Предвидение потребностей клиентов с помощью данных и искусственного интеллекта

Люди присоединяются к брендам, которые понимают потребности своих клиентов, узнают их и связываются с ними на человеческом уровне.

В сегодняшней среде COVID-19 ожидания клиентов развиваются ускоренными темпами, что заставляет бренды создавать и поддерживать доверительные отношения.

Сейчас более чем когда-либо бренды должны быть уверены, что они достигают своих клиентов нужным контентом по нужным каналам в моменты, которые имеют значение на индивидуальном уровне.

Это очень важно для стимулирования и сохранения лояльности клиентов, и исследования Deloitte показывают, что это может напрямую повлиять на бизнес. Результаты показали, что тридцать девять процентов опрошенных сменили бренд после неудачного опыта, а 62 процента считают, что поддерживают отношения со своими любимыми брендами.

Такое подключение может показаться нелегким делом, но искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение могут помочь сделать это возможным. Эти технологии помогают брендам лучше предугадывать потребности клиентов и достигать их в нужные моменты с помощью маркетинга в реальном времени.

Ниже приведены шаги, которым могут следовать директора по маркетингу и маркетологи, чтобы обеспечить соответствующий клиентский опыт:

Составьте достижимый план

Потребности клиентов могут измениться в мгновение ока, что повлияет на их путь к покупке. Чтобы предлагать ценность, бренды должны быть достаточно гибкими, чтобы взаимодействовать с клиентами и предоставлять им более персонализированный опыт, основанный на их потребностях в реальном времени.

Для этого маркетологи должны сначала определить свои амбиции и разработать стратегию с согласованием приоритетов для бизнеса и клиента. Например, цель может включать дополнительные продажи или повышение лояльности - список можно продолжать.

Вместо того, чтобы пытаться достичь всего сразу, рекомендуется установить конкретные варианты использования и дорожные карты для их достижения. Кроме того, используйте искусственный интеллект и машинное обучение для выполнения гибкого таргетинга и динамического творчества в соответствии с текущими потребностями.

Важно понимать, что, поскольку потребности клиентов, источники данных и внешняя среда постоянно меняются, выполнение программы и результаты тоже могут измениться. Директора по маркетингу и маркетологи должны придерживаться дисциплины «тестировать и настраивать» и быть готовыми к повторяющемуся процессу.

Компонент людей также является ключевым. Наличие нужного таланта, заинтересованных сторон и операционной модели имеет решающее значение для успеха маркетинга в реальном времени.

Используйте данные и технологии

Бренды должны будут идентифицировать конкретные данные и идеи, необходимые для поддержки их вариантов использования, поскольку каждый вариант использования уникален. Им следует учитывать следующее:

Данные

У брендов есть много данных в их собственных стенах, но для удовлетворения и прогнозирования потребностей клиентов в нужные моменты им нужны внешние данные, чтобы обеспечить полное представление о своих клиентах и ​​заполнить пробелы. Это могут быть данные об окружающей среде, такие как информация о местоположении и сезоне, данные о тенденциях или контекстные данные.

Например, внешние данные социальных сетей могут рассказать маркетологам, на что реагирует группа клиентов, и какой тип контента они хотят видеть на платформе. Кроме того, с учетом изменения правил в отношении данных и прекращения использования сторонних файлов cookie брендам необходимо опираться на собственные данные.

Технологический фундамент

Платформа данных о клиентах важна, поскольку помогает создать единое представление о клиенте, которое можно использовать для нужд маркетолога. Он объединяет внутренние данные компании из всех собственных, оплачиваемых, заработанных источников вместе с внешними данными.

Имея правильные данные и лучшее понимание индивидуальных клиентов, маркетологи смогут сделать важный фундаментальный шаг, который поможет создать ключевой персонализированный опыт.

Решение

Искусственный интеллект и машинное обучение имеют жизненно важное значение для брендов, позволяющих лучше предвидеть потребности клиентов, а также увеличивать скорость выхода на рынок. При использовании сложных наборов данных машинное обучение помогает в интеллектуальном моделировании аудитории, а ИИ помогает обновлять стратегию таргетинга на основе аналитических данных в реальном времени.

Благодаря способности анализировать больше информации и получать более глубокое понимание, маркетологи получают возможность принимать информированные и быстрые решения для удовлетворения меняющихся потребностей своих клиентов в различных каналах, обмене сообщениями и опыте.

Например, при внедрении на практике для банка ИИ может идентифицировать отдельных клиентов, которые в настоящее время находятся на рынке дома, используя набор сигналов данных, выходящих за рамки стандартных демографических данных, и нацеливать людей с соответствующим предложением по ипотеке в наиболее оптимальных условиях. канал и момент.

Возможность организовать персонализированное сообщение углубляет связь и доверие между брендом и клиентами.

Превратите процесс в практику

Хотя эти действия могут поддерживать определенный вариант использования или сценарий, брендам сложно сделать это в масштабе и в режиме реального времени. Одно из основных препятствий, с которыми сталкиваются многие компании, заключается в том, что клиентский опыт часто рассматривается как функция маркетинга или рассматривается изолированно.

Клиентский опыт должен быть истинной дисциплиной с эмоционально-интеллектуальными способностями, встроенными в каждую область деятельности компании. Ключевое сотрудничество должно быть между CMO и CIO.

Таким образом, ожидания клиентов и человеческое понимание, полученные с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, могут использоваться для влияния на стратегию и действия брендов в режиме реального времени, что в конечном итоге приводит к достижению бизнес-результатов.

Хотя ИИ может принести пользу клиентам, он также может помочь директорам по маркетингу и маркетологам в случаях использования, не связанных с CX. Например, ИИ может помочь оптимизировать рентабельность инвестиций в маркетинг, повысить эффективность маркетинга и привлечь новых клиентов.

Например, в контакт-центре ИИ может работать вместе с агентами по обслуживанию клиентов, сообщая вызывающему абоненту оптимальный обмен сообщениями. Хотя CX может и не быть основной целью, персонализированный клиентский опыт, безусловно, может помочь в достижении целей варианта использования.

Маркетологи должны доверять своим данным и доверить ИИ делать больше работы за счет правильной разработки и развертывания алгоритмов. Люди по-прежнему участвуют, но, поскольку больше решений принимается автономно и в режиме реального времени, они могут сосредоточиться на других стратегических решениях и творческих усилиях для клиента.

Сосредоточивая внимание на потребностях клиентов и предоставляя им персонализированный опыт, бренды могут создавать устойчивые эмоциональные связи, ведущие к лояльности.

Кейт Эриксон - управляющий директор Deloitte Consulting LLP и Hux by Deloitte Digital.