5 способов, с помощью которых аналитика данных и текстов улучшает удержание клиентов

Стратегии удержания клиентов, основанные на данных, в конечном итоге влияют на то, как ваша команда будет обращаться к клиентам — доказано, что это приносит прибыль. На самом деле, «руководящие группы, которые широко используют аналитику данных о клиентах при принятии всех бизнес-решений, получают 126-процентное увеличение прибыли по сравнению с компаниями, которые этого не делают» (McKinsey, 2014).

Это не новость. Из 334 руководителей, опрошенных Bain, более двух третей заявили, что их компании инвестируют в данные и аналитику. И ожидания высоки. 40% ожидают увидеть «значительно положительные» результаты, а еще 8% предсказывают «трансформационные» результаты (Bain & Co, 2017).

Несмотря на то, что намерение существует, по данным Forrester, «только 15% руководителей высшего звена на самом деле постоянно используют данные о клиентах для обоснования бизнес-решений» («Руководство маркетологов B2B по сравнительному анализу зрелости клиентов», Forrester, 2017). Итак, компании осознают необходимость данных, но ожидают, что для их внедрения произойдет какое-то волшебство?

«Влияние на лояльность клиентов […] не требует магии, для этого нужны данные — обычно данные, которые у вас уже есть, но вы не используете их в полной мере. Независимо от отрасли, большинство организаций сегодня генерируют горы данных. На самом деле, многие клиенты говорят мне, что у них так много данных, что их самая большая проблема заключается в том, как управлять всеми данными, которые у них есть», — говорит Майк Фланнаган, вице-президент и генеральный менеджер Cisco.

5 способов анализа данных и текста улучшить удержание клиентов

1. Разработайте дорожную карту данных и придерживайтесь ее

Целых 30% руководителей в вышеупомянутом исследовании Bain & Co заявили, что им не хватает четкой стратегии внедрения данных и аналитики в их компании. Выводы McKinsey показывают, что интегративный подход, означающий, что аналитика рассматривается как стратегический фактор роста, а не используется изолированно или только как часть ИТ, в конечном итоге приводит к достижению желаемого результата (McKinsey, 2014).

Успешные компании делают две вещи по-другому: во-первых, они используют имеющиеся у них данные. Во-вторых, они внедряют организационные изменения, когда понимают, что им говорят данные. Итак, у вас есть данные — убедитесь, что вы действительно их используете, и внедрите любые изменения, необходимые в бизнесе, чтобы это произошло быстро.

Хороший подход — разработать дорожную карту данных и придерживаться ее. Шаги, которые вы предпринимаете внутри организации, могут быть следующими:

1. Убедитесь, что корпоративные ключевые показатели эффективности автоматизированы, масштабируемы и воспроизводимы.
2. Соберите ключевых заинтересованных лиц и определите 3 основные бизнес-проблемы, которые вы хотите решить.
3. Разделите проблемы на проблемы данных и системы (часто вы обнаружите, что проблема вовсе не в «данных», а в том, как люди используют их или управляют ими).
4. Требуется расстановка приоритетов задач наряду с оценкой технической осуществимости вашего плана.
5. Чтобы не сбиться с пути, оценивайте прогресс каждые 3 месяца.
6. Человеческий фактор – обеспечить изменение поведения

Другим ключевым фактором является найм руководителей высшего звена, которые применяют практический подход к аналитике клиентов. Они должны не только понимать важность аналитики, но и уметь анализировать ее самостоятельно, поэтому используйте это в качестве эталона при приеме на работу.

Хотя у 70% компаний есть стратегии работы с данными, многие из них не смогут реализовать то, что необходимо, только из-за одного фактора: людей. У вас могут быть самые передовые инструменты и отличные специалисты по данным; однако все усилия терпят неудачу без правильных поведенческих изменений, необходимых внутри компании, чтобы в конечном итоге начать действовать (Bain & Co, 2017).

