AI for Customer Insights & Segmentation: Ne találgassuk tovább, mit akarnak az ügyfelek
Ön rendelkezik ügyféladatokkal. Vásárlási előzmények. Webhelyi viselkedés. E-mailes elkötelezettség. CRM feljegyzések. Támogatási jegyek. Termékhasználati naplók.
Mindezen adatokból meg kell tudnia, hogy kik a legjobb ügyfelei. Mire van szükségük. Mikor fognak elmenni. Kik állnak készen arra, hogy többet vásároljanak.
De az adatok meglátásokká alakítása? Ehhez elemzésre van szükség. Valódi elemzést, nem csak műszerfalakat kell nézegetni. És a legtöbb csapatnak erre nincs ideje.
A mesterséges intelligencia végzi az elemzést. Mintákat talál az ügyfelek viselkedésében. Olyan szegmenseket hoz létre, amelyek ténylegesen előre jelzik az eredményeket. Figyelmeztető jeleket észlel, mielőtt az ügyfelek elvándorolnának. A csapata az alapján hoz döntéseket, amit az ügyfelek tesznek, nem pedig az alapján, amit Ön remél, hogy tenni fognak.
A probléma: adatok mindenhol, betekintés sehol
A CRM tele van. Az analitikai eszközei mindent nyomon követnek. Bármilyen mérőszámról készíthet jelentést.
De a jelentések nem betekintést jelentenek. Az, hogy a felhasználók 23%-je kattintott egy gombra, nem mondja meg, hogy miért, vagy hogy mit kell tennie.
A marketing demográfiai szegmensek szerint szegmentál, mert ez egyszerű. Kisvállalkozások vs. nagyvállalatok. Keleti part vs. nyugati part. Igazgató vs. alelnök.
De a demográfiai adatok nem jelzik előre a viselkedést. Valakinek a címe nem árulja el, hogy ki fog-e váltani. A vállalat mérete nem árulja el, hogy készen áll-e a frissítésre.
A felismerések az adatokban rejlenek. Csak időre és eszközökre van szükséged, hogy megtaláld őket. A legtöbb csapatnak egyik sem áll rendelkezésére.
Mit tesz a mesterséges intelligencia az ügyfélismeretért
A mesterséges intelligencia méretarányosan elemzi az ügyféladatokat. Megtalálja a mintákat, amelyeket az emberek nem vesznek észre. A viselkedés, nem pedig a demográfiai adatok alapján szegmentál. Előre jelzi az eredményeket, mielőtt azok bekövetkeznének.
Vásárlói magatartáselemzés
Mit tesznek a vásárlók vásárlás előtt? Mielőtt elpártolnak? Mielőtt frissítenek?
A mesterséges intelligencia a viselkedési mintákat vizsgálja:
- Milyen funkciókat használnak a power userek?
- Mi az út a próbaverziótól a fizetős vásárlóig?
- Melyek azok a marketingfogások, amelyek azelőtt történnek, hogy valaki átváltozna?
- Milyen viselkedésbeli változások jelzik, hogy valaki távozni készül?
- Milyen termékeket vásárolnak együtt?
Ez nem találgatás. Ez nem találgatás, hanem tényleges mintázatokat találunk az adatokban arról, hogy az ügyfelek viselkedése milyen eredményeket jelez előre.
Ezek a minták szabályokká válnak. Ha egy ügyfél megfelel a mintának, akkor tudja, hogy mi fog történni a következő lépésként. És még azelőtt tudsz cselekedni, hogy ez megtörténne.
Viselkedés szerinti szegmentálás
Felejtsd el a demográfiai adatokat. A mesterséges intelligencia aszerint szegmentál, hogy mit csinálnak az ügyfelek:
- Teljesítményfelhasználók: Magas elkötelezettség, a funkciók intenzív használata, valószínűleg ajánlanak másokat is
- Veszélyeztetett: Csökkenő használat, támogatási jegyek, elmaradt fizetések, elvándorlást jelző minták
- Növekedési potenciál: Alapvető funkciókat használnak, de jelét mutatják, hogy frissítenének
- Nagy érték: Nagy összegű vásárlások, gyakori újbóli megrendelések, hosszú megbízási idő
- Árérzékeny: Csak kedvezményesen vásároljon, hagyja el a kosarat az ár miatt, hasonlítsa össze a versenytársakat
Ezek a szegmensek előre jelzik az eredményeket. Másképp marketingeljen a nagy teljesítményű felhasználóknak, mint a veszélyeztetett ügyfeleknek. Különböző üzenetek. Más ajánlatok. Más csatornák.
