Автор: Волнянский А.
Хмарні платформи надають потужні інструменти для зберігання, оброблення та аналізу даних, а також доступ до інфраструктури та інструментів для розробки й розгортання моделей машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI). Хмарні рішення дозволяють легко обмінюватися даними між різними системами та програмами, дозволяючи повною мірою реалізувати Data-Driven підхід у бізнесі. Розповідаємо, що це таке і як реалізувати комунікаційну стратегію на основі даних.
В основі маркетингу та продажів лежить спілкування з клієнтами. Але оскільки кожен клієнт унікальний, немає універсальних пропозицій, які працювали б у 100% випадків. Найпростіший спосіб сегментувати клієнтів — розподілити їх на категорії залежно від етапу життєвого циклу: одні клієнти тільки прийшли, другі покинули компанію, а треті роблять покупки постійно. Але щоб дізнатися про кожного клієнта більше та зробити таку пропозицію, яка відповідає його реальним потребам, традиційної сегментації недостатньо. У цьому випадку на допомогу приходить автоматизація та розширена аналітика.
Завдання та можливості розширеної аналітики
Будь-яка компанія зацікавлена в тому, щоб покращити результати залучення та утримання клієнтів, робити ефективні перехресні та додаткові продажі. Такі процеси повинні йти паралельно: утримувати тих, хто тільки збирається піти, і одночасно мотивувати решту робити більше покупок. Це завдання з багатьма змінними, і один зі способів її вирішення полягає у реалізації ефективної стратегії спілкування з клієнтами на основі Data-Driven підходу.
Data-Driven підхід чи підхід, заснований на даних, у маркетингу означає, що стратегічні рішення приймаються з урахуванням аналізу даних. Використовуючи такий підхід, компанія може покращити комунікацію з клієнтами, пропонуючи їм персоналізовані рішення — відповідаючи й навіть передбачаючи їхні побажання та потреби.
Основне, що дає реалізація Data-Driven підходу — це відповіді на такі питання: хто, що коли і як, тобто який клієнт, яке повідомлення, коли і яким каналом повинен отримати. Розбираємось, як у цьому допомагають засоби розширеної аналітики.
Хто?
Розширена аналітика дозволяє виділити сегменти клієнтів, які принесуть найбільше прибутку, щоб згодом підготувати їм персоналізовані пропозиції.
Що?
Персоналізовані повідомлення, створені на основі аналізу мікросегментів, будуть знаходити відгук та бажання скористатися продуктом компанії. Для додаткової мотивації застосовуються заклики до дії. Дуже важливо підготувати пропозицію, яка буде вигідна бізнесу та знайде відгук у клієнта.
Коли?
Відправляти персоналізовані пропозиції варто не надто часто, але й не надто рідко. Оптимально — у відповідь на певні тригерні події (дії чи поведінка клієнтів). Розширена аналітика допоможе знайти час, який найкраще підходить для надсилання конкретних повідомлень, щоб підвищити залученість.
Як?
Цього разу йдеться про кращі канали спілкування, оскільки різні клієнти віддають перевагу різним каналам комунікації. Аналізуючи дані про можливості кожного каналу комунікації, можна вибрати той, який буде найбільш економічно ефективним.
Data-Driven підхід: як трансформувати ідеї на дії
Дані, що отримані за допомогою розширеної аналітики, не просто допомагають знайти відповіді на чотири наведені вище питання. Вони дозволяють реалізувати отримані рішення так, щоб це було вигідно з огляду на витрачені ресурси. Кожне рішення так чи інакше ґрунтуватиметься на даних. Тому компанія більше не пересуватиметься наосліп, покладаючись на підкріплену лише історичними даними інтуїцію, а діяти так, щоб отримувати бажані результати.
Ось чого можна досягти, реалізуючи Data-Driven підхід у вашому бізнесі: перетворювати новачків на VIP-клієнтів, розуміти, які клієнти збираються піти й чому, почати розуміти, яким клієнтам підходять конкретні рекомендації щодо продуктів та багато іншого. Все це трансформується в ефективну комунікаційну стратегію, в якій ви приймаєте обґрунтовані рішення щодо кожного мікросегменту клієнтів.
Коментар експерта:
«Заснована на даних комунікація з клієнтами дозволяє краще розуміти свою цільову аудиторію, збільшувати частку лояльних клієнтів, скорочувати відтік та підвищувати кількість перехресних та додаткових продажів. Компанії, які зацікавлені в такому результаті, важливо почати діяти прямо зараз, щоб раніше за інших отримати конкурентну перевагу на ринку. Навіть якщо для реалізації Data-Driven підходу й використання інструментів штучного інтелекту вона не має ані відповідної інфраструктури, ані команди, це не повинно зупиняти. Ми в Colobridge пропонуємо рішення AI Engine as a Service для маркетингових завдань, яке доступне як повністю готовий сервіс — розгорнути його можна як на клієнтській інфраструктурі, так і нашій технологічній платформі».
Дізнатися деталі про продукт AI Engine as a Service та його можливості для вашого бізнесу можна у менеджерів компанії Colobridge.
