Понимание своего клиента необходимо для привлечения большего количества потенциальных клиентов и расширения бизнеса. Это ключ к предоставлению вашим клиентам хорошего обслуживания, которое способствует укреплению отношений с клиентами и увеличению продаж благодаря положительным рекомендациям из уст в уста.

Важно знать, чего хотят ваши клиенты, и знать, как наиболее эффективно сделать ваш продукт или услугу доступными.

Понять своего клиента непросто

Чтобы понять психологию своего клиента, вам необходим тщательный анализ, чтобы узнать его предпочтения или модели покупок, чтобы предвидеть их потребности и превосходить их ожидания.

Глубина познания имеет решающее значение

Чтобы лучше понимать своих клиентов, вы должны собирать данные, помимо их имен, возраста, пола и доходов. Хобби, вкусы и интересы играют важную роль, наряду с тем, что ваш клиент предпочитает смотреть, слушать и читать. Знание этого может быть для вас выгодным преимуществом.

Подумайте о следующих вопросах, касающихся ваших клиентов:

  • Каковы причины их интереса к вашему продукту или услуге?
  • Как часто они будут покупать у вас? Есть ли способ связаться с ними в нужное время, когда они снова будут нуждаться в услугах? Вы не должны позволять своим клиентам искать где-нибудь еще свои потребности, всегда находясь там в нужный момент.
  • Кто из ваших клиентов также является потребителем вашего продукта? Покупатель - это тот, кто совершает покупку, но может или не обязательно может использовать (потреблять) ваш продукт. Клиент может покупать у вас для использования кем-то другим. В этом случае ваши сообщения и рекламные акции должны соответствовать интересам потребителя.
  • Где ваши клиенты с большей вероятностью совершат покупку? Если вы владелец тренажерного зала и слышите от своих клиентов, что они предпочли бы от вас онлайн-фитнес-сервис на дому, то вам следует улучшить свою бизнес-модель, инвестировав в веб-сайт.

Настройте качество обслуживания клиентов, чтобы создать лояльность и повторить бизнес

Компании, которые точно знают, чего хотят и чего ожидают их клиенты, могут настроить взаимодействие с каждым клиентом, чтобы завоевать его лояльность и предоставить им повод вернуться к вам в следующий раз.

Компании могут персонализировать взаимодействие с клиентами, используя передовые механизмы машинного обучения для создания действенных сегментов клиентов. Обладая более глубокими знаниями и ясностью в каждом сегменте, маркетологи могут разговаривать с каждым клиентом индивидуально и актуально и укреплять доверие клиента к вашей компании. Такой клиент, скорее всего, со временем принесет вам больше доходов.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, сфокусированная на создании машин, которые кажутся обладающими человеческим интеллектом. «Интеллект» этих машин искусственный, потому что его создают люди, а он не существует естественным образом.

Машинное обучение (ML) - это разновидность искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения - это компьютерно-реализуемые инструкции, которые принимают набор данных в качестве входных данных и выполняют вычисления, чтобы найти в этом наборе данных шаблоны, которые ранее не были обнаружены.

Эти алгоритмы со временем улучшают свою производительность, поскольку они получают больше данных. Они учатся на собственном опыте и на самокоррекции. Чем больше данных они обнаруживают, тем больше опыта они получают.

Предиктивная аналитика и искусственный интеллект

Прогнозная аналитика включает в себя статистические методы из интеллектуального анализа данных, прогнозного моделирования и машинного обучения, которые анализируют текущие и исторические данные для прогнозирования будущего. Это инструмент для прогнозирования поведения клиентов с использованием исторических данных о клиентах для прогнозирования возможных будущих действий ваших клиентов.

  • Когда ваш клиент, вероятно, совершит следующую покупку?
  • Скорее всего, клиент прекратит свои отношения (отток) с вами?
  • Какие из ваших потенциальных клиентов лучше всего «похожи» на потенциальных клиентов, успешно превращенных в клиентов в прошлом?

Вы можете использовать машинное обучение, чтобы получить ответы на такие важные вопросы. В контролируемом машинном обучении набор данных, который ваша модель принимает в качестве входных данных, всегда помечен. Помеченные данные имеют целевую переменную или значение, которое должно быть предсказано для данной комбинации значений признаков.

