La segmentación de clientes es la columna vertebral del marketing moderno. En un mundo donde la personalización es tan importante, esta estrategia simple pero efectiva es fundamental para brindar una experiencia enriquecedora al cliente. También son importantes la creación de campañas de marketing dirigidas y relevantes, la elaboración de presupuestos y la asignación de recursos, y el diseño de nuevos productos. Si bien la segmentación tradicional sigue siendo muy útil, las demandas de marketing actuales comienzan a superar su eficiencia. Es por eso que los especialistas en marketing y los vendedores han comenzado a experimentar con la segmentación basada en IA. Se esperaba que los resultados fueran excelentes, dando a los primeros usuarios una ventaja competitiva y un aumento en las ventas.
¿QUÉ ES LA SEGMENTACIÓN DE CLIENTES?
La segmentación de clientes es el proceso de dividir a los individuos de la base de clientes en segmentos más pequeños. La clasificación se basa en similitudes en características o atributos compartidos por el cliente. Antes de la década de 1990, cuando los clientes no tenían el lujo de opciones, los mensajes genéricos y los productos y servicios de talla única eran aceptables. Sin embargo, con el advenimiento de la experiencia del cliente, las empresas han tenido que cambiar a comunicaciones más relevantes y servicios personalizados. La segmentación de clientes es el primer paso sólido hacia el logro de esos objetivos. Después de dividir a los clientes en segmentos, los especialistas en marketing y los vendedores pueden tomar medidas para mejorar su comprensión de los clientes y brindar mejores servicios.
Hay varios determinantes que se pueden utilizar para crear segmentos. Los cinco tipos más populares de modelos de segmentación de clientes utilizados por las empresas modernas son:
- SEGMENTACIÓN DEMOGRÁFICA: edad, género, estado civil, ocupación, género
- SEGMENTACIÓN GEOGRÁFICA: ubicación, clima, clima, idioma
- SEGMENTACIÓN DE COMPORTAMIENTO: apertura de correos electrónicos, suscripciones a boletines, clics en enlaces
- SEGMENTACIÓN PSICOGRÁFICA: valores, aficiones, opiniones, elecciones de estilo de vida, estatus social
- SEGMENTACIÓN BASADA EN TRANSACCIONES/VALOR: monto total gastado, cantidad de productos comprados, valor de por vida, tipos de productos comprados
SEGMENTACIÓN TRADICIONAL VS SEGMENTACIÓN BASADA EN IA: ¿CUÁL ES LA DIFERENCIA?
En su forma más básica, la segmentación tradicional sigue siendo bastante efectiva. Todavía ofrece buenos resultados, especialmente para los clientes con una pequeña base de clientes. Sin embargo, el poder de la segmentación tradicional de clientes disminuye con el aumento de los conjuntos de datos. El uso de atributos comunes para segmentar a miles de clientes aumenta el riesgo de crear grandes grupos genéricos que limitan la capacidad de ofrecer un alto nivel de personalización. Asimismo, este método de segmentación puede debilitar las campañas de marketing. Dado que las empresas no pueden identificar las características que hacen que cada cliente sea único, se vuelve casi imposible diseñar campañas relevantes para sus necesidades.
Por el contrario, la segmentación basada en IA elimina muchas de las limitaciones del modelo tradicional. Las máquinas de IA pueden procesar grandes conjuntos de datos en segundos y revelar patrones ocultos al ojo humano. Por lo tanto, es posible dividir a los clientes en segmentos más pequeños y más enfocados. Porque la segmentación de clientes basada en AI es escalable, las empresas pueden seguir prosperando incluso cuando la base de clientes crece exponencialmente. Para los especialistas en marketing preocupados por la carga de trabajo que supone crear campañas individuales para cientos de segmentos, la IA puede generar automáticamente contenido de marketing para personas de cada segmento. En consecuencia, la optimización de las campañas de marketing es un proceso automático con IA. Es simplemente la solución perfecta.
¿CÓMO FUNCIONA LA SEGMENTACIÓN BASADA EN IA?
