Автор: Волнянский А.
Построение взаимоотношений с клиентами на основе данных (или Data-Draven подхода) — относительно новый, но уже доказавший свою эффективность инструмент. Он предполагает принятие решений на основе данных с помощью искусственного интеллекта и подходит абсолютно для любого бизнеса — как стартапа, так и крупной компании, которая давно представлена на рынке. Еще одна важная особенность такого подхода — адаптивность: вы можете настроить его под уникальные требования и ресурсы, которыми располагаете для достижения целей.
Компоненты стратегии улучшения взаимоотношений с клиентами на основе данных
Можно смело назвать эти компоненты «каркасом» или основными составляющими данной стратегии.
Цели: повышение доходности компании
Увеличение прибыли как конечная цель — приоритет для абсолютного большинства компаний, особенно в сфере маркетинга и продаж. Повышению доходности способствует привлечение новых клиентов и удержание существующих, дополнительные и перекрестные продажи.
Построение взаимоотношений с клиентами на основе данных
Чтобы достичь поставленной цели, необходимо разработать надежную стратегию коммуникации с клиентами. Она базируется на четырех принципах:
• Кто: с каким именно клиентом нужно связаться?
• Что: какое сообщение он должен получить?
• Как: какой канал наилучший для данной коммуникации?
• Когда: когда лучше всего обратиться к клиенту?
Для решения каждого из этих вопросов требуется детальный, ориентированный на клиента подход, который будет учитывать текущую стадию его жизненного цикла и персональные предпочтения. Например, особо ценным клиентам с высоким риском оттока можно делать самые привлекательные предложения. Соответственно, для этой задачи подойдут даже высокозатратные каналы связи — персональные менеджеры. А лояльным к бренду клиентам с низкими рисками оттока можно предлагать новые продукты, чтобы увеличить их расходы в компании.
Но как мы можем узнать о потенциальном оттоке клиентов или распознать их предпочтения по продуктам? В этом помогает расширенная сегментация (или микросегментация).
Расширенная сегментация для персонализированных коммуникаций
Чтобы узнать, какой контент лучше всего подходит для конкретного клиента и когда лучше отправить сообщение, необходимо детально проанализировать демографические, поведенческие, транзакционные и другие данные. В этом случае помочь принять правильное решение поможет использование описательной, диагностической и предикативной аналитики. Аналитика, основанная на искусственном интеллекте, помогает сформировать комплексное всестороннее представление о клиентской базе, выделить ключевые показатели эффективности и предоставить мгновенные метрики результативности.
Результатом может стать создание множества микросегментов на основе таких параметров как вероятность оттока, потенциальная выручка, лояльность к бренду и продукту, персональные предпочтения и многие другие. Эта информация позволяет разрабатывать индивидуализированные стратегии коммуникации для каждого клиента в соответствии с глобальными бизнес-целями компании.
Условия для построения взаимоотношений с клиентами на основе Data-Draven подхода
Основным условием для реализации данной стратегии будут данные. Для построения эффективной коммуникации с клиентами на основе Data-Driven подхода требуется надежная, структурированная, регулярно обновляемая платформа данных. Именно с ней работают различные аналитические модели для получения необходимой бизнесу информации о клиенте. Кроме того, потребуется беспрепятственная интеграция IT-систем друг с другом: платформ клиентских данных, системы принятия решений, систем искусственного интеллекта, учетных систем и других.
Следует быть готовыми к тому, что создание персонализированного контента, учитывая огромные объемы данных, может быть сложной задачей. Помимо финансовых вложений потребуется решить ряд операционных задач, организовать взаимодействие разрозненных команд и в целом развивать в компании ориентированную на данные культуру.
Эксперт Colobridge:
«Помимо команды вам потребуется соответствующая IT-инфраструктура. Для компаний, которые делают первые шаги на пути внедрения Data-Driven подхода, ее развертывание, обслуживание и поддержка могут стать сложными и ресурсозатратными задачами. Мы совместно с BeInf максимально ее упростили, разработав новый продукт AI as a Service. Это готовая к использованию высокопроизводительная инфраструктура для анализа данных, с которой результаты работы искусственного интеллекта (в частности, разработанных специально для вашего бизнеса языковых моделей) будут доступны с минимальными первоначальными вложениями и без команды со специфическими навыками. Если у вас есть необходимые вычислительные мощности, но нет команды — такой вариант тоже возможем: движок AIaaS можно развернуть и на стороне клиента».
Узнать больше о том, как повысить доходность бизнеса путем улучшения коммуникации с клиентами, а также заказать бесплатный аудит данных, можно у специалистов корпоративного облачного провайдера Colobridge.
