Maschinelles Lernen und Kundensegmentierung / Lernen Sie das perfekte Paar kennen
Die rasante Entwicklung der Technologie revolutioniert fast alle Bereiche der Wirtschaft, so auch die Kundensegmentierung. Maschinelles Lernen in Verbindung mit künstlicher Intelligenz entwickelt sich zu einem der aufregendsten Trends, der die Art und Weise, wie Kunden segmentiert und letztendlich effektiv erreicht werden können, verändert. Sie werden sehen, wie das maschinelle Lernen die Spielregeln verändert und es Ihnen ermöglicht, die Daten Ihres Unternehmens auf einer ganz neuen Ebene zu nutzen.
Was ist Kundensegmentierung?
Unter Kundensegmentierung versteht man die Einteilung von Kunden in Gruppen nach bestimmten Merkmalen, Bedürfnissen und Verhaltensweisen. Bei dieser Maßnahme wird davon ausgegangen, dass die in einer bestimmten Gruppe zusammengefassten Kunden in ähnlicher Weise auf Marketing- und Verkaufsaktivitäten reagieren.
Auf diese Weise kann das Unternehmen seine Strategie auf die Bedürfnisse bestimmter Kundengruppen zuschneiden und die begrenzten Ressourcen effizient nutzen, ohne das Budget für Marketingaktivitäten zu verbrauchen, die keine Ergebnisse liefern werden.
Heute können wir zwischen zwei Ansätzen für die Kundensegmentierung unterscheiden – dem traditionellen und dem Einsatz von maschinellen Lernwerkzeugen. Es wird Sie nicht überraschen, wenn wir sagen, dass die letztere Methode viel genauer ist. 🙂 Mit ML können Sie die Analyse des Verhaltens Ihrer Kunden vertiefen und diese Daten einfach verwalten. Sie werden die Erwartungen der Verbraucher besser verstehen und sowohl die Kundensegmente definieren, die wahrscheinlich abwandern, als auch diejenigen, die am loyalsten sind und am meisten kaufen.
Wie eine Turbine in einem Auto steigert das maschinelle Lernen die Effizienz Ihres Motors, des Systems zur Erfassung und Analyse von Verbraucherdaten, erheblich.
Doch bevor wir uns mit der Rolle des maschinellen Lernens bei der Kundensegmentierung befassen, wollen wir einen Blick auf den traditionellen Ansatz werfen. Warum braucht man dafür überhaupt eine Technologie?
Kundensegmentierung – der traditionelle Ansatz
Kundensegmentierung ist nichts Neues und wird von Unternehmen schon seit vielen Jahren praktiziert. Analysten verwenden das gute alte Excel oder Power BI, um Kunden anhand von Verkaufsdaten aus Google Analytics und anderen Quellen in alle Kundengruppen nach bestimmten Kategorien aufzuschlüsseln.
Das Ergebnis einer solchen Analyse ist in der Regel:
Demografische Segmentierung
Hier gruppieren wir Kunden/Nutzer auf der Grundlage messbarer Parameter wie Alter, Einkommen, Bildung und Beruf.
Geografische Segmentierung
Hier werden die Kunden nach ihrem Standort kategorisiert (z. B. Stadt, Region oder Land).
Psychografische Segmentierung
Bei diesem Ansatz werden die Kunden auf der Grundlage ihrer Interessen und ihres Lebensstils in Gruppen eingeteilt. Quellen für solche Daten sind beispielsweise Erhebungen, Schwerpunktstudien und ausführliche Interviews.
Verhaltenssegmentierung
Schließlich können die Kunden auf der Grundlage ihres Verhaltens segmentiert werden, einschließlich ihres Wissens, ihrer Einstellung zum Angebot, ihrer Interaktion mit dem Unternehmen und der erworbenen Produkte/Dienstleistungen. Eine beliebte Methode ist hier die RFM-Analyse, bei der die Kunden auf der Grundlage ihrer Käufe bewertet werden.
Wenn Sie das volle Potenzial der Kundensegmentierung ausschöpfen wollen, müssen Sie alle vier Aspekte berücksichtigen. Die auf diese Weise durchgeführte Kundensegmentierung weist jedoch einige Hindernisse auf, die mit den oben genannten traditionellen Analysemethoden nur schwer zu überwinden sind.
Die Einschränkungen der traditionellen Kundensegmentierung
Zu breite Segmente:
Die herkömmliche Kundensegmentierung führt häufig zu zu breiten Kundengruppen, die deren Komplexität nicht vollständig widerspiegeln. So können beispielsweise zwei Kunden aus derselben demografischen Gruppe ganz unterschiedliche Bedürfnisse und Vorlieben haben.
