La segmentazione dei clienti è la spina dorsale del marketing moderno. In un mondo in cui la personalizzazione è così importante, questa strategia semplice ma efficace è fondamentale per offrire una ricca esperienza al cliente. Anche la creazione di campagne di marketing mirate e pertinenti, l'esecuzione del budget e l'allocazione delle risorse e la progettazione di nuovi prodotti sono importanti. Sebbene la segmentazione tradizionale sia rimasta molto utile, le esigenze di marketing odierne stanno iniziando a prevalere sulla sua efficienza. Ecco perché gli esperti di marketing e i venditori hanno iniziato a sperimentare la segmentazione basata sull'intelligenza artificiale. I risultati dovevano essere eccellenti, offrendo ai primi utenti un vantaggio competitivo e un aumento delle vendite.
CHE COS'È LA SEGMENTAZIONE DEI CLIENTI?
La segmentazione della clientela è il processo di divisione degli individui nella base di clienti in segmenti più piccoli. La classificazione si basa su somiglianze nelle caratteristiche o attributi condivisi dal cliente. Prima degli anni '90, quando i clienti non avevano il lusso delle opzioni, la messaggistica generica e prodotti e servizi adatti a tutti erano accettabili. Tuttavia, con l'avvento della customer experience, le aziende hanno dovuto passare a comunicazioni e servizi personalizzati più pertinenti. La segmentazione della clientela è il primo vero passo verso il raggiungimento di tali obiettivi. Dopo aver suddiviso i clienti in segmenti, gli operatori di marketing e i venditori possono agire per migliorare la loro comprensione dei clienti e fornire servizi migliori.
Esistono diversi determinanti che possono essere utilizzati per creare segmenti. I cinque tipi più popolari di modelli di segmentazione della clientela utilizzati dalle aziende moderne sono:
- SEGMENTAZIONE DEMOGRAFICA: età, sesso, stato civile, occupazione, sesso
- SEGMENTAZIONE GEOGRAFICA: località, clima, meteo, lingua
- SEGMENTAZIONE DEL COMPORTAMENTO: apertura di email, iscrizioni a newsletter, clic su link
- SEGMENTAZIONE PSICOGRAFICA: valori, hobby, opinioni, scelte di vita, status sociale
- SEGMENTAZIONE TRANSAZIONALE/BASATA SUL VALORE: importo totale speso, numero di prodotti acquistati, lifetime value, tipi di prodotti acquistati
SEGMENTAZIONE TRADIZIONALE VS SEGMENTAZIONE BASATA SU AI: QUAL È LA DIFFERENZA?
Nella sua forma più elementare, la segmentazione tradizionale è ancora abbastanza efficace. Fornisce ancora buoni risultati, soprattutto per i clienti con una piccola base di clienti. Tuttavia, il potere della segmentazione tradizionale dei clienti diminuisce con l'aumento dei set di dati. L'utilizzo di attributi comuni per segmentare migliaia di clienti aumenta il rischio di creare gruppi ampi e generici che limitano la capacità di fornire un elevato livello di personalizzazione. Allo stesso modo, questo metodo di segmentazione può indebolire le campagne di marketing. Con le aziende incapaci di identificare le caratteristiche che rendono ogni cliente unico, diventa quasi impossibile progettare campagne pertinenti alle loro esigenze.
Al contrario, la segmentazione basata sull’intelligenza artificiale elimina molte delle limitazioni del modello tradizionale. Le macchine IA possono elaborare grandi quantità di dati in pochi secondi e rivelare modelli nascosti all’occhio umano. Diventa quindi possibile suddividere la clientela in segmenti più piccoli e mirati. Perché la segmentazione della clientela basata su AI è scalabile, le aziende possono continuare a prosperare anche se la base clienti cresce in modo esponenziale. Per gli esperti di marketing preoccupati per il carico di lavoro derivante dalla creazione di singole campagne per centinaia di segmenti, l’intelligenza artificiale può generare automaticamente contenuti di marketing per gli individui in ciascun segmento. Di conseguenza, l’ottimizzazione delle campagne di marketing è un processo automatico con l’intelligenza artificiale. È semplicemente la soluzione perfetta.
COME FUNZIONA LA SEGMENTAZIONE BASATA SU AI?
