AI-B2B: Tham khảo toàn diện phân khúc khách hàng ứng dụng AI

Tác giả: Veronika Nuretdinova

Ngày 17 tháng 10 năm 2023

Có trụ sở tại Bắc Carolina, Ingersoll Rand là một trong những tập đoàn hàng đầu trên thế giới. Công ty này có một số dòng sản phẩm kinh doanh, bao gồm hệ thống khí nén, giải pháp HVAC, và các sản phẩm công nghệ tiên tiến phục vụ cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau, như các phòng thí nghiệm khoa học và các công ty vận chuyển hàng hóa. Ingersoll Rand cũng có mặt tại hơn 175 quốc gia, hoạt động chủ yếu trong phân khúc B2B.

Với điều đó trong tâm trí, dễ hiểu là có thể phức tạp để đáp ứng tất cả khách hàng của họ, đó là lý do tại sao Ingersoll Rand đã áp dụng Trí tuệ Nhân tạo để hiểu họ tốt hơn.

Bằng cách tận dụng Trí tuệ Nhân tạo để phân đoạn cơ sở khách hàng rộng lớn và đa dạng của họ, công ty đã tạo ra các chiến dịch tùy chỉnh mà đã thực hiện tốt hơn đối với các chỉ số KPI như tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp chuột và tỷ lệ chuyển đổi. Một số trong những chiến dịch này được phân đoạn theo địa lý, trong khi một số khác theo loại hoặc kích thước doanh nghiệp, và còn có các chiến dịch kết hợp cả ba. Điều này đã giúp lãnh đạo công ty hiểu rằng họ có một số phân đoạn độc đáo mà họ trước đây chưa dành thời gian phát triển. Trên thực tế, nếu không có Trí tuệ Nhân tạo, họ có thể không nhận ra sự tồn tại của những phân đoạn này.

Thành công của Ingersoll Rand cho thấy điều mà tất cả các nhà lãnh đạo kinh doanh phải hiểu. Cảnh quan hiện nay cạnh tranh quá mạnh, do đó, việc hiểu khách hàng của bạn rất quan trọng. Khách hàng không cảm thấy được chú ý hoặc không được đáp ứng nhu cầu bằng sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn có thể dễ dàng bị thuyết phục chuyển sang lựa chọn của một công ty đối thủ.

Để cải thiện cơ hội hiểu rõ hơn những gì khách hàng của bạn mong đợi, bạn phải chia họ thành các phân đoạn thích hợp, vì chỉ cách đó bạn sẽ biết chắc chắn những đặc điểm, hành vi và sở thích chung của họ là gì. Dựa trên các phân đoạn này, bạn có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị tùy chỉnh và các sản phẩm cá nhân hóa, từ đó tăng cao tỷ lệ chuyển đổi.

Bằng cách áp dụng công nghệ như Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML), các công ty có thể thúc đẩy nỗ lực phân đoạn khách hàng của họ. Tuy nhiên, giống như tất cả các đổi mới công nghệ, chúng cần được áp dụng một cách chiến lược.

Dưới đây là một hướng dẫn để giúp bạn thực hiện điều đó.

Tại sao phân đoạn khách hàng quan trọng và làm thế nào Trí tuệ Nhân tạo có thể giúp?

Cơ bản, Trí tuệ Nhân tạo có thể giúp chúng ta vượt qua những định kiến và phương pháp phân đoạn truyền thống của chúng ta. Bởi vì quá trình phân đoạn dựa chỉ vào dữ liệu, chúng ta có thể tìm hiểu về các phân đoạn khách hàng mà chúng ta chưa từng nghĩ đến, và điều này đưa ra thông tin độc đáo về khách hàng của chúng ta.

Để minh họa rõ hơn, hãy xem ví dụ sau.

Một công ty chuyên về thiết bị và cung cấp cho nông nghiệp đang muốn mở rộng danh mục sản phẩm của mình. Công ty đang tiến hành phân đoạn để đảm bảo rằng các sản phẩm mới là phù hợp.

Trong quá khứ, doanh nghiệp dựa vào một phương pháp phân đoạn truyền thống, chia khách hàng theo vị trí địa lý, dựa trên giả định cơ bản rằng những người nông dân cùng khu vực sẽ có những nhu cầu tương tự. Ví dụ, họ sẽ quảng cáo một chiếc máy kéo tập trung vào các tính năng mà họ thấy là chung điểm giữa các trang trại ở Miền Tây nước Mỹ, như điều kiện thời tiết.

