Activarea segmentării bazate pe inteligență artificială a clienților pentru companiile B2B: O hartă a drumului

Situată în Carolina de Nord, Ingersoll Rand (IR ) este una dintre cele mai importante conglomerate din lume. Compania deține mai multe linii de afaceri, inclusiv sisteme de aer comprimat, soluții HVAC și produse tehnologice de ultimă generație care deservesc diverse industrii, cum ar fi laboratoare științifice și companii de transport marfă. De asemenea, are o prezență în peste 175 de țări, operând în principal în segmentul B2B.

Având în vedere acest lucru, este ușor de imaginat cât de complex poate fi să satisfaci toți clienții, motiv pentru care Ingersoll Rand a recurs la inteligență artificială pentru a-i înțelege mai bine.

Prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a segmenta baza sa extinsă și foarte diversă de clienți, compania a putut crea campanii personalizate care au performant mai bine în ceea ce privește indicatorii de performanță, cum ar fi rata de deschidere, rata de clic și conversia. Unele dintre aceste campanii au fost segmentate geografic, în timp ce altele au fost segmentate după tipul sau mărimea afacerii, iar altele au fost o combinație a tuturor acestor factori. Acest lucru a ajutat liderii companiei să înțeleagă că au anumite segmente unice pe care nu le-au dezvoltat anterior. De fapt, fără inteligență artificială, este posibil să nu fi observat că aceste segmente există.

Reușita Ingersoll Rand arată ceva ce toți liderii de afaceri trebuie să înțeleagă. Peisajul actual este hiper-concurențial, prin urmare, înțelegerea clienților tăi este critică. Clienții care nu se simt apreciați sau care nu primesc nevoile lor îndeplinite de produsul sau serviciul tău pot fi ușor atrași de o ofertă a unei companii rivale.

Pentru a îmbunătăți șansele de a înțelege ce așteaptă clienții tăi, trebuie să îi divizi în segmente potrivite, deoarece numai astfel vei ști cu siguranță care sunt caracteristicile, comportamentele și preferințele lor comune. Pe baza acestor segmente, poți crea campanii de marketing personalizate și oferte de produse personalizate, ceea ce crește semnificativ ratele de conversie.

Prin adoptarea tehnologiilor precum inteligența artificială și învățarea automată, companiile pot îmbunătăți eforturile de segmentare a clienților. Cu toate acestea, ca și în cazul tuturor inovațiilor tehnologice, acestea trebuie adoptate strategic.

Iată un ghid care te va ajuta să faci acest lucru.

De ce segmentarea clienților contează și cum poate inteligența artificială să ajute?

În esență, inteligența artificială ne poate ajuta prin transcenderea prejudecăților și metodelor convenționale de segmentare a clienților noștri. Deoarece procesul de segmentare este bazat numai pe date, putem învăța despre segmente de clienți pe care nu le-am luat în considerare anterior și putem descoperi informații unice despre clienții noștri.

Pentru a ilustra mai bine, să examinăm următorul exemplu.

O companie care se specializează în echipamente agricole și aprovizionări urmărește să-și extindă oferta de produse. Compania efectuează segmentarea pentru a se asigura că noile produse sunt relevante.

În trecut, compania a utilizat o abordare convențională a segmentării, categorisind clienții după locația geografică, pe baza ipotezei că fermierii din aceeași regiune ar avea nevoi similare. De exemplu, ar fi făcut publicitate pentru un tractor axat pe caracteristicile pe care le considerau a fi comunale între fermele din Midwest-ul american, cum ar fi condițiile meteorologice.

Cu toate acestea, după implementarea inteligenței artificiale, compania a realizat că segmentarea geografică nu a fost abordarea corectă. Prin colectarea unor date extinse (inclusiv istoricul cumpărăturilor, mărimea fermei, tipurile de culturi cultivate, metodele de irigare utilizate, adoptarea tehnologiei, rata de automatizare și multe altele) și prin analiza acestor date de către algoritmii de inteligență artificială, compania a detectat că mărimea fermei este unul dintre factorii critici care influențează decizia de cumpărare a unui fermier. Acest lucru poate părea evident: fermierii cu ferme mai mari au nevoi distincte față de cei care au proprietăți mai mici. Cu toate acestea, liderii companiei de echipamente agricole erau încă concentrați pe vânzarea prin segmentarea geografică și, fără inteligență artificială, ar fi putut să nu schimbe niciodată acest proces, deși nu aducea cele mai bune rezultate.

Având spus acest lucru, cum putem executa acest proces?

Abordări diferite de segmentare a clienților

Pentru a determina care model să aplicați abordării de segmentare a clienților, trebuie să luați în considerare:

• Ce date aveți disponibile? Cu alte cuvinte, ce știți?

