Kundensegmentierung ist das Rückgrat des modernen Marketings. In einer Welt, in der Personalisierung so wichtig ist, ist diese einfache, aber effektive Strategie ein wesentlicher Bestandteil der Bereitstellung eines umfassenden Kundenerlebnisses. Das Erstellen zielgerichteter und relevanter Marketingkampagnen, das Durchführen von Budgetierung und Ressourcenzuweisung sowie das Entwerfen neuer Produkte sind ebenfalls wichtig. Während die traditionelle Segmentierung sehr nützlich geblieben ist, beginnen die heutigen Marketinganforderungen ihre Effizienz zu überwiegen. Aus diesem Grund haben Vermarkter und Verkäufer begonnen, mit KI-basierter Segmentierung zu experimentieren. Es wurden hervorragende Ergebnisse erwartet, die Early Adopters einen Wettbewerbsvorteil und eine Umsatzsteigerung verschaffen würden.
WAS IST KUNDENSEGMENTIERUNG?
Kundensegmentierung ist der Prozess der Aufteilung der Personen im Kundenstamm in kleinere Segmente. Die Klassifizierung basiert auf Ähnlichkeiten in Merkmalen oder Attributen, die vom Kunden geteilt werden. Vor den 1990er Jahren, als Kunden nicht den Luxus von Optionen hatten, waren generische Botschaften und einheitliche Produkte und Dienstleistungen akzeptabel. Mit dem Aufkommen des Kundenerlebnisses mussten Unternehmen jedoch auf relevantere Kommunikation und personalisierte Dienste umsteigen. Die Kundensegmentierung ist der allererste solide Schritt zum Erreichen dieser Ziele. Nach der Aufteilung der Kunden in Segmente können Vermarkter und Verkäufer Maßnahmen ergreifen, um ihr Kundenverständnis zu verbessern und bessere Dienstleistungen zu erbringen.
Es gibt mehrere Determinanten, die zum Erstellen von Segmenten verwendet werden können. Die fünf beliebtesten Arten von Kundensegmentierungsmodellen, die von modernen Unternehmen verwendet werden, sind:
- DEMOGRAFISCHE SEGMENTIERUNG: Alter, Geschlecht, Familienstand, Beruf, Geschlecht
- GEOGRAFISCHE SEGMENTIERUNG: Ort, Klima, Wetter, Sprache
- VERHALTENS-SEGMENTIERUNG: E-Mail-Öffnungen, Newsletter-Anmeldungen, Link-Klicks
- PSYCHOGRAPHISCHE SEGMENTIERUNG: Werte, Hobbys, Meinungen, Lebensstilentscheidungen, sozialer Status
- TRANSAKTIONELLE/WERTBASIERTE SEGMENTIERUNG: Gesamtausgaben, Anzahl der gekauften Produkte, Lebenszeitwert, Art der gekauften Produkte
TRADITIONELLE SEGMENTIERUNG VS. KI-BASIERTE SEGMENTIERUNG: WAS IST DER UNTERSCHIED?
In ihrer grundlegendsten Form ist die traditionelle Segmentierung immer noch recht effektiv. Es liefert immer noch gute Ergebnisse, insbesondere für Kunden mit einem kleinen Kundenstamm. Die Macht der traditionellen Kundensegmentierung nimmt jedoch mit zunehmenden Datensätzen ab. Die Verwendung gemeinsamer Attribute zur Segmentierung Tausender von Kunden erhöht das Risiko, große, generische Gruppen zu erstellen, die die Möglichkeit einschränken, ein hohes Maß an Personalisierung bereitzustellen. Ebenso kann diese Segmentierungsmethode Marketingkampagnen schwächen. Da Unternehmen nicht in der Lage sind, Merkmale zu identifizieren, die jeden Kunden einzigartig machen, wird es fast unmöglich, Kampagnen zu entwerfen, die für ihre Bedürfnisse relevant sind.
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 KI 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.
WIE FUNKTIONIERT KI-BASIERTE SEGMENTIERUNG?
