Mākslīgais intelekts klientu izpētei un segmentēšanai: Pārtrauciet uzminēt, ko klienti vēlas
Jums ir klientu dati. Pirkumu vēsture. Tīmekļa vietnes uzvedība. E-pasta iesaiste. CRM piezīmes. Atbalsta biļetes. Produkta lietošanas žurnāli.
Visiem šiem datiem būtu jānorāda, kas ir jūsu labākie klienti. Kas viņiem ir nepieciešams. Kad viņi gatavojas aiziet. Kurš ir gatavs pirkt vairāk.
Bet datu pārvēršana atziņās? Tam nepieciešama analīze. Reālu analīzi, nevis tikai skatīšanos uz informācijas paneļiem. Un lielākajai daļai komandu tam nav laika.
Analīzi veic mākslīgais intelekts. Tas atrod klientu uzvedības modeļus. Tas veido segmentus, kas faktiski prognozē rezultātus. Tas pamana brīdinājuma pazīmes, pirms klienti aiziet. Jūsu komanda pieņem lēmumus, pamatojoties uz to, ko klienti dara, nevis uz to, ko jūs cerat, ka viņi darīs.
Problēma: dati visur, bet ieskats nekur
Jūsu CRM ir pilns. Jūsu analītiskie rīki seko visam. Jūs varat sagatavot pārskatus par jebkuru vēlamo rādītāju.
Taču ziņojumi nav ieskats. Zinot, ka 23% lietotāju ir noklikšķinājuši uz pogas, jūs neuzzināsiet, kāpēc vai ko ar to darīt.
Mārketinga segmenti pēc demogrāfiskajiem rādītājiem, jo tas ir vienkārši. Mazie uzņēmumi pret uzņēmumiem. Austrumu piekraste pret Rietumu piekrasti. Direktors pret viceprezidentu.
Taču demogrāfiskie rādītāji neparedz uzvedību. Kāda cilvēka amata nosaukums nenorāda, vai viņš mainīs klientu skaitu. Uzņēmuma lielums neatspoguļo, vai viņi ir gatavi veikt jauninājumus.
Ieskats ir atrodams datos. Jums ir nepieciešams tikai laiks un rīki, lai tos atrastu. Lielākajai daļai komandu nav ne viena, ne otra.
Ko mākslīgais intelekts dara ar klientu ieskatu
Mākslīgais intelekts analizē klientu datus mērogā. Tas atrod likumsakarības, ko cilvēki neievēro. Tas segmentē, pamatojoties uz uzvedību, nevis demogrāfiju. Tas prognozē rezultātus, pirms tie ir iestājušies.
Klientu uzvedības analīze
Ko klienti dara pirms pirkšanas? Pirms viņi maina pircējus? Pirms jaunināšanas?
Mākslīgais intelekts aplūko uzvedības modeļus:
- Kuras funkcijas patiesībā izmanto pilnvaroti lietotāji?
- Kāds ir ceļš no izmēģinājuma līdz maksas klientam?
- Kādi mārketinga kontakti notiek, pirms kāds tiek konvertēts?
- Kādas izmaiņas uzvedībā liecina par to, ka kāds gatavojas aiziet?
- Kādi produkti tiek pirkti kopā?
Tas nav minējums. Tā ir faktisku datu modeļu atrašana par to, kāda klientu uzvedība prognozē kādus rezultātus.
Šie modeļi kļūst par noteikumiem. Ja klients atbilst modelim, jūs zināt, kas, visticamāk, notiks tālāk. Un jūs varat rīkoties, pirms tas notiek.
Uzvedības segmentācija
Aizmirstiet par demogrāfiju. Mākslīgais intelekts segmentē pēc tā, ko klienti faktiski dara:
- Jaudīgi lietotāji: Liela iesaistīšanās, intensīva funkciju lietošana, iespējama citu ieteikšana
- Riska grupā: Lietošanas apjoma samazināšanās, atbalsta biļetes, neveiktie maksājumi, modeļi, kas ļauj prognozēt klientu skaita samazināšanos.
- Izaugsmes potenciāls: Izmanto pamatfunkcijas, bet ir pazīmes, kas liecina, ka tās varētu uzlabot.
- Augsta vērtība: Lieli pirkumi, biežas atkārtotas pasūtīšanas, ilgs darba laiks
- Jutīgs pret cenu: Pērciet tikai ar atlaidi, atmetiet grozu pēc cenas, salīdziniet konkurentus
Šie segmenti paredz rezultātus. Tirgojiet spēcīgus lietotājus citādāk nekā riskam pakļautos klientus. Atšķirīgi vēstījumi. Atšķirīgi piedāvājumi. Atšķirīgi kanāli.
