Обеспечение возможности сегментации клиентов с использованием искусственного интеллекта для компаний B2B план действий

Максимизация эффективности сегментации клиентов в компаниях B2B с помощью искусственного интеллекта практический план действий

Базирующаяся в Северной Каролине, Ingersoll Rand является одним из ведущих конгломератов мира. Компания владеет несколькими направлениями бизнеса, включая системы сжатого воздуха, решения в области отопления, вентиляции и кондиционирования, а также передовые технологические продукты, предназначенные для различных отраслей, таких как научные лаборатории и фирмы, занимающиеся грузовыми перевозками. Она также присутствует в более чем 175 странах, в основном работая на рынке B2B.

С учетом этого, легко представить, насколько сложно удовлетворить всех своих клиентов, и именно поэтому Ingersoll Rand обратилась к искусственному интеллекту, чтобы лучше понять их.

Путем использования искусственного интеллекта для сегментации своей обширной и очень разнообразной клиентской базы, компания смогла создавать индивидуальные кампании, которые показывали намного лучшие показатели KPI, такие как открытие писем, клики и конверсии. Некоторые из этих кампаний были сегментированы по географии, другие – по типу или размеру бизнеса, а еще другие – комбинация всех вышеперечисленных факторов. Это помогло руководителям компании понять, что у них есть уникальные сегменты, на которые они ранее не уделяли время развитию. Фактически, без искусственного интеллекта они могли бы не заметить существование этих сегментов.

Успех Ingersoll Rand показывает то, что все руководители бизнеса должны понимать. Сегодняшний рынок чрезвычайно конкурентный, поэтому понимание ваших клиентов критично. Клиенты, которые не чувствуют себя признанными или не получают то, что им нужно от вашего продукта или услуги, могут легко перейти к предложению конкурирующей фирмы.

Чтобы повысить свои шансы адекватно понять, чего ожидают ваши клиенты, вам необходимо разделить их на правильные сегменты, только так вы точно узнаете их общие характеристики, поведение и предпочтения. Исходя из этих сегментов, вы можете создавать индивидуальные маркетинговые кампании и персонализированные предложения, которые значительно увеличивают конверсию.

Используя такие технологии, как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), компании могут дать новый импульс своим усилиям в сегментации клиентов. Однако, как все технологические инновации, они должны быть приняты стратегически.

Вот руководство, которое поможет вам справиться с этим.

Почему сегментация клиентов важна и как AI может помочь?

В основном, AI может помочь нам преодолеть наши предрассудки и традиционные методы сегментации клиентов. Поскольку его процесс сегментации основан только на данных, мы можем узнать о клиентских сегментах, о которых мы не думали раньше, и это раскрывает уникальную информацию о наших клиентах.

Для лучшего понимания рассмотрим следующий пример.

Компания, специализирующаяся на сельскохозяйственном оборудовании и поставках, стремится расширить свою продуктовую линейку. Фирма проводит сегментацию, чтобы убедиться в актуальности новых продуктов.

В прошлом она полагалась на традиционный подход к сегментации, категоризируя клиентов по географическому положению на базе предположения, что фермеры из одного региона будут иметь похожие потребности. Например, они рекламировали трактор, основываясь на особенностях, которые они считали общими для ферм в среднем Западе Америки, таких как климатические условия.

Однако, вскоре после внедрения AI, компания поняла, что географическая сегментация не является правильным подходом. Собрав обширные данные (включая историю покупок, размер фермы, типы выращиваемых культур, используемые методы орошения, уровень использования технологий, автоматизация и т.д.) и позволив AI алгоритмам проанализировать их, фирма обнаружила, что размер фермы является одним из наиболее важных факторов, влияющих на решение фермера о покупке. Может показаться очевидным: фермеры с большими фермами имеют отличные потребности от тех, у кого маленькие участки. Однако руководители компании по сельскохозяйственному оборудованию все еще придерживались географической сегментации и, вероятно, не изменили бы этот процесс сами, даже несмотря на то, что он не приносил лучших результатов.

Сказав это, как мы можем провести этот процесс?

