Udhëheqësit e mendimit
Mundësimi i segmentimit të klientëve të fuqizuar nga AI për kompanitë B2B: Një Udhërrëfyes
Me qendër në Karolinën e Veriut, Ingersoll Rand është një nga konglomeratet kryesore në botë. Firma krenohet me disa linja biznesi, duke përfshirë sistemet e ajrit të kompresuar, zgjidhjet HVAC dhe produkte teknologjike të fundit që kujdesen për industri të ndryshme, si laboratorët shkencorë dhe firmat e transportit të mallrave. Ajo gjithashtu ka një prani në mbi 175 vende, duke operuar kryesisht në segmentin B2B.
Me këtë në mendje, është e lehtë të imagjinohet se sa komplekse mund të jetë të kënaqësh të gjithë klientët e tyre, kjo është arsyeja pse Ingersoll Rand iu drejtua AI për t'i kuptuar më mirë ata.
By duke përdorur AI për të segmentuar bazën e tyre të gjerë dhe shumë të larmishme të klientëve, kompania ishte në gjendje të krijonte fushata të përshtatura që performuan shumë më mirë në KPI, të tilla si normat e hapura, normat e klikimeve dhe konvertimet. Disa nga këto fushata u segmentuan sipas gjeografisë, ndërsa të tjerat ishin sipas llojit ose madhësisë së biznesit, dhe të tjerat ishin një kombinim i të gjitha sa më sipër. Kjo i ndihmoi drejtuesit e firmës të kuptonin se ata kishin disa segmente unike që nuk kishin marrë kohë për t'i zhvilluar më parë. Në fakt, pa AI, ata mund të mos e kishin vënë re se këto segmente ekzistonin.
Suksesi i Ingersoll Rand tregon diçka që të gjithë drejtuesit e biznesit duhet ta kuptojnë. Peizazhi i sotëm është tepër konkurrues, prandaj, të kuptuarit e klientëve tuaj është kritike. Klientët që nuk ndihen të njohur ose që nuk po plotësojnë nevojat e tyre nga produkti ose shërbimi juaj, mund të shtyhen lehtësisht të kalojnë në ofertën e një firme rivale.
Për të përmirësuar shanset tuaja për të kuptuar në mënyrë adekuate atë që klientët tuaj presin, ju duhet t'i ndani ata në segmentet e duhura, pasi vetëm në këtë mënyrë do të dini me siguri se cilat janë karakteristikat, sjelljet dhe preferencat e tyre të përbashkëta. Bazuar në këto segmente, ju mund të krijoni fushata marketingu të përshtatura dhe oferta të personalizuara të produkteve, të cilat rrisin shumë normat tuaja të konvertimit.
Duke adoptuar teknologji si inteligjenca artificiale (AI) dhe mësimi i makinerive (ML), kompanitë mund t'i japin një shtysë përpjekjeve të tyre për segmentimin e klientëve. Megjithatë, si të gjitha risitë teknologjike, ato duhet të adoptohen në mënyrë strategjike.
Këtu është një udhëzues për t'ju ndihmuar ta arrini këtë.
Pse ka rëndësi segmentimi i klientëve dhe si mund të ndihmojë AI?
Në thelb, AI mund të na ndihmojë duke tejkaluar paragjykimet tona dhe metodat konvencionale të segmentimit të klientëve tanë. Për shkak se procesi i tij i segmentimit drejtohet vetëm nga të dhënat, atëherë ne mund të mësojmë për segmentet e klientëve që nuk i kishim menduar dhe kjo zbulon informacione unike për klientët tanë.
Për ta ilustruar më tej, le të shohim shembullin e mëposhtëm.
Një kompani e specializuar në pajisje dhe furnizime bujqësore po synon të zgjerojë ofertën e produkteve të saj. Firma po kryen segmentim për t'u siguruar që produktet e reja janë relevante.
Në të kaluarën, biznesi mbështetej në një qasje konvencionale ndaj segmentimit, duke i kategorizuar klientët sipas vendndodhjes gjeografike, bazuar në supozimin themelor se fermerët nga i njëjti rajon do të kishin nevoja të ngjashme. Për shembull, ata do të reklamonin një traktor të fokusuar në veçoritë që ata i perceptonin si të përbashkëta midis fermave në Midwest Amerikan, si kushtet e motit.