A viselkedési szegmensek azért működnek, mert azon alapulnak, hogy az emberek mit tesznek, nem pedig azon, hogy kik ők.
Churn előrejelzés
A legtöbb vállalat akkor tudja meg, hogy egy ügyfél elpártolt, amikor már elment. Akkor már túl késő megmenteni őket.
A mesterséges intelligencia előre jelzi az elvándorlást, mielőtt az megtörténne:
- Használat csökkenése
- Bejelentkezési gyakoriság csökken
- A támogatási jegyek száma növekszik
- Az e-mailekkel való elkötelezettség leállítása
- Fizetési késedelmek vagy sikertelen díjak
Ha több figyelmeztető jel együttesen jelenik meg, a mesterséges intelligencia kockázatosnak jelzi az ügyfelet. Az Ön csapata proaktívan lép fel. Ajánljon segítséget. Megoldja a problémákat. Ösztönözze a maradásra.
Nem menthetsz meg mindenkit. De megmentheted azokat, akik megmenthetők - ha tudod, hogy elmennek, mielőtt még elmentek volna.
Ügyfél életciklusérték pontozás
Nem minden ügyfél ér ugyanannyit. Néhányan egyszer vásárolnak és eltűnnek. Mások évekig maradnak és barátokat ajánlanak.
A mesterséges intelligencia a következők alapján számítja ki az élettartam-értéket:
- Vásárlás gyakorisága és összege
- Termékösszetétel és árrés
- Bérleti jogviszony és megtartási minták
- Támogatási költségek
- Referral viselkedés
A magas LTV-értékű ügyfelek nagyobb figyelmet kapnak. Több támogatás. Nagyobb elérés. Jobb ajánlatok, hogy boldogok maradjanak.
Az alacsony LTV-értékű ügyfeleket nem hagyjuk figyelmen kívül, de nem fordítunk rájuk aránytalanul nagy erőfeszítéseket. Az erőforrások oda kerülnek, ahol megtérülnek.
Cross-Sell & Upsell lehetőségek
Mely ügyfeleket próbálja meg feljebb értékesíteni? Mit kellene ajánlania?
A mesterséges intelligencia a vásárlási szokásokat vizsgálja:
- Azok a vásárlók, akik A terméket vásároltak, gyakran vásárolnak B terméket is legközelebb.
- A Basic csomagot használók bizonyos használati küszöbértékek elérésekor frissítenek.
- Ebben az iparágban az ügyfelek jellemzően 3 hónap elteltével adják hozzá ezeket a funkciókat.
- Az X funkcióval való magas elkötelezettség összefügg az Y kiegészítő megvásárlásával
Ezek a minták ajánlásokká válnak. Mutassa meg a megfelelő ajánlatot a megfelelő ügyfélnek a megfelelő időben. Nem a szórjuk és szórjuk promóciókat. Célzott javaslatok, amelyek azon alapulnak, hogy a hasonló ügyfelek ténylegesen mit vásároltak.
Customer Journey Mapping
Hogyan mozognak az ügyfelek valójában a tölcséren keresztül? Nem az Ön által tervezett útvonalon. Az út, amit ők tesznek meg.
Az AI valódi pályákat térképez fel:
- Mely érintkezési pontok számítanak a legtöbbet?
- Hol akadnak el az emberek?
- Mi a különbség a konvertáló ügyfelek és a nem konvertáló ügyfelek között?
- Mennyi ideig tartanak valójában az egyes szakaszok?
- Mely lépéseket lehet kihagyni anélkül, hogy a konverzió sérülne?
A tényleges ügyfélutat látja, nem pedig a feltételezettet. Ezután a valóság alapján optimalizál.
Mit jelent ez az Ön számára
CMO-k számára
A marketingkiadások a ténylegesen konvertáló szegmensekbe kerülnek. Nincs többé tömeges kampány abban a reményben, hogy valami megragad.
Láthatja, hogy mely csatornák és kampányok vezetnek nagy értékű ügyfeleket, nem csak akármilyen ügyfeleket. A költségvetés a ROI-t követi, nem a találgatásokat.
A megtartás javul, mert az elvándorlás kockázatát korán felismeri. Az ügyfelek megtartása olcsóbb, mint újakat szerezni. A mesterséges intelligencia segít megtartani azokat, akiket érdemes megtartani.
Ön a viselkedési minták, nem pedig a vélemények alapján hoz döntéseket. Kevesebb vitatkozás a stratégiáról, több tesztelés, hogy az adatok szerint mi működik.
