顧客セグメンテーションは、現代のマーケティングのバックボーンです。パーソナライゼーションが非常に重要な世界では、このシンプルでありながら効果的な戦略は、豊かな顧客体験を提供するために不可欠です.的を絞った適切なマーケティング キャンペーンの作成、予算編成とリソース割り当ての実行、新製品の設計も重要です。従来のセグメンテーションは依然として非常に有用ですが、今日のマーケティングの需要はその効率を上回り始めています。そのため、マーケティング担当者と販売者は AI ベースのセグメンテーションの実験を開始しました。その結果は素晴らしいものであると予想され、アーリー アダプターは競争上の優位性と売り上げの増加を得ることができました。
顧客セグメンテーションとは?
顧客セグメンテーションは、顧客ベースの個人をより小さなセグメントに分割するプロセスです。分類は、顧客が共有する特性または属性の類似性に基づいています。 1990 年代以前は、顧客に選択肢がなかったので、一般的なメッセージや、万能の製品やサービスが受け入れられていました。しかし、カスタマー エクスペリエンスの出現により、企業はより関連性の高いコミュニケーションとパーソナライズされたサービスに切り替える必要がありました。顧客のセグメンテーションは、これらの目標を達成するための最初の確実なステップです。顧客をセグメントに分類した後、マーケティング担当者と販売者は、顧客に対する理解を深め、より良いサービスを提供するための行動を取ることができます。
セグメントの作成に使用できる決定要因がいくつかあります。現代のビジネスで使用されている最も一般的な 5 つのタイプの顧客セグメンテーション モデルは次のとおりです。
- 人口統計学的セグメンテーション: 年齢、性別、婚姻状況、職業、性別
- 地理的セグメンテーション: 場所、気候、天気、言語
- 行動セグメンテーション: メールの開封、ニュースレターのサインアップ、リンクのクリック
- サイコグラフィックセグメンテーション: 価値観、趣味、意見、ライフスタイルの選択、社会的地位
- トランザクション/価値ベースのセグメンテーション: 総支出額、購入した製品の数、ライフタイム バリュー、購入した製品の種類
従来のセグメンテーション VS AI ベースのセグメンテーション: 違いは何ですか?
最も基本的な形式では、従来のセグメンテーションは依然として非常に効果的です。特に顧客ベースが小さい顧客にとっては、依然として良好な結果が得られます。ただし、従来の顧客セグメンテーションの力は、データセットの増加とともに減少します。共通の属性を使用して何千もの顧客をセグメント化すると、大規模で一般的なグループが作成されるリスクが高まり、高度なパーソナライゼーションを提供する能力が制限されます。同様に、このセグメンテーション方法は、マーケティング キャンペーンを弱体化させる可能性があります。企業が各顧客をユニークにする特徴を特定できない場合、顧客のニーズに関連するキャンペーンを設計することはほぼ不可能になります。
それどころか、AI ベースのセグメンテーションでは、従来のモデルの制限の多くが解消されます。 AI マシンは大規模なデータセットを数秒で処理し、人間の目には隠されているパターンを明らかにできます。したがって、顧客をより小さく、より焦点を絞ったセグメントに分割することが可能になります。なぜなら、顧客のセグメンテーションは、 AI 拡張性が高いため、顧客ベースが急激に増加してもビジネスは成長し続けることができます。数百のセグメントに対して個別のキャンペーンを作成する作業負荷を懸念しているマーケティング担当者にとって、AI は各セグメントの個人向けのマーケティング コンテンツを自動的に生成できます。したがって、マーケティング キャンペーンの最適化は AI による自動プロセスとなります。それはまさに完璧なソリューションです。
AI ベースのセグメンテーションはどのように機能しますか?
人工知能は非常に堅牢なシステムであり、さまざまな手法を使用してさまざまな方法で顧客のセグメンテーションに貢献できます。 AI ベースのセグメンテーションを選択することで、企業は正確性、効率性、費用対効果を確保できます。しかし、AI はどのようにしてそのような優れたセグメンテーションを達成するのでしょうか?最も一般的な 4 つの手法を次に示します。
自然言語処理 (NLP)
NLP は、人間とコンピューターの相互作用に焦点を当てた AI のサブセットです。感情分析、トピック モデリング、固有表現認識などの手法を使用して顧客のフィードバックを分析できるため、AI ベースのセグメンテーションに貢献します。たとえば、感情分析では、フィードバックで表現された感情のポジティブまたはネガティブを判断できます。したがって、利用可能な製品やサービスに対する顧客の満足度を測定できます。
一方、トピック モデリングと固有表現認識は、テキスト内のキーワードと情報を識別します。これにより、顧客がさまざまなプラットフォームで話し合うトピック、製品、およびサービスについての洞察が得られます。これらの手法はすべて、顧客とその関心と優先事項をよりよく理解するのに役立ちます。この情報を使用して、再現可能な結果を生成する優れたセグメントを作成できます。
予測モデル
予測モデリングは、さまざまな統計アルゴリズムを使用して既存のデータを分析し、将来のイベントを予測できる機械学習手法です。同様に、この ML 手法は、顧客データを処理し、主要な属性を特定し、それらがどのセグメントに最も適合するかを正確に予測できます。予測モデリングには、予測を可能にするいくつかのアルゴリズムがあります。これには、決定木、ランダム フォレスト、および勾配ゲインが含まれます。
データを処理し、トレーニング データ セットとテスト データ セットに分割することで予測を行います。次に、選択されたアルゴリズムがトレーニング データ セットを使用して、予測を行うことができるモデルを生成し、テスト セットがモデルのパフォーマンスを評価します。したがって、AI ベースのセグメンテーション モデルには独自のフィードバック ループがあり、新しいデータが利用可能になったときに予測の精度が向上します。
強化学習
この機械学習サブセットは、受け取ったフィードバックに基づいて決定を下します。したがって、強化学習は、顧客の行動データから継続的に学習し、AI ベースのセグメンテーションを改善できます。たとえば、顧客はダイレクト メッセージで Twitter のマーケティング キャンペーンに応答する場合があります。その後、マシンはこの新しい情報を使用して、顧客に関する理解を構築または更新できます。これにより、マーケティング担当者は顧客セグメントを迅速に調整して、より良い結果を得ることができます。
クラスタリングアルゴリズム
すべての一般的な手法の中で、クラスタリング アルゴリズムは AI ベースのセグメンテーションに最もよく使用されます。名前が示すように、このアルゴリズムは、マーケティング担当者または売り手によって定義された属性の類似性に基づいて、顧客をクラスターにグループ化できます。 K-means は、現在使用されている最も一般的なクラスタリング アルゴリズムです。代替手段は、階層クラスタリングと DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) です。これらのアプリケーションにはそれぞれ長所と短所があるため、多くの場合、複数のアルゴリズムを組み合わせてより正確な結果を得ることが最善です。
AI ベースのセグメンテーションがビジネスに役立つ方法とは?
