Как повысить лояльность к компании с помощью ML

Машинное обучение — Machine learning (ML) — один из способов искусственного интеллекта (ИИ), направленный на создание систем, способных самостоятельно учиться и развиваться на основе получаемых ими данных.

Например, от одного и того же интернет-магазина молодому человеку, который интересовался гаджетами и электротранспортом, приходит рассылка с акцией на электросамокаты. А любитель активного отдыха на природе получает сообщение о скидке на горный велосипед, к которому он давно присматривался. Обе рассылки — результат машинного обучения. Если бы искусственный интеллект не научился распознавать интересы покупателей, а также прогнозировать вероятные покупки, то первый мог получить, например, предложение приобрести горный велосипед, а второй — самокат. То есть без персонализации предложений компания рискует потеряет возможную прибыль.

Почему лояльность клиентов — ключевой фактор успеха

Здесь всё просто: лояльный клиент — это покупающий клиент. Когда люди чувствуют свою значимость для интернет-магазина, бренда, компании, это мотивирует их совершить первую покупку, а затем вернуться сюда же за другими товарами. Лояльные покупатели будут рекомендовать любимого продавца своим друзьям, родным, знакомым. То есть запустят «сарафанное радио», которое привлечёт новых людей. Повышение лояльности — работающий метод для роста продаж и получения более высокой прибыли.

Роль машинного обучения в повышении лояльности

Понятие лояльного покупателя включает в себя набор следующих бизнес-метрик:

• готовность потребителя регулярно совершать повторные покупки;

• более частое, продолжительное взаимодействие с интернет-магазином по сравнению с другими людьми из этого же целевого сегмента;

• безвозмездные рекомендации продавца, его продуктов;

• готовность покупать у конкретного бренда, интернет-магазина, даже если конкурент предлагает аналогичные товары или услуги по сниженной цене.

Чтобы достичь такого эффекта, маркетологам нужно отследить активность всех пользователей, интересные им товары, подготовить рассылку подходящих предложений. Вручную такая работа будет занимать очень много времени и человеческих ресурсов, поэтому бизнесу намного проще привлечь к решению всех подобных задач ИИ, научив программу правильно анализировать данные. Это позволяет одновременно изучать поведение всех посетителей, быстро составляя для них персональные предложения. Таким образом, машинное обучение выводит маркетинг на принципиально новый уровень взаимодействия с потенциальными, новыми, постоянными покупателями.

Персонализация предложений и коммуникации

Рассмотрим на конкретном примере. Ирина планирует покупку квартиры в определённом районе. У неё есть конкретные требования к объекту недвижимости, но они превышают её текущий бюджет. Она просматривает на сайте застройщика варианты, но так и не отправляет заявку менеджеру. При этом женщина дала разрешение на отправку рассылки со спецпредложениями, акциями, скидками.

Все её действия анализирует ИИ и через какое-то время отправляет персональное предложение: другой объект недвижимости этого же застройщика, но за меньшие деньги. То есть ИИ учёл спрос, ассортимент, возможности покупателя и выбрал оптимальный для пользователя вариант.

Отсюда можно сделать вывод, что персонализация предложений — это эффективный способ удержания потребителей, повышения их доверия к бренду, предприятию, интернет-магазину.

Анализ данных для понимания, чего хотят клиенты

Применяемые в ИИ алгоритмы самообучения помогают адаптировать предложения под требования покупателей и реалии рынка.

Например, спустя год Ирина снова ищет квартиру, и на этот раз она готова потратить больше в 2 раза. Она помнит, что ей понравился определённый застройщик, поэтому решает снова обратиться к нему. С помощью фильтра женщина выбрала показ более дорогих объектов. На основе этого программа определила доступный ей ценовой сегмент, увеличила стоимость подходящих Ирине вариантов на 2%.

То есть ML помогает персонализировать предложения, повышать лояльность покупателей, получать дополнительную прибыль.

Прогнозирование поведения потребителей с помощью ML

Анализируя паттерны поведения потенциальных покупателей, программа с помощью алгоритмов ML может предположить, какие продукты компании заинтересуют его в будущем. Например, Игорь приобрёл годовой абонемент в тренажёрный зал. Машина может предположить, что ему в дальнейшем потребуется спортпитание для набора мышечной массы, а также услуги персонального тренера.  

Улучшение качества обслуживания с помощью ML

В современную цифровую эпоху технологии машинного обучения позволяют в полной мере угодить покупателям, которые ожидают индивидуального подхода со стороны продавца.

Возможности ML помогают компании кардинально преобразовать качество обслуживания потребителей, обеспечить рост продаж, чистой прибыли. Используя машинное обучение, бизнес сможет повысить эффективность существующих маркетинговых стратегий, а также внедрить новые технологии работы с клиентами. Примеры таких решений приведены ниже.

• Персональные рекомендации на основе анализа завершённых сделок, историй посещения сайта, других факторов.
• Динамическое ценообразование. Учитывая спрос, цены конкурентов, финансовые возможности покупателей, программа находит оптимальное сочетание между удовлетворением спроса и максимальной ценой, которую готов заплатить потребитель.
• Чат-боты и виртуальные помощники. Программы используют алгоритмы ML, чтобы постоянно улучшать качество взаимодействия с потребителями. Работа службы поддержки ускоряется, становится более эффективной.
• Защита от мошенников — важная функция ML. С её помощью программа может выявить подозрительные действия при банковских операциях, а также предотвратить утечку персональных данных.
• Гипер-нацеленные маркетинговые кампании для сегментации целевых покупателей и адаптации рекламных рассылок.

Создание персонализированных программ лояльности

RAMAX Group — одна из ведущих компаний в области аналитических решений с применением ML. Она предлагает решения, позволяющие разрабатывать и проводить эффективные маркетинговые кампании, создавать единый профиль клиента, анализировать его потребительское поведение. Тем самым RAMAX Group помогает бизнесу обеспечивать высокий уровень спроса, лояльности клиентов и рост прибыли.

Подробнее о решениях на базе ML вы можете узнать, оставив заявку на сайте компании или позвонив по телефону +7 (795) 913-67-71.