تکامل تجزیه و تحلیل تقسیم بندی مشتری با GenAI و ML

بهترین راه برای تبدیل مخاطبان خود به مشتریان وفادار و با ارزش این است که در زمان مناسب، در مکان مناسب، با پیام مناسب و مرتبط به آنها دسترسی پیدا کنید.

با این حال، بسیاری از کسب و کارهای مبتنی بر بازاریابی به داده های کامل برای پشتیبانی از این مفهوم اساسی در تصمیم گیری در مورد زمان و نحوه فعال کردن نقاط تماس مشتری دسترسی ندارند.

در غیاب این داده‌ها، بازاریابان مستعد از دست دادن فرصت‌های بالقوه در بین مخاطبان هدف خود هستند و مخاطبان را به رقابت می‌سپارند.

برای کمک به شرکت‌ها برای افزایش فرصت‌های تبدیل خود، Express Analytics تجزیه و تحلیل اسناد چند لمسی را با مدل‌سازی آمیخته بازاریابی در یک رویکرد 360 درجه برای شناسایی مشتریان منفرد، هدف قرار دادن برنامه‌ها و بخش‌های خرد مرتبط ادغام می‌کند که در صورت شروع، می‌تواند به این شرکت‌ها در دستیابی به درآمد کمک کند. اهداف

تجزیه و تحلیل تقسیم بندی مشتری چیست؟

تجزیه و تحلیل تقسیم‌بندی مشتری، فعالیت تجزیه گروه‌های مخاطب در یک پلتفرم تحلیلی برای ایجاد داده‌های مخاطب عمیق‌تر است.

بهترین مثال گروه بندی مخاطبان بر اساس کشوری است که در آن زیر گروه های مختلفی مانند بازدیدکنندگان در ایالات متحده، بریتانیا، کانادا و هند دارید.

مثال دیگر گروه بندی بر اساس دستگاه است، که در آن شما چندین زیرمجموعه مشتری دارید، مانند بازدیدکنندگانی که وب سایت شما را در تبلت، تلفن هوشمند و دسکتاپ مشاهده می کنند.

هدف از تقسیم‌بندی مشتری، ایجاد داده‌های عملی برای درک کامل مخاطبان است تا بتوانید به ایجاد تغییرات در وب‌سایت، کمپین‌های بازاریابی، خدمات مشتری و برنامه‌های تلفن همراه خود ادامه دهید.

چرا از تقسیم بندی مشتری و مدل سازی پیشرفته استفاده کنیم؟

روش‌های ارتباطی یکسان که مشتریان را نادیده می‌گیرند، در استفاده از فرصت‌های چند میلیون دلاری در سطح بخش و فردی مؤثر نیستند.

برای فعال ماندن در بازار رقابتی، کسب‌وکارها همیشه در تلاش هستند تا استراتژی‌های یکپارچه‌ای را ارائه دهند که شامل مدل‌های آمیخته بازاریابی، تقسیم‌بندی مبتنی بر ارزش و پلت‌فرم‌های انتساب است.

با این نوع استراتژی، کسب‌وکارها می‌توانند این فرصت از دست رفته را اندازه‌گیری، جذب و استخراج کنند.

بیشتر برندها به پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و مدیریت داده‌ها تکیه می‌کنند تا مشتریان را قادر می‌سازد تا مجموعه واحدی از محرک‌های برند را دریافت کنند.

برای مقابله با رسانه ها و فعالیت های محلی، تقریباً همه برندها بر عناصری مانند استراتژی های رسانه ای جامع و گسترده تمرکز می کنند.

درگیر کردن سودآورترین مشتریان و بخش های خود

با ترکیب داده ها در سطح بخش مشتری در مدل های آمیخته بازاریابی، بازاریابان می توانند پیام ها، تبلیغات، کانال های رسانه ای را در زمان مناسب و با مشتریان مناسب شناسایی کنند.

آنها می توانند برای انجام این کار به یک پلت فرم مدل سازی آمیخته بازاریابی تکیه کنند.

این پتانسیل را دارد که به سرعت هزاران مدل کسب و کار و مشتری محور تولید کند که تأثیرات غیرمستقیم و مستقیم سرمایه گذاری های بازاریابی را با استفاده از سطح بخش مشتری و داده های مشتری به تصویر می کشد.

با شناسایی ارتباطات در سفر خریدار برای هر مشتری هدف خاص، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیمات آگاهانه بگیرند و نتایج را به طور کامل اجرا کنند، که منجر به میلیون‌ها دلار ارزش افزوده می‌شود.

تجزیه و تحلیل تقسیم بندی مشتری در تجارت استفاده می شود

تکنیک های تجزیه و تحلیل پیشرفته همراه با هوش مصنوعی پیشرفته می تواند نقش مهمی در تقسیم بندی بازی کند.

