IA pentru cunoașterea și segmentarea clienților: Nu mai ghiciți ce vor clienții
Aveți date despre clienți. Istoricul achizițiilor. Comportamentul pe site. Angajamentul prin e-mail. Note CRM. Bilete de asistență. Jurnale de utilizare a produsului.
Toate aceste date ar trebui să vă spună cine sunt cei mai buni clienți ai dumneavoastră. Ce au nevoie. Când sunt pe cale să plece. Cine este pregătit să cumpere mai mult.
Dar transformarea datelor în informații? Aceasta necesită analiză. O analiză reală, nu doar privitul la tablouri de bord. Iar majoritatea echipelor nu au timp pentru asta.
AI face analiza. Găsește modele în comportamentul clienților. Creează segmente care prezic de fapt rezultatele. Identifică semnele de avertizare înainte ca clienții să renunțe. Echipa ta ia decizii în funcție de ceea ce fac clienții, nu de ceea ce speri tu că vor face.
Problema: date peste tot, informații nicăieri
CRM-ul dvs. este plin. Instrumentele dvs. de analiză urmăresc totul. Puteți întocmi rapoarte cu privire la orice măsurători doriți.
Dar rapoartele nu sunt informații. Faptul că 23% de utilizatori au făcut clic pe un buton nu vă spune de ce sau ce să faceți în legătură cu acest lucru.
Segmentele de marketing în funcție de caracteristicile demografice, pentru că este ușor. Afaceri mici vs. întreprinderi. Coasta de Est vs. Coasta de Vest. Director vs. VP.
Dar datele demografice nu prezic comportamentul. Titlul cuiva nu vă spune dacă va renunța. Mărimea companiei nu vă spune dacă sunt gata să facă upgrade.
Perspectivele sunt în date. Ai nevoie doar de timp și de instrumente pentru a le găsi. Majoritatea echipelor nu dispun de niciunul dintre acestea.
Ce face inteligența artificială pentru informațiile despre clienți
IA analizează datele clienților la scară largă. Găsește tipare pe care oamenii nu le observă. Segmentează pe baza comportamentului, nu a datelor demografice. Prezice rezultatele înainte ca acestea să se întâmple.
Analiza comportamentului clienților
Ce fac clienții înainte să cumpere? Înainte de a renunța? Înainte de a face upgrade?
Inteligența artificială se uită la modelele de comportament:
- Ce funcții folosesc de fapt utilizatorii avansați?
- Care este calea de la testare la client plătit?
- Ce atingeri de marketing au loc înainte ca cineva să convertească?
- Ce schimbări de comportament semnalează că cineva este pe cale să plece?
- Ce produse se cumpără împreună?
Nu este vorba de presupuneri. Este găsirea unor modele reale în datele dvs. cu privire la ce comportament al clienților prezice ce rezultate.
Aceste modele devin reguli. Atunci când un client se potrivește tiparului, știți ce se va întâmpla probabil în continuare. Și puteți acționa înainte să se întâmple.
Segmentarea comportamentală
Uitați de datele demografice. Inteligența artificială segmentează în funcție de ceea ce fac de fapt clienții:
- Utilizatori avansați: Implicare ridicată, utilizare intensă a funcțiilor, probabil să trimită alte persoane
- La risc: Declinul utilizării, tichetele de asistență, plățile ratate, modelele care prezic abandonul
- Potențial de creștere: Utilizează caracteristici de bază, dar arată semne că ar face upgrade
- Valoare ridicată: Achiziții mari, reordonări frecvente, vechime în muncă
- Sensibil la preț: Cumpărați doar la reducere, abandonați coșul în funcție de preț, comparați concurenții
Aceste segmente prezic rezultatele. Vânzarea către utilizatorii puternici se face diferit față de clienții cu risc. Mesaje diferite. Oferte diferite. Canale diferite.
Segmentele comportamentale funcționează deoarece se bazează pe ceea ce fac oamenii, nu pe cine sunt.
Predicția pierderilor
Majoritatea companiilor știu că un client a renunțat la serviciile sale după ce a plecat deja. Atunci este prea târziu pentru a-i salva.
Inteligența artificială prezice pierderea de clienți înainte ca aceasta să aibă loc:
- Descărcarea utilizării
- Frecvența de conectare în scădere
- Bilete de asistență în creștere
- Angajamentul față de e-mailuri se oprește
- Întârzieri de plată sau plăți neefectuate
Atunci când mai multe semne de avertizare apar împreună, AI semnalează clientul ca fiind în pericol. Echipa dvs. intervine proactiv. Oferă ajutor. Rezolvă problemele. Oferiți stimulente pentru a rămâne.
Nu-i poți salva pe toți. Dar îi poți salva pe cei care pot fi salvați - dacă știi că vor pleca înainte ca ei să fi plecat deja.
Scoringul valorii pe durata de viață a clientului
Nu toți clienții sunt la fel de valoroși. Unii vor cumpăra o dată și vor dispărea. Alții vor rămâne ani de zile și își vor recomanda prietenii.
