Kích hoạt Phân khúc Khách hàng Thông minh bằng Trí tuệ Nhân tạo cho Công ty B2B: Bản đồ Đường đi

Đặt tại Bắc Carolina, Ingersoll Rand (IR ) là một trong những tập đoàn hàng đầu thế giới. Công ty này tự hào với nhiều lĩnh vực kinh doanh, bao gồm hệ thống khí nén, giải pháp HVAC và các sản phẩm công nghệ tiên tiến phục vụ các ngành công nghiệp đa dạng như phòng thí nghiệm khoa học và công ty vận chuyển hàng hóa. Họ cũng có mặt tại hơn 175 quốc gia, hoạt động chủ yếu trong phân khúc B2B.

Với điều đó, có thể dễ dàng hình dung ra sự phức tạp trong việc đáp ứng nhu cầu của tất cả khách hàng, đó là lý do tại sao Ingersoll Rand đã sử dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) để hiểu họ tốt hơn.

Bằng cách sử dụng AI để phân khúc cơ sở khách hàng rộng lớn và đa dạng, công ty đã có thể tạo ra các chiến dịch được tùy chỉnh tốt hơn, với các chỉ số hiệu suất chính (KPI) như tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi. Một số chiến dịch này được phân khúc theo địa lý, trong khi những chiến dịch khác theo loại hoặc quy mô kinh doanh, và một số khác là sự kết hợp của tất cả những yếu tố trên. Điều này giúp các nhà lãnh đạo của công ty hiểu rằng họ có một số phân khúc độc đáo mà họ chưa từng phát triển trước đây. Trên thực tế, nếu không có AI, họ có thể không nhận ra sự tồn tại của những phân khúc này.

Sự thành công của Ingersoll Rand cho thấy điều mà tất cả các nhà lãnh đạo kinh doanh phải hiểu. Cảnh quan kinh doanh hiện nay cực kỳ cạnh tranh, do đó, việc hiểu khách hàng của bạn là rất quan trọng. Khách hàng không cảm thấy được công nhận hoặc không nhận được nhu cầu của họ từ sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn có thể dễ dàng bị thu hút bởi đề xuất của một công ty đối thủ.

Để cải thiện cơ hội hiểu rõ những gì khách hàng của bạn mong đợi, bạn phải chia họ thành các phân khúc phù hợp, vì chỉ bằng cách đó bạn mới biết chắc chắn về các đặc điểm, hành vi và sở thích chung của họ. Dựa trên những phân khúc này, bạn có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị được tùy chỉnh và các sản phẩm được cá nhân hóa, điều này làm tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi của bạn.

Bằng cách áp dụng các công nghệ như Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML), các công ty có thể thúc đẩy nỗ lực phân khúc khách hàng của họ. Tuy nhiên, giống như tất cả các đổi mới công nghệ, chúng cần được áp dụng một cách chiến lược.

Dưới đây là hướng dẫn giúp bạn thực hiện điều đó.

Tại sao phân khúc khách hàng lại quan trọng, và AI có thể giúp như thế nào?

Trên cơ bản, AI có thể hỗ trợ chúng ta bằng cách vượt qua các thành kiến và phương pháp phân khúc khách hàng truyền thống. Vì quá trình phân khúc của nó chỉ được chạy bởi dữ liệu, chúng ta có thể tìm hiểu về các phân khúc khách hàng mà chúng ta chưa từng nghĩ đến, và điều này tiết lộ thông tin độc đáo về khách hàng của chúng ta.

Để minh họa rõ hơn, hãy xem xét ví dụ sau.

Một công ty chuyên về thiết bị nông nghiệp và cung cấp hàng hóa đang nhằm mục đích mở rộng danh mục sản phẩm của mình. Công ty đang thực hiện phân khúc để đảm bảo rằng các sản phẩm mới là phù hợp.

Trong quá khứ, doanh nghiệp dựa vào phương pháp phân khúc truyền thống, phân loại khách hàng theo vị trí địa lý, dựa trên giả định rằng các nông dân từ cùng một khu vực sẽ có nhu cầu tương tự. Ví dụ, họ sẽ quảng cáo một loại máy kéo tập trung vào các tính năng mà họ cho là chung giữa các trang trại ở Trung Tây Mỹ, như điều kiện thời tiết.

