聚类，预测建模和机器学习，新一代客户细分工具的“好”与“坏”| 勺海译文
发布时间：2024/05/09 00:00 浏览：613
作者：ED LORENZINI, SCOTT CHASE
来源：quirks.com
案例1-Citron Clothing：通过高级客户细分技术进行战略扩张：Case study 1: Strategic expansion through advanced customer segmentation – Citron Clothing
公司简介 Company profile
Citron Clothing成立于1992年，是一家著名的女装零售商，为客户提供“能穿在身上的艺术品”。
Citron Clothing的产品经由美国西部的实体精品店（physical boutiques）、在线销售（online sales）和精选百货商店（select department stores）销售。
目标 Objective
Citron Clothing想提高其在线可见度（visibility），并使其产品范围多样化。它打算利用对现有客户的零售、服装和配饰趋势的数据驱动洞察来指导其扩张战略。
挑战 Challenge
Citron必须面对的一个产品方向决策是：
它应该进军女性小码服装领域还是进军时尚配饰行业呢？
要做出明智的决定，就需要对消费者有全面的洞察。
解决方案 Solution
Citron利用消费者数据细分工具来开发消费心理特征（psychographic profiles），并鉴别了10,000个现有在线客户的购买行为。
这一过程显示，其核心市场人口为中高收入的婴儿潮一代女性（Boomer women），她们的兴趣涵盖时尚、艺术、美食、国内旅游和慈善事业。这一人群更喜欢时尚珠宝、配饰、奢侈品和皮具，而小码服装的吸引力对她们较低。
利用这些洞察，Citron战略性地扩展了珠宝和配饰产品线，放弃投资小码服装、节省时间和金钱。
此外，Citron还利用先进的客户细分技术来触达目标人群中的新客户。它执行了一项全面的营销战略，包括电子邮件直销、社交媒体推广和地域扩张。
结果 Results
细分工具为 Citron 的产品确定了一个有着50万美国客户的潜在市场。
有针对性的电子邮件和社交媒体营销活动大大超过了以往的获客活动，取得了四倍的业绩。
案例 2-Angi：通过目标客户参与提升营销响应度Case study 2: Enhancing marketing response through targeted customer engagement – Angi
公司简介 Company profile
Angi 的前身是 Angie's List，是美国的一个家庭服务平台。
该平台由安吉-希克斯（Angie Hicks）和威廉-S-奥斯特勒（William S. Oesterle）于 1995 年创立。
在该平台上，客户可以自行寻找承包商进行有偿家装服务。平台的服务价值主要在于提供客户评价，帮助潜在客户做出明智决定。
目标 Objective
Angi的目标是将营销重点放在最有价值的客户以及可能会提供评论的客户身上。
Angi发现，只有一小部分用户提供过评论，因此需要努力提高这一比例。
挑战 Challenge
Angi最初的解决方案是每月给20,000 名曾经使用过其服务的客户打电话，鼓励他们写评论。
然而，这种方法成本高昂，而且只增加了约5%的评论。
Angi需要一种策略来提高电话的响应率。
解决方案Solution
Angi 借助客户数据细分工具来分析过去写过评论的人。
它在该平台上生成了一份细分报告和一个独特的模型，并利用该模型确定了20,000名高潜力评论者，将每月的电话集中在这一群体上，而不是随机拨打。
结果 Results
转向针对目标客户拨打电话后，响应度获得了增长，从5%提升到30%。
效果的提升完全归功于客户数据细分工具所提供的洞察。
案例3-Temes Consulting：利用大数据将新车买家吸引到经销商处Case study 3: Leveraging big data to drive new car buyers to dealerships – Temes Consulting
公司简介 Company profile
Temes Consulting是一家营销公司，为菲亚特·克莱斯勒（Fiat Chrysler）、福特（Ford）和丰田（Toyota）等新车制造商提供服务。
