Активування сегментації клієнтів за допомогою штучного інтелекту для компаній B2B: дорожня карта

Компанія Ingersoll Rand (IR ), розташована в Північній Кароліні, є однією з найбільших конгломератів у світі. Компанія має кілька напрямків діяльності, включаючи системи стисненого повітря, рішення для опалення, вентиляції та кондиціонування, а також передові технологічні продукти, які обслуговують різні галузі, такі як науково-дослідні лабораторії та компанії з транспортування вантажів. Крім того, компанія присутня в понад 175 країнах, працюючи в основному в сегменті B2B.

З огляду на це, легко уявити, наскільки складно задовольнити усіх клієнтів, тому компанія Ingersoll Rand вирішила використовувати штучний інтелект, щоб краще зрозуміти їх.

Відповідно до використання штучного інтелекту для сегментації клієнтів, компанія змогла створити цільові кампанії, які показали кращі результати щодо відкриття листів, кліків та конверсій. Деякі з цих кампаній були сегментовані за географічним принципом, інші – за типом або розміром бізнесу, а деякі – за комбінацією всіх цих факторів. Це допомогло керівникам компанії зрозуміти, що вони мали унікальні сегменти, які вони раніше не розробили. Насправді, без штучного інтелекту вони, можливо, не помітили б існування цих сегментів.

Успіх компанії Ingersoll Rand показує щось, що всі керівники бізнесу повинні зрозуміти. Сучасний ландшафт надзвичайно конкурентний, тому розуміння клієнтів є критично важливим. Клієнти, які не відчувають себе визнаними або яких не задовольняє ваш продукт чи послуга, можуть легко перейти до пропозиції конкурента.

Щоб покращити свої шанси на адекватне розуміння того, чого очікують клієнти, вам потрібно розділити їх на правильні сегменти, оскільки тільки так ви будете знаєте точно, які спільні характеристики, поведінка та переваги вони мають. На основі цих сегментів ви можете створити цільові маркетингові кампанії та персоналізовані пропозиції продуктів, які значно підвищують ваші показники конверсій.

Відповідно до прийняття технологій, таких як штучний інтелект (AI) та машинне навчання (ML), компанії можуть покращити свої зусилля щодо сегментації клієнтів. Однак, як і всі технологічні інновації, вони повинні бути прийняті стратегічно.

Ось дорожня карта, яка допоможе вам досягти цього.

Чому сегментація клієнтів важлива, і як штучний інтелект може допомогти?

Загалом, штучний інтелект може допомогти нам, перевершуючи наші упередження та традиційні методи сегментації клієнтів. Оскільки процес сегментації штучного інтелекту здійснюється лише на основі даних, ми можемо дізнатися про сегменти клієнтів, про які ми раніше не думали, і це відкриває унікальну інформацію про наших клієнтів.

Щоб краще проілюструвати це, розгляньмо наступний приклад.

Компанія, яка спеціалізується на сільськогосподарському обладнанні та постачаннях, планує розширити свій асортимент продукції. Компанія проводить сегментацію, щоб переконатися, що нові продукти будуть актуальними.

У минулому компанія використовувала традиційний підхід до сегментації, категоризуючи клієнтів за географічним розташуванням, виходячи з припущення, що клієнти з однієї й тієї ж області матимуть схожі потреби. Наприклад, вони рекламували трактор, орієнтований на характеристики, які вони вважали спільними для ферм у Середньому Заході США, таких як погодні умови.

Однак після впровадження штучного інтелекту компанія зрозуміла, що географічна сегментація не була правильним підходом. Зібравши велику кількість даних (включаючи історію покупок, розмір ферми, типи культур, методи зрошення, рівень технологічного оснащення, автоматизації тощо) та дозволивши алгоритмам штучного інтелекту проаналізувати їх, компанія виявила, що розмір ферми є одним з найкритичніших факторів, які впливають на рішення клієнта про покупку. Це може здатися очевидним: фермери з більшіми фермами мають інші потреби, ніж ті, хто має менші володіння. Однак керівники компанії все ще були орієнтовані на продаж через географічну сегментацію, і без штучного інтелекту вони, можливо, не змінили б цей процес, хоча він не давав найкращих результатів.

Відповідно до цього, як ми можемо здійснити цей процес?

