Umetna inteligenca za vpogled v stranke in segmentacijo: Nehajte ugibati, kaj si stranke želijo
Imate podatke o strankah. zgodovino nakupov. Obnašanje na spletni strani. Sodelovanje v e-pošti. Opombe CRM. Vloge za podporo. Dnevniki uporabe izdelka.
Vsi ti podatki vam morajo povedati, kdo so vaše najboljše stranke. Kaj potrebujejo. Kdaj bodo odšle. Kdo je pripravljen kupiti več.
Toda spreminjanje podatkov v vpoglede? Za to je potrebna analiza. Pravo analizo, ne le pregledovanje nadzornih plošč. Za to pa večina ekip nima časa.
Analizo opravi umetna inteligenca. Najde vzorce vedenja strank. Ustvari segmente, ki dejansko napovedujejo rezultate. Opazi opozorilne znake, preden stranke odidejo. Vaša ekipa sprejema odločitve na podlagi tega, kar stranke počnejo, in ne na podlagi tega, kar upate, da bodo naredile.
Težava: podatki so povsod, vpogledi nikjer
Vaš CRM je poln. Vaša analitična orodja spremljajo vse. Pripravite lahko poročila o vseh želenih kazalnikih.
Toda poročila niso vpogledi. Če veste, da je 23% uporabnikov kliknilo na gumb, vam to ne pove, zakaj ali kaj storiti v zvezi s tem.
Trženje segmentira po demografskih podatkih, ker je to enostavno. Mala podjetja proti podjetjem. Vzhodna in zahodna obala. Direktor proti podpredsedniku.
Vendar demografski podatki ne napovedujejo vedenja. Naziv nekoga ne pove, ali bo odhajal. Velikost podjetja vam ne pove, ali so pripravljeni na nadgradnjo.
Spoznanja so v podatkih. Potrebujete le čas in orodja, da jih najdete. Večina ekip nima ne enega ne drugega.
Kaj umetna inteligenca naredi za vpogled v stranke
Umetna inteligenca analizira podatke o strankah v velikem obsegu. Najde vzorce, ki jih ljudje spregledamo. Segmentira na podlagi vedenja in ne demografskih podatkov. Predvideva rezultate, še preden se zgodijo.
Analiza vedenja strank
Kaj kupci naredijo, preden kupijo? Preden jih zapustijo? Pred nadgradnjo?
Umetna inteligenca preučuje vzorce vedenja:
- Katere funkcije dejansko uporabljajo uporabniki s posebnimi pooblastili?
- Kakšna je pot od preizkusa do plačane stranke?
- Kateri trženjski stiki se zgodijo, preden nekdo konvertira?
- Katere spremembe v vedenju pomenijo, da bo nekdo odšel?
- Kateri izdelki se kupujejo skupaj?
To ni ugibanje. Gre za iskanje dejanskih vzorcev v vaših podatkih o tem, kakšno vedenje strank napoveduje kakšne rezultate.
Ti vzorci postanejo pravila. Ko se stranka ujema z vzorcem, veste, kaj se bo verjetno zgodilo v nadaljevanju. In lahko ukrepate, preden se to zgodi.
Segmentacija vedenja
Pozabite na demografske podatke. Umetna inteligenca segmentira glede na to, kaj stranke dejansko počnejo:
- Zmogljivi uporabniki: Visoka vključenost, intenzivna uporaba funkcij, verjetnost priporočanja drugim
- Ogroženi: Upadanje uporabe, vozovnice za podporo, zamujena plačila, vzorci, ki napovedujejo odhajanje
- Potencial za rast: Uporabljajo osnovne funkcije, vendar kažejo znake, da bi jih nadgradili
- Visoka vrednost: Veliki nakupi, pogosta naročila, dolga doba trajanja
- Občutljivost na ceno: Kupujte le s popustom, opustite košarico zaradi cene, primerjajte konkurente
Ti segmenti napovedujejo rezultate. Trženje za močne uporabnike je drugačno kot za ogrožene stranke. Drugačna sporočila. Drugačne ponudbe. Različni kanali.
