Jak AI rewolucjonizuje segmentację i komunikację z klientami

Poprzez doskonalenie strategii marketingowych sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy komunikują się ze swoimi klientami. Jednym z przykładów zastosowania sztucznej inteligencji w analizie klienta jest bez wątpienia zaawansowana segmentacja klientów. 

Segmentacja klientów to proces podziału bazy klientów na różne grupy lub segmenty na podstawie określonych cech lub kryteriów. Wśród najpopularniejszych metod segmentacji klientów możemy wymienić: demograficzną, geograficzną, behawioralną, czy psychograficzną. Podstawowym celem segmentacji klientów jest lepsze dostosowanie działań marketingowych oraz strategii biznesowych dostosowanych do różnych grup. Wykorzystując sztuczną inteligencję do ulepszenia strategii segmentacji, firmy mogą dostarczać swoim klientom bardziej spersonalizowany i odpowiedni przekaz marketingowy, a w konsekwencji generować większe przychody ze sprzedaży produktów.

Współczesne przedsiębiorstwa gromadzą każdego dnia olbrzymie ilości danych o transakcjach swoich klientów, a jednocześnie często nie są w stanie wykorzystać pełnego potencjału płynącego z analizy tych informacji. Wykorzystanie mechanizmów sztucznej inteligencji umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości danych z niespotykaną szybkością i dokładnością. Firmy mogą identyfikować wzorce i trendy w zachowaniu klientów, których wykrycie tradycyjnymi metodami byłoby niemożliwe. Dzięki sztucznej inteligencji firmy mogą segmentować swoich klientów z większą precyzją, co pozwala na bardziej ukierunkowane i spersonalizowane kampanie marketingowe.

Dodatkowo, zastosowanie mechanizmów sztucznej inteligencji w segmentacji klientów daje możliwość analizowania nieustrukturyzowanych danych, takich jak posty w mediach społecznościowych, recenzje klientów i transkrypcje call center z wykorzystaniem technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP). Włączając nieustrukturyzowane dane do swoich strategii segmentacji, firmy mogą uzyskać pełniejszy obraz klientów i lepiej przewidywać ich potrzeby i preferencje zakupowe.

Kolejną zaletą segmentacji klientów opartej na sztucznej inteligencji jest jej zdolność do adaptacji i uczenia się w czasie. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą stale udoskonalać swoje modele o dodatkowe dane, które spływają każdego dnia do przedsiębiorstwa. Firmy mogą wyprzedzać zmieniające się preferencje klientów i trendy rynkowe, a ich strategie marketingowe pozostają trafne i skuteczne.

Do najpopularniejszych algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywanych w zaawansowanej segmentacji klientów możemy zaliczyć:

• algorytm K-means, wykorzystywany do segmentacji klientów o podobnych atrybutach, takich jak np. preferencje produktowe czy zachowania zakupowe,
• metodę wektorów wspierających (SVM), używaną do grupowania klientów na podstawie różnych cech, takich jak demografia czy historia zakupów. Pomaga w określeniu cech oddzielających segmenty,
• las losowy (Random Forest), używany do analizy cech ważnych do profilowania klientów. Umożliwia określenie czynników decydujących o przynależności klienta do określonego segmentu,
• regresję logistyczną, używaną do prognozowania przynależności klienta do danego segmentu na podstawie posiadanych cech i preferencji zakupowych,
• algorytm Gradient Boosting, wykorzystywany do budowy modeli predykcyjnych, uwzględniających skomplikowane zależności między różnymi cechami klientów.

Zastosowanie sztucznej inteligencji umożliwia również identyfikowanie najbardziej efektywnych kanałów komunikacji i strategii dotarcia do każdego segmentu. Poprzez analizę danych dotyczących zaangażowania klientów i wskaźników odpowiedzi w różnych kanałach marketingowych, algorytmy sztucznej inteligencji potrafią wyznaczyć, które metody będą najbardziej skuteczne w oddziaływaniu na każdy segment. Pozwala to firmom na efektywne alokowanie zasobów marketingowych, gwarantując, że ich wysiłki zostaną skoncentrowane na kanałach i strategiach, które z największym prawdopodobieństwem przyniosą pożądane rezultaty.

Systemy klasy Business Intelligence od Comarch wsparte rozwiązaniami AI i ML pozwalają na efektywne tworzenie zaawansowanej segmentacji klientów. Dane dotyczące konkretnych segmentów mogą być przedstawione w atrakcyjny wizualnie sposób w postaci tabel, wykresów, wskaźników czy map na interaktywnych dashboardach lub w postaci dynamicznych raportów.

Dashboard dotyczący segmentacji klientów stworzony w Comarch BI Point z wykorzystaniem modelu AI

Podsumowując, do najważniejszych korzyści wynikających z zastosowania mechanizmów sztucznej inteligencji w segmentacji klientów możemy zaliczyć:

• Zwiększoną precyzję segmentacji. Bardziej precyzyjne grupowanie klientów, uwzględniające ich różnorodne potrzeby i preferencje. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią wykryć subtelne wzorce i różnice w zachowaniu klientów, co pozwala na tworzenie bardziej odpowiednich i dopasowanych segmentów.
• Dynamiczne dopasowanie. Analiza zmian w zachowaniu klientów w czasie, co jest szczególnie ważne w przypadku zmieniających się preferencji sezonowych lub trendów rynkowych.
• Głębszy wgląd w dane. Analiza danych na większym poziomie szczegółowości. Uwzględnienie historii transakcji, nawyków zakupowych, interakcji na stronie internetowej i wielu innych czynników pozwala na bardziej holistyczne podejście do segmentacji.
• Automatyzację i oszczędność czasu. Automatyzacja procesu segmentacji pozwala na oszczędność czasu i zasobów. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które wymagają dużego nakładu pracy manualnej, uczenie maszynowe może działać szybko i efektywnie.

Inwestowanie w technologie segmentacji klientów oparte na sztucznej inteligencji stanowi nie tylko mądre posunięcie dla firm, które dążą do usprawnienia swoich działań marketingowych, ale jest także niezbędne w świecie opartym na danych. Ze względu na nieustanny, wykładniczy wzrost ilości danych generowanych przez konsumentów, firmy, które nie korzystają z technologii sztucznej inteligencji, ryzykują pozostanie w tyle za konkurencją oraz utratę cennych informacji.

Dowiedz się więcej na temat oferty Comarch Business Intelligence.

Autor tekstu

Damian Kaczmarczyk Product Owner Comarch sPrint/Konsultant Business Intelligence Absolwent kierunku Finanse i Rachunkowość na Uniwersytecie Łódzkim. Zdobywał doświadczenie jako specjalista ds. kontroli wewnętrznej oraz analityk biznesowy w branży BPO. W Comarch pracuje jako konsultant rozwiązań analitycznych i raportowych, jest odpowiedzialny za zbieranie i analizę wymagań biznesowych oraz rozwój aplikacji Comarch sPrint.