Клиентский сервис и удержание клиентов. Все способы увеличить возвращаемость и повторные продажи

Навигация по тексту:
1. Изучение конкурентов
2. ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ и сегментация - решаем проблему многих
3. Программа лояльности
4. Гарантия качества
5. Триггерные рассылки, сбор обратной связи и улучшение сервиса
6. WhatsApp, Telegram и Email маркетинг
7. Программа рекомендаций и реферальный маркетинг
8. Нейросети и анализ данных по шагам с кодом для внедрения и повышения возвращаемости с повторными продажами
9. Возвращение ушедших
10. Рекомендации по внедрению
11. Обо мне

• Анализ конкурентов - это первое что стоит сделать. Выгрузить все отзывы из яндекс, гул карт и 2GIS. Сохранить результат в текстовый фаил и попросить ChatGPT или другую нейронку выписать важные для клиентов плюсы и минусы, и яркие позитивные и негативные выражения. Вот у нас основа для улучшений (то что хвалят улучшаем у себя, то что ругают - ищем решение)
• Дальше заполняем большую таблицу (запросите доступ)
  - Прямые конкуренты
  - Нишевые конкуренты
  - Предлагают продукты заменители
  - Конкуренты в других странах (особенно смотрим по крупным городам США и европы)
  Их список получаем вбив свой сайт в сервис "БУКВАРИКС", а дальше список фраз загружаем в KeyAssort или Key collector после чего получим исчерпывающий список сайтов-конкурентов.
• Ищем что уже делали другие в этом бизнесе (можно искать прямо здесь на VC но я использую несколько подобных сайтов с настройками поиска яндекса ). Скопируйте найденные успешные стратегии в ChatGPT или иную нейронку и попросите сделать выжимку, поэкспериментируйте с полученными методами.
• Смотрим на своих клиентов. Определяем причину и предлагаем решение, чтобы устранить недовольство. Иногда это такие простые решения, но эти проблемы в компаниях не решаются десятилетиями до принятия простого решения))

Довольно часто в компаниях важные данных хранятся в виде текста в одной ячейке CRM или Excel таблиц. Для того чтобы вытащить из этой ячейки информацию, которую можно использовать для персонализации вам понадобится ChatGPT внутри Excel таблицы.
Сначала закидываем в чат пару десятков ячеек и просим: "Помоги разобрать данные из этих строк и придумать соответствующие названия столбцов"
После того как у нас есть столбцы мы разбираем данные по столбцам таким же запросом "Помоги разобрать данные из этих строк по столбцам "названия столбцов через запятую""
Отлично! Данные разобраны, но теперь другая проблема персонализации - кроме телефона или e-mail в базе нет данных о клиенте.
Если ваши клиенты в разных городах и часовых поясах, то узнать страну, город, часовой пояс можно абсолютно бесплатно и мгновенно при помощи сервиса автообзвонов звонобот вы регистрируетесь и просто загружаете туда номера в любом виде, через секунду выгружаете размеченные по городам, часовым поясам и в едином правильном виде весь ваш список номеров без повторов. Не существующие также будут отмечены.
Отлично! Теперь мы знаем город клиента.
Чтобы узнать больше данных о клиенте я не буду рекомендовать вам использовать утекшие в интернет базы магазинов и сервисов потому что это не законно.
Лучше вместо этого загрузите клиентскую базу по городам в яндекс.аудитории и сможете увидеть её однородность, пол, возраст, увлечения.
Отсортируйте клиентов по кол-ву покупок, среднему чеку покупок, жизненному циклу и отметьте (новые, ушедшие, постоянные)
Проведите сегментации по жизненному циклу клиента:
Новые клиенты, которые не покупали продукт: Приветственные бонусы и консультации.
Новые клиенты, которые покупали продукт, но не у вас: Приветственные бонусы, карты лояльности, консультации по отличиям между конкурентом и вами.
Постоянные клиенты: Увеличенные скидки и ранний доступ к новинкам.
Ушедшие клиенты: Ниже описано как их возвращать.

• Заводим карты постоянного клиента со скидками или кэшбэком - кажется это уже умеют делать все CRM. Привязываем по телефону или создаём отдельный уникальный идентификатор
• Бонусы за частое посещение (бесплатную услугу или товар) за то количество посещений, когда услуга полностью окупается.
• Персонализированные бонусы на основе покупательской истории.
• Упущенная возможность, ощущение срочности или дефицита предложения. Сделайте так чтоб клиент действительно упустил возможность, не успел воспользоваться и быстро сделать заказ.
  

