Мікросегментація в розрізі розширеної аналітики: як зрозуміти та передбачити дії клієнта за допомогою даних

Традиційна сегментація базується насамперед на демографічних критеріях — таких як вік, стать та географічне розташування клієнта. Цей підхід хоча і надає загальне уявлення про різні сегменти клієнтської бази, але не є настільки деталізованим, щоб охопити різноманітну та динамічну природу поведінки споживачів. Але правила гри прямо зараз змінює мікросегментація на основі штучного інтелекту (ШІ). 

Сьогодні ШІ дозволяють створювати поведінково-орієнтовані мікросегменти, використовуючи великі набори даних, виявляти моделі та тенденції, невидимі людському оку. Це відкриває можливості для аналізу поведінки споживачів на безпрецедентному рівні деталізації — зокрема, його звичок під час здійснення покупок, активності в інтернеті та залученості у соціальних мережах.

Можна сміливо стверджувати, що ШІ вдалося подолати обмеження традиційної сегментації. Глибше розуміння цільової аудиторії дозволяє створювати високо персоналізовані маркетингові стратегії, що резонують на індивідуальному рівні, а також значно підвищувати залученість та показники конверсії. Зміщення до поведінково-орієнтованої мікросегментації є більш адаптивним, реактивним підходом до аналізу ринку та краще відповідає поведінці клієнтів, яка часто змінюється. 

Різниця між мікросегментацією та традиційною сегментацією

Як згадувалося вище, традиційна сегментація розподіляє клієнтську базу на широкі категорії на основі демографічних атрибутів: вік, стать та місцезнаходження. Наприклад, компанія орієнтується на жінок віком 30-40 років, які живуть у містах. Це типовий підхід, але він не враховує особливості поведінки та призводить до узагальнення маркетингових стратегій.

Мікросегментація дозволяє зануритися значно глибше: вона розподіляє базу клієнтів на специфічні групи, комбінуючи демографічні, поведінкові та психографічні фактори. В такому випадку цільовою аудиторією тієї самої компанії можуть стати жительки міст 30-40 років, які свідомо ставляться до екології, віддають перевагу органічним продуктам і цікавляться контентом про фітнес в інтернеті. Цей підхід передбачає використання аналітики даних для максимально точного налаштування маркетингових кампаній, забезпечуючи високу релевантність та персоналізацію повідомлень.

Практичний приклад мікросегментації в дії можна побачити в онлайн-ритейлі. Електронна торговельна платформа може використовувати історію переглядів, моделі покупок та залученість через маркетингові електронні листи для ідентифікації мікросегмента клієнтів, зацікавлених у продуктах для сталого способу життя. Потім платформа може адаптувати свою електронну маркетингову кампанію, пропонуючи цим клієнтам ексклюзивні знижки на нові екологічно чисті продукти. Це призведе до зростання показників залученості та конверсії у порівнянні з традиційним підходом до створення електронних листів.

Короткий екскурс в типи розширеної аналітики

Розширена аналітика охоплює широкий спектр технік, які перетворюють сиру інформацію в дієві інсайти. Компанії, на кшталт Be:inf використовують саме розширену аналітику, щоб розкривати ці інсайти для бізнесів, допомагати знаходити та впроваджувати стратегії, які сприяють зростанню та ефективності. 

Розглянемо, якою може бути розширена аналітика. 

Описова аналітика: погляд в історію

Описова аналітика відповідає на питання "Що сталося?", аналізуючи тільки історичні дані. Для цього збирають інформацію з різних джерел та формують на її основі зрозумілі звіти, що включають такі метрики як загальні продажі, трафік вебсайту, демографічну інформацію. Наприклад, роздрібний бізнес може використовувати описову аналітику, щоб зрозуміти пікові періоди покупок протягом минулого року та отримати чітке уявлення про обсяги продажів у той період.

Діагностична аналітика: чому це сталося

Діагностична аналітика виходить за межі аналізу історичних подій та заглиблюється у причини їх настання. Для цього використовують складніші техніки оброблення даних на кшталт дата-майнингу та пошуку кореляцій задля вивчення факторів, що призводять до певних результатів. Наприклад, якщо описова аналітика показує зниження продажів у певному кварталі, діагностична аналітика може виявити, що це сталося через несподівану акцію конкурента або збій в роботі вебсайту.

