В поисках подходящего решения: 5 шагов по использованию машинного обучения для определения идеального клиента
18 декабря 2023 г.Чтобы бизнес был успешным и устойчивым в долгосрочной перспективе, ему необходимо правильно определить свою клиентскую базу. Хотя перспектива привлечь всех кажется привлекательной, реальность для большинства компаний иная, и наличие неправильных клиентов может даже поставить под угрозу операционную жизнеспособность организации.
Используя машинное обучение (ML), компании могут получить инструменты для принятия обоснованных решений о том, каких клиентов искать, а затем сосредоточиться на развитии этой клиентской базы, обеспечивая соответствие долгосрочным целям компании. Вот пять шагов, которые помогут вам в этом.
№1: Определите проблему и цели
Чтобы алгоритм МО был эффективным, необходимо четко сформулировать проблему, которую он должен решить, и конкретные цели, которых должна достичь модель.
Вот практическое применение. Алгоритм ML может анализировать структуру покупок и расходов клиентов, а также определять, перевешивают ли затраты на привлечение и обслуживание определенного сегмента клиентов финансовые выгоды, которые генерирует этот сегмент клиентов. Проще говоря, иногда компания может терять деньги, обслуживая некоторых клиентов, и не осознавать этого. Машинное обучение может помочь лицам, принимающим решения, определить такие сценарии.
Существуют различные причины, по которым это может произойти. Например, если существует определенная группа клиентов, которая постоянно подает жалобы или требует обширной поддержки, это может привести к перенапряжению ресурсов организации и отрицательно повлиять на общее качество обслуживания клиентов, которое компания может предоставить.
Интегрируя машинное обучение, вы можете выявить закономерности во взаимодействии с клиентами, определить тех, кто может быть чрезмерно требовательным или часто недовольным, и принять решение разорвать с ними связи. То же самое касается выявления потенциальных клиентов с высоким уровнем риска, которые могут привести к серьезным финансовым потерям в будущем.
№2: Определите соответствующие источники данных
Цели, которые вы устанавливаете для интеграции ML, также будут определять, какой алгоритм ML — классификацию, регрессию, кластеризацию или другой — вы будете использовать. Исходя из этого, определите тип данных, которые вам нужны.
Источники сбора данных могут варьироваться от внутренних баз данных и систем CRM до API, которые могут помочь вам извлекать данные из общедоступных баз данных. Кроме того, вы можете извлечь ценные закономерности и информацию, анализируя журналы и записи транзакций.
Однако не ограничивайтесь структурированными данными. Другие места, где вы можете найти ценные неструктурированные данные, включают обзоры и аудиозаписи, например, мониторинг звонков в службу поддержки клиентов. Помните, что по мере развития вашей модели машинного обучения вам может потребоваться новая информация, и это побудит вас собирать дополнительные данные, чтобы убедиться, что ваша модель соответствует вашим целям.
№3. Классифицируйте данные для оптимальной сегментации
После того как у вас есть необходимые данные, вам необходимо правильно их классифицировать, чтобы процесс сегментации достиг намеченных результатов. Для этого вы можете использовать различные категории, в зависимости от типа вашей компании и предлагаемых вами услуг. Вот несколько вариантов.
Структура расходов: платят ли ваши клиенты вовремя? Платят ли они авансом или имеют тенденцию откладывать платежи с течением времени? Если они платят кредитной картой, сколько карт они используют? Вся эта ценная информация позволит вам оценить финансовые привычки ваших клиентов.
Покупательское поведение: относятся ли они к тому типу клиентов, которые соглашаются на дополнительные услуги? Какой план они выбрали? Если у них есть возможность оставить чаевые, как в случае с водителями-курьерами, используют ли они эту возможность?
Модели соответствия: эта категория может предоставить нам информацию о клиентах, которые теряют или повреждают продукты из-за халатности или плохого надзора. Всякий раз, когда они подают претензию, мы можем классифицировать их на основе того, подали ли они заявление в полицию и приняли ли меры, или в случае необходимости ремонта, если они посещали запланированные встречи по техническому обслуживанию.
