tecnologia, taxa de automação e mais) e permitir que os algoritmos de IA analisassem esses dados, a empresa detectou que o tamanho da fazenda é um dos fatores mais críticos que influenciam a decisão de compra de um agricultor. Pode parecer óbvio: os agricultores com fazendas maiores têm necessidades distintas daqueles que têm propriedades menores. No entanto, os líderes da empresa de equipamentos agrícolas ainda estavam focados em vender por segmentação geográfica, e por si mesmos, eles podem nunca ter mudado esse processo, mesmo que não estivesse trazendo os melhores resultados.

Dito isso, como podemos executar esse processo?

Abordagens diferentes para a segmentação de clientes

Para determinar qual modelo aplicar à sua abordagem de segmentação de clientes, você precisa considerar:

• Quais dados eu tenho disponíveis? Em outras palavras, o que eu sei?

• Quais são os objetivos do meu negócio?

• O que eu sei sobre meus clientes?

Com base nisso, você pode aplicar um modelo não supervisionado, um modelo supervisionado ou seguir a abordagem mista.

• Não supervisionado (agrupamento K-Means, DBSCAN, GMM): Este modelo não depende de rótulos pré-definidos e dados de treinamento, mas calcula os segmentos ótimos do zero. Você pode aplicar os algoritmos não supervisionados:

  • Quando você não tem segmentos específicos em mente, especialmente quando você aplica a segmentação de IA pela primeira vez e não tem conjuntos de dados treinados anteriormente

  • Quando você tem um negócio dinâmico com uma base de clientes em constante mudança, e você deseja identificar novos segmentos

• Aprendizado de Máquina Supervisionado (modelo de regressão, árvore de decisão, floresta aleatória): Podemos aplicar essa abordagem se tivermos um conjunto de dados de treinamento rotulado, por exemplo, de segmentação anterior ou conhecimento de domínio. O modelo de ML supervisionado pode então ser aplicado a novos clientes, ou a clientes para os quais o segmento não é claro

A abordagem mista combina o uso de aprendizado não supervisionado para identificar segmentos e, em seguida, aplicar esses segmentos como rótulos para treinar um modelo supervisionado. Esse modelo treinado pode ser usado para classificar novos clientes ou criar um segmento para clientes dos quais não temos dados completos.

Por favor, tenha cuidado ao aplicar a abordagem mista sem amostragem aleatória. Se você escolher apenas os clientes para os quais tem dados completos, provavelmente escolherá seus clientes mais leais, o que pode não ser uma representação justa do grupo como um todo. Isso resultará em uma seleção enviesada, e esses vieses serão passados para a IA.

Desafios e erros comuns

A IA não está sem seus desafios. Com base na minha experiência, aqui estão alguns dos obstáculos que você provavelmente encontrará ao aprender a dominar a IA.

• Segmentação clara: Muitas empresas não estão claras sobre por que estão segmentando. Sem esse propósito, é difícil para um processo executado pela IA ser eficaz. Nesses casos, uma abordagem tradicional executada por humanos pode funcionar melhor, especialmente se você tem principalmente dados qualitativos. O mesmo se aplica se você tiver apenas um pequeno número de clientes.

• Qualidade dos dados: A qualidade dos resultados produzidos pela IA será apenas tão boa quanto a qualidade dos dados que você alimenta o sistema. Portanto, se seus dados não forem precisos, sua segmentação não será, também.

• Considerações éticas: Certifique-se de que você não inclua dados sensíveis e critérios no modelo. Esse é um erro que muitas empresas cometeram, e isso lhes custou dinheiro e reputação. Por exemplo, nos EUA, empresas de hipotecas foram criticadas por supostos perfis raciais de seus algoritmos de IA.

• Preparação do CRM: Como a ML é uma tecnologia incipiente, muitos sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) não estão equipados para lidar com ela. Portanto, uma integração adequada dos segmentos nos processos de negócios (campanhas de marketing, pontos de contato, estratégia de vendas) requer trabalho adicional. Muitas vezes, os proprietários pulam direto para a ação sem considerar todos os processos envolvidos, e isso leva a problemas ao tentar aproveitar a IA.

• Treinamento de funcionários: Os funcionários precisam ser treinados para que possam entender completamente as abordagens de segmentação de IA. Além disso, é provável que você encontre alguma resistência porque os resultados da IA podem contradizer a intuição deles. Para superar a barreira de confiança, mostre algumas de suas aplicações positivas e use a IA de forma responsável.

