「B2B企業におけるAIを活用した顧客セグメンテーションの実現：ロードマップ」
「ビューティー＆ファッション業界におけるAIを活用した顧客セグメンテーションの実現：成功への道」
ノースカロライナを拠点とするIngersoll Randは、世界有数のコングロマリットの1つです。同社は、圧縮空気システム、HVACソリューション、科学研究所や貨物輸送業など、多様な産業に対応する先端技術製品など、複数の事業分野を誇っています。また、175を超える国々に展開しており、主にB2Bセグメントで事業を展開しています。
それを考慮に入れると、彼らの全ての顧客を満足させるのはどれほど複雑であるか想像できます。それがIngersoll RandがAIを利用して顧客をより良く理解するために頼った理由です。
AIを活用して広範で多様な顧客基盤をセグメント化することで、同社はオープン率、クリック率、およびコンバージョン率などのKPIが大幅に向上したターゲットキャンペーンを作成することができました。これらのキャンペーンは地域ごとにセグメント化されたもの、事業のタイプや規模ごとにセグメント化されたもの、そしてそれら全ての組み合わせでセグメント化されたものなど、さまざまな方法で分けられていました。これにより、同社のリーダーたちは、以前開発する時間をかけなかった独自のセグメントが存在することを理解しました。実際、AIがなければ、これらのセグメントの存在に気づかなかったかもしれません。
Ingersoll Randの成功は、すべての経営者が理解する必要があることを示しています。現在の競争の激しい状況では、顧客を理解することが重要です。製品やサービスに満足していないか、自社の製品やサービスを提供している別の会社のオファーに簡単に乗り換える可能性がある顧客はたくさんいます。
顧客の期待を十分に理解するために、適切なセグメントに分ける必要があります。そのようにして、共通の特性、行動、および嗜好を確実に知ることができます。これらのセグメントに基づいて、的確なマーケティングキャンペーンや個別の商品提供を作成することで、コンバージョン率を大幅に向上させることができます。
人工知能（AI）や機械学習（ML）などの技術を採用することで、企業は顧客セグメンテーションの取り組みを強化することができます。ただし、すべての技術革新と同様に、戦略的に採用する必要があります。
それを実現するためのガイドです。
顧客セグメンテーションの重要性とAIの役割
基本的に、AIは私たちの偏見や従来のセグメンテーション方法を超えて助けてくれることができます。データのみでセグメンテーションプロセスが実行されるため、私たちは考えつかなかった顧客セグメントについて学ぶことができ、顧客について独自の情報を明らかにすることができます。
さらに説明するために、以下の例を見てみましょう。
農業機器と資材に特化した会社が製品提供を拡大することを目指しています。新しい製品が関連していることを確認するために、会社はセグメンテーションを実施しています。
過去には、地理的な位置に基づいて顧客を分類するという従来の手法に依存しており、同一地域の農家は共通のニーズを持つという前提に基づいてカテゴリ分けを行っていました。たとえば、アメリカ中西部の農場間で共通していると見なす特徴に焦点を当てたトラクターを宣伝していました。
しかし、AIを導入することで、地理的なセグメンテーションは適切ではないことが分かりました。購買履歴、農場の規模、栽培している作物の種類、使用している灌漑方法、技術の採用率、自動化率など、包括的なデータを収集し、AIアルゴリズムに分析させることで、農場の規模が農家の購買判断に最も影響を与える要素の1つであることが企業は把握しました。それは明らかなことかもしれませんが、より大規模な農場を持つ農家と、より小規模な敷地を持つ農家は異なるニーズを持っています。しかし、農業機器会社のリーダーたちは、依然として地理的なセグメンテーションで販売を行うことに固執しており、自らではこのプロセスを変えることはありませんでした。しかし、最適な結果をもたらしていないにも関わらずです。
それでは、このプロセスをどのように実行するのでしょうか？
顧客セグメンテーションの異なるアプローチ
顧客セグメンテーションアプローチに適用するモデルを決定するために考慮すべき項目は次の通りです：
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利用可能なデータは何ですか？つまり、私たちは何を知っていますか？
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ビジネスの目標は何ですか？
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私たちは顧客について何を知っていますか？
これに基づいて、教師なしモデル、教師ありモデル、または混合アプローチを適用することができます。
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教師なし（K-Meansクラスタリング、DBSCAN、GMM）：このモデルは事前に定義されたラベルやトレーニングデータに依存せず、最適なセグメントをゼロから計算します。教師なしアルゴリズムを適用できるのは以下の場合です：
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具体的なセグメントがない場合、特にAIセグメンテーションを初めて適用する場合や、以前にトレーニングされたデータセットがない場合
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急速に変化する顧客基盤を持つ動的なビジネスで、新しいセグメントを特定したい場合
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- 監督学習（回帰モデル、意思決定木、ランダムフォレスト）：これはラベル付きのトレーニングデータセットがある場合に適用できます。例えば、以前のセグメンテーションやドメイン知識から得られたものです。監督学習モデルは新たな顧客やセグメントがはっきりしない顧客にも適用できます
混合アプローチでは、非監督学習を使用してセグメントを特定し、それらのセグメントをラベルとして使用して監督モデルをトレーニングすることが組み合わせられます。このトレーニング済みモデルは新たな顧客を分類するために使用したり、データが不完全な顧客にセグメントを作成するために使用することができます。
無作為抽出なしで混合アプローチを適用する際は注意が必要です。データが完全である顧客のみを選択する場合、おそらくより忠実な顧客が選ばれる可能性が高くなりますが、これは全体のグループを公正に表したものではないかもしれません。これにより、バイアスのある選択が行われ、それらのバイアスはAIに伝達されることになります。
課題とよくある間違い
AIには課題もあります。私の経験から、これらは学習の際に遭遇する可能性が高い障害の一部です。
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明確なセグメンテーション：多くの企業はセグメンテーションの目的が明確ではありません。目的がない場合、AIを利用したプロセスは効果的になりません。そのような場合、主に質的データがある場合は、人間による従来のアプローチの方が良い結果を得る可能性があります。顧客数が少ない場合も同様です。
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データ品質：AIが出力する結果の品質は、システムに与えるデータの品質によって決まります。したがって、データが正確でない場合、セグメンテーションも正確ではありません。
