Wat betreft marktsegmentatie zie ik zelden goed gedocumenteerde gevallen.
Op een eenvoudiger niveau denken we aan klassieke matrices zoals BCG of McKinsey. De daadwerkelijke implementatie van segmentatie is echter veel complexer. In bepaalde contexten benadert dit het gedrag van tensoren: meerdere dimensies, onderlinge afhankelijkheden, verschillende gewichten, temporaliteit en contextuele factoren die de betekenis van de gegevens veranderen, afhankelijk van de geanalyseerde assen.
Denken als een tensor betekent het beoefenen van Modeldenken, dat in wezen een analoge discipline blijft. Er zijn hersenen voor nodig, geen machines.
De uitdagingen zijn zeker multidisciplinair, en dit is waar leidinggevenden onder lijden omdat ze veel tijd besteden aan het compenseren van onvolwassen teams.
Zelfs als bedrijven erin slagen kwantitatieve gegevens uit ERP-, CRM- of sectorrapporten (die vaak schaars of methodologisch kwetsbaar zijn) binnen te halen, moet de verzameling van informatie worden genormaliseerd. Dit proces vereist een reeks aanvullende competenties: statistische kennis, technieken voor het opschonen van gegevens, bemonsteringsconcepten, dimensionale modellering en zelfs systeemlogica om collineariteit en redundantie te voorkomen.
Wanneer ongestructureerde data wordt toegevoegd, worden de uitdagingen nog groter.
Dit omvat alles van meer geavanceerde sentimentanalyses tot kwalitatieve input van veldteams, klantgegevens of informatie verkregen uit externe bronnen. In dit geval beperkt het probleem zich niet alleen tot normalisatie: het gaat om interpretatie, validatie, ruisonderdrukking en omzetting van natuurlijke taal in een structuur die kan interageren met transactionele gegevens. Dit is epistemologisch en niet louter technisch.
ERNSTIGE SEGMENTATIE
Serieuze segmentatie is niet alleen een beschrijving van de markt. Het beschrijft en combineert verschillende lagen: strategische gegevens over menselijk kapitaal (zowel intern als competitief), de geschiedenis van de verwerving van activa, volwassenheid van de technologie, inkomsten en marges, prijselasticiteit, media-activiteit, publieke opinie en een ecosysteemkaart die de ware positie van de spelers onthult.
Een goede segmentatie brengt niet-geclaimde inkomsten, positioneringsfouten, prijsfouten, over het hoofd geziene groepen, asymmetrieën tussen capaciteiten en discours, en zelfs onopgemerkte bewegingen van concurrenten op tactisch niveau aan het licht.
Het hele proces vereist andere, even belangrijke competenties: het modelleren van datasets, beheersing van relationele tabellen, het gebruik van manipulatietalen zoals SQL, Python of R, basis- en toegepaste statistiek, visualisatietechnieken, clustering, gelijkenisanalyse en, belangrijker nog, het vermogen om hypothesen te formuleren. Zonder hypothesen is er geen segmentatie. Er is alleen tafelsortering.
AGENT ERA
In wat het agententijdperk wordt genoemd (sommigen noemen het al het agentendecennium), ontstonden er extra wapens om deze processen te ondersteunen. Agenten die gegevens kunnen opschonen en normaliseren, agenten voor webscraping en gegevensverrijking, agenten die inhoud classificeren en labelen met behulp van LLM als annotatoren, agenten voor statistische automatisering die cluster-, PCA- of churn-analyses kunnen uitvoeren, reconciliatieagenten die deduplicatie en probabilistische matching kunnen voltooien, en concurrerende simulatieagenten die zijn ontworpen om elasticiteitsscenario’s, prijsbewegingen of verwachte reacties van marktdeelnemers te testen.
Als laatste redmiddel, en niet als eerste keuze, zoals leiders buiten de technologiehub vaak geloven, is RAG de juiste keuze.
Dit artikel geeft misschien een opsomming van de middelen die in het ecosysteem beschikbaar zijn voor onmiddellijk gebruik, maar in wezen gaat het over mogelijkheden die dateren van vóór de automatisering.
Vóór elke vorm van automatisering is er fundamentele kennis: het echt begrijpen van de segmentatiediscipline, het kennen van de principes van marktgedrag en het hebben van duidelijkheid over de informatiemodellen die strategische inzichten genereren om de portefeuille te sturen. productief capaciteit en concurrentievoordeel. Geen enkele GPU, hoe krachtig ook, kan deze conceptuele helderheid vervangen.
En deze duidelijkheid is niet noodzakelijkerwijs de verantwoordelijkheid van IT, de CTO of marketing team (de betekenis van marketing is hier volgens de definitie van de American Marketing Association). Segmentatie behoort toe aan multidimensionale leiders die zich vloeiend kunnen bewegen tussen strategie, operaties, data, gedrag en financiën.
De provocerende vraag blijft: bestonden deze leiders in een analoog perspectief, vóór de automatisering? Veel bedrijven proberen rechtstreeks van een subjectieve cultuur naar een algoritmische cultuur te springen zonder een intermediaire methodologische cultuur op te bouwen, en dit is tegenwoordig een van de stille bronnen van mislukking.
Er bestaat veel literatuur over segmentatie en het moet gezegd worden dat er intellectuele spierkracht voor nodig is. Ik waardeer Malcolm McDonald en Ian Dunbar Marktsegmentatie.
Peter Fader, van de Wharton School, biedt een meer financiële en prijsgerichte kijk Klantenbestandaudit.
Uiteraard bieden deze twee werken slechts een glimp van de gedachtegang die ten grondslag ligt aan deze gestructureerde ideeën.
LAATSTE GEDACHTEN
Tenslotte nog twee opmerkingen.
Ten eerste is wat ik zojuist schreef niet iets dat ChatGPT – zelfs als een ‘generatief’ model – spontaan zou genereren. De LLM stelt op natuurlijke wijze geen impliciete aannames vast over domeinen heen, noch articuleert het lagen van disciplines waarvan de relaties afhankelijk zijn van menselijke repertoires en die voorheen niet in kaart waren gebracht. Ze werken op bestaande corpora; ze creëren niet zelf nieuwe paradigma’s.
Ten tweede hebben de meeste business schools tegenwoordig, afgezien van een kleine groep zeer gespecialiseerde instellingen, de neiging deze manier van denken niet te benadrukken. Niet per ongeluk, maar door ontwerp. Hun structuren zijn gebouwd om tegemoet te komen aan de behoeften van opwaarts mobiele managers, en niet om het bredere integratieperspectief te bevorderen dat beslissers op uitvoerend niveau nodig hebben.
Deze kenniskloof bij topleiders heeft een structurele verklaring: het publiek is relatief klein en daarom niet de belangrijkste economische motor van onderwijsinstellingen. Als gevolg hiervan actualiseren veel leidinggevende leiders hun kennismatrix niet voortdurend, zelfs niet in een tijdperk dat ‘continu leren’ ondersteunt.
Een paradox van onze tijd.
Rodrigo Magnago is onderzoeker en directeur bij RMagnago Critical Thinking.
Uiterste deadline voor Fast Company Prijs voor wereldveranderende ideeën is vrijdag 12 december om 23:59 uur. PT. Solliciteer vandaag nog.
