B2B Şirketleri için AI Güçlü Müşteri Segmentasyonu Etkinleştirme: Bir Yol Haritası

Kuzey Carolina’da bulunan Ingersoll Rand, dünyanın önde gelen şirketlerinden biridir. Şirket, sıkıştırılmış hava sistemleri, HVAC çözümleri ve bilimsel laboratuvarlar ve kargo taşıma şirketleri gibi çeşitli endüstrilere hizmet veren ileri teknoloji ürünleri de dahil olmak üzere birçok iş hattına sahiptir. Ayrıca 175’den fazla ülkede faaliyet gösteriyor ve主要 olarak B2B segmentinde faaliyet gösteriyor.

Bunu göz önünde bulundurarak, tüm müşterilerini memnun etmenin ne kadar karmaşık olabileceğini hayal etmek kolaydır, bu nedenle Ingersoll Rand müşterilerini daha iyi anlamak için AI’ye başvurdu.

AI’yi geniş ve çok çeşitli müşteri tabanını segmente etmek için kullanarak, şirket KPI’ler gibi açılma oranları, tıklama oranları ve dönüşümler açısından çok daha iyi performans gösteren özelleştirilmiş kampanyalar oluşturabildi. Bu kampanyalardan bazıları coğrafya tarafından segmente edildi, diğerleri iş türüne veya büyüklüğüne göre segmente edildi ve diğerleri tümünün bir kombinasyonuydu. Bu, şirketin liderlerinin daha önce geliştirmedikleri bazı benzersiz segmentlere sahip olduklarını anlamalarına yardımcı oldu. Aslında, AI olmadan bu segmentlerin varlığını fark etmeyebilirdiler.

Ingersoll Rand’ın başarısı, tüm iş liderlerinin anlaması gereken bir şeyi gösterir. Bugününün manzarası hyper-rekabetçi, bu nedenle müşterilerinizi anlamak kritiktir. Müşterileriniz kendilerini tanınmış veya ürününüzün veya hizmetinizin ihtiyaçlarını karşılamadığını hissettiğinde, kolayca bir rakip şirketin teklifine geçebilirler.

Müşterilerinizi doğru segmentlere ayırarak, onların paylaşılan özelliklerini, davranışlarını ve tercihlerini kesin olarak bilebileceksiniz. Bu segmentlere dayanarak, özelleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve kişiselleştirilmiş ürün teklifleri oluşturabilirsiniz, bu da dönüşüm oranlarınızı önemli ölçüde artırır.

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) gibi teknolojileri benimseyerek şirketler, müşteri segmentasyonu çabalarını güçlendirebilirler. Ancak, tüm teknolojik yenilikler gibi, bunlar da stratejik olarak benimsenmelidir.

Bunu başarmak için size bir rehber sunuyoruz.

Müşteri Segmentasyonu Neden Önemlidir ve AI Nasıl Yardımcı Olabilir?

Temel olarak, AI bizim önyargılarımızı ve müşterileri segmente etme geleneksel yöntemlerimizi aşmamıza yardımcı olabilir. Çünkü segmentasyon süreci yalnızca verilerle çalışır, bu nedenle daha önce düşünmediğimiz müşteri segmentlerini öğrenebilir ve müşterilerimiz hakkında benzersiz bilgiler keşfedebiliriz.

Daha fazla açıklamak için aşağıdaki örneğe bakalım.

Tarımsal ekipman ve malzemeler üreten bir şirket, ürün yelpazesini genişletmeye çalışıyor. Şirket, yeni ürünlerin ilgili olduğundan emin olmak için segmentasyon yapıyor.

Geçmişte, şirket geleneksel bir segmentasyon yaklaşımını benimsemiş, müşterileri coğrafi konuma göre kategorilere ayırarak, aynı bölgedeki çiftçilerin benzer ihtiyaçları olacağı varsayımıyla hareket ediyordu. Örneğin, Amerikan Orta Batı’sındaki çiftliklerin ortak özelliklerini düşündükleri gibi bir traktörün özelliklerine odaklanan bir reklamı reklam ediyorlardı.

Ancak AI’yi uyguladıktan sonra, şirket coğrafi segmentasyonun doğru yaklaşım olmadığını fark etti. Geniş veri topladı (satın alma geçmişi, çiftlik büyüklüğü, yetiştirilen ürün türleri, sulama yöntemleri, teknoloji benimseme, otomasyon oranı vb.) ve AI algoritmalarının verilerini analiz etmesine izin verdiğinde, şirket çiftlik büyüklüğünün çiftçilerin satın alma kararını etkileyen en kritik faktörlerden biri olduğunu keşfetti. Bu açık gibi görünüyor: büyük çiftliklere sahip çiftçiler, daha küçük mülklere sahip olanlardan farklı ihtiyaçlara sahiptir. Ancak, tarımsal ekipman şirketinin liderleri hala coğrafi segmentasyona odaklanmışlardı ve kendileri bunu değiştirmeyebilirdiler, bu da en iyi sonuçları getirmedi.

