Искусственный интеллект знает, какой клиент уйдёт. И вам расскажет
Как удержать и вернуть пользователей с помощью больших данных.
Отток клиентов — ситуация, с которой рано или поздно сталкивается любая компания. При этом ключевая задача бизнеса — правильно спрогнозировать возможный отток и предпринять превентивные меры, чтобы этого избежать. Узнать, какой клиент может уйти к конкуренту, как его удержать или даже вернуть, помогает искусственный интеллект.
Александр Старостин, CEO и сооснователь martech-компании First Data, рассказывает о том, как большие данные дают компаниям знание о своей аудитории и возвращают ушедших клиентов.
Что отток клиентов означает для бизнеса
Клиенты, которые перестают пользоваться продуктами или услугами компании в течение определённого периода времени, считаются неактивными. Наличие неактивных клиентов совершенно нормально для любой организации, условно средний процент оттока есть в каждой отрасли. Но слишком высокое число ушедших клиентов уже, как правило, может сигнализировать о проблемах внутри компании, например, о невозможности удовлетворить ожидания, спрос, предложить релевантный рынку продукт или услугу.
Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона
Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.
Для компании неактивный клиент — это, с одной стороны, упущенная выгода (то есть вместо того, чтобы купить у вас, он купит этот же или аналогичный товар или услугу в другой компании), а, с другой стороны, бизнес несёт непосредственные убытки, так как привлечение каждого клиента предполагает расходы на рекламу и маркетинг и стоимость одного клиента у некоторых компаний крайне высокая, поэтому его уход представляет собой неудачную инвестицию.
К этому также прибавляется то, что после оттока клиентов, необходимо выстроить работу по привлечению новых, что подразумевает дополнительные маркетинговые ресурсы и это всегда дороже и дольше, чем удержать текущего потребителя.
Как предсказать возможный уход клиентов
В связи со сказанным выше для каждой компании важно правильно определить, кто из клиентов может уйти, именно на этом этапе в игру вступает искусственный интеллект.
Искусственный интеллект помогает с помощью различных алгоритмов выявить тенденции и паттерны поведения клиентов и по сформулированным заранее критериям определить тех, кто потенциально склонен к оттоку. Эти данные будут отличаться для каждой отрасли и каждого бизнеса.
Как правило, база клиентов сегментируется на два типа: не склонных к оттоку (лояльных к компании) и с высокой склонностью к оттоку. После того, как определена условная группа риска, на основе данных о клиентах маркетологи формулируют персонализированные сообщения (предложение релевантного продукта, привлекательной скидки или других условий), которое работает на удержание потребителя.
Одна из главных «революций», которую большие данные произвели в индустрии маркетинга, заключается в том, что компании теперь могут значительно расширить портрет своей аудитории. Если раньше бренды располагали только соцдем-характеристиками: пол, возраст, место проживания клиента, то сейчас можно проанализировать с высокой точностью весь его образ жизни.
По данным McKinsey, бренды, которые адаптируют рекламные предложения на основе интересов и предпочтений потребителей, увеличивают свои продажи на 10% по сравнению с брендами, которые этого не делают.
Проанализировав совершённые ранее покупки, можно понять, есть ли у человека дети, домашние животные, аллергии и так далее. Именно детальная информация о потребителе помогает создавать персонализированную рекламу, направляя индивидуальное сообщение каждой конкретной группе клиентов. Персонализированная реклама более эффективна по сравнению с общими рекламными сообщениями, так как попадает в уникальные интересы и потребности потребителя и тем самым способствует его удержанию внутри бренда.
Рассмотрим ситуацию: косметический бренд выделил сегмент своих клиентов, склонных к оттоку. Стратегия удержания в данном случае — с помощью таргетированной рекламы предложить аудитории актуальные товары. Используя внешние данные о потребителях, например, о совершённых ранее покупках в других магазинах, можно провести детальную сегментацию клиентов на небольшие целевые группы. Допустим, одна из выделенных категорий — люди с аллергией, им будет актуальна линейка лечебной косметики. У другой категории чувствительная кожа, следовательно, им интересны товары из категории деликатного ухода. Ещё один сегмент тех, кто уже купил авиабилеты или путевки и скоро поедет в отпуск, им будет актуальна реклама средств для защиты от солнца. По такой логике с каждым микросегментом выстраивается персональная коммуникация.
Как вернуть уже ушедших клиентов
Похожим образом искусственный интеллект работает и в случае с уже ушедшими клиентами: при правильном подходе компания может реактивировать пользователей и вновь сделать их активными.
Свежий пример: к нам обратился один крупный российский банк, который столкнулся с оттоком клиентов. Банк передал нам базу неактивных пользователей в деперсонализированном виде. Задача First Data состояла в том, чтобы дополнить портрет неактивных клиентов банка внешними данными об их покупках, совершённых картами других банков, сегментировать аудиторию по их активности в разных категориях товаров и сформировать для каждой персонализированное предложение.
Команда провела анализ, обработку и профилирование «спящих» клиентов исходя из частоты и количества онлайн покупок за последние 12 месяцев. Были определены категории, в которых пользователи чаще всего совершали покупки картами других банков. Самыми популярными категориями оказались: бытовая техника, продукты, спортивная одежда, товары для дома. На основании этих данных были сформированы персонализированные предложения о скидках и кэшбеке у партнёров клиента.
Для оценки эффективности рекламной кампании все пользователи были разделены на контрольную и экспериментальную группы. Экспериментальная группа получала скидки и повышенный кэшбек в магазинах-партнёрах банка в выделенных категориях товаров, в то время как контрольная группа не была задействована в кампании. Это позволило увидеть разницу в поведении клиентов. С этой же целью заявленные пользователи были разделены на активных, склонных к оттоку и неактивных клиентов банка. Этот этап позволил определить категории клиентов, где применение инструментов персонализации даёт максимальный эффект для бизнеса и выстроить дальнейшую работу на основе проверенных гипотез.
Грамотное применение инструментов искусственного интеллекта даёт возможность восстановить активность каждого второго ушедшего клиента, а также сформировать план его дальнейшего удержания.
Работа со «спящими» клиентами помогает компании сохранить потенциальный источник дохода и не столкнуться с упущенной выгодой и расходами на привлечение новых клиентов.
Роль искусственного интеллекта в этом процессе, как и эффективность от использования инструментов, которые он предлагает, крайне высокая. С ИИ можно работать с клиентами на разных этапах оттока и выстраивать долгосрочную и персонализированную коммуникацию с каждым отдельным сегментом: клиентов склонных к оттоку или неактивных.
Что ещё почитать о data-driven подходе
- «За нами следят»:
дата-этика , стоимость данных и регулирование рынка - Data Driven Decisions: как повышать аналитическую культуру в бизнесе
- Как устроена маркетинговая аналитика: от сбора данных до визуализации
- Кейс Реаспекта: как правильно собрать данные, чтобы увеличить продажи автодилеру
- Реклама для B2B: какие данные помогут найти бизнес-аудиторию в соцсетях
- Внедрить
data-driven и остаться в живых. Подводные камни веб-аналитики - Data-driven и MarTech — без чего невозможен маркетинг будущего
- Как маркетинг-аналитика помогает бизнесу принимать взвешенные решения и расти
- Data-маркетолог: зачем осваивать новую профессию
- Не верьте последнему клику: 10 советов контекстологу и предпринимателю
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.