客户细分是现代营销的支柱。在个性化如此重要的世界中，这种简单而有效的策略对于提供丰富的客户体验是不可或缺的。创建有针对性和相关的营销活动、执行预算和资源分配以及设计新产品也很重要。虽然传统的细分仍然非常有用，但今天的营销需求开始超过其效率。这就是营销人员和卖家开始尝试基于 AI 的细分的原因。预计结果会非常好，为早期采用者提供竞争优势并增加销售额。
什么是客户细分？
客户细分是将客户群中的个人划分为更小部分的过程。分类基于客户共享的特征或属性的相似性。在 1990 年代之前，当客户没有奢侈的选择时，通用消息传递和一刀切的产品和服务是可以接受的。然而，随着客户体验的出现，公司不得不转向更相关的通信和个性化服务。客户细分是实现这些目标的第一步。将客户细分后，营销人员和销售人员可以采取行动来加深对客户的了解并提供更好的服务。
有几个决定因素可用于创建段。现代企业使用的五种最流行的客户细分模型是：
- 人口统计细分：年龄、性别、婚姻状况、职业、性别
- 地理分割：位置、气候、天气、语言
- 行为细分：电子邮件打开、时事通讯注册、链接点击
- 心理细分：价值观、爱好、观点、生活方式选择、社会地位
- 基于交易/价值的细分：花费总额、购买的产品数量、生命周期价值、购买的产品类型
传统分割与基于 AI 的分割：有什么区别？
在最基本的形式中，传统的细分仍然非常有效。它仍然提供了良好的结果，特别是对于客户群较小的客户。然而，传统客户细分的力量随着数据集的增加而减弱。使用共同属性对成千上万的客户进行细分会增加创建大型通用组的风险，从而限制提供高水平个性化的能力。同样，这种细分方法会削弱营销活动。由于公司无法确定每个客户的独特特征，因此几乎不可能设计与他们的需求相关的活动。
Integendeel, op AI-gebaseerde segmentatie elimineert veel van de beperkingen van het traditionele model. AI-machines kunnen binnen enkele seconden grote datasets verwerken en patronen onthullen die voor het menselijk oog verborgen zijn. Daarom wordt het mogelijk om klanten op te delen in kleinere en meer gefocuste segmenten. Omdat klant segmentatie op basis van 人工智能 schaalbaar is, kunnen bedrijven blijven floreren, zelfs als het klantenbestand exponentieel groeit. Voor marketeers die zich zorgen maken over de werklast van het maken van afzonderlijke campagnes voor honderden segmenten, kan AI automatisch marketing content genereren voor individuen in elk segment. Bijgevolg is de optimalisatie van marketingcampagnes een automatisch proces met AI. Het is simpelweg de perfecte oplossing.
基于 AI 的分割如何工作？
人工智能是一个非常强大的系统，可以使用不同的技术以多种方式促进客户细分。通过选择基于人工智能的细分，公司可以确保准确性、效率和成本效益。但人工智能究竟是如何实现如此出色的细分的呢？以下是四种最常见的技术：
自然语言处理 (NLP)
NLP 是 AI 的一个子集，专注于人机交互。它能够使用情感分析、主题建模和命名实体识别等技术分析客户反馈，从而有助于基于人工智能的细分。例如，情绪分析可以确定反馈中表达的情绪的积极性或消极性。因此，它可以衡量客户对可用产品和服务的满意度。
