B2B Şirketleri için Yapay Zeka Destekli Müşteri Segmentasyonunu Etkinleştirme: Bir Yol Haritası

Merkezi Kuzey Carolina'da bulunan Ingersoll Rand, dünyanın önde gelen holdinglerinden biridir. Firma, basınçlı hava sistemleri, HVAC çözümleri ve bilimsel laboratuvarlar ve kargo taşıma firmaları gibi farklı sektörlere hitap eden ileri teknoloji ürünleri de dahil olmak üzere birçok iş koluna sahiptir. Ayrıca 175'ten fazla ülkede faaliyet göstermekte olup öncelikli olarak B2B segmentinde faaliyet göstermektedir.

Bunu akılda tutarak, tüm müşterilerini memnun etmenin ne kadar karmaşık olabileceğini hayal etmek kolaydır; Ingersoll Rand'ın onları daha iyi anlamak için yapay zekaya başvurmasının nedeni de budur.

By Kapsamlı ve çok çeşitli müşteri tabanlarını segmentlere ayırmak için yapay zekadan yararlanıyorsayesinde şirket, açılma oranları, tıklama oranları ve dönüşümler gibi TPG'lerde çok daha iyi performans gösteren özel kampanyalar oluşturmayı başardı. Bu kampanyalardan bazıları coğrafyaya göre bölümlere ayrılmışken, diğerleri işin türü veya büyüklüğüne göre, bazıları ise yukarıdakilerin birleşiminden oluşuyordu. Bu, firma liderlerinin, daha önce geliştirmeye zaman ayırmadıkları bazı benzersiz segmentlere sahip olduklarını anlamalarına yardımcı oldu. Aslında yapay zeka olmasaydı bu segmentlerin varlığını fark etmemiş olabilirler.

Ingersoll Rand'ın başarısı, tüm iş liderlerinin anlaması gereken bir şeyi gösteriyor. Günümüzün ortamı aşırı rekabetçidir, bu nedenle müşterilerinizi anlamak kritik öneme sahiptir. Tanındığını hissetmeyen veya ihtiyaçlarının ürününüz veya hizmetiniz tarafından karşılanmadığını düşünen müşteriler kolaylıkla rakip firmanın teklifine yönelebilirler.

Müşterilerinizin ne beklediğini yeterince anlama şansınızı artırmak için onları doğru segmentlere ayırmalısınız, çünkü ancak bu şekilde onların ortak özelliklerinin, davranışlarının ve tercihlerinin ne olduğundan emin olabilirsiniz. Bu segmentlere dayanarak, dönüşüm oranlarınızı büyük ölçüde artıran özel pazarlama kampanyaları ve kişiselleştirilmiş ürün teklifleri oluşturabilirsiniz.

Şirketler yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) gibi teknolojileri benimseyerek müşteri segmentasyon çabalarına destek verebilir. Ancak tüm teknolojik yenilikler gibi bunların da stratejik olarak benimsenmesi gerekiyor.

İşte bunu başarmanıza yardımcı olacak bir rehber.

Müşteri segmentasyonu neden önemlidir ve yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

Temel olarak yapay zeka, önyargılarımızı ve müşterilerimizi segmentlere ayırmaya yönelik geleneksel yöntemleri aşarak bize yardımcı olabilir. Segmentasyon süreci yalnızca verilerle yürütüldüğü için, daha sonra düşünmediğimiz müşteri segmentleri hakkında bilgi sahibi olabiliyoruz ve bu da müşterilerimiz hakkında benzersiz bilgileri ortaya çıkarıyor.

Daha fazla açıklamak için aşağıdaki örneğe bakalım.

Tarımsal ekipman ve malzeme konusunda uzmanlaşmış bir şirket, ürün yelpazesini genişletmeyi hedefliyor. Firma, yeni ürünlerin alakalı olduğundan emin olmak için segmentasyon yapıyor.