Как только ваша модель обучена на достаточном наборе обучающих данных, вы можете предоставить ей немаркированные данные в качестве входных данных, и она будет предсказывать метку для каждой немаркированной записи.

Давайте разберемся на примере того, как контролируемое машинное обучение может помочь вам. Предположим, ваш набор данных содержит данные ваших клиентов, и каждый клиент классифицируется как «отток» или «активный».

Клиенты, которые прекратили отношения с вами, классифицируются как «отток», а те, кто все еще лоялен к вашему бизнесу, классифицируются как «активные».

Ваша модель машинного обучения могла бы определить, какой вес каждая функция придавала решению клиента отказаться от нее. Вы можете использовать классификатор дерева решений или классификатор случайного леса для этой проблемы, два распространенных примера контролируемых алгоритмов машинного обучения.

После определения важности каждой характеристики в классификации каждого клиента ваша модель сможет обнаружить закономерности, которые приводят к определенному ярлыку.

Если вы введете набор данных своих текущих клиентов в будущем, ваша модель сможет определить, какие из текущих клиентов разработали значения характеристик, что привело к шаблонам, которые привели к оттоку прошлых клиентов.

Таким образом, ваша модель будет предсказывать ярлык для каждого покупателя либо как (потенциального) «оттока», либо как «активного» покупателя.

Преобразование в компанию, управляемую данными, с помощью ИИ

Netflix - одна известная компания, которая максимально использует прогнозную аналитику. Делать крупные вложения в фильмы и телешоу без уверенности в их высокой прибыльности рискованно. Следовательно, все, что делает Netflix, должно основываться на данных, от шоу, которое он создает, до фильмов, которые он продвигает.

Такой компании, как Netflix, приходится собирать огромные объемы данных о каждом пользователе, чтобы их использовать в алгоритме на базе искусственного интеллекта, который предсказывает, что они, вероятно, предпочтут смотреть дальше.

Данные пользователя могут включать его демографические данные, историю просмотров, рейтинги и предпочтения, которые позволяют алгоритму делать прогнозы с высокой точностью. Около 80% контента Netflix просматривается по рекомендациям.

Такая сильная система экономит Netflix 1 миллиард долларов в год на удержании клиентов.

Разговорный искусственный интеллект

Разговорный ИИ - это любая машина, с которой может разговаривать человек. Он включает чат-ботов на любом веб-сайте или в приложении для обмена сообщениями в социальных сетях, голосового помощника или любого другого интерфейса с поддержкой интерактивного обмена сообщениями.

Чат-боты

Чат-боты - ваши виртуальные помощники клиентам. Чат-боты играют решающую роль в понимании намерений клиентов, что затем становится ступенькой к предоставлению эффективных решений запросов клиентов, что в конечном итоге приводит к полному удовлетворению запросов клиентов.

В нашей повседневной жизни вы разговариваете с людьми, чтобы понять их. Точно так же чат-боты общаются с вашим клиентом, но в более развитой манере, в основном с использованием обработки естественного языка (NLP).

Клиенты могут покупать и получать рекомендации от чат-ботов

Покупатели могут испытывать затруднения при выборе, что покупать. Поэтому им нужен совет. Потребители в США заинтересованы в получении рекомендаций чат-ботов, и чат-боты справляются с этой задачей достаточно хорошо.

В них нет длинного списка нерелевантных рекомендаций; они скорее анализируют данные, связанные с каждым конкретным клиентом, и делают соответствующие варианты выбора на его основе.

Предиктивная аналитика и чат-боты

Даже простые наблюдения за данными вашего чат-бота могут многое рассказать. Эти наблюдения могут касаться бизнес-запросов, например, о том, что происходит в контексте поведения клиентов. Более того, аналитика позволяет обнаружить и понять, почему это происходит и что может произойти дальше.

Чат-боты позволяют вам глубже и шире анализировать данные. В наши дни распространенной практикой является интеграция передовых технологий поведенческой аналитики в чат-ботов.

Заключение. Прогностическая аналитика на основе искусственного интеллекта творит чудеса, улучшая качество обслуживания клиентов

Прогнозная аналитика - очень мощный инструмент. Если он основан на искусственном интеллекте, он может решить и предотвратить множество проблем для вашего бизнеса, позволяя вам предвидеть будущее. Компаниям следует использовать его стратегически и часто, чтобы создавать потрясающие впечатления для клиентов.