Tuy nhiên, sau khi triển khai AI, công ty nhận ra rằng phân khúc theo địa lý không phải là cách tiếp cận đúng. Bằng cách thu thập dữ liệu rộng lớn (bao gồm lịch sử mua hàng, quy mô trang trại, loại cây trồng, phương pháp tưới tiêu, mức độ áp dụng công nghệ, tốc độ tự động hóa, v.v.) và cho phép các thuật toán AI phân tích nó, công ty phát hiện ra rằng quy mô trang trại là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của nông dân. Điều này có vẻ rõ ràng: những người nông dân có trang trại lớn hơn có nhu cầu khác biệt so với những người có tài sản nhỏ hơn. Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo của công ty nông nghiệp vẫn tập trung vào việc bán hàng theo phân khúc địa lý, và nếu không có AI, họ có thể không bao giờ thay đổi quá trình này, mặc dù nó không mang lại kết quả tốt nhất.

Nhưng làm thế nào chúng ta có thể chạy quá trình này?

Các phương pháp tiếp cận khác nhau để phân khúc khách hàng

Để xác định mô hình nào để áp dụng cho phương pháp phân khúc khách hàng của bạn, bạn cần xem xét:

• Dữ liệu nào tôi có sẵn? Hay nói cách khác, tôi biết gì?

• Mục tiêu kinh doanh của tôi là gì?

• Tôi biết gì về khách hàng của mình?

Dựa trên điều này, bạn có thể áp dụng mô hình không giám sát, mô hình giám sát hoặc theo phương pháp hỗn hợp.

• Không giám sát (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Mô hình này không dựa trên nhãn định trước và dữ liệu đào tạo, mà tính toán các phân khúc tối ưu từ đầu. Bạn có thể áp dụng các thuật toán không giám sát:

  • Khi bạn không có phân khúc cụ thể trong tâm trí, đặc biệt là khi bạn áp dụng phân khúc AI lần đầu tiên và không có tập dữ liệu đã được đào tạo trước đó

  • Khi bạn có một doanh nghiệp động với cơ sở khách hàng thay đổi nhanh chóng, và bạn muốn xác định các phân khúc mới

• Học máy Giám sát (mô hình hồi quy, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên): Chúng ta có thể áp dụng cách tiếp cận này nếu chúng ta có một tập dữ liệu đào tạo đã được gắn nhãn, ví dụ từ phân khúc trước đó hoặc kiến thức lĩnh vực. Mô hình học máy giám sát sau đó có thể được áp dụng cho khách hàng mới, hoặc cho khách hàng mà phân khúc không rõ ràng

Phương pháp hỗn hợp kết hợp sử dụng học không giám sát để xác định phân khúc và sau đó áp dụng các phân khúc này làm nhãn để đào tạo một mô hình giám sát. Mô hình đã được đào tạo này có thể được sử dụng để phân loại khách hàng mới, hoặc để tạo một phân khúc cho khách hàng mà chúng ta không có dữ liệu đầy đủ.

Hãy cẩn thận khi áp dụng phương pháp hỗn hợp mà không có lấy mẫu ngẫu nhiên. Nếu bạn chỉ chọn những khách hàng mà bạn có dữ liệu đầy đủ, thì có khả năng cao bạn sẽ chọn những khách hàng trung thành nhất, điều này có thể không phải là đại diện công bằng cho toàn bộ nhóm. Điều này sẽ dẫn đến việc lựa chọn bị thiên vị, và những thiên vị này sẽ chỉ được truyền đến AI.

Thử thách và sai lầm phổ biến

AI không phải là không có thách thức. Từ kinh nghiệm của tôi, dưới đây là một số chướng ngại vật mà bạn có khả năng gặp phải nhất khi bạn học cách làm chủ nó.

• Phân khúc rõ ràng: Nhiều công ty không rõ ràng về lý do tại sao họ phân khúc. Không có mục đích này, quá trình chạy bởi AI sẽ khó có hiệu quả. Trong những trường hợp đó, một cách tiếp cận truyền thống do con người thực hiện có thể hoạt động tốt hơn, đặc biệt là nếu bạn chủ yếu có dữ liệu định tính. Điều tương tự cũng áp dụng nếu bạn chỉ có một số lượng nhỏ khách hàng.

