Персонализация в новую эру: как большие данные влияют на лояльность клиентов

0

В условиях возрастающей конкуренции и цифровизации бизнес-среды понимание и удовлетворение индивидуальных потребностей каждого клиента стали стратегической необходимостью. В центре этой революции, ориентированной на аудиторию, стоят большие данные — огромные объемы структурированной и неструктурированной информации, которую компании создают и собирают каждый день. Мы в Platforma нашли интересный материал о сложностях и возможностях этого направления и решили адаптировать его для вас.

306 показов 3.7K открытий

Содержание:

  • Концепция персонализации клиентского пути

  • Как большие данные помогают создавать стратегию

  • Этика больших данных и персонализации

  • Будущее персонализации клиентского пути

  • Эффективная реклама на основе больших данных


                    Персонализация в новую эру: как большие данные влияют на лояльность клиентов

Концепция персонализации клиентского пути

Персонализация — ключевой бизнес-подход в конкурентной экономике. Это подстройка продуктов и услуг под нужды целевых аудиторий. Такие решения разрабатываются на основе больших данных и повышают лояльность клиентов.

Большие данные — это масса информации из разных источников: соцсети, покупки, датчики. Главное не их количество, а то, как их использовать. Анализируя массивы самой разной информации, компании могут улучшать бизнес, сервис и делать взаимодействие с брендом более удобным.

Каждый пользователь интернета создает значительные объемы информации. Например, в 2022 году каждый человек производил 2,5 квинтиллиона байт данных ежедневно. Соответственно, мировой рынок больших данных растет: с $138,9 млрд в 2020 до предполагаемых $229,4 млрд к 2025. Это подтверждает их важность в бизнесе.

Данные позволяют анализировать «путь клиента» — это все впечатления от общения с компанией и брендом. Это не только покупка, но и каждое касание с продуктом, представителями компании и ее рекламой. Персонализация в «пути клиента» — это настройка каждого контакта с брендом под нужды конкретного покупателя. Цель этого процесса — сделать так, чтобы каждый человек чувствовал, что взаимодействует с компанией «один на один». Отношение к бренду улучшается, клиент становится более лояльным.

Персонализация может в 5-8 раз улучшить эффективность маркетинга и поднять продажи на 10% или выше, свидетельствуют данные исследования Epsilon 2023 года. Accenture утверждает: 91% людей чаще покупают у тех, кто предлагает то, что им нужно. Это подтверждает важность персонализации.

Как большие данные помогают создавать стратегию

  • Понимание поведения клиентов. Большие данные помогают компаниям анализировать действия покупателей на разных этапах общения с ними. Это дает понимание их вкусов, покупок и поведения, что позволяет создавать индивидуальный опыт для каждого.
  • Персонализация маркетинга. Благодаря анализу данных можно разделять клиентов на группы по интересам, возрасту и другим параметрам. Это позволяет делать рекламу более точной: например, отправлять письма с интересными предложениями или показывать релевантную рекламу только части клиентов.
  • Качественное обслуживание. Клиенты получают интересующую их информацию и предложения, ориентированные специально на них. Компании могут улучшать сервис, зная предыдущий опыт и желания клиента.

Примерами компаний, успешно использующих большие данные для персонализации клиентского опыта, являются Amazon с рекомендациями товаров и Netflix с ее высокоточными предложениями фильмов и сериалов.

Этика больших данных и персонализации

Большие данные открывают перед компаниями перспективы персонализации, но вместе с этим приходят и вызовы. С увеличением объема собираемой информации растут опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. В 2023 году, согласно отчету Pew Research Center, 79% потребителей были обеспокоены использованием своих данных компаниями. Важно, чтобы бизнес обеспечивал этичный подход к большим данным, объясняя клиентам, почему важно их согласие на обработку данных и гарантируя прозрачность.

Есть и другие проблемы. Может возникнуть предвзятость алгоритмов, что приводит к риску дискриминации. Кроме того, хотя целью является персонализация, слишком активное вмешательство может быть воспринято как вторжение в личную жизнь. По данным исследования Deloitte 2022 года, 47% потребителей чувствуют, что некоторые методы персонализации больше напоминают навязчивость.

Будущее персонализации клиентского пути

Большие данные становятся ключом к персонализации клиентского опыта, и в этой области проявляются новые тенденции. В первую очередь, интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения с большими данными делает процесс персонализации еще более эффективным. Современные алгоритмы быстро обрабатывают информацию, предоставляя персонализированный опыт в реальном времени.

Купить рекламу Отключить

Другой заметной тенденцией стало использование предиктивной аналитики. На основе больших данных компании получают возможность прогнозировать будущие действия клиентов и предлагать им актуальные услуги. Также растет важность омниканальной или всесторонней персонализации, чтобы обеспечить клиентам бесперебойное и индивидуализированное обслуживание и лично, и по телефону, и через интернет.

Эффективная реклама на основе больших данных

Сегодня ключ к успешной рекламной кампании — правильное таргетирование. Используя данные от «Ростелекома», Wink, ВТБ и других партнеров, рекламодатели могут формировать точные аудиторные сегменты для медиапланирования на ТВ и в онлайн-пространстве. Подробные uplift- и sales-lift-отчеты с верификацией дадут понимание эффективности каждой рекламной активности — в среднем он может составлять до 10%.

Цель такого подхода — показать рекламу детского питания тем, кто имеет склонность к покупке детских товаров, или баннер со спорттоварами любителям спорта. В итоге реклама действительно интересует зрителя, увеличивая отклик и эффективность рекламных бюджетов

Анатолий Новожилов, руководитель по развитию рекламных сервисов Platforma

Телеканал «Удар», специализирующийся на единоборствах, столкнулся с конкуренцией за телезрителя сразу после запуска в 2022 году. Для привлечения новой аудитории ему нужно было объединить интернет и телевидение для рекламной кампании. Здесь на помощь пришла Platforma. Совместив данные о телесмотрении с информацией от операторов связи, банков и других партнеров, Platforma отслеживала путь пользователя от контакта с рекламой до его реакции — в браузере, приложении или на ТВ. Кроме того, реклама транслировалась, когда пользователь находился дома, что повышало вероятность просмотра именно телеканала «Удар».

«Умное» таргетирование помогло и онлайн-кинотеатру Wink привлечь новых пользователей после ухода зарубежных видеосервисов из России. Platforma использовала большие данные для точного сегментирования аудитории. Таргетирование было нацелено на пользователей, часто оплачивающих подписки на кинотеатры. Рекламная кампания длилась два месяца и предлагала скидку на просмотр в Wink.

Результаты были впечатляющими: конверсия до 2%, увеличение базы подписчиков на 1,6% за месяц. Эффективность кампании видна и сейчас: многие становятся подписчиками Wink, используя промокоды. Затраты на рекламу окупились за четыре месяца, принеся в три раза больше дохода.

В современном мире большие данные играют ключевую роль в персонализации взаимодействия с клиентами. Они дают понимание поведения покупателей, помогая компаниям предоставлять индивидуальные сервисы и повышать лояльность. Но важно также учитывать этические аспекты, включая вопросы конфиденциальности. При правильном и ответственном подходе большие данные становятся мощным инструментом для укрепления доверия и улучшения обслуживания клиентов.

Источник: vc.ru

Leave A Reply

Your email address will not be published.