Als het om marktsegmentatie gaat, zie ik niet vaak echt goed gedocumenteerde gevallen.
Op een meer simplistisch niveau denken we aan klassieke matrices zoals BCG of McKinsey’s. Maar de echte toepassing van segmentatie is veel complexer. In bepaalde contexten komt het dicht bij het gedrag van een tensor: meerdere dimensies, onderlinge afhankelijkheden, verschillende gewichten, tijdelijkheid en contextuele factoren die de betekenis van gegevens verschuiven, 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 leidinggevenden onder lijden, omdat ze enorm veel 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 competenties: statistische kennis, technieken voor het opschonen van gegevens, steekproefconcepten, 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 het interpreteren, valideren, verminderen van ruis 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 louter 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 concurrerend), de geschiedenis van de acquisitie van activa, technologische volwassenheid, 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 essentiële competenties: 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 spreken al van het decennium van agenten) ontstaat een complementair 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’s als annotators, agenten voor statistische automatisering die clustering, PCA of churn-analyse kunnen uitvoeren, reconciliatieagenten die deduplicatie en probabilistische matching kunnen oplossen, en agenten voor concurrentiesimulatie die zijn ontworpen om elasticiteitsscenario’s, prijsbewegingen of verwachte reacties van marktspelers te testen.
Als laatste redmiddel, en niet als eerste optie, zoals leiders 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 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 voor het sturen van de portefeuille. 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, de CTO, of marketing teams (hier begrijpen we marketing, volgens de definitie van de American Marketing Association). Segmentatie behoort toe aan multidimensionale leiders die in staat zijn zich vloeiend te 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 methodologische cultuur op te bouwen, en dit is tegenwoordig een van de stille bronnen van mislukking.
Er bestaat robuuste literatuur over segmentatie en het moet gezegd worden dat hiervoor intellectuele spiermassa nodig is. Ik waardeer Malcolm McDonald en Ian Dunbar Marktsegmentatie.
Peter Fader, van de Wharton School, biedt een meer financiële en prijsgerichte kijk op de economie De klantenbasisaudit.
Uiteraard geven deze twee werken slechts een glimp van de gedachtegang die ten grondslag ligt aan het gestructureerde idee.
LAATSTE GEDACHTEN
Tenslotte nog twee opmerkingen.
Ten eerste is wat ik zojuist heb geschreven niet iets dat ChatGPT – zelfs als een ‘generatief’ model – spontaan zou voortbrengen. LLM’s vormen op natuurlijke wijze geen impliciete aannames over domeinen heen, noch articuleren zij disciplinaire lagen waarvan de verbinding afhangt van menselijk repertoire en nog niet eerder in kaart is gebracht. Ze werken op bestaande corpora; ze creëren niet op eigen kracht 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 door schuld, maar door ontwerp. Hun structuur was gebouwd om tegemoet te komen aan de behoeften van opwaartse managers, en niet om het bredere, integratieve perspectief te cultiveren dat vereist wordt van besluitvormers op uitvoerend niveau.
Deze kenniskloof voor topleiderschap heeft een structurele verklaring: het publiek is relatief klein en 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 bij RMagnago Critical Thinking.
