Consentire la segmentazione dei clienti alimentata dall’intelligenza artificiale per le aziende B2B una roadmap

La roadmap per consentire la segmentazione dei clienti alimentata dall'intelligenza artificiale alle aziende B2B

Situata in Carolina del Nord, Ingersoll Rand è una delle principali conglomerate mondiali. L’azienda annovera diverse linee di business, tra cui sistemi di aria compressa, soluzioni HVAC e prodotti tecnologici all’avanguardia che si rivolgono a diverse industrie, come laboratori scientifici e aziende di trasporto merci. Ha anche una presenza in oltre 175 paesi, operando principalmente nel segmento B2B.

Tenendo presente ciò, è facile immaginare quanto possa essere complesso soddisfare tutti i loro clienti, motivo per cui Ingersoll Rand ha ricorso all’Intelligenza Artificiale per comprenderli meglio.

Utilizzando l’Intelligenza Artificiale per segmentare la loro ampia e molto diversificata base di clienti, l’azienda è riuscita a creare campagne personalizzate che hanno ottenuto risultati superiori in termini di tassi di apertura, tassi di clic e conversioni. Alcune di queste campagne erano segmentate per geografia, mentre altre per tipo o dimensione dell’azienda, e altre ancora erano una combinazione di entrambi. Ciò ha aiutato i dirigenti dell’azienda a comprendere che avevano alcuni segmenti unici che non avevano preso il tempo di sviluppare in precedenza. Infatti, senza l’Intelligenza Artificiale, potrebbero non aver notato l’esistenza di questi segmenti.

Il successo di Ingersoll Rand dimostra qualcosa che tutti i leader aziendali devono capire. Il panorama di oggi è iper-competitivo, quindi comprendere i propri clienti è fondamentale. I clienti che non si sentono riconosciuti o che non trovano soddisfatte le loro esigenze dal vostro prodotto o servizio possono facilmente essere persuasi a passare all’offerta di un’azienda concorrente.

Per aumentare le probabilità di capire adeguatamente cosa si aspettano i vostri clienti, dovete suddividerli nei giusti segmenti, in modo da conoscere con certezza quali sono le loro caratteristiche, comportamenti e preferenze condivise. Sulla base di questi segmenti, potete creare campagne di marketing personalizzate e offerte di prodotti personalizzate, che aumentano notevolmente i tassi di conversione.

Adottando tecnologie come l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning, le aziende possono dare una spinta ai loro sforzi di segmentazione dei clienti. Tuttavia, come tutte le innovazioni tecnologiche, devono essere adottate in modo strategico.

Ecco una guida per aiutarvi a realizzare questo.

Perché la segmentazione dei clienti è importante, e come aiuta l’AI?

In sostanza, l’AI può aiutarci a superare i nostri pregiudizi e i metodi convenzionali di segmentazione dei nostri clienti. Poiché il suo processo di segmentazione è basato solo sui dati, possiamo quindi conoscere segmenti di clienti di cui non avevamo pensato, scoprendo informazioni uniche sui nostri clienti.

Per illustrare ulteriormente, consideriamo il seguente esempio.

Un’azienda specializzata in attrezzature e forniture agricole intende ampliare la propria offerta di prodotti. L’azienda sta conducendo una segmentazione per assicurarsi che i nuovi prodotti siano pertinenti.

In passato, l’azienda si basava su un approccio convenzionale alla segmentazione, categorizzando i clienti per posizione geografica, sulla base dell’assunzione sottostante che gli agricoltori della stessa regione avrebbero avuto esigenze simili. Ad esempio, pubblicizzavano un trattore concentrato sulle caratteristiche che percepivano come elementi comuni tra le fattorie nel Midwest americano, come le condizioni climatiche.

Tuttavia, implementando l’AI, l’azienda si è resa conto che la segmentazione geografica non era l’approccio corretto. Raccogliendo dati estesi (tra cui la cronologia degli acquisti, la dimensione delle fattorie, i tipi di colture coltivate, i metodi di irrigazione utilizzati, l’adozione di tecnologie, il tasso di automazione e altro ancora) e lasciando che gli algoritmi di AI li analizzassero, l’azienda ha rilevato che la dimensione dell’azienda agricola è uno dei fattori più critici che influenzano la decisione di acquisto di un agricoltore. Può sembrare ovvio: gli agricoltori con aziende più grandi hanno esigenze diverse rispetto a quelli con proprietà più piccole. Tuttavia, i leader dell’azienda di attrezzature agricole erano ancora convinti di vendere attraverso la segmentazione geografica, e da soli potrebbero non aver mai cambiato questo processo, anche se non stava ottenendo i migliori risultati.