Megjithatë, me zbatimin e AI, kompania kuptoi se segmentimi gjeografik nuk ishte qasja e duhur. Duke mbledhur të dhëna të gjera (përfshirë historinë e blerjeve, madhësinë e fermës, llojet e kulturave të kultivuara, metodat e ujitjes së përdorur, adoptimin e teknologjisë, shkallën e automatizimit dhe më shumë) dhe duke i lënë algoritmet e AI ta analizojnë atë, firma zbuloi se madhësia e fermës është një nga më kritiket. faktorët që ndikojnë në vendimin për blerjen e një fermeri. Mund të duket e qartë: fermerët me ferma më të mëdha kanë nevoja të dallueshme se ata që kanë prona më të vogla. Megjithatë, drejtuesit e kompanive të pajisjeve bujqësore ishin ende të vendosur për të shitur përmes segmentimit gjeografik dhe në vetvete, ata mund të mos e kishin ndryshuar kurrë këtë proces, edhe pse nuk po sillte rezultatet më të mira.
Duke thënë këtë, si mund ta drejtojmë këtë proces?
Qasje të ndryshme ndaj segmentimit të klientëve
Për të përcaktuar se cilin model të aplikoni në qasjen tuaj të segmentimit të klientëve, duhet të merrni parasysh:
Çfarë të dhënash kam në dispozicion? Me fjalë të tjera, çfarë di unë?
Cilat janë qëllimet e biznesit tim?
Çfarë di unë për klientët e mi?
Bazuar në këtë, ju ose mund të aplikoni një model të pambikëqyrur, një model të mbikëqyrur ose të ndiqni qasjen e përzier.
I pambikëqyrur (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Ky model nuk mbështetet në etiketat dhe të dhënat e trajnimit të paracaktuara, por përkundrazi llogarit segmentet optimale nga e para. Ju mund të aplikoni algoritmet e pambikëqyrur:
Kur nuk keni në mendje segmente specifike, veçanërisht kur aplikoni segmentimin e AI për herë të parë dhe nuk keni grupe të dhënash të trajnuara më parë
Kur keni një biznes dinamik me një bazë klientësh që ndryshon me shpejtësi dhe dëshironi të identifikoni segmente të reja
Mësimi i mbikëqyrur i makinerisë (modeli i regresionit, pema e vendimeve, pylli i rastësishëm): Ne mund ta zbatojmë këtë qasje nëse kemi një grup të dhënash trajnimi të etiketuar, p.sh. nga segmentimi i mëparshëm ose njohuritë e fushës. Modeli i mbikëqyrur ML mund të aplikohet më pas për klientët e rinj, ose klientët për të cilët segmenti nuk është i qartë
Qasja e përzier kombinon përdorimin e të mësuarit të pambikëqyrur për të identifikuar segmentet dhe më pas zbatimin e këtyre segmenteve si etiketa për të trajnuar një model të mbikëqyrur. Ky model i trajnuar mund të përdoret për të klasifikuar klientët e rinj, ose për të krijuar një segment për klientët nga të cilët nuk kemi të dhëna të plota.
Ju lutemi kini kujdes kur aplikoni qasjen e përzier pa kampionim të rastësishëm. Nëse zgjidhni vetëm ata klientë për të cilët keni të dhëna të plota, atëherë, me shumë mundësi, do të zgjidhni klientët tuaj më besnikë, gjë që mund të mos jetë një përfaqësim i drejtë i të gjithë grupit. Kjo do të rezultojë në një përzgjedhje të njëanshme dhe ato paragjykime do t'i kalohen vetëm AI.
Sfidat dhe gabimet e zakonshme
AI nuk është pa sfida. Nga përvoja ime, këtu janë disa nga pengesat që ka më shumë gjasa të hasni ndërsa mësoni të zotëroni litarët.
