Machine learning i segmentacja klientów / Poznaj parę idealną 

Galopujący rozwój technologii rewolucjonizuje niemal każdy obszar funkcjonowania firm, w tym segmentację klientów. Uczenie maszynowe ramię w ramię ze sztuczną inteligencją wyłania się jako jeden z najciekawszych trendów transformujących sposób, w jaki można segmentować i w efekcie skutecznie docierać do klientów. Za chwilę przekonasz się, jak machine learning zmienia zasady gry i umożliwia wykorzystanie posiadanych przez firmę danych na zupełnie nowym poziomie. 

Na czym polega segmentacja klientów? 

Segmentacja klientów to proces dzielenia klientów na grupy według określonych cech, potrzeb i zachowań. Działanie to zakłada, że klienci zebrani w danej grupie będą podobnie reagować na działania marketingowo-sprzedażowe. W ten sposób biznes może dostosować strategię firmy tak, aby odpowiadała potrzebom poszczególnych grup klientów oraz efektywnie wykorzystywać ograniczone zasoby i nie „przepalać” budżetu na działania marketingowe, które nie przyniosą rezultatów. 

Dzisiaj możemy wyróżnić dwa podejścia do segmentacji klientów – tradycyjne i z wykorzystaniem narzędzi machine learning. Nie będzie zaskoczeniem, jeśli powiemy, że ta druga metoda jest o wiele dokładniejsza. Dzięki uczeniu maszynowemu możesz pogłębić analizę zachowań swoich klientów i łatwo zarządzać tymi danymi. Lepiej zrozumiesz oczekiwania konsumentów, zdefiniujesz zarówno segmenty klientów, którzy mogą odejść, jak i tych najbardziej lojalnych oraz kupujących najwięcej. 

Niczym turbina w samochodzie machine learning znacząco zwiększa sprawność Twojego silnika, czyli systemu do gromadzenia i analizowania danych konsumenckich. 

Zanim jednak przejdziemy do roli uczenia maszynowego w segmentacji klientów, przyjrzyjmy się tradycyjnemu podejściu.

Dlaczego w ogóle potrzeba do tego jakiejś technologii? 

Segmentacja klientów – tradycyjne podejście 

Segmentacja klientów nie jest niczym nowym i firmy robią to już od wielu lat. Analitycy korzystają ze starego dobrego Excela czy Power BI, aby z wykorzystaniem danych sprzedażowych, z Google Analytics i innych źródeł, dzielić klientów na wszystkie grupy klientów według określonych kategorii. 

Efektem takich analiz jest zwykle: 

• Segmentacja demograficzna: tutaj grupujemy klientów/użytkowników na podstawie mierzalnych parametrów, takich jak wiek, dochód, wykształcenie i zawód. 
• Segmentacja geograficzna: tutaj klienci są kategoryzowani na podstawie ich lokalizacji (np. miasto, region lub kraj). 
• Segmentacja psychograficzna: podejście to dzieli klientów na grupy na podstawie ich zainteresowań i stylu życia. Źródłem takich danych są np. ankiety, badania fokusowe czy pogłębione wywiady. 
• Segmentacja behawioralna: wreszcie klientów można podzielić na segmenty na podstawie ich zachowań, w tym posiadanej wiedzy, stosunku do oferty, interakcji z firmą i zakupionych produktów/usług. Popularną metodą jest tutaj analiza RFM, polegająca na wartościowaniu klientów na podstawie zakupów, jakich dokonali. 

Jeśli chcesz wykorzystać pełen potencjał segmentacji klientów, musisz wziąć pod uwagę wszystkie cztery aspekty. Tak przeprowadzona segmentacja klientów ma jednak pewne bariery, które trudno przeskoczyć, korzystając z powyższych, tradycyjnych metod analizy. 

Ograniczenia tradycyjnej segmentacji klientów

Zbyt szerokie segmenty

Tradycyjna segmentacja klientów często prowadzi do powstania zbyt szerokich grup klientów, które nie odzwierciedlają w pełni ich złożoności. Na przykład dwóch klientów z tej samej grupy demograficznej może mieć całkiem różne potrzeby i preferencje. 

Niedostateczna zmienność

Tradycyjna segmentacja klientów jest na ogół statyczna; nie uwzględnia faktu, że zachowania i preferencje klientów zmieniają się w czasie. Na przykład nawyki zakupowe klienta mogą zmieniać się w zależności od sezonu, pory roku i innych czynników, które trudno wyłapać na pierwszy rzut oka. 

