Объединение интересов потребителей и бизнеса
В статье рассматривается использование данных и технологий для персонализации предложений в цифровой торговле. Описаны шаги для внедрения модели "Лучшее следующее предложение" (NBO), включая определение целей, сбор и анализ данных. Обсуждаются выгодные стратегии повышения конверсии и улучшения опыта покупок с помощью искусственного интеллекта.
"Данные" стали ключевым словом, которое направляет маркетинговые решения в последние годы. Но о каких данных мы говорим? Какая информация наиболее ценна для вашей компании?
На самом деле, технологии значительно ускорили процесс сбора и анализа информации, позволяя предсказывать и предвосхищать потребности клиентов. Использование возможностей технологий и анализа данных — это лучший способ увеличить прибыльность, выстроить лояльные отношения с рынком и, как следствие, повысить уровень удержания клиентов. Объединяя информацию из разных точек взаимодействия с потребителем, создаются высоко персонализированные и сегментированные впечатления.
Прогнозная аналитика стремительно становится одним из лидеров среди решений для электронной коммерции. Эта аналитика не только увеличивает долю на рынке, но и предоставляет клиенту большую ценность, превращая бренд в эталон для будущих покупок.
Алгоритмы машинного обучения, стоящие за функцией "Лучшее следующее предложение" (Next Best Offer, NBO), являются одними из самых инновационных решений прогнозной аналитики. Они помогают маркетологам и организациям глубже понимать потребительские привычки клиентов и, следовательно, лучше планировать, как удовлетворять их потребности.
На самом деле, технологии значительно ускорили процесс сбора и анализа информации, позволяя предсказывать и предвосхищать потребности клиентов. Использование возможностей технологий и анализа данных — это лучший способ увеличить прибыльность, выстроить лояльные отношения с рынком и, как следствие, повысить уровень удержания клиентов. Объединяя информацию из разных точек взаимодействия с потребителем, создаются высоко персонализированные и сегментированные впечатления.
Прогнозная аналитика стремительно становится одним из лидеров среди решений для электронной коммерции. Эта аналитика не только увеличивает долю на рынке, но и предоставляет клиенту большую ценность, превращая бренд в эталон для будущих покупок.
Алгоритмы машинного обучения, стоящие за функцией "Лучшее следующее предложение" (Next Best Offer, NBO), являются одними из самых инновационных решений прогнозной аналитики. Они помогают маркетологам и организациям глубже понимать потребительские привычки клиентов и, следовательно, лучше планировать, как удовлетворять их потребности.
Следующее лучшее предложение как следующее лучшее решение
Историческая связь с розничной торговлей подразумевает почти личные отношения между продавцами и покупателями. Настолько была прочная связь, что некоторые покупатели предпочитали покупать у конкретного продавца, а не у самого бренда.
Задача сейчас состоит в том, чтобы перенести такой уровень личных отношений в цифровой контекст, и благодаря решениям на основе анализа данных, мы как никогда близки к этому. Именно поэтому решения на основе искусственного интеллекта "Лучшее следующее предложение" (NBO) обеспечивают высоко персонализированное предложение, в подходящее время, по нужной цене и через наиболее удобный канал.
NBO основаны на моделях коллаборативной фильтрации, где центральным объектом является сам клиент. Основываясь на принципе "наблюдения" за их покупательским поведением, они устанавливают связи между клиентами с похожими привычками.
Как практический пример рассмотрим магазины одежды. Помимо интеграции всех данных в платформу данных о клиентах (CDP), поступающих из разных устройств и сред, алгоритм NBO может отслеживать частоту и привычки потребления клиентов, выявляя схожие связи между ними. При проверке общих товаров для нескольких клиентов, алгоритм рекомендаций товаров предложит дополнительные товары, которые не были куплены одним или несколькими клиентами.
Задача сейчас состоит в том, чтобы перенести такой уровень личных отношений в цифровой контекст, и благодаря решениям на основе анализа данных, мы как никогда близки к этому. Именно поэтому решения на основе искусственного интеллекта "Лучшее следующее предложение" (NBO) обеспечивают высоко персонализированное предложение, в подходящее время, по нужной цене и через наиболее удобный канал.
NBO основаны на моделях коллаборативной фильтрации, где центральным объектом является сам клиент. Основываясь на принципе "наблюдения" за их покупательским поведением, они устанавливают связи между клиентами с похожими привычками.