Detto questo, come possiamo eseguire questo processo?

Diversi approcci alla segmentazione dei clienti

Per determinare quale modello applicare al vostro approccio di segmentazione dei clienti, è necessario considerare:

  • Quali dati ho a disposizione? In altre parole, cosa so?

  • Quali sono gli obiettivi della mia azienda?

  • Cosa so sui miei clienti?

Sulla base di questo, è possibile applicare un modello non supervisionato, un modello supervisionato o seguire l’approccio misto.

  • Non supervisionato (K-Means clustering, DBSCAN, GMM): Questo modello non si basa su etichette predefinite e dati di formazione, ma calcola invece i segmenti ottimali da zero. È possibile applicare gli algoritmi non supervisionati:

    • Quando non si hanno segmenti specifici in mente, specialmente quando si applica la segmentazione AI per la prima volta e non si dispone di set di dati precedentemente addestrati

    • Quando si ha un’attività dinamica con una base clienti in rapida evoluzione e si desidera individuare nuovi segmenti

  • Apprendimento automatico supervisionato (modello di regressione, albero decisionale, foresta casuale): Possiamo applicare questo approccio se abbiamo un set di dati di addestramento etichettato, ad esempio proveniente da segmentazioni precedenti o conoscenze di dominio. Il modello di ML supervisionato può quindi essere applicato ai nuovi clienti, o ai clienti per i quali il segmento non è chiaro

L’approccio misto combina l’utilizzo di apprendimento non supervisionato per identificare i segmenti e poi applicare questi segmenti come etichette per addestrare un modello supervisionato. Questo modello addestrato può essere utilizzato per classificare nuovi clienti, o per creare un segmento per i clienti per i quali non abbiamo dati completi.

Fai attenzione quando applichi l’approccio misto senza campionamento casuale. Se scegli solo quei clienti di cui hai dati completi, è probabile che tu scelga i tuoi clienti più fedeli, che potrebbero non essere una rappresentazione equa di tutto il gruppo. Questo comporterà una selezione distorta, e questi bias verranno trasmessi all’IA.

Sfide e errori comuni

L’IA non è senza sfide. Dalla mia esperienza, ecco alcuni degli ostacoli che è più probabile incontrare mentre impari a padroneggiare i meccanismi.

  • Segmentazione chiara: Molte aziende non sono chiare su perché stanno segmentando. Senza questo scopo, è difficile che un processo gestito dall’IA sia efficace. In questi casi, un approccio tradizionale gestito dall’uomo può funzionare meglio, specialmente se si dispone principalmente di dati qualitativi. Lo stesso si applica se si dispone solo di un piccolo numero di clienti.

  • Qualità dei dati: La qualità dei risultati prodotti dall’IA sarà buona solo quanto la qualità dei dati che si inseriscono nel sistema. Pertanto, se i tuoi dati non sono accurati, neppure la tua segmentazione lo sarà.

  • Considerazioni etiche: Assicurati di non includere dati sensibili e criteri nel modello. Questo è un errore che molte aziende hanno commesso, e che le ha costate sia denaro che reputazione. Ad esempio, negli Stati Uniti, le società ipotecarie sono state accusate di presunto profiling razziale dei loro algoritmi di IA.

  • Preparazione del CRM: Poiché l’ML è una tecnologia ancora incipiente, molti sistemi CRM (gestione delle relazioni con i clienti) non sono dotati per gestirla. Pertanto, una corretta integrazione dei segmenti nelle operazioni aziendali (campagne di marketing, punti di contatto, strategia di vendita) richiede un lavoro aggiuntivo. Molte volte, i proprietari si gettano subito senza considerare tutti i processi coinvolti, e questo porta a intoppi quando si cerca di sfruttare l’IA.

  • Formazione dei dipendenti: I dipendenti devono essere ulteriormente formati in modo che possano capire appieno gli approcci di segmentazione dell’IA. Inoltre, è probabile che si incontrino resistenze perché i risultati dell’IA potrebbero contraddire l’intuizione delle persone. Per superare la barriera della fiducia, mostrate alcune delle sue applicazioni positive e utilizzate l’IA in modo responsabile.

