Як генеративний ШІ та предиктивна аналітика трансформують комунікації з клієнтами
Каналів комунікацій стає все більше, очікування бізнесу зростають, проте увага клієнтів розпорошується. Кілька незалежних експериментів довели, що середньостатистична людина бачить щодня до сотні рекламних повідомлень, але запам’ятовує максимум десяту частину. Які шанси опинитися в фокусі уваги, коли за неї конкурують кілька однотипних компаній одночасно: служби таксі, інтернет-магазини, сервіси доставок тощо?
Клієнти також стають більш вибагливими та буквально вимагають персоналізованого спілкування. І вже не вийде обмежитися особистим зверненням на початку листа чи лінком на останні переглянуті товари на сайті. Потенційному покупцеві потрібно, щоб бренди надавали доречні та вчасні рекомендації, «впізнавали» їх незалежно від каналу комунікацій та нарешті відійшли від нав’язливого ремаркетингу. В McKinsey підтверджують: понад 71% клієнтів очікують від брендів персоналізованої взаємодії і 76% засмучуються, коли цього не відбувається. І найцікавіше: бренди, які вже впровадили такий підхід, заробляють більше і зростають швидше.
Секрет ефективних комунікацій в епоху ШІ
За яких умов персоналізоване спілкування стає можливим? Рецепт вже винайдено: розуміння того, ким насправді є клієнт, та чого він очікує від взаємодії з вашим брендом. Але якщо додати ще кілька інгредієнтів, можна розраховувати на дещо більше: гіперперсоналізовану комунікацію, яка попадає точно в ціль, помножуючи ефективність маркетингових зусиль.
Саме цього ми в Colobridge допомагаємо досягати нашим клієнтам: беремо дані за певний проміжок часу, знаходимо в них поведінкові паттерни (часто не очевидні під час ручного аналізу) та прогнозуємо майбутнє.
Які технології при цьому задіяні:
Підписуйтеся на наші соцмережі
- Машинне навчання (Machine Learning), щоб знаходити залежності чи аномалії у поведінці клієнтів під час минулих взаємодій: здійснених та незавершених покупок, переглядів/активних діях на сайті і в мобільному застосунку, реакції на електроні листи та SMS-повідомлення тощо.
- Предиктивна аналітика (Predicative Analytis), щоб передбачати майбутню поведінку чи реакцію клієнта на певні події: наприклад, таким чином можна спрогнозувати ризики відтоку, ефективність додаткових чи перехресних продажів, ймовірну реакцію на знижки, найкращу наступну пропозицію тощо.
- Генеративний штучний інтелект (GenAI), щоб з мінімальними зусиллями створювати ефективні гіперперсоналізовані повідомлення для великої кількості мікрогруп.
Таким чином, гіперперсоналізована комунікація починається з аналізу даних про клієнтів. Далі — предиктивні моделі, що дають уявлення про їх майбутні дії. І, нарешті генеративний ШІ дозволяє донести пропозицію бренду коротко, доречно, в правильний час і з урахуванням не лише історії взаємодій, а й намірів клієнта.
Саме таку комунікацію з клієнтами ми допомагаємо побудувати в Colobridge, супроводжуючи компанії на кожному кроці впровадження гіперперсоналізованих рішень. Це допомагає їм знизити витрати на створення контенту і підвищити якість кожної взаємодії зі своєю цільовою аудиторією.
Від мікросегментації до 360 профілю клієнта
Мікросегментація дозволяє будувати глибші відносини з клієнтами, поділеними на мікрогрупи, а іноді навіть точково, з кожним конкретним клієнтом. В цьому її відмінність традиційної сегментації, яка враховує обмежену кількість критеріїв: зазвичай стать, вік, географію та деякі ніші. Хоча мікросегментація також враховує історію покупок та інші дії користувача у минулому, вона доповнює їх даними про майбутні дії, інтереси, рівень залученості, ризики відтоку. І саме це допомагає вийти на рівень гіперперсоналізованої комунікації, яка підвищує задоволеність і лояльність клієнтів.
Наприклад, за допомогою предиктивної аналітики можна виявити такі мікросегменти клієнтів:
- з великим або, навпаки, мінімальним ризиком відтоку;
- з великою ймовірністю схвалення пропозиції зробити покупку в суміжній категорії;
- готовою зробити замовлення найближчого тижня чи місяця тощо.
Знаючи особливості кожного мікросегменту, ви можете адаптувати свої маркетингові активності під певні групи клієнтів. Наприклад, зробити спеціальну пропозицію для одного клієнта, який має високий потенціал, але не робив замовлень кілька тижнів, але ніяк не стимулювати іншого, який з високою ймовірністю купить без додаткового заохочення. Як результат, ви підвищуєте залученість своєї аудиторії, робите її більш лояльної до бренду, а це автоматично призводить до збільшення продажів та зростання довічної цінності клієнта (CLV).
Мікросегментація є важливим кроком до створення цілісної картини про кожного клієнта — його 360-градусного профілю. Ця інформація дозволить компанії діяти не лише за ознаками сегмента, а з урахуванням контексту взаємодії протягом всього життєвого циклу клієнта. Цей профіль об’єднує розрізнені джерела й прогнозні сигнали — від історії покупок і сервісних звернень до намірів, ризику відтоку й готовності до наступної покупки — і робить їх придатними для миттєвих рішень у CRM та каналах комунікації. У результаті мікросегменти стають точнішими: моделі прогнозують, кому й коли варто написати, яку пропозицію обрати та через який канал, що підсилює релевантність повідомлень, підвищує конверсію, індикатор лояльності клієнта (NPS) і показники пожиттєвої цінності клієнтів.
Таку цілісну картину поведінки та намірів клієнтів ми реалізуємо в рамках комплексного рішення, що поєднує предиктивну аналітику, ML і генеративний ШІ. Симбіоз цих технологій в кінцевому результаті допомагає адаптувати всі комунікації бренду під кожен мікросегмент, забезпечуючи високу релевантність повідомлень і максимальну конверсію.
Що потрібно для старту?
Раніше щоб отримати інсайти з даних потрібні були великі клієнтські бази, притаманні переважно корпораціям. Сьогодні ця вимога перестала бути актуальною, і середній бізнес (а в деяких випадках і малий) може скористатися можливостями предиктивної аналітики, щоб позитивно вплинути на комунікацію зі своїми клієнтами. У випаду з інструментами, які ми пропонуємо, мінімальні стартові умови виглядають наступним чином:
- від 10 000 унікальних клієнтів;
- від 100 000 транзакцій.
Це мінімальний набір даних, який дозволить навчити ML-модель та виявити достатню кількість поведінкових паттернів. Зазвичай такі набори даних вже є в інтернет-магазинів, фінтех-компаній, телеком-операторів, сервісів доставки, служб таксі та інших компаній з інтенсивним потоком клієнтів. Проте індивідуально можна розглянути доцільність застосування предиктивної аналітики та з меншими об’ємами даних.
Отже, на першому кроці варто з’ясувати, чи достатньо у вас якісних даних, щоб отримати реальну користь з предиктивної аналітики. В цьому вам допоможе команда Colobridge. Ми знаємо, як отримати реальний ефект від гіперперсоналізації без масштабних інвестицій в інфраструктуру чи штату спеціалістів.