שפרו את האסטרטגיה שלכם באמצעות מודלים של למידת מכונה (Machine Learning) הניתנים ליישום מקצה לקצה.
השיטות המסורתיות לפילוח לקוחות מתבססות על שימוש בתכונות כמו ההכנסות של הלקוחות, דמוגרפיה, שלב בחיים, גישה והתנהגות לפילוח קהלי יעד. על פי דו"ח שפורסם לאחרונה על ידי IBM, תכונות אלה מהוות רק 20% מהדאטה ו-80% הנותרים מהנתונים מגיעים ממידע לא מובנה מהאינטרנט שלא היה מנוצל בעבר, כגון תמונות, ערוצי מדיה חברתית, פידים של חדשות, מיילים, כתבי עת, בלוגים, תמונות, קטעי קול וסרטונים. הסתמכות רק על גישת פילוח מסורתית מחמיצה את האפשרות לאיתור הזדמנויות שיווק איכותיות.
סט הקטגוריות המוגבל מצמצם את נפח התובנות המובילות לפעולה (Actionable Insights) שחברה יכולה לבצע על מנת לשרת את לקוחותיה בצורה טובה יותר.
כמו כן, חברות מפספסות אפשרויות נוספות להתאמה אישית (פרסונליזציה) על ידי הגבלת כל לקוח לפלח אחד. במציאות, לקוחות המשתייכים לפלחי שוק שונים עדיין עשויים לחלוק תכונות משותפות. הזדמנויות שיווק חשובות אינן טמונות בפלחים עצמם, אלא בחפיפה בין התכונות שלהם.
קחו לדוגמה שני פלחי לקוחות. הפלח האחד כולל נשים לא נשואות, המתגוררות בבית בבעלותן, בעלות השכלה אקדמאית, מתחת לגיל 45. פלח אחר עשוי לכלול הורים לילדים בגיל בית הספר התיכון, נשואים, בעלי הכנסה בינונית, מאזור רישום של בית ספר מסוים. יכולה להיות תכונה משותפת לשני הסגמנטים כמו קניות באותה חנות, למשל. מאפיין זה עשוי להופיע גם בפלח שלישי של מילניאלס (Millennials) שהם בני מיעוטים המקימים עסק דיגיטלי משלהם. במבט ראשון, ניתן לחשוב שלשלושת פלחי הלקוחות האלה כמעט ואין שום דבר משותף – עד שבודקים זאת מקרוב.
ראיית חפיפה כזו בין פלחי הלקוחות מאפשרת:
- הגדלת ההכנסות מלקוחות בעלי ערך נמוך
- גיבוש אסטרטגיות לצמיחה ולתחזוקה של קבוצות בעלות ערך רב
- איתור לקוחות חדשים
- תכנון מועדוני לקוחות עם התאמה אישית טובה יותר
מודל למידת המכונה (Machine Learning) מאפשר לחשוף דפוסי עניין של לקוחות שאחרת לא ניתן לזהותם בקלות, ומאפשר קידום של הצעות חדשות למספר חשבונות לקוחות.
ערוצי למידת מכונה (Machine Learning) מנוהלים כיום על ידי מדעני נתונים (Data Scientists) שיש להם ידע אודות הפלטפורמות והשפות הדרושות להפעלת אלגוריתמים של למידת מכונה (Machine Learning). כלי BI קיימים אינם תומכים באלגוריתמי Machine Learning מעורבים. מסיבה זו, תובנות מנהלים, תצוגת לוח המחוונים (Dashboards) ויצירות דוחות – מסורבלים.
לקבלת עזרה בהתחלת פרויקט מדע הנתונים שלכם, תנו למומחים שלנו לעזור לכם. צוות מדע הנתונים שלנו יסייעו להנדס פתרונות AI ולסייע לעסק שלכם להוכיח ערך. קבלו את הכישורים, השיטות והכלים הדרושים לכם כדי להתגבר על אימוץ AI וכדי לפתור את האתגרים העסקיים שלכם במהירות.
לפרטים צרו קשר.