Прогностична аналітика: що станеться у майбутньому

Прогностична аналітика використовує історичні дані для прогнозування майбутніх подій, значною мірою покладаючись на статистичні моделі та алгоритми машинного навчання. Вона виходить за рамки розуміння минулих поведінок, прогнозуючи майбутні, зокрема відтік клієнтів або потенційний успіх нового продукту. Наприклад, компанія у сфері фінансових послуг може використовувати прогностичну аналітику для виявлення клієнтів, які ризикують не виконати платіжні зобов'язання за позиками, та вчасно втрутитися в цю ситуацію.

Приписова аналітика: що потрібно зробити у майбутньому

Найскладніша серед чотирьох, приписова аналітика не тільки прогнозує тенденції, але й рекомендує, як саме їх використати. Цей тип аналітики залучає штучний інтелект та складні алгоритми для симуляції різних сценаріїв та результатів. Наприклад, приписова аналітика може допомогти логістичній компанії оптимізувати маршрути не лише на основі очікуваного трафіку, але й запропонувати найкращі маршрути в реальному часі для мінімізації тривалості доставлення товару та споживання палива.

Як пов’язані аналітика на основі ШІ та мікросегментація

Інтеграція аналітики на основі штучного інтелекту з мікросегментацією дозволяє досягати такого рівня точності та персоналізації у маркетингових стратегіях, який раніше був неможливим. Завдяки цим інструментам компанія може не лише оптимізувати процес створення мікросегментів, але й отримувати інформацію в режимі реального часу, адже дані будуть відображати динамічні зміни у поведінці та вподобаннях споживачів.

Аналітика на основі ШІ в тандемі з мікросегментацією значно розширює знання про клієнта компанії. За допомогою алгоритмів машинного навчання ШІ аналізує величезні набори даних, знаходить моделі та поведінкові фактори, які визначають мікросегменти. Цей процес виходить за рамки традиційних методів сегментації та дозволяє виділяти мікросегменти на основі складних поведінкових патернів, історії покупок та навіть прогнозованих майбутніх дій споживачів.

Синергія типів розширеної аналітики

Описова, діагностична, прогностична та приписова аналітика доповнюють одна одну та разом відіграють важливу роль у вдосконаленні стратегій мікросегментації.

- Описова аналітика закладає основу, надаючи всеосяжний огляд історичних взаємодій з клієнтами.

- Діагностична аналітика поглиблює розуміння, пояснюючи причини поведінки та дозволяє зрозуміти мотивацію різних мікросегментів клієнтів.

- Прогностична аналітика підіймає мікросегментацію на новий рівень, прогнозуючи майбутню поведінку у різних мікросегментах, дозволяючи розробляти та втілювати проактивні стратегії залучення.

- Приписова аналітика закриває цикл — рекомендує, як саме потрібно діяти, щоб ефективно залучати клієнтів з кожного мікросегмента, максимізуючи таким чином маркетинговий вплив.

Компанії різних галузей використовують аналітику на основі ШІ для мікросегментації, досягаючи видатних успіхів у маркетингу:

- Ритейлери в e-commerce визначають клієнтів, що зацікавлені в майбутніх лінійках продуктів, та надсилають їм персоналізовані пропозиції, щоб отримати нові замовлення.

- Фінтех-компанії застосовують приписову аналітику для розроблення персоналізованих фінансових продуктів для різних мікросегментів на основі передбачуваних життєвих подій. Наприклад, пропонують спеціальні пакети страхування для новоспечених молодят або нових власників житла.

- Заклади охорони здоров'я використовують діагностичну та прогностичну аналітику для створення мікросегментів пацієнтів на основі факторів ризику, пропонуючи персоналізовані програми здоров'я, які покращують результати лікування та залученість пацієнтів.

Використовуючи потужність аналітики на основі ШІ, бізнес може розкрити повний потенціал мікросегментації, трансформуючи спосіб, до яких він вдається задля кращого розуміння, залучення та задовільнення своїх клієнтів. Цей підхід не тільки підвищує залученість клієнтів, але й сприяє маркетинговому успіху за допомогою цільових, заснованих на даних стратегій, які резонують зі споживачами на персональному рівні.