Как ИИ расширяет возможности сегментации клиентов в CRM
Сегментация в CRM эволюционирует: становится глубже, точнее и детальнее.
Есть традиционные подходы — делить клиентскую базу по индустриям, выручке, ABC-анализу, периодичности заказов (RFM), уровню лояльности, количеству и составу оборудования. Замечаю, что появляются новые возможности и новые подходы.
Использование искусственного интеллекта позволяет автоматически собирать для ICP (портрета идеального клиента) критически важную информацию, которую раньше было слишком сложно и трудозатратно собирать и заполнять вручную.
В своей практике я встречаю интересные варианты такой неочевидной сегментации в B2B.
Вот несколько примеров: — Компания является прямым клиентом или посредником (чтобы автоматически отсекать нецелевых). — Торгуется ли продукция производителя на маркетплейсах. — Сколько касс используется в розничной точке (например, фильтр «строго больше двух»). — Информационный фон: были ли в СМИ упоминания об авариях или проверках на объектах компании.
Возможности аналитики начинают выходить за рамки базовых полей. А какие неочевидные варианты сегментации встречались в вашей практике? Делитесь в комментах!