A segmentação de clientes é a espinha dorsal do marketing moderno. Em um mundo onde a personalização é tão importante, essa estratégia simples, mas eficaz, é essencial para oferecer uma experiência rica ao cliente. Criar campanhas de marketing direcionadas e relevantes, realizar orçamentos e alocação de recursos e projetar novos produtos também são importantes. Embora a segmentação tradicional tenha permanecido muito útil, as demandas atuais de marketing estão começando a superar sua eficiência. É por isso que os profissionais de marketing e vendedores começaram a experimentar a segmentação baseada em IA. Esperava-se que os resultados fossem excelentes, dando aos primeiros usuários uma vantagem competitiva e um aumento nas vendas.
O QUE É SEGMENTAÇÃO DE CLIENTES?
Segmentação de clientes é o processo de dividir os indivíduos na base de clientes em segmentos menores. A classificação é baseada em semelhanças nas características ou atributos compartilhados pelo cliente. Antes da década de 1990, quando os clientes não tinham o luxo de opções, mensagens genéricas e produtos e serviços de tamanho único eram aceitáveis. No entanto, com o advento da experiência do cliente, as empresas tiveram que mudar para comunicações mais relevantes e serviços personalizados. A segmentação de clientes é o primeiro passo sólido para atingir esses objetivos. Depois de dividir os clientes em segmentos, os profissionais de marketing e vendedores podem tomar medidas para melhorar sua compreensão dos clientes e oferecer melhores serviços.
Existem vários determinantes que podem ser usados para criar segmentos. Os cinco tipos mais populares de modelos de segmentação de clientes usados pelas empresas modernas são:
- SEGMENTAÇÃO DEMOGRÁFICA: idade, sexo, estado civil, profissão, sexo
- SEGMENTAÇÃO GEOGRÁFICA: localização, clima, tempo, idioma
- SEGMENTAÇÃO DE COMPORTAMENTO: aberturas de e-mail, inscrições em newsletters, cliques em links
- SEGMENTAÇÃO PSICOGRÁFICA: valores, hobbies, opiniões, escolhas de estilo de vida, status social
- SEGMENTAÇÃO BASEADA EM TRANSACIONAL/VALOR: valor total gasto, número de produtos adquiridos, valor vitalício, tipos de produtos adquiridos
SEGMENTAÇÃO TRADICIONAL VS SEGMENTAÇÃO BASEADA EM IA: QUAL A DIFERENÇA?
Em sua forma mais básica, a segmentação tradicional ainda é bastante eficaz. Ainda oferece bons resultados, especialmente para clientes com uma pequena base de clientes. No entanto, o poder da segmentação tradicional de clientes diminui com o aumento dos conjuntos de dados. Usar atributos comuns para segmentar milhares de clientes aumenta o risco de criar grupos grandes e genéricos que limitam a capacidade de fornecer um alto nível de personalização. Da mesma forma, esse método de segmentação pode enfraquecer as campanhas de marketing. Com as empresas incapazes de identificar as características que tornam cada cliente único, torna-se quase impossível projetar campanhas relevantes para suas necessidades.
Pelo contrário, a segmentação baseada em IA elimina muitas das limitações do modelo tradicional. As máquinas de IA podem processar grandes conjuntos de dados em segundos e revelar padrões ocultos ao olho humano. Portanto, torna-se possível dividir os clientes em segmentos menores e mais focados. Porque a segmentação de clientes com base em IA é escalável, as empresas podem continuar a prosperar mesmo que a base de clientes cresça exponencialmente. Para profissionais de marketing preocupados com a carga de trabalho de criação de campanhas individuais para centenas de segmentos, a IA pode gerar automaticamente conteúdo de marketing para indivíduos em cada segmento. Consequentemente, a otimização das campanhas de marketing é um processo automático com IA. É simplesmente a solução perfeita.
COMO FUNCIONA A SEGMENTAÇÃO BASEADA EM IA?