• Care sunt obiectivele afacerii dvs.?

• Ce știți despre clienții dvs.?

Pe baza acestor informații, puteți aplica un model nesupravegheat, un model supravegheat sau urmați abordarea mixtă.

• Nesupravegheat (clustering K-Means, DBSCAN, GMM): Acest model nu se bazează pe etichete predefinite și date de antrenament, ci calculează segmentele optime de la zero. Puteți aplica algoritmii nesupravegheați:

  • Când nu aveți segmente specifice în minte, în special atunci când aplicați segmentarea cu inteligență artificială pentru prima dată și nu aveți seturi de date antrenate anterior

  • Când aveți o afacere dinamică cu o bază de clienți în schimbare rapidă și doriți să identificați noi segmente

• Învățare automată supravegheată (model de regresie, arbore de decizie, pădure aleatorie): Puteți aplica această abordare dacă aveți un set de date etichetate, de exemplu, din segmentarea anterioară sau din cunoașterea domeniului. Modelul de învățare automată supravegheat poate fi apoi aplicat clienților noi sau clienților pentru care segmentul nu este clar

Abordarea mixtă combină utilizarea învățării nesupravegheate pentru a identifica segmente și apoi aplicarea acestor segmente ca etichete pentru a antrena un model supravegheat. Acest model antrenat poate fi utilizat pentru a clasifica clienții noi sau pentru a crea un segment pentru clienții pentru care nu aveți date complete.

Vă rugăm să fiți atenți atunci când aplicați abordarea mixtă fără eșantionare aleatorie. Dacă alegeți doar clienții pentru care aveți date complete, este probabil să alegeți clienții mai loiali, ceea ce nu poate fi o reprezentare corectă a întregului grup. Acest lucru va duce la o selecție biasată, iar aceste bias-uri vor fi transmise inteligenței artificiale.

Provocări și greșeli comune

Inteligența artificială nu este lipsită de provocări. Din experiența mea, iată unele dintre cele mai comune obstacole cu care veți întâmpina pe măsură ce învățați să stăpâniți această tehnologie.

• Segmentare clară: Multe companii nu sunt clare cu privire la motivul pentru care efectuează segmentarea. Fără acest scop, este dificil pentru un proces condus de inteligență artificială să fie eficient. În aceste cazuri, o abordare tradițională condusă de oameni poate funcționa mai bine, în special dacă aveți în principal date calitative. Același lucru se aplică dacă aveți un număr mic de clienți.

• Calitatea datelor: Calitatea rezultatelor furnizate de inteligența artificială va fi la fel de bună ca calitatea datelor pe care le introduceți în sistem. Prin urmare, dacă datele dvs. nu sunt precise, segmentarea dvs. nu va fi nici ea.

• Considerații etice: Asigurați-vă că nu includeți date și criterii sensibile în model. Acesta este o greșeală pe care multe companii au făcut-o și le-a costat atât bani, cât și reputație. De exemplu, în Statele Unite, companiile de ipotecă au fost criticate pentru presupusa profilare rasială a algoritmilor de inteligență artificială.

• Pregătirea CRM: Deoarece învățarea automată este o tehnologie atât de nouă, multe sisteme de gestionare a relațiilor cu clienții (CRM) nu sunt echipate pentru a o gestiona. Prin urmare, o integrare corespunzătoare a segmentelor în operațiunile de afaceri (campanii de marketing, puncte de contact, strategie de vânzări) necesită un efort suplimentar. De multe ori, proprietarii sar direct înainte fără a lua în considerare toate procesele implicate, ceea ce duce la probleme atunci când încearcă să valorifice inteligența artificială.

• Instruirea angajaților: Angajații trebuie să primească o instruire suplimentară pentru a putea înțelege abordările de segmentare cu inteligență artificială. De asemenea, este probabil să întâmpinați rezistență deoarece rezultatele inteligenței artificiale pot contrazice intuiția lor. Pentru a depăși bariera de încredere, prezentați câteva dintre aplicațiile sale pozitive și utilizați inteligența artificială în mod responsabil.

