AI klientų įžvalgoms ir segmentavimui: Nustokite spėlioti, ko nori klientai
Turite klientų duomenų. Pirkimų istoriją. elgseną svetainėje. Įsitraukimą į el. paštą. CRM pastabos. Pagalbos bilietus. Produkto naudojimo žurnalai.
Iš visų šių duomenų turėtumėte sužinoti, kas yra geriausi jūsų klientai. Ko jiems reikia. Kada jie ketina išeiti. Kas yra pasirengę pirkti daugiau.
Tačiau kaip duomenis paversti įžvalgomis? Tam reikia analizės. Tikros analizės, o ne tik žiūrėjimo į prietaisų skydelius. O dauguma komandų tam neturi laiko.
Analizę atlieka dirbtinis intelektas. Jis randa klientų elgsenos modelius. Jis sukuria segmentus, pagal kuriuos iš tikrųjų galima prognozuoti rezultatus. Jis pastebi įspėjamuosius ženklus, kol klientai dar neatsirado. Jūsų komanda priima sprendimus remdamasi klientų veiksmais, o ne tuo, ką tikitės, kad jie padarys.
Problema: duomenys visur, o įžvalgos niekur
Jūsų CRM užpildytas. Jūsų analizės įrankiai viską stebi. Galite rengti ataskaitas apie bet kokius norimus rodiklius.
Tačiau ataskaitos nėra įžvalgos. Žinodami, kad 23% naudotojų spustelėjo mygtuką, nesužinosite, kodėl ir ką su tuo daryti.
Rinkodara segmentuojama pagal demografinius požymius, nes tai paprasta. Smulkusis verslas ir įmonė. Rytų pakrantė prieš Vakarų pakrantę. Direktorius ir viceprezidentas.
Tačiau demografiniai duomenys nenusako elgesio. Kieno nors pareigų pavadinimas nepasako, ar jis bus išvykęs į užsienį. Įmonės dydis nepasako, ar jie pasiruošę atsinaujinti.
Įžvalgos slypi duomenyse. Reikia tik laiko ir įrankių joms rasti. Dauguma komandų neturi nei vieno, nei kito.
Ką dirbtinis intelektas daro su klientų įžvalgomis
Dirbtinis intelektas analizuoja klientų duomenis. Jis randa modelius, kurių žmonės nepastebi. Jis segmentuoja pagal elgseną, o ne pagal demografinius duomenis. Jis prognozuoja rezultatus prieš jiems įvykstant.
Klientų elgsenos analizė
Ką klientai daro prieš pirkdami? Prieš atsisakydami pirkėjo? Prieš atnaujindami?
Dirbtinis intelektas analizuoja elgesio modelius:
- Kokiomis funkcijomis iš tikrųjų naudojasi galingieji naudotojai?
- Koks yra kelias nuo bandomosios versijos iki mokamo kliento?
- Kokie rinkodaros veiksmai atliekami prieš konvertuojant?
- Kokie elgesio pokyčiai rodo, kad kas nors ketina išeiti?
- Kokie produktai perkami kartu?
Tai nėra spėjimas. Tai - faktinių duomenų dėsningumų, pagal kuriuos galima nustatyti, koks klientų elgesys lemia tam tikrus rezultatus, paieška.
Šie modeliai tampa taisyklėmis. Kai klientas atitinka modelį, žinote, kas gali nutikti toliau. Ir galite imtis veiksmų anksčiau, nei tai įvyks.
Elgsenos segmentavimas
Pamirškite demografinius duomenis. Dirbtinis intelektas segmentuoja pagal tai, ką klientai iš tikrųjų daro:
- Galingieji naudotojai: Didelis įsitraukimas, intensyvus funkcijų naudojimas, tikėtina, kad rekomenduosite kitiems
- Rizikos grupė: Mažėjantis naudojimas, palaikymo bilietai, praleisti mokėjimai, modeliai, pagal kuriuos galima nuspėti, kad klientai atsisakys paslaugų
- Augimo potencialas: Naudoja pagrindines funkcijas, bet rodo požymius, kad norėtų jas atnaujinti
- Didelė vertė: Dideli pirkimai, dažni pakartotiniai užsakymai, ilgas darbo laikas
- Jautrus kainai: Pirkite tik su nuolaida, atsisakykite krepšelio dėl kainos, palyginkite konkurentus
Šiuose segmentuose numatomi rezultatai. Rinkodara galingiems vartotojams yra kitokia nei rizikos grupės klientams. Skirtingi pranešimai. Skirtingi pasiūlymai. Skirtingi kanalai.