L'intelligenza artificiale è un sistema molto robusto che può contribuire alla segmentazione dei clienti in diversi modi utilizzando tecniche diverse. Optando per la segmentazione basata sull'intelligenza artificiale, le aziende sono garantite di accuratezza, efficienza ed economicità. Ma in che modo esattamente l'IA ottiene una segmentazione così superiore? Ecco le quattro tecniche più comuni:
ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE (PNL)
La PNL è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra sulle interazioni umane e informatiche. Contribuisce alla segmentazione basata sull'intelligenza artificiale essendo in grado di analizzare il feedback dei clienti utilizzando tecniche come l'analisi del sentiment, la modellazione degli argomenti e il riconoscimento di entità denominate. Ad esempio, l'analisi del sentiment può determinare la positività o la negatività dei sentimenti espressi nel feedback. Pertanto, può misurare il livello di soddisfazione di un cliente rispetto ai prodotti e ai servizi disponibili.
D'altra parte, la modellazione dell'argomento e il riconoscimento di entità denominate identificheranno parole chiave e informazioni nei testi. Ciò fornisce informazioni su argomenti, prodotti e servizi che i clienti discutono su diverse piattaforme. Tutte queste tecniche forniscono una migliore comprensione dei clienti e dei loro interessi e priorità. Queste informazioni possono essere utilizzate per creare segmenti eccezionali che producono risultati ripetibili.
MODELLI PREDITTIVI
La modellazione predittiva è una tecnica di apprendimento automatico in grado di prevedere eventi futuri utilizzando vari algoritmi statistici per analizzare i dati esistenti. Allo stesso modo, questa tecnica ML può elaborare i dati dei clienti, identificare gli attributi chiave e prevedere con precisione in quale segmento si adattano meglio. La modellazione predittiva ha diversi algoritmi che gli consentono di fare previsioni. Includono alberi decisionali, foreste casuali e guadagno gradiente.
Effettua previsioni elaborando i dati e suddividendoli in set di dati di addestramento e test. L'algoritmo selezionato utilizza quindi il set di dati di addestramento per generare modelli in grado di effettuare previsioni, mentre il set di test valuta le prestazioni del modello. Pertanto, il modello di segmentazione basato sull'intelligenza artificiale ha un proprio ciclo di feedback che migliora l'accuratezza delle sue previsioni quando diventano disponibili nuovi dati.
INSEGNAMENTO RAFFORZATIVO
Questo sottoinsieme di machine learning prende decisioni in base al feedback ricevuto. Pertanto, l'apprendimento per rinforzo può apprendere continuamente dai dati sul comportamento dei clienti e migliorare la segmentazione basata sull'intelligenza artificiale. Ad esempio, un cliente può rispondere a una campagna di marketing su Twitter con un messaggio diretto. La macchina può quindi utilizzare queste nuove informazioni per costruire o aggiornare la sua comprensione del cliente. Ciò consente ai professionisti del marketing di adattare rapidamente i propri segmenti di clientela per ottenere risultati migliori.
ALGORITMI DI CLUSTERING
Di tutte le tecniche comuni, gli algoritmi di clustering sono i più utilizzati per la segmentazione basata sull'intelligenza artificiale. Come suggerisce il nome, l'algoritmo può raggruppare i clienti in cluster in base alle somiglianze negli attributi definiti dall'operatore di marketing o dal venditore. K-means è l'algoritmo di clustering più comune in uso oggi. Le alternative sono il clustering gerarchico e DBSCAN (Clustering spaziale basato sulla densità di applicazioni con rumore). Poiché ognuna di queste applicazioni ha i suoi punti di forza e di debolezza, spesso è meglio combinare più algoritmi per ottenere risultati più accurati.
IN QUALI MODI LA SEGMENTAZIONE BASATA SU AI AIUTA LE AZIENDE?
1TP208 La trasformazione basata sull'intelligenza artificiale offre alle aziende di e-commerce numerose opportunità per crescere e superare la concorrenza. Ecco un riepilogo di cinque comprovati modi in cui questi metodi avanzati di segmentazione dei clienti possono trasformare le aziende di oggi:
OBIETTIVO MIGLIORATO
La segmentazione basata sull'intelligenza artificiale consente alle aziende di ottenere informazioni approfondite sui propri clienti. Ciò si estende alla comprensione dei loro interessi e alla definizione di attributi, punti deboli e preferenze. Con la ricchezza di tali informazioni, i professionisti del marketing possono creare campagne più mirate che si rivolgono direttamente ai loro individui. Invece di rivolgersi ad annunci generici, i professionisti del marketing possono progettare campagne più specifiche per una migliore generazione e nutrimento dei lead, acquisizione e fidelizzazione dei clienti.
