Klant segmentatie is de ruggengraat van moderne marketing. In een wereld waar personalisatie zo belangrijk is, is deze eenvoudige maar effectieve strategie een integraal onderdeel van het leveren van een rijke klantervaring. Het creëren van gerichte en relevante marketingcampagnes, het uitvoeren van budgettering en toewijzing van middelen en het ontwerpen van nieuwe producten zijn ook belangrijk. Hoewel traditionele segmentatie erg nuttig is gebleven, beginnen de huidige marketingeisen zwaarder te wegen dan de efficiëntie ervan. Daarom zijn marketeers en verkopers begonnen te experimenteren met op AI-gebaseerde segmentering. De resultaten waren naar verwachting uitstekend, waardoor vroege implementeerders een concurrentievoordeel en een omzetstijging kregen.
WAT IS KLANT SEGMENTATIE?
Klant segmentatie is het proces van het verdelen van de individuen in het klantenbestand in kleinere segmenten. De indeling is gebaseerd op overeenkomsten in kenmerken of attributen die de klant deelt. Vóór de jaren negentig, toen klanten niet de luxe van opties hadden, waren generieke berichten en one-size-fits-all producten en diensten acceptabel. Met de komst van klantervaring moesten bedrijven echter overschakelen op relevantere communicatie en gepersonaliseerde diensten. Klant segmentatie is de allereerste vaste stap om die doelen te realiseren. Nadat klanten in segmenten zijn opgesplitst, kunnen marketeers en verkopers actie ondernemen om hun begrip van klanten te verbeteren en betere diensten te leveren.
Er zijn verschillende bepalende factoren die kunnen worden gebruikt om segmenten te maken. De vijf meest populaire soorten klant segmentatiemodellen die door moderne bedrijven worden gebruikt, zijn:
- DEMOGRAFISCHE SEGMENTATIE: leeftijd, geslacht, burgerlijke staat, beroep, geslacht
- GEOGRAFISCHE SEGMENTATIE: locatie, klimaat, weer, taal
- GEDRAG SEGMENTERING: email wordt geopend, nieuwsbrief aanmeldingen, klikken op links
- PSYCHOGRAFISCHE SEGMENTATIE: waarden, hobby’s, meningen, levensstijl keuzes, sociale status
- TRANSACTIONELE/WAARDE GEBASEERDE SEGMENTATIE: totaal uitgegeven bedrag, aantal gekochte producten, lifetime value, soorten gekochte producten
TRADITIONELE SEGMENTATIE VERSUS AI-GEBASEERDE SEGMENTATIE: WAT IS HET VERSCHIL?
In zijn meest basale vorm is traditionele segmentatie nog steeds behoorlijk effectief. Vooral voor klanten met een klein klantenbestand levert het nog steeds goede resultaten op. De kracht van traditionele klant segmentatie neemt echter af met toenemende datasets. Het gebruik van gemeenschappelijke attributen om duizenden klanten te segmenteren, verhoogt het risico van het creëren van grote, generieke groepen die de mogelijkheid beperken om een hoog niveau van personalisatie te leveren. Evenzo kan deze segmentatie methode marketingcampagnes verzwakken. Omdat bedrijven geen kenmerken kunnen identificeren die elke klant uniek maken, wordt het bijna onmogelijk om campagnes te ontwerpen die relevant zijn voor hun behoeften.
Integendeel, op AI-gebaseerde segmentatie elimineert veel van de beperkingen van het traditionele model. AI-machines kunnen binnen enkele seconden grote datasets verwerken en patronen onthullen die voor het menselijk oog verborgen zijn. Daarom wordt het mogelijk om klanten op te delen in kleinere en meer gefocuste segmenten. Omdat klant segmentatie op basis van AI schaalbaar is, kunnen bedrijven blijven floreren, zelfs als het klantenbestand exponentieel groeit. Voor marketeers die zich zorgen maken over de werklast van het maken van afzonderlijke campagnes voor honderden segmenten, kan AI automatisch marketing content genereren voor individuen in elk segment. Bijgevolg is de optimalisatie van marketingcampagnes een automatisch proces met AI. Het is simpelweg de perfecte oplossing.
HOE WERKT AI-GEBASEERDE SEGMENTATIE?