Elgsenos segmentai veikia, nes jie grindžiami tuo, ką žmonės daro, o ne tuo, kas jie yra.
Atsisakymo prognozavimas
Dauguma įmonių sužino, kad klientas išvyko, kai jo jau nebėra. Tada jau per vėlu juos gelbėti.
Dirbtinis intelektas prognozuoja klientų pasitraukimą dar prieš jam įvykstant:
- Naudojimo sumažėjimas
- Mažėjantis prisijungimo dažnis
- Didėjantis palaikymo bilietų skaičius
- Įsitraukimo į el. laiškus sustabdymas
- Vėluojantys mokėjimai arba nepavykę mokėjimai
Kai kartu pasirodo keli įspėjamieji ženklai, dirbtinis intelektas nurodo, kad klientui gresia pavojus. Jūsų komanda aktyviai kreipiasi į klientą. Pasiūlykite pagalbą. Išspręskite problemas. Suteikite paskatą likti.
Negalite išgelbėti visų. Bet galite išgelbėti tuos, kuriuos galima išgelbėti, jei žinote, kad jie išvyksta, kol dar neišvyko.
Klientų gyvavimo trukmės vertės vertinimas
Ne visi klientai yra vienodai verti. Kai kurie nusiperka vieną kartą ir išnyksta. Kiti liks ilgus metus ir rekomenduos draugams.
Dirbtinis intelektas apskaičiuoja gyvavimo trukmės vertę remdamasis:
- Pirkimo dažnumas ir suma
- Produktų asortimentas ir maržos
- Darbo stažas ir išlaikymo modeliai
- Paramos išlaidos
- Kreipimosi elgesys
Didelės LTV klientai sulaukia daugiau dėmesio. Daugiau paramos. Daugiau informacijos. Geresni pasiūlymai, kad jie liktų patenkinti.
Mažos LTV klientai nėra ignoruojami, tačiau jiems nebeskiriama neproporcingai daug pastangų. Ištekliai skiriami ten, kur jie duoda grąžą.
Kryžminio pardavimo ir papildomo pardavimo galimybės
Kuriems klientams turėtumėte pabandyti padidinti pardavimus? Ką turėtumėte rekomenduoti?
Dirbtinis intelektas analizuoja pirkimo modelius:
- Klientai, kurie pirko produktą A, dažnai perka kitą produktą B
- "Basic" plano naudotojai atnaujinami, kai pasiekia tam tikras naudojimo ribas.
- Šios pramonės šakos klientai paprastai prideda šias funkcijas po 3 mėnesių
- Didelis įsitraukimas į X funkciją koreliuoja su Y priedo pirkimu
Šie modeliai tampa rekomendacijomis. Parodykite tinkamą pasiūlymą tinkamam klientui tinkamu laiku. Ne purškite ir purkškite akcijas. Tiksliniai pasiūlymai, pagrįsti tuo, ką panašūs klientai iš tikrųjų pirko.
Klientų kelionių žemėlapių sudarymas
Kaip klientai iš tikrųjų juda per jūsų piltuvėlį? Ne pagal jūsų sukurtą maršrutą. Kelionę, kurią jie atlieka.
Dirbtinis intelektas kartografuoja tikrus kelius:
- Kurie sąlyčio taškai svarbiausi?
- Kur žmonės užstringa?
- Kuo skiriasi klientai, kurie konvertuojasi, nuo tų, kurie nekonvertuoja?
- Kiek iš tikrųjų trunka kiekvienas etapas?
- Kuriuos veiksmus galite praleisti nepakenkdami konversijai?
Matote tikrąją, o ne numanomą kliento kelionę. Tada optimizuosite pagal realybę.
Ką tai reiškia jums
BRO
Rinkodaros išlaidos skiriamos segmentams, kurie iš tikrųjų konvertuoja. Daugiau jokių masinių kampanijų, tikintis, kad kas nors prilips.
Pamatysite, kurie kanalai ir kampanijos skatina ne bet kokius, o didelės vertės klientus. Biudžetas priklauso nuo investicijų grąžos, o ne nuo spėjimų.
Pagerėja klientų išlaikymas, nes anksti užfiksuojate atleidimo riziką. Išlaikyti klientus yra pigiau nei įsigyti naujų. Dirbtinis intelektas padeda išlaikyti tuos, kuriuos verta išlaikyti.
Sprendimus priimate remdamiesi elgesio modeliais, o ne nuomonėmis. Mažiau ginčykitės dėl strategijos, daugiau tikrinkite, kas pagal duomenis veikia.
