Использование предиктивной аналитики и искусственного интеллекта для повышения лояльности клиентов

Когда клиенты взаимодействуют с компанией (ее продуктами, услугами, опросами), они генерируют много различных данных о своем поведении и контактах с брендом. 

Прогнозная аналитика и возможности искусственного интеллекта позволяют извлекать полезную информацию из этих данных, что помогает представителям бизнеса улучшить качество обслуживания клиентов и оптимизировать программу лояльности.

Искусственный интеллект и предиктивная аналитика

Благодаря стремительному развитию технологий сегодня компании могут получать сотни переменных о своих клиентах. Предоставление информации в режиме реального времени требует быстрой обработки этих данных. С этой целью компании используют возможности прогнозной аналитики и искусственного интеллекта для извлечения информации из расширенных баз данных.

В маркетинге применяют три типа аналитики: описательную, прогнозную и предписывающую. Описательный тип позволяет объективно оценить, что произошло в прошлом. Предиктивный с высокой долей вероятности прогнозирует, что произойдет в будущем. Наконец, предписывающая аналитика подсказывает, какие решения и действия необходимо предпринять бизнесу, чтобы максимизировать возможности и уменьшить риски. Современные успешные бренды используют все три типа обработки данных, однако прогнозная аналитика с автоматическим управлением – это то, в чем заключается наибольшая ценность.

Проще говоря, техническая обработка полученных данных – это способ учиться на ошибках и опыте прошлого посредством статистического анализа. Объединив прогнозную аналитику с вычислительной техникой, мы можем быстро генерировать удачные идеи, определять направления работы с лояльностью потребителей. В этом заключается суть использования искусственного интеллекта в маркетинге. Предиктивная аналитика должна оказывать прямое влияние на способы продвижения бренда, вовлечения новых участников в ПЛ и организацию послепродажной поддержки пользователей.

Путь от данных до прогноза

Предиктивная аналитика в бизнесе – это способ решения многих проблем. Прогнозирование поведения потребителей позволяет предугадывать их желания и корректировать работу компании в соответствии с ожиданиями целевой аудитории. В маркетинге используется пятиступенчатый механизм прогнозной аналитики, состоящий из таких этапов:

1. Формулировка вопроса и постановка задачи.

2. Генерирование гипотезы.

3. Сбор данных о потребителях.

4. Анализ информации.

5. Разработка стратегии дальнейших действий.

Используя такой подход к прогнозированию, удается довольно точно предсказать поведение и ожидания каждого клиента. Основная цель предиктивной аналитики – обеспечение положительного клиентского опыта, реализация ожиданий клиентов.

Прогнозная аналитика в рамках ПЛ

В программах лояльности маркетинговое прогнозирование может быть направлено на решение трех важных задач:

• удержание постоянных покупателей – анализируя поведенческие факторы, компания может отметить угасание интереса участника ПЛ к акциям программы и предпринять действия для его удержания;

• популяризация бренда – аналитика помогает определить потенциальных «адвокатов бренда» и предпринять усилия, чтобы побудить их к привлечению новых участников в ПЛ;

• повышение продаж – прогнозирование объема прибыли позволяет сравнивать показатели в каждом месяце и предпринимать усилия для увеличения объема продаж.

Поскольку на вероятность достижения каждой из этих задач влияют различные факторы, представителям бизнеса необходимо создавать разные алгоритмы для решения каждой проблемы.

Воздействовать одновременно на все группы целевой аудитории можно, повышая качество обслуживания клиентов на всех уровнях взаимодействия. Персонализация подхода позволяет удерживать постоянных потребителей, внедрение реферальной системы стимулирует покупателей рассказывать о компании друзьям и знакомым, повышение уровня сервиса способствует увеличению количества продаж.

Имея огромный объем данных о клиентах, важно использовать интеллектуальную аналитику и современное компьютерное обеспечение для понимания особенностей целевой аудитории и верного прогнозирования. Специалисты компании «Манзана групп» помогут разработать и настроить аналитические механизмы для эффективной работы прогнозной аналитики.