Kunstmatige intelligentie is een zeer robuust systeem dat met verschillende technieken op meerdere manieren kan bijdragen aan klant segmentatie. Door te kiezen voor op AI-gebaseerde segmentering zijn bedrijven verzekerd van nauwkeurigheid, efficiëntie en kosteneffectiviteit. Maar hoe bereikt AI precies zo’n superieure segmentatie? Dit zijn de vier meest voorkomende technieken:
NATUURLIJKE TAALVERWERKING (NLP)
NLP is een subset van AI die zich richt op menselijke en computerinteracties. Het draagt bij aan op AI-gebaseerde segmentering door klant feedback te kunnen analyseren met behulp van technieken zoals sentiment analyse, onderwerp modellering en herkenning van benoemde entiteiten. Zo kan sentiment analyse de positiviteit of negativiteit bepalen van sentimenten uitgedrukt in feedback. Daarom kan het de mate van tevredenheid meten die een klant heeft met beschikbare producten en diensten.
Aan de andere kant zullen onderwerp modellering en herkenning van benoemde entiteiten trefwoorden en informatie in teksten identificeren. Dit geeft inzicht in de onderwerpen, producten en diensten die klanten op verschillende platforms bespreken. Al deze technieken zorgen voor een beter begrip van de klanten en hun interesses en prioriteiten. Deze informatie kan worden gebruikt om uitstekende segmenten te creëren die herhaalbare resultaten opleveren.
VOORSPELLENDE MODELLEN
Voorspellende modellering is een machine learning-techniek die toekomstige gebeurtenissen kan voorspellen met behulp van verschillende statistische algoritmen om bestaande gegevens te analyseren. Evenzo kan deze ML-techniek klantgegevens verwerken, belangrijke kenmerken identificeren en nauwkeurig voorspellen in welk segment ze het beste passen. Voorspellende modellering heeft verschillende algoritmen waarmee het voorspellingen kan doen. Ze omvatten beslissingsbomen, willekeurige forests en gradiënt versterking.
Het maakt voorspellingen door gegevens te verwerken en op te splitsen in trainings- en testdata sets. Het geselecteerde algoritme gebruikt vervolgens de trainingsdata set om modellen te genereren die voorspellingen kunnen doen, terwijl de testset de prestaties van het model evalueert. Daarom heeft het op AI-gebaseerde segmentatiemodel zijn eigen feedback lus waarmee het de nauwkeurigheid van zijn voorspellingen verbetert wanneer nieuwe gegevens beschikbaar komen.
VERSTERKING LEREN
Deze machine learning-subset neemt beslissingen op basis van de ontvangen feedback. Daarom kan bekrachtigend leren continu leren van gegevens over klantgedrag en de op AI-gebaseerde segmentatie verbeteren. Een klant kan bijvoorbeeld reageren op een marketingcampagne op Twitter met een direct message. De machine kan deze nieuwe informatie vervolgens gebruiken om zijn begrip van de klant op te bouwen of bij te werken. Hierdoor kunnen marketeers hun klant segmenten snel aanpassen voor betere resultaten.
CLUSTERING ALGORITMEN
Van alle gangbare technieken worden clusteralgoritmen het meest gebruikt voor op AI-gebaseerde segmentatie. Zoals de naam al doet vermoeden, kan het algoritme klanten groeperen in clusters op basis van overeenkomsten in kenmerken die zijn gedefinieerd door de marketeer of verkoper. K-means is het meest gebruikte cluster algoritme dat tegenwoordig wordt gebruikt. Alternatieven zijn hiërarchische clustering en DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise). Omdat elk van deze applicaties zijn sterke en zwakke punten heeft, is het vaak het beste om meerdere algoritmen te combineren voor nauwkeurigere resultaten.
WAT ZIJN DE MANIEREN WAAROP AI-GEBASEERDE SEGMENTATIE BEDRIJVEN HELPT?
Segmentatie op basis van AI biedt ecommerce bedrijven tal van kansen om te groeien en hun concurrentie te overtroeven. Hier is een samenvatting van vijf bewezen manieren waarop deze geavanceerde klantsegmentatie methoden bedrijven vandaag de dag kunnen transformeren:
VERBETERDE DOELSTELLING
Op AI-gebaseerde segmentering stelt bedrijven in staat diepgaande inzichten in hun klanten te krijgen. Dit strekt zich uit tot het begrijpen van hun interesses en het definiëren van attributen, pijnpunten en voorkeuren. Met de schat aan dergelijke informatie kunnen marketeers meer gerichte campagnes maken die rechtstreeks gericht zijn op hun individuen. In plaats van contact op te nemen met generieke advertenties, kunnen marketeers specifiekere campagnes ontwerpen voor betere leadgeneratie en -nurturing, klantenwerving en klantbehoud.
