Как строить доверительные отношения с клиентами и выигрывать в борьбе за лояльность
В условиях растущей конкуренции за внимание потребителей просто предлагать хорошие продукты или услуги уже недостаточно. Все больше компаний фокусируются на построении долгосрочных доверительных отношений, в основе которых лежит понимание потребностей клиентов и постоянная адаптация предложений под их запросы. Ключ к этому — грамотное использование данных.
Компании знают о своих клиентах многое благодаря их активности в приложениях, посещениям сайтов и истории покупок. Преимущество получают те, кто умеет анализировать эти данные, отслеживать изменения пользовательского поведения и предлагать решения, которые соответствуют ожиданиям и запросам аудитории в конкретный момент. По данным Forbes¹, 62% покупателей ждут индивидуальных предложений от брендов.
Мы наблюдаем постепенный переход от персонализации (взаимодействия на основе накопленных данных о клиентах) к гиперперсонализации – когда компания предлагает продукты и услуги, в реальном времени адаптируясь к изменениям в поведении и запросах покупателя благодаря использованию предиктивной аналитики.
Как это выглядит на практике? Например, заходя в интернет-магазин, пользователь видит уникальную подборку товаров на основе его интересов. Так, если он просмотрел несколько вариантов коричневых ботинок, рекомендательная система тут же начнет предлагать ему похожие модели в той же цветовой гамме.
Такие сервисы, как Сервис повышения продаж на сайте, анализируют предпочтения клиентов и их выбор в реальном времени. Это позволяет формировать персональные предложения, не дожидаясь явного запроса от пользователя, что ускоряет процесс покупки и делает взаимодействие более удобным и выгодным как для клиента, так и для бизнеса.
В эпоху, когда стриминговые сервисы, музыкальные приложения и маркетплейсы мгновенно подстраиваются под предпочтения пользователя, потребители ожидают, что бизнес предложит максимально релевантные продукты и услуги еще до того, как они приступят к поиску.
Гиперперсонализация стала возможной благодаря двум факторам: накоплению огромного массива данных (и он продолжает расти) о пользовательском поведении и развитию рекомендательных систем на основе ML (Machine Learning – машинное обучение), которые анализируют эти данные и формируют рекомендации в соответствии с предпочтениями пользователя. Удовлетворение ожиданий клиентов является одним из факторов, способствующих повышению их лояльности и формированию долгосрочных отношений с компанией.
Технологии, меняющие подход к персонализации
- API: с помощью API (Application Programming Interface, интерфейсов для обмена данными) различные сайты и приложения могут устанавливать связь и обмениваться данными друг с другом. Это позволяет создать единую экосистему взаимодействия с клиентом, моментально адаптировать предложения и услуги под запросы потребителей и обеспечивать бесшовный клиентский путь. Например, CRM³-систему можно интегрировать с системой электронного документооборота (ЭДО), чтобы автоматизировать обработку договоров и других документов. Когда компания заключает договор с покупателем, API позволяет мгновенно передавать данные из CRM в ЭДО, что ускоряет согласование, подписание и хранение документов. Это обеспечивает более оперативное взаимодействие с клиентом, улучшая его опыт, и помогает бизнесу эффективно управлять документами, снижая административные затраты.
- Адаптивные интерфейсы. Благодаря развитию технологий интерфейсы сайтов и мобильных приложений могут быстро адаптироваться под конкретного клиента, предлагая актуальные продукты и услуги в режиме реального времени. Это способствует росту лояльности со стороны клиента, и, соответственно, длительности сотрудничества клиента с компанией. Давайте на примере: интернет-магазин электроники внедрил рекомендательные алгоритмы для того, чтобы подстраивать весь контент главной страницы — баннеры, меню, рекомендованные товары и категории — под разные сегменты целевой аудитории – это помогло ретейлеру увеличить выручку на 12%⁴.
- Чат-боты и виртуальные ассистенты. Раньше чат-боты могли решать только простые задачи, вроде предоставления информации. Благодаря большим массивам данных и ИИ-алгоритмам современные виртуальные ассистенты могут понимать контекст беседы и настроение пользователя, давать персональные рекомендации и эффективно проводить клиента по всему циклу сделки. Кроме того, такие решения существенно разгружают сотрудников компании. Например, виртуальный ассистент от Чат-боты для бизнеса может зарегистрировать обращение, решить типовой вопрос или собрать необходимую информацию до передачи оператору. Так, медицинский центр с умным помощником сократил нагрузку на колл-центр и снизил количество неотвеченных звонков – бот забрал на себя 70% запросов. Подробнее писали в этой статье.
Данные, их качество и количество, а также их грамотное использование – вот ключевой инструмент в борьбе за лояльность и доверие клиентов. Но как грамотно собирать, хранить и обрабатывать данные? В этом могут помочь такие решения, как:
1. CRM-системы
CRM (Customer Relationship Management, система управления взаимоотношениями с клиентами) – это центральный элемент любой стратегии по выстраиванию персональных отношений с клиентами. Они помогают собирать и хранить данные о каждом взаимодействии с клиентом: покупки, обращения в службу поддержки, реакции на маркетинговые кампании, и помогают бизнесу персонализировать предложения на каждом этапе воронки продаж. Современные CRM, такие как SberCRM², доступны даже небольшим компаниям, позволяя им строить отношения с клиентами, опираясь на данные об их поведении и взаимодействии с бизнесом.
2. Системы управления данными о клиентах (CDP)
Customer Data Platform (CDP, платформы клиентских данных) помогают объединять данные о клиентах, полученные из различных источников, таких как веб-аналитика, мобильные приложения, социальные сети и e-commerce⁵ платформы. Это позволяет получить единый и полный профиль каждого клиента. CDP упорядочивает сырые данные из разных источников, приводит их к единому формату, поддерживает их актуальность. С такими данными маркетологам проще работать: сегментировать аудиторию и создавать более персонализированные предложения, которые максимально соответствуют ее потребностям, что влияет на конверсию и удержание клиентов.
3. Инструменты аналитики данных и предиктивной аналитики
Такие инструменты используют алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных клиентов и предсказания их будущих действий, благодаря чему бизнес может в нужное время предлагать товары и услуги покупателям, опираясь на их предпочтения. Кроме того, предиктивная аналитика помогает выявлять клиентов с высоким риском оттока и применять меры для их удержания.
Технологии, обеспечивающие персонализацию, больше не привилегия крупных компаний. Готовые облачные решения вроде чат-ботов на базе ИИ или CRM со встроенными воронками и процессами становятся доступными и для представителей среднего и малого бизнеса. Их можно легко настроить самостоятельно и сразу же начать работу над получением желаемого результата: роста удовлетворенности клиентов, конверсий, продаж.
О том, как использовать клиентские данные для роста бизнеса и улучшения взаимодействия с клиентами, мы регулярно пишем в нашем телеграм-канале. Также там вы найдете советы по решению проблемы нехватки данных для рекомендательных систем и узнаете, как GigaChat⁶ может трансформировать клиентский опыт.
² Сервис предоставляется ООО«Сбер Бизнес Софт»
³ Customer Relationship Management - Система управления взаимоотношениями с клиентами
⁵ Электронная коммерция – продажа товаров и услуг в интернете
⁶ Русскоязычная нейросеть от Сбера
Реклама. ООО «Сбер Бизнес Софт». ИНН 7730269550. Erid 2RanymGusT6