La Market Segmentation è uno degli strumenti fondamentali della strategia aziendale. Le aziende segmentano i clienti per capire le loro preferenze, gestire le relazioni e le interazioni, migliorare l’offerta con prodotti e servizi mirati e valutare i rischi. Tecniche di Market Segmentation sono usate praticamente in ogni settore, dalla comunicazione media al manifatturiero, dalla vendita al dettaglio ai servizi per aziende. Tuttavia, oggi le imprese sono ancora vincolate alla segmentazione statica, realizzata con mezzi tradizionali, spesso poco tempestivi o basati su modelli poco affidabili.
Le tecniche di segmentazione del mercato tradizionali, infatti, richiedono lunghe analisi, che rendono i segmenti creati poco rappresentativi, in particolare nel mercato attuale in cui gli scenari cambiano con tempestività. D’altro canto, semplificare (e banalizzare) le analisi per comprimere i tempi porta a suddivisioni del pubblico poco precise, che di fatto inficiano lo sforzo e rendono le operazioni successive poco efficienti. Considerando che uno degli scopi della Market Segmentation è proprio quello di ridurre gli sprechi nelle campagne di marketing, non è difficile capire come questa strada non sia quella da percorrere.
Il Machine Learning è alleato dell’analisi
Abbiamo accennato come gestire la Market Segmentation in modo tradizionale sia un compito complesso e sfidante, anche e soprattutto dal punto di vista del tempo necessario per raccogliere ed elaborare i dati. Un compito in cui può essere di grande aiuto il Machine Learning.
Il Machine Learning, infatti, è un insieme di algoritmi basati sull’intelligenza artificiale. Fra i compiti principali per cui è possibile sfruttarlo c’è proprio la capacità di rilevare regolarità statistiche nei dati. Gli algoritmi di Machine Learning possono processare in modo rapido ed efficace i dati raccolti sui clienti, sui prospect e sui lead e restituire in tempi brevi una Market Segmentation accurata e tempestiva.
In questo modo, gli output forniti possono diventare uno strumento utilissimo per gli analisti del marketing, per individuare quei segmenti che analisi manuale, esperienza e intuizione non possono identificare.
Il primo e indispensabile passaggio per potersi avvantaggiare di un sistema di Market Segmentation basato sul Machine Learning è quello di disporre di una piattaforma di gestione affidabile, in grado di raccogliere e gestire in modo razionale il maggior numero possibile di dati. Il contesto ideale è quello di un ERP come SAP S/4HANA che fornisca gli strumenti di analisi necessari per le fasi preliminari e successive alla segmentazione da parte dell’algoritmo
Algoritmi per Market Segmentation
Oggi il Machine Learning, spesso definito impropriamente Intelligenza Artificiale, è un tema piuttosto diffuso, e probabilmente ne abbiamo già colto alcuni cenni. Quello che è importante sapere è che esistono diversi algoritmi, ciascuno per compiti specifici. Per quanto riguarda la Market Segmentation, è universalmente riconosciuta la validità degli algoritmi chiamati K-means clustering. Si tratta di algoritmi senza supervisione, tutto sommato relativamente semplici, il cui compito è quello di organizzare i dati in cluster con il criterio della maggiore similitudine.
Questo tipo di algoritmo prevede, in fase di training, la possibilità di stabilire il numero di gruppi in cui si vuole che i dati vengano raccolti. Si tratta della parte più critica del processo, ma una volta formati gli operatori, i risultati che questa tecnica è in grado di portare sono notevoli.
Nell’ambiente SAP è possibile utilizzare gli algoritmi K-means clustering all’interno dell’ambiente PAL (Predictive Analysis Library) e sono sfruttabili anche attraverso la REST API, per l’interfacciamento con soluzioni di analisi proprietarie o di terze parti. Il vantaggio principale di disporre di una libreria interna di machine learning per la Market Segmentation, tuttavia, consiste nella possibilità di gestire l’intero processo dall’interno del database, eliminando i costi e gli overhead dovuti a esportazioni e interfacciamenti.
