Segmentacja klientów z AI. Jak zwiększyć sprzedaż w aplikacji mobilnej dzięki sztucznej inteligencji?

Z segmentacją użytkowników jest jak z wizytą w ulubionym butiku, gdzie obsługa proponuje dokładnie takie koszulki czy buty, które pasują do Twojego stylu. Nie musisz za wiele mówić – oni i tak wiedzą, co Ci się spodoba.

Wyobraź sobie, że Twoja aplikacja zna typowe zachowania i preferencje każdego użytkownika, dostosowując do niego oferty i treści. Efekt? Wyższa konwersja i więcej zadowolonych klientów. To możliwe dzięki segmentacji klientów opartej na sztucznej inteligencji.

Poznaj strategie, które pozwolą Ci wykorzystać AI, aby proponować rozwiązania lepiej dopasowane do użytkowników Twojej aplikacji mCommerce.

Segmentacja klientów i jej wpływ na zaangażowanie użytkowników

Segmentacja to podział użytkowników na grupy na podstawie jakiegoś wspólnego czynnika. Może to być np. płeć, średnia wartość koszyka, podobne potrzeby czy zachowania np. gotowość do robienia zakupów w wieczornych godzinach albo korzystanie z aplikacji mobilnej zamiast strony www do robienia zamówień.

Segmentacja umożliwia dokładniejszą personalizację, która z kolei odgrywa istotną rolę w aplikacjach mCommerce (mobile eCommerce). Aż 98% liderów uważa, że to właśnie personalizacja będzie stanowić kluczowy element wspierający sukces biznesu w najbliższych latach (źródło: The State of Personalization Report 2024 by Twilio Segment).

Z kolei w badaniu McKinsey & Company 75% klientów przyznało, że odczuwa frustrację, gdy sklep nie oferuje personalizacji. Nie ulega wątpliwości, że podejście firm do tej kwestii ma wpływ na ich rozwój, a segmentacja może pomóc oferować lepsze doświadczenia (UX).

Warto jednak pamiętać, że segmentacja nie zawsze musi wiązać się z personalizacją. Czasem może np. wskazywać na problemy związane z użytecznością. Powiedzmy, że zauważasz, że segment użytkowników po 65 roku życia często porzuca koszyk podczas dokonywania płatności. To sygnał, że coś jest nie tak i należy do zbadać. Być może wynika to z problemów w aplikacji np. zbyt małych liter interfejsu.

Popularne strategie segmentacji użytkowników

Możemy przyjąć różne kryteria podziału klientów na grupy w zależności od potrzeb biznesowych. Jakie są często stosowane strategie segmentacji?

Segmentacja demograficzna

Dokonujesz jej, kierując się danymi demograficznymi. Może to być np. wiek, płeć, wykształcenie czy stan cywilny.

Przykład segmentu: Dużą grupę użytkowników aplikacji sklepu z zabawkami stanowią mamy dzieci do 6 roku życia.

Jak to wykorzystać? Powiadomienia kierowane do tej grupy dotyczą promocji na zabawki i akcesoria dostosowane do wieku ich dzieci.

Segmentacja geograficzna

Ta strategia zakłada, że dzielimy użytkowników w zależności od miejsca, w jakim się znajdują. Może to być np. kraj, miasto lub region.

Przykład segmentu: Księgarnia online sprzedaje książki po śląsku. Użytkownicy mieszkający na Śląsku będą stanowili osobny segment klientów.

Jak to wykorzystać? Powiadomienia kierowane do użytkowników ze Śląska będą tworzone po śląsku, co powinno wywołać pozytywny odzew wśród klientów i zaciekawienie ofertą.

Segmentacja psychograficzna

Kluczem są kwestie psychologiczne np. styl życia, osobowość czy podejście do różnych wartości.

Przykład segmentu: Aplikacja z branży beauty ma dużą grupę użytkowników, którzy sprawdzają, czy produkcja kosmetyków odbywa się bez szkody dla środowiska, a firma nie testuje ich na zwierzętach.