La inteligencia artificial es un sistema muy robusto que puede contribuir a la segmentación de clientes de varias maneras utilizando diferentes técnicas. Al optar por la segmentación basada en IA, las empresas tienen asegurada la precisión, la eficiencia y la rentabilidad. Pero, ¿cómo logra exactamente la IA una segmentación tan superior? Estas son las cuatro técnicas más comunes:
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (PNL)
La PNL es un subconjunto de la IA que se enfoca en las interacciones entre humanos y computadoras. Contribuye a la segmentación basada en IA al poder analizar los comentarios de los clientes mediante técnicas como el análisis de sentimientos, el modelado de temas y el reconocimiento de entidades nombradas. Por ejemplo, el análisis de sentimientos puede determinar la positividad o negatividad de los sentimientos expresados en los comentarios. Por lo tanto, puede medir el grado de satisfacción que tiene un cliente con los productos y servicios disponibles.
Por otro lado, el modelado de temas y el reconocimiento de entidades nombradas identificarán palabras clave e información en los textos. Esto proporciona información sobre los temas, productos y servicios que los clientes discuten en diferentes plataformas. Todas estas técnicas proporcionan una mejor comprensión de los clientes y sus intereses y prioridades. Esta información se puede utilizar para crear segmentos sobresalientes que produzcan resultados repetibles.
MODELOS PREDICTIVOS
El modelado predictivo es una técnica de aprendizaje automático que puede predecir eventos futuros utilizando varios algoritmos estadísticos para analizar los datos existentes. Asimismo, esta técnica de ML puede procesar datos de clientes, identificar atributos clave y predecir con precisión en qué segmento encajan mejor. El modelado predictivo tiene varios algoritmos que le permiten hacer predicciones. Incluyen árboles de decisión, bosques aleatorios y ganancia de gradiente.
Hace predicciones procesando datos y dividiéndolos en conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. El algoritmo seleccionado luego usa el conjunto de datos de entrenamiento para generar modelos que pueden hacer predicciones, mientras que el conjunto de prueba evalúa el rendimiento del modelo. Por lo tanto, el modelo de segmentación basado en IA tiene su propio circuito de retroalimentación que mejora la precisión de sus predicciones cuando hay nuevos datos disponibles.
APRENDIZAJE REFORZADO
Este subconjunto de aprendizaje automático toma decisiones en función de los comentarios recibidos. Por lo tanto, el aprendizaje por refuerzo puede aprender continuamente de los datos de comportamiento del cliente y mejorar la segmentación basada en IA. Por ejemplo, un cliente puede responder a una campaña de marketing en Twitter con un mensaje directo. Luego, la máquina puede usar esta nueva información para construir o actualizar su comprensión del cliente. Esto permite a los especialistas en marketing ajustar rápidamente sus segmentos de clientes para obtener mejores resultados.
ALGORITMOS DE CLÚSTER
De todas las técnicas comunes, los algoritmos de agrupamiento son los más utilizados para la segmentación basada en IA. Como sugiere el nombre, el algoritmo puede agrupar a los clientes en grupos en función de las similitudes en los atributos definidos por el comercializador o el vendedor. K-means es el algoritmo de agrupamiento más común que se usa en la actualidad. Las alternativas son el agrupamiento jerárquico y DBSCAN (agrupamiento espacial de aplicaciones con ruido basado en la densidad). Dado que cada una de estas aplicaciones tiene sus puntos fuertes y débiles, a menudo es mejor combinar varios algoritmos para obtener resultados más precisos.
¿CUÁLES SON LAS MANERAS EN QUE LA SEGMENTACIÓN BASADA EN IA AYUDA A LAS EMPRESAS?
