Как повысить эффективность на всех этапах клиентского пути

Здравствуйте. На связи Людмила — маркетолог компании Altcraft. Сегодня рассмотрим, как применять данные для улучшения пользовательского сервиса на разных этапах пути к покупке.

Рада вам сообщить, что у нас появился Telegram-канал. Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме :)

Собирать информацию о пользователях без цели неэффективно. Чтобы получить пользу из данных первого, второго и третьего порядка на клиентском пути нужны правильные инструменты и стратегия.

Сейчас люди сами выбирают, где общаться с брендами. Поэтому ждут, что компании найдут их и предугадают шаги до покупки. В связи с этим бизнесу важно отслеживать новые каналы, перемены в интересах клиентов и маршруты к конверсии.

Использовать данные юзеров на каждом этапе пути к покупке через персонализацию и омникальный маркетинг — шанс «поймать» клиента в нужный момент. Такая информация экономит время и деньги компании. Data Driven-подход вместе с технологиями искусственного интеллекта даёт преимущество перед конкурентами.

Как оптимизировать путь клиента через пользовательские данные? Применять их для прогноза и развития правильной стратегии, которая привлечёт нужных людей в подходящее время. Не фокусируйтесь на заранее известном пути к конверсии, отследите уникальные потребности и действия пользователя в реальном времени. Ведите «индивидуальный маркетинг» через разные каналы.

С маркетинговыми сервисами клиентские данные:

В результате компания обеспечивает топовый клиентский опыт, выстраивает доверие и минимизирует траты бюджета.

До этого шага люди, возможно, не знают про бренд, пока не встретят рекламу.

Оптимизируйте этап через повышение узнаваемости и интерес к бренду: покажите клиенту ценность продукта и демонстрируйте, что понимаете его потребности. При правильной работе с клиентскими данными бизнес экономит рекламный бюджет (например, делает сегментацию аудитории, чтобы настроить кампании на правильных людей и исключить неподходящих).

Примеры работы с данными клиентов на этапе узнавания:

Привлечение высокоценных потенциальных клиентов

Для платных медиакампаний стоит брать за основу идеальных потенциальных клиентов и данные первого порядка при сегментировании. Возьмите готовые аудитории и создайте похожие, автоматизируйте работу с ними — сделайте возможной покупку через платные медиа.

Сокращение расходов на платные кампании

Удалите уже конвертированных клиентов из платных кампаний методом динамического исключения. То есть начните вводить списки клиентов в CDP платформу, создайте сегменты и отправьте их в существующие медиаплатформы. Тогда действующие покупатели не попадут в новые кампании по привлечению.

Здесь потенциальные клиенты уже провели первоначальное исследование и знают, из каких вариантов выбирать продукт, который хотят купить. На этом этапе пользователи сравнивают продукты и услуги с альтернативными вариантами, изучают сайты компаний или существующие ресурсы с дополнительной информации.

Цель для бренда — подогреть интерес перспективных клиентов к продукту или сервису. Убедитесь, что пользователи владеют информацией, которая нужна для выбора, докажите что ваш продукт — лучший вариант.

Примеры использования клиентских данных на этапе сравнения:

Сокращение количества брошенных корзин

Push-кампании для конверсии покупателей, которые оставили товары в корзинах на сайте. Возможно даже выявить перспективных покупателей. Например, людей, похожих на существующих клиентов или активных пользователей сайта.

Конверсия пробного периода в постоянный

Проводите тесты, чтобы оптимизировать настройку омниканального пути клиента для конверсии пробных подписок в платные. Создавайте маршруты по результатам тестов и настраивайте конкретные схемы по данным пользователей.

Как поторопить клиента в принятии решения, максимизировать ценность от покупки и мотивировать купить ещё раз? Применяйте социальные доказательства (например, отзывы клиентов) и стимулы (бонусы или скидки). Дальше поддерживайте лояльность и проводите кампании по удержанию, чтобы увеличить пожизненную ценность покупателей (CLTV).

Примеры использования клиентских данных для на этапе принятия решения:

Улучшение кросс-канального взаимодействия

Предложите пользователям перейти на новые ресурсы. Многоканальные клиенты важнее, чем одноканальные, поэтому старайтесь перевести офлайн-покупателей в онлайн и наоборот, чтобы укрепить отношения с брендом.

Увеличение корзины с перекрёстными и доппродажами

Ориентируйтесь на уже существующих клиентов, чтобы стимулировать их на покупки новых продуктов. Выявите пользователей, которые купили только товары в одних категориях, но ничего не заказали в других. Стратегические предложения перекрестных продаж могут привести к повышению средней стоимости заказа (AOV) и CLTV.

Увеличение частоты заказов

Отправляйте клиентам автоматические напоминания, что пора пополнить запасы продукта, который они ранее купили. Составьте график прогнозируемых окон повторных покупок. Предложите пользователям подписаться на эти продукты, чтобы больше автоматизировать заказы.

Сокращение времени до второй покупки

Серия автоматических персонализированных сообщений повышает вовлечённость нового клиента на этапе после покупки. Способ привлекает внимание к продуктам и услугам бренда, повышает CLTV, частоту заказов, скорость совершения повторной покупки и конверсию.

Итак, компания получила нового клиента. Но как сделать, чтобы он остался с компанией надолго?

На этом этапе соберите отзывы пользователей о купленных товарах или услугах, привлекайте их к сотрудничеству, чтобы стимулировать повторные покупки и поддерживать привязанность к бренду. Такой подход — профилактика оттока клиентов.

Также сильная тактика — работать с реферальными ссылками в бонусной или программе лояльности. Через такой метод компания удерживает клиентов и расширяет аудиторию.

Примеры использования данных для этапа удержания:

Создание программы лояльности клиентов

Поощряйте клиентов к участию в программе лояльности. Фокусируйтесь на пользователях, которые совпадают по профилю с уже существующими клиентами. Также возможно превратить клиентов в сторонников бренда, если предлагать бонусы за привлечение рефералов.

Оптимизация скидок

Делайте специальные предложения, чтобы стимулировать повторные покупки. Проводите многоканальные тесты для понимания, какие акции и каналы самые эффективные для повышения конверсии.

Определение приоритетов для профилактики оттока клиентов

Используйте предиктивную аналитику для прогнозирования оттока на основе поведения клиентов. Затем запустите кампании по удержанию, чтобы повторно вовлечь в коммуникацию с брендом пользователей из группы риска.

Когда действующие клиенты теряют связь с компанией или даже уходят, цель — вернуть их обратно. При повторном привлечении и реактивации бренды работают с пользователями в разных каналах и берут за основу CLTV.

Примеры использования данных о клиентах для возвращения клиентов:

Привлечение клиентов с высоким уровнем CLTV

Определите самых ценных для бренда клиентов по истории покупок и прогнозируемой пожизненной стоимости. Поставьте их возвращение в приоритет и предлагайте спецпредложения.

Персонализированные способы возврата

Создавайте индивидуальные омниканальные маршруты с учётом поведения и предпочтений клиентов. Фиксируйте, сколько времени прошло с последнего взаимодействия пользователя с брендом, когда продумываете путь.

Теоретически планирование настройки клиентского пути — важно, но в реальности его почти невозможно осуществить без инструментов. Как реализовать план на практике?

Нужны мощные маркетинговые технологии для объединения разрозненной информации о клиентах, активации привлекательного и персонализированного клиентского опыта.

Какие возможности добавить в технический инструментарий:

Для такого плана дайте командам доступ к данным о клиентах и необходимым инструментам.

Источник: Actioniq