Unzureichende Variabilität
Die traditionelle Kundensegmentierung ist im Allgemeinen statisch; sie berücksichtigt nicht, dass sich das Verhalten und die Präferenzen der Kunden im Laufe der Zeit ändern. Die Kaufgewohnheiten eines Kunden können sich beispielsweise je nach Saison, Jahreszeit und anderen Faktoren ändern, die auf den ersten Blick schwer zu erkennen sind.
Begrenzte Dateneinblicke
Herkömmliche Segmentierungsmethoden konzentrieren sich in der Regel auf oberflächliche Elemente und ignorieren die tieferen Zusammenhänge, die sich aus der Analyse der Transaktionshistorie und des Website-Verhaltens ergeben können.
Hoher Zeit- und Arbeitsaufwand
Die traditionelle Segmentierung kann zeit- und ressourcenintensiv sein, insbesondere bei einem großen Kundenstamm. Sie ist auch anfällig für Verzerrungen oder fehlerhafte Annahmen.
Wie kann man mit diesen Zwängen umgehen? Die Hilfe kommt (Überraschung!) vom maschinellen Lernen. Mit dieser Technologie kann Ihr Unternehmen Kunden viel effizienter und genauer gruppieren. Wie ist das möglich?
Das perfekte Paar – Kundensegmentierung und maschinelles Lernen
Vielleicht wissen Sie bereits, was maschinelles Lernen ist (schließlich sind KI/ML-Technologien seit Monaten in aller Munde), aber um sicherzugehen, lassen Sie uns noch einmal kurz in Erinnerung rufen. 😉 ML ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Technologie, bei der Algorithmen eingesetzt werden, um aus verfügbaren Daten zu lernen und Muster und Trends zu erkennen, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen und/oder Zukunftsprognosen erstellt werden können.
Hier ein Beispiel: Nehmen wir an, Sie möchten nicht offensichtliche Kundenbeziehungen finden, z. B. welche Produkte die Leute in einer bestimmten Saison, zu einer bestimmten Jahreszeit nach Geschlecht und historischer Kaufhäufigkeit oder -marge kaufen. Der Algorithmus ist in der Lage, Gruppen von Nutzern zu finden, die sich aufgrund von Ähnlichkeiten zwischen Kundenmerkmalen und ihrer Historie am ähnlichsten sind.
Dies geschieht automatisch, und Sie müssen die Werte weder manuell eingeben noch im Laufe der Zeit ändern, da Sie für die einzelnen Gruppen separate Filter erstellen und ändern müssen. Dies ist sehr wichtig, wenn wir wissen, dass verschiedene Produktgruppen völlig unterschiedliche Preisregale haben, oder wenn wir viele Arten von Kunden haben, die für uns wertvoll sind, aber völlig unterschiedliche Kaufhistorien haben.
Wie Sie sehen, können Algorithmen für maschinelles Lernen riesige Datenmengen analysieren und darin komplexe Muster erkennen, an die man normalerweise nicht denken würde. Dies ermöglicht eine genauere und detailliertere Kundensegmentierung.
Durch die Verwendung einer Vielzahl von Datenquellen, wie z. B. demografische Daten, Kaufhistorie oder angesehene Produkte, können Modelle des maschinellen Lernens verborgene Kundensegmente aufdecken und tiefe Einblicke in deren Vorlieben, Bedürfnisse und Verhaltensweisen geben.
Mit der auf maschinellem Lernen basierenden Kundensegmentierung kann Ihr Unternehmen:
- den Kunden ein individuelleres Erlebnis bieten,
- die aktuellen Trends bei Ihren Kunden prüfen,
- bessere Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Daten treffen.
Lernen Sie die Vorteile der Kundensegmentierung durch maschinelles Lernen kennen
Sie wissen bereits, wie ML funktioniert und wie diese Technologie genutzt werden kann, um in Ihrem Unternehmen besser zu segmentieren und Ihre Geschäftsstrategie anzupassen. Aber es gibt noch mehr Vorteile!
Präzision
Mithilfe der riesigen Datenmengen und der Komplexität, die KI bietet, ermöglichen maschinelle Lernalgorithmen ein besseres Verständnis der Verbraucherpräferenzen. ML-Algorithmen suchen nach Mustern und Korrelationen in Kundendaten und ermöglichen so personalisierte Kommunikation, Angebote und andere Marketingaktivitäten.
Automatische Analyse von großen Datenmengen
Mit maschinellem Lernen können Sie große Datenmengen leichter verarbeiten und analysieren. Man kann sogar gigantische Sammlungen von Kundendaten haben und trotzdem mit Hilfe von maschinellem Lernen interessante Informationen daraus extrahieren. Äußerst nützlich sind hier Cloud-basierte Tools, die nur für die Dauer der Berechnungen, Analysen und des Modelltrainings betrieben werden können.
