Segmentacja klientów jest podstawą współczesnego marketingu. W świecie, w którym personalizacja jest tak ważna, ta prosta, ale skuteczna strategia jest integralną częścią zapewniania bogatej obsługi klienta. Ważne jest również tworzenie ukierunkowanych i odpowiednich kampanii marketingowych, budżetowanie i alokacja zasobów oraz projektowanie nowych produktów. Podczas gdy tradycyjna segmentacja pozostaje bardzo użyteczna, dzisiejsze wymagania marketingowe zaczynają przeważać nad jej skutecznością. Dlatego marketerzy i sprzedawcy zaczęli eksperymentować z segmentacją opartą na sztucznej inteligencji. Oczekiwano, że wyniki będą doskonałe, dając wczesnym użytkownikom przewagę konkurencyjną i wzrost sprzedaży.
CZYM JEST SEGMENTACJA KLIENTÓW?
Segmentacja klientów to proces dzielenia osób w bazie klientów na mniejsze segmenty. Klasyfikacja opiera się na podobieństwach cech lub atrybutów wspólnych dla klienta. Przed latami 90., kiedy klienci nie mieli luksusu wyboru, ogólne wiadomości i uniwersalne produkty i usługi były akceptowalne. Jednak wraz z pojawieniem się doświadczeń klientów firmy musiały przejść na bardziej odpowiednią komunikację i spersonalizowane usługi. Segmentacja klientów to pierwszy solidny krok w kierunku osiągnięcia tych celów. Po podziale klientów na segmenty marketerzy i sprzedawcy mogą podjąć działania w celu lepszego zrozumienia klientów i świadczenia lepszych usług.
Istnieje kilka wyznaczników, za pomocą których można tworzyć segmenty. Pięć najpopularniejszych rodzajów modeli segmentacji klientów stosowanych przez nowoczesne firmy to:
- SEGMENTACJA DEMOGRAFICZNA: wiek, płeć, stan cywilny, zawód, płeć
- SEGMENTACJA GEOGRAFICZNA: położenie, klimat, pogoda, język
- SEGMENTACJA ZACHOWANIA: otwieranie wiadomości e-mail, subskrypcje newslettera, kliknięcia linków
- SEGMENTACJA PSYCHOGRAFICZNA: wartości, hobby, opinie, styl życia, status społeczny
- SEGMENTACJA TRANSAKCYJNA/WARTOŚCIOWA: całkowita wydana kwota, liczba zakupionych produktów, wartość życiowa, rodzaje zakupionych produktów
SEGMENTACJA TRADYCYJNA A SEGMENTACJA OPARTA NA AI: JAKA JEST RÓŻNICA?
W swojej najbardziej podstawowej formie tradycyjna segmentacja jest nadal dość skuteczna. Nadal zapewnia dobre wyniki, szczególnie dla klientów z małą bazą klientów. Jednak siła tradycyjnej segmentacji klientów maleje wraz ze wzrostem ilości danych. Używanie wspólnych atrybutów do segmentowania tysięcy klientów zwiększa ryzyko tworzenia dużych, ogólnych grup, które ograniczają możliwość zapewnienia wysokiego poziomu personalizacji. Podobnie ta metoda segmentacji może osłabić kampanie marketingowe. Ponieważ firmy nie są w stanie zidentyfikować cech, które sprawiają, że każdy klient jest wyjątkowy, projektowanie kampanii odpowiadających ich potrzebom staje się prawie niemożliwe.
Wręcz przeciwnie, segmentacja oparta na sztucznej inteligencji eliminuje wiele ograniczeń tradycyjnego modelu. Maszyny AI mogą przetwarzać duże zbiory danych w ciągu kilku sekund i ujawniać wzorce ukryte przed ludzkim okiem. Dzięki temu możliwy staje się podział klientów na mniejsze i bardziej skoncentrowane segmenty. Ponieważ segmentacja klientów oparta na sztuczna inteligencja jest skalowalne, firmy mogą nadal prosperować, nawet gdy baza klientów rośnie wykładniczo. W przypadku marketerów obawiających się nakładu pracy związanego z tworzeniem indywidualnych kampanii dla setek segmentów sztuczna inteligencja może automatycznie generować treści marketingowe dla osób w każdym segmencie. Dzięki temu optymalizacja kampanii marketingowych jest procesem automatycznym, wykorzystującym sztuczną inteligencję. To po prostu idealne rozwiązanie.
JAK DZIAŁA SEGMENTACJA OPARTA NA AI?