• Chất lượng dữ liệu: Chất lượng của kết quả do AI tạo ra sẽ chỉ tốt như chất lượng của dữ liệu mà bạn cung cấp cho hệ thống. Do đó, nếu dữ liệu của bạn không chính xác, phân khúc của bạn sẽ không chính xác.

• Các xem xét về đạo đức: Hãy đảm bảo rằng bạn không bao gồm dữ liệu và tiêu chí nhạy cảm vào mô hình. Đây là một sai lầm mà nhiều công ty đã mắc phải, và nó đã khiến họ mất tiền và danh tiếng. Ví dụ, tại Mỹ, các công ty cho vay thế chấp đã bị chỉ trích vì cáo buộc phân biệt chủng tộc trong thuật toán AI của họ.

• Sẵn sàng của CRM: Vì ML là một công nghệ sơ khai, nhiều hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) không được trang bị để xử lý nó. Do đó, việc tích hợp phân khúc vào hoạt động kinh doanh (chiến dịch tiếp thị, điểm chạm, chiến lược bán hàng) đòi hỏi phải làm việc thêm. Nhiều lần, chủ sở hữu nhảy vào ngay mà không xem xét tất cả các quy trình liên quan, và điều này dẫn đến sự cố khi cố gắng tận dụng AI.

• Đào tạo nhân viên: Nhân viên cần được đào tạo thêm để họ có thể hiểu đầy đủ các phương pháp phân khúc AI. Ngoài ra, có khả năng bạn sẽ gặp phải sự kháng cự vì kết quả AI có thể mâu thuẫn với trực giác của họ. Để vượt qua rào cản tin cậy, hãy展示 một số ứng dụng tích cực của nó, và sử dụng AI một cách có trách nhiệm.

• Chất lượng phân khúc: Tương tự như phân khúc truyền thống, các phân khúc bạn nhận được từ mô hình ML nên thỏa mãn các tiêu chí chính và được xác nhận:

  • Có thể hành động

  • Ổn định

  • Kích thước đủ lớn

  • Khác biệt

• Kiến thức lĩnh vực và giải thích: Việc tích hợp và quản lý kiến thức của doanh nghiệp bạn một cách đầy đủ tại mọi bước của quá trình, từ chuẩn bị dữ liệu đến xác nhận kết quả của mô hình, là rất quan trọng. Ngoài ra, hãy nhớ rằng ngay cả một mô hình học máy hoàn hảo cũng sẽ không mang lại độ chính xác 100%. Đây là nơi chuyên môn lĩnh vực của bạn được cần đến, và tại sao việc hợp tác giữa AI và con người là rất quan trọng. Một sai lầm khác mà tôi thường thấy là các nhà ra quyết định ủy thác mọi thứ cho AI và thực hiện gợi ý của nó mà không đặt câu hỏi thêm. Điều này có khả năng dẫn đến kết quả không thuận lợi. Ngoài ra, hãy nhớ rằng vào cuối cùng, chúng ta là con người, và các thành kiến của chúng ta vẫn tồn tại khi giải thích dữ liệu. Việc nhận thức được điều này có thể giúp chúng ta ít bị tổn thương trước những sai lầm tiềm ẩn.

• Cập nhật mô hình: Nếu bạn có một cơ sở khách hàng động hoặc bạn có tỷ lệ luân chuyển khách hàng cao, hành vi và sở thích của khách hàng thường thay đổi. Do đó, hãy đảm bảo rằng bạn cập nhật mô hình thường xuyên và không dựa vào các phân khúc đã lỗi thời.

Hướng dẫn Bước-by-Bước để Phân khúc Khách hàng Thông minh bằng Trí tuệ Nhân tạo

Giờ bạn đã biết về những thách thức, dưới đây là hướng dẫn bước-by-bước để giúp bạn triển khai AI và tích hợp nó thành công vào các quy trình phân khúc khách hàng của bạn.

