Блог
Каждому бизнесу известно, что одни клиенты имеют большую ценность, чем другие. Это может зависеть от разных факторов, включая суммы покупок, чувствительность к ценам или удобство послепродажного обслуживания.
Каким бы ни было основание, успешными становятся те компании, которые как можно раньше идентифицируют клиентов с высокой ценностью, сосредотачиваются на повышении их лояльности и подбирают lookalike аудитории, идентичные данному сегменту.
Согласно Forrester, клиентоориентированный бизнес в 7 раз более предпочтителен для потребителей, в 5 раз чаще оказывается их любимой маркой, а также в 4 раза прибыльнее.
В динамично развивающемся ритейле прогнозирование ценности клиентов — это не роскошь, а важнейший фактор роста прибыли, требующий разумного инвестирования.
Вы скажете: «Я в деле, но что для этого нужно?»
Всё, что необходимо — это Платформа клиентских данных (CDP) с возможностью предиктивного моделирования поведения клиентов.
Данный материал расскажет, как правильно определять клиентов с самой высокой ценностью, делать их более лояльными и привлекать аналогичные аудитории в будущем.
Приступим.
Содержание
Ключевые выводы
- Платформа клиентских данных (CDP) идентифицирует, организует и объединяет данные клиентов, направляя коммуникации со всех каналов в единый хаб.
- Благодаря тщательно структурированным историческим данным предиктивное моделирование определяет тренды, выявляет риски и возможности, помогая принимать решения в масштабах всей компании.
- Предиктивная поведенческая аналитика может быть использована для расчёта пожизненной ценности клиента (CLV) и определения наиболее активной аудитории. Она позволяет найти средства повышения лояльности и привлечения новых представителей платящего сегмента.
Что такое предиктивное моделирование поведения
Предиктивное моделирование берёт за основу исторические данные о клиентах для прогнозирования трендов и паттернов их поведения. Это работает как на индивидуальном уровне, так и на сегментах, и даже в масштабах всей базы. В свою очередь, полученные знания помогают разработать эффективную маркетинговую стратегию, в которую входит:
- Прогнозирование вероятности и времени открытия клиентом рассылок с учётом наилучшего момента отправки каждого письма.
- Указание на клиентов, склонных к выбытию и требующих специальных мер по удержанию.
- Определение клиентов, готовых к покупке, с целью стимулировать их.
Подробнее читайте в нашем специальном материале: Предиктивный маркетинг для ускорения роста e-commerce.
В любом случае, всё укладывается в рамки стандартного процесса. Ваши клиентские данные выступают в качестве переменных, которые анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения, а результатом является простой показатель, ранжирующий клиентов по их вероятным намерениям совершить то или иное действие, о котором ранее не было известно.
Что нужно для начала работы?
Преимущества предиктивного моделирования поведения
Когда данные уже подготовлены и объединены в рамках Единого пользовательского профиля (SCV), самое время для предиктивной аналитики. Ведь чем тщательнее структурированы и организованы данные, тем точнее будут прогнозы.
Примечание автора
“Не впадайте в иллюзии: отталкивайтесь от надёжной аналитики в принятии бизнес-решений”.
С внедрением поведенческой аналитики ритейл получает более глубокое понимание закономерностей продаж. Оно помогает точнее учитывать запросы потребителей. Основную работу берут на себя алгоритмы машинного обучения, обрабатывающие колоссальные объёмы данных.
Итоговый рейтинг помогает дифференцировать клиентов. Вы сможете выделить клиентов, приносящих больше всего прибыли, или тех, кто готов уйти. Вы выявите наиболее эффективные каналы коммуникации для каждого из них и не только.
На основе комбинации прогнозов можно определить ценного клиента с высокой вероятностью ухода и проинвестировать в его удержание, что, безусловно, стоит усилий. Таким образом, при меньших трудозатратах и издержках на привлечение клиентов с высокой ценностью маркетологи могут существенно улучшать эффективность кампаний. Сэкономленные бюджеты можно направить в приоритетные проекты.
Инструменты для предиктивного моделирования поведения
Предиктивная поведенческая аналитика также помогает оценить пожизненную ценность конкретного клиента. Исторические данные и так всегда под рукой, а прогнозируемый CLV даёт важнейшие инсайты, включая то, кто в перспективе окажется клиентом с наибольшей ценностью и как привлечь аналогичных по поведению клиентов.
Как всё это реализовать при помощи предиктивного моделирования?
Предсказание CLV
Сколько денег клиент принесёт бизнесу?
Ответ кроется в прогнозировании пожизненной ценности клиента (CLV) на основе предиктивных моделей. Результаты можно использовать для идентификации, удержания и таргетирования клиентов с высокой ценностью.
