Как мы в Calltouch выяснили, куда мужчины звонят по ночам, и зачем мы это сделали

Меня зовут Ксюша Вдовина, я product owner в Calltouch. В июне мы запустили технологию определения пола звонящих по голосу. Теперь наши клиенты знают наверняка, мужчины или женщины чаще звонят в их компании.

А также в какое время суток и в какие дни они предпочитают делать звонки. Зачем мы так заморочились? Потому что сегментирование клиентов по полу — настоящая боль бизнеса. Как мы научили машину различать мужчин и женщин и что это дает бизнесу, читайте ниже (спойлер: продажи и деньги).

Кстати, технология умеет определять и пол людей, оставивших заявки после взаимодействия с рекламой, но сегодня речь не об этом.

Любой человек, который хоть раз запускал рекламную кампанию в интернете, знает, что в рекламных кабинетах Google Ads, «Яндекс.Директ» и других платформ есть такой параметр таргетирования, как пол. Однако до сих пор бизнес не имел чёткого представления о том, люди какого пола, увидев рекламу, активнее совершают целевое действие: звонят или оставляют заявку.

Ни «Яндекс.Метрика», ни Google Analytics не в состоянии предоставить эту информацию, поскольку их данные относятся к посетителям сайтов, а не к звонящим.

Таким образом, большинство рекламных стратегий, связанных с полом, сегодня основывается на стереотипах. Самый распространённый — «женщины чаще, чем мужчины, становятся жертвами рекламы, охотнее звонят и совершают покупки».

Но ведь чем точнее таргетинг, тем эффективнее реклама. А наличие достоверных данных о том, люди какого пола чаще звонят после взаимодействия с рекламным объявлением, заметно повышает точность таргетинга. Стереотипы, понятное дело, к достоверным источникам информации не относятся.

Наша новая технология предоставляет бизнесу данные о том, кто преобладает среди его клиентов — мужчины или женщины. Клиенты Calltouch получили в свои руки мощный инструмент для повышения эффективности рекламных коммуникаций за счёт возможности разговаривать с потребителем на его языке. И, как следствие, лояльных клиентов и увеличение продаж.

Запустив технологию, мы провели масштабное исследование, определив пол более 3 млн звонящих (звонки поступали с сайтов наших клиентов). Мы выяснили, в компании из каких сегментов чаще звонят женщины и мужчины, а также в какое время и в какие дни предпочитают совершать звонки представители разных полов.

И некоторые результаты оказались весьма неожиданными, что лишний раз доказывает, что стереотипному мышлению в интернет-маркетинге не место.

Например, несмотря на то, что в обществе существует представление о женщинах как о больших любительницах поболтать по телефону, в компании всё же чаще звонят мужчины: 55% против 45%.

Ещё женщин часто обвиняют в шопоголизме. Но результаты нашего исследования показали безосновательность подобных обвинений: в компании, занимающиеся продажей одежды и обуви, поступает одинаковое количество звонков от женщин и мужчин.

Да и обустройство жилья, как выяснилось, мужчин интересует почти так же, как женщин: 46% звонков в компании, продающие мебель и предметы интерьера, совершают представители сильного пола.

С крупными покупками тоже не всё так однозначно, как может показаться на первый взгляд. Бытует мнение, что они являются прерогативой мужчин. А между тем больше половины — 53% — звонков на тему недвижимости делают женщины.

А вот автомобилями, несмотря на неуклонно растущее количество женщин за рулём, по-прежнему гораздо активнее интересуются мужчины: 80% «мужских» звонков против 20% «женских».

При этом представительницы слабого пола проявляют повышенный интерес к определённым маркам. Треть звонков относительно автомобилей Mini сделали именно женщины.

Интересные показатели мы получили в сегменте медицинских услуг. Оказалось, что женщины звонят в клиники значительно чаще, чем мужчины: 69% звонков против 31%. Возможно, это связано с тем, что они записывают на приём не только себя, но и других членов семьи.

Что касается направлений медицины, подтверждается общий тренд: «женских» звонков больше во всех сферах, за исключением урологии. Ещё мужчин больше остальных врачей интересуют проктологи, травматологи и кардиологи.

Организация досуга тоже, похоже, стала женской обязанностью. Женщины чаще звонят в компании развлекательного сегмента (52% «женских» звонков), туристические компании (55%) и рестораны, чтобы забронировать столик (59%).

При этом интерес мужчин к подобным компаниям возрастает с наступлением ночи: после 19:00 доля «мужских» звонков заметно увеличивается, а в категории «Развлечения» настоящий скачок наблюдается после 22:00. Нет, мы ни на что не намекаем.

Результаты исследования показали, что мужчины в целом предпочитают совершать звонки в нерабочее время: по выходным и в вечерние часы в будни (56%-64% звонков от мужчин), в то время как доля «женских» звонков в это время снижается — женщины предпочитают звонить в рабочие часы.

Можно предположить, что это связано с тем, что женщин-домохозяек и в декрете гораздо больше, чем мужчин, однако представить такое количество домохозяек и молодых мам просто невозможно, так что, скорее всего, это особенность покупательского поведения женской аудитории.

Предпринимателям может быть полезной информация о распределении звонков по типам и каналам трафика. И она у нас есть. Виджет обратного звонка эффективно воздействует на женщин — они охотно оставляют номер телефона, звонят, подписываются и совершают другие целевые действия.

А вот в случае с мужчинами он не так хорошо работает. Также женщины менее склонны доверять контекстной рекламе и чаще звонят с органической выдачи.

Наша технология работает на базе нейросетей. Алгоритм программы обрабатывает каждый файл в аудиоформате (звонок), а затем с помощью методов классификации, основанных на машинном обучении, присваивает ему один из тегов: «мужской», «женский» или «пол не определён».

Пол по голосу определяется с точностью до 90% (оставшиеся 10% — это по большей части звонки, когда человек ничего не сказал, и звонки без ответа).

Сервис работает в двухступенчатом режиме. В режиме «Тегирование» входящий файл обрабатывается классификатором и ему присваивается тег по полу. Режим «Дообучение» инициируется пользователем. Если, прослушав файл, он не согласен с решением машины, можно вручную поменять тег с «мужской» на «женский» или наоборот. После этой манипуляции сервис автоматически переходит в режим «Дообучение».

Уверена, что многие цифры нашего исследования вас как минимум удивили. Но даже эти результаты сами по себе уже могут помочь вам лучше узнать свою аудиторию и оптимизировать рекламный бюджет, не говоря уже о той эффективности, которую принесет внедрение нашей технологии.

Например, клиникам стоит обратить внимание на перевес в сторону женщин, а компаниям, продающим одежду и обувь, учесть большой интерес мужчин. И все без исключения могут прямо сейчас пойти и скорректировать ставки своих кампаний по полу.

Пожалуй, нет такого бизнеса, для которого распределение клиентской базы по полу не имеет значения. Грань между «мужскими» и «женскими» профессиями, хобби и обязанностями уже стерта. Это значит, что, не имея точных данных, нельзя быть полностью уверенным в том, что портрет вашего клиента имеет мужское или женское лицо.