Inteligența artificială calculează valoarea vieții pe baza:
- Frecvența și valoarea achizițiilor
- Gama de produse și marjele
- Modele de titularizare și retenție
- Costuri de sprijin
- Comportamentul de recomandare
Clienții High-LTV primesc mai multă atenție. Mai mult sprijin. Mai multă informare. Oferte mai bune pentru a-i menține fericiți.
Clienții low-LTV nu sunt ignorați, ci nu mai depuneți eforturi disproporționate pentru ei. Resursele merg acolo unde generează profit.
Oportunități Cross-Sell și Upsell
Ce clienți ar trebui să încercați să vindeți mai mult? Ce ar trebui să recomandați?
Inteligența artificială se uită la modelele de cumpărare:
- Clienții care au cumpărat produsul A cumpără adesea următorul produs B
- Utilizatorii planului de bază beneficiază de upgrade atunci când ating anumite praguri de utilizare
- Clienții din această industrie adaugă de obicei aceste caracteristici după 3 luni
- Angajamentul ridicat față de funcția X se corelează cu achiziționarea add-on-ului Y
Aceste modele devin recomandări. Prezentați oferta potrivită clientului potrivit la momentul potrivit. Nu promoții de tip spray-and-pray. Sugestii direcționate bazate pe ceea ce au cumpărat de fapt clienți similari.
Cartografierea călătoriei clientului
Cum trec de fapt clienții prin pâlnia dumneavoastră? Nu călătoria pe care ați proiectat-o. Călătoria pe care o fac ei.
AI cartografiază trasee reale:
- Care sunt punctele de contact care contează cel mai mult?
- Unde se blochează oamenii?
- Ce este diferit la clienții care convertesc față de cei care nu o fac?
- Cât durează cu adevărat fiecare etapă?
- Ce pași puteți sări fără a afecta conversia?
Vedeți călătoria reală a clientului, nu cea presupusă. Apoi optimizați pe baza realității.
Ce înseamnă acest lucru pentru dvs.
Pentru CMO
Cheltuielile de marketing se îndreaptă către segmentele care chiar convertesc. Gata cu campaniile în masă în speranța că ceva se va adeveri.
Vedeți ce canale și campanii generează clienți de mare valoare, nu clienți oarecare. Bugetul urmează ROI, nu presupuneri.
Păstrarea clienților se îmbunătățește deoarece detectați din timp riscul de pierdere. Păstrarea clienților este mai ieftină decât achiziționarea unora noi. AI vă ajută să îi păstrați pe cei care merită păstrați.
Luați decizii bazate pe modele de comportament, nu pe opinii. Mai puțin discuții despre strategie, mai mult testarea a ceea ce datele spun că funcționează.
Pentru agenții de marketing
Segmente care chiar înseamnă ceva. Nu cutii demografice arbitrare, ci grupuri care se comportă diferit și răspund la mesaje diferite.
Știți ce clienți să vizați cu ce campanii. Campaniile Upsell se adresează clienților cu potențial de creștere. Campaniile de retenție se adresează clienților cu risc. Strategii diferite pentru segmente diferite.
Personalizare care funcționează pentru că se bazează pe comportament. Nu ghiciți ce are rezonanță. Folosiți modele de la clienții care au convertit deja.
Pentru echipele de succes ale clienților
Știți cine are nevoie de ajutor înainte să se răzgândească. Acțiune proactivă în loc de control reactiv al daunelor.
Clienții cu valoare ridicată sunt prioritizați. Știți cine merită un efort suplimentar pentru a fi păstrat. Resursele merg acolo unde contează cel mai mult.
Vedeți modele în ceea ce privește succesul sau eșecul clienților. Aceste cunoștințe se regăsesc în procesul de onboarding și în dezvoltarea produselor.
Pentru afaceri
O retenție mai bună înseamnă venituri mai previzibile. Churn-ul scade atunci când depistați problemele din timp.
Valoarea medie mai mare a comenzii, deoarece vânzările încrucișate și revânzările ulterioare sunt direcționate. Nu enervați clienții cu oferte irelevante - le arătați produse pe care chiar le doresc.
Eficiența achizițiilor se îmbunătățește atunci când știți ce tipuri de clienți sunt cele mai valoroase. Puteți optimiza pentru calitate, nu doar pentru cantitate.
Exemple reale de inteligență artificială pentru cunoașterea clienților
Exemplul 1: Compania SaaS
O companie de software pe bază de abonament avea o fluctuație anuală de 12%. Știau că rata de fluctuație era ridicată, dar nu știau cine va pleca sau de ce.
Ce s-a schimbat: AI a analizat modelele de comportament ale clienților care au renunțat la serviciile lor. A constatat că scăderea frecvenței de conectare plus creșterea numărului de bilete de asistență au prezis 73% de pierderi cu 30 de zile înainte ca acestea să se producă.
Rezultat: Echipa de succes a clienților a contactat proactiv conturile cu risc. A oferit instruire suplimentară, a abordat problemele, a oferit stimulente. Churn-ul a scăzut la 8,5% în termen de 6 luni.