Різні підходи до сегментації клієнтів

Щоб визначити, який модель застосовувати до підходу сегментації клієнтів, вам потрібно розглянути:

• Які дані у мене доступні? Інакше кажучи, що я знаю?

• Які цілі мого бізнесу?

• Що я знаю про своїх клієнтів?

На основі цього ви можете застосовувати модель без нагляду, модель з наглядом або слідувати змішаному підходу.

• Без нагляду (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): ця модель не залежить від попередньо визначених міток та навчальних даних, а натомість обчислює оптимальні сегменти з нуля. Ви можете застосовувати алгоритми без нагляду:

  • Коли у вас немає конкретних сегментів на увазі, особливо коли ви вперше застосовуєте сегментацію штучного інтелекту та не маєте попередньо навчених наборів даних

  • Коли у вас є динамічний бізнес з швидко змінюваною клієнтською базою, і ви хочете ідентифікувати нові сегменти

• Модель з наглядом (модель регресії, дерево рішень, випадковий ліс): ми можемо застосовувати цей підхід, якщо у нас є набір даних з мітками, наприклад, з попередньої сегментації або галузевих знань. Модель з наглядом може потім бути застосована до нових клієнтів або клієнтів, для яких сегмент неясний

Змішаний підхід поєднує використання алгоритмів без нагляду для ідентифікації сегментів, а потім застосування цих сегментів як міток для навчання моделі з наглядом. Ця навчена модель може бути використана для класифікації нових клієнтів або для створення сегменту для клієнтів, для яких у нас немає повних даних.

Будьте обережні при застосуванні змішаного підходу без випадкової вибірки. Якщо ви вибираєте лише тих клієнтів, для яких у вас є повні дані, то, найімовірніше, ви виберете лише своїх найбільш лояльних клієнтів, які можуть не бути справедливим представленням усієї групи. Це призведе до упередженого вибору, і ці упередження будуть передані штучному інтелекту.

Виклики та поширені помилки

Штучний інтелект не позбавлений викликів. З мого досвіду, ось деякі з найбільш поширених перешкод, з якими ви можете зіткнутися під час вивчення цього процесу.

• Чітка сегментація: багато компаній не мають чіткого розуміння, чому вони проводять сегментацію. Без цього призначення штучний процес не може бути ефективним. У таких випадках традиційний підхід, керований людьми, може працювати краще, особливо якщо у вас переважно якісні дані. Те ж саме стосується ситуації, коли у вас лише невелика кількість клієнтів.

• Якість даних: якість результатів, отриманих штучним інтелектом, буде лише такою ж хорошою, як і якість даних, які ви вводите в систему. Отже, якщо ваші дані не точні, ваша сегментація також не буде точною.

• Етичні розгляди: переконайтеся, що ви не включили чутливі дані та критерії в модель. Це помилка, яку зробили багато компаній, і це коштувало їм грошей та репутації. Наприклад, у США іпотечні компанії піддалися критиці за висловлювання про передбачувану расову профілактику їхніх алгоритмів штучного інтелекту.

• Готовність CRM: оскільки машинне навчання є ще досить молодою технологією, багато систем управління відносинами з клієнтами (CRM) не обладнані для роботи з ним. Отже, правильна інтеграція сегментів у бізнес-операції (маркетингові кампанії, точки контакту, стратегія продажів) вимагає додаткової роботи. Часто власники компанії починають роботу одразу, не розглядаючи всіх процесів, що залучені, і це призводить до проблем при спробі використання штучного інтелекту.

• Навчання працівників: працівники повинні пройти додаткове навчання, щоб повністю зрозуміти підходи сегментації штучного інтелекту. Також ймовірно, що ви зустрінете деякий опір, оскільки результати штучного інтелекту можуть суперечити їхній інтуїції. Щоб подолати бар’єр довіри, покажіть деякі з його позитивних застосувань та використовуйте штучний інтелект відповідально.