另一方面，主题建模和命名实体识别将识别文本中的关键字和信息。这有助于深入了解客户在不同平台上讨论的主题、产品和服务。所有这些技术都有助于更好地了解客户及其兴趣和优先事项。此信息可用于创建可产生可重复结果的出色细分。
预测模型
预测建模是一种机器学习技术，可以使用各种统计算法分析现有数据来预测未来事件。同样，这种 ML 技术可以处理客户数据、识别关键属性并准确预测他们最适合哪个细分市场。预测建模有几种算法可以进行预测。它们包括决策树、随机森林和梯度增益。
它通过处理数据并将其分成训练和测试数据集来进行预测。然后，选定的算法使用训练数据集生成可以进行预测的模型，而测试集则评估模型的性能。因此，基于人工智能的分割模型有自己的反馈回路，可以在新数据可用时提高预测的准确性。
强化学习
该机器学习子集根据收到的反馈做出决策。因此，强化学习可以不断地从客户行为数据中学习并改进基于 AI 的细分。例如，客户可以通过直接消息响应 Twitter 上的营销活动。然后机器可以使用这些新信息来建立或更新它对客户的理解。这使营销人员可以快速调整他们的客户群以获得更好的结果。
聚类算法
在所有常用技术中，聚类算法最常用于基于 AI 的分割。顾名思义，该算法可以根据营销人员或卖家定义的属性的相似性将客户分组。 K-means 是当今最常用的聚类算法。备选方案是层次聚类和 DBSCAN（基于密度的应用噪声空间聚类）。由于这些应用程序中的每一个都有其优点和缺点，因此通常最好结合多种算法以获得更准确的结果。
基于 AI 的细分对企业有哪些帮助？
1TP208 人工智能驱动的转型为电子商务企业提供了大量发展和超越竞争对手的机会。以下是这些先进的客户细分方法可以改变当今企业的五种行之有效的方法的总结：
改善目标
基于人工智能的细分使公司能够深入了解他们的客户。这扩展到了解他们的兴趣并定义属性、痛点和偏好。有了这些丰富的信息，营销人员可以创建更有针对性的活动，直接针对他们的个人。营销人员可以设计更具体的活动，而不是接触通用广告，以更好地生成和培养潜在客户、获取客户和保留客户。
更有效的个性化
如今，个性化是不可商量的客户期望。他们希望发送的消息与他们相关。他们还希望产品推荐和电子邮件营销等服务围绕他们感兴趣的产品和服务展开。虽然传统细分可以很好地支持个性化工作，但基于 AI 的细分将个性化提升到了一个新的水平。使用上述任何技术和算法，AI 都可以识别隐藏的模式并实现任何类型的分割。因此，发送相关电子邮件和推荐合适的产品变得更加容易。
优化的活动
正如任何营销人员所了解的那样，营销活动对于经营企业至关重要。这就是公司如何转化潜在客户并从现有客户那里获得更高的终身价值。基于 AI 的细分为营销人员提供了对其客户的可操作洞察力，使营销人员能够设计出出色的营销活动。它还可以根据新出现的数据实时调整自定义细分，这意味着公司可以快速调整营销策略以获得更好的结果。此外，人工智能可以衡量活动的有效性，而大型语言模型，如 聊天GPT 能够创建非常适合细分的引人入胜的内容。所有这些都简化了优化营销活动并获得出色结果的过程。
改善客户体验
1TP208 AI 驱动的转型可以通过多种方式改善客户体验。其中包括更有针对性的活动、个性化服务和相关信息。此外，公司可以使用人工智能来简化购物体验并改善客户服务。这可以采取为客户提供额外支持的形式，以减轻他们的痛点。例如，Segmentatie 可以帮助识别有流失风险的客户，然后推动营销人员解决阻碍他们体验的问题。通过这种方式，公司可以让更多的客户感到高兴和满意。
更高的利润率
综上所述，基于人工智能的细分最终会带来更多利润。满意的客户可能会进行更多购买，从而增加他们的终身价值并产生更多收入。同样，由于人工智能能够降低成本和提高生产力，从长远来看，公司可以节省开支。例如，上述各种人工智能技术将减少执行任务所需的人力，让企业节省人力成本。它还可以通过接管重复性任务并让他们专注于更重要的活动来帮助员工提高工作效率。这使公司可以节省和赚取更多，并利用利润来扩大业务。
最后，基于人工智能的细分是前进的方向。使用自然语言处理、预测建模、聚类算法和强化学习等技术，人工智能可以执行前所未有的细分水平，以实现个性化和营销目的。这就是为什么今天的公司必须投资这个工具来改善他们的服务 提升.