Geçmişte işletme, aynı bölgedeki çiftçilerin benzer ihtiyaçlara sahip olacağı varsayımına dayanarak müşterileri coğrafi konuma göre kategorize eden geleneksel bir segmentasyon yaklaşımına dayanıyordu. Örneğin, Amerika'nın Ortabatısındaki çiftlikler arasında hava koşulları gibi ortak özellikler olarak algıladıkları özelliklere odaklanan bir traktörün reklamını yapıyorlardı.

Ancak yapay zekanın uygulanmasının ardından şirket, coğrafi segmentasyonun doğru yaklaşım olmadığını fark etti. Firma, kapsamlı veriler toplayarak (satın alma geçmişi, çiftlik büyüklüğü, yetiştirilen mahsul türleri, kullanılan sulama yöntemleri, teknolojinin benimsenmesi, otomasyon oranı ve daha fazlası dahil) ve yapay zeka algoritmalarının bunları analiz etmesine izin vererek, çiftlik büyüklüğünün en kritik verilerden biri olduğunu tespit etti. Çiftçinin satın alma kararını etkileyen faktörler. Açık görünebilir: Daha büyük çiftliklere sahip çiftçilerin, daha küçük mülklere sahip olanlardan farklı ihtiyaçları vardır. Ancak tarımsal ekipman şirketi liderleri hala coğrafi bölümlendirme yoluyla satış yapmaya kararlıydılar ve en iyi sonuçları getirmese de kendi başlarına bu süreci asla değiştirmeyebilirlerdi.

Bunu söyledikten sonra bu süreci nasıl yürütebiliriz?

Müşteri segmentasyonuna farklı yaklaşımlar

Müşteri segmentasyonu yaklaşımınıza hangi modeli uygulayacağınızı belirlemek için şunları dikkate almanız gerekir:

• Hangi verilere sahibim? Başka bir deyişle ne biliyorum?

• İşletmemin hedefleri nelerdir?

• Müşterilerim hakkında ne biliyorum?

Buna dayanarak denetimsiz bir model, denetimli bir model uygulayabilir veya karma yaklaşımı takip edebilirsiniz.

• Denetimsiz (K-Means kümeleme, DBSCAN, GMM): Bu model önceden tanımlanmış etiketlere ve eğitim verilerine dayanmaz, bunun yerine en uygun segmentleri sıfırdan hesaplar. Denetimsiz algoritmaları uygulayabilirsiniz:

  • Aklınızda belirli segmentler olmadığında, özellikle de yapay zeka segmentasyonunu ilk kez uyguladığınızda ve önceden eğitilmiş veri kümeleriniz olmadığında

  • Hızla değişen müşteri tabanına sahip dinamik bir işletmeniz varsa ve yeni segmentler belirlemek istiyorsanız

• Denetimli Makine Öğrenimi (regresyon modeli, karar ağacı, rastgele orman): Örneğin önceki segmentasyondan veya etki alanı bilgisinden etiketlenmiş bir eğitim veri setimiz varsa bu yaklaşımı uygulayabiliriz. Denetlenen makine öğrenimi modeli daha sonra yeni müşterilere veya segmentinin net olmadığı müşterilere uygulanabilir.

Karma yaklaşım, segmentleri tanımlamak için denetimsiz öğrenmeyi kullanmayı ve ardından bu segmentleri, denetimli bir modeli eğitmek için etiketler olarak uygulamayı birleştirir. Bu eğitilmiş model, yeni müşterileri sınıflandırmak veya tam veriye sahip olmadığımız müşteriler için bir segment oluşturmak için kullanılabilir.

Rastgele örnekleme olmadan karma yaklaşımı uygularken lütfen dikkatli olun. Yalnızca hakkında tam veriye sahip olduğunuz müşterileri seçerseniz, büyük olasılıkla daha sadık müşterilerinizi seçersiniz ve bu, tüm grubu adil bir şekilde temsil etmeyebilir. Bu, taraflı bir seçimle sonuçlanacak ve bu önyargılar yalnızca yapay zekaya aktarılacak.

Zorluklar ve yaygın hatalar

Yapay zekanın zorlukları yok değil. Tecrübelerime göre, iplerde ustalaşmayı öğrenirken karşılaşacağınız en muhtemel engellerden bazıları şunlardır.

