At segmentere sine kunder - eller for offentlige organisationers vedkommende sine borgere - har længe været standard.
Man skal ikke henvende sin marketingskampagne på samme måde til kvinder og mænd, men differentiere sine låneprodukter efter kundernes indkomst og formentlig håndtere opkald fra unge og ældre borgere forskelligt for at de begge oplever god service.
Metode 1: K-means clustering
Traditionelt ser man på langsomt varierende stamoplysninger om personerne som for eksempel køn, alder, og uddannelse.
Derpå grupperes disse enten med forretningsregler eller med statistiske metoder.
Hvis man anvender statistisk metoder som for eksempel K-means clustering til at lave segmenteringer på denne måde, kan man finde grupper i data, der ligner hinanden.
Men der opstår af og til en udfordring, når man vender tilbage med resultatet til forretningsbrugeren:
Minimum én person i lokalet vil sige noget i stil med "Det kan vist ikke passe, at alder skal opdeles ved 38 år. Måske burde vi opdele ved 35 år i stedet?"
Statistikken finder resultatet, så det er optimalt ud fra en bestemt måde at måle segmenteringen, men dette mål er ofte meget teknisk og ikke i stand til at gøre tilstrækkeligt indtryk på forretningsbrugeren.
Samtidig er denne segmentering jo på godt og ondt generel og ikke tilpasset i forhold til en bestemt forretningsproces, type af marketingskampagne eller serviceområde, hvor den enkelte kunde kan tænkes at agere forskelligt.
Alternativet er at anvende prædiktive modeller (aka supervised models).
En prædiktiv model indeholder ikke kun inputvariable som ved K-means clustering-eksemplet, men også output. Det kan være respons på reklame, beløb i en indsamling eller en restance, som kunden skylder.
Med prædiktive modeller er der hovedsagligt to måder at segmentere:
Metode 2: Statistiske beslutningstræer
Beslutningstræer er en data mining-teknik, der finder grupper i data, der har særligt høj- eller lav sandsynlighed for at agere på en bestemt måde.
Disse grupper kan ses som segmenter, og de er klart og entydigt definerede med if-then-agtige regler, og de kan derfor let formidles til kolleger uden statistisk baggrund. Samtidig kan de håndtere både ikke-lineære egenskaber og krydseffekter i data.
Metode 3: Inddeling af output fra en prædiktiv model
Brug en hvilken som helst prædiktiv model (lineær/logistisk regression, beslutningstræ, kernelmetode eller neuralt netværk) og inddel output i et antal bånd.
Disse bånd ses som segmenter, der er meget nøje tilpasset anvendelsen.
Denne tilgang ses meget anvendt i kreditscoring og har den fordel, at den er uafhængig af det konkrete modelvalg.
Står og du og overvejer at lave en segmentering af dine kunder, så husk at stille dig selv disse spørgsmål:
1) Formål: Ved du helt præcist, konkret og lavpraktisk, hvad du ønsker at opnå med segmenteringen?
2) Bredde eller fokus: Har du besluttet dig for, om segmenteringen skal være specifik for et forretningsområde eller tværgående for hele din virksomhed?
3) Data: Har du data der muliggør at finde den segmentering du ønsker dig? Og har du data der gør det muligt at anvende den på kunderne når du har brug for det?
Hvis du kan svare "ja" er det bare at komme i gang.
Læs også: I gang med virksomhedsdata - har du data, der er gode nok til prædiktive modeller?
