Автор: Волнянский А.
Облачные платформы предоставляют мощные инструменты для хранения, обработки и анализа данных, а также доступ к инфраструктуре и инструментам для разработки и развертывания моделей машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Облачные решения позволяют легко обмениваться данными между различными системами и приложениями, позволяя в полной мере реализовать Data-Driven подход в бизнесе. Рассказываем, что это такое и как реализовать коммуникационную стратегию, основанную на данных.
В основе маркетинга и продаж лежит общение с клиентами. Но так как каждый клиент уникален, не существует универсальных предложений, которые работали бы в 100% случаев. Самый простой способ сегментировать клиентов — распределить их на категории в зависимости от этапа жизненного цикла: одни клиенты только пришли, вторые покинули компанию, а третьи делают покупки постоянно. Но чтобы узнать о каждом клиенте больше и сделать такое предложение, которое соответствует его реальным потребностям, традиционной сегментации недостаточно. В этом случае на помощь приходит автоматизация и расширенная аналитика.
Задачи и возможности расширенной аналитики
Любая компания заинтересована в том, чтобы улучшить результаты привлечения и удержания клиентов, делать эффективные перекрестные и допродажи. Такие процессы должны идти параллельно: удерживать тех, кто только собирается уйти, и одновременно мотивировать остальных делать больше покупок. Это задача со многими переменными, и один из способов ее решения заключается в реализации эффективной стратегии общения с клиентами на основе Data-Driven подхода.
Data-Driven подход или подход, основанный на данных, в маркетинге означает, что стратегические решения принимаются на основе анализа данных. Используя такой подход, компания может улучшить коммуникацию с клиентами, предлагая им персонализированные решения — соответствуя и даже предугадывая их пожелания и потребности.
Основное, что дает реализация Data-Driven подхода — это ответы на следующие вопросы: кто, что когда и как, то есть какой клиент, какое сообщение, когда и по какому каналу должен получить. Разбираемся, как в этом помогают средства расширенной аналитики.
Кто?
Расширенная аналитика позволяет выделить сегменты клиентов, которые принесут больше всего прибыли, чтобы впоследствии подготовить для них персонализированные предложения.
Что?
Персонализированные сообщения, созданные на основе анализа микросегментов, будут находить отклик и желание воспользоваться продуктом компании. Для дополнительной мотивации используются призывы к действию. Очень важно подготовить предложение, которое будет выгодно бизнесу и найдет отклик у клиента.
Когда?
Отправлять персонализированные предложения стоит не слишком часто, но и не слишком редко. Оптимально — в ответ на определенные триггерные события (действия или поведение клиентов). Расширенная аналитика поможет найти время, которое наилучшим образом подходит для отправки конкретных сообщений, чтобы повысить вовлеченность.
Как?
В этот раз речь идет о предпочтительных каналах общения, так как разные клиенты предпочитают разные каналы коммуникации. Анализируя данные о возможностях каждого канала коммуникации, можно выбрать тот, который будет наиболее экономически эффективным.
Data-Driven подход: как трансформировать идеи в действия
Данные, полученные с помощью расширенной аналитики, не просто помогают найти ответы на четыре приведенных выше вопроса. Они позволяют реализовать полученные решения так, чтобы это было выгодно с точки зрения затраченных ресурсов. Каждое решение будет так или иначе основываться на данных. Поэтому компания больше не будет передвигаться вслепую, полагаясь на подкрепленную лишь историческими данными интуицию, а действовать так, чтобы получать желаемые результаты.
Вот чего можно достичь, реализуя Data-Driven подход в вашем бизнесе: превращать новичков в VIP-клиентов, понимать, какие клиенты собираются уйти и почему, начать понимать, каким клиентам подходят конкретные рекомендации по продуктам и многое другое. Все это трансформируется в эффективную коммуникационную стратегию, в которой вы принимаете обоснованные решения по каждому микросегменту клиентов.
Комментарий эксперта:
«Основанная на данных коммуникация с клиентами приводит лучшему пониманию своей целевой аудитории, увеличению доли лояльных клиентов, сокращению оттока и повышению количества перекрестных и дополнительных продаж. Компании, которые заинтересованы в таком результате, важно начать действовать прямо сейчас, чтобы раньше других получить конкурентное преимущество на рынке. Даже если для реализации Data-Driven подхода и использования инструментов искусственного интеллекта у нее нет ни соответствующей инфраструктуры, ни команды, это не должно останавливать. Мы в Colobridge предлагаем решение AI Engine as a Service для маркетинговых задач, которое доступно как полностью готовый сервис — развернуть его можно как на клиентской инфраструктуре, так и на нашей технологической платформе».
Узнать детали о продукте AI Engine as a Service и его возможностях для вашего бизнеса можно у менеджеров компании Colobridge.
