Костянтин Вечір, В2В-директор Київстар:
Незалежно від того, на якого клієнта спрямована ваша пропозиція — на кінцевого споживача чи на бізнес — ви маєте постійно його аналізувати і збагачувати свої знання про нього.
На ринку В2В це дає можливість побудувати довірливі відносини з клієнтом та укласти довготривалі угоди, які працюватимуть на вас не один рік — клієнт цінуватиме, що ви розумієте його «біль», допомагаєте вирішити бізнес-проблему та можете бути надійним партнером, стосунки з яким потрібно розвивати.
На ринку В2С це дозволяє продуктивно розширювати клієнтську базу та збільшувати продажі за рахунок влучання в актуальний запит клієнта, вчасної комунікації з ним, гнучкого підходу до асортименту в залежності від профілю клієнта тощо.
Нібито й нічого нового, але є «але»: коли до аналізу клієнта можна підійти з використанням сучасних технологій, це суттєво розширює можливості бізнесу і кардинально змінює підходи до маркетингу та комунікацій. І безпосередньо впливає на оптимізацію витрат і зростання доходів. Як саме — розкажу в цьому блозі.
Що ми знаємо про клієнта і навіщо це потрібно?
Якщо дослідити один день звичайної сучасної людини, то ми побачимо цілу низку її дій, які залишають за собою цифровий слід. Пошукові запити в інтернеті, відвідування певних сайтів за результатами такого пошуку або за уподобаннями, замовлення онлайн чи з візитом до компаній, користування зв’язком, заповнення електронних форм під різні потреби, ідентифікації на усіляких платформах з використанням телефону, нотифікації, звернення за електронними послугами тощо. При цьому користування мобільним зв’язком пов’язує людину ще й з певними територіями — телефон має зв’язуватися з базовими станціями в тих локаціях, де людина перебуває.
Увесь цей масив різноманітних даних за умови використання спеціального інструментарію і грамотного аналізу дозволяє отримати унікальну інформацію щодо певних характеристик людини — зробити доволі точні висновки щодо її приналежності до якоїсь цільової групи. І, відповідно, врахувати цю інформацію для формування персональної клієнтської пропозиції, яка буде надана у потрібний момент, в потрібному місці і найзручнішим для клієнта способом. Бо саме за максимально персоналізованими пропозиціями майбутнє маркетингу, яке вже починає реалізовуватися прямо зараз.
Сьогодні багато компаній збирають дані про своїх клієнтів: аналізують історію звернень і покупок, зміни інтересів, проводять опитування тощо. Пов’язують для цього між собою різні IT-системи, аби даних було більше. Але головне в цьому питанні — не лише зібрати дані, а й вміти проаналізувати їх та зробити правильні висновки. А також розуміти, як збагатити свої дані іншими, щоб знати свого клієнта ще краще.
В Київстар ми використовуємо для цього анонімізовані дані про телеком-поведінку абонентів та аналітичні моделі, які дозволяють все проаналізувати. Ми можемо побачити профіль користування послугами — де, коли і в якому обсязі і чим саме користувалися абоненти. Можемо визначити найчастіші райони перебування — умовну домашню чи робочу зони і зробити це з урахуванням часу доби. Можемо вивчити досвід користування сайтом і зацікавленість тими чи іншими послугами тощо. Можемо проаналізувати ще купу характеристик, які дають змогу певним чином сегментувати всю аудиторію і виділити в ній певні групи.
Чим це нам допомагає? На підставі такого точного аналізу та накладання історичних даних ми можемо створювати пропозиції, які будуть найбільше відповідати очікуванням клієнтів — враховувати необхідні обсяги хвилин та ГБ, додавати нові послуги, прогнозувати можливий намір клієнта піти від нас до конкурента і запобігти цьому вчасним формуванням персонального офферу.
І те саме ми робимо для наших бізнес-клієнтів — аналізуємо за їхнім запитом характеристики клієнтів компаній на підставі телеком-даних і робимо висновки. А разом з висновками надаємо і рекомендації щодо окремих активностей, які можуть бути для споживачів цих клієнтів доречними.