Tuy nhiên, sau khi áp dụng Trí tuệ Nhân tạo, công ty nhận ra rằng phân đoạn địa lý không phải là cách tiếp cận đúng. Bằng cách thu thập dữ liệu mở rộng (bao gồm lịch sử mua sắm, kích thước trang trại, loại cây trồng, phương pháp tưới tiêu, sự áp dụng công nghệ, tỷ lệ tự động hóa và nhiều hơn nữa), và để các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo phân tích nó, công ty đã phát hiện rằng kích thước trang trại là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định mua của nông dân. Có vẻ như điều này là rất rõ ràng: nông dân có trang trại lớn có nhu cầu khác biệt so với những người có trang trại nhỏ. Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo của công ty thiết bị nông nghiệp vẫn giữ nguyên phương pháp phân đoạn dựa trên địa lý, và nếu chỉ có họ, họ có thể không bao giờ thay đổi quy trình này, mặc dù nó không mang lại kết quả tốt nhất.

Sau khi nêu rõ điều này, làm thế nào chúng ta có thể thực hiện quy trình này?

Các phương pháp tiếp cận khách hàng khác nhau Để xác định mô hình nào nên áp dụng vào phương pháp phân đoạn khách hàng của bạn, bạn cần xem xét:

1. Dữ liệu bạn có sẵn là gì? Nói cách khác, bạn biết gì?
2. Mục tiêu kinh doanh của tôi là gì?
3. Tôi biết gì về khách hàng của mình?

Dựa trên điều này, bạn có thể áp dụng mô hình không giám sát, mô hình giám sát hoặc tuân thủ phương pháp kết hợp.

• Không giám sát (phân cụm K-Means, DBSCAN, GMM): Mô hình này không phụ thuộc vào các nhãn được xác định trước và dữ liệu đào tạo, mà thay vào đó tính toán các phân đoạn tối ưu từ đầu. Bạn có thể áp dụng các thuật toán không giám sát:
  • Khi bạn không có các phân đoạn cụ thể trong tâm trí, đặc biệt khi bạn áp dụng phân đoạn bằng Trí tuệ Nhân tạo lần đầu và không có bộ dữ liệu được đào tạo trước đó.
  • Khi bạn có một doanh nghiệp đang hoạt động mạnh với cơ sở khách hàng thay đổi nhanh chóng và bạn muốn xác định các phân đoạn mới.

Học máy giám sát (mô hình hồi quy, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên): Chúng ta có thể áp dụng phương pháp này nếu chúng ta có một tập dữ liệu huấn luyện đã được gán nhãn, ví dụ từ phân đoạn trước đó hoặc kiến thức trong lĩnh vực. Mô hình học máy giám sát có thể được áp dụng cho khách hàng mới hoặc khách hàng mà phân đoạn chưa rõ ràng.

Phương pháp kết hợp sử dụng học máy không giám sát để xác định các phân đoạn sau đó áp dụng các phân đoạn này như nhãn để đào tạo mô hình giám sát. Mô hình đã được đào tạo này có thể được sử dụng để phân loại khách hàng mới hoặc để tạo ra một phân đoạn cho các khách hàng mà chúng ta không có dữ liệu hoàn chỉnh.

Hãy cẩn thận khi áp dụng phương pháp kết hợp mà không sử dụng mẫu ngẫu nhiên. Nếu bạn chỉ chọn những khách hàng mà bạn có dữ liệu đầy đủ, thì có lẽ bạn sẽ chọn những khách hàng trung thành hơn, điều này có thể không phản ánh một cách công bằng toàn bộ nhóm. Điều này sẽ dẫn đến việc chọn mẫu không công bằng, và những định kiến này sẽ chỉ được truyền vào Trí tuệ Nhân tạo.

Thách thức và những sai lầm phổ biến

Trí tuệ Nhân tạo không phải là một giải pháp hoàn hảo và cũng đầy thách thức. Dựa trên kinh nghiệm của tôi, dưới đây là một số rào cản mà bạn có thể gặp phải khi bạn học cách thống trị lĩnh vực này.