ابزارهای مختلف تجزیه و تحلیل تقسیم‌بندی مشتری اطلاعات مفیدی را تولید می‌کنند که توسط کسب‌وکارها برای گروه‌های هدف با پیام‌های مرتبط، از جمله استراتژی‌های تبلیغاتی و بازاریابی و جذابیت‌های مرتبط استفاده می‌شود.

به گفته Rod Fontecilla، که تا مارس 2024 مدیر ارشد نوآوری و شریک در مشاوره Guidehouse بود، “این توانایی تقسیم مشتریان به شما امکان می دهد انتخاب کنید که کجا می خواهید پول خود را سرمایه گذاری کنید.”

متخصصان بازاریابی بیشتر با آن آشنا هستند تجزیه و تحلیل بخش بندی مشتریاما سازمان های اجتماعی، خیریه و سیاسی و توسعه دهندگان محصول نیز از تقسیم بندی استفاده می کنند.

روش خوشه‌بندی معروف k-means از الگوریتم‌های ML برای تقسیم مشاهدات به خوشه‌ها استفاده می‌کند. تحلیلگران داده تعداد بخش ها یا خوشه های مورد استفاده در طبقه بندی را تعیین می کنند.

به گفته خاتر، “این صرفاً فرآیندی است برای تقسیم بندی مشتریان با ویژگی های مشابه” و با توجه به اینکه این الگوریتم دلایلی را بررسی نمی کند که چرا یک شرکت می خواهد خوشه ایجاد کند.

خاتر می‌گوید تحلیلگران از تکنیک دیگری به نام مدل‌سازی شبیه به هم استفاده می‌کنند که در آن الگوریتم‌های ML می‌توانند کاربران را بر اساس جمعیت‌شناسی یک گروه شناخته‌شده مانند کاربران تجاری فعلی شناسایی و طبقه‌بندی کنند.

کسب‌وکارها از تکنیک‌های بهینه‌سازی تقسیم‌بندی مشتری برای شناسایی مشتریان بالقوه و مخاطبان خاص که شبیه مشتریان فعلی آنها هستند، استفاده می‌کنند.

اگرچه الگوریتم‌ها از نظر استراتژی‌های تقسیم‌بندی یکسان نیستند، کارشناسان می‌گویند که مدل‌های تقسیم‌بندی، احتمالاتی هستند تا قطعی.

خوشه ها در تجزیه و تحلیل تقسیم بندی بر اساس سطح شباهت بین دو یا چند مجموعه داده طبقه بندی می شوند، نه بر اساس تطابق دقیق.

تقسیم بندی در مقابل شخصی سازی: کدام بهتر است؟

برای شخصی سازی مناسب، بازاریابان نیاز به بخش بندی دارند. تجزیه و تحلیل تقسیم بندی مشتری ابزاری حیاتی برای پرداختن به نقاط درد خاص و دستیابی به ROI بالاتر است.

به گفته Fonteciala، اکثر شرکت‌ها فضای داده‌ای لازم برای سفارشی‌سازی کامل را ندارند، و همچنین حاضر نیستند برای توان محاسباتی لازم هزینه کنند.

تقسیم‌بندی مقیاس‌پذیرتر از شخصی‌سازی است، و تقسیم‌بندی نتایج بهتری را ارائه می‌دهد که ROI را به شرکت‌ها ارائه می‌کند که توسط هوشمندی فعال شده و با مجموعه داده‌های با کیفیت ترکیب شود.

در صورتی که کاربران داده های جمعیتی را به اشتراک بگذارند، ممکن است علاقه خود را به خدمات یا محصولات مشابه از دست بدهند.

اگر شرکت‌ها و بازاریابان مفاهیم شخصی‌سازی و تقسیم‌بندی و تفاوت‌های بین آن‌ها را کاملاً درک کنند، می‌توانند از طریق این استراتژی‌ها یک تجربه شخصی‌سازی شده را به مشتریان ایده‌آل خود ارائه دهند.

به گفته گری کوتوورتس، مدیر ارشد داده و تجزیه و تحلیل، Dun & Bradstreet برای حمایت از بازاریابی، فروش و سایر فعالیت ها به تقسیم بندی وابسته است.

با استفاده از تجزیه و تحلیل، تیم ها می توانند پیام ها و کمپین هایی را با درجه شخصی سازی مناسب برای مخاطبان هدف ایجاد کنند.

بازاریابان با در نظر گرفتن شخصی سازی و تقسیم بندی به عنوان رویکردهای بازاریابی رقیب، اشتباه بزرگی مرتکب می شوند.

به عنوان مثال، برای بازاریابان معمول است که شخصی‌سازی را شامل شیوه‌های ریشه‌دار بدانند که بر ضربات گسترده‌تر تقسیم‌بندی غلبه می‌کند.

