Hiperpersonalizacja doświadczeń klienta z wykorzystaniem danych

Presja na wyniki finansowe, krótsze cykle wdrażanych strategii i zwiększone oczekiwania klientów wymagają wprowadzania rozwiązań opartych o najnowsze technologie w celu usprawnienia procesu zakupowego i poprawy ogólnych doświadczeń klienta. Sztuczna Inteligencja wspierana przez analitykę danych jest coraz częściej wykorzystywana przez firmy jako jedno z kluczowych działań, adresujące wyzwanie konkurencyjności. A zatem, czy wdrażanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję prowadzi do budowania silniejszych relacji konsumentów z marką?

Klienci nie opierają już swojej lojalności tylko na cenie lub produkcie. Zamiast tego pozostają lojalni wobec firm ze względu na doświadczenie, które otrzymują. Sztuczna inteligencja i machine learning zmieniają sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z klientami. Z ich pomocą możemy personalizować usługi oraz rekomendacje produktów poprzez przetwarzanie wcześniejszych zakupów, interakcji z komunikatem, preferencji klienta i łączenia ich z szeregiem innych zgromadzonych danych, a także z analizą osób, które wybierały podobne wzorce.

Klient, który przestaje być anonimowy, jest wart dla sprzedawcy nawet 18 razy więcej niż przeciętny konsument. Możliwe jest to dzięki wysokiej personalizacji osiągniętej w oparciu o dane kontekstowe i behawioralne. Marketerzy decydują się na wykorzystanie technologii AI w celu budowania autentycznych interakcji z klientami w czasie rzeczywistym.

Mikrosegmentacja i hiperpersonalizacja

Pojęcie segmentacji ulega obecnie transformacji. Biorąc pod uwagę nowe kryteria – w szczególności dane behawioralne – firmy mogą teraz lepiej zrozumieć, jak różni mogą być obecni lub potencjalni klienci, jeśli chodzi o ich zwyczaje konsumpcyjne. AI pozwala na korzystanie z segmentacji behawioralnej na poziomie mikro. Zamiast dzielić potencjalnych klientów na sztywne segmenty, możemy definiować zachowania konsumenckie z uwzględnieniem nawet pozornie niewielkich różnic, w ramach niewielkich grup a nawet jednostek.

W ciągu ostatnich kilku lat firmom udało się zgromadzić ogromne ilości danych o klientach, a to pozwala na wysoce personalizowane podejście, np. poprzez dodawanie coraz to nowszych kryteriów opisujących klienta. Nowe techniki segmentacji koncentrują się na uzupełnianiu podstawowego zestawu danych o złożone elementy, takie jak informacje behawioralne, psychograficzne, dane pochodzące z zewnętrznych źródeł w celu zrozumienia konsumentów i przewidywania, czego chcą, zanim jeszcze zdążą wejść w bezpośrednią interakcję z produktem. Dalsze udoskonalanie prowadzi do personalizacji, gdzie każdy konsument stanowi odrębny segment.

Coraz więcej firm stosuje głęboką personalizację usług –  zaczynając od projektu produktu przez ustalanie cen po kreowanie doświadczeń konsumenckich – co wywołuje wśród konsumentów stały wzrost oczekiwań w tym kontekście. Dzięki zastosowaniom uczenia maszynowego, takim jak eksploracja mediów społecznościowych, analiza nastrojów i zapobieganie rezygnacji klientów, mamy ogromną skuteczność w przetwarzaniu dużych i nieustrukturyzowanych danych w czasie rzeczywistym, generując dokładne prognozy, które pomagają w podejmowaniu decyzji marketingowych.

Hiperpersonalizacja działań marketingowych to zaawansowane dostosowywanie w czasie rzeczywistym oferty, treści i doświadczeń klienta na poziomie indywidualnym. Odzwierciedla to zmianę w marketingu, który wcześniej był skoncentrowany na produkcie, a obecnie stał się skoncentrowany na kliencie. Dzięki mikrosegemntacji i hiperpersonalizacji można w  zautomatyzowany sposób  planować skuteczne działania komunikacyjne. Za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można generować jakościowe rekomendacje w czasie rzeczywistym, które pozwalają na lepszą detekcję trendów w pozyskiwanych danych, rekomendacje pracy z segmentami i mechanikami programu oraz ogólne wsparcie rekomendacyjne w sposobie personalizacji.