Как практический пример рассмотрим магазины одежды. Помимо интеграции всех данных в платформу данных о клиентах (CDP), поступающих из разных устройств и сред, алгоритм NBO может отслеживать частоту и привычки потребления клиентов, выявляя схожие связи между ними. При проверке общих товаров для нескольких клиентов, алгоритм рекомендаций товаров предложит дополнительные товары, которые не были куплены одним или несколькими клиентами.
Шаги для внедрения модели "Лучшее следующее предложение"
1. Определение целей
Если есть что-то удивительное или тревожное в роли менеджеров, так это обязательность задавать вопросы (чем больше ответов мы находим, тем больше вопросов возникает!). При рассмотрении внедрения модели NBO важно задать следующие вопросы:
Эти вопросы должны помочь определить четкие цели, однако необходимо сохранять гибкость, чтобы адаптировать их с учетом глубины анализируемых данных.
2. Сбор данных
Теперь пришло время использовать "подводное снаряжение". Не нужно задерживать дыхание, но стоит избавиться от некоторых предвзятых представлений о рынке и потребителях. Забавный случай произошел с сетью супермаркетов Walmart. При анализе потребительских привычек в магазине, используя мониторинг Wi-Fi, была выявлена интересная корреляция: те же потребители, которые покупали пиво, также покупали подгузники. Нет, Walmart не продавал алкоголь несовершеннолетним, но их родителям. Эта совершенно неожиданная информация привела к тому, что Walmart реорганизовал представление своих продуктов, значительно улучшив стратегию увеличения дополнительной продажи.
Вот почему такая "иммерсия" в данные действительно должна быть выполнена с подходящим оборудованием. Мы как консультанты по цифровым решениям предлагаем интеграцию платформы данных о клиентах (CDP), чтобы обеспечение сбора данных было максимально полным. Как мы отмечали в нашем блоге, платформа данных о клиентах может собирать данные из магазинов, с веб-сайтов, из CRM и представлять всю эту информацию в виде обработанных и высокоэффективных знаний для вашей коммерческой цели. Возможность собирать данные SoMoLo (социальные, мобильные и локальные) только улучшает точность собранной информации.
3. Анализ и внедрение модели NBO
Задача состоит в том, чтобы разглядеть сквозь цифры и преобразовать информацию в жизнеспособные стратегии через аналитические процессы. Этот процесс может включать сегментацию, моделирование данных и адаптацию к бизнес-правилам. Даже способность предложить различные коммерческие предложения на разных каналах зависит от потенциала конверсии для каждого клиента.
Следуя идее магазинов одежды, возьмем в качестве примера сегмент клиентов, которые покупают только в магазине, с средним чеком покупки в 100 евро. Стоит ли предложить 10 евро скидку на покупку в интернет-магазине? (Это нериторический вопрос, он зависит от вопроса, который вы задали на первом этапе). Может, лучше предложить купоны, отправляемые через SMS?
С другой стороны, если у вас есть сегмент, который в основном покупает через интернет-магазин, почему бы не отправить электронное письмо с рекомендованными продуктами, используя модель коллаборативной фильтрации? Успешный пример на рынке Ali Express или Amazon, чья стратегия заключается в отправке электронных писем с рекомендованными товарами через несколько дней после последней покупки.
4. Учиться и развиваться
Это очень важный девиз, который нужно держать в уме! Если ваша цель — увеличить долю на рынке, важно сосредоточиться на том, что действительно имеет значение: на клиентах. Как бы ни казалось логичным следовать рекомендованной линии продуктов, которая имеет смысл для нас как коммерческих менеджеров, правда в том, что данные выносят окончательное суждение.
Будучи консультантами по цифровым технологиям и находясь в контакте с очень разными коммерческими реалиями, мы знаем, что глубина и точность цифр были союзниками в достижении стратегических целей наших клиентов.
Настрой на тестирование, обучение и развитие позволил нам совершенствовать стратегии, каналы и информацию, которую мы предоставляем рынку.
Если есть что-то удивительное или тревожное в роли менеджеров, так это обязательность задавать вопросы (чем больше ответов мы находим, тем больше вопросов возникает!). При рассмотрении внедрения модели NBO важно задать следующие вопросы:
- Хотите ли вы привлечь новых клиентов?
- Хотите ли вы увеличить продажи?
- Хотите ли вы снизить уровень оттока клиентов?
- Хотите увеличить "долю на кошельке" клиентов?