• Qualidade do segmento: Semelhante à segmentação tradicional, os segmentos que você obtém do modelo de ML devem atender a critérios importantes e ser validados:

  • Ação

  • Estável

  • Tamanho suficiente

  • Diferenciável

• Conhecimento de domínio e interpretação: Integrar e gerenciar adequadamente o conhecimento do seu negócio é muito importante em todas as etapas, desde a preparação dos dados até a validação dos resultados do modelo. Além disso, lembre-se de que mesmo um modelo de aprendizado de máquina perfeito não dará 100% de precisão. Aqui é onde a sua expertise de domínio é necessária, e por que é muito importante que a IA e os humanos trabalhem juntos. Outro erro que eu já vi muitas vezes é que os tomadores de decisão delegam tudo à IA e implementam cegamente as sugestões sem questionar mais. Isso provavelmente levará a resultados desfavoráveis. Além disso, vamos lembrar que, no final do dia, somos humanos, e nossos vieses ainda estão presentes ao interpretar os dados. Estar ciente disso pode nos ajudar a ser menos vulneráveis a possíveis erros.

• Atualizações do modelo: Se você tiver uma base de clientes dinâmica ou uma rotatividade de clientes alta, o comportamento e as preferências dos seus clientes mudam frequentemente. Portanto, certifique-se de que você atualize o modelo regularmente e não confie em segmentos desatualizados.

Guia Passo a Passo para a Segmentação de Clientes com IA

Agora que você está ciente dos desafios, aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a implementar a IA e integrá-la com sucesso nos processos de segmentação de clientes.

1. Defina seu objetivo de segmentação. Isso inclui entender os diferentes critérios sob os quais você classificará seus clientes. Aqui, novamente, tanto as informações geradas pela IA quanto a sua perspectiva como especialista no campo são necessárias. Juntos, você descobrirá novos segmentos de clientes e poderá personalizar as campanhas de marketing para alcançar melhores resultados.

2. Garanta a disponibilidade de dados: Certifique-se de que a IA tenha acesso a dados de clientes abrangentes, ou se seus dados forem incompletos, encontre uma maneira de lidar com isso. Uma forma de fazer isso pode ser usar a abordagem de modelagem mista. Já dissemos antes, mas não pode ser enfatizado o suficiente: os resultados serão apenas tão bons quanto os dados que a IA tem para trabalhar.

3. Lide com limitações de dados: Se você tiver dados limitados, selecione uma amostra aleatória de sua base de clientes e colete dados adicionais deles. Em seguida, aplique a abordagem mista para maximizar os resultados.

4. Selecione sua abordagem de modelagem e aplique o modelo selecionado aos dados obtidos

5. Selecione o número ótimo de segmentos: Existem várias técnicas para calcular o número ótimo de segmentos. As mais populares são a regra do cotovelo e a análise de lacuna.

6. Entenda os critérios de diferenciação dos segmentos e interprete os resultados: Quais são as variáveis-chave por meio das quais seus clientes serão identificados? Quais são suas percepções, e como eles podem ser comercializados? Para o processo de segmentação funcionar, após validar a precisão do modelo, você precisa revisar os diferentes segmentos e determinar se as variáveis que impulsionam esses segmentos se aplicam adequadamente ao seu modelo de negócios.

Por fim, mas não menos importante, como um recurso para uma visualização adequada de segmentação, eu aplico coordenadas paralelas, nas quais identifico quatro segmentos: compradores de alto valor, compradores de orçamento, entusiastas da tecnologia e compradores ocasionais. Eu medo categorias como gastos mensais e frequência de compras para cada um desses segmentos, pois isso me ajuda a ter uma melhor compreensão dos meus clientes.

Pensamentos Finais

Como discutimos, a segmentação de clientes com IA pode ajudar as empresas B2B a obter uma visão mais clara de quem são seus clientes e dos fatores que impulsionam a tomada de decisão deles. Uma vez que você tenha essas informações, você pode usá-las para criar campanhas e experiências personalizadas que adicionem mais valor aos seus clientes.

Ao seguir o guia apresentado neste guia, você pode aproveitar os algoritmos de IA para impulsionar os processos de segmentação do seu negócio e tomar decisões baseadas em dados que impulsionem o crescimento do seu negócio e aumentem os KPIs de satisfação do cliente, promovendo uma conexão melhor com os clientes e um forte senso de lealdade à sua marca.

Isso é cada vez mais importante no mundo B2B, e especialmente para produtos de alta tecnologia, desde que as necessidades dos clientes mudam rapidamente e as expectativas tecnológicas estão evoluindo rapidamente. Segmentar adequadamente os seus clientes pode fazer a diferença entre entregar um produto de alta qualidade e algo que não atinge o ajuste de produto-mercado relevante.