• Введите гарантию от компании например на 30 дней после получения услуги или товара. Опишите гарантийные условия отдельно
• Гарантируйте то, что и без вашей гарантии гарантирует потребителю закон, но потребитель об этом может не знать.
  Это может быть:
  - Замена или возврат товара в течение 14 дней, БЕСПЛАТНЫЙ ремонт или замена в течение гарантийного срока
  - Гарантия безопасного использования товара, работ и услуг для жизни, здоровья и имущества потребителя
  - Полное соответствие товара (услуги) стандартам качества, заявленным характеристикам
  - Возмещение убытков, причиненных некачественным товаром (услугой), в полном объеме
  
• Быстро устраняйте причины недовольства клиента при первом же замечании.
  

• SMS, мессенджеры, Email-рассылки. Автоматизируем напоминания о предстоящем визите за сутки и за 2 часа до встречи.
  
• После окончания услуги отправляем сообщение с просьбой оставить отзыв и ссылку я Яндекс, Гугл карты или 2GIS. Важно брать отзыв в тот момент, когда клиент наиболее счастлив. Предлагайте написать отзыв на пике счастья. Чаще всего пик бывает не в сам момент оказания услуги, а после того как клиент посетил вас так как он прокручивает произошедшее в своей голове и переживает момент повторно, но без ограничивающих факторов - внимания и присутствия других людей.
  
• Через "разумное время" оно может быть разное в разных бизнесах, например через 3-4 недели напишите клиенту с предложением записаться к вам снова со скидочной акцией и ограниченным сроком действия предложения, например 2 часа. В зависимости от реакции на предложение меняйте клиентские триггеры.
  Отправляйте другие варианты предложений согласно потребностям этого целевого сегмента вашей аудитории, если клиент не отреагировал.

• Я не рекомендую использовать спам так как работает он плохо.
  
• А вот чат-боты с уведомлениями о доступных бонусах, персональных предложениях, новинках и акциях работают приемлемо.
• Отправляйте рассылки с приветствиями, приятными пожеланиями, поздравлениями с днями рождения, праздниками, и уведомлениями о скидках и акциях.
• Также цепочки писем с предложениями вернуться и воспользоваться специальными бонусами.
  

• Реферальные бонусы. Вознаграждайте клиентов за привлечение новых клиентов и опишите для них очень простую технологию как предложить услугу другу и почему это будет ему полезно.
• Предлагайте бонусы за отзывы и упоминания в соцсетях.
  Это могут быть:
  - Скидка на следующую покупку
  - Начисление бонусных баллов
  - Купон на конкретный продукт (услугу или товар)
  - Персональную скидку, определенный статус (VIP-привилегии)
  - Фирменный мерч
  - Выплата в процентах от покупки привлеченного клиента
  - Стена славы рекомендателей - раздел на сайте или в соцсетях с благодарностями лучшим рекомендателям и рассказе о их бонусах, физические благодарственные сертификаты.
  - Конкурсы и розыгрыши подарков среди рекомендателей, турнирные таблицы
  - Сочетания вариантов вознаграждений и сложение бонусов из предыдущих пунктов. Покажите что можно получать у вас что-то много, долго и бесплатно если вы действительно часто рекомендуете

• Определите источники данных:
  CRM-система: Данные о заказах, история покупок, профили клиентов.
• Интернет-аналитика: Поведение пользователей на сайте, данные из Google Analytics или Яндекс.Метрики.
• Соцсети: Взаимодействие с клиентами в соцсетях, упоминания бренда.
• Служба поддержки: Вопросы и жалобы, история общения.
• Объедините данные из всех источников: Создайте единую базу данных, объединяющую информацию из CRM, аналитики и соцсетей. Примерная структура: ID клиента, дата последней покупки, история покупок, стоимость покупок, количество заказов, взаимодействие с брендом и т. д.
• Очистите и подготовьте данные: Удалите дубликаты и скорректируйте отсутствующие значения. Нормализуйте данные (единицы измерения, типы данных).
• Создайте метки целевых категорий: Целевая метка: Ушедший клиент (потенциальный «чёрн») или лояльный клиент. Пример: Если клиент не совершил покупок за последние 6 месяцев, пометьте его как «ушедшего».

• Выбор и подготовка инструментов: Язык программирования: Python, R или другой удобный вам язык. Библиотеки: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch и др.
• Разработка модели: Разделение данных: Разделите набор данных на обучающую (70-80%) и тестовую (20-30%) выборки. Формирование признаков: Количество покупок за последние 12 месяцев.Средняя стоимость заказа.Время между заказами. Взаимодействие с брендом в соцсетях или через поддержку. Длительность использования продукта или услуги.
• Обучение модели: Логистическая регрессия: Простая интерпретируемая модель для бинарной классификации. RandomForest или XGBoost: Мощные модели на основе деревьев решений. Нейронные сети: Более сложные модели для более глубокого анализа данных.
• Оценка эффективности модели: Используйте метрики: точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision), F1-score.Проверьте модель на тестовом наборе данных и оцените качество предсказания.