A marketingesek számára
Olyan szegmensek, amelyek valóban jelentenek valamit. Nem önkényes demográfiai dobozok, hanem olyan csoportok, amelyek másképp viselkednek és más üzenetekre reagálnak.
Tudja, hogy mely ügyfeleket milyen kampányokkal célozza meg. A felértékelő kampányok a növekedési potenciállal rendelkező ügyfeleknek szólnak. A megtartási kampányok a veszélyeztetett ügyfeleknek szólnak. Különböző stratégiák a különböző szegmensekhez.
Személyre szabás, amely működik, mert a viselkedésen alapul. Nem találgatja, hogy mi az, ami rezonál. Olyan ügyfelek mintáit használod, akik már átváltottak.
Az ügyfélsiker-csapatok számára
Tudja, hogy kinek van szüksége segítségre, mielőtt még felborulna. Proaktív elérés a reaktív kárelhárítás helyett.
A nagy értékű ügyfelek prioritást kapnak. Tudja, hogy kik azok, akiket érdemes extra erőfeszítéseket tenni a megtartásuk érdekében. Az erőforrások oda mennek, ahol a legtöbbet számítanak.
Meglátja a mintákat, hogy az ügyfelek miért sikeresek vagy buknak el. Ez a tudás visszaköszön az ügyfélbevezetésben és a termékfejlesztésben.
Az üzlet számára
A jobb megtartás kiszámíthatóbb bevételt jelent. Az elvándorlás csökken, ha időben észleli a problémákat.
Magasabb átlagos rendelési érték, mivel a keresztértékesítések és az upsells célzottan történnek. Nem idegesíted a vásárlókat irreleváns ajánlatokkal - olyan termékeket mutatsz nekik, amelyeket valóban szeretnének.
Az akvizíció hatékonysága javul, ha tudja, hogy mely ügyféltípusok a legértékesebbek. Nem csak a mennyiségre, hanem a minőségre is optimalizálhat.
Valós példák az ügyfélismereti AI-re
Példa 1: SaaS vállalat
Egy előfizetéses szoftvergyártó vállalat éves szinten 12% volt. Tudták, hogy a lemorzsolódás magas, de nem tudták, hogy ki és miért hagyja el a céget.
Mi változott: A mesterséges intelligencia elemezte az elpártolt ügyfelek viselkedési mintáit. Megállapította, hogy a csökkenő bejelentkezési gyakoriság és a megnövekedett ügyfélszolgálati jegyek 73% kilépést jeleztek előre 30 nappal a kilépés bekövetkezése előtt.
Eredmény: Az ügyfélsiker-csapat proaktívan kereste meg a kockázatos ügyfeleket. Extra képzést kínáltak, problémákkal foglalkoztak, ösztönzőket biztosítottak. Az elvándorlás 6 hónapon belül 8,5%-re csökkent.
Példa 2: E-kereskedelmi vállalat
Egy online kiskereskedő mindenkinek ugyanazt a promóciós e-mailt küldte. Kedvezményeket minden vásárlónak, függetlenül a vásárlási magatartástól.
Mi változott: A mesterséges intelligencia viselkedés szerint szegmentálja az ügyfeleket. A nagy értékű ügyfelek korai hozzáférést és exkluzív termékeket kaptak. Az árérzékeny ügyfelek kedvezményeket kaptak. A gyakori vásárlók hűségjutalmat kaptak.
Eredmény: Az átlagos rendelési érték 18% nőtt, mivel a nagy értékű vásárlók nem voltak arra kiképezve, hogy várjanak a kedvezményekre. Az árrés javult, mert a kedvezmények csak az árérzékeny szegmensekre vonatkoztak.
Példa 3: B2B szolgáltató vállalat
Egy professzionális szolgáltatásokat nyújtó cégnek hosszú értékesítési ciklusai voltak. Nem tudta megjósolni, hogy melyik potenciális ügyfél mikor fog üzletet kötni.
Mi változott: Az AI elemezte a korábbi üzleteket. Megállapította, hogy azok a potenciális ügyfelek, akik bizonyos típusú tartalmakkal foglalkoztak, és bizonyos érdekelt felekkel interakcióba léptek, 4x nagyobb valószínűséggel kötöttek üzletet.
Eredmény: Az értékesítési csapat az ilyen jeleket mutató érdeklődőkre összpontosított. A nyerési arány 35%-vel nőtt. Az értékesítési ciklus lerövidült, mert a képviselők tudták, hogy a potenciális ügyfelek mikor állnak készen a vásárlásra.
