Персонализация в новую эру: как большие данные влияют на лояльность клиентов

В условиях возрастающей конкуренции и цифровизации бизнес-среды понимание и удовлетворение индивидуальных потребностей каждого клиента стали стратегической необходимостью. В центре этой революции, ориентированной на аудиторию, стоят большие данные — огромные объемы структурированной и неструктурированной информации, которую компании создают и собирают каждый день. Мы в Platforma нашли интересный материал о сложностях и возможностях этого направления и решили адаптировать его для вас.

Содержание:

Персонализация — ключевой бизнес-подход в конкурентной экономике. Это подстройка продуктов и услуг под нужды целевых аудиторий. Такие решения разрабатываются на основе больших данных и повышают лояльность клиентов.

Большие данные — это масса информации из разных источников: соцсети, покупки, датчики. Главное не их количество, а то, как их использовать. Анализируя массивы самой разной информации, компании могут улучшать бизнес, сервис и делать взаимодействие с брендом более удобным.

Данные позволяют анализировать «путь клиента» — это все впечатления от общения с компанией и брендом. Это не только покупка, но и каждое касание с продуктом, представителями компании и ее рекламой. Персонализация в «пути клиента» — это настройка каждого контакта с брендом под нужды конкретного покупателя. Цель этого процесса — сделать так, чтобы каждый человек чувствовал, что взаимодействует с компанией «один на один». Отношение к бренду улучшается, клиент становится более лояльным.

Персонализация может в 5-8 раз улучшить эффективность маркетинга и поднять продажи на 10% или выше, свидетельствуют данные исследования Epsilon 2023 года. Accenture утверждает: 91% людей чаще покупают у тех, кто предлагает то, что им нужно. Это подтверждает важность персонализации.

Примерами компаний, успешно использующих большие данные для персонализации клиентского опыта, являются Amazon с рекомендациями товаров и Netflix с ее высокоточными предложениями фильмов и сериалов.

Большие данные открывают перед компаниями перспективы персонализации, но вместе с этим приходят и вызовы. С увеличением объема собираемой информации растут опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. В 2023 году, согласно отчету Pew Research Center, 79% потребителей были обеспокоены использованием своих данных компаниями. Важно, чтобы бизнес обеспечивал этичный подход к большим данным, объясняя клиентам, почему важно их согласие на обработку данных и гарантируя прозрачность.

Большие данные становятся ключом к персонализации клиентского опыта, и в этой области проявляются новые тенденции. В первую очередь, интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения с большими данными делает процесс персонализации еще более эффективным. Современные алгоритмы быстро обрабатывают информацию, предоставляя персонализированный опыт в реальном времени.

Другой заметной тенденцией стало использование предиктивной аналитики. На основе больших данных компании получают возможность прогнозировать будущие действия клиентов и предлагать им актуальные услуги. Также растет важность омниканальной или всесторонней персонализации, чтобы обеспечить клиентам бесперебойное и индивидуализированное обслуживание и лично, и по телефону, и через интернет.

Сегодня ключ к успешной рекламной кампании — правильное таргетирование. Используя данные от «Ростелекома», Wink, ВТБ и других партнеров, рекламодатели могут формировать точные аудиторные сегменты для медиапланирования на ТВ и в онлайн-пространстве. Подробные uplift- и sales-lift-отчеты с верификацией дадут понимание эффективности каждой рекламной активности — в среднем он может составлять до 10%.

Телеканал «Удар», специализирующийся на единоборствах, столкнулся с конкуренцией за телезрителя сразу после запуска в 2022 году. Для привлечения новой аудитории ему нужно было объединить интернет и телевидение для рекламной кампании. Здесь на помощь пришла Platforma. Совместив данные о телесмотрении с информацией от операторов связи, банков и других партнеров, Platforma отслеживала путь пользователя от контакта с рекламой до его реакции — в браузере, приложении или на ТВ. Кроме того, реклама транслировалась, когда пользователь находился дома, что повышало вероятность просмотра именно телеканала «Удар».

«Умное» таргетирование помогло и онлайн-кинотеатру Wink привлечь новых пользователей после ухода зарубежных видеосервисов из России. Platforma использовала большие данные для точного сегментирования аудитории. Таргетирование было нацелено на пользователей, часто оплачивающих подписки на кинотеатры. Рекламная кампания длилась два месяца и предлагала скидку на просмотр в Wink.

В современном мире большие данные играют ключевую роль в персонализации взаимодействия с клиентами. Они дают понимание поведения покупателей, помогая компаниям предоставлять индивидуальные сервисы и повышать лояльность. Но важно также учитывать этические аспекты, включая вопросы конфиденциальности. При правильном и ответственном подходе большие данные становятся мощным инструментом для укрепления доверия и улучшения обслуживания клиентов.