Exemplul 2: Companie de comerț electronic
Un retailer online a trimis aceleași e-mailuri promoționale tuturor. Reduceri pentru toți clienții, indiferent de comportamentul de cumpărare.
Ce s-a schimbat: AI a segmentat clienții în funcție de comportament. Clienții cu valoare ridicată primeau acces timpuriu și produse exclusive. Clienții sensibili la preț primeau reduceri. Cumpărătorii frecvenți primeau recompense de fidelitate.
Rezultat: Valoarea medie a comenzii a crescut cu 18% deoarece clienții cu valoare ridicată nu au fost instruiți să aștepte reducerile. Marja s-a îmbunătățit deoarece reducerile au fost acordate numai segmentelor sensibile la preț.
Exemplul 3: Companie de servicii B2B
O firmă de servicii profesionale avea cicluri de vânzări lungi. Nu putea prezice care clienți potențiali se vor încheia sau când.
Ce s-a schimbat: AI a analizat tranzacțiile anterioare. A constatat că perspectivele care s-au angajat cu anumite tipuri de conținut și au avut anumite interacțiuni cu părțile interesate aveau de 4 ori mai multe șanse să încheie afacerea.
Rezultat: Echipa de vânzări s-a concentrat asupra clienților potențiali care prezentau aceste semnale. Rata de câștig a crescut cu 35%. Ciclul de vânzări s-a scurtat deoarece reprezentanții știau când clienții potențiali sunt pregătiți să cumpere.
Ce nu va face inteligența artificială
Să fim sinceri în ceea ce privește limitele.
Inteligența artificială găsește tipare, dar nu vă spune de ce. Vă poate arăta că clienții care fac X sunt mai predispuși să renunțe, dar nu explică psihologia din spatele acestui lucru. Aveți nevoie în continuare de judecata umană pentru a interpreta informațiile.
Predicțiile AI nu sunt perfecte. O predicție cu o acuratețe de 70-80% este foarte bună - dar înseamnă că 20-30% din predicții sunt greșite. Nu tratați scorurile AI drept certitudini. Ele sunt probabilități.
Inteligența artificială nu poate rezolva problemele clienților. Dacă produsul dvs. nu funcționează, sau serviciul dvs. este prost, sau prețul dvs. este greșit - AI vă va arăta problema, dar nu o va rezolva. Încă mai trebuie să rezolvați problemele de bază.
Iar inteligența artificială are nevoie de date. Dacă nu urmăriți comportamentul clienților, nu există nimic de analizat. Aici se aplică principiul "gunoiul intră, gunoiul iese".
Cum să începeți
Nu trebuie să analizați totul deodată. Începeți cu domeniile cu impact ridicat:
- Începeți cu predicția pierderilor. Acest lucru are un ROI imediat. Identificați clienții cu risc, contactați-i în mod proactiv, măsurați dacă se reduce pierderea de clienți.
- Campanie pe segmentul unu. Luați o campanie existentă și împărțiți-o pe segmente comportamentale. Vedeți dacă mesajele specifice au rezultate mai bune decât cele generice.
- Analizați-vă cei mai buni clienți. Ce au în comun clienții cu valoare ridicată? Găsiți modelul, apoi căutați mai mulți clienți ca ei.
- Realizați o hartă a călătoriei clientului. Alegeți calea principală de conversie. Vedeți cum parcurg de fapt clienții acest traseu față de cum credeți că o fac.
- Testați recomandările cross-sell. Utilizați inteligența artificială pentru a sugera următoarele cele mai bune produse. Comparați conversia cu sugestiile aleatorii sau manuale.
Începeți cu puțin. Măsurați impactul. Scalați ceea ce funcționează. Scopul este de a obține informații utile, nu modele perfecte.
Linia de fund
Informațiile despre clienți provin din modele de comportament. Ce au în comun clienții care cumpără, rămân, fac upgrade și recomandă? Ce este diferit la cei care renunță?
Oamenii nu pot identifica tipare în mii de clienți din zeci de variabile. AI poate.
Echipa dvs. deține în continuare strategia. Ea decide ce să facă cu informațiile obținute. Ea concepe campaniile și experiențele clienților. Interpretează semnificația datelor.
Dar nu mai pornesc de la presupuneri. Ele pornesc de la tipare în ceea ce fac de fapt clienții. Aceasta înseamnă o direcționare mai bună, o retenție mai mare și decizii bazate pe realitate.
Doriți să vă înțelegeți mai bine clienții?
Fiecare afacere are date diferite despre clienți. Modele de comportament diferite. Rezultate diferite care contează.
Noi nu vindem analize generice ale clienților. Ne uităm la datele dumneavoastră. Identificăm ce tipare prezic de fapt rezultatele în afacerea dvs. Construim modele care răspund întrebărilor dvs. specifice.
Apoi conectăm informațiile la instrumentele dvs. de automatizare a marketingului, CRM și succes al clienților. Echipa dvs. vede segmentele și predicțiile acolo unde lucrează. Ei acționează imediat în funcție de informații.
Fără hype. Fără promisiuni de predicții perfecte. Doar o mai bună înțelegere a comportamentului clienților, astfel încât să luați decizii mai bune.
