Beneficios de la segmentación de clientes con Machine Learning
El marketing exitoso se define como ofrecer el “producto adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado“. Para poder comercializar a los clientes con éxito, es importante clasificarlos en segmentos para que pueda encontrar patrones en su comportamiento. Sin embargo, los especialistas en marketing modernos continúan confiando en su intuición para la segmentación de clientes en lugar de emplear tecnologías como el machine learning.
Entonces, ¿cómo puede el machine learning ayudarlo a segmentar a los clientes de manera eficiente? El machine learning puede acelerar significativamente el proceso de agrupación de clientes en segmentos precisos al analizarlos como conjuntos de datos. Una vez que su máquina “aprende” cómo hacer esto, automáticamente perfilará sus segmentos de clientes con mejor y peor desempeño para una orientación de comportamiento adecuada.
Los beneficios de utilizar métodos de machine learning con análisis de segmentación
La primera lección que debe aprender un especialista en marketing es que no hay dos clientes exactamente iguales. Cada individuo tiene necesidades muy diferentes, con perfiles únicos que se encuentran en múltiples canales. Como especialista en marketing, no puede compartir el mismo contenido en los mismos canales con el mismo sentido de urgencia para todos sus clientes; sería como tratar a un nuevo conocido de la misma manera que trataría a su mejor amigo de más de 10 años.
Si desea crear mensajes de marketing relevantes a los que sus clientes realmente responderían, debe adaptarse a lo que ellos necesitan o prefieren. A esto se le llama segmentación de clientes. Es la práctica de dividir a los clientes de su empresa en grupos que comparten características similares. Básicamente, la segmentación de clientes le permite personalizar las relaciones con sus clientes y garantizar que todos sus esfuerzos de marketing estén dirigidos.
Ahora, es posible que se pregunte cómo entra en juego el machine learning.
El machine learning (ML) es la aplicación de inteligencia artificial para desarrollar programas informáticos que pueden aprender o mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin tener que estar programados para hacerlo. Puede tener machine learning supervisado, donde las reglas y la configuración se pueden ajustar según sus operaciones o el machine learning no supervisado, donde permite que la inteligencia artificial cree los conjuntos de datos y encuentre patrones por sí misma.
Mediante el uso de algoritmos avanzados, el machine learning puede automatizar la segmentación de clientes para encontrar información o agrupaciones significativas que los especialistas en marketing no puedan descubrir por sí mismos. En lugar de analizar manualmente grandes cantidades de datos para buscar patrones, simplemente puede permitir que el programa ML haga la tarea por usted. De esta manera, puede invertir más tiempo en la creación de campañas de marketing más sofisticadas y asegurar nuevas oportunidades comerciales que generen mejores resultados para sus resultados finales.
A continuación, se muestran algunas formas en las que los métodos de machine learning pueden ayudar a mejorar su estrategia de segmentación de clientes:
El machine learning puede gestionar análisis de datos complicados por sí solo.
Los segmentos pueden volverse demasiado amplios y complicados para el manejo humano. Hay demasiados criterios de segmentación que los especialistas en marketing están considerando, como “campaña de correo electrónico abierta”, “miró el producto x pero no compró”, etc., lo cual está muy lejos de la segmentación basada en datos demográficos. El machine learning es altamente escalable y puede clasificar un número y tamaño ilimitados de segmentos. Requiere poca intervención humana o mantenimiento, por lo que puede dedicar más tiempo y recursos a otros lugares.
El machine learning puede encontrar patrones ocultos que un especialista en marketing humano podría no ver.
Los seres humanos tienen sesgos que informan la segmentación de los clientes, lo que puede brindarle una imagen incompleta de la situación. Por ejemplo, puede suponer que la mayoría de los amantes de los videojuegos son hombres jóvenes y descuidar por completo otros segmentos igualmente apasionados.