A inteligência artificial é um sistema bastante robusto que pode contribuir para a segmentação de clientes de diversas formas utilizando diferentes técnicas. Ao optar pela segmentação baseada em IA, as empresas têm garantia de precisão, eficiência e economia. Mas como exatamente a IA consegue uma segmentação tão superior? Aqui estão as quatro técnicas mais comuns:
PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (PNL)
A PNL é um subconjunto da IA que se concentra nas interações entre humanos e computadores. Ele contribui para a segmentação baseada em IA ao ser capaz de analisar o feedback do cliente usando técnicas como análise de sentimentos, modelagem de tópicos e reconhecimento de entidades nomeadas. Por exemplo, a análise de sentimentos pode determinar a positividade ou negatividade dos sentimentos expressos no feedback. Portanto, pode medir o grau de satisfação de um cliente com os produtos e serviços disponíveis.
Por outro lado, a modelagem de tópicos e o reconhecimento de entidades nomeadas identificarão palavras-chave e informações em textos. Isso fornece informações sobre os tópicos, produtos e serviços que os clientes discutem em diferentes plataformas. Todas essas técnicas proporcionam uma melhor compreensão dos clientes e seus interesses e prioridades. Essas informações podem ser usadas para criar segmentos excelentes que produzem resultados repetíveis.
MODELOS PREDITIVOS
A modelagem preditiva é uma técnica de aprendizado de máquina que pode prever eventos futuros usando vários algoritmos estatísticos para analisar os dados existentes. Da mesma forma, essa técnica de ML pode processar dados de clientes, identificar atributos-chave e prever com precisão em qual segmento eles se encaixam melhor. A modelagem preditiva possui vários algoritmos que permitem fazer previsões. Eles incluem árvores de decisão, florestas aleatórias e ganho de gradiente.
Ele faz previsões processando dados e dividindo-os em conjuntos de dados de treinamento e teste. O algoritmo selecionado então usa o conjunto de dados de treinamento para gerar modelos que podem fazer previsões, enquanto o conjunto de teste avalia o desempenho do modelo. Portanto, o modelo de segmentação baseado em IA tem seu próprio ciclo de feedback que melhora a precisão de suas previsões quando novos dados são disponibilizados.
APRENDIZAGEM DE REFORÇO
Esse subconjunto de aprendizado de máquina toma decisões com base no feedback recebido. Portanto, o aprendizado por reforço pode aprender continuamente com os dados de comportamento do cliente e melhorar a segmentação baseada em IA. Por exemplo, um cliente pode responder a uma campanha de marketing no Twitter com uma mensagem direta. A máquina pode então usar essas novas informações para construir ou atualizar sua compreensão do cliente. Isso permite que os profissionais de marketing ajustem rapidamente seus segmentos de clientes para obter melhores resultados.
ALGORITMOS DE CLUSTERING
De todas as técnicas comuns, os algoritmos de agrupamento são os mais usados para segmentação baseada em IA. Como o nome sugere, o algoritmo pode agrupar clientes em clusters com base em semelhanças de atributos definidos pelo profissional de marketing ou vendedor. K-means é o algoritmo de agrupamento mais comum em uso atualmente. As alternativas são agrupamento hierárquico e DBSCAN (agrupamento espacial baseado em densidade de aplicativos com ruído). Como cada um desses aplicativos tem seus pontos fortes e fracos, geralmente é melhor combinar vários algoritmos para obter resultados mais precisos.
QUAIS SÃO AS MANEIRAS DE A SEGMENTAÇÃO BASEADA EM IA AJUDAR OS NEGÓCIOS?
