Czym jest segmentacja klientów i czemu służy?
Każdy klient różni się od pozostałych, zatem jedna, taka sama strategia kierowana do wszystkich nie zadziała. Segmentacja, czyli wyłonienie wśród ogółu klientów łączących ich zachowań z przeszłości i podzielenie na grupy, pomoże lepiej zrozumieć potrzeby klientów oraz dopasować do nich adekwatne działania. Taki proces wymaga jednak sporej ilości danych oraz ich przeanalizowania. Dziś, dzięki sztucznej inteligencji taką analizę możemy przeprowadzić w mgnieniu oka. Efektem jest jasna rekomendacja, jakie działania będą najbardziej skuteczne dla konkretnej grupy klientów.
Mówię tutaj o narzędziu opracowanym przez naszych ekspertów, ClusterSense. Jest to platforma oparta na sztucznej inteligencji, która analizuje dane dotyczące zachowań zakupowych. Dzięki zaawansowanym algorytmom jest w stanie dokładnie posegmentować punkty sprzedaży detalicznej na podstawie danych zakupowych.
Jak dokładnie to narzędzie pomaga dostosować oferty i działania promocyjne do tych segmentów?
Algorytmy uczenia maszynowego analizują historię zakupów w każdym punkcie sprzedaży danego klienta i na tej podstawie tworzą segmentację. Analiza może opierać się na danych zakupowych z faktur, na podstawie których narzędzie generuje segmenty klientów o podobnych zachowaniach zakupowych. Może to dotyczyć marki, kategorii, podkategorii lub jakiejkolwiek innej cechy. Oprócz tego ClusterSense może „wyłapać” wzorce zachowań oparte o konkretne produkty, czyli SKU. Tak wygenerowane segmenty oraz wzorce można opisać, przeanalizować następnie w narzędziach typu aplikacje Business Intelligence i wyeksportować do własnego systemu w postaci zestawu plików.
Aby firma mogła w pełni wykorzystywać możliwości, jakie dają tego typu narzędzia, zapewne musi być już na jakimś etapie cyfrowej dojrzałości. Co powinna taka firma posiadać, jakie narzędzia, aby mogła myśleć o zaawansowanej segmentacji klientów przy użyciu sztucznej inteligencji?
Oczywiście potrzebne są dane, które są w tym wypadku podstawą. To one będą poddane analizie i to na ich podstawie otrzymamy informacje, które będą wsparciem w podejmowaniu decyzji. Najwięcej mogą zyskać klienci korzystający z narzędzi analitycznych wspierających procesy sprzedażowe typu SFA (Sales Force Automation), z którym można takie narzędzie zintegrować. Na podstawie wyników segmentacji można przygotować personalizowane oferty dopasowane do potrzeb w poszczególnych segmentach. Na bazie analizy zachowań klientów, czyli zamówień z przeszłości, możemy szybko uzyskać gotowe listy produktów, które powinny być objęte działaniami promocyjnymi. Jak wiadomo, polski konsument bardzo lubi promocje. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, specjaliści od trade marketingu mogą skuteczniej planować swoje działania promocyjne.
Co, oprócz usprawnienia analizy, może zyskać przedstawiciel handlowy dzięki automatyzacji segmentacji klientów?
Z punktu widzenia handlowca wyniki segmentacji pozwalają dokładnie zrozumieć potrzeby i preferencje klienta. Na bazie danych otrzymuje on pełny obraz sytuacji, uzupełniony o podział i przynależność partnerów do segmentów. Na platformie przedstawiciel handlowy widzi nie tylko historię współpracy z klientem. Na bazie wykrytych różnic w zamówieniach u klientów, którzy powinni zachowywać się podobnie, handlowiec otrzymuje również podpowiedzi dotyczące potencjału poszczególnych klientów. W zamówieniu przygotowanym na bazie takiej rekomendacji handlowcy mogą lepiej trafiać w oczekiwania klientów i skuteczniej promować nowe produkty. To wszystko przekłada się na wzrost sprzedaży oraz budowanie lojalności klientów, którzy są zadowoleni z faktu, że sprzedawca od razu trafia w ich preferencje.
Jak ta segmentacja wygląda w praktyce?
Automatyczna segmentacja pozwala odkryć klientów, którzy preferują sprzedaż określonego asortymentu, np. produkty ekonomiczne czy wyroby premium. Wzorce zachowań w połączeniu z wygenerowanym podziałem pozwalają na przygotowanie promocji dopasowanych do poszczególnych segmentów. Specjalista ds. trade marketingu uzyskuje dokładną podpowiedź, jakie elementy powinien wykorzystać w ofercie, aby była ona skuteczna.