MEER EFFECTIEVE PERSONALISATIE
Personalisatie is tegenwoordig een niet-onderhandelbare verwachting van klanten. Ze willen dat verzonden berichten relevant voor hen zijn. Ook willen ze dat diensten zoals productaanbevelingen en emailmarketing draaien om de producten en diensten die hen interesseren. Terwijl traditionele segmentatie personalisatiepogingen goed ondersteunt, tilt AI-gebaseerde segmentatie personalisatie naar een hoger niveau. Met behulp van een van de hierboven genoemde technieken en algoritmen kan AI verborgen patronen identificeren en elk type segmentatie bereiken. Als gevolg hiervan wordt het veel gemakkelijker om relevante emails te verzenden en de juiste producten aan te bevelen.
GEOPTIMALISEERDE CAMPAGNES
Zoals elke marketeer begrijpt, zijn marketingcampagnes van cruciaal belang voor de bedrijfsvoering. Het is de manier waarop bedrijven prospects converteren en een hogere levenslange waarde van bestaande klanten verkrijgen. Op AI-gebaseerde segmentatie geeft marketeers bruikbare inzichten in hun klanten, waardoor marketeers uitstekende campagnes kunnen ontwerpen. Het maakt ook real-time aanpassing van aangepaste segmenten mogelijk op basis van nieuwe en opkomende gegevens, wat betekent dat bedrijven hun marketingstrategieën snel kunnen aanpassen voor betere resultaten. Bovendien kan AI de effectiviteit van campagnes meten, terwijl grote taalmodellen zoals ChatGPT boeiende inhoud kunnen creëren die perfect geschikt is voor de segmenten. Dit alles vereenvoudigt het proces van het optimaliseren van marketingcampagnes en het behalen van geweldige resultaten.
VERBETERDE KLANTERVARING
Segmentatie op basis van AI kan de klantervaring op tal van manieren verbeteren. Deze omvatten meer gerichte campagnes, gepersonaliseerde diensten en relevante berichten. Daarnaast kunnen bedrijven AI gebruiken om winkelervaringen te stroomlijnen en de klantenservice te verbeteren. Dit kan de vorm aannemen van extra ondersteuning voor klanten om hun pijnpunten te verlichten. Segmentatie kan bijvoorbeeld helpen bij het identificeren van klanten die het risico lopen te karnen en vervolgens marketeers ertoe aanzetten om de problemen aan te pakken die hun ervaring belemmeren. Zo kunnen bedrijven meer klanten blij en tevreden houden.
HOGERE WINSTMARGES
Als een hoogtepunt van het bovenstaande leidt op AI-gebaseerde segmentering uiteindelijk tot meer winst. Tevreden klanten zullen waarschijnlijk meer aankopen doen, waardoor hun lifetime value toeneemt en meer inkomsten worden gegenereerd. Evenzo besparen bedrijven op de lange termijn dankzij het vermogen van AI om kosten te verlagen en de productiviteit te verhogen. De verschillende hierboven genoemde AI-technieken zullen bijvoorbeeld de hoeveelheid mankracht verminderen die nodig is om taken uit te voeren, waardoor bedrijven kunnen besparen op loonkosten. Het helpt het personeel ook productiever te zijn door repetitieve taken over te nemen en hen in staat te stellen zich te concentreren op belangrijkere activiteiten. Zo kunnen bedrijven sparen en meer verdienen, en de winst gebruiken om hun activiteiten uit te breiden.
Tot slot, op AI-gebaseerde segmentering is de weg vooruit. Door gebruik te maken van technieken zoals natuurlijke taalverwerking, voorspellende modellering, cluster algoritmen en versterkend leren, kan AI ongekende segmentatie niveaus uitvoeren voor personalisatie- en marketingdoeleinden. Daarom moeten bedrijven vandaag in deze tool investeren om hun dienstverlening te verbeteren.
