Автор: Волнянский А.
Продовжуємо розповідати, як поліпшити комунікації з клієнтами з допомогою Data-Driven підходу. Присвятимо цю статтю розширеній сегментації (мікросегментації): вона значно підвищує точність взаємин із клієнтами та призводить до приголомшливих результатів.
Традиційна vs. Мікросегментація
Традиційна сегментація дозволяє виділити серед клієнтів широкі групи з урахуванням узагальнених характеристик. Насамперед це демографічні дані, купівельна поведінка у минулому та переваги у виборі продуктів. Мікросегментація — глибший підхід. Вона поділяє покупців на невеликі сегменти з докладним набором критеріїв з огляду на безліч факторів: від активності в соцмережах компанії до історії транзакцій та залишених відгуків. Завдяки цьому тепер можна виділити такі сегменти як «покупці віком 30-35 років, які кілька разів на рік замовляють доставлення додому в подарунковій упаковці» або «покупці віком 20-25 років, які ведуть активний спосіб життя, споживають безлактозну продукцію та оплачують замовлення онлайн».
Таким чином мікросегментація не просто розбиває покупців на очевидні категорії, а враховує велику кількість факторів: демографічні, історичні, поведінкові, транзакційні, прогноз життєвого циклу клієнта та пов’язані з ним ризики. Все для того, щоб у процесі комунікації з брендом врахувати вподобання клієнта та зрозуміти, чому йому підійде та чи інша пропозиція.
Мікросегментація стала можливою завдяки використанню аналітики. Описова аналітика дає змогу оцінити поточну поведінку, а прогнозна — майбутні дії. Реальна цінність мікросегментації для бізнесу полягає в тому, що вона допомагає створювати високоточні пропозиції для клієнтів і тим самим підвищує залучення, задоволеність, лояльність при одночасному зниженні кількості відмов та ймовірності відтоку. Це дозволяє компанії гнучко адаптувати маркетингові стратегії під вузькі сегменти клієнтів, оперативно реагувати на зміни у їхніх уподобаннях і тим самим отримувати додаткову конкурентну перевагу.
Технологічні передумови мікросегментації
В основі мікросегментації лежать алгоритми машинного навчання, які аналізують історичні дані виявлення закономірностей, прогнозують майбутнє поведінка і виконують діагностичну аналітику, аби зрозуміти причини цих закономірностей. При цьому процес розбивки на мікросегменти не статичний, а динамічний, і результати будуть все більш точнішими в міру появи нових даних. Для обробки даних використовуються інструменти аналітики із залученням штучного інтелекту. Це дозволяє виявляти приховані (неочевидні для людини) закономірності та кореляції.
Експерт Colobridge:
«Технологічна платформа Colobridge використовувалася для розгортання моделі машинного навчання під завдання косметичної компанії. Вона була зацікавлена обслуговувати клієнтів більш якісно та покращити взаємодію з ними. Традиційні підходи до сегментації були неефективними плюс не було чіткого уявлення про те, які з великої кількості даних справді цінні для бізнесу. Colobridge спільно з дочірньою компанією Beinf використовували фактично прогнозні та діагностичні характеристики клієнтів, об’єднавши їх з прогнозною аналітикою. Це дозволило отримати повне розуміння про кожен мікросегмент клієнтів: дізнатися про їхні реальні потреби, переваги та оцінити майбутні результати від спілкування. Ця інформація надалі використовувалася для маркетингових комунікацій із клієнтами. А обчислювальні потужності під це завдання надала саме компанія Colobridge — клієнт не мав потреби будувати складну інфраструктуру і наймати штат для обслуговування та підтримки».
На зображенні вище видно один зі способів мікросегментації, що була розроблена під утримання клієнтів. Для цього використовувалися атрибути, що описують історичні дані та містять прогнози потенційних подій. Серед них тип облікового запису, ризики відтоку, оптимальні канали зв’язку для доставлення персоналізованих пропозицій та інші.
Всі ці атрибути поєднує реальна бізнес-цінність у контексті вирішення конкретного завдання. Наприклад:
- ризик відтоку — що він вищий, то точнішою і «агресивнішою» має бути комунікація;
- тип акаунту — впливає на виручку та залучення, дозволяє виявити клієнтів, які потенційно принесуть більше прибутку;
- канал комунікації — впливає на ймовірність відповіді та очікуваний ефект від неї.
На основі цих та інших атрибутів можна виділити мікросегмент покупців, які мають Platinum-статус, але через високу частку повернень можуть піти до конкурентів. У такому разі найбільш ефективною стратегією буде персональний дзвінок менеджера, який запропонує доставити наступне замовлення безкоштовно.
Що далі?
Наступним кроком після мікросегментації клієнтської бази має стати персоналізація повідомлень. У майбутній статті ми розглянемо, як можна її автоматизувати, щоб позбавити маркетинговий відділ рутинної підготовки десятків, сотень і навіть тисяч індивідуальних пропозицій.
Дізнайтесь у Colobridge, як використовувати штучний інтелект, машинне навчання та прогнозну аналітику для підвищення прибутковості бізнесу. Ми надамо не лише технічну базу для реалізації ваших проєктів, а й усю необхідну IT-експертизу.
