Искусственный интеллект как механизм предотвращения оттока клиентов

Влияние различных факторов, таких как сезонность, изменение предпочтений клиентов и временные трудности компании, может привести к относительно незначительному количеству ушедших пользователей. В таких случаях ситуация не является критичной, особенно если отток компенсируется притоком новых клиентов. Однако, следует обратить внимание, что стремительное увеличение процента оттока, в сочетании с увеличением количество клиентов, оставляющих негативные отзывы и отсутствием новых пользователей, может говорить о внутренних проблемах внутри компании. Причины таких проблем могут быть связаны с неэффективными маркетинговыми стратегиями, ухудшением качества продукции или несоответствием требованиям рынка.

Механизм предотвращения оттока клиентов, основанный на искусственном интеллекте - это актуальное и перспективное направление развития в сфере бизнеса. Использование искусственного интеллекта позволяет организациям эффективно ана- лизировать и прогнозировать поведение своих клиентов [1].

То есть, бороться с оттоком необходимо для того, чтобы избежать сокращения продаж, потери прибыли, ухудшения репутации бренда, а это важно и потому, что удержать текущих клиентов дешевле, чем привлекать новых.

Рассмотрим, как искусственный интеллект способен удержать и предотвратить отток клиентов.

Искусственный интеллект предоставляет широкий спектр инструментов для предотвращения оттока клиентов. Например, компании могут прогнозировать отток - алгоритмы машинного обучения помогут анализировать исторические данные клиентов, выявлять паттерны поведения и создавать модели для прогнозирования вероятности оттока у текущих клиентов. Это позволяет заранее выявить потенциальных клиентов, которые могут покинуть компанию. Алгоритмы ИИ могут предсказывать активность клиентов, например, вероятность того, что клиенты совершат опреде- ленные действия в ближайшем будущем. Это позволяет компаниям принимать предупредительные меры для удержания клиентов.

Также с помощью ИИ можно создавать персонализированные стратегии маркетинга и коммуникаций. Алгоритмы анализируют данные клиентов, определяют их предпочтения и поведенческие паттерны, что позволяет предложить клиентам индивидуальные предложения и услуги, удерживая их.

Если мы говорим об анализе сентимен-та - ИИ может анализировать социальные медиа, отзывы, комментарии и другие источники, чтобы оценить настроение и мнения клиентов о продуктах или услугах компании. Это позволяет оперативно реагировать на негативные отзывы и предпринимать меры для удержания клиентов.

Помимо прочего, ИИ может создавать системы рекомендаций, которые предлагают клиентам релевантные товары, услуги или акции, основываясь на их предпочтениях и истории покупок. Системы чат-ботов и голосовых помощников на основе ИИ могут обрабатывать запросы клиентов, предоставлять информацию и решать проблемы, что помогает улучшить обслуживание и удержание клиентов.

Заранее выявленные шаблоны поведения и снижения активности пользователей используются алгоритмами искусственного интеллекта для определения клиентов, склонных к оттоку. Анализ покупок клиентов в разных магазинах, их предпочтений и использование инструментов предиктивной аналитики позволяют ИИ прогнозировать тенденции.

Идентифицировав «зону риска», целевая аудитория делится на две категории: сегмент наиболее лояльных клиентов, не склонных к оттоку, и клиенты с высокой вероятностью оттока. Взаимодействие с пользователями, которые сократили свою активность по совершению покупок в магазине, происходит через индивидуальные коммуникации, включающие в себя предоставление персональных скидок, бонусов и других специальных предложений, т.е. эти меры направлены на стимулирование по- вышенной активности данных клиентов и снижение вероятности их оттока.

Составление наиболее полного портрета клиента является важным аспектом, который помогает удержать пользователя. Таким образом, персонализированная реклама становится действительно актуальной для конкретного пользователя. В отличие от использования общих характеристик (пол, местонахождение, возраст) для рекламных кампаний в прошлом, современные технологии позволяют определить реальные запросы клиентов на основе данных о их покупках и предпочтениях [2].

К примеру, изучив историю покупок клиента, включая его активность в других магазинах, компания, заметив отсутствие заказов на молочную продукцию, может решить предложить клиенту персональную скидку на молоко с целью стимулирования его к покупкам, но при анализе покупок клиента можно заметить, что он начал приобретать пищевые добавки, что может указывать на наличие гиполактазии и непереносимость лактозы. В данном случае понятно, что скидка на обычное молоко будет неактуальна для данного клиента, а вместо этого, более разумным решением будет отправить клиенту рекламу безлактозного молока.

Помимо составления портрета пользователя, ИИ позволяет автоматизировать процесс принятия решений, что помогает ускорить реакцию на изменения в поведении клиентов и вовремя активировать инструменты для удержания. Также бывают ситуации, когда ИИ помогает выявить аномальные паттерны в истории покупок, такие как неожиданные изменения в покупательском поведении, что может быть признаком мошенничества или других технических проблем.

То есть, применение искусственного интеллекта позволяет создать индивидуальные предложения и рекомендации для каждого клиента, основываясь на его индивидуальных потребностях и предпочтениях. Благодаря этому, компания может предложить уникальные условия и бонусы, чтобы удержать клиента и предотвратить его отток, не теряя при этом доходность выше установленного уровня.

Анализ покупок и поведения клиентов актуален и для реактивации уже ушедших клиентов.

Рассмотрим наглядный пример. К исследовательской компании Focus Cx обратился крупный российский банк с целью снизить отток и вернуть пользователей. Задача состояла в том, чтобы расширить портрет клиентов банка данными о покупках, совершенными картами других банков, и определить в каких категориях со- вершались эти покупки.

Был проведен анализ неактивных пользователей, исходя из частоты и количества онлайн покупок за последние полгода, что позволило выяснить, что картами других банков покупатели чаще всего оплачивали продукты питания, бытовую технику, спортивную одежду, а также товары для дома. На основании этих данных были сформированы предложения о кэшбэке и скидках у партнеров клиента.

В целях оценки эффективности проведенной рекламной кампании было принято решение разделить покупателей на две группы - контрольную и экспериментальную. Членам контрольной группы не были предложены специальные условия, тогда как члены экспериментальной группы по- в магазинах-партнерах банка в определенных категориях товаров. Данное разделение на группы позволило наблюдать различия в поведении пользователей и оценить эффективность применяемых алгоритмов. Результаты исследования показали, что было достигнуто увеличение конверсии на уровне 20-30%.

С помощью ИИ можно определять и активировать «спящих» клиентов и возвращать ушедших, находить эффективные маркетинговые решения и улучшать персонализацию. За счет точного определения целевой аудитории и фокусировки на ней компании могут сократить затраты на нерасходные маркетинговые активности и сосредоточиться на наиболее эффективных каналах коммуникации и рекламы [3]. Работая с клиентами на разных этапах оттока, компании могут выстраивать более прочные отношения с пользователями и избегать потери выручки из-за сокращения клиентской базы.

Таким образом, использование искусственного интеллекта в механизме предотвращения оттока клиентов является эффективным инструментом, который помо- гает компаниям повысить уровень удовлетворенности клиентов, улучшить свою ре- лучили предложения о скидках и повы-   путацию и повысить свою конкурентоспо- шенном кешбэке при совершении покупок   собность на рынке.