Ograniczony wgląd w dane

Tradycyjne metody segmentacji zazwyczaj koncentrują się na powierzchownych elementach i ignorują głębsze powiązania, które można uzyskać z analizy historii transakcji i zachowania na stronie. 

Wymagana duża ilość czasu i pracy

Wreszcie tradycyjna segmentacja może być czasochłonna i wymagać znacznych zasobów, zwłaszcza w przypadku dużej bazy klientów. Jest również podatna na uprzedzenia czy błędne założenia. 

Jak powadzić sobie z tymi ograniczeniami? Z pomocą przychodzi (zaskoczenie!) uczenie maszynowe. Dzięki tej technologii Twoja firma może grupować klientów w znacznie bardziej efektywny i dokładny sposób. Jak to możliwe? 

Para idealna – segmentacja klientów i machine learning (ML) 

Być może wiesz już, czym jest uczenie maszynowe (w końcu technologie AI/ML nie schodzą z ust wszystkich od miesięcy), ale dla pewności zróbmy krótkie przypomnienie. ML to technologia oparta na sztucznej inteligencji, która obejmuje wykorzystanie algorytmów do uczenia się na podstawie dostępnych danych, aby odkrywać wzorce i trendy, na bazie których można podejmować decyzje i/lub generować przyszłe prognozy. 

Oto przykład: załóżmy, że chcesz znaleźć nieoczywiste zależności między klientami, np. jakie produkty kupują ludzie w danym sezonie, porze roku, z uwzględnieniem płci oraz częstotliwości zakupów historycznych lub marży. Algorytm jest w stanie znaleźć grupy najbardziej do siebie podobnych użytkowników ze względu na podobieństwa pomiędzy charakterystyką klientów i ich historią.

Dzieje się to automatycznie i nie trzeba podawać wartości ręcznie, nie trzeba ich też zmieniać w czasie, tak jak trzeba to zmieniać, tworząc oddzielne filtry dla oddzielnych grup. Jest to bardzo ważne, gdy mamy świadomość, że różne grupy produktowe mają całkowicie inne półki cenowe lub gdy mamy wiele rodzajów klientów, którzy są dla nas cenni, ale będą mieć zupełnie inne historie zakupowe. 

Jak widzisz, algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować ogromną ilość danych i identyfikować w nich złożone wzorce, które normalnie nie przyszłyby Ci na myśl. Umożliwia to dokładniejszą i bardziej szczegółową segmentację klientów. 

Dzięki wykorzystaniu różnych źródeł danych, takich jak dane demograficzne, historia zakupowa czy przeglądane produkty modele uczenia maszynowego mogą odkryć nieznane segmenty klientów i zapewnić dogłębny wgląd w ich preferencje, potrzeby i zachowania. 

Dzięki segmentacji klientów opartej na uczeniu maszynowym Twoja firma może: 

• zapewnić klientom bardziej spersonalizowane doświadczenia, 
• sprawdzić aktualne trendy wśród Twoich klientów, 
• podejmować lepsze decyzje na podstawie dostępnych danych. 

Poznaj zalety segmentacji klientów z wykorzystaniem uczenia maszynowego 

Wiesz już, jak ML działa i jak ta technologia może zostać wykorzystana do lepszej segmentacji w Twojej firmie oraz dostosowania strategii biznesowej. Ale korzyści jest więcej! 

Precyzja 

Wykorzystując ogromną ilość danych i złożoność, jaką zapewnia AI, algorytmy uczenia maszynowego oferują lepsze zrozumienie preferencji konsumentów. Algorytmy ML szukają wzorców i korelacji w danych klientów, umożliwiając spersonalizowanie komunikacji, oferty i innych działań marketingowych. 

Automatyczna analiza dużej ilości danych 

Dzięki uczeniu maszynowemu łatwiej przetworzysz i przeanalizujesz dużą ilość danych. Możesz mieć wręcz gigantyczne zbiory danych klientów i wciąż wyciągać z nich ciekawe informacje za pomocą uczenia maszynowego. Niezwykle przydatne są tu narzędzia działające w chmurze, które można uruchamiać tylko na czas przeliczeń, analiz i trenowania modeli. 

Dynamika 

W przeciwieństwie do tradycyjnych technik segmentacji klientów, modele uczenia maszynowego do segmentacji klientów są w stanie uczyć się na podstawie nowych danych i odpowiednio dostosowywać się do zmieniających się warunków. Nie wymaga to nawet zaangażowania z Twojej strony!