Rinkodaros specialistams
Segmentai, kurie iš tikrųjų ką nors reiškia. Ne savavališkos demografinės dėžutės, o grupės, kurios elgiasi skirtingai ir reaguoja į skirtingus pranešimus.
Žinosite, į kuriuos klientus nukreipti kampanijas. Aukštesnio lygio pardavimo kampanijos skirtos potencialiems klientams. Išlaikymo kampanijos skirtos rizikingiems klientams. Skirtingos strategijos skirtingiems segmentams.
Personalizavimas, kuris veikia, nes yra pagrįstas elgesiu. Jūs nesugalvojate, kas sulaukia atgarsio. Naudojatės jau konvertuotų klientų modeliais.
Klientų sėkmės komandoms
Žinote, kam reikia pagalbos, dar prieš tai, kai jie išsikrausto. Aktyvi pagalba, o ne reaktyvi žalos kontrolė.
Didelės vertės klientams teikiama pirmenybė. Jūs žinote, kuriuos verta išlaikyti. Ištekliai nukreipiami ten, kur jie svarbiausi.
Įžvelgiate dėsningumus, kodėl klientams sekasi arba nesiseka. Šios žinios panaudojamos įdarbinant klientus ir kuriant produktus.
Verslui
Geresnis išlaikymas reiškia labiau nuspėjamas pajamas. Atleidimas mažėja, kai anksti pastebite problemas.
Didesnė vidutinė užsakymo vertė, nes kryžminiai ir aukštesni pardavimai yra tikslingi. Jūs neerzinsite klientų nereikšmingais pasiūlymais - rodysite jiems produktus, kurių jie iš tikrųjų nori.
Įsigijimo efektyvumas padidėja, kai žinote, kurie klientų tipai yra vertingiausi. Galite optimizuoti kokybę, o ne tik kiekybę.
Realūs klientų įžvalgų dirbtinio intelekto pavyzdžiai
1 pavyzdys: SaaS įmonė
Prenumeruojamos programinės įrangos bendrovės metinė kaita buvo 12%. Jie žinojo, kad atotrūkis didelis, bet nežinojo, kas ir kodėl išeis.
Kas pasikeitė: dirbtinis intelektas išanalizavo klientų, kurių klientai atsisakė paslaugų, elgsenos modelius. Nustatė, kad mažėjantis prisijungimo dažnumas ir padidėjęs pagalbos bilietų skaičius leido numatyti 73% klientų atleidimo atvejų likus 30 dienų iki jų atsiradimo.
Rezultatas: Klientų sėkmės komanda aktyviai kreipėsi į rizikingas paskyras. Siūlė papildomus mokymus, sprendė problemas, teikė paskatas. Per 6 mėnesius klientų skaičiaus mažėjimas sumažėjo iki 8,5%.
2 pavyzdys: elektroninės prekybos įmonė
Interneto mažmenininkas visiems siuntė tuos pačius reklaminius el. laiškus. Nuolaidas visiems klientams, nepriklausomai nuo pirkimo elgsenos.
Kas pasikeitė: dirbtinis intelektas segmentavo klientus pagal elgseną. Didelės vertės klientai gavo išankstinę prieigą ir išskirtinius produktus. Kainai jautrūs klientai gaudavo nuolaidas. Dažnai perkantys klientai gaudavo lojalumo apdovanojimus.
Rezultatas: Vidutinė užsakymo vertė padidėjo 18%, nes didelės vertės klientai nebuvo mokomi laukti nuolaidų. Padidėjo marža, nes nuolaidos buvo taikomos tik kainai jautriems segmentams.
3 pavyzdys: B2B paslaugų įmonė
Profesinių paslaugų įmonė turėjo ilgus pardavimo ciklus. Negalėjo nuspėti, kurie potencialūs klientai ir kada užbaigs pardavimus.
Kas pasikeitė: AI analizavo ankstesnius sandorius. Nustatyta, kad tikimybė, jog sandorį sudarys potencialūs klientai, kurie naudojosi tam tikrais turinio tipais ir bendravo su tam tikromis suinteresuotosiomis šalimis, buvo 4 kartus didesnė.
Rezultatas: Pardavimų komanda sutelkė dėmesį į šiuos signalus rodančias perspektyvas. Laimėjimų rodiklis padidėjo 35%. Pardavimo ciklas sutrumpėjo, nes atstovai žinojo, kada potencialūs klientai iš tikrųjų yra pasirengę pirkti.