• Phân đoạn rõ ràng: Nhiều công ty không rõ ràng về lý do họ đang phân đoạn. Thiếu mục tiêu này, quá trình chạy bằng Trí tuệ Nhân tạo sẽ khó để hiệu quả. Trong những trường hợp như vậy, một phương pháp truyền thống do con người thực hiện có thể hoạt động tốt hơn, đặc biệt nếu bạn chủ yếu có dữ liệu chất lượng. Tương tự, nếu bạn chỉ có một số lượng nhỏ khách hàng.
• Chất lượng dữ liệu: Chất lượng kết quả do Trí tuệ Nhân tạo đưa ra chỉ tốt như chất lượng dữ liệu bạn cung cấp cho hệ thống. Do đó, nếu dữ liệu của bạn không chính xác, phân đoạn của bạn cũng sẽ không chính xác.
• Xem xét vấn đề đạo đức: Đảm bảo rằng bạn không bao gồm dữ liệu và tiêu chí nhạy cảm vào mô hình. Điều này là một sai lầm mà nhiều công ty đã mắc phải, và nó đã khiến họ mất cả tiền và danh prestiže. Ví dụ, tại Mỹ, các công ty tín dụng bất động sản đã bị chỉ trích vì sử dụng thuật toán Trí tuệ Nhân tạo bị nghi ngờ có yếu tố định tội dựa trên chủng tộc.
• Sự sẵn sàng của CRM: Bởi vì Học máy là một công nghệ mới nổi, nhiều hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) không được trang bị để xử lý nó. Do đó, việc tích hợp các phân đoạn vào hoạt động kinh doanh (chiến dịch tiếp thị, các điểm tiếp xúc, chiến lược bán hàng) đòi hỏi công việc bổ sung. Nhiều lần, chủ sở hữu nhảy vào mà không xem xét tất cả các quy trình liên quan, và điều này gây ra khó khăn khi cố gắng tận dụng Trí tuệ Nhân tạo.

Đào tạo nhân viên: Nhân viên cần được đào tạo thêm để họ có thể hiểu rõ hoàn toàn các phương pháp phân đoạn bằng Trí tuệ Nhân tạo. Ngoài ra, có khả năng bạn sẽ gặp phản đối vì kết quả của Trí tuệ Nhân tạo có thể mâu thuẫn với trực giác của họ. Để vượt qua rào cản về sự tin tưởng, hãy trình bày một số ứng dụng tích cực của nó và sử dụng Trí tuệ Nhân tạo một cách có trách nhiệm.

Chất lượng phân đoạn: Tương tự như phân đoạn truyền thống, các phân đoạn bạn nhận từ mô hình Học máy nên đáp ứng các tiêu chí quan trọng và được xác minh:

• • Có thể thực hiện
  • Ổn định
  • Đủ lớn
  • Có thể phân biệt

• Kiến thức trong lĩnh vực và sự giải thích: Tích hợp và quản lý đủ kiến thức về doanh nghiệp của bạn rất quan trọng ở mọi bước, từ việc chuẩn bị dữ liệu đến việc xác minh kết quả của mô hình. Hãy nhớ rằng ngay cả một mô hình Học máy hoàn hảo cũng sẽ không đưa ra độ chính xác 100%. Đây là nơi cần đến kiến thức trong lĩnh vực của bạn, và điều này rất quan trọng để Trí tuệ Nhân tạo và con người cùng làm việc. Một sai lầm khác mà tôi thường xem là những người ra quyết định ủy quyền mọi thứ cho Trí tuệ Nhân tạo và thực hiện các đề xuất của nó mà không đặt thêm câu hỏi. Điều này có khả năng dẫn đến kết quả không mong muốn. Hãy nhớ rằng cuối cùng chúng ta vẫn là con người, và định kiến của chúng ta vẫn hiện diện khi giải thích dữ liệu. Việc nhận thức điều này có thể giúp chúng ta ít dễ bị tổn thất do những sai lầm tiềm ẩn.
• Cập nhật mô hình: Nếu bạn có một cơ sở khách hàng đang thay đổi hoặc có tỷ lệ nghỉ việc cao, hành vi và sở thích của khách hàng thường thay đổi. Do đó, hãy đảm bảo rằng bạn cập nhật mô hình thường xuyên và không dựa vào các phân đoạn lỗi thời.

Hướng dẫn từng bước để phân đoạn khách hàng bằng Trí tuệ Nhân tạo

Bây giờ bạn đã nhận thức về các thách thức, dưới đây là hướng dẫn từng bước để giúp bạn triển khai Trí tuệ Nhân tạo và tích hợp nó một cách thành công vào quy trình phân đoạn khách hàng của bạn.