Segmentim i qartë: Shumë kompani nuk e kanë të qartë pse po segmentojnë. Pa këtë qëllim, është e vështirë që një proces i drejtuar nga AI të jetë efektiv. Në ato raste, një qasje tradicionale e drejtuar nga njerëzit mund të funksionojë më mirë, veçanërisht nëse keni kryesisht të dhëna cilësore. E njëjta gjë vlen nëse keni vetëm një numër të vogël klientësh.
Cilësia e të dhënave: Cilësia e rezultateve të dhëna nga AI do të jetë po aq e mirë sa cilësia e të dhënave që ju ushqeni sistemin. Prandaj, nëse të dhënat tuaja nuk janë të sakta, as segmentimi juaj nuk do të jetë.
Konsiderata etike: Sigurohuni që të mos përfshini të dhëna dhe kritere të ndjeshme në model. Ky është një gabim që kanë bërë shumë kompani dhe u ka kushtuar atyre para dhe reputacion. Për shembull, në SHBA, kompanitë e hipotekave kanë qenë nën kritika profilizimi i supozuar racor i algoritmeve të tyre të AI.
Gatishmëria për CRM: Për shkak se ML është një teknologji e tillë fillestare, shumë sisteme CRM (menaxhimi i marrëdhënieve me klientët) nuk janë të pajisura për ta trajtuar atë. Prandaj, një integrim i duhur i segmenteve në operacionet e biznesit (fushatat e marketingut, pikat e kontaktit, strategjia e shitjeve) kërkon punë shtesë. Shumë herë, pronarët hidhen menjëherë pa marrë parasysh të gjitha proceset e përfshira, dhe kjo çon në lemza kur përpiqen të përdorin AI.
Trajnimi i punonjësve: Punonjësit duhet të trajnohen më tej në mënyrë që të kuptojnë plotësisht qasjet e segmentimit të AI. Gjithashtu, ka të ngjarë që ju të gjeni pak rezistencë sepse rezultatet e AI mund të kundërshtojnë intuitën e tyre. Për të kapërcyer pengesën e besimit, shfaqni disa nga aplikacionet e saj pozitive dhe përdorni AI me përgjegjësi.
Cilësia e segmentit: Ngjashëm me segmentimin tradicional, segmentet që merrni nga modeli ML duhet të plotësojnë kriteret kryesore dhe të vërtetohen:
I veprueshëm
I qëndrueshëm
Madhësia mjaft e madhe
E diferencueshme
Njohuritë dhe interpretimi i fushës: Integrimi dhe menaxhimi adekuat i njohurive të biznesit tuaj është shumë i rëndësishëm në çdo hap të rrugës, nga përgatitja e të dhënave deri te vërtetimi i rezultateve të modelit. Gjithashtu, mbani në mend se edhe një model i përsosur i mësimit të makinerive nuk do t'ju japë saktësi 100%. Këtu nevojitet ekspertiza juaj e domenit dhe pse është shumë e rëndësishme që AI dhe njerëzit të punojnë së bashku. Një gabim tjetër që kam parë shpesh është se vendimmarrësit delegojnë gjithçka tek AI dhe zbatojnë verbërisht sugjerimet e tyre pa pyetje të mëtejshme. Kjo ka të ngjarë të çojë në rezultate të pafavorshme. Gjithashtu, le të kujtojmë se në fund të fundit, ne jemi njerëz dhe paragjykimet tona janë ende të pranishme kur interpretojmë të dhënat. Të qenit i vetëdijshëm për këtë mund të na ndihmojë të jemi më pak të prekshëm ndaj gabimeve të mundshme.
Përditësimet e modelit: Nëse keni një bazë dinamike klientësh ose keni një qarkullim të lartë klientësh, sjellja dhe preferencat e klientëve tuaj shpesh ndryshojnë. Prandaj, sigurohuni që ta përditësoni rregullisht modelin dhe mos u mbështetni në segmente të vjetruara.
Udhëzues hap pas hapi për segmentimin e klientit të aktivizuar me AI
Tani që jeni të vetëdijshëm për sfidat, këtu është një udhëzues hap pas hapi për t'ju ndihmuar të zbatoni AI dhe ta integroni me sukses atë në proceset tuaja të segmentimit të klientëve.