Vedenjski segmenti delujejo, ker temeljijo na tem, kaj ljudje počnejo, in ne na tem, kdo so.
Napovedovanje odhoda
Večina podjetij ve, da je stranka odšla, ko je že odšla. Takrat je prepozno, da bi jih rešili.
Umetna inteligenca napoveduje odhajanje, še preden se zgodi:
- Opustitev uporabe
- Pogostost prijave se zmanjšuje
- Povečanje števila vozovnic za podporo
- Udeležba pri e-poštnih sporočilih se ustavi
- Zamude pri plačilu ali neuspešno zaračunani stroški
Ko se pojavi več opozorilnih znakov skupaj, umetna inteligenca označi stranko kot rizično. Vaša ekipa proaktivno stopi v stik s stranko. Ponudite pomoč. Odpravite težave. Zagotovite spodbudo, da stranka ostane.
Ne morete rešiti vseh. Lahko pa rešite tiste, ki jih je mogoče rešiti - če veste, da bodo odšli, še preden so odšli.
Ocenjevanje vrednosti življenjske dobe stranke
Vse stranke niso enako vredne. Nekateri kupijo enkrat in izginejo. Drugi bodo ostali več let in priporočili prijatelje.
Umetna inteligenca izračuna vrednost življenjske dobe na podlagi:
- Pogostost in količina nakupov
- Mešanica izdelkov in marže
- Vzorci zaposlitve in ohranjanja zaposlitve
- Stroški podpore
- Obnašanje pri napotitvi
Stranke z visoko stopnjo LTV so deležne več pozornosti. Več podpore. Več dosega. Boljše ponudbe, da bodo še naprej zadovoljne.
Stranke z nizko stopnjo donosnosti ne bodo prezrte, temveč boste zanje prenehali porabljati nesorazmerno veliko truda. Sredstva se usmerijo tja, kjer prinašajo donos.
Priložnosti za navzkrižno prodajo in povišano prodajo
Katerim strankam bi morali poskusiti zvišati prodajo? Kaj bi jim morali priporočiti?
Umetna inteligenca preučuje vzorce nakupov:
- Kupci, ki so kupili izdelek A, pogosto kupijo naslednji izdelek B
- Uporabniki osnovnega načrta nadgradijo, ko dosežejo določene mejne vrednosti uporabe.
- Stranke v tej panogi običajno dodajo te funkcije po 3 mesecih
- Visoka vključenost v funkcijo X je povezana z nakupom dodatka Y
Ti vzorci postanejo priporočila. Pravi stranki ob pravem času pokažite pravo ponudbo. Ne promocije z razprševanjem in brizganjem. Ciljno usmerjeni predlogi, ki temeljijo na tem, kaj so podobne stranke dejansko kupile.
Kartiranje poti strank
Kako se stranke dejansko premikajo skozi vaš lijak? Ne po poti, ki ste jo zasnovali. Pot, ki jo opravijo.
Umetna inteligenca načrtuje prave poti:
- Katere stične točke so najpomembnejše?
- Kje ljudje obtičijo?
- V čem se razlikujejo stranke, ki konvertirajo, od tistih, ki ne konvertirajo?
- Koliko časa v resnici traja posamezna faza?
- Katere korake lahko preskočite, ne da bi škodovali pretvorbi?
Vidite dejansko pot stranke in ne domnevne poti. Potem optimizirate na podlagi resničnosti.
Kaj to pomeni za vas
Za skupne ureditve trga
Poraba za trženje je namenjena segmentom, ki dejansko konvertirajo. Nič več množičnih kampanj v upanju, da se bo nekaj prijelo.
Vidite, kateri kanali in kampanje spodbujajo stranke z visoko vrednostjo in ne le navadne stranke. Proračun sledi donosnosti naložb in ne ugibanjem.
Zadrževanje se izboljša, ker zgodaj odkrijete tveganje odhoda. Ohranjanje strank je cenejše od pridobivanja novih. Umetna inteligenca vam pomaga obdržati tiste, ki jih je vredno obdržati.
Odločitve sprejemate na podlagi vedenjskih vzorcev in ne mnenj. Manj se prepirajte o strategiji, več preizkušajte, kaj je po podatkih uspešno.