Con el machine learning, los algoritmos de inteligencia artificial analizarán sus datos sin estos sesgos para que pueda ver quiénes son realmente sus clientes. La tecnología ML puede dar sentido a múltiples dimensiones basadas en la información del cliente y administrar cómo los clientes migran de un segmento a otro a lo largo del tiempo.
El machine learning puede actualizar automáticamente sus segmentos.
En un mercado que cambia rápidamente, permitir que sus segmentos de clientes permanezcan estancados o unidimensionales no lo ayudará a aprovechar y maximizar el valor de cada cliente para su negocio. A medida que el machine learning automatiza el proceso de segmentación, el modelo ML puede refinar constantemente sus definiciones de segmento en función de los resultados de la campaña para que pueda ver los subconjuntos de segmentos que funcionan mejor (o peor) que el resto.
5 pasos para integrar el machine learning en la segmentación de clientes
Para utilizar el machine learning para la segmentación de clientes, deberá analizar los diferentes productos disponibles en el mercado. Existen algunas soluciones CRM y software empaquetado que pueden permitirle adoptar modelos ML para su negocio. Los siguientes pasos son solo uno de los muchos enfoques para hacer esto, aplicando un algoritmo ML sin supervisión con el software Python:
Paso 1: Forme su caso comercial.
Un caso de negocio es lo que llama el propósito de su modelo de deep learning. Sin una meta, los resultados que obtendría serían confusos y desorganizados. En este caso, lo más probable es que desee encontrar el subconjunto de clientes más rentable entre todo su grupo de clientes. Si bien puede abordar esto desde perspectivas demográficas o geográficas, el comportamiento es probablemente el mejor indicador si desea profundizar en los hábitos de gasto de los clientes.
Paso 2: Prepare sus datos.
Para el análisis de datos de máquinas, más datos de aprendizaje significan modelos más precisos. La información sobre sus clientes permitirá que la máquina detecte patrones y tendencias más claros dentro de los conjuntos de datos, aunque esto puede llevar más tiempo. Tiene la opción de entrenar su modelo utilizando datos históricos para acelerar el proceso.
La clasificación de sus datos permitirá que sus clientes se conviertan en su propio segmento, definido por tantos criterios como desee. Puede ver características como la satisfacción del cliente, la tasa de retención o el valor promedio de por vida. Otra característica que quizás desee priorizar son las ventas o el gasto total. Solo asegúrese de que su conjunto de datos esté bien formateado y limpio.
Paso 3: Emplee la agrupación de K-medias.
La agrupación en clústeres de K-means es un método de algoritmo de machine learning no supervisado que puede agrupar puntos de datos similares para descubrir patrones subyacentes. Identifica a sus clientes por característica y los clasifica en grupos de “clústeres” para que tenga tantos segmentos posibles para interpretar.
El algoritmo asignará un punto de datos al centroide más cercano que forma diferentes grupos; un centroide representa el centro de ese grupo. Moverá el punto de datos promedio al centro de cada grupo y verificará la suma de la distancia al cuadrado entre el punto del grupo y cada centro, minimizando la distancia y la inercia de cada grupo. Una vez que los puntos convergen, la iteración se detiene.
Paso 4: Ajuste de su hiperparámetro.
Ajustar su hiperparámetro significa elegir el mejor conjunto de hiperparámetros para el algoritmo de aprendizaje para ayudarlo a encontrar sus grupos de clientes más gratificantes. Esto se hace construyendo diferentes modelos de K-medias con los valores de k establecidos entre 1 y 15 con los valores de inercia correspondientes. Con el método del codo , tendría que elegir el valor k donde la inercia disminuye y se estabiliza más.
Paso 5: Visualización e interpretación de sus datos.
Una vez que haya elegido un valor k, conéctelo al modelo de k-medias para ver cómo se crean los grupos de clientes. Podrá ver su grupo de clientes más favorable y optimizar su enfoque hacia ellos. Encontrar sus segmentos de mejor y peor desempeño le permitirá mejorar los lanzamientos de funciones, crear hojas de ruta de productos y lanzar campañas de marketing específicas que impulsan el crecimiento.