Dzięki temu nadążasz za zmieniającymi się trendami, ponieważ masz pewność, że Twoje zrozumienie klientów/użytkowników jest zawsze aktualne i właściwe. Jest to świetny sposób, aby budować lojalność klientów i ostatecznie, zwiększyć sprzedaż.  

Segmentacja klientów z machine learning w praktyce 

Wyobraźmy sobie markę modową sprzedającą eleganckie ubrania dla kobiet. Przyjmijmy, że firma ta sprzedaje zarówno poprzez sklep internetowy, jak i kilka sklepów stacjonarnych. Choć przykład jest fikcyjny, to warunki biznesowe są jak najbardziej realne. 

Załóżmy, że nasza hipotetyczna firma zbiera różne rodzaje danych klientów, w tym: 

• historia zakupowa, 
• profil demograficzny, 
• zachowania związane z przeglądaniem i kupowaniem produktów (np. często kupowane produkty, półka cenowa, korzystanie z akcji promocyjnych itp.) 

Nasza firma zdecydowała się na wykorzystanie uczenia maszynowego do stworzenia lepszego modelu segmentacji klientów. Po stworzeniu modelu został on wytrenowany przy użyciu dostępnych danych w celu identyfikacji odrębnych segmentów klientów na podstawie ich wzorców zakupowych, ich potrzeb i preferencji, jak i zachowań online.

Wykorzystywany model uczenia maszynowego odkrywa, że istnieją dwa podstawowe segmenty klientów dla tej firmy: 

• grupa kupująca określone produkty sezonowo 
• miłośnicy nowości 

Pierwszy segment to klientki, które regularnie kupują produkty z pewnych kategorii. Na przykład wiosną letnie sukienki, jesienią eleganckie bluzki, a zimą marynarki i kardigany. Firma odzieżowa może wykorzystać tę wiedzę i dostosować komunikację oraz strategię marketingową właśnie dla tego danego segmentu, rekomendując odpowiednie produkty i oferując ciekawe rabaty. LTV takiego klienta będzie stale rosło, ponieważ dzięki dopasowanym rekomendacjom klientka będzie chętniej wracać do sklepu. 

Przyjrzyjmy się teraz drugiej grupie. Ci klienci to tzw. early adopters (wcześni naśladowcy) – chętnie kupują ubrania, które właśnie trafiły do sprzedaży, a sekcja „nowości” jest ich pierwszym celem podczas wizyty w tym sklepie internetowym lub na stronie internetowej sklepu.

I ponownie, firma może wykorzystać tę wiedzę do tworzenia specjalnych kampanii marketingowych, prezentowania najnowszych kolekcji ubrań, wysyłania spersonalizowanych wiadomości e-mail z ofertami przedsprzedażowymi i wyświetlania odpowiednich rekomendacji produktów na stronie internetowej. 

I o to w tym wszystkim chodzi – możesz wykorzystać uczenie maszynowe, aby docierać do klientów w bardziej skuteczny sposób, zwiększając tym samym sprzedaż i poprawiając doświadczenie klienta.

Bo gdy jeden przekaz marketingowy jest kierowany do wszystkich, klienci przestają na to reagować.  

Jak możesz wdrożyć uczenie maszynowe do segmentacji klientów? 

Jeśli chcesz skutecznie segmentować klientów za pomocą uczenia maszynowego, musisz pamiętać o kilku istotnych kwestiach. Dzięki temu cały proces będzie przebiegać bardziej sprawnie i już na początku zminimalizujesz ryzyko porażki lub niepotrzebnego przedłużania prac. 

1 / Zbieraj i analizuj właściwe dane 

Nowoczesna segmentacja wymaga zrozumienia procesu analizy danych i uczenia maszynowego. Przede wszystkim zdefiniuj swoje cele biznesowe i stwórz odpowiednią infrastrukturę do gromadzenia potrzebnych danych. Budowanie algorytmów, które mają znajdować wzorce w zachowaniu i działaniach klientów, wymaga solidnie przygotowanych danych, zebranych najlepiej w data lake (dosłownie „jezioro danych”) lub hurtowni danych.

Taka infrastruktura umożliwia data inżynierom i data scientistom łatwiejszą i szybszą pracę przy analizowaniu danych. 

2 / Zadbaj o nowoczesną architekturę systemów IT 

Jak już wiesz, niezbędne jest posiadanie jednego źródła danych dla efektywnych analiz danych przy segmentacji klientów. To jednak nie wszystko. Konieczne jest również posiadanie takiej architektury systemów, gdzie dane będą przepływać szybko i efektywnie, nie obciążając systemów wewnętrznych. 