Za tržnike
Segmenti, ki dejansko nekaj pomenijo. Ne poljubne demografske škatle, temveč skupine, ki se obnašajo drugače in se odzivajo na različna sporočila.
Veste, katerim strankam je treba nameniti posamezne kampanje. Kampanje višje prodaje so namenjene strankam s potencialom za rast. Kampanje za zadržanje so namenjene strankam, ki so izpostavljene tveganju. Različne strategije za različne segmente.
Prilagajanje, ki deluje, ker temelji na vedenju. Ne ugibate, kaj se odziva. Uporabljate vzorce strank, ki so že konvertirale.
Za ekipe za uspeh strank
Veste, kdo potrebuje pomoč, še preden se razbohoti. Proaktivno nagovarjanje namesto reaktivnega obvladovanja škode.
Stranke z visoko vrednostjo imajo prednost. Veste, za koga se je vredno dodatno potruditi, da ga obdržite. Sredstva se usmerijo tja, kjer so najpomembnejša.
Vidite vzorce, zakaj stranke uspejo ali neuspešno delujejo. To znanje se uporablja pri uvajanju in razvoju izdelkov.
Za podjetje
Boljše zadrževanje pomeni bolj predvidljive prihodke. Odliv se zmanjša, če težave odkrijete zgodaj.
Višja povprečna vrednost naročila zaradi ciljno usmerjene navzkrižne in nadstandardne prodaje. Strank ne dražite z nepomembnimi ponudbami, temveč jim prikazujete izdelke, ki jih dejansko želijo.
Učinkovitost pridobivanja se izboljša, če veste, katere vrste strank so najbolj dragocene. Optimizirate lahko kakovost in ne le količino.
Resnični primeri umetne inteligence za vpogled v stranke
Primer 1: Podjetje SaaS
Družba, ki se ukvarja z naročniško programsko opremo, je imela 12% letnega odhoda. Vedeli so, da je odliv visok, vendar niso vedeli, kdo bo odšel in zakaj.
Kaj se je spremenilo: Umetna inteligenca je analizirala vedenjske vzorce strank, ki so se odpovedale. Ugotovila je, da je zmanjševanje pogostosti prijavljanja in povečanje števila vstopnic za pomoč uporabnikom napovedalo 73% odhoda 30 dni prej, preden se je zgodil.
Rezultat: Ekipa za uspeh strank je proaktivno kontaktirala ogrožene račune. Ponujala je dodatno usposabljanje, obravnavala težave in zagotavljala spodbude. Odhod se je v 6 mesecih zmanjšal na 8,5%.
Primer 2: Podjetje za e-trgovino
Spletni trgovec je vsem poslal enaka promocijska e-poštna sporočila. Popusti za vse stranke, ne glede na nakupno vedenje.
Kaj se je spremenilo: Umetna inteligenca je segmentirala stranke glede na vedenje. Stranke z visoko vrednostjo so dobile zgodnji dostop in ekskluzivne izdelke. Cenovno občutljive stranke so dobile popuste. Pogosti kupci so dobili nagrade za zvestobo.
Rezultat: Povprečna vrednost naročila se je povečala za 18%, ker stranke z visoko vrednostjo niso bile usposobljene čakati na popuste. Marža se je izboljšala, ker so bili popusti namenjeni le cenovno občutljivim segmentom.
Primer 3: Podjetje za storitve B2B
Podjetje za strokovne storitve je imelo dolge prodajne cikle. Ni moglo predvideti, kateri potencialni kupci bodo zaključili prodajo in kdaj.
Kaj se je spremenilo: Umetna inteligenca je analizirala pretekle posle. Ugotovila je, da so potencialni kupci, ki so se ukvarjali z določenimi vrstami vsebin in imeli določene interakcije z deležniki, imeli 4-krat večjo verjetnost, da bodo sklenili posel.
Rezultat: Prodajna ekipa se je osredotočila na potencialne stranke, ki kažejo te signale. Stopnja zmage se je povečala za 35%. Prodajni cikel se je skrajšal, ker so predstavniki vedeli, kdaj so potencialni kupci dejansko pripravljeni na nakup.