Bunu söyledikten sonra, bunu nasıl çalıştırabiliriz?

Müşteri Segmentasyonu için Farklı Yaklaşımlar

Hangi modeli müşteri segmentasyonu yaklaşımınıza uygulayacağınıza karar vermeden önce, aşağıdaki hususları dikkate almanız gerekir:

• Hangi verileri elimde var? Başka bir deyişle, ne biliyorum?

• İşimin hedefleri neler?

• Müşterilerim hakkında ne biliyorum?

Buna dayanarak, ya gözetimsiz bir modeli, ya da denetimli bir modeli veya karma yaklaşımı uygulayabilirsiniz.

• Gözetimsiz (K-Means kümeleme, DBSCAN, GMM): Bu model önceden tanımlanmış etiketler ve eğitim verilerine dayanmaz, bunun yerine verileri sıfırdan hesaplar. Gözetimsiz algoritmaları uygulayabilirsiniz:

  • Önceden belirli segmentler düşünmediğinizde, özellikle AI segmentasyonunu ilk kez uyguladığınızda ve önceden eğitilmiş veri setiniz yoksa

  • Hızla değişen müşteri tabanına sahip dinamik bir işiniz varsa ve yeni segmentleri tanımlamak istiyorsanız

• Denetimli Makine Öğrenimi (regresyon modeli, karar ağacı, rastgele orman): Önceden etiketlenmiş bir eğitim veri setiniz varsa, örneğin önceki segmentasyon veya alan bilgisi, bunu yeni müşterilere veya segmenti net olmayan müşterilere uygulayabilirsiniz

Karma yaklaşım, segmentleri tanımlamak için gözetimsiz öğrenmeyi kullanır ve sonra bu segmentleri etiketler olarak kullanarak denetimli bir modeli eğitiyor. Bu eğitilen model, yeni müşterileri sınıflandırmak veya tam veri bulunmayan müşteriler için bir segment oluşturmak için kullanılabilir.

Karma yaklaşımı rastgele örneklem olmadan uygulamaya dikkat edin. Sadece tam veri bulunan müşterileri seçerseniz, muhtemelen daha sadık müşterilerinizi seçersiniz ve bu da tüm gruba adil bir temsil olmayacaktır. Bu, önyargılı bir seçim sonucunu doğurur ve bu önyargılar AI’ye aktarılır.

Zorluklar ve Sık Karşılaşılan Hatalar

AI zorluklardan uzak değildir. Deneyimlerimden, AI’yi ustalıkla öğrenirken karşılaşacağınız en olası engeller şunlardır:

• Açık segmentasyon: Birçok şirket neden segmentasyon yaptıklarını açık bir şekilde belirlemedi. Bu amaç olmadan, AI çalıştırmalı bir süreç etkili olmayacaktır. Bu durumlarda, özellikle主要 olarak nitel verilere sahipseniz, geleneksel bir yaklaşım çalışabilir. Aynı durum, yalnızca küçük bir müşteri kitleniz olduğunda da geçerlidir.

• Veri Kalitesi: AI tarafından üretilen sonuçların kalitesi, sistemeBeslenen verilerin kalitesi kadar iyidir. Dolayısıyla, verilerinizi doğru değilse, segmentasyonunuz da doğru olmayacaktır.

• Etik考虑ler: Modelinize hassas veri ve kriterleri dahil etmediğinizden emin olun. Birçok şirket bu hatayı yaptı ve bu, hem para hem de itibar kaybına neden oldu. Örneğin, ABD’de mortgage şirketleri, AI algoritmalarının alleged racial profiling nedeniyle eleştirilere maruz kaldı.

• CRM Hazırlığı: ML gibi yeni bir teknoloji olduğundan, birçok CRM (müşteri ilişkileri yönetimi) sistemi onu işleyecek şekilde donatılmamıştır. Bu nedenle, segmentlerin iş operasyonlarına (pazarlama kampanyaları, temas noktaları, satış stratejisi) doğru entegrasyonu, ek çalışma gerektirir. Birçok zaman, sahipleri tüm süreçleri dikkate almadan hemen atlayıverirler ve bu, AI’yi kullanmaya çalışırken aksaklıklara neden olur.

• Çalışan Eğitimi: Çalışanların AI segmentasyon yaklaşımlarını tam olarak anlamaları için daha fazla eğitim alması gerekir. Ayrıca, AI sonuçlarının onların sezgisine aykırı olabileceği için direnişle karşılaşabilirsiniz. Güven bariyerini aşmak için, bazı olumlu uygulamalarını gösterin ve AI’yi sorumlu bir şekilde kullanın.

