AI for Customer Insights & Segmentation: Mitä asiakkaat haluavat
Sinulla on asiakastietoja. Ostohistoria. Verkkosivuston käyttäytyminen. Sähköpostiin sitoutuminen. CRM-muistiinpanot. Tukipalvelun liput. Tuotteen käyttölokit.
Kaikkien näiden tietojen pitäisi kertoa sinulle, ketkä ovat parhaita asiakkaitasi. Mitä he tarvitsevat. Milloin he ovat lähdössä. Ketkä ovat valmiita ostamaan lisää.
Mutta tietojen muuttaminen oivalluksiksi? Se edellyttää analyysiä. Todellista analyysia, ei vain kojelautojen katselua. Useimmilla tiimeillä ei ole siihen aikaa.
Tekoäly tekee analyysin. Se löytää asiakkaiden käyttäytymismalleja. Se luo segmenttejä, jotka todella ennustavat tuloksia. Se havaitsee varoitusmerkit ennen kuin asiakkaat vaihtuvat. Tiimisi tekee päätöksiä sen perusteella, mitä asiakkaat tekevät, eikä sen perusteella, mitä toivot heidän tekevän.
Ongelma: Tietoa kaikkialla, tietoa ei missään.
CRM on täynnä. Analytiikkatyökalusi seuraavat kaikkea. Voit laatia raportteja kaikista haluamistasi mittareista.
Mutta raportit eivät ole oivalluksia. Tieto siitä, että 23% käyttäjistä napsautti painiketta, ei kerro miksi tai mitä asialle pitäisi tehdä.
Markkinointi segmentoi väestöryhmien mukaan, koska se on helppoa. Pienyritykset vs. yritykset. Itärannikko vs. länsirannikko. Johtaja vs. varatoimitusjohtaja.
Mutta väestörakenne ei ennusta käyttäytymistä. Jonkun titteli ei kerro, vaihtaako hän asiakkaita. Yrityksen koko ei kerro, ovatko he valmiita päivittämään.
Oivallukset löytyvät tiedoista. Tarvitset vain aikaa ja työkaluja niiden löytämiseen. Useimmilla tiimeillä ei ole kumpaakaan.
Mitä tekoäly tekee asiakasymmärrykselle
Tekoäly analysoi asiakastietoja laajassa mittakaavassa. Se löytää kuvioita, joita ihmiset eivät huomaa. Se segmentoi asiakkaat käyttäytymisen, ei demografian perusteella. Se ennustaa tuloksia ennen kuin ne tapahtuvat.
Asiakaskäyttäytymisen analysointi
Mitä asiakkaat tekevät ennen ostamista? Ennen kuin he luopuvat? Ennen kuin he päivittävät?
Tekoäly tarkastelee käyttäytymismalleja:
- Mitä ominaisuuksia tehokäyttäjät todella käyttävät?
- Mikä on tie kokeilusta maksulliseksi asiakkaaksi?
- Mitkä markkinointikontaktit tapahtuvat ennen kuin joku muuttuu?
- Mitkä muutokset käyttäytymisessä kertovat siitä, että joku on lähdössä?
- Mitä tuotteita ostetaan yhdessä?
Se ei ole arvailua. Se on todellisten mallien löytämistä tiedoistasi siitä, millainen asiakaskäyttäytyminen ennustaa millaisia tuloksia.
Näistä malleista tulee sääntöjä. Kun asiakas vastaa mallia, tiedät, mitä todennäköisesti tapahtuu seuraavaksi. Ja voit toimia ennen sitä.
Käyttäytymisen segmentointi
Unohda väestörakenne. Tekoäly segmentoi sen mukaan, mitä asiakkaat todella tekevät:
- Tehokäyttäjät: Suuri sitoutuminen, ominaisuuksien runsas käyttö, suosittelevat todennäköisesti muita.
- Riskiryhmä: Vähenevä käyttö, tukipyynnöt, maksamatta jääneet maksut, mallit, jotka ennustavat poistumaa.
- Kasvupotentiaali: Käyttää perusominaisuuksia, mutta osoittaa merkkejä päivittämisestä
- Korkea arvo: Suuret ostot, usein toistuvat tilaukset, pitkä toimikausi.
- Hintaherkkä: Osta vain alennuksesta, hylkää ostoskori hinnan perusteella, vertaa kilpailijoita.
Nämä segmentit ennustavat tuloksia. Markkinoi tehokäyttäjille eri tavalla kuin riskiasiakkaille. Erilaiset viestit. Erilaiset tarjoukset. Eri kanavat.
Käyttäytymissegmentit toimivat, koska ne perustuvat siihen, mitä ihmiset tekevät, eivät siihen, keitä he ovat.
