Как искусственный интеллект может улучшить процессы вовлечения пользователя

Рост, ориентированный на продукт (Product-led growth, PLG), стал доминирующей стратегией компаний на пути к успеху. Этот подход направлен на создание продуктов, которые настолько интуитивно понятны и ориентированы на пользователя, что практически продают себя сами, сводя к минимуму необходимость в традиционных методах продаж. С растущей интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) компании открывают для себя инновационные способы совершенствования лучших практик и стратегий вовлечения пользователей. Но как ИИ меняет ландшафт PLG и расширяет возможности этих процессов?

Онбординг с использованием ИИ

Использование ИИ в процессе онбординга произвело революцию в способах приветствия пользователя и ознакомления его со своими продуктами или услугами. ИИ не просто обеспечивает плавное погружение для пользователей, но и закладывает основу для долгосрочного вовлечения, удовлетворенности и, в конечном счете, лояльности к бренду.

Как же именно ИИ справляется с этой задачей?

Персонализация: ИИ позволяет компаниям адаптировать процесс регистрации к уникальным потребностям и предпочтениям каждого пользователя. Собирая и анализируя индивидуальные данные о поведении и взаимодействии, ИИ может создавать рекомендации, направляющие пользователей к соответствующим функциям и ресурсам. Например, если пользователь зарегистрировался в системе управления проектами, но использует ее в основном для управления задачами, ИИ может предложить ему функции работы с командой, таким образом демонстрируя универсальность инструмента.

Отслеживание прогресса: ИИ может отслеживать прогресс пользователя в процессе онбординга и соответствующим образом кастомизировать прооцесс. Если пользователь быстро схватывает основы, ИИ может пропустить повторяющиеся вводные шаги и погрузиться в более сложные функции. С другой стороны, если пользователь испытывает затруднения, ИИ может предложить дополнительные рекомендации или обучающие ресурсы, чтобы помочь ему сориентироваться.

Обратная связь с пользователем и адаптация: Системы онбординга на базе ИИ способны собирать отзывы пользователей на протяжении всего процесса. Анализируя эти отзывы, компании могут постоянно адаптировать и оптимизировать процесс. Если несколько пользователей выскажут свое мнение по какому-то непонятному аспекту, ИИ сможет подсказать, что нужно улучшить или предложить альтернативные решения.

Многоканальная доступность: Онбординг на основе ИИ может быть реализован в различных средах, включая веб-приложения, мобильные приложения и даже голосовые интерфейсы. Такая универсальность гарантирует, что пользователи получат доступ к процедуре онбординга в удобной для них среде, что делает ее более удобной и дружелюбной.

Эффективность использования времени: Автоматизация с помощью ИИ делает процесс внедрения более эффективным. Пользователи могут быстро ознакомиться с ключевыми функциями продукта, сокращая время, необходимое для того, чтобы стать уверенными пользователями. Такая экономия времени соответствует основному принципу PLG - создавать продукт, который пользователи могут быстро понять и использовать.

Персонализированный контент: ИИ может анализировать данные и поведение пользователей, чтобы предоставлять персонализированный контент при входе в систему. Например, если пользователь - новичок, процесс знакомства с продуктом может включать вводные видеоролики или базовые руководства. В отличие от этого, опытный пользователь может получить расширенный контент или руководства по конкретным функциям.

Удержание и повышение продаж: Помимо процесса знакомства, ИИ может продолжать вовлекать пользователей и после него, предоставляя рекомендации, советы и обновления продукта на основе их поведения. Это не только способствует удержанию пользователей, но и дает возможность продавать дополнительные функции или услуги.

Как ИИ может повлиять на вовлеченность пользователей?

Роль искусственного интеллекта в повышении вовлеченности пользователей имеет решающее значение для успеха PLG. Благодаря аналитике на основе ИИ компании могут получить глубокие знания о поведении и предпочтениях пользователей. ИИ может выявлять закономерности и тенденции, позволяя компаниям разрабатывать персонализированные стратегии для поддержания вовлеченности пользователей. Как же выглядит создание стратегии вовлечения на практике?