Përcaktoni qëllimin tuaj të segmentimit. Kjo përfshin të kuptuarit e kritereve të ndryshme sipas të cilave do t'i klasifikoni klientët tuaj. Këtu, përsëri, nevojiten edhe njohuritë e krijuara nga AI dhe perspektiva juaj si ekspert në këtë fushë. Së bashku, ju do të zbuloni segmente të reja të klientëve dhe do të jeni në gjendje të personalizoni fushatat tuaja të marketingut për të arritur rezultate më të mira.
Garantoni disponueshmërinë e të dhënave: Sigurohuni që AI të ketë akses në të dhënat gjithëpërfshirëse të klientit, ose nëse të dhënat tuaja janë të paplota, gjeni një mënyrë për t'i trajtuar ato. Një mënyrë për ta bërë këtë mund të jetë përdorimi i qasjes së modelimit të përzier. E thamë më parë, por nuk mund të theksohet sa duhet: rezultatet do të jenë po aq të mira sa të dhënat me të cilat duhet të punojë AI.
Trajtoni kufizimet e të dhënave: Nëse keni të dhëna të kufizuara, zgjidhni një mostër të rastësishme nga baza e të dhënave të klientëve tuaj dhe mblidhni të dhëna shtesë prej tyre. Pastaj, aplikoni qasjen e përzier për të maksimizuar rezultatet tuaja.
Zgjidhni qasjen tuaj të modelimit dhe aplikoni modelin e zgjedhur në të dhënat e marra
Zgjidhni numrin optimal të segmenteve: Ekzistojnë teknika të ndryshme për të llogaritur numrin optimal të segmenteve. Më të njohurat janë rregulli i bërrylit dhe analiza e boshllëqeve.
Kuptoni kriteret e diferencimit të segmenteve dhe interpretoni rezultatet: Cilat janë variablat kryesore me të cilat do të identifikohen klientët tuaj? Cilat janë perceptimet e tyre dhe si mund të tregtohen? Që procesi i segmentimit të funksionojë, pas vërtetimit të saktësisë së modelit, ju duhet të rishikoni segmentet e ndryshme dhe të përcaktoni nëse variablat që drejtojnë ato segmente zbatohen në mënyrë adekuate për modelin tuaj të biznesit.
E fundit, por jo më pak e rëndësishme, si një burim për vizualizimin adekuat të segmentimit, unë aplikoj koordinatat paralele, në të cilat identifikoj katër segmente: blerës me vlerë të lartë, blerës me buxhet, entuziastë të teknologjisë dhe blerës të rastësishëm. Unë mat kategori si shpenzimet mujore dhe shpeshtësia e blerjeve për secilin prej këtyre segmenteve pasi kjo më ndihmon të kuptoj më mirë klientët e mi.
Mendime përfundimtare
Siç e kemi diskutuar, segmentimi i klientëve të fuqizuar nga AI mund të ndihmojë kompanitë B2B të fitojnë dukshmëri më të qartë se kush janë klientët e tyre dhe shtytësit që qëndrojnë pas vendimmarrjes së tyre. Pasi të keni këtë informacion, mund ta përdorni atë për të krijuar fushata dhe përvoja të personalizuara që shtojnë më shumë vlerë për klientët tuaj.
Duke ndjekur udhërrëfyesin e përshkruar në këtë udhëzues, ju mund të përdorni algoritmet e AI për të rritur proceset e segmentimit të biznesit tuaj dhe për të marrë vendime të bazuara në të dhëna që nxisin rritjen tuaj dhe rrisin KPI-të tuaja të kënaqësisë së klientit, duke nxitur një lidhje më të mirë me klientët tuaj dhe një ndjenjë solide të besnikëri ndaj markës suaj.
Kjo është gjithnjë e më e rëndësishme në botën B2B, dhe veçanërisht për produktet e teknologjisë së lartë, pasi nevojat e klientëve ndryshojnë me shpejtësi dhe pritshmëritë teknologjike po evoluojnë me shpejtësi. Segmentimi i duhur i klientëve tuaj mund të bëjë dallimin midis ofrimit të një produkti të nivelit të lartë dhe diçkaje që nuk arrin të arrijë përshtatjen përkatëse të produktit me tregun.