• Açık segmentasyon: Birçok şirket neden segmentasyon yaptığı konusunda net değil. Bu amaç olmadan yapay zeka tarafından yürütülen bir sürecin etkili olması zordur. Bu durumlarda, insanlar tarafından yürütülen geleneksel bir yaklaşım, özellikle de esas olarak nitel verilere sahipseniz daha iyi sonuç verebilir. Aynı durum az sayıda müşteriniz varsa da geçerlidir.

• Veri Kalitesi: Yapay zekanın sağladığı sonuçların kalitesi, ancak sistemi beslediğiniz verilerin kalitesi kadar iyi olacaktır. Dolayısıyla verileriniz doğru değilse segmentasyonunuz da doğru olmayacaktır.

• Etik hususlar: Hassas verileri ve kriterleri modele dahil etmediğinizden emin olun. Bu, birçok şirketin yaptığı bir hatadır ve onlara hem paraya hem de itibarlarına mal olmuştur. Örneğin ABD'de ipotek şirketleri ateş altında Yapay zeka algoritmalarının ırksal profil oluşturduğu iddiası.

• CRM Hazırlığı: ML çok yeni başlayan bir teknoloji olduğundan, birçok CRM (müşteri ilişkileri yönetimi) sistemi bunu yönetecek donanıma sahip değildir. Bu nedenle, segmentlerin iş operasyonlarına (pazarlama kampanyaları, temas noktaları, satış stratejisi) uygun şekilde entegre edilmesi ek çalışma gerektirir. Çoğu zaman, sahipler ilgili tüm süreçleri dikkate almadan hemen devreye giriyor ve bu, yapay zekadan yararlanmaya çalışırken aksaklıklara yol açıyor.

• Çalışan Eğitimi: Çalışanların yapay zeka segmentasyon yaklaşımlarını tam olarak anlayabilmeleri için daha fazla eğitilmeleri gerekir. Ayrıca yapay zeka sonuçları sezgilerinizle çelişebileceği için bir miktar dirençle karşılaşmanız da muhtemeldir. Güven engelini aşmak için bazı olumlu uygulamalarını sergileyin ve yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullanın.

• Segment kalitesi: Geleneksel segmentasyona benzer şekilde, ML modelinden aldığınız segmentler temel kriterleri karşılamalı ve doğrulanmalıdır:

  • Eyleme dönüştürülebilir

  • Kararlı

  • Yeterince büyük boyut

  • türevlenebilir

• Alan bilgisi ve yorumlama: İşletmenizin bilgilerini entegre etmek ve yeterli şekilde yönetmek, veri hazırlığından model sonuçlarının doğrulanmasına kadar yolun her adımında çok önemlidir. Ayrıca mükemmel bir makine öğrenimi modelinin bile size %100 doğruluk sağlamayacağını unutmayın. Alan uzmanlığınızın gerekli olduğu ve yapay zeka ile insanların birlikte çalışmasının neden bu kadar önemli olduğu buradadır. Sıklıkla gördüğüm bir diğer hata da karar vericilerin her şeyi yapay zekaya devretmeleri ve önerilerini daha fazla sorgulamadan körü körüne uygulamalarıdır. Bu muhtemelen olumsuz sonuçlara yol açacaktır. Ayrıca unutmayalım ki sonuçta insanız ve verileri yorumlarken ön yargılarımız hala mevcut. Bunun farkında olmak, olası hatalara karşı daha az savunmasız olmamıza yardımcı olabilir.

• Model güncellemeleri: Dinamik bir müşteri tabanınız varsa veya müşteri devir hızınız yüksekse müşterilerinizin davranışları ve tercihleri ​​sıklıkla değişir. Bu nedenle modeli düzenli olarak güncellediğinizden ve güncel olmayan segmentlere güvenmediğinizden emin olun.