Uzvedības segmenti darbojas, jo to pamatā ir tas, ko cilvēki dara, nevis tas, kas viņi ir.
Atteikuma prognozēšana
Lielākā daļa uzņēmumu zina, ka klients ir aizgājis, kad viņš jau ir aizgājis. Tad jau ir par vēlu tos glābt.
Mākslīgais intelekts prognozē klientu skaita samazināšanos, pirms tā notiek:
- Lietošana samazinās
- Pieteikšanās biežuma samazināšanās
- Atbalsta biļešu skaits pieaug
- Iesaistīšanās ar e-pasta ziņojumiem apstājas
- Maksājumu kavējumi vai neveiksmīgi maksājumi
Ja parādās vairākas brīdinājuma pazīmes kopā, mākslīgais intelekts norāda, ka klients ir pakļauts riskam. Jūsu komanda proaktīvi sazinās ar klientu. Piedāvājiet palīdzību. Novērst problēmas. Sniedziet stimulu palikt.
Jūs nevarat glābt visus. Bet jūs varat glābt tos, kas ir glābjami - ja jūs zināt, ka viņi aiziet, pirms viņi jau ir aizgājuši.
Klientu mūža ilguma vērtības vērtēšana
Ne visi klienti ir vienādi vērti. Daži iegādājas vienu reizi un pazūd. Citi paliks gadiem ilgi un atsauks draugus.
Mākslīgais intelekts aprēķina mūža vērtību, pamatojoties uz:
- Iepirkumu biežums un apjoms
- Produktu klāsts un peļņa
- Darba attiecību ilgums un saglabāšanas modeļi
- Atbalsta izmaksas
- Norādījumu sniegšana
Klienti ar augstu LTV saņem vairāk uzmanības. Lielāks atbalsts. Lielāka sasniedzamība. Labāki piedāvājumi, lai viņi būtu apmierināti.
Klienti ar zemu LTV netiek ignorēti, bet jūs pārstājat veltīt tiem nesamērīgas pūles. Resursi tiek novirzīti tur, kur tie nes peļņu.
Savstarpējās un augšupejošās pārdošanas iespējas
Kuriem klientiem vajadzētu mēģināt palielināt pārdošanas apjomu? Ko jums vajadzētu ieteikt?
Mākslīgais intelekts aplūko pirkšanas paradumus:
- Klienti, kuri iegādājās produktu A, bieži iegādājas produktu B nākamo
- Pamata plāna lietotāji var veikt jaunināšanu, sasniedzot noteiktas lietošanas robežvērtības.
- Šīs nozares klienti parasti pievieno šīs funkcijas pēc 3 mēnešiem.
- Augsta iesaistīšanās ar X funkciju korelē ar papildinājuma Y iegādi
Šie modeļi kļūst par ieteikumiem. Rādiet pareizo piedāvājumu pareizajam klientam pareizajā laikā. Ne izsmidziniet un izsmidziniet akcijas. Mērķtiecīgi ieteikumi, kas balstīti uz to, ko līdzīgi klienti patiešām iegādājušies.
Klientu ceļojuma kartēšana
Kā klienti faktiski virzās pa jūsu piltuvi? Ne jūsu izstrādātais ceļojums. Ceļojums, ko viņi veic.
Mākslīgais intelekts attēlo reālus ceļus:
- Kuriem pieskāriena punktiem ir vislielākā nozīme?
- Kur cilvēki iestrēgst?
- Ar ko atšķiras klienti, kas konvertējas, no tiem, kas ne?
- Cik ilgs ir katrs posms?
- Kurus soļus varat izlaist, nekaitējot konversijai?
Jūs redzat faktisko, nevis domājamo klientu ceļojumu. Tad jūs optimizējat, pamatojoties uz realitāti.
Ko tas nozīmē jums
TKO
Mārketinga izdevumi tiek novirzīti segmentiem, kas patiešām konvertējas. Nekādu masveida kampaņu, cerot, ka kaut kas pieķersies.
Jūs redzat, kuri kanāli un kampaņas nodrošina augstas vērtības klientus, nevis vienkārši jebkurus klientus. Budžets atbilst ROI, nevis minējumiem.
Uzlabojas klientu noturēšana, jo jūs agrīni novēršat risku, kas saistīts ar klientu aizplūšanu. Klientu saglabāšana ir lētāka nekā jaunu klientu iegūšana. Mākslīgais intelekts palīdz saglabāt tos, kurus ir vērts saglabāt.
Jūs pieņemat lēmumus, pamatojoties uz uzvedības modeļiem, nevis viedokļiem. Mazāk diskutējiet par stratēģiju, vairāk pārbaudiet, kas saskaņā ar datiem darbojas.
