تقسیم‌بندی مشتریان مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت تلکام

   در بازار مبتنی بر داده‌ امروزی، شرکت‌ها باید تاکتیک‌های مختلفی را اجرا کنند تا اطمینان حاصل کنند که تلاش‌هایشان بیهوده نخواهد بود. کلید تمام تلاش‌های بازاریابی داده‌های جمع‌آوری‌شده از مصرف‌کنندگان است. مدیریت، درک و بکارگیری این داده‌ها برای خلق ارزش و تصمیم‌گیری با استفاده از هوش مصنوعی موضوع اساسی است که شرکت‌ها باید به آن توجه ویژه داشته باشند. در ادامه مباحث کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه خدمات و تعامل هوشمند با مشتریان، در این بخش، به تقسیم‌بندی مشتریان مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت تلکام می‌پردازیم. در ادامه، اهمیت تقسیم‌بندی مشتری در صنعت تلکام، دو نمونه از شرکت‌های مخابراتی که از تقسیم‌بندی مشتری استفاده می‌کنند و مزایای استفاده از یادگیری ماشین برای تقسیم‌بندی مشتری ارائه می‌شود.

   هر مشتری با مشتری دیگر متفاوت است، بنابراین استفاده از یک رویکرد واحد برای برخورد با مشتریان مختلف کارساز نخواهد بود. تقسیم‌بندی مشتری(Customer Segmentation) فرآیند تقسیم مشتریان به بخش‌های مجزا بر اساس ویژگی‌ها یا رفتارهای مشترک مانند روان‌شناختی(مانند: سبک‌زندگی، ارزش‌ها، علایق و سرگرمی‌ها)، جمعیت‌شناختی(مانند: سن، سطح‌درآمد، سطح تحصیلات)، جغرافیایی(مانند: منطقه‌زبانی، شهر، مسافت)، رفتاری(مانند: عادات خرید، نحوه بازدید از صفحات، تاریخچه خرید)، ارزشی(بخش‌بندی مشتریان بر اساس ارزشی که به شرکت اضافه می‌کنند و یا درآمد بالقوّه‌ای که می‌توان از آن‌ها استفاده نمود) و مبتنی بر نیاز است.

     تقسیم‌بندی مشتری نقش مهمی در صنعت تلکام دارد. به طوریکه به شرکت‌های مخابراتی اجازه می‌دهد تا مشتریان خود را بهتر بشناسند و با بکارگیری استراتژی و تاکتیک‌های مناسب، تلاش‌های بازاریابی، فروش و خدمات خود را متناسب با نیازهای خاص هر بخش انجام دهند. به عنوان مثال، انجام تبلیغات هدفمند و ارسال پیام‎های هدفمند برای مشتریان بالقوّه‌ای که پس از فرایند تقسیم‌بندی مشتری شناسایی شده‌اند. بنابراین، شرکت‌های مخابراتی که از تقسیم‌بندی مشتری استفاده می‌کنند می‌توانند تجربه، رضایت و وفاداری مشتری را بهبود دهند، نیازهای مشتریان خود را بهتر بفهمند، نسبت به رقبا وضعیت بهتری داشته باشند، خدمات شخصی‌تری را ارائه دهند، منابع خود را به صورت بهینه تخصیص دهند، فرصت‌های جدیدی از بازار را شناسایی کنند و در نتیجه، درآمد خود را افزایش دهند.

    به عنوان مثال، شرکت AT&T از تقسیم‌بندی مشتریان به عنوان یک استراتژی اساسی در زمینه‌های مختلف استفاده می‌کند. این موضوع شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، جمعیت‌شناسی، رفتارشناسی و الگوهای مصرف برای ایجاد پروفایل‌های جامع مشتری است. این پروفایل‌ها شرکت را قادر می‌سازد تا بینشی در مورد نیازها و ترجیحات منحصر به فرد بخش‌های مختلف مشتریان به دست آورد و تصمیمات آگاهانه بگیرد. شرکت Verizon با استفاده از هوش مصنوعی و در نظر گرفتن جمعیت‌شناسی، علایق و سابقه مرور (Browsing History) مشتریان تبلیغات شخصی‌سازی‌شده و به موقع به مشتریان ارائه می‌دهد که منجر به افزایش ۱۵ درصدی درآمد تبلیغاتی شده است.

     یکی از روش‌های مهم و موثر برای خودکارسازی فرآیند تقسیم‌بندی مشتری یادگیری ماشین است که در این زمینه الگوریتم‌های زیاد و متنوعی موجود است که می‌توان از آن‌ها استفاده نمود. بعضی از این الگوریتم‌ها عبارتند از: خوشه‌بندی، درخت تصمیم، شبکه عصبی و یادگیری قانون وابستگی(Association rule learning).

مزایای استفاده از یادگیری ماشین برای تقسیم‌بندی مشتری:

• یکی از مزایای کلیدی استفاده از یادگیری ماشین برای تقسیم‌بندی مشتری، توانایی آن در پردازش حجم وسیعی از داده‌ها به صورت بلادرنگ است. این موضوع به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا به سرعت روندها و الگوهای جدید در رفتار مشتریان را شناسایی کنند.
• این الگوریتم‌ها می‌توانند روابط و ساختارهای پنهانی را از داده استخراج کنند که ممکن است برای تحلیلگران انسانی آشکار نباشد. بنابراین، به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا تصمیمات بازاریابی آگاهانه‌تری بگیرند.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به طور مداوم یاد بگیرند، در طول زمان بهبود یابند و تصویر دقیق‌تری از رفتار مشتری ارائه دهند.
• تجزیه و تحلیل دستی‌ داده‌ها فرآیندی زمان بر و مستعد خطا است به ویژه هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ. مزیت دیگر استفاده از یادگیری ماشین برای تقسیم‌بندی مشتریان این است که نیاز به این نوع از تجزیه و تحلیل را از بین می‌برد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها را خودکار کنند و نتایج دقیق‌تر و مطمئن‌تری را برای شرکت‌ها فراهم کنند.

References

[۱]www.chicagotech.com/blog/what-is-customer-segmentation-in-telecom-industry-benefits

[۲] www.forbes.com/advisor/business/customer-segmentation

[۳]medium.com/@futureanalytica/find-out-how-ai-based-and-data-science-solutions-enable-and-comprehend-customer-behaviour-and

[۴] webengage.com/blog/personalization-strategies-in-telecom

[۵] www.javatpoint.com/customer-segmentation-using-machine-learning