Различные подходы к сегментации клиентов

Чтобы определить, какую модель применить в вашем подходе к сегментации клиентов, вам необходимо учесть:

  • Какие данные у меня имеются? Другими словами, что я знаю?

  • Какие цели моего бизнеса?

  • Что я знаю о своих клиентах?

Исходя из этого, вы можете применить модель без наблюдения, наблюдаемую модель или применить смешанный подход.

  • Без наблюдения (кластеризация K-Means, DBSCAN, GMM): Эта модель не полагается на заранее определенные метки и тренировочные данные, а вместо этого рассчитывает оптимальные сегменты с нуля. Вы можете применять алгоритмы без наблюдения:

    • Когда у вас нет конкретных сегментов в виду, особенно когда вы впервые применяете AI сегментацию и у вас нет ранее обученных наборов данных

    • Когда у вас динамический бизнес с быстро меняющейся клиентской базой и вы хотите выявить новые сегменты

  • Обучение с учителем на базе машинного обучения (регрессионная модель, дерево принятия решений, случайный лес): Мы можем применить этот подход, если у нас есть размеченный набор данных для обучения, например, предыдущая сегментация или экспертные знания. Модель обучения с учителем затем может быть применена к новым клиентам или клиентам, чей сегмент не ясен.

Смешанный подход комбинирует использование наблюдаемого обучения для определения сегментов и затем применение этих сегментов в качестве меток для обучения модели с учителем. Эта обученная модель может быть использована для классификации новых клиентов или создания сегмента для клиентов, у которых отсутствуют полные данные.

Пожалуйста, будьте осторожны, применяя смешанный подход без случайной выборки. Если вы выбираете только тех клиентов, у которых есть полные данные, то, скорее всего, вы выберете своих самых лояльных клиентов, что может быть несправедливым представлением всей группы. Это приведет к смещенному выбору, и эти смещения будут переданы AI.

Проблемы и распространенные ошибки

AI имеет свои проблемы. Исходя из моего опыта, вот некоторые преграды, с которыми вы, скорее всего, столкнетесь, когда научитесь владеть им.

  • Четкая сегментация: Многие компании не ясно представляют, для чего они сегментируют данных. Без такой цели сложно добиться эффективности процесса, управляемого AI. В таких случаях традиционный подход, основанный на участии людей, может быть более эффективным, особенно если у вас в основном качественные данные. То же самое относится, если у вас есть только небольшое количество клиентов.

  • Качество данных: Качество результатов, полученных с помощью AI, будет таким же хорошим, как и качество данных, которые вы подаете на систему. Поэтому, если ваши данные неточны, то и ваша сегментация будет неточной.

  • Этические соображения: Убедитесь, что вы не включаете в модель чувствительные данные и критерии. Это ошибка, которую совершают многие компании, и она обходится им дорого как в финансовом, так и в репутационном плане. Например, в США ипотечные компании были подвержены критике из-за предполагаемого расового профилирования их AI алгоритмов.

  • Готовность CRM: Поскольку ML – это относительно новая технология, многие системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) не оборудованы для работы с ней. Поэтому необходима правильная интеграция сегментов в бизнес-процессы (маркетинговые кампании, контактные точки, стратегия продаж), что требует дополнительной работы. Владельцы часто приступают к работе с AI сразу же, не учитывая все вовлеченные процессы, и это приводит к затруднениям при использовании AI.

  • Обучение сотрудников: Сотрудникам необходимо провести дополнительное обучение, чтобы они могли полностью понять подходы AI к сегментации. Кроме того, вы вряд ли будете столкнуться с некоторым сопротивлением, поскольку результаты AI могут противоречить их интуиции. Чтобы преодолеть барьер доверия, продемонстрируйте некоторые из его положительных применений и используйте AI ответственно.

