Когда дело доходит до маркетинга, стратегии, основанные на данных, необходимы, чтобы понять, кому действительно нужен ваш продукт. От оценки состояния здоровья клиентов до времени на странице — данные определяют успех маркетинговой стратегии. Однако среди стратегий, требующих наибольшей работы, — сегментация клиентов.
Сегментация клиентов включает в себя наличие исчерпывающих данных по вашей клиентской базе, их преобразование и анализ. В наши дни машинное обучение значительно упрощает весь процесс. Вот как машинное обучение помогает улучшить стратегический маркетинг.
Что такое сегментация клиентов?
Сегментация клиентов — это разделение ваших клиентов на несколько групп. Фактор обычно варьируется, но в основном он соответствует комбинации категорий, что дает вам возможность эффективно продавать каждую группу.
Сегменты клиентов, которые вы создаете, должны основываться на общих характеристиках в самом общем смысле. Это могут быть базовые демографические данные, история покупок или цифровое поведение. Это поможет вам сосредоточить свой маркетинговый бюджет на большинстве клиентов, которые в нем нуждаются.
Если вы все еще сомневаетесь в правильности своей маркетинговой тактики, найдите время, чтобы сегментировать своих клиентов. Таким образом, вы сможете лучше понять людей, которые посещают ваш сайт, и почему они это делают.
Вы можете спроектировать интегрированный универсальный маркетинг план, который фокусируется на правильном рынке с этой информацией. Например, сегментация клиентов на разные группы может помочь вам ориентироваться на узкий рынок и повысить коэффициент конверсии.
Вы должны были быть экспертом в статистике и анализе данных, чтобы сделать это в прошлом. Любой сообразительный маркетолог может сделать свои категории. Но теперь технологии делают это намного более управляемым.
Как помогает машинное обучение?
Естественно, вы предпочитаете тратить как можно меньше времени на создание полезных персонажей покупателя. В конце концов, вы управляете бизнесом, а не компанией, занимающейся наукой о данных.
Вот где на помощь приходят традиционные инструменты аналитики и искусственный интеллект. Используемые вами инструменты должны автоматизировать множество задействованных процессов. Автоматизация устраняет необходимость выполнять повторяющиеся задачи, которые в противном случае могла бы выполнять машина, например сборочная линия.
Известно, что люди плохо умеют делить людей на группы, потому что различия могут быть нечеткими или конкретными. В результате многие люди выпадают из вашей идеальной группы, включая тех, чье финансовое положение вредит вашему бизнесу.
Автоматизация сбора и анализа данных о клиентах — одно из наиболее эффективных применений ИИ. Вместо того, чтобы тратить время на такие вещи, как получение практических идей, вы можете сосредоточиться на том, что вы всегда делали: управлении отношениями с клиентами. Это позволяет вам лучше общаться со своей базой и развивать свой бренд.
Преимущества этого многочисленны. Инсайты в режиме реального времени — мощный инструмент, особенно для маркетологов. Если клиент взаимодействует с вашими каналами в определенное время суток, вы можете инициировать определенное действие. Здесь важно то, что вы делаете это в режиме реального времени.
С помощью интегрированного программного обеспечения, использующего алгоритмы, вы можете определить, какой контент нравится тем или иным типам покупателей. С помощью этой информации вы сможете лучше решить, какой контент производить и где его продавать.
Собирая, анализируя и воздействуя на данные об отдельных пользователях, вы можете разработать профиль каждого человека и то, что ему может понадобиться. Со временем это создает бесценную базу данных, которая экономит ваше время и деньги в будущем.
Чтобы получить наилучшие результаты, необходимо эффективное использование ваших данных, а точный набор информации должен дать вам наилучшие результаты. Любая информация, которую вы назначаете, должна быть основана на фактах. Кроме того, вы должны понимать, что алгоритмы, которые вы создаете, являются всего лишь руководством. Функции и критерии разработаны с учетом того, что критерии могут измениться.
Как создать лучший алгоритм?
Успех вашей стратегии машинного обучения зависит от точности ваших данных. К сожалению, вы не можете просто загрузить данные в свою систему и предположить, что они принесут результаты. Вот некоторые из наиболее важных аспектов создания и создания, чтобы получить лучшее представление о том, что вы ищете.
Эти системы упрощают анализ данных, используя сложные алгоритмы и инструменты автоматизированного обучения. Они дают вам самую точную информацию о вашей аудитории. Любые идеи, полученные от тех, кто уже купил у вас, могут быть применены к другим.
По мере того, как вы собираете все больше и больше записей о продажах или клиентах, должны начать проявляться закономерности. Категоризация и хранение этих данных — полдела. Теперь вы хотите использовать эти данные.
Возвращаясь к нашему предыдущему примеру, вы могли заметить, что некоторые из ваших клиентов имеют определенное покупательское поведение. Их покупки более предсказуемы. Например, некоторые клиенты покупают больше продуктов из новых линеек. Некоторые покупают чаще, чем другие.
Это называется «поведенческими» характеристиками, и их легко заметить. Другими поведенческими наблюдениями могут быть сведения о том, есть ли у вашего клиента дети, ждет ли он ребенка или недавно женился. Это поможет вам создать точную сегментацию ваших данных.
Используйте профили клиентов
Хотя не существует единого профиля, подходящего для всех, вам может помочь знание вашей целевой демографической группы. Например, если большинство ваших клиентов — мужчины в возрасте от 30 до 40 лет, вы можете начать именно с этого. Охарактеризуйте своего идеального клиента, чтобы вы могли более эффективно нацеливаться на него. Это сужает вашу рабочую нагрузку и упрощает доставку правильный контент в нужное время.
Вместо того, чтобы полагаться на то, что маркетологи создадут свои собственные категории, сами данные могут сделать эту работу. Как? Это с помощью прикладной аналитики и машинного обучения. Стратегии, основанные на данных, возможны благодаря решительным алгоритмам, которые сортируют, просеивают и применяют тенденции к уже имеющимся данным.
Идентификация и категоризация этих людей — хорошее начало, но этого недостаточно. Хорошо продуманный профиль пользователя может многое рассказать вам, например, об их полных потребностях и о том, насколько вероятно, что они купят у вас.
Например, вы можете разделить своих подписчиков на несколько разных категорий. Возможно, у вас есть тип, который имеет более низкую среднюю стоимость заказа и пользуется сайтами социальных сетей. Другой тип ведет блоги о моде, но покупает реже.
После создания профиля и просмотра его с течением времени вы можете определить, какие из них продаются больше, какие не так часто кликают, а какие нуждаются в дополнительной помощи. Эта персонализация затем является частью целевой стратегии, нацеленной на ваших потенциальных клиентов там, где они есть.
Таким образом, вы можете планировать свой контент соответствующим образом, чтобы он соответствовал их индивидуальным потребностям. Все это возможно благодаря машинному обучению, упрощающему процесс.
Выводы
В конечном счете, использование правильных инструментов является ключом к этой новой волне успешные персонализированные маркетинговые стратегии. Построить свой алгоритм или сделать его для вас проще, чем когда-либо.
Используя возможности предиктивной аналитики, вы можете создавать более релевантные продукты и кампании, которые не только соответствуют тому, что хотят ваши клиенты, но и являются именно тем, что им нужно. Машинное обучение может предложить фантастические преимущества, которыми могут воспользоваться маркетологи.
___
Люк Крейг