Dynamik
Im Gegensatz zu herkömmlichen Kundensegmentierungstechniken sind maschinelle Lernmodelle für die Kundensegmentierung in der Lage, aus neuen Daten zu lernen und sich entsprechend an veränderte Bedingungen anzupassen. Dazu müssen Sie sich nicht einmal engagieren! So können Sie mit wechselnden Trends Schritt halten und sicher sein, dass Ihr Wissen über Ihre Kunden/Nutzer stets aktuell und relevant ist. Dies ist eine großartige Möglichkeit, Kunden zu binden und letztlich den Umsatz zu steigern.
Kundensegmentierung mit maschinellem Lernen in der Praxis
Stellen Sie sich eine Modemarke vor, die elegante Kleidung für Frauen verkauft. Nehmen wir an, dass dieses Unternehmen sowohl über einen Online-Shop als auch über mehrere stationäre Geschäfte verkauft. Obwohl das Beispiel fiktiv ist, sind die wirtschaftlichen Bedingungen so real wie möglich.
Nehmen wir an, dass unser hypothetisches Unternehmen verschiedene Arten von Kundendaten sammelt, darunter:
- Einkaufsgeschichte,
- demografisches Profil,
- Browsing- und Kaufverhalten (z. B. häufig gekaufte Produkte, Preisregal, Nutzung von Werbeaktionen usw.)
Unser Unternehmen beschloss, maschinelles Lernen einzusetzen, um ein besseres Kundensegmentierungsmodell zu erstellen. Nach der Erstellung des Modells wurde es anhand der verfügbaren Daten trainiert, um verschiedene Kundensegmente auf der Grundlage ihres Kaufverhaltens, ihrer Bedürfnisse und Vorlieben sowie ihres Online-Verhaltens zu identifizieren. Das verwendete Modell des maschinellen Lernens stellt fest, dass es zwei primäre Kundensegmente für dieses Unternehmen gibt:
- Gruppe, die bestimmte Produkte auf saisonaler Basis kauft
- Neuheitsliebhaber
Das erste Segment sind Kundinnen, die regelmäßig Produkte aus bestimmten Kategorien kaufen. Zum Beispiel Sommerkleider im Frühling, elegante Blusen im Herbst und Jacken und Strickjacken im Winter. Ein Bekleidungsunternehmen kann dieses Wissen nutzen und seine Marketingstrategie speziell auf dieses Segment zuschneiden, indem es relevante Produkte empfiehlt und interessante Rabatte anbietet. Der LTV eines solchen Kunden wird stetig steigen, da der Kunde dank der maßgeschneiderten Empfehlungen mit größerer Wahrscheinlichkeit in das Geschäft zurückkehren wird.
Betrachten wir nun die zweite Gruppe. Bei diesen Kunden handelt es sich um so genannte „Early Adopters“, d. h. sie kaufen gerne Kleidungsstücke, die gerade im Angebot sind, und die Rubrik „Neuheiten“ ist ihr erstes Ziel, wenn sie den Online-Shop oder die Website des Geschäfts besuchen. Auch hier kann das Unternehmen dieses Wissen nutzen, um spezielle Marketingkampagnen zu erstellen, die neuesten Bekleidungskollektionen zu präsentieren, personalisierte E-Mails mit Vorverkaufsangeboten zu versenden und relevante Produktempfehlungen auf der Website anzuzeigen.
Und genau darum geht es: Sie können maschinelles Lernen nutzen, um Kunden effektiver anzusprechen, den Umsatz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Denn wenn eine Marketingbotschaft an alle gerichtet ist, reagieren die Kunden nicht mehr darauf.
Wie können Sie maschinelles Lernen für die Kundensegmentierung einsetzen?
Wenn Sie Kunden mithilfe von maschinellem Lernen effektiv segmentieren möchten, sind einige wichtige Dinge zu beachten. Dadurch wird der gesamte Prozess reibungsloser ablaufen und das Risiko eines Scheiterns oder einer unnötigen Verlängerung der Arbeiten von vornherein minimiert.
1 / Sammeln und Analysieren der richtigen Daten
Moderne Segmentierung erfordert ein Verständnis für den Prozess der Datenanalyse und des maschinellen Lernens. Definieren Sie zuallererst Ihre Geschäftsziele und schaffen Sie die richtige Infrastruktur, um die benötigten Daten zu erfassen. Die Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung von Mustern im Kundenverhalten und -handeln erfordert robuste Daten, die vorzugsweise in einem Data Lake (wörtlich „Datensee“) oder Data Warehouse gesammelt werden. Eine solche Infrastruktur ermöglicht es Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern, einfacher und schneller mit der Datenanalyse zu arbeiten.
2 / Sicherstellung einer modernen IT-Systemarchitektur
Wie Sie bereits wissen, ist eine einzige Datenquelle für eine effektive Datenanalyse bei der Segmentierung von Kunden unerlässlich. Aber das ist noch nicht alles. Außerdem ist eine Systemarchitektur erforderlich, die einen schnellen und effizienten Datenfluss ermöglicht, ohne die internen Systeme zu überlasten.