A transformação baseada em IA 1TP208 oferece às empresas de comércio eletrônico muitas oportunidades para crescer e superar a concorrência. Aqui está um resumo de cinco maneiras comprovadas pelas quais esses métodos avançados de segmentação de clientes podem transformar os negócios hoje:
META MELHORADA
A segmentação baseada em IA permite que as empresas obtenham informações detalhadas sobre seus clientes. Isso se estende à compreensão de seus interesses e definição de atributos, pontos problemáticos e preferências. Com a riqueza dessas informações, os profissionais de marketing podem criar campanhas mais direcionadas que visam diretamente seus indivíduos. Em vez de buscar anúncios genéricos, os profissionais de marketing podem criar campanhas mais específicas para melhor geração e nutrição de leads, aquisição e retenção de clientes.
PERSONALIZAÇÃO MAIS EFETIVA
Atualmente, a personalização é uma expectativa inegociável do cliente. Eles querem que as mensagens enviadas sejam relevantes para eles. Eles também querem que serviços como recomendações de produtos e marketing por e-mail girem em torno dos produtos e serviços que os interessam. Embora a segmentação tradicional suporte bem os esforços de personalização, a segmentação baseada em IA leva a personalização para o próximo nível. Usando qualquer uma das técnicas e algoritmos mencionados acima, a IA pode identificar padrões ocultos e alcançar qualquer tipo de segmentação. Como resultado, fica muito mais fácil enviar e-mails relevantes e recomendar os produtos certos.
CAMPANHAS OTIMIZADAS
Como qualquer profissional de marketing entende, as campanhas de marketing são essenciais para administrar um negócio. É assim que as empresas convertem clientes em potencial e obtêm maior valor vitalício dos clientes existentes. A segmentação baseada em IA fornece aos profissionais de marketing insights acionáveis sobre seus clientes, permitindo que eles criem campanhas excelentes. Ele também permite o ajuste em tempo real de segmentos personalizados com base em dados novos e emergentes, o que significa que as empresas podem ajustar rapidamente suas estratégias de marketing para obter melhores resultados. Além disso, a IA pode medir a eficácia das campanhas, enquanto grandes modelos de linguagem, como ChatGPT ser capaz de criar conteúdo envolvente e perfeitamente adequado aos segmentos. Tudo isso simplifica o processo de otimização de campanhas de marketing e obtenção de ótimos resultados.
MELHOR EXPERIÊNCIA DO CLIENTE
A transformação baseada em IA 1TP208 pode melhorar a experiência do cliente de várias maneiras. Isso inclui campanhas mais direcionadas, serviços personalizados e mensagens relevantes. Além disso, as empresas podem usar IA para simplificar as experiências de compra e melhorar o atendimento ao cliente. Isso pode assumir a forma de suporte adicional para os clientes aliviarem seus pontos problemáticos. Por exemplo, Segmentatie pode ajudar a identificar clientes em risco de rotatividade e, em seguida, incentivar os profissionais de marketing a resolver os problemas que estão prejudicando sua experiência. Desta forma, as empresas podem manter mais clientes felizes e satisfeitos.
MAIORES MARGENS DE LUCRO
Como resultado do exposto acima, a segmentação baseada em IA leva a mais lucro. Clientes satisfeitos provavelmente farão mais compras, aumentando seu valor vitalício e gerando mais receita. Da mesma forma, as empresas economizam a longo prazo graças à capacidade da IA de reduzir custos e aumentar a produtividade. Por exemplo, as várias técnicas de IA mencionadas acima reduzirão a quantidade de mão de obra necessária para executar tarefas, permitindo que as empresas economizem nos custos de mão de obra. Também ajuda os funcionários a serem mais produtivos, assumindo tarefas repetitivas e permitindo que eles se concentrem em atividades mais importantes. Isso permite que as empresas economizem e ganhem mais e usem os lucros para expandir seus negócios.
Finalmente, a segmentação baseada em IA é o caminho a seguir. Usando técnicas como processamento de linguagem natural, modelagem preditiva, algoritmos de cluster e aprendizado por reforço, a IA pode realizar níveis sem precedentes de segmentação para fins de personalização e marketing. É por isso que as empresas hoje precisam investir nessa ferramenta para melhorar seus serviços melhorar.