Предиктивная аналитика: Прогностические возможности ИИ позволяют прогнозировать поведение и предпочтения пользователей. Анализируя исторические данные, ИИ может выявлять закономерности, которые позволяют компаниям предвидеть потребности пользователей и предпринимать упреждающие шаги для их удовлетворения. Например, платформа электронной торговли может предсказать, какие товары пользователь, скорее всего, купит в следующий раз, и предложить ему индивидуальные акции.

Чат-боты и виртуальные помощники: Управляемые искусственным интеллектом чат-боты и виртуальные помощники обеспечивают мгновенную и круглосуточную поддержку пользователей. Они могут отвечать на вопросы, давать рекомендации и решать проблемы, создавая положительный пользовательский опыт. Такая оперативная помощь вызывает чувство доверия и надежности, побуждая пользователей и дальше работать с продуктом или услугой.

Поведенческие триггеры: ИИ может определять конкретные модели поведения пользователей, которые сигнализируют о снижении вовлеченности, например, падение активности или снижение использования. При обнаружении такого поведения ИИ может запустить автоматическую реакцию, например, отправку писем-напоминаний или персонализированных предложений, чтобы приманить пользователей обратно.

Прогнозирование оттока: Модели на базе ИИ могут предсказывать, какие пользователи подвержены риску оттока. Заранее выявив таких пользователей, компании могут предпринять шаги для их удержания. Например, сервис потокового видео может предложить скидки или эксклюзивный контент пользователям, которые могут отменить подписку.

Рекомендации контента: ИИ анализирует предпочтения и поведение пользователей, чтобы рекомендовать контент или функции, подходящие их интересам. Системы рекомендаций могут поддерживать интерес пользователей, постоянно предлагая им свежий и актуальный контент, предотвращая скуку или разочарование, которые могут привести к оттоку пользователей.

Сегментация пользователей: ИИ позволяет сегментировать пользователей на определенные группы на основе общих характеристик или поведения. Такая сегментация позволяет компаниям разрабатывать для различных групп потребителей индивидуальные маркетинговые стратегии и контент. Например, мобильное приложение может отправлять разные уведомления в приложении новым пользователям и давним постоянным пользователям, удовлетворяя их разные потребности.

Лучшие практики по введению пользователей в курс дела

Когда речь заходит о внедрении пользователей с помощью искусственного интеллекта, некоторые лучшие практики могут значительно повысить его эффективность. Прежде всего, необходимо собирать исчерпывающие данные о пользователях и применять алгоритмы машинного обучения, чтобы понять их поведение, предпочтения и болевые точки. Ключевым моментом является создание персонализированного онбординга с учетом индивидуальных особенностей пользователей. Онбординг с помощью ИИ должен быть непрерывным процессом, постоянно адаптирующимся к меняющимся потребностям и поведению пользователей. Использование чат-ботов и виртуальных помощников с искусственным интеллектом может обеспечить моментальную круглосуточную помощь, соопровождая пользователей на протяжении всего их пути. Ясное информирование о конфиденциальности данных и прозрачности использования ИИ укрепляет доверие пользователей. Придерживаясь этих лучших практик, компании могут обеспечить не только эффективность, но и ориентированность на пользователя и соблюдение конфиденциальности при внедрении ИИ.

Заключение

Интеграция искусственного интеллекта в процессы регистрации и вовлечения пользователей - переломный момент для бизнеса в современном цифровом ландшафте. Оптимизация процесса знакомства с продуктом с помощью ИИ гарантирует, что пользователи быстро и эффективно получат максимальную пользу от продукта без потери вовлечённости. Способность ИИ предоставлять персонализированные рекомендации и оперативную поддержку создает более глубокую связь между пользователями и продуктом. Такой уровень вовлеченности пользователей не только повышает их удовлетворенность, но и закладывает основу для долгосрочной лояльности. По мере того как технология искусственного интеллекта продолжает развиваться и совершенствоваться, ее потенциал в создании более удобного, адаптированного и увлекательного взаимодействия с пользователями безграничен, обещая светлое будущее как компаниям, так и их пользователям.