Сканируем клиентов с помощью больших данных

В эпоху цифровой трансформации и бурного роста технологий анализ больших данных становится ключевым инструментом для понимания клиентов. Большие данные предоставляют возможность изучить поведение потребителей. Методы анализа клиентов совершенствуются по мере роста технологий, поэтому большинство компаний стараются найти лучший способ максимально «просканировать» потребителя. На шаг впереди оказываются те компании, которые преобразовывают все сырые данные в наиболее содержательную информацию. В этой статье мы обсудим анализ поведения клиентов, его вызовы и роль подготовки данных.

Анализ клиентов — это процесс определения тех потребителей, кто наиболее вероятно купит или воспользуется продуктом или услугой. Процесс анализа клиентской базы можно разделить на три этапа:

1. Определение текущих клиентов. Кто является текущими клиентами, и почему они используют услугу или покупают продукт. Аналитики собирают данные с веб-сайтов, медиа, опросов и других источников данных, чтобы определить, кто эти клиенты, включая демографию и психографику (AIOs). Понимание текущих клиентов поможет удержать их, а также определить, почему люди выбирают тот или иной продукт.

2. Сегментирование клиентов по потребностям. Какие группы клиентов существуют применительно для конкретного бизнеса. Эти группы должны быть сегментированы по потребностям, это поможет организовать клиентов по тому, что побуждает их к покупке. Отсюда проще выявить паттерны потребностей среди конкурентов в индустрии и в целом.

3. Как помочь в удовлетворении потребностей. Определить, что связывает первый и второй этапы. Как продукт удовлетворяет потребности? Затем аналитики знать, какие еще болевые точки и потребности закрывает продукт, и как они могут сообщить это клиентской базе.

Эти шаги — всего лишь пример того, из чего может состоять процесс анализа клиентов. Независимо от того, как проводится анализ, одним из ключевых факторов является сбор большого объема данных.

Большие данные – это наборы информации, которые сложно или невозможно анализировать традиционными методами обработки. Говоря о клиентской аналитике, они могут включать в себя информацию о покупках, интернет-поиске, социальных сетях, геолокации и др. Преимущества использования больших данных:

1. Предсказание поведения клиентов. Анализируя данные о прошлых покупках, компании могут предсказать, какие продукты клиенты купят в будущем.

2. Персонализация предложений. Основываясь на предпочтениях и интересах клиента, бизнес может создавать целевые рекламные кампании.

3. Оптимизация ценообразования. Анализ данных помогает компаниям определить оптимальные цены на продукты.

Компания Apple известна инновационными продуктами, которые всегда находят своих поклонников. Чтобы понять, какой именно продукт будет пользоваться наибольшим спросом, Apple проводит множество исследований и анализов. Разберем, как аналитики Apple используют анализ поведения клиентов для разработки продуктов и удержания:

• Apple определяет, кто является её текущими пользователями через опросы, свой веб-сайт и др. Аналитики выяснили, почему пользователи выбирают продукты Apple, исходя из болевых точек и потребностей.
• Затем Apple определяет спрос и острую проблему. Аналитики извлекают информацию с веб-сайтов конкурентов и форумов по вопросам юзабилити устройств. Эти данные использовались для определения того, каким потребители хотят видеть конечный продукт.
  
• Apple определяет, как переходить от потребностей к продукту. Какой продукт может удовлетворить потребности новых и текущих клиентов. Выясняют, какие проблемы дизайна нужно решить, и решают их, придерживаясь того, что нравится текущим пользователям компании.
  

Одним из примеров использования больших данных в компании Apple является анализ поведения пользователей в App Store. Apple использует данные о поисковых запросах, загрузках приложений и отзывах пользователей для определения популярности приложений и тенденций в поведении пользователей. Эта информация помогает Apple определять, какие приложения следует добавлять в App Store, и какие функции следует добавлять в iOS.

Apple также использует данные о продажах и поведении клиентов для прогнозирования спроса на свои продукты. Например, компания анализирует данные о продажах iPhone и iPad, чтобы определить, какой размер экрана и какие функции будут наиболее востребованы клиентами в следующих моделях.

В целом, благодаря этому подходу, компания может быстро реагировать на изменения в поведении клиентов и удовлетворять их потребности наилучшим образом. И этот пример встречается в меньших масштабах почти в каждом современном бизнесе.

Основная сложность анализа поведения клиентов заключается в том, что он включает в себя большое количество разнородных и разрозненных данных. Сбор данных о клиентах в корпорациях может привести к большим и неуклюжим наборам данных, которые будут затруднять получение результатов.

Первый шаг к грамотному анализу поведения клиентов — это правильная подготовка данных. Процесс преобразования больших и разнообразных наборов в полезную информацию долгое время вызывал проблемы для специалистов. По данным Forrester, аналитики данных тратят до 80% времени на подготовку данных для анализа. Из-за трудоемкости процесса многие компании пренебрегают очисткой и консолидацией данных и, следовательно, теряют важнейшую информацию.

Данные могут быть неполными, содержать ошибки или быть неструктурированными. Например, данные о продажах могут содержать ошибки в записи цены или количества товаров, что может привести к неточным результатам анализа.

Еще одной проблемой является объем данных. Чем больше данных, тем сложнее их обработать и анализировать. Большие объемы данных могут привести к задержкам в обработке и затруднить принятие быстрых решений.

Также важно учитывать контекст данных. Данные, которые были собраны в одной ситуации, могут не подходить для анализа в другой ситуации. Например, данные о продажах летом могут не отражать спрос зимой.

Еще одной проблемой является конфиденциальность данных. Компании должны быть осторожны при использовании данных клиентов, чтобы не нарушить их права на конфиденциальность. Кроме того, компании должны соблюдать законы и регуляторные требования, связанные с использованием и хранением данных.

Подготовка данных для анализа поведения клиентов — трудоемка задача, но возможная! Важно учитывать качество данных, объем, контекст. Компании должны принимать меры для обеспечения точности и актуальности данных, а также защиты конфиденциальности клиентов.

Точечное и своевременное воздействие на каждого клиента многократно увеличивает вероятность и количество покупок. Для системной работы по удержанию клиентов и увеличению прибыли можно использовать универсальный аналитический инструмент Loginom.

Платформа предлагает более эффективный способ подготовки данных для анализа поведения клиентов: построение универсальной модели сегментации и создание адресных маркетинговых кампаний, настроенных по десяткам различных параметров. Это простое в использовании решение для подготовки данных, которое способно обработать огромные массивы информации. Он может использоваться всеми сотрудниками организации, от IT-специалистов и аналитиков данных до бизнес-пользователей.

Конкретно в направлении клиентской аналитики Loginom можно использовать, чтобы:

• Сократить время, затраченное на подготовку данных для анализа.
• Дать команде аналитиков возможность непосредственно работать с более точными и углубленными данными о поведении клиентов.
  
• Позволить аналитикам выявлять тенденции данных: определять текущий профиль клиента, жизненный цикл и рассчитывать ценность.
  

Узнать больше о том, как Loginom поможет вашему бизнесу находить инсайты в анализе поведения клиентов, можно на ежегодном практическом форуме Loginom Day 2023. На мероприятии клиенты компании делятся знаниями в области анализа данных на low-code платформе, которые можно быстро внедрять в свой бизнес и легко масштабировать.