Sztuczna inteligencja to bardzo solidny system, który może przyczynić się do segmentacji klientów na kilka sposobów przy użyciu różnych technik. Decydując się na segmentację opartą na sztucznej inteligencji, firmy mają pewność dokładności, wydajności i opłacalności. Ale jak dokładnie sztuczna inteligencja osiąga tak doskonałą segmentację? Oto cztery najczęstsze techniki:
PRZETWARZANIE JĘZYKA NATURALNEGO (NLP)
NLP to podzbiór sztucznej inteligencji, który koncentruje się na interakcjach człowieka i komputera. Przyczynia się do segmentacji opartej na sztucznej inteligencji, będąc w stanie analizować opinie klientów przy użyciu technik, takich jak analiza nastrojów, modelowanie tematów i rozpoznawanie nazwanych jednostek. Na przykład analiza nastrojów może określić pozytywność lub negatywność nastrojów wyrażonych w informacjach zwrotnych. Dzięki temu może mierzyć poziom zadowolenia klienta z dostępnych produktów i usług.
Z drugiej strony modelowanie tematyczne i rozpoznawanie nazwanych jednostek pozwoli zidentyfikować słowa kluczowe i informacje w tekstach. Zapewnia to wgląd w tematy, produkty i usługi, o których klienci rozmawiają na różnych platformach. Wszystkie te techniki pozwalają lepiej zrozumieć klienta oraz jego zainteresowania i priorytety. Informacje te można wykorzystać do tworzenia wyjątkowych segmentów, które dają powtarzalne wyniki.
MODELE PREDYKCYJNE
Modelowanie predykcyjne to technika uczenia maszynowego, która może przewidywać przyszłe zdarzenia przy użyciu różnych algorytmów statystycznych do analizy istniejących danych. Podobnie ta technika ML może przetwarzać dane klientów, identyfikować kluczowe atrybuty i dokładnie przewidywać, do którego segmentu najlepiej pasują. Modelowanie predykcyjne ma kilka algorytmów, które pozwalają na dokonywanie prognoz. Obejmują one drzewa decyzyjne, lasy losowe i wzmocnienie gradientu.
Wykonuje prognozy, przetwarzając dane i dzieląc je na zestawy danych treningowych i testowych. Następnie wybrany algorytm wykorzystuje zestaw danych szkoleniowych do generowania modeli, które mogą przewidywać, podczas gdy zestaw testowy ocenia wydajność modelu. Dlatego model segmentacji oparty na sztucznej inteligencji ma własną pętlę sprzężenia zwrotnego, która poprawia dokładność jego przewidywań, gdy dostępne są nowe dane.
NAUKA WZMACNIAJĄCA
Ten podzbiór uczenia maszynowego podejmuje decyzje na podstawie otrzymanych opinii. Dlatego uczenie się przez wzmacnianie może stale uczyć się na podstawie danych o zachowaniu klientów i ulepszać segmentację opartą na sztucznej inteligencji. Na przykład klient może odpowiedzieć na kampanię marketingową na Twitterze za pomocą bezpośredniej wiadomości. Maszyna może następnie wykorzystać te nowe informacje do zbudowania lub zaktualizowania swojego zrozumienia klienta. Pozwala to marketerom szybko dostosowywać segmenty klientów w celu uzyskania lepszych wyników.
ALGORYTMY KLASTROWANIA
Spośród wszystkich powszechnych technik algorytmy grupowania są najczęściej używane do segmentacji opartej na sztucznej inteligencji. Jak sama nazwa wskazuje, algorytm może grupować klientów w klastry na podstawie podobieństw w atrybutach zdefiniowanych przez marketera lub sprzedawcę. K-średnie to najczęściej używany obecnie algorytm grupowania. Alternatywami są hierarchiczne grupowanie i DBSCAN (przestrzenne klastrowanie aplikacji z hałasem oparte na gęstości). Ponieważ każda z tych aplikacji ma swoje mocne i słabe strony, często najlepszym rozwiązaniem jest połączenie wielu algorytmów w celu uzyskania dokładniejszych wyników.
W JAKI SPOSÓB SEGMENTACJA OPARTA NA AI POMAGA FIRMOM?
1TP208 Transformacja oparta na sztucznej inteligencji oferuje firmom e-commerce wiele możliwości rozwoju i przewyższenia konkurencji. Oto podsumowanie pięciu sprawdzonych sposobów, w jakie te zaawansowane metody segmentacji klientów mogą zmienić dzisiejsze firmy:
ULEPSZONY CEL
Segmentacja oparta na sztucznej inteligencji umożliwia firmom uzyskanie dogłębnego wglądu w swoich klientów. Obejmuje to zrozumienie ich zainteresowań i zdefiniowanie atrybutów, punktów bólu i preferencji. Dzięki bogactwu takich informacji marketerzy mogą tworzyć bardziej ukierunkowane kampanie skierowane bezpośrednio do ich osób. Zamiast sięgać do ogólnych reklam, marketerzy mogą projektować bardziej szczegółowe kampanie w celu lepszego generowania i pielęgnowania potencjalnych klientów, pozyskiwania i utrzymania klientów.
