Улучшение качества обслуживания клиентов за счет персонализации с помощью предиктивной аналитики

Развитие смартфонов и компьютерных технологий, а также Интернета в целом повлияло на поведение и ожидания клиентов по умолчанию, когда речь идет о клиентском опыте. Все больше и больше покупок переходят в онлайн, а это совсем другая среда, особенно при взаимодействии с пользователями и поддержании отношений.

Пандемия Covid ускорила онлайн-покупки

Пандемия ускорила переход к онлайн-покупкам, что вынудило людей оставаться дома. В результате 2020 год был отличным годом для интернет-магазинов с точки зрения роста, но эти компании признают, что их платформы нуждаются в улучшении.

Одно можно сказать наверняка: как только люди привыкают к покупкам в Интернете, они предпочитают продолжать делать все свои покупки в Интернете и редко возвращаются к физическим розничным продавцам, за исключением быстрых магазинов.

Переход к онлайн-покупкам позволяет компаниям с сильным присутствием в Интернете лучше собирать и анализировать данные. Кроме того, легче отслеживать поведение пользователя, когда весь процесс происходит онлайн. Тем не менее, компаниям необходимо обеспечить, чтобы процесс сбора данных оставался в рамках этических норм и не нарушал конфиденциальность пользователей.

Фирмы прогнозной аналитики могут помочь

Крупные и малые компании могут получить помощь фирм по прогнозной аналитике для планирования стратегии сбора и анализа данных. Но самое главное, профессионалы из этих фирм могут помочь традиционным предприятиям настроить свое цифровое присутствие и получить максимальную отдачу от своих усилий.

Анализ ваших данных

Выводы, полученные в результате анализа данных, можно использовать для самых разных целей. Например, компании, пытающиеся повысить удовлетворенность клиентов, могут использовать данные, чтобы предоставить своим клиентам персонализированный опыт покупок.

Это включает в себя ценные рекомендации по продукту или предложения, которые помогут им найти то, что они ищут.

Важность персонализации для обслуживания клиентов

Как мы упоминали ранее, все больше клиентов делают покупки в Интернете и заказывают товары с доставкой на дом. Иногда они покупают в Интернете, но на самом деле забирают свою покупку в магазине.

Справка по основным функциям интернет-магазина

Чтобы поддерживать интерес пользователей, магазины электронной коммерции должны предоставлять пользователям базовые функции, такие как: легкий доступ к информации, высококачественные изображения, подробные описания. Тем не менее, эти функции очень просты и автоматически ожидаются на любом онлайн-сайте.

В наши дни клиенты, ведущие бизнес в Интернете, ожидают получить персонализированный опыт. Чтобы обеспечить это, компании должны проанализировать свои прошлые действия и предоставить им рекомендации по продуктам или услугам, ярлыки и другие инструменты, которые помогут им найти то, что они ищут.

Возьмем в качестве примера сайты электронной коммерции.

В идеальном сценарии каждый пользователь, посещающий интернет-магазины, должен видеть другую версию домашней страницы. Основываясь на своих прошлых взаимодействиях с веб-сайтом, каждый пользователь должен увидеть продукты, которые его, скорее всего, заинтересуют, а также информацию о рекламных акциях и предложениях, которые могут побудить их к покупке.

Прочная основа для сбора данных

Наличие прочной основы для сбора и анализа данных — это хорошее начало, но этого недостаточно. Компании могут использовать предиктивную аналитику для анализа вкусов и поведения новых и существующих клиентов и предоставления им именно того, что они ищут.

Что значит иметь хороший клиентский опыт?

Чтобы обеспечить превосходное качество обслуживания клиентов, компании должны выяснить, чего хотят пользователи, и сделать это легко доступным. Продолжим на примере интернет-магазина.

Использование прогнозной аналитики может помочь вам увеличить продажи, анализируя исторические данные, чтобы предвидеть, какие продукты могут понравиться пользователям.

Если вы сможете успешно понять их потребности и удовлетворить их, клиенты вознаградят вас своим бизнесом и неизменной лояльностью.

Например, если вы знаете, что покупателю интересно читать отзывы о продукте, вы должны предоставить доступ к этой информации и сделать ее легкодоступной.

Эта информация может подтолкнуть их к принятию решения и совершению покупки или, по крайней мере, к лучшему пониманию продукта. Например, если вы знаете, что определенное подмножество клиентов ценит снижение цен, посмотрите, можете ли вы предложить рекламные акции, чтобы повысить их продажи.

