Клиентская аналитика с помощью систем Machine Learning

09.08.20231255
Объёмы данных, накапливающиеся в информационных системах компаний, требуют непрерывного структурирования и анализа. Процессы обнаружения полезных для бизнеса знаний в этих массивах данных (Data Mining) постоянно усложняются, ведь клиенты ежедневно генерируют огромные объемы информации.

Эффективность принятия решений растет при использовании машинного обучения (Machine Learning: ML), рассматриваемого как часть искусственного интеллекта.

Что такое Machine Learning

Машинным обучением называют процесс, когда компьютерные алгоритмы автоматически строят прогнозы, основываясь на полученном опыте, созданном на основе подготовленных вводных данных. Они способны выстраивать конкретные модели прогнозов и даже самостоятельно принимать решения.
Одной из областей применения Machine Learning является анализ поведения клиентов — клиентская аналитика. Чтобы лидировать в бизнесе, машинное обучение в процессах Data Mining и предиктивного анализа становится ключевым фактором. При постоянной разработке новых компьютерных методов анализа данных отпадает необходимость в ручном построении математических моделей.

Как клиентская аналитика с Machine Learning может помочь бизнесу

Собрав из открытых и, главным образом, внутренних корпоративных источников информации (биллинги, транзакции и т. д.) данные о клиентах, компании смогут принимать более эффективные решения по работе с ними. При этом сфера деятельности бизнеса практически не ограничена — от телекоммуникаций, розничных продаж, до банковского сектора. Методы машинного обучения помогают выявлять модели поведения потребителей. Пример: высокие результаты применения ML в. системе оценки клиентов на основе статистических методов («скоринга») в кредитных организациях.

ML.png

Некоторые цели и задачи, которые можно решить с помощью ML:

1. Сегментация клиентов.
2. Система рекомендаций при Cross-sell и Up-sell.
3. Динамическое ценообразование.
4. Прогнозирование оттока клиентов.
5. Прогнозирование отклика на коммуникации.

Подробнее рассмотрим применение машинного обучения.

Сегментация клиентов и машинное обучение

Каждый человек уникален. Но есть среди людей общие факторы, выявляемые в обширных массивах данных: демографические, географические, поведенческие и другие, в зависимости от задачи. Применение ML для обработки информации помогает сегментировать клиентов, а алгоритмы кластеризации — идентифицировать похожие группы в массиве данных, показывать целевую рекламу.

Сегментирование с помощью ML позволяет компаниям лучше понимать целевую аудиторию и создавать индивидуальные предложения, формировать релевантные предложения. Machine Learning улучшает этот процесс, делая его автоматическим и непрерывным. В результате растёт конверсия продаж, снижается количество отписок от рассылок (до 30%, по результатам реализованных проектов нашей компании).

Cross-sell, Up-sell и Machine Learning

Речь о выборе наиболее релевантных товаров и услуг для перекрёстных продаж на основе информации о клиенте. На практике UP-sell — это поощрение к покупке сопоставимого, но более дорогого, чем предлагаемый, конечного продукта. Cross-sell — это побуждение купить сопутствующие или дополнительные товары («перекрестные продажи»). Согласно современным западным исследованиям, перекрестные продажи и UP-sell увеличивают продажи на 20 процентов, а прибыль — на 30 процентов (McKinsey & Company, 2020 г.).

ML process.png

На основе алгоритмов ML при обработке клиентских данных можно создать систему рекомендаций для Cross-sell и Up-sell и создавать предложения «похожих продуктов», сочетающихся с уже сделанным покупателем выбором. Метод заключается в создании систем совместной фильтрации с использованием данных о прошлых покупках и поведении, выявлении сходства с выбором других покупателей. Применение ML способствует росту среднего чека, повышает вовлеченность.

Динамическое ценообразование и машинное обучение

При работе с покупателями важен прогноз эффективной стартовой цены на товары, а затем — предиктивная индексация стоимости в зависимости от спроса, с учётом конкуренции (стратегия динамического ценообразования).

Технологии с использованием искусственного интеллекта и ML позволяют не только минимизировать ошибки человека, так как способны учитывать десятки факторов для ценообразования (отношение к бренду, мотивацию, бонусы, курсы валют, сезонность, конкуренцию, каннибализацию спроса, историю цен), но и постоянно совершенствуются, поскольку получают новые сведения для анализа.

Чем разнообразнее и больше по объему поступающие на постоянной основе данные, которые обрабатываются алгоритмом ценообразования на основе ML, тем точнее его результаты. Наличие больших объемов данных для анализа — это одно из важных ограничений для внедрения подобных систем.

Прогнозирование оттока клиентов и Machine Learning

Привлечение нового клиента обойдётся в разы дороже, чем удержание существующего. Постоянные клиенты проявляют лояльность и с большей вероятностью приобретут ваш продукт или услугу. Одна из ключевых метрик бизнеса — это информация об оттоке клиентов, которые поступают после их бездействия в течение определенного периода времени, либо в результате отмены покупки продукта или услуги.

ML-2.png

Чтобы предсказать дальнейшие действия клиента, технология ML использует методы бинарной классификации: например, логистическую регрессию, а также нейросети и деревья решений. Можно дополнительно изучить поведение клиента и принять соответствующие меры для его удержания. Так повышается лояльность, снижаются затраты на привлечение новых клиентов.

Прогнозирование отклика клиентов и ML

Machine Learning позволяет разрабатывать маркетинговые кампании, основываясь на предиктивном (спрогнозированном) отклике, подбирать наиболее релевантные предложения с учётом каналов коммуникации. Собираются сведения о типах обращений за помощью, взаимодействиях с чат-ботами, количестве посещений страницы поддержки или магазина для получения офлайн-консультаций.

Использование средств ML выявляет закономерности, чтобы предсказать, когда может возникнуть проблема, как уменьшить количество отрицательных откликов. Это помогает спрогнозировать, где клиенту больше всего нужна поддержка. В результате снижаются операционные затраты на маркетинговые кампании, растёт общий уровень лояльности к бренду.
Выгоды машинного обучения в сравнении с традиционными методами клиентской аналитики

Клиентская аналитика с помощью Machine Learning по сравнению с традиционными технологиями анализа дает следующие преимущества:

1. Data Mining позволяет находить в больших объемах данных скрытые или неочевидные закономерности, полезные для повышения эффективности бизнеса.
2. Это средство для поиска корреляций в данных бизнес-процессов.
3. Повышается эффективность в работе с неструктурированными данными.
4. Решения на основе ML могут предугадывать поведение клиентов и принимать эффективные решения.

Самообучающиеся, самонастраивающиеся алгоритмы ML помогут современному бизнесу создавать прогнозную аналитику для планирования. Используя Machine Learning в области анализа, бизнес получает мощный инструмент для маркетологов, специалистов отдела продаж и закупок, средство, дающее клиентам индивидуальный опыт.

Компания RAMAX оказывает услуги по направлению Machine Learning. Это максимально прозрачный и понятный процесс, который позволяет организациям на основании собранных данных выявлять модели целевого поведения клиентов и принимать наиболее результативные решения по взаимодействию с ними.

Интересна клиентская аналитика с помощью Machine Learning?

Понравилась статья?

Комментарии (0)
Отправить запрос
* — заполните обязательно
Отправить запрос
* — заполните обязательно