  • Qualità del segmento: Simile alla segmentazione tradizionale, i segmenti ottenuti dal modello di ML devono soddisfare criteri chiave e essere validati:

    • Operativi

    • Stabili

    • Sufficientemente grandi

    • Differenziabili

  • Conoscenze di dominio e interpretazione: Integrare e gestire adeguatamente le conoscenze del tuo business è molto importante in ogni fase del processo, dalla preparazione dei dati alla convalida dei risultati del modello. Inoltre, ricorda che anche un modello di apprendimento automatico perfetto non ti fornirà un’accuratezza del 100%. In questo punto è necessaria la tua competenza di dominio, ed è per questo che è molto importante che l’IA e gli esseri umani lavorino insieme. Un altro errore che ho spesso notato è che i decisori delegano tutto all’IA e implementano ciecamente le sue suggerimenti senza ulteriori domande. Questo probabilmente porterà a risultati sfavorevoli. Ricordiamoci anche che alla fine siamo esseri umani, e i nostri pregiudizi sono ancora presenti quando interpretiamo i dati. Essere consapevoli di ciò può aiutarci ad essere meno vulnerabili a potenziali errori.

  • Aggiornamenti del modello: Se hai una base clienti dinamica o un alto turnover di clienti, il comportamento e le preferenze dei tuoi clienti cambiano spesso. Assicurati quindi di aggiornare regolarmente il modello e non fare affidamento su segmenti obsoleti.

Guida passo-passo alla segmentazione del cliente abilitata dall’IA

Ora che sei consapevole delle sfide, ecco una guida passo-passo per aiutarti a implementare l’IA e integrarla con successo nei tuoi processi di segmentazione dei clienti.

  1. Definisci il tuo obiettivo di segmentazione. Questo include la comprensione dei diversi criteri con cui classificherai i tuoi clienti. Qui, ancora una volta, sono necessarie sia le intuizioni generate dall’IA sia la tua prospettiva di esperto nel campo. Insieme, scoprirete nuovi segmenti di clientela e sarai in grado di personalizzare le tue campagne di marketing per ottenere risultati migliori.

  2. Garantisci la disponibilità dei dati: assicurati che l’IA abbia accesso a dati completi sui clienti o, se i tuoi dati sono incompleti, trova un modo per gestirli. Un modo per farlo può essere l’utilizzo dell’approccio di modellazione mista. L’abbiamo detto prima, ma non posso sottolinearlo abbastanza: i risultati saranno validi solo quanto i dati su cui l’IA deve lavorare.

  3. Gestisci le limitazioni dei dati: se hai dati limitati, seleziona un campione casuale dal database dei tuoi clienti e raccogli dati aggiuntivi da loro. Quindi, applica l’approccio misto per massimizzare i risultati.

  4. Seleziona il tuo approccio di modellazione e applica il modello selezionato ai dati ottenuti.

  5. Seleziona il numero ottimale di segmenti: ci sono varie tecniche per calcolare il numero ottimale di segmenti. Le più popolari sono la regola del gomito e l’analisi dei gap.

  6. Comprendi i criteri di differenziazione dei segmenti e interpreta i risultati: quali sono le variabili chiave con cui i tuoi clienti verranno identificati? Quali sono le loro percezioni e come puoi commercializzarle? Perché il processo di segmentazione funzioni, dopo aver convalidato l’accuratezza del modello, devi rivedere i diversi segmenti e determinare se le variabili che guidano quei segmenti si applicano adeguatamente al tuo modello di business.

Infine, ma non meno importante, come risorsa per una visualizzazione adeguata della segmentazione, applico coordinate parallele, in cui identifico quattro segmenti: clienti con alto valore, acquirenti a basso costo, appassionati di tecnologia e clienti occasionali. Misuro categorie come la spesa mensile e la frequenza degli acquisti per ciascuno di questi segmenti, poiché mi aiuta a capire meglio i miei clienti.

Considerazioni finali

Come abbiamo discusso, la segmentazione dei clienti supportata dall’IA può aiutare le aziende B2B a ottenere una visione più chiara di chi sono i loro clienti e dei driver alla base delle loro decisioni. Una volta ottenute queste informazioni, puoi sfruttarle per creare campagne personalizzate ed esperienze che aggiungano maggior valore ai tuoi clienti.

Seguendo la roadmap descritta in questa guida, puoi sfruttare gli algoritmi di intelligenza artificiale per potenziare i tuoi processi di segmentazione aziendale e prendere decisioni basate sui dati che favoriscono la crescita e incrementano i tuoi KPI di soddisfazione dei clienti, promovendo una connessione migliore con i tuoi clienti e un solido senso di fedeltà verso il tuo marchio.

Questo è sempre più importante nel mondo B2B, e soprattutto per i prodotti ad alta tecnologia, poiché le esigenze dei clienti cambiano rapidamente e le aspettative tecnologiche stanno evolvendo rapidamente. La segmentazione adeguata dei tuoi clienti può fare la differenza tra offrire un prodotto eccellente e qualcosa che non riesce ad ottenere una rilevante aderenza al mercato di riferimento.