Машинное обучение (ML) может стать вашим секретным оружием, чтобы развить стратегию привлечения клиентов. Хотя машинное обучение является подмножеством более крупной категории, называемой искусственным интеллектом (ИИ), оно является немного более конкретным и может быть высокоэффективной технологией для объединения с базой данных ваших клиентов и потенциальных клиентов.

Настоящий ИИ может мыслить как лейтенант-коммандер Дейта из «Звездного пути». С другой стороны, машинное обучение может автоматизировать задачи и реализовать прогнозную аналитику, которая способствует значительному росту. ML является центром искусственного интеллекта для вашего инструмента управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и имеет важное значение для увеличения количества ваших клиентов.

Что такое привлечение клиентов?

Привлечение клиентов - популярная тема для обсуждения в электронной коммерции, потому что каждому бизнесу для успеха нужны клиенты. Традиционно привлечение клиентов считается дорогостоящим и предполагает неустойчивые методы, такие как большие рекламные бюджеты или стратегии значительных скидок. Однако привлечение клиентов - это гораздо больше. Вы можете сделать это стратегически, чтобы клиенты оставались с вами после первой покупки.

Согласно Hubspot, привлечение клиентов можно определить как процессы привлечения новых клиентов или клиентов в ваш бизнес. Цель состоит в том, чтобы разработать систематическую и устойчивую стратегию приобретения, которая может развиваться в соответствии с изменениями и тенденциями.

Hubspot заявляет, что цель привлечения клиентов состоит в том, чтобы оставаться устойчивыми с течением времени; мы не могли больше согласиться. Это важный шаг в укреплении лояльности клиентов для каждого бизнеса, потому что вы не можете иметь лояльность без клиентов. Как бы очевидно это ни звучало, многие компании пытаются найти баланс между этими двумя целями; реальность такова, что приобретение - это первый шаг к созданию лояльности.

Что такое искусственный интеллект?

Короче говоря, искусственный интеллект (ИИ) - это технология, которая предназначена для имитации человеческой психологии и интеллекта. Это область компьютерных наук, сфокусированная на создании машин, которые кажутся обладающими человеческим интеллектом. Мы называем этот машинный интеллект «искусственным», потому что его создают люди, а он не существует естественным образом.

Машинное обучение (ML) - популярное подмножество ИИ. Алгоритмы машинного обучения - это инструкции, реализуемые компьютером. Они принимают данные в качестве входных данных и выполняют вычисления, чтобы обнаружить закономерности в этих данных и использовать эти шаблоны для предсказания будущего.

Модель машинного обучения со временем улучшает свою производительность, так как она встречает все больше и больше данных и сама исправляет ошибки, чтобы снизить вероятность их повторения в будущем. ML в основном используется в системах, которые собирают огромные объемы данных. В маркетинге это данные о ваших клиентах.

Для чего нужна CRM с машинным обучением?

Компании считают, что машинное обучение, объединенное с CRM, идеально подходит для компаний любого размера, поскольку они предлагают множество функций. CRM помогает компаниям собирать ценную информацию о клиентах, отслеживать взаимодействия и покупки, а также может помочь компаниям предложить исключительный опыт обслуживания клиентов. Когда CRM включает машинное обучение, у него есть доступ к прогнозной аналитике, он может автоматизировать маркетинговые кампании по электронной почте и управлять транзакциями клиентов.

Gartner показывает, что автоматизация маркетинга - это самый быстрорастущий подсегмент CRM. В 2018 году он увеличился на 18,8% и составил 25% всего маркетингового пространства CRM.

Более того, CRM с машинным обучением может помочь в привлечении клиентов в следующих ключевых областях:

Определение персонажей. Аналитика машинного обучения может помочь компаниям в создании образов или выборок клиентов, которые затем можно использовать для сегментирования потребителей и создания маркетинговых стратегий для конкретных персон. Создавая «двойников» с персонажами, вы можете ориентироваться на потенциальных новых клиентов на основе конкретных данных.

Создание целевого контента. Стратегическая стратегия создания контента поможет вашему бизнесу в создании целенаправленного контента, ориентированного на определенные группы клиентов. Вы также можете узнать, какие части контента получают больше всего кликов или взаимодействий, и использовать это для создания аналогичного контента.