Jak to wykorzystać? Program lojalnościowy pozwala im korzystać ze zniżek do sklepów online z organiczną żywnością i do portalu, gdzie mogą rezerwować pobyty w agroturystyce.

Segmentacja behawioralna

Z tym rodzajem segmentacji masz do czynienia, gdy grupujesz użytkowników, bazując na ich zachowaniu. Możesz np. wykorzystać nawyki zakupowe, sposób wyszukiwania informacji o produktach, częstotliwość korzystania z promocji itd.

Przykład segmentu: Grupa użytkowników, którzy robią zakupy zawsze we wczesnych godzinach, pomiędzy 5.00 a 8.00 rano stanowi odrębny segment klientów.

Jak to wykorzystać? Otrzymują oni powiadomienia wcześniej niż inni użytkownicy, żeby zwiększyć szanse na to, że na nie zareagują i otworzą aplikację.

Są jeszcze inne rodzaje segmentacji, np. technologiczna czy oparta na wartości życiowej klienta (lifetime value). Nie trzeba zresztą ograniczać się tylko do jednego typu segmentacji – można je łączyć, żeby jak najlepiej odpowiadały potrzebom biznesowym.

Np. jeśli masz sklep spożywczy online możesz skupić się na zachowaniu w aplikacji osób, które od niedawna są rodzicami i zależy im na korzystaniu wyłącznie z ekologicznych produktów. W ten sposób łączysz segmentację behawioralną z demograficzną i psychograficzną.

Problemy z segmentacją. Czy twoja firma też je popełnia?

Żeby nie było tak różowo, warto pamiętać, że segmentacja nie zawsze przynosi zyski. Wyniki zależą od tego, czy uda Ci się przeprowadzić ją w prawidłowy sposób.

Na co warto uważać przy tworzeniu grup użytkowników?

Nieznany cel segmentacji

Zanim przejdziesz do podziału użytkowników na segmenty, określ po co to robisz. Jakie cele chcesz przez to osiągnąć? Jakie problemy chcesz dzięki temu rozwiązać? Ustalenie celu segmentacji pozwala określić, jakie dane i informacje będą Ci potrzebne. Jeśli pominiesz ten krok, może się okazać, że poświęcasz budżet i zasoby na śledzenie metryk, które do niczego Cię nie doprowadzą.

Przykładowe cele:

• Chcę zwiększyć zaangażowanie klientów o 10%. Oznacza to, że muszę lepiej poznać segment użytkowników, którzy obecnie są w grupie zaangażowanych. Dzięki temu dowiem się, jakie czynniki wpływają na ich zachowania w aplikacji i skłaniają do podejmowania działań.
• Chcę zmniejszyć liczbę porzuconych koszyków. Oznacza to, że warto przyjrzeć się grupie użytkowników, którzy porzucają koszyki, przeanalizować ich ścieżkę i ustalić, co powoduje rezygnacje z zakupów.

Brak ustalonych priorytetów

Nadmiar szkodzi i dotyczy to także danych. Jeśli tworzysz zbyt wiele segmentów i próbujesz usatysfakcjonować wszystkie grupy jednocześnie, może się okazać, że w rezultacie nie zadowolisz nikogo.

Zastanów się, jakie grupy klientów są najliczniejsze, najbardziej dochodowe albo które mają potencjał, żeby się takimi stać. Wybierz priorytetowe segmenty i miej na uwadze ich potrzeby przy planowaniu nowych działań.

Brak aktualizacji

Pamiętasz, kiedy ostatnio Twój zespół opracowywał segmenty klientów? Jaką masz pewność, że nic się od tamtej pory nie zmieniło?

Może teraz znacząco rośnie grupa osób, które są zaangażowane, ale nic nie kupują? Albo segment złożony z osób, które reagują na powiadomienia stracił nimi zainteresowanie?

Warto regularnie sprawdzać, czy segmenty wyróżnione wcześniej nadal stanowią tak duży procent Twoich użytkowników i czy nie pojawiły się inne grupy, którymi warto się zająć.