Künstliche Intelligenz ist ein sehr robustes System, das mit verschiedenen Techniken auf verschiedene Weise zur Kundensegmentierung beitragen kann. Durch die Entscheidung für eine KI-basierte Segmentierung können sich Unternehmen auf Genauigkeit, Effizienz und Kosteneffizienz verlassen. Aber wie genau erreicht KI eine so überlegene Segmentierung? Hier sind die vier häufigsten Techniken:
VERARBEITUNG NATÜRLICHER SPRACHE (NLP)
NLP ist eine Teilmenge der KI, die sich auf die Interaktionen zwischen Mensch und Computer konzentriert. Es trägt zur KI-basierten Segmentierung bei, indem es in der Lage ist, Kundenfeedback mit Techniken wie Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Erkennung benannter Entitäten zu analysieren. Beispielsweise kann die Stimmungsanalyse die Positivität oder Negativität von in Feedback ausgedrückten Stimmungen bestimmen. Daher kann es die Zufriedenheit eines Kunden mit verfügbaren Produkten und Dienstleistungen messen.
Auf der anderen Seite werden Themenmodellierung und Named Entity Recognition Schlüsselwörter und Informationen in Texten identifizieren. Dies gibt Einblick in die Themen, Produkte und Dienstleistungen, die Kunden auf verschiedenen Plattformen diskutieren. All diese Techniken ermöglichen ein besseres Verständnis der Kunden und ihrer Interessen und Prioritäten. Diese Informationen können verwendet werden, um herausragende Segmente zu erstellen, die wiederholbare Ergebnisse liefern.
VORHERSAGEMODELLE
Predictive Modeling ist eine maschinelle Lerntechnik, die zukünftige Ereignisse mithilfe verschiedener statistischer Algorithmen vorhersagen kann, um vorhandene Daten zu analysieren. Ebenso kann diese ML-Technik Kundendaten verarbeiten, Schlüsselattribute identifizieren und genau vorhersagen, in welches Segment sie am besten passen. Die prädiktive Modellierung verfügt über mehrere Algorithmen, die es ermöglichen, Vorhersagen zu treffen. Dazu gehören Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Gain.
Es trifft Vorhersagen, indem es Daten verarbeitet und in Trainings- und Testdatensätze aufteilt. Der ausgewählte Algorithmus verwendet dann den Trainingsdatensatz, um Modelle zu generieren, die Vorhersagen treffen können, während der Testsatz die Leistung des Modells bewertet. Daher verfügt das KI-basierte Segmentierungsmodell über eine eigene Rückkopplungsschleife, die die Genauigkeit seiner Vorhersagen verbessert, wenn neue Daten verfügbar werden.
VERSTÄRKENDES LERNEN
Diese Teilmenge des maschinellen Lernens trifft Entscheidungen auf der Grundlage des erhaltenen Feedbacks. Daher kann Reinforcement Learning kontinuierlich aus Kundenverhaltensdaten lernen und die KI-basierte Segmentierung verbessern. Beispielsweise kann ein Kunde auf eine Marketingkampagne auf Twitter mit einer Direktnachricht antworten. Die Maschine kann diese neuen Informationen dann verwenden, um ihr Verständnis des Kunden aufzubauen oder zu aktualisieren. Auf diese Weise können Vermarkter ihre Kundensegmente schnell anpassen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
CLUSTERING-ALGORITHMEN
Von allen gängigen Techniken werden Clustering-Algorithmen am häufigsten für die KI-basierte Segmentierung verwendet. Wie der Name schon sagt, kann der Algorithmus Kunden basierend auf Ähnlichkeiten in Attributen, die vom Vermarkter oder Verkäufer definiert wurden, in Cluster gruppieren. K-Means ist der heute am häufigsten verwendete Clustering-Algorithmus. Alternativen sind hierarchisches Clustering und DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise). Da jede dieser Anwendungen ihre Stärken und Schwächen hat, ist es oft am besten, mehrere Algorithmen zu kombinieren, um genauere Ergebnisse zu erzielen.
WIE HILFT KI-BASIERTE SEGMENTIERUNG UNTERNEHMEN?
1TP208 KI-gestützte Transformation bietet E-Commerce-Unternehmen viele Möglichkeiten, zu wachsen und ihre Konkurrenz zu übertreffen. Hier ist eine Zusammenfassung von fünf bewährten Möglichkeiten, wie diese fortschrittlichen Methoden zur Kundensegmentierung Unternehmen heute transformieren können:
VERBESSERTES ZIEL
Die KI-basierte Segmentierung ermöglicht es Unternehmen, tiefe Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen. Dies erstreckt sich auf das Verständnis ihrer Interessen und die Definition von Attributen, Schmerzpunkten und Vorlieben. Mit der Fülle solcher Informationen können Vermarkter gezieltere Kampagnen erstellen, die sich direkt an ihre Einzelpersonen richten. Anstatt auf generische Anzeigen zurückzugreifen, können Vermarkter spezifischere Kampagnen für eine bessere Lead-Generierung und -Pflege, Kundenakquise und Kundenbindung entwerfen.
