Als het om marktsegmentatie gaat, zie ik niet vaak echt goed gedocumenteerde gevallen.
Op een eenvoudiger niveau denken we aan klassieke matrices zoals BCG of McKinsey’s. Maar de feitelijke praktijk van segmentatie is veel complexer. In bepaalde contexten komt het dicht in de buurt van het gedrag van een tensor: meerdere dimensies, onderlinge afhankelijkheden, verschillende gewichten, tijdelijkheid en contextuele factoren die de betekenis van gegevens veranderen, afhankelijk van de as die wordt geanalyseerd.
Denken als een tensor is het beoefenen van Modeldenken, dat vooral een analoge discipline blijft. Er zijn hersenen voor nodig, geen machine.
De uitdaging is noodzakelijkerwijs multidisciplinair, en dit is precies waar managers onder lijden, omdat ze enorme hoeveelheden tijd besteden aan het compenseren van onvolwassen teams.
Zelfs als bedrijfsexploitanten erin slagen kwantitatieve gegevens uit ERP-, CRM- of sectorrapporten te halen (die vaak schaars of methodologisch kwetsbaar zijn), moet de informatieset worden genormaliseerd. Dit proces vereist een extra reeks vaardigheden: 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, wordt de uitdaging nog groter.
Dit omvat alles van meer geavanceerde sentimentanalyses tot kwalitatieve input van veldteams, klantregistraties of informatie uit externe bronnen. In deze gevallen beperkt het probleem zich niet tot normalisatie: het gaat om interpretatie, validatie, ruisonderdrukking en het omzetten van natuurlijke taal in structuren die kunnen communiceren met transactionele gegevens. Het is epistemologisch, niet alleen technisch.
ERNSTIGE SEGMENTATIE
Serieuze segmentatie is niet slechts een momentopname van de markt. Het brengt meerdere lagen in kaart en legt deze over elkaar heen: gegevens over strategische menselijke hulpbronnen (zowel intern als competitief), de geschiedenis van de acquisitie van activa, volwassenheid van de technologie, inkomsten en marges, prijselasticiteit, media-activiteit, publieke opinie en ecosysteemkaarten die de ware positie van spelers onthullen.
Een goede segmentatie brengt niet-geclaimde inkomsten, positioneringsfouten, prijsfouten, genegeerde clusters, asymmetrieën tussen capaciteiten en discours aan het licht, en zelfs subtiele bewegingen van concurrenten die op tactisch niveau onopgemerkt blijven.
Het hele proces vereist andere, even belangrijke vaardigheden: datasetmodellering, beheersing van relationele tabellen, gebruik van manipulatietalen zoals SQL, Python of R, basis- en toegepaste statistiek, visualisatietechnieken, clustering, gelijkenisanalyse en vooral het vermogen om hypothesen te formuleren. Zonder hypothesen is er geen segmentatie. Er is alleen tafelsortering.
DE TIJD VAN HET AGENTSCHAP
In het zogenaamde tijdperk van agenten (sommigen hebben het al over het decennium van agenten) ontstaat er een aanvullend arsenaal om deze processen te ondersteunen. Agenten die gegevens kunnen opschonen en normaliseren, middelen voor webscraping en gegevensverrijking, middelen voor het classificeren en labelen van inhoud met behulp van LLM’s als annotatoren, statistische automatiseringsmiddelen die in staat zijn tot clustering, PCA of churn-analyse, stemmiddelen die in staat zijn om deduplicatie en probabilistische matching op te lossen, en concurrentiescenario’s, antisimulatiebewegingen, antisimulatiemiddelen van reacties van marktspelers.
Als laatste redmiddel, en niet als de eerste optie zoals managers buiten de technologiehubs vaak denken, komt RAG in beeld.
Dit artikel zou agenten kunnen opsommen die beschikbaar zijn in het ecosysteem voor onmiddellijk gebruik, maar het gaat in essentie over de mogelijkheden die aan automatisering voorafgaan.
Vóór elke vorm van automatisering gaat fundamentele kennis vooraf: het werkelijk begrijpen van de discipline van segmentatie, 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, vervangt deze conceptuele helderheid.
En deze duidelijkheid is niet noodzakelijkerwijs de exclusieve verantwoordelijkheid van IT, CTO of marketing teams (hier begrijpen we marketing, 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: bestaan deze leiders in het analoge perspectief vóór de automatisering? Veel bedrijven proberen rechtstreeks van de subjectieve cultuur naar de algoritmische cultuur te springen zonder een tussenliggende methodische cultuur op te bouwen, en dit is tegenwoordig een van de stille bronnen van mislukking.
Er bestaat een robuuste literatuur over segmentatie, en het moet gezegd worden dat hiervoor intellectuele spierkracht nodig is. Ik waardeer Malcolm McDonald en Ian Dunbar Marktsegmentatie.
Peter Fader, van de Wharton School, biedt een meer economische en prijsgerichte kijk op de economie De klantenbestandaudit.
Uiteraard geven deze twee werken slechts een glimp van de gedachte achter het gestructureerde idee.
LAATSTE GEDACHTEN
Tenslotte nog twee opmerkingen.
Ten eerste is wat ik zojuist schreef niet iets dat ChatGPT – zelfs als een “generatief” model – spontaan zou produceren. LLM’s vormen op natuurlijke wijze geen impliciete aannames over domeinen heen, noch articuleren ze disciplinaire lagen waarvan de connectiviteit afhangt van menselijk repertoire en nog niet eerder in kaart is gebracht. Ze werken op bestaande corpora; ze creëren niet zelf nieuwe paradigma’s.
Ten tweede hebben de meeste business schools van vandaag de dag, met uitzondering van een kleine groep zeer gespecialiseerde instellingen, de neiging deze manier van denken niet te benadrukken. Niet per ongeluk, maar door ontwerp. Hun structuur was gebouwd om tegemoet te komen aan de behoeften van opwaartse leiders, niet om het bredere, integratieve perspectief te cultiveren dat vereist wordt van besluitvormers op uitvoerend niveau.
Deze kenniskloof bij het topmanagement heeft een structurele verklaring: het publiek is relatief klein en daarom niet de belangrijkste economische motor van de onderwijsinstellingen. Als gevolg hiervan bevinden veel senior managers zich zonder voortdurende vernieuwing van hun kennismatrix, zelfs in een tijdperk dat ‘continu leren’ bevordert.
Een paradox in onze tijd.
Rodrigo Magnago is onderzoeker en directeur bij RMagnago Critical Thinking.
De uiterste deadline voor Fast Company’s Wereldveranderende ideeënprijzen is vrijdag 12 december om 23:59 uur PT. Solliciteer vandaag nog.