Лояльность. Есть причина, по которой многие компании делят клиентов на группы лояльности. Это делается не только для того, чтобы вознаградить их за постоянную преданность, но и для того, чтобы понять их поведение и выявить закономерности. Изучив свой высший уровень лояльности, вы сможете понять, почему ваши клиенты остаются там так надолго.
Жалобы: Это очень полезно, поскольку помогает вам определить, есть ли какие-либо повторяющиеся темы, лежащие в основе текущих жалоб, и являются ли они оправданными или нет. Если да, он дает вам предложения по улучшению. Если это не так, он может указать вам тех клиентов, без которых вам было бы лучше.
№4. Оцените производительность модели на тестовом наборе и при необходимости настройте ее
Чтобы максимизировать эффективность, ключевым моментом является тестирование. Запустив модель с использованием тестового набора (набора данных, который вы собрали специально для этой цели), посмотрите, дает ли модель желаемые результаты. По сути, вы сравниваете, точны ли прогнозы модели, а если нет, вам нужно определить, насколько они далеки от реальности, чтобы понять, как вам нужно точно настроить вашу модель.
Здесь вы будете рассматривать такие показатели, как точность, точность и полнота, однако они будут различаться в зависимости от используемого вами алгоритма ML. На основе этих результатов вы сможете внести необходимые коррективы. Иногда изменения могут включать полное изменение алгоритма, а иногда вам может потребоваться включить дополнительные данные или изменить некоторые параметры модели.
В целом поиск правильной модели аналогичен процессу определения правильной бизнес-модели для вашей компании. Вы тестируете то, что создали, и если оно работает, вы продолжаете работать, а если нет, вам нужно повторять, пока не найдете подходящее решение. С ML ситуация примерно такая же. Не бойтесь сделать несколько шагов назад и реструктурировать работу вашей модели машинного обучения. Это гораздо лучше, чем продолжать использовать модель, которая, как доказано, не работает и приведет лишь к пустой трате денег.
№5: Внедрить механизмы мониторинга для отслеживания эффективности модели с течением времени
Если вы дошли до этого шага, значит, вы нашли работающую модель. Однако тот факт, что это работает сейчас, не означает, что так будет всегда. Чтобы ваша модель машинного обучения оставалась актуальной и эффективной, вам необходимо включить механизмы мониторинга, которые смогут отслеживать, как работает модель и необходимы ли какие-либо корректировки.
Почему это важно? Во-первых, поскольку закономерности со временем меняются, и когда изменение превышает уровень значимости, ваши данные могут быстро устареть. Во-вторых, внешние факторы могут привести к изменению ваших приоритетов, и ваша модель должна будет развиваться, чтобы предлагать правильные решения.
Какие отрасли могут получить наибольшую выгоду от сегментации на основе машинного обучения?
Хотя эффективная сегментация клиентов может принести пользу практически каждому бизнесу, некоторые отрасли могут получить особую выгоду от внедрения этого подхода. Это связано с тем, что существуют отрасли, где конкуренция очень жесткая, обслуживание клиентов требует много ресурсов, а для успеха требуется надежная лояльность клиентов.
Из моего личного опыта, одним из примеров являются услуги по подписке, которые могут выиграть, если сосредоточить внимание на тех клиентах, которые имеют высокий потенциал удержания, что снижает как CAC, так и отток клиентов. Foodtech, где удовлетворенность клиентов имеет первостепенное значение, а позитивное взаимодействие может способствовать распространению сарафанного радио, основного источника рекомендаций, также может существенно выиграть от адекватной сегментации на основе машинного обучения. И последнее, но не менее важное: компании в сфере финансовых услуг, особенно те, которые ориентируются на состоятельных людей и строят долгосрочные отношения, могут использовать этот процесс, чтобы сосредоточить свои усилия на тех клиентах, которые имеют наибольшее значение.
Оригинал