该公司的目标是在新车型发布和重大促销活动中提升经销商的访客量。
为实现这一目标，该公司运用客户数据细分工具，分析社会计量数据（consumer sociometric）和汽车注册数据。
目标 Objective
识别潜在买家，并为他们匹配理想的汽车和报价。
挑战 Challenge
购买新车是普通消费者最大的投资之一。然而，对于制造商和经销商来说，在特定时间识别特定汽车市场的客户是一项艰巨的任务。
解决方案 Solution
Temes 使用客户数据细分工具为每种品牌和车型建立了人口、心理特征和财务模型。它能够为现存的每辆车甚至其他经销商所有的竞争车型都建立理想的客户档案。
此外，它还将这些档案与经销商行驶里程（driving distance of the dealership，译者注：一辆车加满油或充满电后行驶的最大里程）内现有车主的租赁和贷款到期数据相结合。
这样，Temes 就可以开发高度个性化的电话销售、直邮和社交活动，向符合条件的买家提供符合其需求的汽车，使经销商的销售顾问能够专注于达成交易。
结果 Results
通过整合每个美国家庭的社会计量和消费心理数据，以及现有的1.25 亿辆汽车的所有权信息，Temes 获得了所有美国人的汽车购买习惯和偏好洞察。
这些洞察被运用到汽车促销的全渠道个性化营销活动中。
结果，Temes 在一年内将经销商的买家访客量提高了317%。
各司其职Play their part
就像交响乐一样，行为数据解读的各个组成部分都需要各司其职，才能创造出一个和谐的整体。
聚类 Clustering
就像指挥家在管弦乐队中识别相似的音调一样，聚类根据共同的属性对数据点进行分组。
在客户细分中，这种技术可以识别出具有相似行为、需求或偏好的客户群体。
预测建模 Predictive modeling
这项技术是数据解读的水晶球。
利用历史数据，预测建模可以预测未来的行为——这是制定有针对性的营销活动或个性化产品推荐的无价之宝。
机器学习 Machine learning
作为众多技术中的翘楚，机器学习算法是从数据中学习，并随着时间能不断迭代提升其性能的大师。它们善于揭示可能在传统分析技术难以发现的复杂模式和关系。
掌握数据解读是有效利用行为数据的关键一环。通过部署聚类、预测建模和机器学习等技术，企业可以发掘出具有可行性的洞察，来指导战略并促进增长。
此外，通过将行为数据与高级细分和数据解读相结合，企业可以丰富其客户价值主张，优化其营销投资回报率，并保持竞争优势。
数据的效用不仅在于收集什么数据，还在于如何解读和应用数据——将原始数据转化为战略资产。
当下的挑战Presents challenges
客户细分技术在带来诸多好处的同时，也面临一定的挑战。
洞察的质量在很大程度上取决于所收集数据的准确性和完整性。不准确或不完整的数据会导致误导性结果，严重影响业务决策。
此外，企业需要迅速适应不断变化的消费者行为，尤其是在新冠疫情等事件发生后。定期更新模型对于确保细分策略的相关项至关重要。
实施高级的客户细分还需要大量的技术与人才投资。这一要求可能会给小企业带来巨大挑战，从而有可能导致市场出现数字鸿沟。
围绕客户细分技术的争论主要是如何在个性化和隐私之间取得适当的平衡。
在这种技术的推动下，个性化营销大大提升了客户体验和参与度。
然而，尽管企业正在努力设立适当的边界，人们对数据收集范围的担忧依然存在。随着消费者越来越关注自己的数字足迹（网络痕迹），对个人数据的更多透明度和控制的需求也在不断增加。
除了隐私问题，人工智能和机器学习用于客户细分时，伦理方面的考量也会存在。
越来越多的人担心，这些技术可能会强化数据中现有的偏见，从而可能导致不公平或歧视性的做法。
因此，企业需要确保其算法是透明、公平且包容的。
应对监管变化Brace for regulatory changes
客户细分技术在市场研究领域的未来展现出美好的前景。
技术进步表明，实时细分、预测建模和超个性化（hyper-personalization）将成为标准做法。
然而，企业必须做好准备应对有关数据隐私和道德规范的监管变化。在数据收集实践中优先考虑透明度和知情权，除此之外，确保技术使用的公平性和包容性也将至关重要。
采用这项技术的潜在好处远远超过了这些挑战。通过详细了解客户行为，企业可以量身定制提高业绩和客户满意度的战略，从而在数字时代获得竞争优势并推动可持续增长。