Platforma e-commerce, systemy ERP, system zarządzania magazynem, produktami, dane ze strony internetowej… Informacje z wszystkich tych systemów, niezależnie czy to systemy nowoczesne, czy legacy (a na te akurat też mamy sposób 😉), powinny być uaktualniane zgodnie z ustalonym harmonogramem i potrzebą biznesową. W końcu niektóre dane będziesz chcieć analizować na bieżąco, jak zamówienia i stany magazynowe, a inne, np. dane z kart lojalnościowych, mogą odświeżać się np. co godzinę. 

3 / Wykorzystaj chmurę 

Realizacja złożonych procesów ML i przetwarzanie dużych ilości danych wymaga zastosowania chmury. Chmura wykorzystuje skalowalne i wszechstronne platformy do przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości danych niezbędnych do trenowania modeli uczenia maszynowego. Dzięki wbudowanym algorytmom uczenia maszynowego i funkcjom analitycznym narzędzia te ułatwiają trenowanie modeli, pozyskiwanie nowych informacji o klientach i ich wykorzystanie do sprzedaży i marketingu.

Co więcej, narzędzia w chmurze są dostępne z dowolnego miejsca na świecie i często mają łatwe w obsłudze interfejsy oraz elastyczne formy płatności, co obniża próg wejścia dla firm. Narzędzia te można też uruchamiać w razie potrzeby, co również pozytywnie wpływa na budżet. 

Wyzwania segmentacji klientów z wykorzystaniem uczenia maszynowego 

Oczywiście zawsze jest druga strona medalu. Segmentacja klientów za pomocą uczenia maszynowego wiąże się z kilkoma wyzwaniami, o których trzeba pamiętać: 

Bezpieczeństwo danych 

Wraz z rosnącym naciskiem na ochronę danych klientów Twoja firma musi zapewnić przestrzeganie przepisów i regulacji dotyczących prywatności danych, takich jak RODO. Gromadzenie, przechowywanie i przetwarzanie danych klientów na potrzeby modeli uczenia maszynowego musi odbywać się za ich wyraźną zgodą i w wyraźnie określonych celach. 

Doświadczenie i wiedza techniczna 

Wdrażanie modeli uczenia maszynowego wymaga pewnego poziomu umiejętności i wiedzy z zakresu analizy danych i sztucznej inteligencji. Zasoby te często nie są łatwo dostępne dla wielu organizacji. Specjalistów zajmujących się uczeniem maszynowym obecnie jest trudno znaleźć, a ich zatrudnienie jest kosztowne. W wielu przypadkach lepszym rozwiązaniem będzie współpraca z zewnętrznymi ekspertami, którzy specjalizują się we wdrażaniu rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego dla celów biznesowych. 

Brak wysokiej jakości danych 

Modele uczenia maszynowego do segmentacji klientów wymagają dużych ilości danych wysokiej jakości do wstępnego treningu. Twoja firma może mieć trudność z zebraniem wystarczającej ilości danych lub zapewnieniem, że dane, które posiada, są wysokiej jakości i dobrze ustrukturyzowane.

Dlatego tak ważne jest przygotowanie odpowiedniej infrastruktury do gromadzenia danych, np. poprzez jezioro danych (data lake) lub hurtownię danych (data warehouse). Zanim zaczniesz pracować nad swoim modelem ML, musisz mieć pewność, że masz do dyspozycji wszystkie niezbędne źródła danych. W przeciwnym razie cały proces będzie trwać dłużej. 

Integracja modelu ML z innymi narzędziami 

Wdrażanie modeli uczenia maszynowego do segmentacji klientów wymaga wiedzy technicznej i integracji z istniejącymi systemami i narzędziami. Ten proces wdrażania może być złożony, czasochłonny, ale i wymagać pokonania pewnych barier organizacyjnych. 

Nie wahaj się: Zacznij segmentować klientów z pomocą uczenia maszynowego 

Rosnąca złożoność potrzeb klientów i otoczenia biznesowego wymaga bardziej zaawansowanego podejścia do kwestii segmentacji klientów. Uczenie maszynowe dostarcza potrzebnych rozwiązań do budowania przewagi konkurencyjnej. Z pomocą tej technologii i jej zdolnością do przetwarzania ogromnych ilości danych, a także dokładnością i elastycznością, możesz grupować swoich klientów w znacznie szybszy i lepszy sposób. 

Teraz jest najlepszy czas, aby wdrażać tę technologię. Nie warto czekać, ponieważ w dzisiejszym konkurencyjnym środowisku biznesowym dotrzymywanie kroku rynkowym oponentom to nie żaden luksus. To konieczność.