Данные о намерениях клиентов (покупателей) — востребованный и эффективный инструмент, с помощью которого представители бизнеса определяют склонность человека к сделке. Для организации важно понимать, находится ли посетитель в поиске решения проблемы, и если да, то какая услуга или товар его заинтересуют. Для анализа намерений сегодня изучается путь покупателя через воронки продаж, маркетинговые предложения, службу поддержки. Учитывается поведение во всех точках взаимодействия, а не только в момент совершения покупки.
Зачем измерять намерения клиентов?
По данным аналитических агентств, ~70% руководителей инвестируют в решения, способные в автоматическом формате определить и измерить намерения клиентов. Проведенные исследования показали, что более 71% покупателей предпочитают индивидуальный подход в обслуживании. В этом случае повышается шанс удержать посетителя, подтолкнуть к оформлению заказа.
Итак, измерение намерений - это:
Улучшение клиентского опыта. По поведению людей можно определить потребности и предпочтения. Например, если пользователь неоднократно проявлял интерес к определенному предложению, то оно важно для него. Стоит учитывать подобные сигналы и увеличить число выгодных сделок.
Персонализация и повышение продаж. Зная потребности человека, проще сформировать для него персонализированное сообщение. Такой подход тоже стимулирует продажи.
Снижение трения в использовании продуктов. При анализе часто выявляются области, где предлагаемые товары или услуги нуждаются в улучшении. Это отличный инструмент для совершенствования бизнеса.
Важно понимать, что измерение намерений — процесс, требующий немалых усилий. Для анализа поведения учитывается ряд факторов, начиная с откликов на веб-сайте и заканчивая консультациями с торговыми представителями. Искусственный интеллект — помощник, который помогает повысить точность расчетов.
Роль генеративного ИИ в анализе намерений
Генеративный AI работает с разными типами данных:
Анализ неконверсируемых данных. Поведение людей определяется на основе страниц, которые они открывают, и на базе опций, которыми они пользуются чаще.
Анализ конверсируемых данных. Для этого AI использует такие источники информации, как диалоги с чат-ботами, звонки специалистам по продажам, обращения в службу поддержки.
Уже несколько лет компании интегрируют специальное ПО для изучения поведения пользователей. Анализируя большие данные, AI позволяет:
повысить эффективность клиентского взаимодействия и выявить покупателей с высоким уровнем намерения на совершение сделки;
использовать модели поведения для выявления мотивированных посетителей;
определить факторы, требующие усовершенствования.
Методы анализа данных с использованием ИИ
Для понимания поведения людей с помощью генеративного ИИ применяется несколько методов:
Извлечение и анализ данных о поведении человека. Анализ поведения — стандартная опция машинного обучения, которая внедрена в генеративные приложения ИИ. Во время общения технология определяет, огорчен, доволен или разочарован пользователь предлагаемой услугой. Анализ прошлых разговоров и понимание поведения помогают предвидеть потребности людей.
Определение точек трения и возможностей для улучшения. Продолжительность общения и время решения проблемы помогут определить «узкие» участки актуальной услуги (товара). Выявляя подобные факторы, руководители могут оперативно устранить недочеты в продуктах или в работе службы поддержки.
Измерение намерений — неотъемлемая часть стратегических действий, ориентированных на понимание потребностей пользователей и повышение уровня продаж.
Практическое применение генеративного ИИ
При наличии достаточного количества данных о намерениях посетителей, можно приступать к активным действиям, которые превратят потенциальных клиентов в покупателей. Это реализуется с помощью генеративного ИИ, который способен:
Персонализировать маркетинговые сообщения. AI собирает персональные данные, охватывая всю воронку продаж. Определив намерения, он способен подготовить индивидуальные сообщения и адаптировать электронные письма под конкретные запросы.
Создавать новый контент под потребности клиентов. Определив «узкие» места в работе службы поддержки, AI может составить новый контент, который устранит существующие проблемы.
Сформировать персонализированные маркетинговые пути. ИИ может создавать персонализированные сообщения, соответствующие запросам конкретных посетителей. Используя информацию о том, как потенциальный покупатель относится к определенным товарам или услугам, AI может подготовить персонализированные рекомендации, которые подтолкнут к совершению покупки.
Используя данные о намерениях клиентов, ИИ способен сократить издержки, повысить объемы продаж, обеспечить персонализацию предложений и рекомендаций.
Заключение
За последние пару лет процесс взаимодействия бизнеса с клиентами изменился. В связи с тем, что пользователи рассчитывают на активную поддержку и персонализированные предложения, для улучшения качества обслуживания надо четко понимать намерения посетителей.
Изменился за последнее время и подход к измерению намерений. Теперь он охватывает весь путь посетителя и нуждается в масштабном анализе данных. Эффективно справиться с задачами невозможно без применения генеративного ИИ, который способен быстро и точно анализировать переговоры с потенциальными покупателями, а также изучать их действия и клики на веб-сайтах, в приложениях. ИИ способствует повышению качества обслуживания, генерирует правильный контент и управляет персонализацией. Благодаря этому, повышаются объемы продаж, обеспечивается рентабельность инвестиций в бизнес.
RU▼