La transformación impulsada por 1TP208 AI ofrece a las empresas de comercio electrónico muchas oportunidades para crecer y superar a su competencia. Aquí hay un resumen de cinco formas comprobadas en las que estos métodos avanzados de segmentación de clientes pueden transformar las empresas hoy en día:
OBJETIVO MEJORADO
La segmentación basada en IA permite a las empresas obtener información detallada sobre sus clientes. Esto se extiende a la comprensión de sus intereses y la definición de atributos, puntos débiles y preferencias. Con la riqueza de dicha información, los especialistas en marketing pueden crear campañas más específicas que se dirijan directamente a sus individuos. En lugar de llegar a los anuncios genéricos, los especialistas en marketing pueden diseñar campañas más específicas para mejorar la generación y el fomento de clientes potenciales, la adquisición y la retención de clientes.
PERSONALIZACIÓN MÁS EFECTIVA
La personalización es una expectativa del cliente no negociable en estos días. Quieren que los mensajes enviados sean relevantes para ellos. También quieren que servicios como recomendaciones de productos y marketing por correo electrónico giren en torno a los productos y servicios que les interesan. Si bien la segmentación tradicional respalda bien los esfuerzos de personalización, la segmentación basada en IA lleva la personalización al siguiente nivel. Usando cualquiera de las técnicas y algoritmos mencionados anteriormente, la IA puede identificar patrones ocultos y lograr cualquier tipo de segmentación. Como resultado, se vuelve mucho más fácil enviar correos electrónicos relevantes y recomendar los productos correctos.
CAMPAÑAS OPTIMIZADAS
Como cualquier vendedor entiende, las campañas de marketing son fundamentales para administrar un negocio. Es la forma en que las empresas convierten a los clientes potenciales y obtienen un mayor valor de por vida de los clientes existentes. La segmentación basada en IA brinda a los especialistas en marketing información procesable sobre sus clientes, lo que les permite diseñar campañas sobresalientes. También permite el ajuste en tiempo real de segmentos personalizados basados en datos nuevos y emergentes, lo que significa que las empresas pueden ajustar rápidamente sus estrategias de marketing para obtener mejores resultados. Además, la IA puede medir la efectividad de las campañas, mientras que los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT ser capaz de crear contenido atractivo que se adapte perfectamente a los segmentos. Todo esto simplifica el proceso de optimización de las campañas de marketing y la obtención de grandes resultados.
EXPERIENCIA DEL CLIENTE MEJORADA
1TP208 La transformación impulsada por IA puede mejorar la experiencia del cliente de muchas maneras. Estos incluyen campañas más específicas, servicios personalizados y mensajes relevantes. Además, las empresas pueden utilizar la IA para agilizar las experiencias de compra y mejorar el servicio al cliente. Esto puede tomar la forma de soporte adicional para que los clientes alivie sus puntos débiles. Por ejemplo, Segmentatie puede ayudar a identificar a los clientes en riesgo de abandono y luego presionar a los especialistas en marketing para que aborden los problemas que obstaculizan su experiencia. De esta manera, las empresas pueden mantener a más clientes contentos y satisfechos.
MAYORES MÁRGENES DE BENEFICIO
Como culminación de lo anterior, la segmentación basada en IA finalmente genera más ganancias. Es probable que los clientes satisfechos realicen más compras, aumentando su valor de por vida y generando más ingresos. Del mismo modo, las empresas ahorran a largo plazo gracias a la capacidad de la IA para reducir costos y aumentar la productividad. Por ejemplo, las diversas técnicas de IA mencionadas anteriormente reducirán la cantidad de mano de obra necesaria para realizar tareas, lo que permitirá a las empresas ahorrar en costos laborales. También ayuda al personal a ser más productivo al hacerse cargo de tareas repetitivas y permitirles concentrarse en actividades más importantes. Esto permite que las empresas ahorren y ganen más, y utilicen las ganancias para expandir su negocio.
Finalmente, la segmentación basada en IA es el camino a seguir. Utilizando técnicas como el procesamiento del lenguaje natural, el modelado predictivo, los algoritmos de clúster y el aprendizaje por refuerzo, la IA puede realizar niveles de segmentación sin precedentes con fines de personalización y marketing. Por eso las empresas hoy en día tienen que invertir en esta herramienta para mejorar sus servicios mejorar.
