В наши дни примерно 2,5 квинтиллиона байт данных генерируются клиентами по всему миру каждый день. Клиент генерирует данные почти каждый день. Клиент генерирует данные, даже когда спит всю ночь, чтобы отслеживать режим сна!
С созданием большого количества данных клиентами предприятия начали использовать их для принятия решений на основе данных для своей организации. Компании сместили акцент с ориентации на продукт на клиентоориентированность. В прошлом рост бренда в основном зависел от рекламы. Но с развитием технологий для сбора и обработки этого огромного объема данных стало важно понять вашего клиента, чтобы продвигать свои продукты, понять, что клиенты думают о продукте, понять поведение пользователей или улучшить качество обслуживания клиентов. Этот процесс сбора и анализа данных о клиентах для понимания клиентов называется клиентской аналитикой.
Машинное обучение — один из ключевых инструментов, используемых в клиентской аналитике, и в этой статье мы увидим 5 приложений:
- Сегментация клиентов
- Анализ настроений
- Прогноз оттока клиентов
- Система рекомендаций
- Обслуживание клиентов
1. Сегментация клиентов
Каждый клиент уникален по своим характеристикам и поведению. Но есть и определенные сходства, которые можно выявить в обширных данных. Существуют различные факторы, такие как демографические, географические, поведенческие, основанные на потребностях и ценностях, и это лишь некоторые из них, которые помогут нам сегментировать клиентов. Эти сегменты помогают понять конкретные модели поведения клиентов, которые, в свою очередь, помогают нам понять, что ищут различные сегменты клиентов, проводить целевые кампании, а также улучшать взаимодействие с клиентами.
Но как мы сегментируем клиентов, когда у нас есть миллионы строк данных? Мы используем стратегии машинного обучения! Алгоритмы кластеризации, такие как K-Means, помогают идентифицировать похожие группы в данных. Затем мы можем понять различные группы, чтобы отправлять целевую рекламу, рекламные акции или рекомендации.
2. Анализ настроений
После нескольких месяцев планирования, проектирования и создания вы официально представили свой продукт. Но как узнать, что ваши клиенты говорят о вашем продукте? Один из способов понять это — анализ настроений клиентов. Собирая отзывы клиентов на торговых площадках, веб-сайтах, звонки в службу поддержки или опросы клиентов, мы получаем большой объем текстовых данных. Мы можем использовать обработку естественного языка, чтобы определить, о каких аспектах продукта говорит клиент и является ли мнение положительным, нейтральным или отрицательным.
Голос клиента очень важен, так как понимание вашего клиента таким образом помогает настроить продукт или услугу, понять, что делает вашего клиента счастливым, или улучшить восприятие бренда среди конкурентов.
3. Прогноз оттока клиентов
Привлечение нового клиента в 5 раз дороже, чем удержание существующего клиента. Следовательно, основная цель прогнозирования оттока клиентов — помочь удержать клиентов, что, в свою очередь, помогает увеличить доход компании. Данные об оттоке клиента собираются либо в результате бездействия клиента в течение определенного периода времени, либо в результате отмены продукта или услуги.
Следовательно, мы можем использовать методы бинарной классификации, такие как логистическая регрессия, чтобы предсказать, уйдет ли клиент или нет. Если кажется, что клиент может уйти, мы можем дополнительно изучить клиента, чтобы увидеть, к какому сегменту он принадлежит, и принять соответствующие меры для удержания клиента.
4. Система рекомендаций
Когда мы идем в магазин и нам помогает продавец, мы не только получаем то, что ищем, но и продавец пытается продавать свои товары. Это похоже на то, что делает система рекомендаций, когда клиент совершает покупки в Интернете. Преимущества рекомендательных систем направлены на повышение персонализации, доходов и удовлетворенности клиентов. Это не только помогает клиенту открыть для себя новые продукты, но и помогает компании увеличить свой доход.
Некоторые методы реализации такой системы заключаются в создании систем совместной фильтрации, фильтрации на основе контента и гибридных систем рекомендаций с использованием данных о покупках и поведении клиентов и выявления сходства с покупками других клиентов.
5. Обслуживание клиентов
Время клиента чрезвычайно ценно. На протяжении пути клиента с организацией, продуктом или услугой будет несколько моментов, когда клиент нуждается в поддержке. Мы можем собирать сведения о типах обращений в службу поддержки, взаимодействиях с чат-ботами, количестве посещений клиентом страницы поддержки или посещении магазина для получения офлайн-поддержки. Это поможет проанализировать, где клиенту больше всего нужна поддержка.
Мы можем использовать методы регрессии для выявления закономерностей в этих факторах, чтобы предсказать, когда может возникнуть проблема или как уменьшить количество жалоб клиента. Это улучшит качество обслуживания клиентов, а также уменьшит отток клиентов.
Упомянутые выше 5 приложений — это лишь обзор нескольких способов применения машинного обучения к данным клиентов. Существует множество приложений и альтернатив машинному обучению для каждого из упомянутых выше приложений, но это некоторые из распространенных приложений, используемых предприятиями в различных областях для принятия ориентированных на данные решений, ориентированных на клиентов, для повышения качества обслуживания клиентов и увеличения доходов.