Česa umetna inteligenca ne bo naredila
Bodimo iskreni glede omejitev.
Umetna inteligenca najde vzorce, vendar vam ne pove, zakaj. Lahko vam pokaže, da je verjetnost, da bodo stranke, ki delajo X, odšle, vendar ne pojasni psihologije, ki stoji za tem. Za razlago vpogledov še vedno potrebujete človeško presojo.
Napovedi umetne inteligence niso popolne. Napovedovanje odhajanja z natančnostjo 70-80% je zelo dobro, vendar pomeni, da je 20-30% napovedi napačnih. Rezultatov umetne inteligence ne obravnavajte kot gotovosti. So verjetnosti.
Umetna inteligenca ne more popraviti okvarjenih izkušenj strank. Če vaš izdelek ne deluje, če je vaša storitev slaba ali če je vaša cena napačna, vam bo umetna inteligenca pokazala težavo, vendar je ne bo rešila. Še vedno morate popraviti osnove.
Umetna inteligenca potrebuje podatke. Če ne spremljate vedenja strank, nimate česa analizirati. Tu velja načelo "smeti noter, smeti ven".
Kako začeti
Ni vam treba analizirati vsega naenkrat. Začnite s področji z velikim vplivom:
- Začnite z napovedovanjem odhoda. To ima takojšnjo donosnost naložbe. Prepoznajte ogrožene stranke, jih proaktivno nagovorite in izmerite, ali se zmanjša odliv.
- Prvi segment kampanje. Vzemite obstoječo kampanjo in jo razdelite po vedenjskih segmentih. Preverite, ali so ciljno usmerjena sporočila uspešnejša od splošnih.
- Analizirajte svoje najboljše stranke. Kaj je skupno strankam z visoko vrednostjo? Poiščite vzorec in nato poiščite še več takšnih strank.
- Naredite zemljevid ene poti stranke. Izberite svojo glavno pot pretvorbe. Preverite, kako jo stranke dejansko prehodijo v primerjavi s tem, kako mislite, da jo bodo.
- Preizkusite priporočila za navzkrižno prodajo. Uporaba umetne inteligence za predlaganje naslednjih najboljših izdelkov. Primerjajte pretvorbo z naključnimi ali ročnimi predlogi.
Začnite z majhnimi količinami. Izmerite učinek. Povečajte obseg tistega, kar deluje. Cilj so uporabni vpogledi in ne popolni modeli.
Spodnja linija
Spoznanja o strankah izhajajo iz vzorcev vedenja. Kaj imajo skupnega stranke, ki kupujejo, ostajajo, nadgrajujejo in priporočajo? Kaj je drugače pri tistih, ki odhajajo?
Ljudje ne morejo prepoznati vzorcev pri več tisoč strankah z več deset spremenljivkami. Umetna inteligenca pa lahko.
Strategija je še vedno v rokah vaše ekipe. Oni odločajo, kaj bodo naredili z vpogledi. Oblikujejo kampanje in izkušnje strank. Razlagajo, kaj podatki pomenijo.
Vendar ne izhajajo več iz ugibanj. Izhajajo iz vzorcev, ki jih stranke dejansko počnejo. To pomeni boljše ciljno usmerjanje, večjo zadržanost in odločitve, ki temeljijo na resničnosti.
Želite bolje razumeti svoje stranke?
Vsako podjetje ima različne podatke o strankah. Različne vzorce obnašanja. Različne rezultate, ki so pomembni.
Ne prodajamo splošne analitike strank. Preučujemo vaše podatke. Ugotavljamo, kateri vzorci dejansko napovedujejo rezultate vašega poslovanja. Izdelamo modele, ki odgovarjajo na vaša specifična vprašanja.
Nato vpoglede povežemo z vašimi orodji za avtomatizacijo trženja, CRM in uspešnost strank. Vaša ekipa vidi segmente in napovedi tam, kjer delajo. Na podlagi vpogledov takoj ukrepajo.
Brez šumenja. Brez obljub o popolnih napovedih. Samo boljše razumevanje vedenja strank, da boste lahko sprejemali boljše odločitve.