Сотрудники могут быть не заинтересованы в использовании аналитики данных, внутренние команды могут не общаться друг с другом, или принятые решения для данных могут быть неудобными для пользователя. Поведенческие изменения, непрерывный мониторинг результатов, а также «подход одной команды» необходимы для обеспечения того, чтобы передовая аналитика в организации могла выжить и процветать (Bain & Co, 2017). Здесь нет ничего удивительного, изменение поведения является самой сложной частью любого плана повышения производительности, и поэтому до 38% усилий по изменению терпят неудачу (Bain & Co, 2016).

2. Сосредоточьтесь только на качественных лидах

Клиенты с меньшей вероятностью уйдут, если они похожи на ваших основных целевых клиентов. Если у вас есть доступ как к данным о ваших клиентах, так и к списку потенциальных клиентов, это отличная возможность сосредоточиться только на тех, кто с меньшей вероятностью уйдет.

Как? Применяя алгоритмы, сравнивающие функции и характеристики ваших клиентов с характеристиками ваших потенциальных клиентов. Те, кто имеет схожие характеристики (размер ЭПЗ, годовые расходы, должность, тип отрасли) с вашими существующими клиентами, вероятно, с наибольшей вероятностью захотят ваш продукт, сочтут его ценным и, следовательно, останутся с вами. Теперь ваша сегментация становится решающей. Каждый сегмент клиентов предоставляет вам различные функции, которые помогают легко идентифицировать ваших следующих клиентов.

Например, такие инструменты, как HubSpot, предоставляют этот тип информации интегрированным способом, где вы можете легко увидеть характеристики и закономерности.

3. Используйте методы машинного обучения для создания прогностических моделей

Компании анализируют данные, используя различные типы аналитики, в том числе прогнозную аналитику, которая используется для изучения взаимосвязей между различными показателями.

Чтобы создать надежные стратегии удержания клиентов, мы можем использовать прогностическую аналитику, чтобы делать прогнозы на будущее, просматривая исторические данные, чтобы узнать, что может нравиться или не нравиться клиентам.

Часто вы можете быть ошеломлены количеством переменных, которыми вам приходится управлять и анализировать все сразу. Несмотря на то, что у вас может быть под рукой высококвалифицированный аналитик данных, вручную и быстро просеивать огромный объем данных, чтобы найти оптимальную прогностическую модель, по-прежнему требуется много времени и труда.

Чтобы создать лучшие прогностические модели удержания, полагайтесь на возможности машинного обучения, чтобы быстро и точно выявить основные причины, по которым клиенты уходят или почему они лояльны к вашему бренду.

Машинное обучение использует математику, статистику и вероятность для поиска связей между переменными, которые помогают оптимизировать важные результаты, такие как удержание. Затем эти модели применяются к новым данным о клиентах для прогнозирования.

Алгоритмы машинного обучения являются итеративными и обучаются на постоянной основе. Чем больше данных они принимают, тем лучше они становятся. По сравнению с человеческими способностями они могут быстро доставлять информацию благодаря современным вычислительным возможностям.

Например, вы можете использовать аналитику, чтобы определить, какие продукты с дополнительной или перекрестной продажей будут наиболее релевантными на основе прошлых покупок вашего клиента или истории просмотров.

Часто в компаниях нет сотрудников с навыками аналитики высокого уровня (науки о данных). Сторонние поставщики могут предоставить решение, которое автоматизирует интеграцию и анализ данных.

4. Получите информацию на основе данных с помощью текстовой аналитики

Чтобы получить глубокую информацию, основанную на данных, не забудьте проанализировать свои ответы в произвольном тексте на открытые вопросы опроса. Если вы этого не сделаете, вы можете их пропустить!

Вы можете сделать это с помощью решений для текстовой аналитики. С помощью инструмента текстовой аналитики, который использует анализ тональности, легко определить болевые точки клиентов.

