Als het om marktsegmentatie gaat, zie ik niet vaak echt goed gedocumenteerde gevallen.
Op een meer simplistisch niveau denken we aan klassieke matrices als BCG OF McKinsey. Maar de feitelijke toepassing van segmentatie is veel complexer. In bepaalde contexten benadert het het gedrag van een tensor: meerdere dimensies, onderlinge afhankelijkheden, verschillende gewichten, temporaliteiten en contextuele factoren die de betekenis van de gegevens verschuiven, afhankelijk van de geanalyseerde as.
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 veel tijd besteden aan het compenseren van onvolwassen teams.
Zelfs als marktdeelnemers erin slagen kwantitatieve gegevens te verkrijgen uit ERP-, CRM- of sectorrapporten (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 je ongestructureerde data toevoegt, wordt de uitdaging nog groter.
Dit omvat alles van meer geavanceerde sentimentanalyses tot kwalitatieve input van veldteams, klantgegevens of informatie uit externe bronnen. In deze gevallen beperkt het probleem zich niet tot normalisatie: het gaat om interpretatie, validatie, ruisonderdrukking en de omzetting van natuurlijke taal in structuren die in staat zijn om te communiceren met transactionele gegevens. Het is epistemologisch, niet alleen technisch.
ERNSTIGE SEGMENTATIE
Serieuze segmentatie is geen simpele momentopname van de markt. Volg meerdere lagen en leg deze over elkaar heen: strategische HR-gegevens (zowel intern als concurrerend), 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 in het capaciteitsdiscours en zelfs subtiele concurrentiebewegingen aan het licht die op tactisch niveau onopgemerkt blijven.
Het hele proces vereist andere, even essentiële 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.
HET AGENT-TIJDPERK
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, agenten voor webscraping en gegevensverrijking, agenten die inhoud classificeren en labelen met behulp van LLM als annotatoren, agenten voor statistische automatisering die clustering, PCA of churn-analyse kunnen uitvoeren, reconciliatieagenten die deduplicatie en probabilistische matching kunnen oplossen, en concurrerende simulatieagenten die zijn ontworpen om elasticiteitsscenario’s, prijsbewegingen of verwachte reacties van marktdeelnemers te testen.
Als laatste redmiddel, en niet als eerste optie, zoals leiders buiten de technologiehubs vaak denken, komt RAG in beeld.
Dit artikel geeft misschien een opsomming van de agenten die beschikbaar zijn in het ecosysteem voor onmiddellijk gebruik, maar het gaat fundamenteel over de mogelijkheden die aan automatisering voorafgaan.
Vóór elke vorm van automatisering is er fundamentele kennis: 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 mogelijkheden en concurrentievoordeel. Geen enkele GPU, hoe krachtig ook, vervangt deze conceptuele helderheid.
En deze duidelijkheid is niet noodzakelijkerwijs de exclusieve verantwoordelijkheid van IT, de CTO of marketing team (hier wordt marketing bedoeld, zoals gedefinieerd door 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 automatisering? Veel bedrijven proberen rechtstreeks van de subjectieve cultuur naar de algoritmische cultuur over te stappen zonder een tussenliggende methodologische cultuur op te bouwen, en dit is tegenwoordig een van de stille bronnen van mislukking.
Er bestaat solide literatuur over segmentatie en het moet gezegd worden dat er denkkracht voor nodig is. Ik waardeer Malcolm McDonald en Ian Dunbar Marktsegmentatie.
Peter Fader, van de Wharton School, biedt een meer financiële en prijsgerichte kijk De audit van het klantenbestand.
Uiteraard geven deze twee werken slechts een glimp van de gedachte achter het gestructureerde idee.
SLOTOVERWEGINGEN
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 tussen domeinen, noch articuleren zij disciplinaire lagen waarvan de verbinding afhangt van het menselijke repertoire en nog niet eerder in kaart is gebracht. Ze werken op bestaande corpora; ze brengen op zichzelf geen nieuwe paradigma’s voort.
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 door schuld, maar door ontwerp. Hun structuur is gebouwd om tegemoet te komen aan de behoeften van opkomende managers, niet om het bredere, meer integratieve perspectief te cultiveren dat vereist wordt van besluitvormers op uitvoerend niveau.
Deze kenniskloof voor senior leiderschap heeft een structurele verklaring: het publiek is relatief klein en vertegenwoordigt daarom niet de belangrijkste economische motor van onderwijsinstellingen. Als gevolg hiervan bevinden veel leidinggevende leiders zich zonder voortdurende vernieuwing van hun kennismatrix, zelfs in een tijdperk dat ‘continu leren’ bevordert.
Een paradox van onze tijd.
Rodrigo Magnago is onderzoeker en directeur van RMagnago Critical Thinking.