بخش بندی به بازاریابان اطلاع می دهد که آیا باید در مرحله اولیه مشتریان را هدف قرار دهند یا خیر. بنابراین، ابتدا باید قبل از سفارشی سازی ظاهر شود.

چه زمانی از بخش بندی در کسب و کار استفاده کنیم؟

در مراحل اولیه یک کمپین، بازاریابان باید یک استراتژی تقسیم بندی را اجرا کنند.

هنگامی که تیم‌های بازاریابی داده‌های بیشتری را جمع‌آوری کردند و داستانی درباره بخش‌های خود تشکیل دادند، می‌توانند یک کمپین سفارشی‌سازی محتوا ایجاد کنند.

چه زمانی از شخصی سازی در تجارت استفاده کنیم؟

هدف مشتری همیشه یکسان نیست و هر بار که با برند تماس پیدا می کند تغییر می کند. قصد آنها در طول یک تعامل ثابت نخواهد بود.

بنابراین، همراه با بخش‌بندی، بازاریابان نیز باید درک کنند که مشتریان به چه چیزی نیاز دارند.

بازاریابان باید منطق مبتنی بر قانون را برای در نظر گرفتن نقاط مختلف داده برای شناسایی قصد مشتری پیاده کنند.

شخصی سازی باید هر بار که افراد با یک برند درگیر می شوند، صرف نظر از محتوا یا پلتفرم، اتفاق بیفتد.

بنابراین، تقسیم بندی یا شخصی سازی: کدام بهتر است؟ سوالی برای پاسخ دادن به آن آسان نیست.

این دو استراتژی در محیط‌های خرده‌فروشی ترکیبی و دیجیتال بهتر عمل می‌کنند زیرا بازاریابان می‌توانند مشتریان را با ارتباط عمیق با آنها تحت تأثیر قرار دهند.

بخش‌بندی به بازاریابان اجازه می‌دهد تا برای گروه‌های مخاطب مرتبط محتوا تولید کنند، در حالی که شخصی‌سازی به معنای نگاه عمیق‌تر به هر فرد در یک بخش است.

علاوه بر این، حفظ تعادل بین این دو استراتژی به منظور بهینه سازی استراتژی ایمیل بر عهده کسب و کار است.

چگونه از تجزیه و تحلیل تقسیم بندی مشتری برای ایجاد ارزش استفاده کنیم؟

اگر کسب‌وکار پس از شناسایی بخش‌ها بر اساس اهداف کسب‌وکار، اقدام مناسبی انجام ندهد، تجزیه و تحلیل تقسیم‌بندی مشتری، ارزش کمی دارد یا اصلاً ارزش ندارد.

به گفته خاطر، “تحلیل تقسیم بندی را می توان با درک هدف تجاری انجام داد.”

خاتر اضافه کرد که کسب‌وکارها می‌توانند از نتیجه تجزیه و تحلیل بخش‌بندی خود برای یافتن مشتریانی که ممکن است مایل به ماندن نیستند استفاده کنند و با پیام‌های تبلیغاتی به آنها دسترسی پیدا کنند تا آنها را حفظ کنند و در نتیجه از ریزش آنها بکاهند.

نتایج تجزیه و تحلیل می تواند توسط شرکت ها برای بهبود حفظ مشتری یا به دست آوردن چشم اندازهای جدید مورد استفاده قرار گیرد.

تکامل تقسیم بندی با GenAI، Advanced Analytics و AI

GenAI، AI و تجزیه و تحلیل پیشرفته می توانند ارزش بیشتری را به تقسیم بندی مشتریان اضافه کنند.

برای مثال، اتوماسیون و ابزارهای هوشمند، جمع‌آوری داده‌ها را از مکانیسم‌های بازخورد مشتری و نظرسنجی‌های مشتری و تجزیه و تحلیل جمعیت‌شناسی همراه با روند خرید افزایش می‌دهند.

به گفته Fontechilla، هوش مصنوعی می تواند گروه های دقیق تر و دقیق تری ایجاد کند. سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی قابلیت‌های بیشتری برای شناسایی آخرین روندها در بین مشتریان دارند.

نتیجه گیری

تقسیم بندی علم موشک نیست. بنابراین، شرکت ها برای رشد در محیط رقابتی امروز، فرآیند تقسیم بندی را طی می کنند. اکثر شرکت‌ها تصمیم گرفته‌اند که داده‌های کافی را برای نظارت بر معیارهای فروش، بازاریابی و ارتباط با مشتری ادغام کنند.

از طریق تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته همراه با بخش‌بندی، کسب‌وکارها می‌توانند بازارهایی را شناسایی کرده و آنها را به بازارهای وفادار به برند تبدیل کنند.