Poistuman ennustaminen
Useimmat yritykset tietävät, että asiakas on lähtenyt, kun hän on jo lähtenyt. Silloin on liian myöhäistä pelastaa heidät.
Tekoäly ennustaa poistuman ennen kuin sitä tapahtuu:
- Käytön lopettaminen
- Sisäänkirjautumistiheys laskee
- Tukipyyntöjen määrä kasvaa
- Sitoutuminen sähköposteihin pysähtyy
- Maksun viivästyminen tai epäonnistuneet maksut
Kun useita varoitusmerkkejä ilmenee yhdessä, tekoäly merkitsee asiakkaan riskiryhmään kuuluvaksi. Tiimisi ottaa yhteyttä ennakoivasti. Tarjoa apua. Korjaa ongelmat. Tarjoa kannustin jäädä.
Kaikkia ei voi pelastaa. Mutta voit pelastaa ne, jotka ovat pelastettavissa - jos tiedät, että he lähtevät, ennen kuin he ovat jo lähteneet.
Asiakkaan elinkaariarvon pisteytys
Kaikki asiakkaat eivät ole samanarvoisia. Jotkut ostavat kerran ja katoavat. Toiset pysyvät vuosia ja suosittelevat ystäviä.
Tekoäly laskee elinkaariarvon seuraavien tekijöiden perusteella:
- Ostotiheys ja -määrä
- Tuotevalikoima ja marginaalit
- Työsuhteen kesto ja pysyvyys
- Tukikustannukset
- Viittauskäyttäytyminen
High-LTV-asiakkaat saavat enemmän huomiota. Enemmän tukea. Enemmän näkyvyyttä. Parempia tarjouksia, jotta he pysyvät tyytyväisinä.
Matalan LTV:n asiakkaita ei jätetä huomiotta, vaan lopetat suhteettoman suuren panostuksen heihin. Resurssit menevät sinne, missä ne tuottavat tuottoa.
Cross-Sell & Upsell-mahdollisuudet
Mitä asiakkaita sinun pitäisi yrittää myydä lisää? Mitä sinun pitäisi suositella?
Tekoäly tarkastelee ostokäyttäytymistä:
- Tuotteen A ostaneet asiakkaat ostavat usein tuotteen B seuraavaksi.
- Basic-paketin käyttäjät päivittävät, kun he saavuttavat tietyt käyttörajat.
- Tämän toimialan asiakkaat lisäävät nämä ominaisuudet yleensä 3 kuukauden kuluttua.
- Korkea sitoutuminen Ominaisuuteen X korreloi lisäosan Y ostamisen kanssa.
Näistä malleista tulee suosituksia. Näytä oikea tarjous oikealle asiakkaalle oikeaan aikaan. Ei ruiskuttamalla ja suihkuttamalla kampanjoita. Kohdennettuja ehdotuksia, jotka perustuvat siihen, mitä samankaltaiset asiakkaat todella ostivat.
Customer Journey Mapping
Miten asiakkaat todella liikkuvat suppilon läpi? Ei suunnittelemallasi matkalla. Heidän kulkemansa matka.
Tekoäly kartoittaa todellisia polkuja:
- Mitkä kosketuspisteet ovat tärkeimpiä?
- Mihin ihmiset juuttuvat?
- Mitä eroa on asiakkaissa, jotka vaihtavat asiakkaita, verrattuna asiakkaisiin, jotka eivät vaihda?
- Kuinka kauan kukin vaihe todella kestää?
- Mitkä vaiheet voit ohittaa vahingoittamatta konversiota?
Näet todellisen asiakkaan matkan, et oletettua. Sitten optimoit todellisuuden perusteella.
Mitä tämä tarkoittaa sinulle
Yhteisiä markkinajärjestelyjä varten
Markkinointikustannukset kohdistuvat segmentteihin, jotka todella konvertoivat. Ei enää massakampanjoita, joissa toivotaan, että jokin jää kiinni.
Näet, mitkä kanavat ja kampanjat tuovat arvokkaita asiakkaita, eivät mitä tahansa asiakkaita. Budjetti seuraa ROI:ta, ei arvauksia.
Asiakassuhteen säilyttäminen paranee, koska havaitset poistumisriskin varhaisessa vaiheessa. Asiakkaiden pitäminen on halvempaa kuin uusien hankkiminen. Tekoäly auttaa sinua pitämään ne, jotka kannattaa pitää.
Teet päätöksiä käyttäytymismallien, et mielipiteiden perusteella. Vähemmän kiistelyä strategiasta, enemmän testausta siitä, mikä tietojen mukaan toimii.