Niewłaściwa selekcja segmentów

Czasem zespoły przywiązują zbyt dużą wagę do wieku użytkowników albo wielkości miast, w których żyją, a zapominają o analizie zachowań. Tymczasem nierzadko okazuje się, że wiek nie ma dużego wpływu na sposób korzystania z aplikacji, wybierania metod płatności czy dostawy.

Bardziej liczą się preferencje i zachowania zakupowe – to takie segmenty często są źródłem wartościowych danych. Dlatego tak ważne jest prawidłowe określenie kryteriów doboru segmentów.

Korzyści z segmentacji klientów w dobie AI

Odkąd możemy wykorzystywać sztuczną inteligencję do segmentacji klientów, mamy dostęp do nowych możliwości. Co daje użycie AI?

• Segmentacja klientów jest dokładniejsza i szybsza, nawet gdy obejmuje wiele źródeł danych. Algorytm może przeanalizować dużą ilość informacji i zauważać wzorce, które ciężko zauważyć w inny sposób np. nieoczywiste segmenty użytkowników.
• Większa personalizacja – dzięki dokładniejszej segmentacji Twoje komunikaty i treści będą bardziej odpowiadały preferencjom użytkowników, co powinno zwiększyć sprzedaż.
• Pomoc w interpretacji danych – sztuczna inteligencja pomaga zrozumieć, jak zdobyte informacje przekładają się na działanie biznesu.
• Przewidywanie zachowań – AI analizuje zachowania użytkowników i na tej podstawie wyciąga wnioski dotyczące np. przewidywanych działań użytkowników. Mając taką wiedzę, możesz przeciwdziałać porzuceniom koszyka i z wyprzedzeniem dostosowywać ofertę czy strategię reklamową tak, by zachęcić użytkownika do zakupu.
• Automatyczne ulepszenia – AI może wykorzystać wnioski z analizy segmentów do automatycznej optymalizacji działań albo do formułowania rekomendacji zmian.
• Poprawa UX – lojalność wobec marki powinna wzrosnąć, bo aplikacja będzie im oferować lepsze doświadczenia.
• Aktualne i wyczyszczone dane – sztuczna inteligencja monitoruje zmiany w zachowaniach i preferencjach użytkowników i automatycznie uwzględnia je przy opracowywaniu segmentów klientów. Na dodatek może oczyszczać dane: usuwać duplikaty i wykrywać nieprawidłowości.

Wykorzystanie AI w procesie segmentacji – przykłady

Segmentacja predykcyjna

Sztuczna inteligencja potrafi przewidywać przyszłość. Algorytmy uczenia maszynowego (ML) potrafią przewidywać zachowania użytkowników na podstawie dostępnych danych.

Przykład: AI znajduje segment użytkowników, którzy prawdopodobnie nie przejdą ścieżki checkoutu do końca i nie zrealizują transakcji.

Mając taką wiedzę, możesz przeciwdziałać porzuceniom koszyka i z wyprzedzeniem dostosowywać ofertę czy strategię promocyjną tak, by zachęcić użytkownika do zakupu.

Segmentacja na podstawie preferencji i potrzeb

AI analizuje historię zakupów, przeglądane produkty, historię wyszukiwania i listy ulubionych artykułów. Dodatkowo może też brać pod uwagę np. analizę koszyka. W ten sposób ustala, jakie produkty są często razem kupowane i może je proponować innym klientom.

Przykład: Grupa użytkowników interesuje się artykułami do urządzania wnętrz, często przegląda kategorię mebli i dekoracji do mieszkania.

Tacy użytkownicy z pewnością zainteresują się nową kolekcją mebli, więc można wysłać im powiadomienie informując, że jest już dostępna. Aplikacja może też oferować im specjalne zniżki i proponować konkretne elementy z tej kategorii, komplementarne do tego, co klienci wcześniej kupili.

Segmentacja na podstawie LTV (lifetime value)

Chcesz skupić się na klientach, którzy napędzają sprzedaż w Twoim sklepie? AI może przeanalizować takie dane, jak np. historia zakupów, średnia wartość koszyka i częstotliwość zamówień. Algorytm obliczy wartość życiową klienta (LTV) i przyporządkuje go do odpowiedniego segmentu.