Проактивный клиентский опыт

Сегодня большинство компаний предоставляют персонализированный опыт на основе ранее собранных данных о пользователях и их поведении. Однако это только первый шаг.

Исключительное качество обслуживания клиентов

Если вы хотите обеспечить действительно исключительное качество обслуживания клиентов, вам нужно сделать еще один шаг и использовать существующие шаблоны, чтобы предсказать, что другие пользователи могут захотеть в будущем. Например, представьте себе сценарий, в котором у вас не так много данных об их предпочтениях.

Однако у вас будет информация, например, с какой веб-страницы, поисковой системы или рекламы они приходят, и какие продукты они искали до регистрации.

Несмотря на то, что у вас нет никакой информации об этом пользователе, вы можете использовать эту небольшую информацию, чтобы предсказать поведение и предпочтения этого пользователя на основе действий других пользователей, которые демонстрируют аналогичные модели.

Предвидение потребностей клиентов сохраняет лояльность

Предвидение потребностей клиентов эффективно сохраняет их лояльность, потому что каждый из клиентов ценит свою часть опыта. Поэтому, зная их предпочтения, вы должны предоставить им наибольшую ценность при минимальных затратах для вас.

Если вы можете угадать, чего хотят клиенты, и дать им это еще до того, как они это осознают, вы можете удивить их и произвести незабываемое впечатление. Это имеет большое значение и позволяет превратить клиентов в представителей вашего бренда.

UX сайта

Пользовательский опыт — это термин, используемый для описания общего дизайна и удобства использования веб-сайта. Специалисты по UX пробуют множество разных версий веб-сайта и оставляют наиболее интуитивно понятные для пользователей. Это включает в себя использование соответствующих символов и языка для четкого указания предполагаемого использования каждой кнопки или другого элемента пользовательского интерфейса.

Знакомство — одна из самых сильных эмоций, которая заставляет пользователей возвращаться на одни и те же сайты.

За последнее десятилетие все компании осознали и признали важность UX для удержания лояльных клиентов и вкладывают все больше и больше ресурсов в разработку пользовательских интерфейсов, в которых легко разобраться.

Предиктивная аналитика

События означают, что для брендов и компаний было как никогда важно поддерживать свое присутствие в Интернете в течение последних нескольких лет.

Конкуренция между компаниями, пытающимися продавать свою продукцию через цифровые каналы, становится все более острой.

Различные магазины электронной коммерции, поставщики услуг и даже производители пытаются максимизировать свой доход, улучшая персонализацию взаимодействия с пользователем или занимая небольшие нишевые категории. Таким образом, они могут эффективно обслуживать клиентов и приносить максимальную пользу.

Предоставление первоклассного опыта

Самые известные игроки отрасли, такие как Amazon, уже используют AI и ML, чтобы предложить первоклассный персонализированный опыт, поэтому на данный момент пользователи привыкли к этому.

Как бизнес, вы можете вывести свои усилия по обслуживанию клиентов на новый уровень, используя прогнозную аналитику, чтобы предвидеть поведение существующих и будущих клиентов.

Великолепие прогнозной аналитики

Прелесть и полезность прогнозной аналитики в том, что клиенты часто не знают, чего хотят.

Сбор данных для анализа их шаблонов просмотра позволяет брендам понять свои потребности и создавать продукты, информацию, контент и услуги для надлежащего удовлетворения этих потребностей.

Иногда у пользователей есть ожидания, о которых они не подозревают, поэтому прогнозная аналитика может помочь вам управлять этими ожиданиями.

Как работает прогнозная аналитика

Предиктивная аналитика связана не только с анализом существующих данных, чтобы обеспечить персонализированный опыт для постоянных клиентов. Фирмы, занимающиеся прогнозной аналитикой, могут помочь вам определить тип данных, необходимых для прогнозирования совершенно новых пользователей.

Что еще более важно, компании могут использовать прогнозную аналитику для разделения каждого нового клиента на заранее определенные сегменты. Это достигается с помощью пользовательских алгоритмов, которые сопоставляют то немногое, что доступно о новых пользователях, с уникальными характеристиками каждой категории.

В сочетании с этими алгоритмами решения для прогнозной аналитики используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы предсказывать будущее поведение своих клиентов и заполнять пробелы в их ожидаемом поведении и предпочтениях.

Решения для расширенной прогнозной аналитики могут сделать гораздо больше, чем вы ожидаете. Например, в зависимости от поставщика, компании могут использовать решения для предиктивной аналитики для анализа взаимодействия с их продуктами в социальных сетях, включая обсуждения, реакции и многое другое.