• Прогнозирование поведения клиентов:Примените обученную модель к новым данным для предсказания поведения клиентов.Определите вероятность ухода для каждого клиента.
• Сегментация клиентов по вероятности ухода:Высокая вероятность: Клиенты, требующие немедленного вмешательства.Средняя вероятность: Клиенты, на которых можно направить целенаправленные маркетинговые усилия.Низкая вероятность: Лояльные клиенты, которых можно вовлечь в реферальные программы.
• Разработка стратегий удержания:Персонализированные предложения: Скидки, бонусы, эксклюзивные услуги для «уходящих» клиентов.Программы лояльности: Повышение уровня в программе лояльности для клиентов с высокой вероятностью ухода.Персональное общение: Индивидуальные консультации или предложения для восстановления доверия.
• Мониторинг и оптимизация:Отслеживайте результаты удержания клиентов после внедрения стратегий.Регулярно пересматривайте модель и добавляйте новые признаки для улучшения точности прогнозирования.

• Языки программирования: Python, R
• Библиотеки машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost
• Платформы аналитики: Google Analytics, Яндекс.Метрика
• CRM-системы: Salesforce, HubSpot, Zoho, Microsoft Dynamics

Пример простого кода на Python:

Если клиент просто перестал покупать, то пробуем специальные персонализированные предложения: Скидки, бесплатные услуги или товары. Инструменты:
- звонки,
- автообзвоны,
- SMS,
- рассылки в мессенджерах,
- пуш уведомления,
- e-mail,
- гугл календарь,
- бумажные письма в почтовый ящик,
- таргетированная реклама,
- сообщения в мобильных приложениях,
- в переписке в сервисах или чатах на сайте, личном кабинете,
- в соцсетях через личные сообщения или через группу,
- в поквартирном обходе или личным визитом в компанию
- QR-коды
- опросы

Также хороший вариант веруть клиента - развернуто ответить на его отзыв, который он оставил вам на картах или рекомендательных сервисах. При изменении ответа или новом ответе ему придет уведомление от сервиса и с большой вероятностью он его причитает. В отзыве нужно затронуть то, что посчитал важным сам клиент и рассказать о новинках, акциях, подарках другу и улучшениях компании за последнее время.

Если была причина - то определите причину и предложите клиенту решение, чтобы устранить недовольство в личном звонке, письмом или сообщением.

Хороший вариант это прозвонить клиентов с целью улучшения качества обслуживания. Спросите клиента: "Что вы могли бы посоветовать нашей компании чтобы улучшить качество вашего обслуживания?"

• Создайте стратегический план.
  
• Определите цели и метрики (LTV, повторные продажи).
• Подготовьте календарь кампаний и рассылок для разных типов клиентов. Чтобы оживить старого клиента нужно использовать разово больше каналов, чем для того чтобы не надоесть существующему.
• Регулярно анализируйте эффективность кампаний. Корректируйте стратегии на основе обратной связи и собранных данных.

Внедрение комбинации этих стратегий позволит повысить возвратность клиентов и увеличить объем повторных продаж в вашем бизнесе.

Маркетолог Алексей Черныш.
С 2008 года в маркетинге, 90% это услуги b2b, b2c.
Беру ответственность за результат, работаю ОЧЕНЬ быстро, по календарю, всё необходимое готовлю заранее так как знаю все узкие места благодаря своему опыту.
Свою деятельность фокусирую на показателях, приводящих к деньгам.
Делегируйте мне процесс маркетинга и будьте спокойным за загрузку отдела продаж целевыми лидами.
Сотрудники будут довольны новым качеством совместной работы.
Даже если у вас уже есть маркетолог и директор по маркетингу то помогу ускорить рост и сделать результаты их руками.
Обращайтесь!
Полный гад по маркетингу на VC. ru
Сайт с моими услугами:

Пишите, комментируйте, задавайте вопросы! Спасибо за внимание :)

#Возвращаемость #ПовторныеПродажи

#Лояльность #Ретеншн #Удержание #ПрограммаЛояльности #КлиентскийСервис #РеферальныйМаркетинг #ЦифровойМаркетинг #CRM #МаркетинговыеСтратегии #МаркетинговыеКампании #БрендЛояльность #КлиентскийОпыт #РостПродаж #ПовышениеПродаж #ПерсонализированныйМаркетинг #МаркетингДляБизнеса