Определение даёт дата саентист Жан-Рене Готье CLV — это общая прибыль компании за всё время взаимодействия с клиентом, включающая:
- Стоимость привлечения, обслуживания и удержания клиента
- Клиентские транзакции (количество и ценность)
- Реферальный эффект (например, сарафанное радио)
В результате получается классификация всех клиентов по их потенциальной ценности.
Определяя черты и характер поведения клиентов с высоким CLV, ритейлеры понимают, как сосредоточить на них усилия, а также сколько стоит наладить взаимодействие с такими клиентами.
Предиктивное моделирование для повышения лояльности клиентов
Клиенты остаются с вами не просто так. С пониманием потребностей клиентов вам проще делать им индивидуальные предложения и создавать комфортные условия.
Возможно, это сработает, если рассчитать исторический CLV. Но ретроспективный анализ легко способен ввести в заблуждение, потому что он не учитывает текущие изменения на рынке и в компании.
Основанный на предиктивной поведенческой аналитике, предиктивный CLV — это новый уровень по сравнению с историческим CLV. На нём делаются выводы относительно будущих предпочтений с опорой на историю транзакций и средних сумм покупок.
Одни клиенты могут на первый взгляд показаться более перспективными благодаря своей истории покупок в прошлом. Но реально ценными, согласно предиктивному CLV, окажутся другие клиенты, у которых выше вероятность покупок в будущем.
Предиктивный CLV отлично подходит для выявления различий в поведении клиентов, в отличие от примитивных методов, часто оставляющих за скобками важные факторы. Благодаря единому пользовательскому профилю в CDP можно строить более продвинутые аналитические модели, которые помимо исторического и RFM-анализа учитывают сессии, открываемость рассылок и прочее.
Уделяя пристальное внимание длительности истории покупок (сколько времени прошло между первой и последней), частоте (с какой периодичностью делаются покупки) и сумме каждой покупки, мы можем идеально точно идентифицировать наиболее ценных клиентов, поддержать их и спрогнозировать тренды.
Кроме того, построение более прочных взаимоотношений с клиентами (с индивидуальными предложениями, подарками, персонализации и не только) критически важно для повышения лояльности. Клиенты, довольные обслуживанием, в 3,5 раза чаще возвращаются за повторными покупками и в 5 раз чаще рекомендуют бренд друзьям и близким, чем те, кому сервис не понравился.
Продажи постоянным клиентам значительно эффективнее и прибыльнее, чем постоянный поиск новых. Фактически вместо привлечения всех подряд лучше таргетировать аудиторию, совпадающую по параметрам с вашими топ-клиентами. Вот где предиктивная аналитика вступает в игру.
Использование предиктивного моделирования для создания lookalike аудиторий
Используя инструмент сегментации профилей, вы также получаете возможность находить новые аудитории. Нами движут привычки, вследствие чего мы закономерно ищем похожих потенциальных клиентов, привлекая их и продавая по отработанным схемам.
Принцип Парето гласит, что 20% усилий лежат в основе 80% результатов. Или, имея в виду наши цели, 20% клиентов приносят 80% прибыли.
Когда мы сегментируем клиентов по ценности, мы можем легко определить VIP покупателей в числе верхних 20% и понять, что их характеризует. Полученные атрибуты можно использовать для сопоставления с профилями новых клиентов, чтобы помочь самым перспективным перейти на следующий уровень.
Заключение
Эффективное управление клиентскими данными критически важно для обеспечения качественного сервиса. Существуют инструменты, которые многие компании используют в рабочем порядке для достижения данной цели.
Платформа клиентских данных (CDP) идентифицирует, организует и объединяет данные клиентов, направляя коммуникации со всех каналов в единый хаб. Благодаря тщательно структурированным историческим данным предиктивное моделирование определяет тренды, выявляет риски и возможности, помогая принимать решения в масштабах всей компании.
Недавнее исследование Accenture выяснило, что 78% компаний считают AI конкурентным преимуществом и опасаются, что более технически подкованные конкуренты обойдут их. Благодаря правильным martech инструментам вы сами можете вырваться вперёд, оптимизируя инфраструктуру управления данными, используя предиктивные алгоритмы и структурируя клиентский путь в целях экономии времени и денег.
Чем может быть полезна Exponea
Чего смогла бы достичь ваша компания, будь у неё доступ к актуальным исчерпывающим данным для принятия решений? Именно это мы и предлагаем в рамках CDP.
Exponea Core интегрируется с вашими данными, преобразуя разрозненную информацию в централизованный хаб данных, позволяющий принимать эффективные решения в реальном времени.
Задействуя Предиктивный модуль, Exponea обеспечивает вас прогнозами в реальном времени. Предиктивная модель гарантирует: прогнозные данные (будущие заказы, открываемость писем, идеальное время отправки, расчётный CLV и другие) в едином пользовательском профиле всегда актуальны.
Хотите увидеть продукт в действии? Мы с радостью покажем вам, как Exponea справляется с самыми сложными задачами. Запланируйте демо.