• Calitatea segmentului: Similar cu segmentarea tradițională, segmentele pe care le obțineți de la modelul de învățare automată ar trebui să îndeplinească anumite criterii și să fie validate:

  • Acțiune

  • Stabil

  • Dimensiune suficient de mare

  • Diferențiere

• Cunoașterea domeniului și interpretarea: Integrarea și gestionarea corespunzătoare a cunoașterii afacerii dvs. este foarte importantă la fiecare etapă, de la pregătirea datelor până la validarea rezultatelor modelului. De asemenea, țineți minte că nici măcar un model de învățare automată perfect nu vă va oferi o precizie de 100%. Aici este unde este nevoie de expertiza dvs. în domeniu și de ce este foarte important ca inteligența artificială și oamenii să lucreze împreună. O altă greșeală pe care am văzut-o adesea este că factorii de decizie deleagă totul inteligenței artificiale și implementează în mod necritic sugestiile sale, fără a pune întrebări suplimentare. Acest lucru va duce probabil la rezultate nefavorabile. De asemenea, să nu uităm că, la sfârșitul zilei, suntem oameni, iar prejudecățile noastre sunt încă prezente atunci când interpretăm datele. A fi conștient de acest lucru ne poate ajuta să fim mai puțin vulnerabili la eventualele greșeli.

• Actualizarea modelului: Dacă aveți o bază de clienți dinamică sau o rată ridicată de rotație a clienților, comportamentul și preferințele clienților dvs. se schimbă adesea. Prin urmare, asigurați-vă că actualizați modelul în mod regulat și nu vă bazați pe segmente învechite.

Ghid pas cu pas pentru segmentarea clienților cu inteligență artificială

Acum că sunteți conștienți de provocări, iată un ghid pas cu pas care vă va ajuta să implementați inteligența artificială și să o integrați cu succes în procesele de segmentare a clienților.

1. Definiți obiectivul segmentării. Acesta include înțelegerea diferitelor criterii în funcție de care veți clasifica clienții. Aici, din nou, atât insight-urile generate de inteligența artificială, cât și perspectiva dvs. ca expert în domeniu sunt necesare. Împreună, veți descoperi noi segmente de clienți și veți putea personaliza campaniile de marketing pentru a obține rezultate mai bune.

2. Asigurați-vă că aveți disponibilitatea datelor: Asigurați-vă că inteligența artificială are acces la datele complete ale clienților, sau, dacă datele dvs. sunt incomplete, găsiți o modalitate de a face față acestora. Una dintre modalități poate fi utilizarea abordării mixte. Am spus-o anterior, dar nu poate fi subliniat suficient: Rezultatele vor fi la fel de bune ca datele cu care lucrează inteligența artificială.

3. Gestionați limitările datelor: Dacă aveți date limitate, selectați un eșantion aleatoriu din baza dvs. de clienți și colectați date suplimentare de la aceștia. Apoi, aplicați abordarea mixtă pentru a maximiza rezultatele.

4. Selectați abordarea de modelare și aplicați modelul selectat la datele obținute

5. Selectați numărul optim de segmente: Există diverse tehnici pentru a calcula numărul optim de segmente. Cele mai populare sunt regula cotului și analiza gap.

6. Înțelegeți criteriile de diferențiere ale segmentelor și interpretați rezultatele: Care sunt variabilele cheie prin care clienții dvs. vor fi identificați? Care sunt percepțiile lor, și cum pot fi acestea comercializate? Pentru ca procesul de segmentare să funcționeze, după validarea preciziei modelului, trebuie să examinați segmentele și să determinați dacă variabilele care conduc aceste segmente se aplică corespunzător modelului dvs. de afaceri.

În cele din urmă, dar nu în cele mai mici, ca resursă pentru o segmentare adecvată a vizualizării, aplic coordonatele paralele, în care identific patru segmente: cumpărători de valoare ridicată, cumpărători cu buget redus, entuziaști ai tehnologiei și cumpărători ocazionali. Măsur categorii precum cheltuielile lunare și frecvența cumpărăturilor pentru fiecare dintre aceste segmente, deoarece acest lucru mă ajută să am o înțelegere mai bună a clienților mei.

Gânduri finale

Așa cum am discutat, segmentarea clienților cu inteligență artificială poate ajuta companiile B2B să obțină o vizibilitate mai clară a clienților și a factorilor care influențează deciziile lor. Odată ce aveți aceste informații, le puteți utiliza pentru a crea campanii personalizate și experiențe care adaugă mai multă valoare clienților dvs.

Prin urmarea hărții prezentate în acest ghid, puteți valorifica algoritmii de inteligență artificială pentru a îmbunătăți procesele de segmentare a clienților și a lua decizii bazate pe date care să impulsioneze creșterea afacerii dvs. și să crească indicatorii de satisfacție a clienților, consolidând o legătură mai bună cu clienții și o loialitate puternică față de marca dvs.

Acest lucru este din ce în ce mai important în lumea B2B, și mai ales pentru produsele high-tech, deoarece nevoile clienților se schimbă rapid și așteptările tehnologice evoluează rapid. Segmentarea corespunzătoare a clienților dvs. poate face diferența între livrarea unui produs de top și ceva care nu reușește să atingă potrivirea relevantă a produsului cu piața.