• Якість сегментів: подібно до традиційної сегментації, сегменти, отримані від моделі машинного навчання, повинні задовольняти ключовим критеріям та бути перевірені:

  • Діяльність

  • Стабільність

  • Достатній розмір

  • Відмінність

• Галузеві знання та інтерпретація: інтеграція та адекватне управління знаннями вашого бізнесу є дуже важливим на кожному етапі, від підготовки даних до перевірки результатів моделі. Також пам’ятайте, що навіть ідеальна модель машинного навчання не дасть вам 100% точності. Саме тут ваша галузева експертиза потрібна, і саме тому важливо, щоб штучний інтелект та люди працювали разом. Інша помилка, яку я часто бачу, полягає в тому, що прийняття рішень делегується штучному інтелекту, а його пропозиції приймаються без подальшого питання. Це, ймовірно, призведе до несприятливих результатів. Також не забувайте, що в кінцевому підсумку ми люди, і наші упередження все ще присутні при інтерпретації даних. Бути обізнаним про це може допомогти нам бути менш вразливими до потенційних помилок.

• Оновлення моделі: якщо у вас динамічна клієнтська база або ви маєте високий рівень клієнтської ротації, поведінка та переваги клієнтів часто змінюються. Отже, переконайтеся, що ви оновлюєте модель регулярно та не покладаєтеся на застарілі сегменти.

Покроковий посібник з сегментації клієнтів за допомогою штучного інтелекту

Тепер, коли ви знаєте про виклики, ось покроковий посібник, який допоможе вам впровадити штучний інтелект та успішно інтегрувати його в процеси сегментації клієнтів.

1. Визначте свою мету сегментації. Це включає розуміння різних критеріїв, за якими ви будете класифікувати клієнтів. Тут знову потрібні як знання, отримані штучним інтелектом, так і ваша експертиза в галузі. Разом ви будете відкривати нові сегменти клієнтів та зможете персоналізувати маркетингові кампанії для досягнення кращих результатів.

2. Забезпечте доступність даних: переконайтеся, що штучний інтелект має доступ до повних даних про клієнтів, або якщо ваші дані неповні, знайдіть спосіб їх доповнити. Одним із способів зробити це може бути використання змішаного підходу. Ми вже говорили про це, але це не можна надмірно наголосити: результати будуть лише такими ж хорошими, як і дані, з якими працює штучний інтелект.

3. Поводьтеся з обмеженнями даних: якщо у вас обмежені дані, виберіть випадкову вибірку з вашої клієнтської бази та зіберіть додаткові дані від них. Потім застосуйте змішаний підхід, щоб максимізувати результати.

4. Виберіть свій підхід до моделювання та застосуйте вибраний модель до отриманих даних

5. Виберіть оптимальну кількість сегментів: існують різні техніки для розрахунку оптимальної кількості сегментів. Найпопулярніші з них – правило ліктя та аналіз прогалин.

6. Розумійте критерії, що відрізняють сегменти, та інтерпретуйте результати: які ключові змінні ідентифікують клієнтів? Які їхні сприйняття, і як їх можна просувати? Для того щоб процес сегментації працював, після перевірки точності моделі вам потрібно переглянути різні сегменти та визначити, чи змінні, що керують цими сегментами, адекватно застосовуються до вашої бізнес-моделі.

Останнє, але не менш важливе, як ресурс для адекватної візуалізації сегментації, я застосовую паралельні координати, у яких ідентифікую чотири сегменти: клієнти з високими витратами, клієнти з обмеженим бюджетом, ентузіасти технологій та випадкові клієнти. Я вимірюю категорії, такі як щомісячні витрати та частота покупок для кожного з цих сегментів, оскільки це допомагає мені краще зрозуміти моїх клієнтів.

Фінальні думки

Як ми обговорювали, сегментація клієнтів за допомогою штучного інтелекту може допомогти компаніям B2B отримати чітке уявлення про те, хто їхні клієнти та які чинники впливають на їхнє рішення. Як тільки ви будете володіти цією інформацією, ви можете використовувати її для створення персоналізованих кампаній та досвіду, які додають більше цінності вашим клієнтам.

Слідуючи дорожній карті, викладеній у цьому посібнику, ви можете використати алгоритми штучного інтелекту для покращення процесів сегментації клієнтів вашого бізнесу та приймати дані-орієнтовані рішення, які сприяють вашому зростанню та підвищенню показників задоволеності клієнтів, створюючи краще зв’язок з клієнтами та солідне відчуття лояльності до вашого бренду.

Це особливо важливо у світі B2B, особливо для високотехнологічних продуктів, оскільки потреби клієнтів швидко змінюються, а технологічні очікування розвиваються швидко. Адекватна сегментація клієнтів може зробити різницю між поставкою продукції високого рівня та тією, яка не досягає відповідного продукто-ринкового фіту.