До чого тут АI, Big Data та machine learning?
Обробити таку велику кількість даних самотужки зусиллями людей — неможливо. Навіть якщо вони суперкруті професіонали. Бо це дуже-дуже великі масиви даних, тобто Big Data. Впоратись з таким завданням як раз і допомагають сучасні технології — алгоритми machine learning, AІ, хмарні сервіси, аналітичні інструменти, які постійно вдосконалюються. А також подальша автоматична візуалізація на спеціальних аналітичних платформах отриманих результатів у зручні графіки, теплові карти тощо.
Завдяки таким технологіям маркетологи вже зараз можуть не витрачати час на складні дослідження та не будувати гіпотези з просування продукту на ринку на підставі припущень. Вони отримують точні зрізи характеристик наявних та потенційних клієнтів; кількість і параметри сегментів, на які вони розподілені; території, де ці наявні та потенційні клієнти скупчені найбільше; канали, якими вони користуються для комунікацій тощо. І тоді все, що залишається зробити з урахуванням отриманих знань, аби зацікавити клієнта — створити для нього пропозицію, яка йому максимально відгукнеться, та розмістити її там, де він її точно побачить. Креативну, персоналізовану, в релевантному каналі. Якщо працювати з клієнтом з таким підходом, його вражатиме, наскільки ви розумієте його і його потреби — ви не лише даватимете йому те, чого він потребує прямо зараз, а й зможете прогнозувати подальші запити, враховувати це в бізнес-планах компанії та в стратегіях розвитку.
Як знання про наявного клієнта допомагають розширити клієнтську базу?
Збільшити кількість клієнтів цілком реально, оперуючи даними щодо профілю наявного клієнта. Це теж завдання технологій. Коли компанії приходять до «Київстар» із таким запитом, ми застосовуємо аналітичні моделі look-alike, які дають змогу підібрати аудиторію, максимально подібну за характеристиками до наявних споживачів компанії-замовника або до побудованого портрета ідеального клієнта, який ми також можемо допомогти сформувати. Це можна зробити, наприклад, з урахуванням території, на якій бренд прагне розвиватися і планує там відкриття нового закладу. Або враховуючи запит на певний обсяг зростання клієнтської бази. Чи спрямовуючи пошук лише на окремі сегменти споживачів, якщо для компанії важливо, скажімо, розширити пропозицію лише на автовласників або родини з дітьми. Тут працює індивідуальний підхід до потреб кожного окремого бізнесу.
Як краще розуміння клієнта впливає на бюджет?
Це прямий вплив. По-перше, ви зменшуєте витрати на маркетинг, адже не стріляєте з гармати по горобцях. Коли ви розумієте особливості клієнта, ви формуєте дуже точну пропозицію, яка має «зачепити» саме його, а не робите її дуже загальною, аби охопити якомога більше всіх без розбору з надією, що хоч хтось зреагує та щось купить. А значить, витрати на промо менші — вони цільові. Ба більше, ви отримуєте вищий дохід саме через такий цільовий підхід — конверсія від влучних пропозицій більша. Ідеальний варіант, коли спираючись на знання про характеристики клієнтів ви можете гнучко управляти пропозицією, додаючи потрібні товари чи послуги, знижки, акції тощо під дуже різні категорії клієнтів, заохочуючи їх тим самим до покупки — скільки різних груп клієнтів, стільки й пропозицій. Тоді це дає найкращий бізнес-результат.
Проте все це працює лише тоді, коли ви впевнені в тому, що клієнт вашу пропозицію побачить. Вона має бути донесена в зручному для нього каналі, а також має бути вчасною, етичною і доречною. А це вже залежить від того, як ви будете підходити до комунікації. Про особливості роботи з цим напрямком, а також про те, як зробити вашу комунікаційну промокампанію вдалою завдяки технологіям, я розкажу в наступному блозі.