З точки зору бізнесу, чи не чудово було б знати про наступне рішення вашого клієнта? Або мати можливість реагувати в режимі реального часу на клієнтів, які шукають товари чи послуги, подібні вашим?
Якщо обидві відповіді "так", вам сподобається ця стаття.
Поговоримо про п’ять способів того, як використання інтелектуальної аналітичної інформації допомагає зрозуміти наступні кроки клієнтів:
-
Гнучка стратегія ціноутворення
-
Персоналізовані рекомендації та акції на товари
-
Більш ефективні рекламні кампанії в інтернеті
-
Стратегії прогнозування та зменшення відтоку клієнтів
-
Дослідження поведінки клієнтів у соціальних мережах.
-
Інтелектуальне дослідження поведінки користувачів у соцмережах
Аналітика прогнозування поведінки користувачів з використанням штучного інтелекту 101
Уявіть, що ви сидите на дивані з закусками, гортаєте стрічку Netflix, щоб насолодитися новим фільмом. На платформі завжди є маса рекомендацій — і вони дуже добре персоналізовані та актуальні в більшості випадків.
Чого не знають користувачі Netflix, це те, що всі ці чудові рекомендації генерує AI алгоритм аналітики прогнозування. Він обробляє:
-
Показники популярності
-
Оцінки користувачів
-
Метрики взаємодії користувача з вмістом сайту, такі як тривалість перегляду
-
Метадані (актори, жанр тощо)
-
Дані пошуку
-
Додаткові функції, такі як мова, культура та демографія.
Послідовно аналізуючи поведінку користувачів, алгоритм Netflix робить чудові прогнози. Результат — задоволені користувачі, які насолоджуються відповідними пропозиціями щодо вмісту.
Ця ж стратегія може використовуватись і для онлайн-продажів.
Аналітика прогнозування вже задіяна в механізмах рекомендацій, гнучкій оптимізації цін на товари, підтримці клієнтів, таргетингу рекламних кампаній і навіть веб-безпеці. Давайте поговоримо про ці випадки використання.
Пов’язане: Штучний інтелект: основні принципи
Штучний інтелект та аналітика прогнозування: 5 прикладів використання
Це способи, за допомогою яких підприємства можуть використовувати алгоритми аналітики прогнозування, щоб краще зрозуміти своїх клієнтів.
1. Гнучка стратегія ціноутворення
Технологія: динамічне ціноутворення з підтримкою штучного інтелекту
У наші дні двоє людей, переглядаючи один і той же товар або номер у готелі, можуть отримати різні ціни. Як? Алгоритми ШІ аналізують їхню історію покупок, поведінку при пошуку та інші дані, щоб визначити, хто більше зацікавлений у цьому конкретному продукті чи послузі.
Ця стратегія називається динамічним ціноутворенням. Це означає зміну цін у відповідь на пропозицію, попит та конкретних споживачів у реальному часі. Наприклад, тактика пікового ціноутворення дозволяє отримати вигоду від коливань попиту та збільшити ціни, коли попит вищий за звичайний.
Amazon є першопроходцем динамічного ціноутворення — в середньому гігант електронної комерції змінює ціни кожні вісім хвилин. Таким чином, компанія продає більше продуктів, використовуючи всі можливості.
Пов’язане: Як машинне навчання руйнує «спільну» комерцію
2. Персоналізовані акції та рекомендації
Технологія: механізм рекомендацій щодо товарів на основі штучного інтелекту
Бізнес може використовувати поведінкову аналітику для аналізу поведінки клієнтів та розуміння того, які товари та послуги вони можуть придбати. ШІ бере дані перегляду клієнтів, обробляє їх та визначає ці елементи.
Використання стратегії персоналізації продажів з залученням штучного інтелекту для надання відповідних рекомендацій може допомогти онлайн бізнесу вирішити головну проблему. Ця проблема полягає у негативному досвіді покупки, спричиненим недоречними пропозиціями.
Оскільки 38 відсотків клієнтів перестають купувати у продавців, які дають погані рекомендації, вирішення цього питання може принести вам більше продажів. Насправді механізм рекомендацій Amazon приносить близько 35 відсотків доходу компанії.