Markkinoijille
Segmentit, jotka todella merkitsevät jotain. Ei mielivaltaisia demografisia laatikoita, vaan ryhmiä, jotka käyttäytyvät eri tavoin ja reagoivat erilaisiin viesteihin.
Tiedät, mihin asiakkaisiin kannattaa kohdistaa mitäkin kampanjoita. Upsell-kampanjat menevät kasvupotentiaalisille asiakkaille. Säilyttämiskampanjat menevät riskialttiille asiakkaille. Eri strategiat eri segmenteille.
Henkilökohtaistaminen toimii, koska se perustuu käyttäytymiseen. Et arvaa, mikä resonoi. Käytät sellaisten asiakkaiden malleja, jotka ovat jo muuttuneet.
Asiakaspalvelutiimeille
Tiedät, kuka tarvitsee apua, ennen kuin hän on valmis. Ennakoiva yhteydenpito reaktiivisen vahingontorjunnan sijaan.
Arvokkaat asiakkaat asetetaan etusijalle. Tiedät, kenen säilyttämiseksi kannattaa nähdä ylimääräistä vaivaa. Resurssit menevät sinne, missä niillä on eniten merkitystä.
Näet malleja siinä, miksi asiakkaat menestyvät tai epäonnistuvat. Tätä tietoa hyödynnetään perehdytyksessä ja tuotekehityksessä.
Liiketoimintaa varten
Parempi asiakaspysyvyys tarkoittaa ennustettavampia tuloja. Poistuminen vähenee, kun ongelmat havaitaan ajoissa.
Korkeampi keskimääräinen tilausarvo, koska ristiin- ja ylösmyynnit on kohdennettu. Et ärsytä asiakkaita epäolennaisilla tarjouksilla, vaan näytät heille tuotteita, joita he todella haluavat.
Hankinnan tehokkuus paranee, kun tiedät, mitkä asiakastyypit ovat arvokkaimpia. Voit optimoida laatua, etkä vain määrää.
Todellisia esimerkkejä asiakasymmärryksen tekoälystä
Esimerkki 1: SaaS-yritys
Erään tilausohjelmistoyrityksen vuotuinen vaihtuvuus oli 12%. Yritys tiesi, että vaihtuvuus oli suuri, mutta ei tiennyt, kuka lähtisi ja miksi.
Mikä muuttui: Tekoälyllä analysoitiin asiakkaiden käyttäytymismalleja. Havaittiin, että laskeva kirjautumistiheys ja lisääntyneet tukipyynnöt ennustivat 73% irtisanoutumista 30 päivää ennen sen tapahtumista.
Tulos: Asiakassuosittelutiimi tavoitti ennakoivasti riskialttiit asiakkaat. Tarjottiin lisäkoulutusta, käsiteltiin ongelmia ja tarjottiin kannustimia. Vaihtuvuus laski 8,5%:hen 6 kuukauden kuluessa.
Esimerkki 2: Sähköisen kaupankäynnin yritys
Eräs verkkokauppias lähetti kaikille samat mainossähköpostit. Alennuksia kaikille asiakkaille ostokäyttäytymisestä riippumatta.
Mikä muuttui: Tekoäly segmentoi asiakkaat käyttäytymisen mukaan. Arvokkaat asiakkaat saivat varhaista pääsyä ja yksinoikeustuotteita. Hintaherkät asiakkaat saivat alennuksia. Kanta-asiakkaat saivat kanta-asiakaspalkkioita.
Tulos: Tilausten keskimääräinen arvo kasvoi 18%, koska arvokkaita asiakkaita ei koulutettu odottamaan alennuksia. Marginaali parani, koska alennuksia myönnettiin vain hintaherkille segmenteille.
Esimerkki 3: B2B-palveluyritys
Asiantuntijapalveluyrityksellä oli pitkät myyntisyklit. Se ei osannut ennustaa, mitkä potentiaaliset asiakkaat päättäisivät sopimuksen tai milloin.
Mikä muuttui: Tekoäly analysoi aiempia sopimuksia. Havaittiin, että ne potentiaaliset asiakkaat, jotka käyttivät tiettyjä sisältötyyppejä ja olivat vuorovaikutuksessa tiettyjen sidosryhmien kanssa, saivat kaupat päätökseen 4 kertaa todennäköisemmin.
Tulos: Myyntitiimi keskittyi näitä signaaleja osoittaviin mahdollisuuksiin. Voittoprosentti kasvoi 35%. Myyntisykli lyheni, koska edustajat tiesivät, milloin potentiaaliset asiakkaat olivat todella valmiita ostamaan.