Ko dirbtinis intelektas nepadarys
Būkime sąžiningi dėl apribojimų.
Dirbtinis intelektas randa modelius, bet nepasako, kodėl. Jis gali parodyti, kad klientai, kurie daro X, yra labiau linkę atsisakyti paslaugų, bet nepaaiškina, kokia yra to psichologija. Įžvalgoms interpretuoti vis dar reikia žmogaus sprendimo.
Dirbtinio intelekto prognozės nėra tobulos. 70-80% tikslumo "Churn" prognozės yra labai geros, tačiau tai reiškia, kad 20-30% prognozių yra klaidingos. Nelaikykite dirbtinio intelekto rezultatų užtikrintumu. Tai tikimybės.
Dirbtinis intelektas negali ištaisyti sugedusios klientų patirties. Jei jūsų gaminys neveikia, aptarnavimas blogas arba kainodara neteisinga, AI parodys problemą, bet jos neišspręs. Vis dar turite ištaisyti pagrindinius dalykus.
O dirbtiniam intelektui reikia duomenų. Jei nesekate klientų elgsenos, nėra ką analizuoti. Čia galioja principas "šiukšlės įeina, šiukšlės išeina".
Kaip pradėti
Nereikia analizuoti visko iš karto. Pradėkite nuo didelės įtakos turinčių sričių:
- Pradėkite nuo klientų skaičiaus mažėjimo prognozavimo. Tai iš karto atneša investicijų grąžą. Nustatykite rizikingus klientus, aktyviai kreipkitės į juos ir įvertinkite, ar tai sumažina klientų skaičiaus mažėjimą.
- Vieno segmento kampanija. Paimkite esamą kampaniją ir suskirstykite ją pagal elgsenos segmentus. Pažiūrėkite, ar tiksliniai pranešimai veikia geriau nei bendrieji.
- Analizuokite savo geriausius klientus. Ką bendro turi didelės vertės klientai? Suraskite modelį, tada ieškokite daugiau tokių klientų.
- Sudarykite vieno kliento kelionės žemėlapį. Pasirinkite pagrindinį konversijos kelią. Pažiūrėkite, kaip klientai iš tikrųjų jį pereina, palyginti su tuo, kaip manote, kad jie jį pereina.
- Išbandykite kryžminio pardavimo rekomendacijas. Naudokite dirbtinį intelektą, kad pasiūlytumėte kitus geriausius produktus. Palyginkite konversiją su atsitiktiniais ar rankiniu būdu pateiktais pasiūlymais.
Pradėkite nuo mažų dalykų. Matuokite poveikį. Didinkite tai, kas veikia. Tikslas - praktiškai pritaikomos įžvalgos, o ne tobuli modeliai.
Apatinė linija
Klientų įžvalgos gaunamos iš elgesio modelių. Ką bendro turi klientai, kurie perka, pasilieka, atnaujina ir rekomenduoja? Kuo skiriasi klientai, kurie keičia klientus?
Žmonės negali pastebėti modelių tūkstančiuose klientų pagal dešimtis kintamųjų. Dirbtinis intelektas gali.
Strategija vis dar priklauso jūsų komandai. Jie sprendžia, ką daryti su įžvalgomis. Jie kuria kampanijas ir klientų patirtį. Jie interpretuoja duomenų reikšmę.
Tačiau jie nebepradeda nuo spėjimų. Jie pradeda nuo to, ką iš tikrųjų daro klientai. Tai reiškia, kad tikslingiau orientuojasi į klientus, geriau išlaiko klientus ir priima realybe pagrįstus sprendimus.
Norite geriau suprasti savo klientus?
Kiekviena įmonė turi skirtingus klientų duomenis. Skirtingi elgsenos modeliai. Skirtingi svarbūs rezultatai.
Mes neparduodame bendrinės klientų analizės. Mes analizuojame jūsų duomenis. Nustatome, kokie modeliai iš tikrųjų prognozuoja jūsų verslo rezultatus. Kuriame modelius, kurie atsako į konkrečius jūsų klausimus.
Tada sujungiame įžvalgas su jūsų rinkodaros automatizavimo, CRM ir klientų sėkmės įrankiais. Jūsų komanda mato segmentus ir prognozes ten, kur jie dirba. Jie iš karto imasi veiksmų pagal įžvalgas.
Jokio triukšmo. Jokių tobulų prognozių pažadų. Tik geresnis klientų elgsenos supratimas, kad galėtumėte priimti geresnius sprendimus.