E-Commerce-Plattform, ERP-Systeme, Lagerverwaltungssysteme, Produktverwaltungssysteme, Website-Daten… Informationen aus all diesen Systemen, egal ob es sich um moderne oder Altsysteme handelt (und da haben wir auch einen Weg 😉) sollten nach einem festgelegten Zeitplan und den geschäftlichen Erfordernissen aktualisiert werden. Schließlich wollen Sie einige Daten wie Bestellungen und Lagerbestände fortlaufend analysieren, während andere, wie z. B. Kundenkartendaten, stündlich aktualisiert werden können.
3 / Nutzen Sie die Cloud
Die Durchführung komplexer ML-Prozesse und die Verarbeitung großer Datenmengen erfordern die Nutzung der Cloud. Die Cloud nutzt skalierbare und vielseitige Plattformen, um die riesigen Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, die zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen benötigt werden. Mit den integrierten Algorithmen für maschinelles Lernen und den Analysefunktionen dieser Tools ist es ein Leichtes, Modelle zu trainieren, neue Kundeninformationen zu extrahieren und diese für Vertrieb und Marketing zu nutzen.
Darüber hinaus kann auf Cloud-basierte Tools von jedem Ort der Welt aus zugegriffen werden, und sie verfügen häufig über benutzerfreundliche Schnittstellen und flexible Zahlungsoptionen, was die Einstiegshürde für Unternehmen senkt. Diese Instrumente können auch bei Bedarf ausgelöst werden, was sich ebenfalls positiv auf den Haushalt auswirkt.
Herausforderungen der Kundensegmentierung durch maschinelles Lernen
Natürlich gibt es auch die andere Seite der Medaille. Bei der Segmentierung von Kunden mit Hilfe von maschinellem Lernen sind mehrere Herausforderungen zu berücksichtigen:
Sicherheit der Daten
Da der Schutz von Kundendaten immer wichtiger wird, muss Ihr Unternehmen die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -vorschriften wie RODO sicherstellen. Die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Kundendaten für maschinelle Lernmodelle muss mit deren ausdrücklicher Zustimmung und für klar definierte Zwecke erfolgen.
Erfahrung und technisches Fachwissen
Die Implementierung von Modellen des maschinellen Lernens erfordert ein gewisses Maß an Fähigkeiten und Kenntnissen in den Bereichen Datenanalyse und künstliche Intelligenz. Diese Ressourcen sind für viele Organisationen oft nicht ohne weiteres verfügbar. Spezialisten für maschinelles Lernen sind derzeit schwer zu finden und teuer zu beschäftigen. In vielen Fällen ist es besser, mit externen Experten zusammenzuarbeiten, die auf die Implementierung von maschinellen Lernlösungen für Geschäftszwecke spezialisiert sind.
Mangel an qualitativ hochwertigen Daten
Modelle des maschinellen Lernens für die Kundensegmentierung benötigen große Mengen an hochwertigen Daten für das anfängliche Training. Vielleicht hat Ihr Unternehmen Schwierigkeiten, genügend Daten zu sammeln oder sicherzustellen, dass die vorhandenen Daten von hoher Qualität und gut strukturiert sind. Daher ist es wichtig, eine geeignete Infrastruktur für die Datensammlung vorzubereiten, z. B. über einen Datensee oder ein Data Warehouse. Bevor Sie mit der Arbeit an Ihrem ML-Modell beginnen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihnen alle erforderlichen Datenquellen zur Verfügung stehen. Andernfalls wird der gesamte Prozess länger dauern.
Integration des ML-Modells mit anderen Tools
Die Implementierung von maschinellen Lernmodellen für die Kundensegmentierung erfordert technisches Fachwissen und die Integration in bestehende Systeme und Tools. Dieser Umsetzungsprozess kann komplex und zeitaufwändig sein und erfordert auch die Überwindung bestimmter organisatorischer Hindernisse.
Zögern Sie nicht: Beginnen Sie mit der Segmentierung von Kunden mit Hilfe von maschinellem Lernen
Die zunehmende Komplexität der Kundenbedürfnisse und des Geschäftsumfelds erfordert einen ausgefeilteren Ansatz für die Kundensegmentierung. Das maschinelle Lernen bietet die Lösungen, die benötigt werden, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Mit Hilfe dieser Technologie und ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, sowie ihrer Genauigkeit und Flexibilität können Sie Ihre Kunden viel schneller und besser gruppieren.
Jetzt ist der beste Zeitpunkt für die Einführung dieser Technologie. Es lohnt sich nicht zu warten, denn im heutigen wettbewerbsorientierten Geschäftsumfeld ist es kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit, mit der Konkurrenz Schritt zu halten.