Tirgotājiem
Segmenti, kas patiešām kaut ko nozīmē. Nevis patvaļīgi demogrāfiski lauciņi, bet grupas, kas uzvedas atšķirīgi un reaģē uz atšķirīgiem vēstījumiem.
Jūs zināt, uz kuriem klientiem mērķēt kampaņas. Augšupārdošanas kampaņas ir paredzētas klientiem ar izaugsmes potenciālu. Aizturēšanas kampaņas tiek vērstas uz riskantajiem klientiem. Dažādas stratēģijas dažādiem segmentiem.
Personalizācija, kas darbojas, jo tās pamatā ir uzvedība. Jūs nenojaušat, kas izraisa rezonansi. Jūs izmantojat modeļus, kas iegūti no klientiem, kuri jau ir konvertējuši.
Klientu veiksmes komandām
Jūs zināt, kam ir vajadzīga palīdzība, pirms viņi sāk strādāt. Proaktīvs darbs, nevis reaktīva kaitējuma novēršana.
Augstas vērtības klientiem tiek piešķirta prioritāte. Jūs zināt, kurus ir vērts saglabāt. Resursi tiek novirzīti tur, kur tie ir vissvarīgākie.
Jūs saskatāt likumsakarības, kāpēc klienti gūst panākumus vai cieš neveiksmi. Šīs zināšanas tiek izmantotas darbā ar klientiem un produktu izstrādē.
Uzņēmumam
Labāka saglabāšana nozīmē prognozējamākus ieņēmumus. Klientu skaita samazināšanās samazinās, ja problēmas tiek konstatētas agrīni.
Augstāka vidējā pasūtījuma vērtība, jo tiek mērķtiecīgi veikti savstarpējie un augšupējie pārdevumi. Jūs neapgrūtinat klientus ar nebūtiskiem piedāvājumiem - jūs rādāt viņiem produktus, kurus viņi patiešām vēlas.
Iegādes efektivitāte uzlabojas, ja zināt, kuri klientu veidi ir visvērtīgākie. Jūs varat optimizēt kvalitāti, nevis tikai kvantitāti.
Reāli klientu ieskatu AI piemēri
1. piemērs: SaaS uzņēmums
Abonēšanas programmatūras uzņēmumam bija 12% gada izmaiņu. Viņi zināja, ka klientu skaita samazināšanās ir augsta, bet nezināja, kas un kāpēc aizies.
Kas mainījās: Mākslīgais intelekts analizēja klientu, kas pametuši pakalpojumu, uzvedības modeļus. Tika konstatēts, ka, samazinoties pieteikšanās biežumam un palielinoties atbalsta biļešu skaitam, tika prognozēts 73% klientu aiziešanas gadījumu 30 dienas pirms tam, kad tas notika.
Rezultāts: Klientu panākumu komanda aktīvi sazinājās ar riska kontiem. Piedāvāja papildu apmācību, risināja problēmas, nodrošināja stimulus. Klientu skaita samazināšanās samazinājās līdz 8,5% 6 mēnešu laikā.
2. piemērs: e-komercijas uzņēmums
Tiešsaistes mazumtirgotājs visiem nosūtīja vienādus reklāmas e-pastus. Atlaides visiem klientiem neatkarīgi no pirkuma paradumiem.
Kas mainījās: Mākslīgais intelekts segmentē klientus pēc uzvedības. Augstas vērtības klientiem tika nodrošināta agrīna piekļuve un ekskluzīvi produkti. Klientiem, kuriem ir svarīga cena, tika piešķirtas atlaides. Bieži pircēji saņēma lojalitātes balvas.
Rezultāts: Vidējā pasūtījuma vērtība palielinājās par 18%, jo vērtīgi klienti nebija apmācīti gaidīt atlaides. Uzlabojās peļņa, jo atlaides tika piešķirtas tikai cenu jutīgiem segmentiem.
3. piemērs: B2B pakalpojumu uzņēmums
Profesionālo pakalpojumu uzņēmumam bija ilgi pārdošanas cikli. Nevarēja paredzēt, kuri potenciālie klienti un kad tiks slēgti.
Kas mainījās: AI analizēja iepriekšējos darījumus. Tika konstatēts, ka potenciālajiem klientiem, kuri izmantoja noteiktu veidu saturu un ar kuriem bija noteikta veida mijiedarbība ar ieinteresētajām personām, bija 4 reizes lielāka iespēja noslēgt darījumu.
Rezultāts: Pārdošanas komanda koncentrējas uz potenciālajiem klientiem, kas uzrāda šos signālus. Uzvaras rādītājs palielinājās 35%. Pārdošanas cikls saīsinājās, jo pārstāvji zināja, kad potenciālie klienti patiešām ir gatavi pirkt.
