НАУКА ДАННЫХ В МАРКЕТИНГЕ #ESSENTIALS

Наука о данных в маркетинге #essentials

Маркетинг — одна из самых плодородных областей для науки о данных. Существует множество различных техник и направлений, которые стремятся реализовать маркетинговые команды, но наиболее часто обсуждаемыми являются два — up-sell и cross-sell. Для тех из вас, кто менее знаком с терминами, «допродажа» означает действие, направленное на то, чтобы убедить клиента купить (или перейти на) более дорогой продукт/услугу и, таким образом, потратить больше денег, в то время как «перекрестная продажа» означает заставить клиента купить еще один разноплановый товар/услугу помимо уже выбранного и тем самым — потратить больше денег. Я оставлю дальнейшее объяснение здесь, для справки.

Но есть ли недостающее звено, которое могло бы улучшить этот процесс «убеждения» клиента совершить покупку и увеличить количество дополнительных и перекрестных продаж? Если вы спросите меня — это наука о данных. Если честно — мы в световых годах от того периода, когда не было ничего страшного, если мы потеряем клиента. В наше время — все по-другому. Ситуация на рынке следующая — многочисленные и сильные конкуренты, массовое производство, высокие затраты на привлечение клиентов, высокий уровень оттока и — плохие лояльные отношения. И вечно актуальное утверждение — удержать текущего клиента дешевле, чем привлечь нового.

Привлекательность науки о данных для маркетинговых команд обусловлена несколькими факторами, которые сводятся к одной воронке: индивидуальный маркетинг. Жизнь была бы намного проще, если бы вы могли знать, что клиент хотел бы купить, верно?

Но опять же, дело не только в предпочтениях, а в возможности себе это позволить (с финансовой стороны). Кроме того, возможно, клиент не может себе этого позволить в данный момент, что не означает, что он не сможет себе этого позволить к концу месяца, когда он получит свою зарплату. С другой стороны, может быть, этот клиент ждет специальных скидок и акций… Откуда вы знаете? У этого списка нет конца. Что делать со всем давлением? Что ж, посмотрите на данные, там лежит ответ.

Основные преимущества применения расширенной аналитики и машинного обучения в маркетинге:

персонализация - понять предпочтения и потребности клиентов, чтобы определить контент, частоту и канал, чтобы ориентироваться на них и развивать их путь клиента
расстановка приоритетов — определите ценных клиентов и улучшите процесс принятия решений, включая распределение времени, ресурсов и бюджета.
производительность - отслеживайте и оценивайте переходы и прогресс с течением времени, чтобы количественно определить, как сторонники и недоброжелатели растут или сокращаются с течением времени.
предсказуемость — возможность прогнозировать и влиять на будущее поведение клиентов, основываясь на их исторических моделях поведения, предпочтениях и привычках.

Понятно, что не существует всемогущего алгоритма, который мог бы дать вам ответы на все эти вопросы таким образом, чтобы вы могли использовать эту информацию для решения всех задач. Вот несколько идей о том, как маркетинг может использовать основные процессы кампании.

СЕГМЕНТАЦИЯ

Сегментация (или в терминах машинного обучения — кластеризация) используется для группировки клиентов со схожими характеристиками и покупательскими привычками в небольшие сегменты. Существует множество типов сегментации, которые можно разработать — сегментация по активности, поведенческая сегментация, сегментация по узнаваемости бренда и т. д. Тип сегментации зависит от информации, которую мы хотели бы получить, и от того, как мы хотели бы ее использовать. Разделение клиентов на небольшие сегменты значительно упрощает процесс определения приоритетов и целенаправленного таргетинга (например, можно определить разные кампании для сегмента «успешных» и «спящих» клиентов).

Склонность к покупке

Анализ вероятности того, что клиент совершит покупку в будущем, может дополнительно направить предпринятые действия. Короче говоря, на основе исторических данных об уровне активности, покупательских привычках, периодичности, предпочтениях и конечном результате (совершил покупку, не совершил покупку) — можно обучить алгоритм для получения вероятности или флага, указывающего на склонность. покупать в будущем, учитывая текущее состояние, описывающее характеристики клиентов.

АНАЛИЗ ВЫЖИВАНИЯ

Темной лошадкой индивидуального маркетинга, безусловно, является анализ выживания. Основная цель этого анализа — оценить время до данного события (например, покупки) и количественно объяснить, как это время зависит от различных свойств обращения (кампании), клиентов и других переменных. Иногда недостаточно оценить склонность к покупке. Если мы хотим создать и отправить промо-акцию — нам нужно знать, когда самое подходящее время для этого. Зачем отправлять акцию, если клиент придет и сделает покупку в любом случае? С другой стороны — если ждать слишком долго, клиент сдастся. Эта оценка времени может помочь своевременно нацеливаться на клиентов.

ЗНАЧЕНИЕ ЖИЗНИ КЛИЕНТОВ

Оценка пожизненной (денежной) стоимости клиента выполняется с учетом всех ранее упомянутых характеристик — покупательских привычек, периодичности, уровня активности, тенденции расходов, демографических характеристик и т. д. Информация об ожидаемом доходе от данного клиента в какой-то период в будущем может помочь в выявлении ценных клиентов и потенциала, который может быть реализован, если клиент хорошо взращен и нацелен. CLV может быть ценной информацией для управления денежным потоком и стратегического планирования маркетинговых кампаний и кампаний по продажам.

МНОГО, МНОГОЕ ДРУГОЕ…

Интеграция всех этих вариантов использования и объединение их результатов может помочь ответить на следующие вопросы:

на что ориентироваться на клиента?
через какой канал лучше всего ориентироваться на этого клиента?
насколько важен этот клиент для нашего бизнеса?
собирается ли этот клиент совершить покупку в будущем?
когда ожидается, что этот клиент совершит покупку?
сколько денег клиент может потратить в будущем?
насколько чувствителен этот клиент к конкретному значению кампании/скидки?

Иметь ответы на все эти вопросы означает иметь возможность определять и направлять будущую маркетинговую деятельность, чтобы отличаться от других и развивать лояльные отношения с клиентами, предлагая им продукты, контент и рекламные акции, в которых они действительно могут быть заинтересованы. ответы через четко определенные варианты использования, а также хорошо спроектированные и разработанные алгоритмы машинного обучения.

В @Things Solver мы сосредоточены на том, чтобы объединить все эти идеи в уникальную платформу для индивидуального маркетинга — Solver AI Suite.

Мы имеем в виду Solver AI Suite как революционную модульную платформу, которая может вести бизнес от предположения к конкретным результатам. Его можно настроить в соответствии с вашими потребностями — вы можете использовать Solver AI Studio для обучения своих собственных моделей, встраивать внешние модели или позволить платформе делать всю грязную работу за вас. Вы можете выбрать точки зрения для наблюдения за клиентом. Не нужно беспокоиться об инфраструктуре и интеграции. Наша платформа позволяет сосредоточиться на результатах и определить действия.

Если вы хотите узнать больше о нашей платформе и о том, чем мы занимаемся, свяжитесь с нами по адресу [email protected]. В наших следующих публикациях мы рассмотрим каждую из этих тем более подробно. Наша следующая остановка — сегментация.

Ваше здоровье! :)

Это сообщение изначально было опубликовано по адресу: https://thingsolver.com/friday-talks-data-science-in-marketing-essentials/