Эти вопросы должны помочь определить четкие цели, однако необходимо сохранять гибкость, чтобы адаптировать их с учетом глубины анализируемых данных.
2. Сбор данных
Теперь пришло время использовать "подводное снаряжение". Не нужно задерживать дыхание, но стоит избавиться от некоторых предвзятых представлений о рынке и потребителях. Забавный случай произошел с сетью супермаркетов Walmart. При анализе потребительских привычек в магазине, используя мониторинг Wi-Fi, была выявлена интересная корреляция: те же потребители, которые покупали пиво, также покупали подгузники. Нет, Walmart не продавал алкоголь несовершеннолетним, но их родителям. Эта совершенно неожиданная информация привела к тому, что Walmart реорганизовал представление своих продуктов, значительно улучшив стратегию увеличения дополнительной продажи.
Вот почему такая "иммерсия" в данные действительно должна быть выполнена с подходящим оборудованием. Мы как консультанты по цифровым решениям предлагаем интеграцию платформы данных о клиентах (CDP), чтобы обеспечение сбора данных было максимально полным. Как мы отмечали в нашем блоге, платформа данных о клиентах может собирать данные из магазинов, с веб-сайтов, из CRM и представлять всю эту информацию в виде обработанных и высокоэффективных знаний для вашей коммерческой цели. Возможность собирать данные SoMoLo (социальные, мобильные и локальные) только улучшает точность собранной информации.
3. Анализ и внедрение модели NBO
Задача состоит в том, чтобы разглядеть сквозь цифры и преобразовать информацию в жизнеспособные стратегии через аналитические процессы. Этот процесс может включать сегментацию, моделирование данных и адаптацию к бизнес-правилам. Даже способность предложить различные коммерческие предложения на разных каналах зависит от потенциала конверсии для каждого клиента.
Следуя идее магазинов одежды, возьмем в качестве примера сегмент клиентов, которые покупают только в магазине, с средним чеком покупки в 100 евро. Стоит ли предложить 10 евро скидку на покупку в интернет-магазине? (Это нериторический вопрос, он зависит от вопроса, который вы задали на первом этапе). Может, лучше предложить купоны, отправляемые через SMS?
С другой стороны, если у вас есть сегмент, который в основном покупает через интернет-магазин, почему бы не отправить электронное письмо с рекомендованными продуктами, используя модель коллаборативной фильтрации? Успешный пример на рынке Ali Express или Amazon, чья стратегия заключается в отправке электронных писем с рекомендованными товарами через несколько дней после последней покупки.
4. Учиться и развиваться
Это очень важный девиз, который нужно держать в уме! Если ваша цель — увеличить долю на рынке, важно сосредоточиться на том, что действительно имеет значение: на клиентах. Как бы ни казалось логичным следовать рекомендованной линии продуктов, которая имеет смысл для нас как коммерческих менеджеров, правда в том, что данные выносят окончательное суждение.
Будучи консультантами по цифровым технологиям и находясь в контакте с очень разными коммерческими реалиями, мы знаем, что глубина и точность цифр были союзниками в достижении стратегических целей наших клиентов.
Настрой на тестирование, обучение и развитие позволил нам совершенствовать стратегии, каналы и информацию, которую мы предоставляем рынку.
В заключение...
Модель "Лучшее следующее предложение" (NBO) от автоматически определяет и рекомендует продукты, которые с наибольшей вероятностью удовлетворят потребности клиента. Эта стратегия оптимизирует коэффициенты конверсии и координирует доставку лучших предложений по привлекательной цене и через наиболее подходящий канал.
С помощью действий и персонализированных предложений, актуальных и предоставляемых в реальном времени, возможные результаты внедрения этой технологии могут представлять собой вызов. Помимо анализа реальных данных, собираемых в магазине и с реальными потребителями, стратегия NBO оказывает влияние на различные организации на стратегическом, коммерческом и операционном уровнях.
Эта стратегия способна наладить контакт с рынком и предложить лучший возможный опыт покупок.
С помощью действий и персонализированных предложений, актуальных и предоставляемых в реальном времени, возможные результаты внедрения этой технологии могут представлять собой вызов. Помимо анализа реальных данных, собираемых в магазине и с реальными потребителями, стратегия NBO оказывает влияние на различные организации на стратегическом, коммерческом и операционном уровнях.
Эта стратегия способна наладить контакт с рынком и предложить лучший возможный опыт покупок.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024