Автор: Волнянский А.
Продолжаем знакомить вас с фреймворком CRM, который предполагает управление взаимоотношениями с клиентами на основе данных. Ранее мы рассмотрели принципы управления данными, а теперь переходим к одной из самых интересных тем: аналитике. Почему на смену традиционной аналитике приходит продвинутая (в частности, предиктивная и дескриптивная) и какие задачи она решает в маркетинге — наша статья.
- Традиционная аналитика или продвинутая аналитика?
- Как продвинутая аналитика помогает улучшить взаимоотношения с клиентами
- Какой может быть аналитика
- Как использовать продвинутую аналитику в бизнесе?
Традиционная аналитика или продвинутая аналитика?
Сегодняшние клиенты хотят получать еще более персонализированный опыт покупок, чем раньше. И нет, это история не про обращение по имени в email-рассылке и не список продуктов, которые часто покупают в выбранной ими категории товаров. Поверхностное представление о продажах и клиентах дает именно традиционная аналитика. С ее помощью вы узнаете, сколько товаров, в каких категориях и на какую сумму вы продали или же какие рекламные компании принесли больше эффекта. Однако при этом вы не можете предугадать желания клиента и повлиять на его покупательское поведение в будущем. Этим как раз занимается продвинутая аналитика. Ее уже называют мощнейшим инструментом, способным извлекать максимум ценности из данных и напрямую влиять на доходы компании.
Вы можете использовать продвинутую аналитику в рамках фреймворка CRM, который базируется на построении коммуникации с клиентом на основе данных. Компании, которые уже используют этот подход, получают в 5-8 раз более высокую окупаемость инвестиций (ROI) в маркетинг. При этом 9 из 10 маркетологов (87% по версии Invesp) считают данные одним из самых недооцененных активов, в то время как 73% клиентов (по данным Salesforce) ожидают, что компании будут учитывать их уникальные предпочтения и стремиться их удовлетворить.
Как продвинутая аналитика помогает улучшить взаимоотношения с клиентами
Ценность информации возрастает, когда она становится источником новых знаний. Именно продвинутая аналитика обеспечивает подобную трансформацию: находит взаимосвязи между данными и моделирует прогнозы, на основе которых можно принимать точные решения с учетом поведения и предпочтений клиентов.
Какую роль в этом играет аналитическая система?
- Создает 360-градусное представление о клиенте, анализируя его профили и действия, выявляя неочевидные для человека закономерности. Эта информация помогает прогнозировать действия в будущем: выявить клиентов, которые с высокой вероятностью покинут компанию и выделить факторы, сильнее всего влияющие на отток.
- Определяет качество контента, выбранных каналов коммуникации и маркетинговых кампаний. Благодаря этому можно понять, какие клиенты сильнее вовлечены, и кто из них совершает желаемые действия (оформляет заказ, подписывается на рассылку новинок). Качество проведенных маркетинговых кампаний оценивается с точки зрения понесенных затрат. Также можно отследить основные источники трафика, выявить наиболее эффективные типы кампаний.
- Предлагает рекомендации по улучшению коммуникационных стратегий, используя микромегментацию (расширенную сегментацию), которая по сравнению с традиционной сегментацией учитывает значительно больше факторов. Это не только исторические данные, но и прогнозы о ценности клиента, сложные поведенческие, демографические и транзакционные профили, предпочтения в коммуникации и многое другое. Микросегментация позволяет лучше понять целевую аудиторию, ее ценности и предпочтения, чтобы стать основой для создания детальных баер-персон и выбирать подходящие им каналы доставки сообщений.
Какой может быть аналитика
Выше мы использовали термин «продвинутая аналитика», не уточняя, что именно за ним скрывается. Есть несколько видов аналитики, и чтобы бизнесу получить максимум пользы из данных, важно понимать возможности каждого из них.
Описательная аналитика: описывает события, которые произошли в прошлом. Например, позволяет подсчитать, какой доход принес клиент компании, сколько покупок было сделано за выбранный период или сколько новых клиентов привел «холодный обзвон».
Предиктивная (прогнозная) аналитика: предсказывает поведение, основываясь на исторических данных. На этом этапе в работу вовлечены статистические алгоритмы и машинное обучение, помогающие делать точные предположения о будущих событиях на основе событий, которые произошли в прошлом. Например, узнать, какой канал общения с клиентом будет оптимальным, каким предложением он воспользуется с максимальной вероятностью, на какой средний чек и доходность в целом может рассчитывать компания, каких клиентов она может потерять в ближайшем будущем.
Диагностическая аналитика: описывает причины конкретных событий и может быть использована для того, чтобы влиять на них еще до наступления. Благодаря диагностической аналитике можно понять, с какими сложностями сталкивается клиент при использовании продукта и что необходимо изменить, чтобы сделать этот опыт более позитивным. В конечном итоге это поможет повысить доходность компании за счет увеличения пожизненной ценности клиента.
Как использовать продвинутую аналитику в бизнесе?
Сегодня невероятно сложно построить оптимальную систему взаимоотношений с клиентами, не прибегая к аналитике и игнорируя необходимость принимать бизнес-решения на основе данных.
Что может предпринять компания, которая хочет получить отдачу от аналитики:
- начать собирать данные, чтобы превращать их в ценные бизнес-инсайты;
- использовать машинное обучение, чтобы прогнозировать действия клиентов и принимать решения на основе данных;
- внедрить инструменты отчетности, чтобы визуализировать сложные для понимания данные;
- разработать систему, которая создает персонализированные сообщения, повышающие качество обслуживания клиентов и увеличивающие доходы организации.
Обращайтесь к специалистам Colobridge и нашего дочернего проекта Beinf, чтобы оценить возможности использования данных (наш продукт Opportunity Audit) для получения рекомендаций, которые выведут ваше общение с клиентами на новый уровень.
