Habilitando a segmentação de clientes baseada em IA para empresas B2B: um roteiro

Com sede na Carolina do Norte, a Ingersoll Rand é um dos principais conglomerados do mundo. A empresa possui diversas linhas de negócios, incluindo sistemas de ar comprimido, soluções HVAC e produtos tecnológicos de ponta que atendem a diversos setores, como laboratórios científicos e empresas de transporte de carga. Também está presente em mais de 175 países, atuando principalmente no segmento B2B.

Com isso em mente, é fácil imaginar o quão complexo pode ser satisfazer todos os seus clientes, por isso a Ingersoll Rand recorreu à IA para entendê-los melhor.

By aproveitando a IA para segmentar sua extensa e diversificada base de clientes, a empresa conseguiu criar campanhas personalizadas com desempenho muito melhor em KPIs, como taxas de abertura, taxas de cliques e conversões. Algumas dessas campanhas foram segmentadas por região geográfica, outras por tipo ou tamanho de negócio e outras ainda uma combinação de todos os itens acima. Isso ajudou os líderes da empresa a compreender que tinham alguns segmentos únicos que não haviam dedicado tempo para desenvolver antes. Na verdade, sem IA, eles poderiam não ter percebido a existência desses segmentos.

O sucesso da Ingersoll Rand mostra algo que todos os líderes empresariais devem compreender. O cenário atual é hipercompetitivo, portanto, compreender seus clientes é fundamental. Os clientes que não se sentem reconhecidos ou que não estão tendo suas necessidades atendidas pelo seu produto ou serviço podem facilmente ser persuadidos a mudar para a oferta de uma empresa rival.

Para aumentar suas chances de compreender adequadamente o que seus clientes esperam, você deve dividi-los nos segmentos certos, pois só assim você saberá com certeza quais são suas características, comportamentos e preferências comuns. Com base nesses segmentos, você pode criar campanhas de marketing personalizadas e ofertas de produtos personalizadas, o que aumenta muito suas taxas de conversão.

Ao adotar tecnologias como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), as empresas podem impulsionar seus esforços de segmentação de clientes. Contudo, como todas as inovações tecnológicas, elas precisam ser adotadas estrategicamente.

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

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

Basicamente, a IA pode ajudar-nos transcendendo os nossos preconceitos e métodos convencionais de segmentação dos nossos clientes. Como seu processo de segmentação é executado apenas por dados, podemos então aprender sobre segmentos de clientes nos quais não havíamos pensado, e isso revela informações exclusivas sobre nossos clientes.

Para ilustrar melhor, vejamos o exemplo a seguir.

Uma empresa especializada em equipamentos e insumos agrícolas pretende ampliar sua oferta de produtos. A empresa está realizando segmentação para garantir que os novos produtos sejam relevantes.

No passado, o negócio baseava-se numa abordagem convencional de segmentação, categorizando os clientes por localização geográfica, com base no pressuposto subjacente de que os agricultores da mesma região teriam necessidades semelhantes. Por exemplo, eles anunciariam um trator focado nas características que consideravam comuns entre as fazendas do meio-oeste americano, como as condições climáticas.

No entanto, ao implementar a IA, a empresa percebeu que a segmentação geográfica não era a abordagem correta. Ao coletar dados extensos (incluindo histórico de compras, tamanho da fazenda, tipos de culturas cultivadas, métodos de irrigação usados, adoção de tecnologia, taxa de automação e muito mais) e permitir que algoritmos de IA os analisem, a empresa detectou que o tamanho da fazenda é um dos fatores mais críticos. fatores que influenciam a decisão de compra de um agricultor. Pode parecer óbvio: os agricultores com propriedades maiores têm necessidades distintas das daqueles que possuem propriedades menores. Porém, os líderes das empresas de equipamentos agrícolas ainda apostavam na venda por segmentação geográfica e, sozinhos, talvez nunca tivessem mudado esse processo, mesmo que não estivesse trazendo os melhores resultados.

Dito isto, como podemos executar esse processo?

Diferentes abordagens para segmentação de clientes

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

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

• Quais são os objetivos do meu negócio?

• O que sei sobre meus clientes?

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

• Não supervisionado (cluster K-Means, DBSCAN, GMM): este modelo não depende de rótulos predefinidos e dados de treinamento, mas calcula os segmentos ideais do zero. Você pode aplicar os algoritmos não supervisionados:

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

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

• Aprendizado de Máquina Supervisionado (modelo de regressão, árvore de decisão, floresta aleatória): Podemos aplicar esta 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 clientes para os quais o segmento não está claro

A abordagem mista combina o uso de aprendizagem não supervisionada para identificar segmentos e, em seguida, a aplicação desses segmentos como rótulos para treinar um modelo supervisionado. Este modelo treinado pode ser usado para classificar novos clientes ou para criar um segmento para clientes dos quais não temos dados completos.

Tenha cuidado ao aplicar a abordagem mista sem amostragem aleatória. Se você escolher apenas os clientes sobre os quais possui dados completos, provavelmente escolherá seus clientes mais fiéis, o que pode não ser uma representação justa de todo o grupo. Isso resultará em uma seleção tendenciosa, e esses preconceitos só serão repassados ​​à IA.

Desafios e erros comuns

A IA tem seus desafios. Pela minha experiência, aqui estão alguns dos obstáculos que você provavelmente encontrará ao aprender a dominar as cordas.

