Верной дорогой: строим карту пути клиента

Карта пути клиента, или customer journey map (CJM) – это маркетинговый инструмент, основанный на детальном анализе потребностей и действий аудитории. Грамотный подход к проектированию такой карты позволяет получить лояльных клиентов, приоретизировать инвестиции и обеспечить рост выручки. Разбираемся, как правильно использовать CJM.

В закладки

Проектирование и оптимизация CJM – непростая задача. Cистематизировать отношения с пользователями и предоставить им нужный контент в нужное время поможет только статистически точная и экономически обоснованная карта. Для ее создания необходимо учесть точки соприкосновения с товаром или брендом, доступные данные о клиенте, его опыт, ожидания, нужды, эмоции и даже мысли – корректная оценка всех этих составляющих позволит:

- сформировать ожидаемую модель поведения клиента

- спрогнозировать решающие моменты в его пути

- предложить ему оптимальные варианты действий в эти моменты.

Проектируйте карту еще на этапе идеи

CJM помогает маркетологам «состыковать» свое предложение с ожиданиями и нуждами клиентов. Создается она для определения шаблонного пути, который будет применим к группам покупателей или, в некоторых случаях, ко всем пользователям. Самостоятельно составить такую карту сложно, так как обычно клиенты действуют нелинейно и в сценариях с большим количеством вариантов выбора эти действия трудно предугадать. К тому же классический подход к проектированию CJM представляет собой брейнсторм внутренних сотрудников компании, при котором карта формируется исходя из их личных представлений о том, какие действия совершает клиент. Такая карта является скорее ретроспективным анализом: полученный результат может расширить представление бизнеса о пользователе, но не всегда поможет улучшить потребительский опыт.

Анализируйте данные

Что делать, если нужна не теоретическая карта с общим пониманием стадий покупательского цикла, а точное руководство к действию? Использовать достоверные и надежные инсайты из своих источников данных: большие или «умные» данные позволяют анализировать всю информацию со всех каналов, понимать требования каждого клиента и создавать персональные решения. Ценность такой карты в ее объективности — она строится на результатах аналитики реальных событий и не содержит непроверенных гипотез.

Платформы для аналитики упрощают процесс создания CJM благодаря функциям для преобразования, подготовки, анализа и визуализации мультиструктурных данных: список транзакций, мобильный трафик, активность в соцсетях, посещаемость сайта или даже физического магазина каждым отдельно взятым пользователем – данные могут быть собраны в единый путь клиента со всеми точками и каналами взаимодействия, указанием критических барьеров и даже эмоций клиентов на каждом этапе. Более того, аналитическая платформа позволяет наглядно сопоставить CJM с маркетинговой стратегией, что помогает бизнесу лучше проанализировать свою тактику.

Создайте точный портрет каждого пользователя

Люди действуют нелинейно и преследуют разные цели – это очевидно. Но существует еще одна сложность – зачастую пользователи используют разные логины и email адреса для регистрации на разных площадках, что усложняет их отслеживание. Эту проблему решает автоматическая регистрация пользователя, которая следит за сетевым следом пользователя и выстраивает его профиль, привязывая к нему несколько идентификаторов, собранных с разных каналов. Собранные таким образом данные о пользователе совмещаются с данными истории веб-серфинга, что позволяет отследить, на какую рекламу или сообщения и в каких каналах он реагировал.

Вовлекайте клиента

При проектировании CJM нужно обязательно учитывать взаимодействие с ним в офлайне. Но не менее важно знать, пришел ли клиент в физический магазин после того, как изучил предложение в онлайн-сторе или сначала увидел рекламу онлайн, затем пришел в магазин, ушел, а уже потом вернулся за покупкой. Это помогает понять, сколько клиенту необходимо точек соприкосновения с брендом для того, чтобы он совершил необходимое действие. Здесь существует огромное множество технологий и идей для создания интерактивного взаимодействия, главная цель которых ­– отслеживание следа клиента и его удержание: от простого поощрительного репоста в соцсетях до возможностей геймификации. Трекинг этих данных также ведется аналитической платформой.

Создавайте персональные предложения

Согласно исследованиям McKinsey и Wantedness, индивидульный подход и ощутимая забота компании для покупателя важнее, чем высокий уровень сервиса на каждой из точек взаимодействия. Поэтому маркетинг таких индустрий как банки, телекоммуникации и ретейл давно применяет возможности аналитики для создания персональных предложений.

Например, еще в 2011 году с помощью решения Teradata оператор сотовой связи выявил среди своих абонентов тех, кто пользовался двумя и более сим-картами конкурентов и предложил им более выгодные тарифы. Сегодня графоаналитические функции подбирают релевантные предложения, предсказывают отток клиентов и его причины, анализируют соцсети, определяют лидеров мнений, выявляют мошенников и управляют поставками. Это упрощает работу сотрудников телеком оператора и приносит ему 5% дополнительной выручки в год.

Еще пример – с помощью больших данных оператор сотовой связи проанализировал 10 млн. абонентов и выделил среди них 3,4 млн. критиков и 5,1 млн. промоутеров услуг связи, при этом каждая группа пользователей была разбита на группы по типологии MBTI на основе данных из соцсетей. Таким образом, каждой группе предлагается своя подходящая коммуникация:

Еще одна сложная задача телекома, решаемая с помощью Data Science – миграция абонентов со старых тарифных планов на новые, где перед оператором стоит множество вопросов: на какой тарифный план перевести абонента, чтобы его возможности и начисления выросли, но при этом не спровоцировали уход? Хватит ли трафика, который заложен в предлагаемый тарифный план? Как изменится потребление трафика абонента? Все это нужно просчитать для более чем 40 млн абонентов с учетом уникального профиля каждого из них. Применение решений для аналитики больших данных позволяет многократно повысить эффективность выполнения таких задач.

Монетизируйте данные

Цифровая CJM – это не просто набор пользовательских этапов, а полноценный статистический path-анализ, позволяющий отследить и оценить взаимосвязь всех используемых данных. И если ранее для того, чтобы получить такую карту, требовалось время и покупка множества отдельных аналитических функций, то теперь все эти возможности встроены в одну платформу.

Четкое понимание целей клиентов и их точек соприкосновения позволяет маркетологам создать эффективное взаимодействие с клиентом на каждом его шаге. Это выгодно как для бизнеса, заинтересованного в росте числа покупателей и завоевании их лояльности, так и для самого клиента, которому необходимо быстро удовлетворить свою потребность. Вместо того, чтобы рисовать карту с предположением о том, куда будет двигаться потенциальный клиент, вы можете в режиме реального времени отслеживать пользователя, предсказывать его действия, одновременно совершенствуя его опыт и свою маркетинговую стратегию. Больше не нужно анализировать клиента, можно вести его в нужном вам направлении.

Как это работает: История одной покупки

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Natalie Muravyeva", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 0, "favorites": 33, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 53993, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Fri, 21 Dec 2018 12:46:30 +0300" }
{ "id": 53993, "author_id": 234595, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/53993\/get","add":"\/comments\/53993\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/53993"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113 }

Комментариев нет 0 комм.

Популярные

По порядку

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Команда калифорнийского проекта
оказалась нейронной сетью
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }