Segmentasi pelanggan adalah tulang punggung pemasaran modern. Di dunia di mana personalisasi sangat penting, strategi sederhana namun efektif ini merupakan bagian integral untuk memberikan pengalaman pelanggan yang kaya. Membuat kampanye pemasaran yang ditargetkan dan relevan, melakukan penganggaran dan alokasi sumber daya, serta merancang produk baru juga penting. Sementara segmentasi tradisional tetap sangat berguna, tuntutan pemasaran saat ini mulai melebihi efisiensinya. Itu sebabnya pemasar dan penjual mulai bereksperimen dengan segmentasi berbasis AI. Hasilnya diharapkan sangat baik, memberikan keunggulan kompetitif bagi pengadopsi awal dan peningkatan penjualan.
APA ITU SEGMENTASI PELANGGAN?
Segmentasi pelanggan adalah proses membagi individu dalam basis pelanggan menjadi segmen yang lebih kecil. Klasifikasi didasarkan pada kesamaan karakteristik atau atribut yang dimiliki oleh pelanggan. Sebelum tahun 1990-an, ketika pelanggan tidak memiliki banyak pilihan, perpesanan umum dan produk serta layanan satu ukuran untuk semua dapat diterima. Namun, dengan munculnya pengalaman pelanggan, perusahaan harus beralih ke komunikasi yang lebih relevan dan layanan yang dipersonalisasi. Segmentasi pelanggan adalah langkah solid pertama untuk mencapai tujuan tersebut. Setelah memecah pelanggan menjadi beberapa segmen, pemasar dan penjual dapat mengambil tindakan untuk meningkatkan pemahaman mereka tentang pelanggan dan memberikan layanan yang lebih baik.
Ada beberapa determinan yang dapat digunakan untuk membuat segmen. Lima jenis model segmentasi pelanggan yang paling populer digunakan oleh bisnis modern adalah:
- SEGMENTASI DEMOGRAFI: usia, jenis kelamin, status perkawinan, pekerjaan, jenis kelamin
- SEGMENTASI GEOGRAFIS: lokasi, iklim, cuaca, bahasa
- SEGMENTASI PERILAKU: pembukaan email, pendaftaran nawala, klik tautan
- SEGMENTASI PSIKOGRAFI: nilai, hobi, opini, pilihan gaya hidup, status sosial
- SEGMENTASI BERBASIS TRANSAKSI/NILAI: jumlah total yang dibelanjakan, jumlah produk yang dibeli, nilai umur, jenis produk yang dibeli
SEGMENTASI TRADISIONAL VS SEGMENTASI BERBASIS AI: APA BEDANYA?
Dalam bentuknya yang paling dasar, segmentasi tradisional masih cukup efektif. Itu masih memberikan hasil yang baik, terutama untuk pelanggan dengan basis pelanggan kecil. Namun, kekuatan segmentasi pelanggan tradisional berkurang dengan bertambahnya kumpulan data. Menggunakan atribut umum untuk menyegmentasikan ribuan pelanggan meningkatkan risiko pembuatan grup umum yang besar yang membatasi kemampuan untuk memberikan personalisasi tingkat tinggi. Demikian pula, metode segmentasi ini dapat melemahkan kampanye pemasaran. Dengan perusahaan yang tidak dapat mengidentifikasi karakteristik yang membuat setiap pelanggan unik, hampir tidak mungkin merancang kampanye yang relevan dengan kebutuhan mereka.
Sebaliknya, segmentasi berbasis AI menghilangkan banyak keterbatasan model tradisional. Mesin AI dapat memproses kumpulan data besar dalam hitungan detik dan mengungkap pola yang tersembunyi dari mata manusia. Oleh karena itu, dimungkinkan untuk membagi pelanggan menjadi segmen yang lebih kecil dan lebih fokus. Karena segmentasi pelanggan berdasarkan AI terukur, bisnis dapat terus berkembang bahkan ketika basis pelanggan tumbuh secara eksponensial. Bagi pemasar yang khawatir dengan beban kerja pembuatan kampanye individual untuk ratusan segmen, AI dapat secara otomatis menghasilkan konten pemasaran untuk individu di setiap segmen. Akibatnya, optimalisasi kampanye pemasaran merupakan proses otomatis dengan AI. Ini hanyalah solusi sempurna.
BAGAIMANA CARA KERJA SEGMENTASI BERBASIS AI?
Kecerdasan buatan adalah sistem yang sangat kuat yang dapat berkontribusi pada segmentasi pelanggan dalam beberapa cara menggunakan teknik yang berbeda. Dengan memilih segmentasi berbasis AI, perusahaan dijamin akan akurasi, efisiensi, dan efektivitas biaya. Tapi bagaimana tepatnya AI mencapai segmentasi yang begitu unggul? Berikut adalah empat teknik yang paling umum:
PENGOLAHAN BAHASA ALAMI (NLP)
NLP adalah bagian dari AI yang berfokus pada interaksi manusia dan komputer. Ini berkontribusi pada segmentasi berbasis AI dengan mampu menganalisis umpan balik pelanggan menggunakan teknik seperti analisis sentimen, pemodelan topik, dan pengenalan entitas bernama. Misalnya, analisis sentimen dapat menentukan positif atau negatifnya sentimen yang diungkapkan dalam umpan balik. Oleh karena itu, dapat mengukur tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk dan layanan yang tersedia.
Di sisi lain, pemodelan topik dan pengenalan entitas bernama akan mengidentifikasi kata kunci dan informasi dalam teks. Ini memberikan wawasan tentang topik, produk, dan layanan yang didiskusikan pelanggan di berbagai platform. Semua teknik ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan dan minat serta prioritas mereka. Informasi ini dapat digunakan untuk membuat segmen luar biasa yang menghasilkan hasil yang dapat diulang.
MODEL PREDIKTIF
Pemodelan prediktif adalah teknik pembelajaran mesin yang dapat memprediksi kejadian di masa depan menggunakan berbagai algoritma statistik untuk menganalisis data yang ada. Demikian pula, teknik ML ini dapat memproses data pelanggan, mengidentifikasi atribut utama, dan secara akurat memprediksi segmen mana yang paling cocok untuk mereka. Pemodelan prediktif memiliki beberapa algoritma yang memungkinkan untuk membuat prediksi. Mereka termasuk pohon keputusan, hutan acak, dan perolehan gradien.
Itu membuat prediksi dengan memproses data dan membaginya menjadi set data pelatihan dan pengujian. Algoritme yang dipilih kemudian menggunakan kumpulan data pelatihan untuk menghasilkan model yang dapat membuat prediksi, sedangkan kumpulan pengujian mengevaluasi kinerja model. Oleh karena itu, model segmentasi berbasis AI memiliki loop umpan baliknya sendiri yang meningkatkan akurasi prediksinya saat data baru tersedia.
PEMBELAJARAN PENGUATAN
Subset pembelajaran mesin ini membuat keputusan berdasarkan umpan balik yang diterima. Oleh karena itu, pembelajaran penguatan dapat terus belajar dari data perilaku pelanggan dan meningkatkan segmentasi berbasis AI. Misalnya, pelanggan dapat menanggapi kampanye pemasaran di Twitter dengan pesan langsung. Mesin kemudian dapat menggunakan informasi baru ini untuk membangun atau memperbarui pemahamannya tentang pelanggan. Hal ini memungkinkan pemasar untuk dengan cepat menyesuaikan segmen pelanggan mereka untuk hasil yang lebih baik.
ALGORITMA CLUSTERING
Dari semua teknik umum, algoritma pengelompokan adalah yang paling banyak digunakan untuk segmentasi berbasis AI. Seperti namanya, algoritme dapat mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan dalam atribut yang ditentukan oleh pemasar atau penjual. K-means adalah algoritma pengelompokan yang paling umum digunakan saat ini. Alternatifnya adalah pengelompokan hierarkis dan DBSCAN (Pengelompokan Aplikasi Spasial Berbasis Kepadatan dengan Kebisingan). Karena masing-masing aplikasi ini memiliki kekuatan dan kelemahannya, sering kali yang terbaik adalah menggabungkan beberapa algoritme untuk hasil yang lebih akurat.
APA CARA SEGMENTASI BERBASIS AI MEMBANTU BISNIS?
1TP208 Transformasi yang didukung AI menawarkan banyak peluang bagi bisnis ecommerce untuk tumbuh dan mengungguli pesaing mereka. Berikut adalah ringkasan dari lima cara metode segmentasi pelanggan tingkat lanjut yang telah terbukti dapat mengubah bisnis saat ini:
TARGET YANG DIPERBAIKI
Segmentasi berbasis AI memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang pelanggan mereka. Ini meluas untuk memahami minat mereka dan mendefinisikan atribut, poin rasa sakit, dan preferensi. Dengan kekayaan informasi tersebut, pemasar dapat membuat kampanye yang lebih terarah yang menargetkan individu mereka secara langsung. Alih-alih menjangkau iklan umum, pemasar dapat merancang kampanye yang lebih spesifik untuk perolehan dan pemeliharaan prospek yang lebih baik, akuisisi pelanggan, dan retensi pelanggan.
PERSONALISASI LEBIH EFEKTIF
Personalisasi adalah harapan pelanggan yang tidak dapat dinegosiasikan akhir-akhir ini. Mereka ingin pesan terkirim menjadi relevan bagi mereka. Mereka juga menginginkan layanan seperti rekomendasi produk dan pemasaran email berputar di sekitar produk dan layanan yang menarik bagi mereka. Sementara segmentasi tradisional mendukung upaya personalisasi dengan baik, segmentasi berbasis AI membawa personalisasi ke tingkat berikutnya. Menggunakan salah satu teknik dan algoritme yang disebutkan di atas, AI dapat mengidentifikasi pola tersembunyi dan mencapai semua jenis segmentasi. Hasilnya, mengirim email yang relevan dan merekomendasikan produk yang tepat menjadi jauh lebih mudah.
KAMPANYE YANG DIOPTIMALKAN
Seperti yang dipahami pemasar mana pun, kampanye pemasaran sangat penting untuk menjalankan bisnis. Begitulah cara perusahaan mengonversi prospek dan mendapatkan nilai seumur hidup yang lebih tinggi dari pelanggan yang sudah ada. Segmentasi berbasis AI memberi pemasar wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang pelanggan mereka, memungkinkan pemasar merancang kampanye yang luar biasa. Ini juga memungkinkan penyesuaian segmen khusus secara real-time berdasarkan data baru dan baru, yang berarti perusahaan dapat dengan cepat menyesuaikan strategi pemasaran mereka untuk hasil yang lebih baik. Selain itu, AI dapat mengukur keefektifan kampanye, sementara model bahasa besar seperti ChatGPT dapat membuat konten menarik yang sangat cocok untuk segmen tersebut. Semua ini menyederhanakan proses pengoptimalan kampanye pemasaran dan mendapatkan hasil yang luar biasa.
PENINGKATAN PENGALAMAN PELANGGAN
Transformasi bertenaga AI 1TP208 dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dalam banyak hal. Ini termasuk kampanye yang lebih bertarget, layanan yang dipersonalisasi, dan pesan yang relevan. Selain itu, perusahaan dapat menggunakan AI untuk merampingkan pengalaman berbelanja dan meningkatkan layanan pelanggan. Ini dapat berupa dukungan tambahan bagi pelanggan untuk mengurangi poin rasa sakit mereka. Misalnya, Segmentatie dapat membantu mengidentifikasi pelanggan yang berisiko mengalami churn dan kemudian mendorong pemasar untuk mengatasi masalah yang menghambat pengalaman mereka. Dengan cara ini perusahaan dapat membuat lebih banyak pelanggan senang dan puas.
MARGIN KEUNTUNGAN YANG LEBIH TINGGI
Sebagai puncak dari hal di atas, segmentasi berbasis AI pada akhirnya menghasilkan lebih banyak keuntungan. Pelanggan yang puas cenderung melakukan lebih banyak pembelian, meningkatkan nilai seumur hidup mereka, dan menghasilkan lebih banyak pendapatan. Demikian pula, perusahaan menghemat dalam jangka panjang berkat kemampuan AI untuk mengurangi biaya dan meningkatkan produktivitas. Misalnya, berbagai teknik AI yang disebutkan di atas akan mengurangi jumlah tenaga kerja yang dibutuhkan untuk melakukan tugas, memungkinkan perusahaan menghemat biaya tenaga kerja. Ini juga membantu staf menjadi lebih produktif dengan mengambil alih tugas berulang dan memungkinkan mereka untuk fokus pada aktivitas yang lebih penting. Ini memungkinkan perusahaan untuk menabung dan menghasilkan lebih banyak, dan menggunakan keuntungan untuk memperluas bisnis mereka.
Akhirnya, segmentasi berbasis AI adalah jalan ke depan. Dengan menggunakan teknik seperti pemrosesan bahasa alami, pemodelan prediktif, algoritme klaster, dan pembelajaran penguatan, AI dapat melakukan tingkat segmentasi yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk tujuan personalisasi dan pemasaran. Itulah sebabnya perusahaan saat ini harus berinvestasi pada alat ini untuk meningkatkan layanan mereka memperbaiki.