1. Xác định mục tiêu phân đoạn: Điều này bao gồm việc hiểu rõ các tiêu chí khác nhau dưới đây mà bạn sẽ phân loại khách hàng của mình. Tại đây, một lần nữa, cả những thông tin được tạo ra bởi Trí tuệ Nhân tạo và góc nhìn của bạn như một chuyên gia trong lĩnh vực là cần thiết. Cùng nhau, bạn sẽ khám phá ra các phân đoạn khách hàng mới và có thể tùy chỉnh các chiến dịch tiếp thị của bạn để đạt được kết quả tốt hơn.
2. Đảm bảo sẵn có dữ liệu: Đảm bảo rằng Trí tuệ Nhân tạo có quyền truy cập vào dữ liệu khách hàng toàn diện hoặc nếu dữ liệu của bạn không đầy đủ, hãy tìm cách xử lý nó. Một cách để làm điều này có thể là sử dụng phương pháp kết hợp mô hình hóa. Chúng tôi đã nói điều này trước đó, nhưng không bao giờ đủ lần nói: Kết quả chỉ tốt như dữ liệu mà Trí tuệ Nhân tạo có để làm việc.
3. Xử lý các hạn chế về dữ liệu: Nếu bạn có dữ liệu hạn chế, hãy chọn một mẫu ngẫu nhiên từ cơ sở dữ liệu của khách hàng và thu thập thêm dữ liệu từ họ. Sau đó, áp dụng phương pháp kết hợp để tối ưu hóa kết quả của bạn.
4. Chọn phương pháp mô hình hóa và áp dụng mô hình đã chọn vào dữ liệu thu thập được
5. Lựa chọn số lượng phân đoạn tối ưu: Có nhiều kỹ thuật để tính toán số lượng phân đoạn tối ưu. Các kỹ thuật phổ biến nhất là quy tắc Elbow và phân tích khoảng trống (gap analysis).
6. Hiểu rõ các tiêu chí phân biệt của các phân đoạn và giải thích kết quả: Những biến quan trọng là gì mà bạn sẽ dùng để xác định khách hàng của bạn? Cảm nhận của họ là gì, và cách họ có thể được tiếp thị? Để quy trình phân đoạn hoạt động, sau khi xác minh độ chính xác của mô hình, bạn cần xem xét các phân đoạn khác nhau và xác định xem các biến động động của các phân đoạn có áp dụng đủ cho mô hình kinh doanh của bạn không.

Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, là một nguồn tài nguyên để hiển thị phân đoạn một cách thích hợp, tôi sử dụng đồ thị song song, trong đó tôi xác định bốn phân đoạn: những người mua hàng có giá trị cao, những người mua hàng ngân sách, những người đam mê công nghệ và những người mua hàng cơ hội. Tôi đo lường các danh mục như chi tiêu hàng tháng và tần suất mua sắm cho mỗi phân đoạn này vì điều này giúp tôi hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.

Thay lời kết

Như chúng ta đã thảo luận, phân đoạn khách hàng bằng Trí tuệ Nhân tạo có thể giúp các công ty B2B có cái nhìn rõ ràng hơn về khách hàng của họ và những yếu tố ảnh hưởng đằng sau quyết định của họ. Khi bạn có thông tin này, bạn có thể tận dụng nó để tạo ra các chiến dịch và trải nghiệm cá nhân hóa mà mang lại giá trị cao hơn cho khách hàng của bạn.

Bằng cách tuân theo lộ trình được đề cập trong hướng dẫn này, bạn có thể tận dụng các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo để tăng cường quy trình phân đoạn kinh doanh của bạn và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thúc đẩy sự phát triển và tăng cường các KPI về sự hài lòng của khách hàng, thúc đẩy mối quan hệ tốt hơn với khách hàng của bạn và một cảm giác mạnh mẽ về lòng trung thành đối với thương hiệu của bạn.

Điều này ngày càng quan trọng trong thế giới B2B, đặc biệt đối với các sản phẩm công nghệ cao, vì nhu cầu của khách hàng thay đổi nhanh chóng và kỳ vọng về công nghệ đang phát triển nhanh chóng. Phân đoạn khách hàng một cách đúng đắn có thể làm sự khác biệt giữa việc cung cấp một sản phẩm xuất sắc và một sản phẩm không đạt được sự phù hợp thị trường sản phẩm cần.