EFFEKTIVERE PERSONALISIERUNG
Personalisierung ist heutzutage eine nicht verhandelbare Kundenerwartung. Sie möchten, dass gesendete Nachrichten für sie relevant sind. Sie möchten auch, dass sich Dienstleistungen wie Produktempfehlungen und E-Mail-Marketing um die Produkte und Dienstleistungen drehen, die sie interessieren. Während die traditionelle Segmentierung Personalisierungsbemühungen gut unterstützt, bringt die KI-basierte Segmentierung die Personalisierung auf die nächste Ebene. Mit jeder der oben genannten Techniken und Algorithmen kann die KI verborgene Muster erkennen und jede Art von Segmentierung erreichen. Dadurch wird es viel einfacher, relevante E-Mails zu versenden und die richtigen Produkte zu empfehlen.
OPTIMIERTE KAMPAGNEN
Wie jeder Vermarkter versteht, sind Marketingkampagnen für die Führung eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Auf diese Weise konvertieren Unternehmen potenzielle Kunden und erhalten einen höheren Lifetime Value von bestehenden Kunden. Die KI-basierte Segmentierung gibt Vermarktern umsetzbare Einblicke in ihre Kunden und ermöglicht es Vermarktern, herausragende Kampagnen zu entwerfen. Es ermöglicht auch die Echtzeitanpassung benutzerdefinierter Segmente auf der Grundlage neuer und aufkommender Daten, sodass Unternehmen ihre Marketingstrategien schnell anpassen können, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus kann KI die Effektivität von Kampagnen messen, während große Sprachmodelle wie z ChatGPT in der Lage sein, ansprechende Inhalte zu erstellen, die perfekt zu den Segmenten passen. All dies vereinfacht den Prozess der Optimierung von Marketingkampagnen und erzielt hervorragende Ergebnisse.
VERBESSERTE KUNDENERFAHRUNG
1TP208 KI-gestützte Transformation kann das Kundenerlebnis in vielerlei Hinsicht verbessern. Dazu gehören gezieltere Kampagnen, personalisierte Dienste und relevante Botschaften. Darüber hinaus können Unternehmen KI nutzen, um Einkaufserlebnisse zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern. Dies kann in Form von zusätzlicher Unterstützung für Kunden erfolgen, um ihre Schmerzpunkte zu lindern. Zum Beispiel kann Segmentatie dabei helfen, Kunden zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, dass sie abwandern, und Marketingfachleute dazu bringen, die Probleme anzugehen, die ihre Erfahrung behindern. Auf diese Weise können Unternehmen mehr Kunden glücklich und zufrieden halten.
HÖHERE GEWINNMARGEN
Als Höhepunkt des oben Gesagten führt die KI-basierte Segmentierung letztendlich zu mehr Gewinn. Zufriedene Kunden tätigen wahrscheinlich mehr Einkäufe, erhöhen ihren Lebenszeitwert und generieren mehr Umsatz. Ebenso sparen Unternehmen langfristig dank der Fähigkeit von KI, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern. Beispielsweise werden die verschiedenen oben genannten KI-Techniken den Personalaufwand für die Ausführung von Aufgaben reduzieren, sodass Unternehmen Arbeitskosten sparen können. Es hilft den Mitarbeitern auch, produktiver zu sein, indem es sich wiederholende Aufgaben übernimmt und es ihnen ermöglicht, sich auf wichtigere Aktivitäten zu konzentrieren. Dadurch können Unternehmen sparen und mehr verdienen und die Gewinne nutzen, um ihr Geschäft auszubauen.
Schließlich ist die KI-basierte Segmentierung der Weg nach vorne. Mithilfe von Techniken wie Natural Language Processing, Predictive Modeling, Cluster-Algorithmen und Reinforcement Learning kann KI ein beispielloses Maß an Segmentierung für Personalisierungs- und Marketingzwecke durchführen. Deshalb müssen Unternehmen heute in dieses Tool investieren, um ihre Dienstleistungen zu verbessern verbessern.