Преимущества прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика для улучшения качества обслуживания клиентов может повысить доходы и прибыльность вашего бизнеса.

Поддержание лояльности клиентов

В мире бизнеса общеизвестно, что удержать постоянного клиента дешевле, чем приобрести нового. Однако многие расходы связаны с привлечением новых пользователей, например расходы на рекламу.

Каждое взаимодействие пользователя с вашей платформой дает возможность узнать больше об их привычках, предпочтениях и поведении и улучшить свой опыт после каждого использования. Это заставит их вернуться в качестве клиентов и, возможно, даже стать промоутерами вашего продукта для друзей и семьи.

Прогнозируйте потенциальный отток клиентов

На протяжении всей истории финансовых рынков акции многих компаний падали из-за тревожно высокого оттока клиентов. Это означает миллиарды потерянной рыночной капитализации, не говоря уже о потерях регулярных доходов.

Таким образом, сведение оттока клиентов к минимуму необходимо для выживания и процветания любого бизнеса. Для устойчивого роста компаниям необходимо, чтобы все их клиенты были довольны и чтобы они не уходили.

Компании могут использовать предиктивную аналитику для выявления моделей, которые приводят к уходу клиентов, и принимать меры, чтобы изменить их мнение. Таким образом, компании могут сэкономить миллиарды долларов, просто используя прогнозную аналитику.

Это особенно полезно для сервисов на основе подписки, которые в значительной степени полагаются на регулярные доходы для успешной работы и успеха в долгосрочной перспективе.

Повысьте качество обслуживания клиентов в автономном режиме

Бренды могут использовать данные прогнозной аналитики, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов по нескольким каналам, даже если это происходит в автономном режиме.

Например, розничный продавец цифровых продуктов может получить представление о том, какие функции холодильников кажутся покупателям особенно интересными. Скорее всего, всем клиентам будут интересны одни и те же функции, независимо от того, происходит ли покупка онлайн или офлайн.

Компании могут использовать эту информацию для обучения своих продавцов и акцентирования внимания на определенных особенностях физических магазинов.

Группировка клиентов по разным сегментам для прогнозирования поведения

Чтобы внедрить систему для обеспечения идеального обслуживания клиентов, компании должны сначала понять, чего хотят их клиенты, и найти способ предоставить это.

Группировка клиентов на основе их потребностей — первый шаг в этом процессе. Создание широких категорий для описания различных типов клиентов с их другими приоритетами позволяет установить связи между определенными факторами и использовать их для лучшего понимания потребностей совершенно новых клиентов.

Группировка клиентов возможна путем назначения новых пользователей каждой из этих категорий и использования общих прогнозов для этого сектора, чтобы предлагать персонализированный опыт новым клиентам.

Какие данные следует собирать, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов?

Прежде чем приступить к сбору данных, каждый бизнес должен решить, какой тип данных ему нужен. Одним из важнейших критериев разделения клиентов на разные сегменты являются стимулы.

Некоторые клиенты реагируют на распродажи, снижение цен, в то время как других больше беспокоят предложения с ограниченным сроком действия и тому подобное.

После разделения эта информация позволяет вам персонализировать рекламные акции, уникальные предложения и аналогичные стимулы, чтобы максимизировать продажи на основе предпочтений отдельных клиентов.

Создание отдельных сегментов для каждого типа клиентов может занять много времени, но, к счастью, достижения в области ИИ позволяют создавать их автоматически.

Затем вы можете использовать те же алгоритмы искусственного интеллекта и существующую информацию о новых клиентах, чтобы классифицировать их и использовать те же основные принципы для прогнозирования их поведения.

Резюме

Поскольку все больше и больше клиентов совершают покупки в Интернете, компаниям придется преуспеть в обслуживании клиентов, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Использование предиктивной аналитики может минимизировать затраты, увеличить доход и помочь компаниям поддерживать нормальную прибыль.

Фирмы, занимающиеся прогнозной аналитикой, могут помочь вам внедрить современные системы для сбора и анализа данных, чтобы получить полезную информацию для улучшения качества обслуживания клиентов.

Эти решения в значительной степени зависят от других технологий, таких как AI и ML. К счастью, многие ученые работают над совершенствованием лежащих в основе алгоритмов, позволяющих проводить прогнозный анализ поведения клиентов.

Развитие этих технологий также улучшит качество обслуживания клиентов.

Также опубликовано [Здесь] (https://readwrite.com/using-predictive-analytics-to-improve-customer-experience-through-personalization/)