Kada kompanija postane svesna da je razumevanje potreba korisnika ključ uspeha, tada ona postaje organizacija usmerena na svoje korisnike. Razumevanje korisničkog ponašanja omogućava jasnije uvide, redefinisanje komunikacije i konkretne ponude u ključnim segmentima tržišta, što sa druge strane dovodi do većeg zadovoljstva ciljne grupe i povećanja obima poslovanja.
Prepoznajući potrebe i preferencije svojih korisnika u pravom trenutku, kompanije mogu da maksimizuju profit i poboljšaju efikasnost svojih marketinških kampanja. Kreiranje različitih profila korisničkog ponašanja omogućuje organizacijama da kreiraju personalizovane ponude za svaki pojedinačni profil.
Rešenje obuhvata algoritam mašinskog učenja za klaster analizu na osnovu najvažnijih karakteristika korisnika- poput frekvencije, profitabilnosti, aktivnosti, troškova, dobiti i drugih. Korisnici su podeljeni u segmente, tako što se slični profili grupišu zajedno. Moguće je i kreirati specifične profile za posebne poslovne ciljeve.
U industriji telekomunikacija, različite tehnike segmentacije se koriste za grupe postpaid i prepaid korisnika, kao i malih biznisa ili paket-ponuda. Profilisanje korisnika često uzima u obzir dinamičke obrasce ponašanja i ovu tehniku kombinuje sa personalizovanim targetiranjem. Prilagođena komandna tabla koristi se za praćenje kretanja korisnika kroz profile tokom vremena i prikazivanje ključnih karakteristika određenog profila.