  • Качество сегментов: Аналогично традиционной сегментации, сегменты, полученные с помощью модели с ML, должны удовлетворять ключевым критериям и быть подтверждены:

    • Действенные

    • Стабильные

    • Достаточно большие

    • Отличаемые

  • Знание предметной области и интерпретация: Интеграция и должное управление знаниями вашего бизнеса очень важны на каждом этапе, от подготовки данных до проверки результатов модели. Также помните, что даже идеальная модель машинного обучения не даст вам 100% точности. В этом случае требуются ваши знания предметной области, а также важность совместной работы AI и людей. Еще одна распространенная ошибка, которую я часто видел, состоит в том, что принимающие решения делегируют все AI, и слепо реализуют его предложения, не подвергая их дальнейшей проверке. Это, скорее всего, приведет к неблагоприятным результатам. Кроме того, давайте помнить, что мы все-таки люди, и наши предубеждения все еще присутствуют при интерпретации данных. Осознание этого может помочь нам быть менее уязвимыми к возможным ошибкам.

  • Обновление модели: Если у вас динамическая клиентская база или у вас высокая текучесть клиентов, их поведение и предпочтения часто меняются. Поэтому убедитесь, что вы регулярно обновляете модель и не полагаетесь на устаревшие сегменты.

Пошаговое руководство к AI-Enabled сегментации клиентов

Теперь, когда вы осознаете сложности, вот пошаговое руководство, которое поможет вам внедрить искусственный интеллект и успешно интегрировать его в процессы сегментации ваших клиентов.

  1. Определите свою цель сегментации. Это включает понимание различных критериев, по которым вы классифицируете своих клиентов. Здесь, снова, нужны исходные данные, сгенерированные искусственным интеллектом, и ваше экспертное мнение в этой области. Вместе вы раскроете новые клиентские сегменты и сможете настроить свои маркетинговые кампании для достижения лучших результатов.

  2. Гарантировать доступность данных: Обеспечьте доступ искусственному интеллекту к полным данным о клиентах или, если ваши данные неполные, найдите способ справиться с этим. Один из способов – использование смешанной моделирования. Мы уже говорили об этом ранее, но не можем достаточно подчеркнуть: результаты будут хороши только насколько хороши данные, с которыми работает искусственный интеллект.

  3. Обработать ограничения данных: Если у вас ограниченные данные, выберите случайную выборку из базы данных ваших клиентов и соберите дополнительные данные от них. Затем используйте смешанный подход, чтобы максимизировать ваши результаты.

  4. Выберите подход к моделированию и примените выбранную модель к полученным данным

  5. Выберите оптимальное количество сегментов: Существует различные техники для расчета оптимального числа сегментов. Самые популярные из них – “правило локтя” и анализ разрыва.

  6. Понять различительные критерии сегментов и интерпретировать результаты: Какие ключевые переменные помогут вам идентифицировать ваших клиентов? Каковы их восприятия и как их можно маркетинговать? Чтобы сегментация работала, после проверки точности модели необходимо просмотреть различные сегменты и определить, достаточно ли переменные, определяющие эти сегменты, соответствуют вашей бизнес-модели.

И наконец, в качестве ресурса для адекватной визуализации сегментации, я использую параллельные координаты, в которых я определяю четыре сегмента: клиенты с высокой стоимостью, бюджетные покупатели, энтузиасты технологий и случайные покупатели. Я оцениваю категории, такие как ежемесячные расходы и частота покупок для каждого из этих сегментов, так как это помогает мне лучше понять своих клиентов.

Заключительные мысли

Как мы уже обсудили, сегментация клиентов с использованием искусственного интеллекта может помочь B2B-компаниям получить более ясное представление о своих клиентах и факторах, влияющих на их принятие решений. После получения этой информации вы можете использовать ее для создания персонализированных кампаний и впечатлений, которые добавят больше ценности для ваших клиентов.

Следуя руководству, описанному в этом руководстве, вы можете использовать алгоритмы искусственного интеллекта для улучшения процессов сегментации вашего бизнеса и принятия решений на основе данных, которые способствуют вашему росту и увеличивают вашу удовлетворенность клиентами, создавая более прочную связь со своими клиентами и прочную привязанность к вашему бренду.

Это особенно важно в B2B-мире, и особенно для высокотехнологичных продуктов, поскольку потребности клиентов быстро меняются, и ожидания от технологий развиваются быстро. Адекватная сегментация ваших клиентов может сделать разницу между предоставлением первоклассного продукта и чего-то, что не достигает соответствующего соответствия продукта и рынка.