Przykład: Analiza AI sklepu z ubraniami pokazuje, że preferencje klientów należących do grupy, której wartość życiowa jest najwyższa, są często związane z sezonowymi nowościami. Takich potencjalnych klientów interesuje, co nowego pojawiło się w aplikacji, co można nosić od razu, bo pasuje do aktualnych warunków za oknem. Jeśli otrzymują powiadomienia zaraz po pojawieniu się kolekcji w sklepie, są bardziej zainteresowani zakupem.

Podział klientów w oparciu o ich wartość życiową i wiedza o ich preferencjach pozwala obmyślić rozwiązania, które będą jak najlepiej odpowiadały ich potrzebom i skłonią ich do częstego sprawdzania aplikacji.

Z drugiej strony otrzymujesz też dane na temat pozostałych, mniej wartościowych segmentów użytkowników i ich zwyczajów zakupowych. Na tej podstawie możesz opracować strategię, która zachęci ich do większej aktywności w aplikacji.

Segmentacja na podstawie analizy sentymentu

Możesz podzielić użytkowników na grupy pod względem ich emocji i nastawienia do Twoich usług czy produktów. Taka segmentacja jest możliwa dzięki technologii, która pozwala przetwarzać język naturalny (NLP).  Algorytm analizuje wpisy użytkowników np. pytania do produktów i recenzje. Może w ten sposób określić, kto jest nastawiony pozytywnie, negatywnie bądź neutralnie do Twojej oferty.

Przykład: AI wyodrębnia dużą grupę użytkowników, którzy często krytykują podobne elementy związane z ofertą mebli, a ich gotowość do robienia kolejnych zakupów spada.

Jeśli to możliwe, możesz poprawić elementy, które budzą niezadowolenie tej grupy albo zaproponować im produkty z innej kategorii, które powinny ich zainteresować, nie wywołując negatywnych emocji.

Analiza RFM

Z pomocą AI jest też możliwa bardziej złożona segmentacja klientów np. przy wykorzystaniu analizy RFM. Na czym polega ta metoda? Składa się z trzech elementów:

• Recency – to wskaźnik, który grupuje użytkowników w zależności od tego, ile czasu minęło odkąd ostatnio dokonali zakupu. Im mniej czasu minęło, tym łatwiej przyciągnąć klientów z powrotem, bo wciąż pamiętają o Twoim sklepie.
• Frequency – dotyczy częstotliwości, z jaką klient robi zakupy w aplikacji.
• Monetary – wskazuje, ile użytkownik wydaje na zakupy.

W ramach każdej z tych kategorii użytkownicy otrzymują punkty w skali od 1 do 5 w zależności od tego, jakie kryteria ustalisz. Dzięki analizie RFM możesz określić, którzy klienci mają największą wartość dla sklepu, jak często kupują i w jakich odstępach czasu.

Przykład:

• 5 punktów: grupa klientów, którzy kupili produkt w ostatnim tygodniu
• 3 punkty: grupa klientów, którzy ostatnio kupili produkt w zeszłym miesiącu
• 1 punkt: grupa klientów, którzy ostatnio kupili produkt pół roku temu

To spojrzenie na analizę behawioralną połączoną z segmentacją pozwala lepiej planować strategie marketingowe i rozwój aplikacji.

Podsumowanie: rozwój aplikacji z segmentacją wspomaganą AI

Dzięki sztucznej inteligencji segmentacja klientów może być szybsza i dokładniejsza. AI bierze pod uwagę wzorce, które niełatwo zauważyć w inny sposób i pozwala przeprowadzać nawet zaawansowane analizy behawioralne użytkowników.

Na podstawie takiej segmentacji możesz ulepszać kampanie marketingowe, strategię rozwoju aplikacji mobilnej, programu lojalnościowego, oferty i nie tylko.

Segmentacja odbiorców z wykorzystaniem AI pozwala na lepsze zrozumienie klientów, spersonalizowany marketing i zwiększenie sprzedaży.

Chcesz dowiedzieć się, jak AI może pomóc Twojemu sklepowi w aplikacji mobilnej? Skontaktuj się z nami!