Моделирование отклика на предложение

Моделирование отклика на предложение и управление эффективностью маркетинговых кампаний

Увы, клиенты не приходят сами… Традиционные методы привлечения уже не работают

В текущей кризисной ситуации сохранение текущей клиентской базы и повышение лояльности клиентов является одной из важнейших задач для многих организаций. Проблема заключается в том, что рынок сегодня сжимается, и органический рост клиентской базы происходит все медленнее. При этом, как констатируют маркетологи, традиционные способы привлечения через digital каналы, «ковровые бомбардировки» и коммуникации по широким сегментам становятся очень дороги и не приносят желаемого эффекта. Клиенты становятся все более чувствительны к бесполезным и избыточным сообщениям о новых предложениях, а несколько неудачных коммуникаций даже могут спровоцировать уход клиента к конкурентам.

Клиенты ждут персональных предложений!

Именно поэтому бизнес движется сегодня в сторону наилучшего понимания своего клиента – его предпочтений, намерений, ожиданий. Коммуникация должна строиться на узких сегментах, собранных по строго заданным признакам. Такая коммуникация должна предполагать минимальный финансовый и репутационный риск для организации, а предложение должно быть направлено только тем клиентам , кто действительно заинтересован в покупке и наиболее вероятно на него отреагирует.

Как решить проблему низкого отклика? – Строим 3D профиль клиента и формируем узкие сегменты!

Эффективными для решения обозначенных проблем являются решения, основанные на данных о клиентах, собранных из всех доступных источников информации. При этом для построения единого профиля клиента весьма полезно обогащать собственные данные о клиентах сторонними: из социальных сетей, веб логами и др., задействовать искусственный интеллект для построения узких целенаправленных сегментов.

Решение CleverDATA: моделирование отклика для выявления самых “чувствительных” клиентов

CleverDATA предлагает своим заказчикам услугу по созданию и внедрению индивидуального для каждой компании решения по разработке модели, способной предсказать отклик на предложения и сделать взаимодействие с клиентами максимально эффективным.

Посмотреть описание реализованных проектов.

Заинтересовало решение? Напишите нам на info@cleverdata.ru

Интеллектуальный анализ + прогнозные модели +машинное обучение

В CleverDATA мы используем методику интеллектуального анализа data mining, что позволяет выявлять признаки “чувствительности” клиентов к определенному предложению путем анализа многочисленных исторических данных. В результате по заданным признакам формируются отдельные узкотаргетированные сегменты для более эффективной коммуникации и высокого уровня отклика. Модель может быть настроена на работу с предложением по конкретному каналу продвижения, продукту или услуге, а также использована для взаимодействия с новой, неизвестной ранее клиентской базой (принцип look alike). Для создания решения CleverDATA задействует команду штатных математиков-экспертов, обладающих значительной компетенцией в области интеллектуального анализа.

Уникальность решения CleverDATA: данные о клиентах из разных источников

Для создания модели в CleverDATA не ограничиваются анализом только исторических данных о клиентах и их реакции на направленные ранее предложения.

Во-первых, решение задействует данные изо всех каналов коммуникаций с клиентом: e-mail, СМС, мобильных приложений, веб-сайтов, личного кабинета, банкоматов и киосков самообслуживания, кол-центра.

Во-вторых, при моделировании отклика используются данные бизнес-партнеров организации. Например, банки, предоставляющие кредит на покупку бытовой техники, могут использовать данные о клиентах своих партнеров из ритейл отрасли. Хотите понять это лучше на примере реального кейса? Вам сюда.

И, наконец, CleverDATA располагает возможностями для моделирования отклика с использованием данных о клиентах, собранных из внешних источников. Это могут быть профили, посты и комментарии из социальных сетей, веб-логи, данные платежных систем и другие типы данных. Для получения подобной информации компания работает с целым рядом поставщиков больших данных и задействует множество источников.

Значительным преимуществом решения CleverDATA для предсказания отклика является использование при построении модели алгоритмов машинного обучения, что делает ее способной к самообучению. Таким образом, используя данные об уже проведенных маркетинговых кампаниях, модель корректирует критерии поиска «нужных» клиентов, адаптируя их к постоянным изменениям.

Результат не заставит себя ждать: рост отклика уже в первый месяц использования решения

Решение CleverDATA по моделированию отклика на предложение способно в короткие сроки повысить эффективность ваших маркетинговых коммуникаций без увеличения бюджета. Оно помогает практически исключить рассылку неадекватных ожиданиям клиентов предложений, а значит существенно снизить уровень негативных эмоций по отношению к вашему бренду. При этом решение обеспечивает заметный рост доли отклика на предложение, что соответственно является драйвером роста продаж и роста клиентской базы.