Yapay Zeka Destekli Müşteri Segmentasyonu için Adım Adım Kılavuz

Artık zorlukların farkında olduğunuza göre, yapay zekayı uygulamanıza ve onu müşteri segmentasyon süreçlerinize başarılı bir şekilde entegre etmenize yardımcı olacak adım adım bir kılavuzu burada bulabilirsiniz.

1. Segmentasyon hedefinizi tanımlayın. Bu, müşterilerinizi sınıflandıracağınız farklı kriterlerin anlaşılmasını da içerir. Burada da yine hem yapay zekanın ürettiği içgörülere hem de bu alanda uzman biri olarak sizin bakış açınıza ihtiyaç var. Birlikte yeni müşteri segmentlerini ortaya çıkaracak ve daha iyi sonuçlar elde etmek için pazarlama kampanyalarınızı özelleştirebileceksiniz.

2. Veri kullanılabilirliğini garanti edin: Yapay zekanın kapsamlı müşteri verilerine erişebildiğinden emin olun veya verileriniz eksikse bununla başa çıkmanın bir yolunu bulun. Bunu yapmanın bir yolu karma modelleme yaklaşımını kullanmak olabilir. Daha önce de söyledik ama ne kadar vurgulasak azdır: Sonuçlar ancak yapay zekanın üzerinde çalışması gereken veriler kadar iyi olacaktır.

3. Veri sınırlamalarını ele alın: Sınırlı verileriniz varsa, müşterilerinizin veritabanından rastgele bir örnek seçin ve onlardan ek veriler toplayın. Daha sonra sonuçlarınızı en üst düzeye çıkarmak için karma yaklaşımı uygulayın.

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 olanları Dirsek kuralı ve boşluk analizidir.

6. Segmentlerin ayırt edici kriterlerini anlayın ve sonuçları yorumlayın: Müşterilerinizin tanımlanacağı temel değişkenler nelerdir? Algıları neler ve nasıl pazarlanabilirler? Segmentasyon sürecinin çalışması için, modelin doğruluğunu doğruladıktan sonra, farklı segmentleri incelemeniz ve bu segmentleri yönlendiren değişkenlerin iş modelinize yeterince uygulanıp uygulanmadığını belirlemeniz gerekir.

Son olarak, yeterli segmentasyon görselleştirmesi için bir kaynak olarak, dört segmenti tanımladığım paralel koordinatlar uyguluyorum: yüksek değerli alışveriş yapanlar, bütçeye uygun alışveriş yapanlar, teknoloji meraklıları ve ara sıra alışveriş yapanlar. Bu segmentlerin her biri için aylık harcama ve satın alma sıklığı gibi kategorileri ölçüyorum çünkü bu, müşterilerimi daha iyi anlamama yardımcı oluyor.

Son Düşüncelerimiz

Daha önce de tartıştığımız gibi yapay zeka destekli müşteri segmentasyonu, B2B şirketlerinin müşterilerinin kim olduğu ve karar alma süreçlerinin ardındaki etkenler hakkında daha net bir görünürlük elde etmelerine yardımcı olabilir. Bu bilgilere sahip olduğunuzda, müşterilerinize daha fazla değer katan kişiselleştirilmiş kampanyalar ve deneyimler oluşturmak için bundan yararlanabilirsiniz.

Bu kılavuzda özetlenen yol haritasını takip ederek, işletmenizin segmentasyon süreçlerini geliştirmek ve büyümenizi hızlandıracak, müşteri memnuniyeti KPI'larınızı artıracak, müşterilerinizle daha iyi bir bağlantı ve sağlam bir bağlılık duygusu geliştirecek veriye dayalı kararlar almak için yapay zeka algoritmalarından yararlanabilirsiniz. markanıza bağlılık.

Müşterilerin ihtiyaçları hızla değiştiğinden ve teknolojik beklentiler hızla geliştiğinden, B2B dünyasında ve özellikle yüksek teknolojili ürünlerde bu giderek daha önemli hale geliyor. Müşterilerinizi yeterli şekilde segmentlere ayırmak, birinci sınıf bir ürün sunmak ile ilgili ürün-pazar uyumunu sağlayamayan bir ürün sunmak arasındaki farkı yaratabilir.