Wiele firm z sukcesem wdrożyło już w działach marketingowych inteligentne rozwiązania, wykorzystujące dane i ich zaawansowaną analitykę. Zastosowanie rozwiązań data science zwiększa efektywność działań, redukuje koszty, optymalizuje budżety i poprawia ROI. Chcąc pozostać konkurencyjnymi, pozostałe firmy muszą jak najszybciej nadrabiać dystans do liderów. Od czego zacząć? W jaki sposób efektywnie wykorzystać dane dostępne w organizacji? Poznaj sprawdzone podejście ekspertów Data Science Logic.
Segmentacja klientów
Tradycyjne podejście do segmentacji jest ograniczone, co do liczby zmiennych, jakie można wziąć pod uwagę. Na przykład typowy RFM (od ang. recency, frequency, monetary value) bierze pod uwagę tylko trzy zmienne. Metody uczenia maszynowego mogą dokonać segmentacji konsumentów w oparciu o praktycznie nieograniczoną liczbę wymiarów. Uwzględniają nie tylko dane demograficzne, ale także dane behawioralne związane zarówno z zachowaniami zakupowymi, jak i interakcjami konsumenta w różnych punktach styku (np. www, mailingi, aplikacja). W wyniku segmentacji powstają „persony” – typowi reprezentanci segmentu, których charakterystyki pozwalają na zróżnicowanie podejścia i zaplanowanie dla nich optymalnych działań.
Predykcja wartości klienta
Modele uczenia maszynowego mogą z dużą dokładnością przewidywać wartość klienta w całym jego cyklu życia. Jest to możliwe już od momentu pojawienia się pierwszych (nawet szczątkowych) danych na temat relacji konsumenta z firmą. Oczywiście im więcej danych tym dokładniejsza predykcja. Już jednak wstępna predykcja pozwala na podjęcie decyzji, ile opłaca się inwestować w relację z danym klientem. Można dzięki temu skupić uwagę i budżet na najbardziej opłacalnych klientach.
Działania anty-churnowe
Uczenie maszynowe pozwala na precyzyjne wskazanie klientów zagrożonych odejściem. Pozwala to na identyfikację i priorytytetyzację klientów, wobec których trzeba podjąć działania. W połączeniu z modelami predykcyjnymi wartości klienta możliwe jest podjęcie optymalnej decyzji, ile warto zainwestować w utrzymanie danego klienta (np. w postaci rabatu). Przy wykorzystaniu modeli komunikacji bezpośredniej można znaleźć optymalny moment, kanał i treść komunikatu antychurnowego. Model może też wskazać wystarczająco dobrą dla danego klienta ofertę. Przykładowo, jeśli klient zdecydowałby się zostać po otrzymaniu rabatu 5%, to nie ma potrzeby oferowania mu rabatu 15%. Model predykcyjny może więc przyczynić się do istotnych oszczędności budżetu.
Planowanie komunikacji bezpośredniej
Modelowanie predykcyjne w istotny sposób wspiera proces przygotowywania i planowania komunikacji marketingowej – nie tylko antychurnowej. Na podstawie danych o interakcjach konsumentów z firmą, możliwa jest predykcja pozytywnej reakcji danego klienta na określony kontent, ofertę, moment i kanał wysyłki. Pozwala to na optymalizację budżetu – np. wybór tańszego kanału, jeśli spodziewany efekt będzie zbliżony, czy poprawę doświadczenia konsumenta – mniej spamu, bardziej dopasowana treść, najbardziej dogodny kanał komunikacji.
Analiza i rekomendacje kontentu
Zaawansowane modele predykcyjne oparte o tzw. uczenie maszynowe głębokie (ang. deep learning) są w stanie przetwarzać nie tylko dane liczbowe, ale także obraz, tekst, dźwięk czy wideo. Pozwala to na przewidywanie efektu, jaki wywoła u konkretnego klienta kontent wysyłany w komunikacji. Dzięki temu można dobrać odpowiednią treść i tytuł maila, optymalny layout oraz grafikę.
Analiza inkrementalnego efektu promocji
Promocje i obniżki cen stanowią istotną pozycję budżetu. Nic więc dziwnego, że pojawiają się pytania o ich efektywność i wpływ na sprzedaż. Prosta analiza często nie jest wystarczająca. Obniżenie ceny produktu prawie zawsze podwyższa jego sprzedaż. Obserwując tylko dynamikę sprzedaży w okresie promocji, można dojść do wniosku, że zadziałała ona korzystnie. Tymczasem trzeba znaleźć odpowiedź na pytanie, ile wyniosłaby sprzedaż, gdyby nie było tej promocji. Dopiero porównanie tych dwóch wartości (rzeczywistej sprzedaży i hipotetycznej sprzedaży bez promocji) pozwala na ocenę efektu promocji. Zaawansowane modele data science są w stanie z dużą dokładnością estymować bazową sprzedaż, biorąc pod uwagę także takie czynniki jak sezonowość, kanibalizacja, zmienność pogody, efekty kalendarzowe.
Przedstawione przykłady to tylko niektóre z problemów, jakie już dziś rozwiązywane są przy pomocy data science, a wykorzystanie pełnego potencjału danych może znacząco wpłynąć na pozycję firmy na rynku.