И если вы собираете много данных, убедитесь, что вы действительно их используете. Одно исследование показало, что только 15% руководителей высшего звена постоянно используют данные о клиентах для принятия бизнес-решений (Harvard Business Review).

В Thematic мы разработали алгоритм искусственного интеллекта, который автоматизирует анализ отзывов с произвольным текстом в опросах с помощью машинного обучения и обработки естественного языка и, по сути, упростил способ, которым компании получают представление о своих клиентских данных.

5. Сегмент, чтобы сосредоточиться на удержании нужных клиентов

Использование анализа данных для разделения людей на разные группы означает, что вы можете определить, как каждый сегмент взаимодействует с вашим брендом и продуктом. Затем это позволяет вам просмотреть каждую подгруппу и сделать выводы, а затем принять различные стратегии коммуникации и обслуживания, чтобы увеличить удержание ваших самых желанных клиентов.

Анализируйте такие данные, как демографические данные ваших клиентов, образ жизни, продукты, приобретенные по каждой категории и типу клиентов, частота покупок и стоимость покупки. Таким образом, вы узнаете, какой тип клиентов приносит наибольший доход. Некоторые из них стоят слишком дорого, чтобы приносить доход, поэтому вы будете знать, хотите ли вы сосредоточить свои усилия на них.

Понимание разницы между этими типами клиентов может в некоторых случаях помочь или разрушить бизнес, особенно если вы только начинаете. Знание ценности клиента имеет решающее значение для принятия важных решений. Вы можете сегментировать по исторической ценности, пожизненной ценности, ценности в течение следующего года или средней ценности клиента по сегменту. Используя правильную сегментацию, вы затем создадите узконаправленные предложения с рекомендациями по продуктам. Сегментируйте своих клиентов, чтобы предлагать соответствующие скидки для разных каналов (в магазине, в Интернете, на мобильных устройствах). Смешайте это немного, каждый клиент не должен получать одно и то же предложение.

Еще один полезный способ использования сегментации – отслеживание чувствительности промокодов ко времени и сезонности. Отслеживая данные о продажах, вы можете увидеть, активируются ли эти коды чаще утром или днем ​​или, возможно, сразу после сообщения о продаже. Чем больше вы знаете о том, на что реагирует демографическая группа, тем больше вы можете сосредоточиться на правильных действиях.

3 главных совета по анализу

Соберите несколько точек данных, чтобы иметь возможность давать соответствующие рекомендации.

Будьте прагматичны и избегайте делать предположения на основе только одной части данных. Тот факт, что кто-то, живущий в Калифорнии, покупает зимнюю обувь, не означает, что он хочет, чтобы его засыпали предложениями о похожих товарах. Может быть, они купили их для своей сестры, которая живет в Чикаго!

Используйте социальное доказательство, где можете.

Если ваши клиенты не реагируют на определенные продукты, возможно, все, что им нужно, — это небольшое напоминание о том, что другие, похожие на них, используют их и довольны ими. Добавляйте положительные отзывы из опросов и комментариев в социальных сетях к своим маркетинговым коммуникациям и веб-сайту.

Помните: важна способность быстро преобразовывать ценные данные в конкретные действия.

Это факт: лучшие данные означают лучшие результаты. Если у вас нет хороших данных сейчас, вы можете проверить свой путь к лучшим данным. Просто улучшая сбор внутренних данных, вы часто можете получать более качественные данные. В других случаях вам, возможно, придется приобрести более качественные данные. Хорошие данные не статичны, это непрерывный процесс наблюдения, действия и обучения.

Наконец, проблема огромных объемов данных, которые есть у крупных компаний, — это еще и возможность. Объединение структурированных и неструктурированных исторических данных по разрозненным подразделениям организации и их объединение с ключевыми данными о текущем взаимодействии с клиентами дает прекрасную возможность влиять на качество обслуживания клиентов в режиме реального времени.

Эта статья была опубликована здесь первой.