3.Кращі онлайн-оголошення
Технологія: створення реклами, тестування і прогнозування відтоку споживачів з використанням ШІ.
Знати більше про клієнтів означає робити більш релевантні та персоналізовані рекламні кампанії в інтернеті. Інструмент з технологією машинного навчання може створювати різні версії оголошень для конкретних користувачів на основі ваших даних. Отже, ви можете швидше знаходити найефективніші оголошення.
Основні постачальники реклами вже працюють над включенням штучного інтелекту в рекламні інтернет-платформи. Наприклад, Google нещодавно випустив нову версію Google Ads, яка включає функції передбачуваної аналітики з підтримкою ШІ.
Завдяки машинному навчанню новий Google Analytics тепер дозволяє користувачам дізнаватись про можливі тенденції, такі як зростання попиту на їхні товари чи послуги. Також інструмент використовує ШІ для прогнозування відтоку клієнтів та доходу від кампаній.
4. Зменшення та запобігання відтоку клієнтів
Технологія: аналіз діяльності клієнтів з допомогою машинного навчання.
Інтернет-компанії повинні надавати досконалий сервіс: 17 відсотків клієнтів не повертаються до постачальника після одного поганого досвіду, а 59 відсотків — після кількох. У більшості випадків передбачити та зрозуміти відплив клієнтів важко, тому це залишається головним моментом для багатьох підприємств.
ШІ поступово змінює спосіб прогнозування та зменшення відтоку бізнесу. Алгоритми прогнозуючої аналітики, які аналізують тонни даних про клієнтів, визначають клієнтів, які, ймовірно, можуть піти. Вони роблять це, вивчаючи історію відтоку.
Вчені-дослідники використовують різні математичні тактики, щоб визначити клієнтів, які можуть піти і прогнозують коли це станеться. Наприклад, регресійний аналіз формулює відтік як завдання з регресії та розглядає його взаємозв'язок з іншими змінними.
Цей графік показує кореляцію між кількістю дзвінків у службу підтримки та ймовірністю відтоку.
Джерело: Towards Data Science
5. Проведіть дослідження клієнтів у соціальних мережах
Технологія: дослідження настроїв у соціальних медіа та аналіз вмісту
Соціальні медіа — це величезне джерело даних про поведінку споживачів, які підприємства можуть використовувати для підвищення рентабельності інвестицій у маркетинг. Отримати ці дані тепер можливо завдяки програмам аналітики на основі штучного інтелекту.
Ось кілька способів, за допомогою яких ШІ допомагає у дослідженні клієнтів:
-
Відстежувати коментарі, щоб мати уяву про відгуки та зрозуміти позицію людей щодо бренду, товару чи послуги
-
Аналізувати публікації в соціальних мережах, щоб розрізнити відданих клієнтів, недоброзичливців, рекомендаторів та потенційних клієнтів.
Дані про залучення, вміст, охоплення та іншу інформацію можуть допомогти брендам:
-
Створювати більш відповідні та персоналізовані маркетингові кампанії в соціальних мережах
-
Створювати більш ефективні стратегії комунікації бренду
-
Проаналізувати та порівняти охоплення та сприйняття бренду з іншими компаніями.
Зрештою, ШІ дає маркетологам та компаніям більш практичну інформацію, яку можна використати при спілкуванні з користувачами соціальних мереж. При правильному використанні ці статистичні дані допоможуть знайти нову аудиторію, керувати репутацією бренду, збільшити залучення та виявити нові тенденції.
На яких метриках поведінки клієнта зосередитися?
Вам знадобиться багато даних, щоб зрозуміти настрій клієнтів та спрогнозувати їхні наступні кроки. Щоб отримати всі відповіді та застосувати аналітику у наведених п’яти випадках, зверніть увагу на:
-
Дані веб-сайту (дані перегляду, історія покупок тощо)
-
Дані про використання соціальних мереж
-
Дані програми лояльності клієнтів
-
Дані ключових слів пошуку Google
-
Дані шляху конверсії
-
Дані пристрою.
Алгоритм ШІ, що використовує ці дані, дасть вам корисну інформацію про уподобання та цілі клієнтів. Це саме те, що вам потрібно зрозуміти, щоб передбачити їх наступний крок — навіть за кілька місяців до того, як вони це зроблять.