Amit az AI nem fog megtenni
Legyünk őszinték a korlátozásokkal kapcsolatban.
A mesterséges intelligencia mintákat talál, de nem mondja meg, hogy miért. Megmutathatja, hogy azok az ügyfelek, akik X-et csinálnak, nagyobb valószínűséggel váltanak ki, de nem magyarázza meg a mögötte álló pszichológiát. A meglátások értelmezéséhez továbbra is emberi ítélőképességre van szükség.
A mesterséges intelligencia előrejelzései nem tökéletesek. A 70-80% pontosságú elvándorlás-előrejelzés nagyon jó, de ez azt jelenti, hogy az előrejelzések 20-30% része téves. Ne kezelje az AI-eredményeket bizonyosságként. Ezek valószínűségek.
A mesterséges intelligencia nem tudja kijavítani a hibás ügyfélélményeket. Ha a terméked nem működik, vagy a szolgáltatásod rossz, vagy az árazásod rossz - az AI megmutatja a problémát, de nem oldja meg. Az alapokat továbbra is meg kell javítania.
A mesterséges intelligenciának pedig adatokra van szüksége. Ha nem követi az ügyfelek viselkedését, nincs mit elemezni. Itt a "szemét be, szemét ki" elv érvényesül.
Hogyan kezdjünk hozzá
Nem kell mindent egyszerre elemezni. Kezdje a nagy hatású területekkel:
- Kezdje az elvándorlás előrejelzésével. Ennek azonnali megtérülése van. Azonosítsa a veszélyeztetett ügyfeleket, proaktívan lépjen kapcsolatba velük, és mérje, hogy ez csökkenti-e az elvándorlást.
- Első szegmens kampány. Vegyünk egy meglévő kampányt, és osszuk fel viselkedési szegmensek szerint. Nézze meg, hogy a célzott üzenetek jobban teljesítenek-e, mint az általánosak.
- Elemezze a legjobb ügyfeleit. Mi a közös a nagy értékű ügyfelekben? Találja meg a mintát, majd keressen még több ilyen ügyfelet.
- Térképezzen fel egy ügyfélutat. Válassza ki az alapvető konverziós útvonalat. Nézze meg, hogy az ügyfelek hogyan haladnak végig rajta, szemben azzal, ahogyan Ön gondolja.
- Tesztelje a keresztértékesítési ajánlásokat. Használja a mesterséges intelligenciát a következő legjobb termékek ajánlására. Hasonlítsa össze a konverziót a véletlenszerű vagy kézi javaslatokkal.
Kezdje kicsiben. Mérje a hatást. Méretezd, ami működik. A cél a megvalósítható meglátások, nem pedig a tökéletes modellek.
A lényeg
Az ügyfelek meglátásai a viselkedésmintákból származnak. Mi a közös azokban az ügyfelekben, akik vásárolnak, maradnak, frissítenek és továbbküldenek? Miben különböznek azok, akik elvándorolnak?
Az emberek nem képesek több tucatnyi változóra kiterjedő mintázatot találni több ezer ügyfélben. A mesterséges intelligencia igen.
A stratégia továbbra is a csapatáé. Ők döntenek arról, hogy mit tesznek a felismerésekkel. Ők tervezik a kampányokat és az ügyfélélményeket. Ők értelmezik az adatok jelentését.
De már nem találgatásokból indulnak ki. Az ügyfelek tényleges tevékenységének mintáiból indulnak ki. Ez jobb célzást, nagyobb megtartást és a valóságon alapuló döntéseket jelent.
Szeretné jobban megérteni ügyfeleit?
Minden vállalkozás más-más ügyféladatokkal rendelkezik. Különböző viselkedési minták. Különböző eredmények számítanak.
Nem általános ügyfélelemzéseket árulunk. Mi az Ön adatait nézzük. Azonosítjuk, hogy mely minták jelzik előre az Ön vállalkozásának eredményeit. Olyan modelleket építünk, amelyek választ adnak az Ön konkrét kérdéseire.
Ezután összekötjük a meglátásokat a marketingautomatizálási, CRM- és ügyfélsiker-eszközökkel. Csapata ott látja a szegmenseket és előrejelzéseket, ahol dolgozik. Azonnal cselekszenek a meglátások alapján.
Nincs hype. Nem ígérünk tökéletes előrejelzéseket. Csak az ügyfelek viselkedésének jobb megértése, hogy jobb döntéseket hozhasson.