1TP208 AI を活用した変革により、e コマース ビジネスは成長し、競合他社をしのぐ多くの機会を得ることができます。これらの高度な顧客セグメンテーション手法が今日のビジネスを変革できる、実証済みの 5 つの方法の概要を以下に示します。
改善されたターゲット
AI ベースのセグメンテーションにより、企業は顧客に関する詳細な洞察を得ることができます。これは、彼らの関心を理解し、属性、問題点、および好みを定義することにまで及びます。このような豊富な情報により、マーケティング担当者は、個人を直接ターゲットとする、よりターゲットを絞ったキャンペーンを作成できます。マーケティング担当者は、一般的な広告に手を差し伸べる代わりに、より具体的なキャンペーンを設計して、リードの生成と育成、顧客獲得、および顧客維持を向上させることができます。
より効果的なパーソナライズ
パーソナライゼーションは、最近の顧客が期待するものであり、交渉の余地はありません。彼らは、送信されたメッセージが自分に関連するものであることを望んでいます。また、製品のレコメンデーションや電子メール マーケティングなどのサービスが、関心のある製品やサービスを中心に展開されることも望んでいます。従来のセグメンテーションはパーソナライゼーションの取り組みをうまくサポートしますが、AI ベースのセグメンテーションはパーソナライゼーションを次のレベルに引き上げます。上記の手法とアルゴリズムのいずれかを使用して、AI は隠れたパターンを識別し、あらゆるタイプのセグメンテーションを実現できます。その結果、関連するメールを送信し、適切な製品を推奨することがはるかに簡単になります.
最適化されたキャンペーン
マーケターなら誰でも理解しているように、マーケティング キャンペーンはビジネスを運営する上で非常に重要です。これは、企業が見込み客を変換し、既存の顧客からより高い生涯価値を得る方法です。 AI ベースのセグメンテーションにより、マーケティング担当者は顧客に関する実用的な洞察を得ることができ、マーケティング担当者は優れたキャンペーンを設計できます。また、新しいデータに基づいてカスタム セグメントをリアルタイムで調整できるため、企業はマーケティング戦略を迅速に調整してより良い結果を得ることができます。さらに、AI はキャンペーンの効果を測定できますが、次のような大規模な言語モデル チャットGPT セグメントに完全に適した魅力的なコンテンツを作成できます。これらすべてにより、マーケティング キャンペーンを最適化し、優れた結果を得るプロセスが簡素化されます。
顧客体験の向上
1TP208 AI を活用した変革により、さまざまな方法でカスタマー エクスペリエンスを向上させることができます。これらには、よりターゲットを絞ったキャンペーン、パーソナライズされたサービス、関連メッセージが含まれます。さらに、企業は AI を使用してショッピング エクスペリエンスを合理化し、顧客サービスを向上させることができます。これは、顧客が抱える問題点を軽減するための追加のサポートという形を取ることができます。たとえば、Segmentatie は、チャーンのリスクがある顧客を特定し、マーケティング担当者にエクスペリエンスを妨げている問題に対処するよう促すことができます。このようにして、企業はより多くの顧客を満足させ続けることができます。
より高い利益率
上記の集大成として、AI ベースのセグメンテーションは最終的により多くの利益につながります。満足した顧客は、より多くの購入を行う可能性が高く、生涯価値を高め、より多くの収益を生み出します。同様に、コストを削減し、生産性を向上させる AI の能力のおかげで、企業は長期的に節約できます。たとえば、前述のさまざまな AI 技術により、タスクの実行に必要な人員の量が削減され、企業は人件費を節約できます。また、反復的なタスクを引き継いで、より重要な活動に集中できるようにすることで、スタッフの生産性を高めるのにも役立ちます。これにより、企業は節約してより多くの収入を得ることができ、その利益をビジネスの拡大に利用できます。
最後に、AI ベースのセグメンテーションが前進の道です。 AI は、自然言語処理、予測モデリング、クラスター アルゴリズム、強化学習などの手法を使用して、パーソナライゼーションとマーケティングの目的で前例のないレベルのセグメンテーションを実行できます。そのため、今日の企業はサービスを改善するためにこのツールに投資する必要があります 向上.
