Автор: Волнянський А.
Побудова взаємовідносин з клієнтами на основі даних (або Data-Driven підходу) — відносно новий інструмент, що вже доказав свою ефективність. Він передбачає ухвалення рішень на основі даних за допомогою штучного інтелекту і підходить абсолютно для будь-якого бізнесу — як стартапу, так і великої компанії, яка давно на ринку. Ще одна важлива особливість такого підходу — адаптивність: ви можете налаштувати його під унікальні вимоги та ресурси, які маєте для досягнення цілей.
Компоненти стратегії покращення взаємовідносин із клієнтами на основі даних
Можна сміливо назвати ці компоненти «каркасом» або основними складовими цієї стратегії.
Цілі: підвищення прибутковості компанії
Збільшення прибутку як кінцева мета — пріоритет для абсолютної більшості компаній, особливо у сфері маркетингу та продажу. Підвищенню прибутковості сприяє залучення нових клієнтів та утримання наявних, додаткові та перехресні продажі.
Побудова взаємовідносин із клієнтами на основі даних
Щоб досягти мети, необхідно розробити надійну стратегію комунікації з клієнтами. Вона базується на чотирьох принципах:
• Хто: з яким клієнтом потрібно зв’язатися?
• Що: яке повідомлення він має отримати?
• Як: який канал найкращий для цієї комунікації?
• Коли: коли краще звернутися до клієнта?
Для вирішення кожного з цих питань потрібен детальний, орієнтований на клієнта підхід, який враховуватиме поточну стадію його життєвого циклу та персональні уподобання. Наприклад, особливо цінним клієнтам з високим ризиком відтоку можна робити найпривабливіші пропозиції. Відповідно, для цього завдання підійдуть навіть високовитратні канали зв’язку — персональні менеджери. А лояльним до бренду клієнтам із низькими ризиками відтоку можна пропонувати нові продукти, щоб збільшити їхні витрати у компанії.
Але як ми можемо дізнатися про потенційний відтік клієнтів чи розпізнати їх переваги щодо продуктів? У цьому допомагає розширена сегментація (або мікросегментація).
Розширена сегментація для персоналізованих комунікацій
Щоб дізнатися, який контент найкраще підходить для конкретного клієнта та коли краще надіслати повідомлення, необхідно детально проаналізувати демографічні, поведінкові, транзакційні та інші дані. У цьому випадку допомогти прийняти правильне рішення допоможе використання описової, діагностичної та предикативної аналітики. Аналітика, що базується на штучному інтелекті, допомагає сформувати комплексне всебічне уявлення про клієнтську базу, виділити ключові показники ефективності та надати миттєві метрики результативності.
Результатом може стати створення безлічі мікросегментів на основі таких параметрів як ймовірність відтоку, потенційний виторг, лояльність до бренду та продукту, персональні переваги та багато інших. Ця інформація дозволяє розробляти індивідуалізовані стратегії комунікації для кожного клієнта відповідно до глобальних бізнес-цілей компанії.
Умови для побудови взаємин із клієнтами на основі Data-Draven підходу
Основною умовою для реалізації цієї стратегії будуть дані. Для побудови ефективної комунікації з клієнтами на основі Data-Driven підходу потрібна надійна, структурована платформа даних, що регулярно оновлюється. Саме з нею працюють різні аналітичні моделі для отримання необхідної для бізнесу інформації про клієнта. Крім того, буде потрібна безперешкодна інтеграція IT-систем: платформ клієнтських даних, системи прийняття рішень, систем штучного інтелекту, облікових систем та інших.
Слід бути готовими до того, що створення персоналізованого контенту з огляду на величезні обсяги даних може бути складним завданням. Крім фінансових вкладень потрібно вирішити ряд операційних завдань, організувати взаємодію розрізнених команд і загалом розвивати у компанії орієнтовану на дані культуру.
Експерт Colobridge:
«Окрім команди вам потрібна відповідна IT-інфраструктура. Для компаній, які роблять перші кроки на шляху впровадження Data-Driven підходу, її розгортання, обслуговування та підтримка можуть стати складними та ресурсозатратними завданнями. Ми разом із BeInf максимально її спростили, розробивши новий продукт AI as a Service. Це готова до використання високопродуктивна інфраструктура для аналізу даних, з якою результати роботи штучного інтелекту (зокрема розроблених спеціально для вашого бізнесу мовних моделей) будуть доступні з мінімальними початковими вкладеннями та без команди зі специфічними навичками. Якщо у вас є необхідні обчислювальні потужності, але немає команди — такий варіант також можливий: двигун AIaaS можна розгорнути й на стороні клієнта».
Дізнатися більше про те, як підвищити прибутковість бізнесу шляхом покращення комунікації з клієнтами, а також замовити безкоштовний аудит даних можна у фахівців корпоративного хмарного провайдера Colobridge.