Ko mākslīgais intelekts nedarīs
Būsim godīgi par ierobežojumiem.
Mākslīgais intelekts atrod likumsakarības, bet neatklāj to iemeslus. Tas var parādīt, ka klienti, kas dara X, biežāk maina klientu skaitu, bet tas neizskaidro psiholoģiju, kas ir tā pamatā. Jums joprojām ir nepieciešams cilvēka vērtējums, lai interpretētu gūtās atziņas.
Mākslīgā intelekta prognozes nav perfektas. 70-80% prognozēšanas precizitāte ir ļoti laba, taču tas nozīmē, ka 20-30% prognožu ir nepareizas. Neuzskatiet mākslīgā intelekta rādītājus par pārliecību. Tās ir varbūtības.
Mākslīgais intelekts nespēj novērst klientu pieredzes trūkumus. Ja jūsu produkts nedarbojas, vai jūsu pakalpojums ir slikts, vai jūsu cenu noteikšana ir nepareiza - AI parādīs jums problēmu, bet to neatrisinās. Jums joprojām ir jānovērš pamatlietas.
Mākslīgajam intelektam ir nepieciešami dati. Ja jūs nesekojat klientu uzvedībai, nav ko analizēt. Šeit ir spēkā princips "atkritumi iekšā, atkritumi ārā" (Garbage in, garbage out).
Kā sākt darbu
Jums nav jāanalizē viss uzreiz. Sāciet ar jomām, kurām ir liela ietekme:
- Sāciet ar izmaiņu prognozēšanu. Tam ir tūlītēja atdeve. Identificējiet riskam pakļautos klientus, proaktīvi uzrunājiet tos, novērtējiet, vai tas samazina klientu skaita samazināšanos.
- Viena segmenta kampaņa. Veiciet esošo kampaņu un sadaliet to pa uzvedības segmentiem. Noskaidrojiet, vai mērķtiecīgie ziņojumi darbojas labāk nekā vispārīgie.
- Analizējiet savus labākos klientus. Kas ir kopīgs augstas vērtības klientiem? Atrodiet to un pēc tam meklējiet vairāk viņiem līdzīgu klientu.
- Kartējiet vienu klienta ceļojumu. Izvēlieties galveno konversijas ceļu. Noskaidrojiet, kā klienti to faktiski veic, salīdzinot ar to, kā jūs domājat, ka viņi to dara.
- Pārbaudiet savstarpējās pārdošanas ieteikumus. Mākslīgā intelekta izmantošana, lai ieteiktu nākamos labākos produktus. Salīdziniet konversiju ar nejaušiem vai manuāliem ieteikumiem.
Sāciet ar maziem apmēriem. Izmēriet ietekmi. Palieliniet to, kas darbojas. Mērķis ir praktiski izmantojamas atziņas, nevis perfekti modeļi.
Apakšējā līnija
Klientu izpratne tiek iegūta no uzvedības modeļiem. Kas ir kopīgs klientiem, kuri pērk, paliek, uzlabo un atsaucas? Kas ir atšķirīgs tiem, kuri maina klientus?
Cilvēki nespēj pamanīt modeļus tūkstošiem klientu, izmantojot desmitiem mainīgo lielumu. Mākslīgais intelekts var.
Stratēģija joprojām pieder jūsu komandai. Viņi izlemj, ko darīt ar ieskatu. Viņi izstrādā kampaņas un klientu pieredzi. Viņi interpretē datu nozīmi.
Taču viņi vairs nesāk ar minējumiem. Viņi sāk ar modeļiem, ko klienti faktiski dara. Tas nozīmē mērķtiecīgāku atlasi, lielāku klientu noturēšanu un uz realitāti balstītus lēmumus.
Vēlaties labāk izprast savus klientus?
Katram uzņēmumam ir atšķirīgi klientu dati. Atšķirīgi uzvedības modeļi. atšķirīgi rezultāti, kas ir svarīgi.
Mēs nepārdodam vispārīgu klientu analīzi. Mēs aplūkojam jūsu datus. Mēs nosakām, kuri modeļi faktiski prognozē jūsu biznesa rezultātus. Mēs veidojam modeļus, kas atbild uz jūsu konkrētiem jautājumiem.
Pēc tam mēs savienojam informāciju ar jūsu mārketinga automatizācijas, CRM un klientu panākumu rīkiem. Jūsu komanda redz segmentus un prognozes tur, kur viņi strādā. Viņi nekavējoties rīkojas saskaņā ar gūtajām atziņām.
Nekāda ažiotāža. Nav solījumu par perfektām prognozēm. Tikai labāka izpratne par klientu uzvedību, lai jūs varētu pieņemt labākus lēmumus.
