МОДЕЛИ КЛАССИФИКАЦИИ КАК ИНСТРУМЕНТ СЕГМЕНТИРОВАНИЯ ЦЕЛЕВОЙ АУДИТОРИИ В СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ: ПРЕИМУЩЕСТВА И ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

CLASSIFICATION MODELS AS A TOOL FOR TARGET AUDIENCE SEGMENTATION IN THE CONSTRUCTION INDUSTRY: ADVANTAGES AND APPLICATION POSSIBLE

Petr Gilev

student, Don State Technical University

Russia, Rostov-on-Don

Irina Kashina

scientific supervisor, candidate of Sciences in Engineering, associate professor, Don State Technical University

Russia, Rostov-on-Don

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается применение моделей классификации машинного обучения как современного инструмента для глубокого и динамичного сегментирования целевой аудитории. Особое внимание уделяется примерам потенциального использования в строительной отрасли.

ABSTRACT

The article discusses the use of machine learning classification models as a modern tool for deep and dynamic segmentation of the target audience. Particular attention is paid to examples of potential use in the construction industry.

Ключевые слова: машинное обучение, сегментация, модели классификации, строительная отрасль, бизнес-процессы, целевая аудитория, эффективность.

Keywords: machine learning, segmentation, classification models, construction industry, business processes, target audience, efficiency.

В динамичной и конкурентной среде строительной отрасли глубокое понимание целевой аудитории стало необходимостью. Традиционные методы сегментирования, основанные на базовых демографических или географических признаках, часто не отражают всей сложности клиентских потребностей и поведения. На этом фоне модели классификации, как мощный инструмент машинного обучения, предлагают революционный подход к сегментированию.

Главное преимущество моделей классификации заключается в их способности выявлять сложные, неочевидные для человека взаимосвязи и закономерности в массивах данных. В отличие от ручных или простых статистических методов, они могут одновременно анализировать сотни признаков – от демографических показателей и истории транзакций до поведения на сайте и реакции на маркетинговые коммуникации. Это приводит к формированию сегментов не на основе интуиции или ограниченного набора критериев, а на основе реальных данных.

Модели способны выделить узкие, но высокоперспективные ниши, такие как "инвесторы, предпочитающие апартаменты в строящихся объектах у транспортных узлов" или "застройщики, активно внедряющие BIM-технологии и готовые к долгосрочным контрактам на экологичные материалы". Такая детализация недостижима при традиционных подходах.

Динамичность – еще одно важное преимущество. Сегменты, полученные с помощью моделей классификации, не статичны. Клиенты могут перемещаться между сегментами по мере изменения их потребностей, финансового положения или взаимодействия с компанией. Это дает маркетологам и продавцам актуальную картину на любой момент времени.

Модели классификации обеспечивают объективность сегментации, минимизируя влияние человеческих предубеждений и субъективных оценок. Решения о принадлежности клиента к тому или иному сегменту принимаются алгоритмом на основе строгих математических расчетов и выявленных в данных закономерностях.

Наконец, интеграция результатов классификации в бизнес-процессы. Прогноз модели о принадлежности клиента к определенному сегменту может автоматически запускать персонализированные коммуникации, определять приоритеты для отдела продаж, влиять на условия договора или формировать индивидуальные предложения, что напрямую ведет к росту конверсии, лояльности и прибыли.

Потенциал моделей классификации для сегментирования ЦА в строительстве реализуется в разнообразных практических сценариях, охватывающих как бизнес для бизнеса (B2B), так и бизнес для потребителя (B2C).

В сегменте B2B, работающем с застройщиками и подрядными организациями, модели классификации становятся инструментом оценки рисков. Анализируя данные о финансовой устойчивости компании, истории выполнения проектов, активности на тендерах и профиле деятельности, модель может классифицировать застройщика по категориям риска, например, "низкий риск, надежный партнер", "средний риск, требует контроля" или "высокий риск, взаимодействие с предоплатой". Это позволяет поставщикам стройматериалов, оборудования и услуг обоснованно определять условия сотрудничества: размеры отсрочек платежа, необходимость банковских гарантий или даже отказ от работы с ненадежными партнерами, минимизируя финансовые потери. Другой пример использования – классификация застройщиков по их специализации и технологическим предпочтениям. Модель, анализируя историю закупок, типы реализуемых проектов, участие в отраслевых мероприятиях и публикации, может определить сегменты, такие как "инноваторы, внедряющие green tech и BIM" или "традиционалисты, ориентированные на бюджетные панельные решения". Это дает поставщикам возможность предельно точно нацеливать свои предложения по материалам, технологиям и сервисам, повышая релевантность и эффективность продаж.

В сегменте B2C, ориентированном на частных клиентов – покупателей жилья и заказчиков индивидуального строительства, модели классификации открывают возможности для глубокой персонализации. Одна из возможностей – сегментация по покупательской способности и реальному бюджету. Анализируя запрашиваемые характеристики жилья, историю взаимодействий, данные о сделках и, возможно, косвенные признаки из открытых источников, модель может отнести клиента к сегментам "высокий бюджет, премиум сегмент", "средний бюджет, комфорт-класс" или "эконом-сегмент с ограниченными возможностями". Это позволяет риелторам и застройщикам сразу предлагать релевантные объекты и ипотечные программы, экономя время клиента и повышая удовлетворенность. Не менее эффективной является сегментации по мотивации и ключевым потребностям. Модель, изучая запросы клиента, его поведение на сайте, реакцию на разные маркетинговые сообщения, может классифицировать его как "семейный клиент с детьми", "инвестор", "приверженец экологичного жилья" или "ценитель smart-технологий". Такое понимание позволяет строить персонализированную коммуникацию, акцентируя именно те преимущества объекта или услуги, которые наиболее значимы для данного сегмента. Еще один пример использования – прогнозирование готовности к покупке. Модель, анализируя активность потенциального клиента (частота и глубина посещения сайта, запросы информации, участие в онлайн-трансляциях, заполнение форм), может присвоить ему оценку вероятности покупки, отнеся к определенному сегменту. Это значительно оптимизирует работу отдела продаж, позволяя концентрировать усилия на самых перспективных кандидатах и повышая общую конверсию.

В заключении отметим, что модели классификации являются стратегически значимый инструмент для строительных компаний, стремящихся к конкурентному преимуществу. Возможности применения охватывают весь спектр взаимоотношений в отрасли: от минимизации рисков и таргетирования предложений в B2B-секторе до персонализации работы с частными клиентами.

Список литературы:

1. Курченко Н. Машинное обучение в маркетинге: зачем и как использовать [Электронный ресурс] // perfluence.net [сайт]. URL: https://perfluence.net/blog/article/mashinnoe-obuchenie-marketing (дата обращения 02.06.2025);
2. Кацов И. Машинное обучение для бизнеса и маркетинга – М.:Питер(Айлиб), 2019 – 512 с.