• Segment Kalitesi: Geleneksel segmentasyon gibi, ML modelinden elde ettiğiniz segmentler ana kriterleri karşılamalı ve doğrulanmalıdır:

  • Uygulamaya açık

  • Kararlı

  • Yeterince büyük boyut

  • Ayrıştırılabilir

• Alan Bilgisi ve Yorum: İşletmenizin bilgisini her aşamada, veri hazırlamadan modelin sonuçlarını doğrulamaya kadar entegre etmek ve etkili bir şekilde yönetmek çok önemlidir. Ayrıca, mükemmel bir makine öğrenimi modeli %100 doğruluk sağlamayacaktır. İşte burada alan uzmanlığınız gerekli ve neden AI ve insanların birlikte çalışmasının önemli olduğu.

• Model Güncellemeleri: Müşteri tabanınız dinamikse veya yüksek müşteri devir oranınız varsa, müşterilerinizi davranışları ve tercihleri sık sık değişir. Bu nedenle, modeli düzenli olarak güncelleyin ve eski segmentlere güvenmeyin.

AI Etkinleştirilmiş Müşteri Segmentasyonu Adım Adım Kılavuzu

Şimdi, zorluklardan haberdar olduğunuz için, AI’yi müşteri segmentasyonu süreçlerinize başarılı bir şekilde entegre etmenize yardımcı olacak bir adım adım kılavuz sunuyoruz.

1. Segmentasyon hedefinizi tanımlayın. Bu, müşterilerinizi sınıflandıracağınız farklı kriterleri anlamayı içerir. Burada da, AI tarafından üretilen içgörüler ve alan uzmanlığınız gerekli. Birlikte, yeni müşteri segmentlerini keşfedeceksiniz ve pazarlama kampanyalarınızı daha iyi sonuçlar elde etmek için özelleştirebileceksiniz.

2. Veri erişilebilirliğini garanti edin: AI’nin kapsamlı müşteri verilerine erişebildiğinden emin olun veya verilerinizi eksikse, bunu nasıl ele alacağınızı bulun. Bunu yapmak için karma modelleme yaklaşımını kullanabilirsiniz. Daha önce de söylediğimiz gibi, sonuçlar AI’nin çalışabileceği veri kadar iyi olacaktır.

3. Veri sınırlamalarıyla başa çıkın: Sınırlı verinize sahipseniz, müşteri veritabanınızdan rastgele bir örnek seçin ve onlardan ek veri toplamak. Sonra, karma yaklaşımı uygulayın ve sonuçlarınızı en üst düzeye çıkarın.

4. Modelleme yaklaşımınızı seçin ve seçilen modeli elde edilen verilere uygulayın

5. Optimum segment sayısını seçin: Optimum segment sayısını hesaplamak için çeşitli teknikler vardır. En popüler olanlar Dirsek Kuralı ve aralık analizi.

6. Segmentlerin ayırt edici kriterlerini anlayın ve sonuçları yorumlayın: Müşterilerinizi tanımlayan ana değişkenler nelerdir? Algıları nelerdir ve nasıl pazarlanabilirler? Segmentasyon süreci için, modelin doğruluğunu doğruladıktan sonra, farklı segmentleri gözden geçirerek, bu segmentleri yönlendiren değişkenlerin iş modelinize uygun olup olmadığını belirlemeniz gerekir.

Son olarak, yeterli segmentasyon görselleştirmesi için paralel koordinatları uyguluyorum, burada dört segmenti tanımlıyorum: yüksek değerli alışverişçiler, bütçe alışverişçiler, teknoloji meraklıları ve ara sıra alışverişçiler. Her bir segment için aylık harcama ve satın alma sıklığı gibi kategorileri ölçerek, müşterilerimi daha iyi anlama fırsatım oluyor.

Son Düşünceler

Tartıştığımız gibi, AI destekli müşteri segmentasyonu, B2B şirketlerine müşterileri hakkında daha net bir görünüm sağlamak ve karar alma süreçlerindeki sürücülere yardımcı olabilir. Bu bilgiyi elde ettiğinizde, müşterilerinize daha fazla değer katan kişiselleştirilmiş kampanyalar ve deneyimler oluşturmak için kullanabilirsiniz.

Bu rehberde belirtilen yol haritasını takip ederek, AI algoritmalarını müşteri segmentasyonu süreçlerinizi güçlendirmek için kullanabilir ve veriye dayalı kararlar alabilir, büyümeyi artırmaya ve müşteri memnuniyeti KPI’lerini geliştirmeye yardımcı olabilirsiniz.

Bu, özellikle yüksek teknoloji ürünleri için B2B dünyasında giderek daha önemli hale geliyor, çünkü müşterilerin ihtiyaçları hızla değişiyor ve teknolojik beklentiler hızla evrim geçiriyor. Müşterilerinizi doğru bir şekilde segmente etmek, üstün bir ürün sunmak ile ilgili ürün-pazar uyumunu elde edememek arasında fark yaratabilir.