• Segmentação clara: muitas empresas não sabem ao certo por que estão segmentando. Sem esse propósito, é difícil que um processo executado por IA seja eficaz. Nesses casos, uma abordagem tradicional executada por humanos pode funcionar melhor, especialmente se você tiver 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 tão boa quanto a qualidade dos dados que você alimenta o sistema. Portanto, se os seus dados não forem precisos, a sua segmentação também não o será.

• Considerações éticas: Certifique-se de não incluir dados e critérios confidenciais no modelo. Este é um erro que muitas empresas cometeram e custou-lhes dinheiro e reputação. Por exemplo, nos EUA, as empresas hipotecárias têm sido criticadas há suposto perfil racial de seus algoritmos de IA.

• Prontidão de CRM: como o ML é uma tecnologia tão incipiente, muitos sistemas de CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) não estão equipados para lidar com isso. Portanto, uma integração adequada dos segmentos nas operações comerciais (campanhas de marketing, pontos de contato, estratégia de vendas) requer trabalho adicional. Muitas vezes, os proprietários intervêm imediatamente, sem considerar todos os processos envolvidos, e isso leva a soluços ao tentar aproveitar a IA.

• Treinamento de funcionários: os funcionários precisam receber mais treinamento para que possam compreender totalmente as abordagens de segmentação de IA. Além disso, é provável que você encontre alguma resistência porque os resultados da IA ​​podem contradizer sua intuição. Para superar a barreira da confiança, mostre algumas de suas aplicações positivas e use a IA de forma responsável.

• Qualidade do segmento: semelhante à segmentação tradicional, os segmentos obtidos do modelo de ML devem satisfazer os principais critérios e ser validados:

  • Litigável

  • Estável

  • Tamanho grande o suficiente

  • Diferenciável

• Conhecimento e interpretação do domínio: Integrar e gerenciar adequadamente o conhecimento do seu negócio é muito importante em todas as etapas do processo, 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 fornecerá 100% de precisão. É aqui que o seu conhecimento de domínio é necessário e por que é muito importante que a IA e os humanos trabalhem juntos. Outro erro que tenho visto frequentemente é que os decisores delegam tudo à IA e implementam cegamente as suas sugestões, sem mais perguntas. Isto provavelmente levará a resultados desfavoráveis. Além disso, vamos lembrar que, no final das contas, somos humanos e nossos preconceitos ainda estão presentes na interpretação dos dados. Estar ciente disso pode nos ajudar a ser menos vulneráveis ​​a possíveis erros.

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

Guia passo a passo para segmentação de clientes habilitada para IA

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

1. Defina seu objetivo de segmentação. Isso inclui compreender os diferentes critérios sob os quais você classificará seus clientes. Aqui, novamente, são necessários tanto os insights gerados pela IA quanto sua perspectiva como especialista na área. Juntos, vocês descobrirão novos segmentos de clientes e poderão personalizar suas campanhas de marketing para obter melhores resultados.

2. Garanta a disponibilidade dos dados: garanta que a IA tenha acesso a dados abrangentes do cliente ou, se seus dados estiverem incompletos, encontre uma maneira de lidar com eles. Uma maneira de fazer isso é usar a abordagem de modelagem mista. Já dissemos isso antes, mas nunca é demais enfatizar: os resultados serão tão bons quanto os dados com os quais a IA tiver de trabalhar.

3. Lidar com limitações de dados: se você tiver dados limitados, selecione uma amostra aleatória do banco de dados de seus clientes e colete dados adicionais deles. Em seguida, aplique a abordagem mista para maximizar seus resultados.

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

5. Selecione o número ideal de segmentos: Existem várias técnicas para calcular o número ideal de segmentos. Os mais populares são a regra do cotovelo e a análise de lacunas.

6. Compreenda os critérios de diferenciação dos segmentos e interprete os resultados: Quais são as variáveis-chave pelas quais os seus clientes serão identificados? Quais são suas percepções e como podem ser comercializados? Para que o processo de segmentação funcione, 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 último, mas não menos importante, como recurso para uma visualização adequada da segmentação, aplico coordenadas paralelas, nas quais identifico quatro segmentos: compradores de alto valor, compradores com orçamento limitado, entusiastas de tecnologia e compradores ocasionais. Eu meço categorias como gastos mensais e frequência de compras para cada um desses segmentos, pois isso me ajuda a entender melhor meus clientes.

Considerações Finais

Como já discutimos, a segmentação de clientes baseada em IA pode ajudar as empresas B2B a obter uma visibilidade mais clara de quem são seus clientes e dos motivadores por trás de suas tomadas de decisão. Depois de ter essas informações, você poderá aproveitá-las para criar campanhas e experiências personalizadas que agreguem mais valor aos seus clientes.

Seguindo o roteiro descrito neste guia, você pode aproveitar algoritmos de IA para impulsionar os processos de segmentação do seu negócio e tomar decisões baseadas em dados que impulsionem seu crescimento e aumentem seus KPIs de satisfação do cliente, promovendo uma melhor conexão com seus clientes e um sólido senso de fidelidade à sua marca.

Isto é cada vez mais importante no mundo B2B, e especialmente para produtos de alta tecnologia, uma vez que as necessidades dos clientes mudam rapidamente e as expectativas tecnológicas estão a evoluir rapidamente. Segmentar adequadamente seus clientes pode fazer a diferença entre entregar um produto de primeira linha e algo que não atinge a adequação produto-mercado relevante.