Mitä tekoäly ei tee
Olkaamme rehellisiä rajoituksista.
Tekoäly löytää kuvioita, mutta se ei kerro miksi. Se voi osoittaa, että asiakkaat, jotka tekevät X:ää, vaihtavat todennäköisemmin työpaikkaa, mutta se ei selitä taustalla olevaa psykologiaa. Tarvitset edelleen ihmisen harkintaa tulkitsemaan oivalluksia.
Tekoälyennusteet eivät ole täydellisiä. 70-80%:n tarkkuudella ennustettu vaihtuvuus on erittäin hyvä, mutta se tarkoittaa, että 20-30% ennusteista on väärässä. Älä pidä tekoälyn tuloksia varmoina. Ne ovat todennäköisyyksiä.
Tekoäly ei voi korjata rikkinäisiä asiakaskokemuksia. Jos tuotteesi ei toimi, palvelusi on huonoa tai hinnoittelusi on väärä - tekoäly näyttää sinulle ongelman, mutta ei ratkaise sitä. Sinun on silti korjattava perusasiat.
Ja tekoäly tarvitsee tietoa. Jos asiakkaiden käyttäytymistä ei seurata, ei ole mitään analysoitavaa. Tässä pätee sääntö "roskat sisään, roskat ulos".
Miten päästä alkuun
Sinun ei tarvitse analysoida kaikkea kerralla. Aloita vaikutuksiltaan suurista alueista:
- Aloita poistuman ennustaminen. Tällä on välitön ROI. Tunnista riskiasiakkaat, ota yhteyttä ennakoivasti ja mittaa, vähentääkö se vaihtuvuutta.
- Segmentti yksi kampanja. Ota olemassa oleva kampanja ja jaa se käyttäytymissegmenttien mukaan. Katso, toimivatko kohdennetut viestit paremmin kuin yleiset viestit.
- Analysoi parhaat asiakkaasi. Mitä yhteistä on arvokkailla asiakkailla? Etsi malli ja etsi sitten lisää heidän kaltaisiaan asiakkaita.
- Kartoita yksi asiakkaan matka. Valitse keskeinen muuntamispolkusi. Katso, miten asiakkaat todella kulkevat sen läpi verrattuna siihen, miten luulet heidän kulkevan.
- Testaa ristiinmyyntisuosituksia. Käytä tekoälyä ehdottamaan seuraavaksi parhaita tuotteita. Vertaa muuntamista satunnaisiin tai manuaalisiin ehdotuksiin.
Aloita pienestä. Mittaa vaikutusta. Laajenna sitä, mikä toimii. Tavoitteena ovat käyttökelpoiset oivallukset, eivät täydelliset mallit.
Lopputulos
Asiakasymmärrys syntyy käyttäytymismalleista. Mitä yhteistä on niillä asiakkailla, jotka ostavat, jäävät, päivittävät ja suosittelevat? Mitä erilaista on niissä, jotka vaihtavat asiakkaita?
Ihmiset eivät pysty havaitsemaan malleja tuhansissa asiakkaissa kymmenien muuttujien perusteella. Tekoäly pystyy.
Strategia on edelleen tiimisi hallussa. He päättävät, mitä tehdä oivalluksilla. He suunnittelevat kampanjoita ja asiakaskokemuksia. He tulkitsevat, mitä tiedot tarkoittavat.
Mutta he eivät enää lähde liikkeelle arvauksista. Ne lähtevät liikkeelle siitä, mitä asiakkaat todella tekevät. Tämä tarkoittaa parempaa kohdentamista, korkeampaa asiakaspysyvyyttä ja todellisuuteen perustuvia päätöksiä.
Haluatko ymmärtää asiakkaitasi paremmin?
Jokaisella yrityksellä on erilaiset asiakastiedot. Erilaiset käyttäytymismallit. Erilaiset tulokset, joilla on merkitystä.
Me emme myy geneerisiä asiakasanalyysejä. Me tarkastelemme sinun tietojasi. Tunnistamme, mitkä mallit todella ennustavat liiketoimintasi tuloksia. Rakennamme malleja, jotka vastaavat juuri sinun kysymyksiisi.
Sen jälkeen yhdistämme näkemykset markkinoinnin automaatio-, CRM- ja asiakaspalvelutyökaluihisi. Tiimisi näkee segmentit ja ennusteet siellä, missä he työskentelevät. He toimivat oivallusten perusteella välittömästi.
Ei hypeä. Ei lupauksia täydellisistä ennusteista. Vain parempaa ymmärrystä asiakkaiden käyttäytymisestä, jotta voit tehdä parempia päätöksiä.