Z jednej strony sztuczna inteligencja i automatyzacja wpływają na oszczędność czasu i kosztów firmy, z drugiej zaś oferują większe korzyści dla klienta oparte na polepszaniu jego doświadczeń. Badanie Deloitte Connecting with meaning – Hyper-personalizing the customer experience using data, analytics, and AI (deloitte.com) pokazuje, że dobrze wykonana hiperpersonalizacja może przynieść do 800% zwrotu z inwestycji na wydatki marketingowe. Dodatkowo, może również zwiększyć sprzedaż o co najmniej 10%.

Dzięki hiperpersonalizacji, firmy mogą wysyłać kontekstową komunikację do konkretnych osób we właściwym miejscu i czasie oraz za pośrednictwem właściwego kanału. Hiperpersonalizacja marketingu daje możliwość budowania znaczącego zaangażowania klientów, pogłębiania istniejących relacji i budowania nowych, a także poprawy doświadczenie klienta. Wdrożenie tego typu strategii nie tylko zwiększa satysfakcję klienta. Dodatkowo zwiększa lojalność wobec marki, skłonność do zakupów i ogólną skuteczność marketingu.

Wraz z rosnącą ilością danych i nowych punktów styku konsumentów z markami pojawia się szerokie pole do personalizacji usług. Jednym z narzędzi, które umożliwia efektywne wykorzystanie tego typu danych o klientach są platformy do zarządzania programami lojalnościowymi. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mają decydującą przewagę – pozwalają na działanie w czasie rzeczywistym.

Dane, analityka i sztuczna inteligencja są niezbędnymi narzędziami do opracowania hiperspersonalizowanej strategii, która pozwoli markom wyróżnić się na rynku i zyskać zaufanie klientów. Automatyzacja i optymalizacja w czasie rzeczywistym stają się sposobem działania w marketingu, a metody uczenia maszynowego są najlepszymi rozwiązaniami dostępnymi obecnie, które poza zyskiem dla firmy, polepszają także doświadczenie klienta.

Gotowy do współpracy?

Jeżeli zainteresowała Cię nasza oferta, masz dla nas brief lub chcesz dowiedzieć się w jaki sposób możemy wesprzeć Twój biznes, napisz.
Skontaktuj się

Loyalty economy – jak utrzymać klienta w niestabilnych czasach?

Zwykle około 20% klientów odpowiada za niemal 80% dochodów marki. Dlatego tak ważne jest, aby poznać stałych klientów, ich przyzwyczajenia, preferencje. Wiedząc, co lubią, a czego unikają, możemy zapewnić naszej firmie stabilny wzrost, ponieważ jak się okazuje to firmy zorientowane na klienta rosną nawet o 250% szybciej niż konkurencja. Co więc stoi za ich ogromnym sukcesem, tym bardziej w niestabilnych czasach? 

Nie od dziś wiadomo, że wysoka lojalność konsumentów bezpośrednio wpływa na rentowność i pozycję firmy na rynku. Kluczowe jest organizowanie biznesu wokół potrzeb stałych klientów. Tym bardziej teraz, kiedy niemal wszystkie branże zostały dotknięte przez kryzys spowodowany pandemią. Niestety, chęć zysku, przy jednoczesnym cięciu kosztów, powoduje, że praktykowane są działania, które szkodzą klientom. A w dalszej perspektywie odbijają się na przychodach firmy. Na program lojalnościowy należy patrzeć w perspektywie długoterminowej. Tylko wtedy wykorzystamy jego potencjał i przekonamy się, że jest inwestycją, a nie kosztem. 

Potrzebna jest zmiana

Wobec wszechobecnej pandemii musieliśmy znaleźć nowe sposoby na życie towarzyskie w świecie, w którym dystans społeczny szybko stał się normą. Większość dotychczasowych przyzwyczajeń musiała ulec zmianie, w tym także codzienne zakupy czy wizyty w sklepach i galeriach handlowych. Wiąże się z tym zmiana podejścia do programów lojalnościowych i marketingu. Podczas gdy w marcu ubiegłego roku sklepy stacjonarne zostały zamknięte z dnia na dzień, IKEA potrzebowała znaleźć rozwiązanie na utrzymanie projektowania i sprzedaży kuchni na stałym poziomie.  Jak zaznacza Adam Jankowski Customer Engagement & Loyalty Manager IKEA Polska, udało się to za sprawą szybkiej reakcji i adaptacji najlepszych praktyk konsultantów do formy online w zaledwie 7 dni.