EFEKTYWNIEJSZA PERSONALIZACJA
Personalizacja jest obecnie niepodlegającym negocjacjom oczekiwaniem klientów. Chcą, aby wysyłane wiadomości były dla nich istotne. Chcą również, aby usługi takie jak rekomendacje produktów i e-mail marketing obracały się wokół produktów i usług, które ich interesują. Podczas gdy tradycyjna segmentacja dobrze wspiera wysiłki związane z personalizacją, segmentacja oparta na sztucznej inteligencji przenosi personalizację na wyższy poziom. Korzystając z dowolnej z wyżej wymienionych technik i algorytmów, sztuczna inteligencja może zidentyfikować ukryte wzorce i osiągnąć dowolny rodzaj segmentacji. W rezultacie znacznie łatwiej jest wysyłać odpowiednie e-maile i polecać odpowiednie produkty.
ZOPTYMALIZOWANE KAMPANIE
Jak rozumie każdy marketer, kampanie marketingowe mają kluczowe znaczenie dla prowadzenia firmy. W ten sposób firmy przekształcają potencjalnych klientów i uzyskują wyższą wartość życiową od obecnych klientów. Segmentacja oparta na sztucznej inteligencji zapewnia marketerom praktyczny wgląd w ich klientów, umożliwiając im projektowanie wyjątkowych kampanii. Umożliwia także dostosowywanie niestandardowych segmentów w czasie rzeczywistym w oparciu o nowe i pojawiające się dane, co oznacza, że firmy mogą szybko dostosowywać swoje strategie marketingowe w celu uzyskania lepszych wyników. Ponadto AI może mierzyć skuteczność kampanii, podczas gdy duże modele językowe, takie jak ChatGPT być w stanie tworzyć angażujące treści, które są idealnie dopasowane do segmentów. Wszystko to upraszcza proces optymalizacji kampanii marketingowych i uzyskiwania świetnych wyników.
LEPSZE DOŚWIADCZENIE KLIENTA
1TP208 Transformacja wspomagana sztuczną inteligencją może poprawić obsługę klienta na wiele sposobów. Obejmują one bardziej ukierunkowane kampanie, spersonalizowane usługi i odpowiednie komunikaty. Ponadto firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do usprawniania zakupów i poprawy obsługi klienta. Może to przybrać formę dodatkowego wsparcia dla klientów w celu złagodzenia ich bolączek. Na przykład Segmentatie może pomóc zidentyfikować klientów zagrożonych odejściem, a następnie skłonić marketerów do zajęcia się problemami, które utrudniają im korzystanie z usługi. W ten sposób firmy mogą sprawić, że więcej klientów będzie szczęśliwych i zadowolonych.
WYŻSZE MARŻE ZYSKÓW
Jako kulminacja powyższego, segmentacja oparta na sztucznej inteligencji ostatecznie prowadzi do większych zysków. Zadowoleni klienci prawdopodobnie dokonają więcej zakupów, zwiększając ich wartość życiową i generując większe przychody. Podobnie firmy oszczędzają w dłuższej perspektywie dzięki zdolności AI do obniżania kosztów i zwiększania produktywności. Na przykład różne techniki sztucznej inteligencji, o których mowa powyżej, zmniejszą ilość siły roboczej wymaganej do wykonywania zadań, pozwalając firmom zaoszczędzić na kosztach pracy. Pomaga także pracownikom zwiększyć produktywność, przejmując powtarzalne zadania i pozwalając im skupić się na ważniejszych czynnościach. Pozwala to firmom oszczędzać i zarabiać więcej oraz wykorzystywać zyski do rozwijania swojej działalności.
Wreszcie segmentacja oparta na sztucznej inteligencji jest drogą naprzód. Wykorzystując techniki, takie jak przetwarzanie języka naturalnego, modelowanie predykcyjne, algorytmy klastrowe i uczenie przez wzmacnianie, sztuczna inteligencja może przeprowadzać segmentację na niespotykanym dotąd poziomie do celów personalizacji i marketingu. Dlatego firmy muszą dziś inwestować w to narzędzie, aby ulepszać swoje usługi poprawić.
