Human Resources Management — Concept
Удержание клиентов является одной из важнейших проблем 21 века. У людей есть много различных продуктов и услуг на выбор. Это заставляет каждого предпринимателя вести тяжелую борьбу за клиентов. Предприятия тратят много ресурсов и денег на привлечение нового клиента. Вот почему важно сохранить существующих клиентов. Это в 5 раз дешевле, чем поиск новых клиентов. Все это говорит о том, что с помощью машинного обучения можно уменьшить отток клиентов и увеличить удержание клиентов.
Это означает, что инвестиции в удержание являются одним из важнейших факторов роста бизнеса.
Все начинается с больших данных
В эпоху организации, управляемой данными, каждая компания собирает все доступные данные о своих клиентах. В результате в современном мире целью каждого бизнеса должна быть монетизация данных. Среди огромного количества точек данных найдите наиболее важные факторы, найдите зависимости в данных, преобразуйте данные, создайте алгоритмы машинного обучения и автоматизируйте поток.
В настоящее время алгоритмы искусственного интеллекта ускоряют процесс монетизации данных благодаря быстрому анализу миллионов клиентов и поиску правил, которые можно использовать для прогнозирования.
Определение искусственного интеллекта и машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) – это способность системы правильно интерпретировать внешние данные; извлекать информацию из данных и использовать эти результаты для достижения конкретных целей и задач посредством гибкой адаптации.
Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, используемое для построения математической модели выборочных данных, известных как «обучающие данные», для того, чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для выполнения задачи. Машинное обучение дает вам возможность создавать модели самообучения, которые в будущем должны будут выполнить соответствующую задачу, например, прогнозировать отток клиентов, прогнозировать ценность жизненного цикла клиента, обнаруживать аномалии или мошенничество и т. д.
Это определенно отличается от отрасли, бизнес-модели, доступных данных и предпринятых действий. Продолжайте читать, чтобы узнать, как машинное обучение используется для предсказания будущего.
Машинное обучение помогает увеличить удержание клиентов
Задумывались ли вы, каковы наиболее важные факторы, которые влияют на ваших клиентов, чтобы они прекратили пользоваться вашими услугами или перестали покупать ваши продукты? Например, обычно это сочетание разных факторов, которые очень часто остаются незамеченными.
Поиск факторов (переменных), которые влияют на отток клиентов, – задача не из легких. Необходимо обработать множество данных о клиентах, чтобы выяснить, какие факторы являются наиболее важными и оказывают наибольшее влияние на удержание клиентов.
В эпоху больших данных вы можете анализировать поведение своих клиентов и использовать машинное обучение в маркетинге.
Примерные данные, которые можно использовать в модели оттока:
- Данные по демографии клиентов.
- Данные программ лояльности.
- История транзакций покупок.
- Прямая связь (электронная почта, количество телефонных звонков).
- Тип услуг или продуктов, купленных или используемых.
- Предпочтения клиента.
Вышеуказанные данные могут быть использованы моделями машинного обучения. Модели ИИ в процессе обучения будут находить корреляции, выявлять скрытые закономерности в данных и создавать окончательный алгоритм для прогнозирования оттока.
Обученная модель поможет вам предсказать риск оттока для ваших существующих клиентов. Модель найдет историческую информацию о клиентах, которые имели сходные атрибуты и поведение и ушли. Эта информационная модель будет использоваться для маркировки существующих клиентов.
Вот почему так важно максимизировать и обогатить ваш набор данных различными источниками и объединить их, чтобы повысить точность модели. Это означает, что чем больше данных вы собираете о своих клиентах, тем больше корреляций сможет обнаружить модель машинного обучения.
Иными словами, машинное обучение может помочь вам разделить ваших клиентов на различные группы риска оттока и автоматически предсказать коэффициент оттока. Эти функции помогут вам понять, какие клиенты, скорее всего, уйдут, и почему, поэтому вы сможете принять меры и попытаться удержать их.
В NIGMA мы решаем задачу оттока клиентов разными методами. Это и подход через персонализированный UX, и уникальное предложение через ретаргетинг, и рекомендации в социальных сетях, и персональные блоки рекомендаций для пользователей ресурса, и многое другое. Важность удержания клиентов сложно переоценить, ведь каждый потраченный рубль в рекламу должен работать.