Przedstawiciel handlowy może również skorzystać z rekomendacji produktów, które nie są kupowane przez tego klienta, ale są popularne w segmencie do którego należy. Rekomendacje dotyczące produktów, które klient powinien mieć u siebie, pozwalają budować i rozszerzać dystrybucję.
Rekomendacje mogą pomóc także w kontekście sezonowości, związanej z określonymi momentami w kalendarzu, jak pory roku czy święta, które mocno wpływają na popyt na różne artykuły. Dzięki nim z odpowiednim wyprzedzeniem można uzyskać informację, co będzie się w najbliższym czasie sprzedawało, a co niekoniecznie. Te rekomendacje mogą mieć formę podpowiedzi w zamówieniu, ale mogą mieć również formę gotowego koszyka.
Czy każdy przedstawiciel handlowy może z takiego narzędzia korzystać? Czy są do tego konieczne jakieś szczególne umiejętności?
Nasza platforma nie tylko nie wymaga szczególnych umiejętności, ale nawet pomaga w pracy handlowcom, którzy nie mają doświadczenia. Cały proces tworzenia rekomendacji jest uniezależniony od umiejętności sprzedaży danego przedstawiciela handlowego oraz jego doświadczenia. System opiera swoje rekomendacje na faktach, na rzeczywistych danych dotyczących wcześniejszej współpracy, dzięki czemu oferta jest optymalnie dopasowana dla danego punktu sprzedaży.
Dodam że w naszych testach okazało się, że nowi przedstawiciele, którzy przejęli zadania poprzedniego handlowca, bardzo doceniają te podpowiedzi, bo otrzymują w nich wiedzę która dotychczas zostawała w głowie poprzednika. Jest to niezwykle cenne, bo może dotyczyć relacji czy preferencji w danym punkcie sprzedaży.
Co zatem daje segmentacja klientów przy wsparciu AI?
Zwiększa efektywność przedstawicieli niezależnie od poziomu ich umiejętności i doświadczenia, co jednocześnie ułatwia onboarding nowych pracowników. Dzięki temu można zachować ciągłość poziomu sprzedaży w momencie kiedy zespół sprzedaży przechodzi jakieś zmiany.
W szerszym ujęciu wpływa pozytywnie na ogół dystrybucji numerycznej. ClusterSense może dostarczyć przedstawicielom handlowym cenne dane na temat zachowań i preferencji klientów w danym obszarze. Dzięki temu są oni w stanie dopasować swoje działania do potrzeb konkretnych segmentów klientów, co może znacznie zwiększyć skuteczność.
Dla przykładu – w systemie Emigo mamy rekomendacje, takiej jak „klient powinien mieć u siebie” czy „nowości dla klienta”. Obie te rekomendacje opierają się o wyniki segmentacji i są automatyczne budowanie na potrzeby zamówienia konkretnego klienta. Mówiąc w skrócie, jest to lista pozycji, które klient potencjalnie może kupić.
Na podstawie podobieństw zachowań oraz podpowiedzi wynikających z różnic w ramach segmentu przygotowywane jest zamówienie. Wiedza na temat tego, co inni kupują, może być wykorzystana do zwiększenia wyników sprzedażowych.
Jaka jest rzeczywista skuteczność takiej segmentacji?
Przeprowadziliśmy eksperyment, w ramach którego podzieliliśmy klientów na grupy. Pierwsza otrzymała ofertę dopasowaną, a druga nie. Efektem było trzykrotne zwiększenie wartości zakupów w tym segmencie, który otrzymał ofertę dopasowaną do preferencji. To pokazuje, że warto zadbać o właściwe dopasowanie do segmentów oferty. Szkoda wysiłku na oferowanie wszystkim czegoś, na co zdecyduje się tylko niewielka część.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w ClusterSense sprawia że to, co niedawno zajmowało nam mnóstwo czasu, odbywa się w mgnieniu oka. Algorytmy widzą coraz więcej danych, coraz więcej potrafią przeanalizować. Chodzi również o takie informacje, które człowiekowi mogą umknąć.
Producenci, właściciele hurtowni czy sieci handlowe dzięki automatycznej segmentacji opartej o zaawansowane narzędzia analityczne mogą poprawić wyniki sprzedaży i poprawić doświadczenia zakupowe klientów.