PERSONALIZZAZIONE PIÙ EFFICACE
La personalizzazione è un'aspettativa del cliente non negoziabile in questi giorni. Vogliono che i messaggi inviati siano rilevanti per loro. Vogliono anche che servizi come i consigli sui prodotti e l'e-mail marketing ruotino attorno ai prodotti e ai servizi che li interessano. Mentre la segmentazione tradizionale supporta bene gli sforzi di personalizzazione, la segmentazione basata sull'intelligenza artificiale porta la personalizzazione a un livello superiore. Utilizzando una qualsiasi delle tecniche e degli algoritmi sopra menzionati, l'IA può identificare schemi nascosti e ottenere qualsiasi tipo di segmentazione. Di conseguenza, diventa molto più semplice inviare e-mail pertinenti e consigliare i prodotti giusti.
CAMPAGNE OTTIMIZZATE
Come ogni marketer capisce, le campagne di marketing sono fondamentali per la gestione di un'impresa. È il modo in cui le aziende convertono i potenziali clienti e ottengono un maggiore lifetime value dai clienti esistenti. La segmentazione basata sull'intelligenza artificiale offre ai professionisti del marketing informazioni fruibili sui loro clienti, consentendo ai professionisti del marketing di progettare campagne eccezionali. Consente inoltre l'adeguamento in tempo reale dei segmenti personalizzati sulla base di dati nuovi ed emergenti, il che significa che le aziende possono adattare rapidamente le proprie strategie di marketing per ottenere risultati migliori. Inoltre, l'intelligenza artificiale può misurare l'efficacia delle campagne, mentre modelli di linguaggio di grandi dimensioni come ChatGPT essere in grado di creare contenuti accattivanti che si adattino perfettamente ai segmenti. Tutto ciò semplifica il processo di ottimizzazione delle campagne di marketing e l'ottenimento di ottimi risultati.
ESPERIENZA CLIENTE MIGLIORATA
1TP208 La trasformazione basata sull'intelligenza artificiale può migliorare l'esperienza del cliente in molti modi. Questi includono campagne più mirate, servizi personalizzati e messaggi pertinenti. Inoltre, le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale per semplificare le esperienze di acquisto e migliorare il servizio clienti. Ciò può assumere la forma di un supporto aggiuntivo per i clienti per alleviare i loro punti deboli. Ad esempio, Segmentatie può aiutare a identificare i clienti a rischio di abbandono e quindi spingere i professionisti del marketing ad affrontare i problemi che ostacolano la loro esperienza. In questo modo le aziende possono mantenere più clienti felici e soddisfatti.
MAGGIORI MARGINI DI PROFITTO
Come culmine di quanto sopra, la segmentazione basata sull'intelligenza artificiale alla fine porta a maggiori profitti. È probabile che i clienti soddisfatti effettuino più acquisti, aumentando il loro lifetime value e generando maggiori entrate. Allo stesso modo, le aziende risparmiano nel lungo periodo grazie alla capacità dell'IA di ridurre i costi e aumentare la produttività. Ad esempio, le varie tecniche di intelligenza artificiale sopra menzionate ridurranno la quantità di manodopera necessaria per eseguire le attività, consentendo alle aziende di risparmiare sui costi del lavoro. Inoltre, aiuta il personale a essere più produttivo assumendosi compiti ripetitivi e consentendo loro di concentrarsi su attività più importanti. Ciò consente alle aziende di risparmiare e guadagnare di più e utilizzare i profitti per espandere la propria attività.
Infine, la segmentazione basata sull'intelligenza artificiale è la via da seguire. Utilizzando tecniche come l'elaborazione del linguaggio naturale, la modellazione predittiva, gli algoritmi di cluster e l'apprendimento per rinforzo, l'IA può eseguire livelli di segmentazione senza precedenti per scopi di personalizzazione e marketing. Ecco perché oggi le aziende devono investire in questo strumento per migliorare i propri servizi migliorare.
