Автор: Волнянский А.
Продолжаем рассказывать о том, как улучшить коммуникации с клиентами с помощью Data-Driven подхода. Посвятим эту статью расширенной сегментации (микросегментации): она значительно повышает точность взаимоотношений с клиентами и приводит к потрясающим результатам.
Традиционная vs. Микросегментация
Традиционная сегментация позволяет выделить среди клиентов широкие группы на основе обобщенных характеристик. Прежде всего это демографические данные, покупательское поведение в прошлом и предпочтения в выборе продуктов. Микросегментация — более глубокий подход. Она разделяет покупателей на небольшие сегменты с подробным набором критериев, учитывая множество факторов: от активности в соцсетях компании до истории транзакций и оставленных отзывов. Благодаря этому теперь можно выделить такие сегменты как «покупатели в возрасте 30-35 лет, которые несколько раз в год заказывают доставку на дом в подарочной упаковке» или «покупатели в возрасте 20-25 лет, ведущие активный образ жизни, употребляют безлактозную продукцию и оплачивают заказ онлайн».
Таким образом, микросегментация не просто разбивает покупателей на очевидные категории, а учитывает большое количество факторов: демографические, исторические, поведенческие, транзакционные, прогноз жизненного цикла клиента и связанные с ним риски. Все для того, чтобы в процессе коммуникации с брендом учесть его предпочтения и понять, почему ему подойдет то или иное предложение.
Микросегментация стала возможной благодаря использованию аналитики. Описательная аналитика позволяет оценить его текущее поведение, а прогнозная — будущие действия. Реальная ценность микросегментации для бизнеса заключается в том, что она помогает создавать высокоточные предложения для клиентов и тем самым повышает вовлеченность, удовлетворенность, лояльность при одновременно снижении количества отказов и вероятности оттока. Это позволяет компании гибко адаптировать маркетинговые стратегии под узкие сегменты клиентов, оперативно реагировать на изменения в их предпочтениях и тем самым получать дополнительное конкурентное преимущество.
Технологические предпосылки микросегментации
В основе микросегментации лежат алгоритмы машинного обучения, которые анализируют исторические данные для выявления закономерностей, прогнозируют будущее поведение и выполняют диагностическую аналитику, чтобы понять причины этих закономерностей. При этом процесс разбивки на микросегменты не статический, а динамический, и результаты будут все более и более точными по мере появления новых данных. Для обработки данных используются инструменты аналитики с привлечением искусственного интеллекта. Это позволяет выявлять скрытые (неочевидные для человека) закономерности и корреляции.
Эксперт Colobridge:
«Технологическая платформа Colobridge использовалась для развертывания модели машинного обучения под задачи косметической компании. Она была заинтересована обслуживать клиентов более качественно и улучшить взаимодействие с ними. Традиционные подходы к сегментации были неэффективными плюс не было четкого представления о том, какие из большого количества данных действительно ценны для бизнеса. Colobridge совместно с дочерней компанией Beinf использовали фактически, прогнозные и диагностические характеристики клиентов, объединив их с прогнозной аналитикой. Это позволило получить полное понимание о каждом микросегменте клиентов: узнать их реальные потребности, предпочтения и оценить будущие результаты от общения. Эта информация в дальнейшем использовалась для маркетинговых коммуникаций с клиентов. А вычислительные мощности под эту задачу предоставила именно компания Colobridge — у клиента не было необходимости строить сложную инфраструктуру и нанимать штат для обслуживания и поддержки».
На изображении выше виден один из способов микросегментации, которая была разработана под удержание клиентов. Для этого использовались атрибуты, описывающие исторические данные и содержащие прогнозы потенциальных событий. Среди них — тип учетной записи, риски оттока, оптимальные каналы связи для доставки персонализированных предложений и другие.
Все эти атрибуты объединяет реальная бизнес ценность в контексте решения конкретной задачи. Например:
- риск оттока — чем он выше, тем более точной и «агрессивной» должна быть коммуникация;
- тип аккаунта — влияет на выручку и вовлеченность, позволяет выявить клиентов, которые потенциально принесут больше прибыли;
- канал коммуникации — влияет на вероятность ответа и ожидаемый эффект от него.
На основе этих и других атрибутов можно выделить микросегмент покупателей, которые имеют Platinum-статус, но из-за высокой доли возвращенных товаров могут уйти к конкурентам. В таком случае наиболее эффективной стратегией будет персональный звонок менеджера, который предложит доставить следующий заказ бесплатно.
Что дальше?
Следующим шагом после микросегментации клиентской базы должна стать персонализация сообщений. В нашей очередной статье мы рассмотрим, как можно ее автоматизировать, чтобы избавить маркетинговый отдел от рутинной подготовки десятков, сотен и даже тысяч индивидуальных предложений.
Узнайте в Colobridge, как использовать искусственный интеллект, машинное обучение и прогнозную аналитику для повышения доходности бизнеса. Мы предоставим не только техническую базу для реализации ваших проектов, но и всю необходимую IT-экспертизу.
