Автор: Волнянский А.
Продовжуємо знайомити вас із фреймворком CRM, який передбачає управління взаємовідносинами з клієнтами на основі даних. Раніше ми розглянули принципи управління даними, а тепер переходимо до однієї з найцікавіших тем: аналітики. Чому на зміну традиційній аналітиці приходить просунута (зокрема передиктивна і дескриптивна) і які завдання вона вирішує в маркетингу — наша стаття.
- Традиційна аналітика чи просунута аналітика?
- Як просунута аналітика допомагає покращити взаємини з клієнтами
- Якою може бути аналітика
- Як використати просунуту аналітику у бізнесі?
Традиційна аналітика чи просунута аналітика?
Сьогоднішні клієнти хочуть набувати ще більш персоналізованого досвіду покупок, ніж раніше. І ні, це історія не про звернення на ім’я в email-розсилці й не список продуктів, які часто купують у вибраній ними категорії товарів. Поверхове уявлення про продажі та клієнтів дає саме традиційна аналітика. З її допомогою ви дізнаєтеся, скільки товарів, в яких категоріях і на яку суму ви продали або які рекламні компанії принесли більше ефекту. Однак при цьому ви не можете передбачити бажання клієнта і вплинути на його поведінку в майбутньому. Цим займається просунута аналітика. Її вже називають найпотужнішим інструментом, здатним отримувати максимум цінності з даних та безпосередньо впливати на доходи компанії.
Ви можете використовувати просунуту аналітику в рамках фреймворку CRM, який базується на побудові комунікації з клієнтом на основі даних. Компанії, які вже використовують цей підхід, отримують у 5-8 разів більшу окупність інвестицій (ROI) у маркетинг. При цьому 9 з 10 маркетологів (87% за версією Invesp) вважають дані одним з недооцінених активів, в той час коли 73% клієнтів (за даними Salesforce) очікують, що компанії враховуватимуть їх унікальні переваги й прагнуть їх задовольнити.
Як просунута аналітика допомагає покращити взаємини з клієнтами
Цінність інформації зростає, коли вона стає джерелом нових знань. Саме просунута аналітика забезпечує подібну трансформацію: знаходить взаємозв’язки між даними та моделює прогнози, на основі яких можна приймати точні рішення з урахуванням поведінки та переваг клієнтів.
Яку роль цьому грає аналітична система?
- Створює 360-градусне уявлення про клієнта, аналізуючи його профілі та дії, виявляючи неочевидні для людини закономірності. Ця інформація допомагає прогнозувати дії в майбутньому: виявити клієнтів, які з високою ймовірністю покинуть компанію і виділити фактори, що найсильніше впливають на відтік.
- Визначає якість контенту, вибраних каналів комунікації та маркетингових кампаній. Завдяки цьому можна зрозуміти, які клієнти більше залучені, і хто з них робить бажані дії (оформлює замовлення, підписується на розсилку новинок). Якість проведених маркетингових кампаній оцінюється з погляду понесених витрат. Також можна відстежити основні джерела трафіку, виявити найефективніші типи кампаній.
- Пропонує рекомендації щодо поліпшення комунікаційних стратегій, використовуючи мікромегментацію (розширену сегментацію), яка в порівнянні з традиційною сегментацією враховує значно більше факторів. Це не лише історичні дані, а й прогнози про цінність клієнта, складні поведінкові, демографічні та транзакційні профілі, переваги у комунікації та багато іншого. Мікросегментація дозволяє краще зрозуміти цільову аудиторію, її цінності та переваги, щоб стати основою для створення детальних баєр-персон і вибирати відповідні їм канали доставлення повідомлень.
Якою може бути аналітика
Вище ми використовували термін «просунута аналітика», не уточнюючи, що за ним ховається. Є кілька видів аналітики, і щоб бізнесу отримати максимум користі з даних, важливо розуміти можливості кожного з них.
Описова аналітика: описує події, що сталися у минулому. Наприклад, дозволяє підрахувати, який дохід приніс клієнт компанії, скільки покупок було зроблено за обраний період або скільки нових клієнтів призвів «холодний обдзвон».
Предиктивна (прогнозна) аналітика: передбачає поведінку, ґрунтуючись на історичних даних. На цьому етапі до роботи залучені статистичні алгоритми та машинне навчання, що допомагають робити точні припущення про майбутні події на основі подій, що відбулися у минулому. Наприклад, дізнатися, який канал спілкування з клієнтом буде оптимальним, якою пропозицією він скористається з максимальною ймовірністю, на який середній чек і прибутковість може розраховувати компанія, яких клієнтів вона може втратити в найближчому майбутньому.
Діагностична аналітика: визначає причини конкретних подій і може бути використана для того, щоб впливати на них ще до того, як вони відбудуться. Завдяки діагностичній аналітиці можна зрозуміти, на які труднощі натрапляє клієнт при використанні продукту і що необхідно змінити, щоб зробити цей досвід позитивнішим. Зрештою, це допоможе підвищити дохідність компанії коштом збільшення довічної цінності клієнта.
Як використати просунуту аналітику у бізнесі?
Сьогодні неймовірно складно побудувати оптимальну систему взаємин із клієнтами, не вдаючись до аналітики та ігноруючи необхідність приймати бізнес-рішення на основі даних.
Що може зробити компанія, яка хоче отримати віддачу від аналітики:
- почати збирати дані, щоб перетворювати їх на цінні бізнес-інсайти;
- використовувати машинне навчання, щоб прогнозувати дії клієнтів і приймати рішення на основі даних;
- запровадити інструменти звітності, щоб візуалізувати складні розуміння дані;
- розробити систему, яка створює персоналізовані повідомлення, що підвищують якість обслуговування клієнтів і збільшують доходи організації.
Звертайтеся до фахівців Colobridge та нашого дочірнього проєкту Beinf, щоб оцінити можливості використання даних (наш продукт Opportunity Audit) для отримання рекомендацій, які виведуть ваше спілкування з клієнтами на новий рівень.