Целевое привлечение потенциальных клиентов. Понимая аспект автоматизации маркетинга в ML, вы можете генерировать более целевых потенциальных клиентов. Вместо того, чтобы рассылать общие маркетинговые и маркетинговые материалы и следить за тем, что приспосабливается, используйте данные и автоматизацию для своевременной, целевой и индивидуальной доставки контента. Компании, которые использовали машинное обучение для генерации потенциальных клиентов, имеют более чем 50% -ный рост числа потенциальных клиентов и назначений.

Эффективный сбор данных. Автоматизация таких задач, как сбор данных, может оказаться огромным подспорьем для ваших сотрудников. Фактически, недавний опрос показывает, что 46,5% сотрудников заявили, что время, потраченное на ввод данных в их CRM, было проблемой. Поэтому, когда точные данные о клиентах, включая контактную информацию, историю покупок и предыдущие примечания к общению, уже загружены, и ваши сотрудники могут получить к ним доступ одним нажатием кнопки, качество вашего обслуживания клиентов переходит от посредственного к исключительному, что увеличивает вероятность повторной покупки.

Быстрое время ответа. Вы можете увеличить удержание клиентов за счет автоматизации определенных задач, таких как подтверждение заказов, ответы на часто задаваемые вопросы, запросы обзоров продуктов и другие широкие коммуникационные инициативы. Благодаря быстрому отклику вашего бизнеса ваши клиенты будут впечатлены, и они возьмут на себя эти тонкие задачи ваших сотрудников, и у них будет больше времени, чтобы заняться критически важными взаимодействиями с клиентами.

Преимущества, связанные с затратами. CRM с машинным обучением может сэкономить предприятиям деньги и время. Это позволяет компаниям направлять средства и ресурсы на другие аспекты бизнеса, которые глубже погружаются в усилия по привлечению клиентов.

Подумайте, сколько времени потребуется квалифицированным работникам для анализа всех данных, выполнения прогнозной аналитики, заполнения подробных данных о клиентах, создания маркетинговых тем и отправки отдельных электронных писем. Показано, что отдел продаж может снизить затраты на 40–60% и сэкономить 60–70% времени за счет интеграции автоматизации. Значительная экономия времени и денег!

Анализ пути покупателя. Иногда бывает сложно определить, как покупатель следовал по воронке продаж, прежде чем совершить покупку. Машинное обучение может помочь компаниям получить представление о пути клиента, а затем использовать эти данные для удержания клиентов для будущих покупок.

Будущее CRM и машинного обучения

Это захватывающие времена для компаний, которые используют CRM вместе с машинным обучением, и их будущее выглядит еще лучше. Они стремятся к более глубокому пониманию пути клиента, способности собирать данные по еще более мелким сегментам маркетинга, сужению времени дня для отправки электронной почты в соответствии с предыдущими показателями открытий, а также исследуют другие возможности, в которых ML может помочь компаниям сэкономить деньги. Все это и многое другое на горизонте, ML становится главным секретным оружием для привлечения клиентов.

Процесс STP

STP означает сегментацию, таргетинг и позиционирование.

Шаг процесса - сегментация. Он группирует вместе потенциальных клиентов со схожими потребностями, а затем выясняет их характеристики.

Таргетинг - это второй шаг. На этом этапе компания выбирает сегмент клиентов, на котором она сосредоточится. Компании будут определять эту основу на основе привлекательности сегмента, которая основана на прибыльности, размере, интенсивности конкуренции и способности фирмы обслуживать клиентов сегмента.

Последний шаг включает позиционирование или создание ценностного предложения для компании, которое понравится выбранному сегменту клиентов. Как только ценность создана, компания доводит ее до потребителей через дизайн, распространение и рекламу продукта.

Итог

Inqline предлагает замечательный продукт под названием Data Science Autopilot. Это комбинация трех продуктов: «Привлечь», «Привлечь» и «Удержать». Attract позволяет сегментировать клиентов с помощью машинного обучения. Чтобы узнать больше, посетите здесь.