Как ИИ помогает компаниям удерживать и возвращать клиентов

Отток клиентов — проблема, с которой сталкивается любые компании. В среднем организации теряют каждый год 10-25% клиентов, при этом контролировать отток крайне важно для баланса продаж. Заметить, что на горизонте появились проблемы из-за оттока клиентов, а также вернуть доверие покупателей помогают алгоритмы искусственного интеллекта.

К чему может привести отток клиентов

Количество ушедших пользователей может быть незначительным и связанным с такими факторами, как сезонность, изменение предпочтений клиентов, временные трудности компании. Ситуация не критична и в том случае, когда отток компенсируется приходом новых пользователей. Однако, если процент оттока стремительно растет и все больше пользователей оставляют негативные отзывы, при этом нет притока новых клиентов, это может говорить о внутренних проблемах компании. Причины этого — неэффективный маркетинг, снижение качества продукта или несоответствие рынку.

Бороться с оттоком необходимо, чтобы избежать сокращения продаж, потери прибыли, ухудшения репутации бренда. Это важно и потому, что удержать текущих клиентов дешевле, чем привлекать новых. Эффективным инструментом в удержании клиентов выступает ИИ — он не только помогает вовремя понять, что отток клиентов вышел из-под контроля и критичен для компании, но и наладить отношения с пользователями.

Как ИИ помогает удерживать клиентов

Алгоритмы искусственного интеллекта определяют клиентов, склонных к оттоку, исходя из заранее выявленных шаблонов поведения и снижения активности пользователей. Для прогноза ИИ могут анализировать покупки клиентов в разных магазинах, их предпочтения, использует инструменты предиктивной аналитики, чтобы выявить тенденции.

Когда «зона риска» найдена, клиенты разделяются на две группы — наиболее лояльные (не склонных к оттоку) и клиенты с высокой вероятностью оттока. Для пользователей, которые стали реже совершать покупки в магазине, маркетологи создают персональные сообщения — скидки, бонусы и другие специальные предложения.

Чтобы удержать пользователя, важно понимать его реальные запросы, которые способен выявить искусственный интеллект — технологии ИИ помогают составить наиболее полный портрет покупателя, чтобы персонализированная реклама была действительно для него актуальна. Если раньше для рекламной кампании использовались общие характеристики (пол, местонахождение, возраст), то сейчас можно узнать реальные запросы клиентов на основе данных о покупках и предпочтениях.

Например, когда клиент перестал заказывать в магазине молочную продукцию, компания может захотеть отправить ему персональную скидку на молоко, чтобы мотивировать пользователя на покупку. Однако, если посмотреть на историю его покупок (в том числе в других магазинах), можно увидеть, что пользователь стал покупать пищевые добавки при гиполактазии, это значит, что у него появилась непереносимость лактозы и скидка на обычное молоко для него не актуальна. В таком случае стоит отправить покупателю рекламу безлактозного молока.

Помимо составления портрета пользователя, ИИ позволяет автоматизировать процесс принятия решений, что помогает ускорить реакцию на изменения в поведении клиентов и вовремя активировать инструменты для удержания.

Как вернуть уже ушедших клиентов

Анализ покупок и поведения клиентов актуален и для реактивации уже ушедших пользователей.

К компании First Data обратился крупный российский банк с целью снизить отток и вернуть пользователей. Задача состояла в том, чтобы расширить портрет клиентов банка данными о покупках, совершенными картами других банков, и определить в каких категориях совершались эти покупки.

First Data провела анализ неактивных пользователей, исходя из частоты и количества онлайн покупок за последние полгода и выяснила, что картами других банков покупатели чаще всего оплачивали продукты питания, бытовую технику, спортивную одежду и товары для дома. На основании этих данных были сформированы предложения о кэшбэке и скидках у партнеров клиента.

Для оценки эффективности рекламной кампании покупатели были также разделены на контрольную и экспериментальную группы. Контрольная группа не получала специальные предложения, а экспериментальной были отправлены предложения о скидках и повышенном кэшбеке в магазинах-партнерах банка в выделенных категориях товаров. Такое сегментирование позволило увидеть разницу в поведении пользователей и оценить эффективность алгоритмов First Data. По итогам кампании, удалось повысить конверсию до 20-30%

С помощью ИИ можно определять и активировать «спящих» клиентов и возвращать ушедших, находить эффективные маркетинговые решения и улучшать персонализацию. Работая с клиентами на разных этапах оттока, компании могут выстраивать более прочные отношения с пользователями и избегать потери выручки из-за сокращения клиентской базы.