Как удержать покупателей в кризис?

Сегодня чуть ли не каждый предприниматель задается вопросом, как вернуть былой поток клиентов. Это не удивительно: пандемия коронавируса отразилась абсолютно на всех сферах бизнеса. В условиях экономического кризиса многие компании вынуждены пересматривать свою политику по вовлечению клиентов, которая спасала их еще несколько месяцев назад.

Статистика безжалостна — покупатели стали потреблять меньше, и это факт. Одни потеряли часть доходов, другие боятся тратить больше и откладывают на «черный день». Структура спроса в корне меняется, покупатели не возвращаются, и скидки, которые раньше помогали, уже не работают.

Сразу оговоримся — панацеи, которая смогла бы полностью излечить бизнес, не существует. Но есть эффективный способ оставаться на плаву, привлекать клиентов обратно и строить с ними длительные отношения. Это предиктивная аналитика.

Что такое предиктивная аналитика?

Предиктивная аналитика строится на анализе данных, которые позволяют прогнозировать поведение покупателей и выбирать стратегии для работы с существующими клиентами. Обычно сбором и анализом информации занимаются маркетологи и аналитики. Но, как показывает практика, даже специалисты высокого уровня не могут держать во внимании весь объем информации. Особенно когда дело касается крупных компаний. Чтобы не упускать из вида важные детали, и существует Loymax BI с функцией предиктивной аналитики.

Перед нами покупатели с одинаковым средним чеком и частотой покупок. Только детальный анализ позволит увидеть, что у них разный контекст и разные жизненные обстоятельства. Соответственно, то, что привлечет одного покупателя, будет совершенно не интересно другому.

1. Что делать, когда паттернов поведения гораздо больше?
2. Как выявлять зависимости, когда параметров более 1000?
3. Как сформировать релевантное персональное предложение?

Loymax BI использует методы Business Intelligence и Machine Learning. С их помощью можно определять типовые паттерны покупок и поведения клиентов, формировать релевантные предложения для различных сегментов, строить воронку продаж и повышать конверсию.

Как это работает?

1. На первоначальном этапе необходимо понять, на какой показатель мы хотим повлиять и с учетом этого определить целевую функцию. И уже потом выбрать сценарий настройки алгоритмов.

2. Затем идет сбор и обогащение данных. Использовать только внутренние данные недостаточно — точность модели может быть невысокой, так как ей будет мало информации для обучения. Необходимо обогащать данные из внешних источников, не забывая про очистку от лишнего.

3. Создание моделей и их обучение. Система будет совершенствовать себя сама на базе новых данных. Проблемы, вызванные человеческим фактором, мешают развитию компаний все больше. Современная система бизнеса понимает только язык цифр. В алгоритме машинного обучения лежит четкий математический расчет, основанный на данных и статистике.

Выбор стратегии

Выбор стратегии происходит на основе интегральных показателей, к которым относятся: сумма покупок, количество покупок, количество товаров, сумма чека, длина чека, Binary, RFM. Существует несколько общих вариантов стратегий, которые могут быть использованы:

• развитие;
• удержание;
• восстановление;
• возврат;
• наблюдение.

Персональные предложения

Просчитать вероятность покупки определенного товара участником позволяет глубокая аналитика. На ее основе можно построить персональное предложение, формирование которого происходит следующим образом:

1. Определяются его условия (механика).
2. Выбирается персональный тип и размер преференции.
3. Подбирается лучшее время.
4. Определяется подходящий канал коммуникации.
5. Выполняется прогноз показателей.

Компания должна постоянно работать с персональными предложениями и отслеживать реакцию клиентов — в дальнейшем это позволит находить лучшие сценарии для приумножения своей прибыли.

Когда внедрять?

Ответ однозначный — чем раньше, тем лучше. Многие регионы поэтапно выходят из режима самоизоляции, и у покупателей появляется выбор. Необходимо убедить клиентов совершать повторные покупки, тем более что в кризисные времена идет борьба за каждого покупателя.

Внедрение Loymax BI с функцией предиктивной аналитики будет хорошим конкурентным преимуществом.

Функции, которые раньше выполнял человек, все больше и больше автоматизируются. Бухгалтеров заменяют специальные системы, кассиров — виртуальные карты, автомобили и поезда могут ездить без водителя.

Так же будет и с маркетингом. Да, творческую часть автоматизировать сложно, но ту, что отвечает за цифры и статистику — необходимо. Это позволит освободить время для интересных задач и создать больше возможностей для творчества.

Прогресс не стоит на месте. Нужно стараться автоматизировать большее количество процессов, чтобы иметь дополнительные ресурсы для решения более важных стратегических задач. Ведь именно от этого зависит дальнейшая успешность бизнеса. Предиктивная аналитика в условиях кризиса — не просто инструмент маркетинга, это необходимость, которой нельзя пренебрегать. За счет правильно подобранных сценариев работы можно выстроить долгосрочные и плодотворные отношения со своим покупателем.