„Rozbudowa możliwości technicznych w zakresie planowania kuchni przez Internet, w połączeniu ze zwiększeniem ilości planerów i przy jednoczesnym obniżeniu ceny usługi planowania kuchni do 1zł spowodowały, że niszowa, do tamtej pory, usługa online, zaczęła cieszyć się ogromnym zainteresowaniem. Liczba realizowanych w ten sposób projektów wzrosła ponad 60 razy względem okresu przed pandemią. Dbając o bezpieczeństwo klientów, wprowadziliśmy także spotkania z konsultantami w sklepie na konkretną godzinę. Rozwiązania z podejściem customer-centric budują zaufanie do marki, które jest szczególnie ważne w niestabilnych czasach” – komentuje Adam Jankowski.

Cyfrowa transformacja w obszarze lojalności

Transformacja cyfrowa, przyspieszona pandemią i zachodząca obecnie na świecie, wymusza na firmach z branż „tradycyjnych” zmiany postaw biznesowych na bardziej zaawansowane technologicznie. Ubiegły rok wpłynął na przyspieszenie cyfryzacji, dzięki czemu pojawiły się ogromne możliwości w kontekście analizy danych. Stale zwiększa się liczba źródeł danych, ilość danych i pojawiają się nowe możliwości ich połączeń. Potencjałem, który firmy muszą dostrzec, jest aktualna baza klientów.

Aby zwiększyć lojalność i rentowność klientów, menedżerowie potrzebują okresowych raportów dotyczących wyników każdej kohorty. Ile kosztowało pozyskanie nowych klientów? Jaki procent klientów pozostaje aktywny? Jak częste są ich zakupy? Ile kosztuje ich obsługa? Jaki jest dochód na klienta? Dzięki dokładnemu raportowaniu pracownicy mogą wyciągać wnioski na przyszłość i uczyć się na własnych błędach lub powielać czynności, które przyniosły zysk. W ten sposób możemy zwiększać aktywację dotychczasowych klientów, regulować koszty obsługi, przewidywać zmiany zachowań, czy pozostawać w kontakcie nawet po zamknięciu procesu zakupowego. Mamy także większe możliwości, aby pozyskiwać nowych klientów oraz dzięki analizie antychurn minimalizować utracone przychody.

Idea odwróconej lojalności

Sposobem na maksymalizowanie wartości bazy klientów jest  idea odwróconej lojalności, która stanowi podstawę wdrażanych przez Loyalty Point rozwiązań. Program lojalnościowy nie jest już jednokierunkowym strumieniem informacji od marki do klientów. Klient i jego opinia stają się tak samo ważne w podejmowaniu decyzji, jak sama marka. Sprzyjając pozytywnym doświadczeniom klienta na każdym etapie jego ścieżki zakupowej, firma buduje zaufanie i zwiększa ogólną satysfakcję. Klienci nie są już zwykłymi konsumentami, nie kupują produktu na własność. Klient to użytkownik, który korzysta z naszej usługi lub produktu. Przy czym ma większą świadomość zmian i zjawisk jakie zachodzą na rynku. Firma musi budować całościowe doświadczenie z marką. Zorientowanie na klienta umożliwia dotarcie do właściwej osoby za pomocą właściwego kanału i właściwego przekazu – we właściwym czasie. Idea odwróconej lojalności pomaga zapewnić długoterminową i cenną wartość dla firmy czyli pozyskiwanie wartościowych klientów i sprawianie, by wracali. 

Jak te zmiany wyglądają w praktyce?

Znamienne jest to, jak na przestrzeni dwóch lat, dzięki wsparciu Loyalty Point, rozwinął się program lojalnościowy sieci sklepów sportowych Decathlon. Posiadanie programu lojalnościowego daje ogromny potencjał, bo w przypadku tak dużej dynamiki zmian w zrachowaniach konsumenckich możemy te zmiany obserwować w czasie rzeczywistym, a ta wiedza może być wykorzystywana na wszelkich szczeblach organizacji:  od marketingu, komunikacji, poprzez sprzedaż, wsparcie codziennej pracy i procesów w sklepach. Wynikiem pracy z danymi z programu lojalnościowego podjęliśmy inicjatywę rozbudowy narzędzia (dashboard), prezentującego szereg analiz o bieżącą migrację klientów i zmianę ich zachowań w okresie lock-down’u, a także poza nim na potrzeby działań marketingu.