1. Xác định mục tiêu phân khúc của bạn. Điều này bao gồm việc hiểu các tiêu chí khác nhau mà bạn sẽ phân loại khách hàng của mình. Ở đây, một lần nữa, cả những thông tin do AI tạo ra và quan điểm của bạn với tư cách là một chuyên gia trong lĩnh vực này đều được cần đến. Cùng nhau, bạn sẽ khám phá ra những phân khúc khách hàng mới và có thể tùy chỉnh các chiến dịch tiếp thị của bạn để đạt được kết quả tốt hơn.

2. Đảm bảo sẵn sàng dữ liệu: Đảm bảo AI có quyền truy cập vào dữ liệu khách hàng toàn diện, hoặc nếu dữ liệu của bạn không đầy đủ, hãy tìm cách giải quyết vấn đề này. Một cách để làm điều này có thể là sử dụng phương pháp mô hình hóa hỗn hợp. Chúng tôi đã nói điều này trước đó, nhưng điều đó không thể được nhấn mạnh đủ: Kết quả sẽ chỉ tốt như dữ liệu mà AI có để làm việc.

3. Xử lý hạn chế dữ liệu: Nếu bạn có dữ liệu hạn chế, hãy chọn một mẫu ngẫu nhiên từ cơ sở dữ liệu khách hàng của bạn và thu thập dữ liệu bổ sung từ họ. Sau đó, áp dụng phương pháp hỗn hợp để tối đa hóa kết quả của bạn.

4. Chọn phương pháp mô hình hóa và áp dụng mô hình đã chọn vào dữ liệu thu được

5. Chọn số lượng phân khúc tối ưu: Có nhiều kỹ thuật để tính toán số lượng phân khúc tối ưu. Những kỹ thuật phổ biến nhất là quy tắc khuỷu tay và phân tích khoảng cách.

6. Hiểu các tiêu chí phân biệt của phân khúc và giải thích kết quả: Những biến số chính nào sẽ xác định khách hàng của bạn? Những nhận thức và cách tiếp cận của họ là gì? Để quá trình phân khúc hoạt động, sau khi xác nhận độ chính xác của mô hình, bạn cần xem xét các phân khúc khác nhau và xác định liệu các biến số thúc đẩy những phân khúc đó có phù hợp với mô hình kinh doanh của bạn hay không.

Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, như một nguồn tài nguyên cho việc trực quan hóa phân khúc phù hợp, tôi áp dụng tọa độ song song, trong đó tôi xác định bốn phân khúc: người mua có giá trị cao, người mua tiết kiệm, người đam mê công nghệ và người mua偶爾. Tôi đo lường các danh mục như chi tiêu hàng tháng và tần suất mua hàng cho từng phân khúc này, vì điều này giúp tôi có một sự hiểu biết tốt hơn về khách hàng của mình.

Tư duy Cuối cùng

Như chúng ta đã thảo luận, phân khúc khách hàng thông minh bằng Trí tuệ Nhân tạo có thể giúp các công ty B2B có cái nhìn rõ ràng hơn về khách hàng của họ và các yếu tố quyết định đằng sau việc ra quyết định của họ. Khi bạn có thông tin này, bạn có thể tận dụng nó để tạo ra các chiến dịch và trải nghiệm được cá nhân hóa, mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng của bạn.

Bằng cách theo bản đồ đường đi được phác thảo trong hướng dẫn này, bạn có thể tận dụng các thuật toán AI để tăng cường các quy trình phân khúc của doanh nghiệp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển của bạn và tăng chỉ số hài lòng khách hàng, tạo ra một kết nối tốt hơn với khách hàng và một cảm giác trung thành vững chắc với thương hiệu của bạn.

Điều này ngày càng quan trọng trong thế giới B2B, và đặc biệt là đối với các sản phẩm công nghệ cao, vì nhu cầu của khách hàng thay đổi nhanh chóng và kỳ vọng công nghệ đang phát triển nhanh. Việc phân khúc khách hàng của bạn một cách phù hợp có thể tạo ra sự khác biệt giữa việc cung cấp một sản phẩm hàng đầu và một sản phẩm không đạt được sự phù hợp thị trường sản phẩm liên quan.