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倫理的考慮：モデルに敏感なデータや基準を含めないように注意してください。これは多くの企業が犯した間違いであり、それによってお金や評判を失ってしまいました。例えば、アメリカの住宅ローン会社は、人種的プロファイリングを行っているとの告発を受けています。
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CRMの準備度：MLはまだ新しい技術であるため、多くの顧客関係管理（CRM）システムはそれに対応していません。そのため、セグメントをビジネスの運用（マーケティングキャンペーン、接点、セールストラテジー）に適切に統合するには追加の作業が必要です。オーナーはしばしばすぐに飛びついて、関連するプロセスを考慮に入れずに取り組みますが、これはAIを活用しようとする際に問題が生じる原因となります。
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従業員のトレーニング：従業員はAIセグメンテーションのアプローチを完全に理解できるようにさらなるトレーニングを受ける必要があります。また、AIの結果が彼らの直感と矛盾する可能性があるため、抵抗を感じることもあるでしょう。信頼の障壁を乗り越えるために、いくつかのポジティブなアプリケーションの事例を示し、AIを責任を持って使用してください。
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セグメントの品質：従来のセグメンテーションと同様に、MLモデルから得られるセグメントは主要な基準を満たし、検証される必要があります：
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実行可能
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安定
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十分なサイズ
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差別化
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ドメイン知識と解釈：ビジネスの知識を統合し、適切に管理することは、データの準備からモデルの結果の検証に至るまで非常に重要です。また、完璧な機械学習モデルでも100％の正確性を提供するわけではありません。ここで、ドメインの専門知識が必要となりますし、AIと人間が協力することが非常に重要です。よく見かける別の間違いは、意思決定者がすべてをAIに委任し、その提案を疑問視せずに盲目的に実装することです。これは望ましくない結果につながる可能性が高いです。また、最終的に私たちは人間であり、データを解釈する際にバイアスが存在することを忘れてはいけません。このようなことを認識することで、潜在的な誤りに弱くなることができます。
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モデルの更新：顧客のベースがダイナミックであるか、カスタマー経過率が高い場合は、顧客の行動や好みが変化することがよくあります。したがって、モデルを定期的に更新し、古いセグメントに依存しないようにする必要があります。
AIによる顧客セグメンテーションのステップバイステップガイド
今、あなたは課題を認識したので、AIを実装し、顧客セグメンテーションプロセスに成功裏に統合するためのステップバイステップのガイドをご紹介します。
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セグメンテーションの目標を定義する。これには、顧客を分類するための異なる基準の理解が含まれます。ここでも、AIによって生成された洞察と、あなた自身の専門家としての視点の両方を必要とします。一緒に、新しい顧客セグメントを見つけ出し、マーケティングキャンペーンをカスタマイズしてより良い結果を実現することができます。
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データの利用が保証されていること：AIが包括的な顧客データにアクセスできるようにし、データが不完全な場合は、処理方法を見つけます。混合モデリング手法を使用する方法があります。前に言ったように、AIが作業をするためのデータが良い結果を生み出すだけです。
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データの制限を処理：データが限られている場合は、顧客データベースからランダムなサンプルを選択し、追加のデータを収集します。その後、最大の結果を得るために混合アプローチを適用します。
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モデリング手法を選択し、得られたデータに選択したモデルを適用します。
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最適なセグメント数を選択します：最適なセグメント数を計算するための様々な技術があります。最もポピュラーなものはエルボールルールとギャップ分析です。
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セグメントの差別化基準を理解し、結果を解釈する：顧客を識別するための主要な変数は何ですか？彼らの認識は何であり、どのように市場に向けてマーケティングすることができますか？セグメンテーションプロセスが機能するために、モデルの正確性を検証した後、異なるセグメントを見直し、そのセグメントを駆動する変数がビジネスモデルに適切に適用されているかどうかを判断する必要があります。
最後に、適切なセグメンテーションの視覚化リソースとして、私は平行座標を適用して、4つのセグメントを特定します：高価値のショッパー、予算のショッパー、テクノロジー愛好家、そして時々のショッパーです。月間支出や購入頻度などのカテゴリを各セグメントごとに測定し、これによって私は顧客をより良く理解することができます。
最後の考え
ご説明したように、AIを活用した顧客セグメンテーションは、B2B企業が顧客が誰なのかとその意思決定の背後にある要因をより明確に把握するのに役立ちます。この情報を持っていれば、パーソナライズされたキャンペーンや体験を作り上げ、顧客にさらなる価値を提供することができます。
このガイドで示されたロードマップに従うことで、AIアルゴリズムを活用してビジネスのセグメンテーションプロセスを向上させ、成長を促進するデータに基づいた意思決定を行うことができます。それによって、顧客満足度のKPIを向上させ、顧客とのより良いつながりとブランドへの固いロイヤルティ感を育むことができます。
これはB2Bの世界においてますます重要であり、特にハイテク製品にとっては重要です。なぜなら、顧客のニーズは急速に変化し、技術的な期待も急速に進化しているからです。顧客を適切にセグメント化することは、優れた製品を提供するか、関連する製品-市場適合性を達成できないものの違いを生み出すことがあります。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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