Na potrzeby świadomego prowadzenia komunikacji przez osoby odpowiedzialne za koordynację lokalnych działań komunikacyjnych w ramach kategorii sportowej, przygotowaliśmy rekomendacje asortymentu oparte o silnik scoringowy. Rekomendacje z powodzeniem mogą być traktowane jako driver komunikacyjny i sprzedażowy w kolejnych tygodniach. Zbudowaliśmy Persony (segmentację operacyjną) jako narzędzie wspierające pracowników dla lepszego poznania klientów. Zrozumienia z kim w danym okresie się komunikują, jaki jest ich motywator zakupowy i profil konsumpcji. Wszystkie powyższe działania realizujemy w oparciu o dane pochodzące z programu. Dodatkowo rozszerzamy analizę o dane zewnętrzne, takie jak prognozy pogody, interakcje z contentem na www i komunikacją.

Podejście customer-centric – jak je osiągnąć?

Nowy model lojalności nabiera szczególnego znaczenia, patrząc na świat w dobie powszechnego lockdown’u. Firmy powinny maksymalizować działania, dzięki którym stają się bardziej zorientowane na klienta – osiągają wtedy większą zdolność zarówno do utrzymywania klientów, jak i pozyskiwania nowych. Zyskują uznanie, gdy potrafią dostrzec potrzeby klientów, nawet te niewypowiedziane. Osiągnięcie tego zależy od dwóch zestawów możliwości: myślenia projektowego i starannego stosowania najnowocześniejszych technologii. Umiejętność analizy danych oraz sztuczna inteligencja są kluczem do projektowania działania zorientowanego na konsumenta. Przepływ informacji zwrotnych od klientów pomaga w tworzeniu wysoce spersonalizowanych ofert. Wykorzystanie technologii w celu poprawy jakości obsługi klienta może zapewnić między innymi obniżenie kosztów obsługi. Firmy zorientowane na klienta potrafią dostarczać klientom przydatne, istotne treści, nawet po zamknięciu procesu sprzedażowego.  Nasze doświadczenie pokazuje, że kampanie on-line zasilane danymi z CRM to reedukacja kosztów nawet o 40% i podniesienie zainteresowania ofertowanymi produktami nawet o 55%. 

Podsumowanie

W obecnych czasach, gdy konsument dużo rozważniej planuje i zarządza wydatkami, dotarcie do niego ze spersonalizowaną ofertą zyskuje na znaczeniu. Sprostanie temu wyzwaniu wymaga od marketerów odpowiedniej postawy. Chociaż śledzenie decyzji zakupowych konsumentów stało się powszechne, wykorzystanie zebranych informacji w praktyce nie jest jeszcze normą. To wielka strata, ponieważ dzięki zgromadzonym informacjom można zapewnić lepsze doświadczenia związane z marką.

Modele scoringowe napędzane danymi umożliwiają podniesienie aktywności konsumentów średnio nawet o 300%. Odchodzimy od podejścia intuicyjnego czy opartego o ogólne dane statystyczne na rzecz modelu, w którym możemy z ogromną wiarygodnością i precyzją zweryfikować efektywność prowadzonych działań, realnych uzysków, porównywać je ze sobą, działać na masową skalę, ale w wysoce spersonalizowany sposób. Przy pomocy metod machine learning możemy wyodrębnić unikatowe segmenty klientów w oparciu nawet o kilkaset zmiennych. Dzięki temu zyskujemy możliwość redukcji kosztów na reklamę, ponieważ ofertę dopasowujemy do danego segmentu.

Doświadczenie Loyalty Point pokazuje, że organizowanie się wokół wartości dostarczanej klientowi z pewnością jest podejściem zdroworozsądkowym. Ale to nie oznacza jeszcze, że jest to powszechna praktyka dla całego rynku. Z pewnością zrozumienie potencjału drzemiącego w wartości, jaką niosą ze sobą lojalni klienci wymaga dojrzałości organizacji, którą buduje się z czasem. Jako zespół Loyalty Point patrzymy w przyszłość i dostrzegamy kierunki, w których rozwija się branża, abyśmy naszym partnerom mogli zapewnić najlepsze i najnowocześniejsze rozwiązania, które pomogą im zyskać zaufanie i stworzyć silną więź z konsumentami. 

Gotowy do współpracy?

Jeżeli zainteresowała Cię nasza oferta, masz dla nas brief lub chcesz dowiedzieć się w jaki sposób możemy wesprzeć Twój biznes, napisz.
Skontaktuj się
© 2021 Loyalty Point sp. z o.o.