Human-to-Human (H2H) подход в бизнесе
Концепция Human-to-Human (H2H) зародилась в ответ на необходимость возвращения человеческого измерения в мир, где бизнес всё больше доминируется технологиями и...
Читать Время прочтения: 10 мин.Для каждой компании рост выглядит по-разному, но в целом есть несколько основных принципов, которых компании должны придерживаться: нанимать правильных сотрудников, обеспечивать качественное обслуживание клиентов и использовать правильные формы таргетированного маркетинга.
Эти ключевые элементы помогут вашей компании приобрести идеальных клиентов, которые бы приносили максимум прибыли. Но как получить много таких клиентов. Тем более, что наверняка они у вас есть или по крайней мере были.
Проанализировав наиболее успешные взаимодействия с клиентами и поняв их цели, вы сможете лучше обосновать свои маркетинговые усилия, чтобы «клонировать» лучших и любимых клиентов. Как же это делается? Давайте разделим это на несколько ключевых шагов.
Чтобы реплицировать своих лучших клиентов, вам сначала нужно определить, кто они по своей сути. Это можно сделать, используя данные о них, которые, скорее всего, у вас уже есть.
Посмотрите на атрибуты ваших текущих клиентов:
После сбора данных ищите общие закономерности и тенденции. Эти закономерности и тенденции, в конечном счете, позволяют получить на основе данных представление о том, кто является вашим лучшим клиентом и, следовательно, кто является вашими похожими лучшими клиентами. А чтобы привлечь лучших клиентов, вам понадобится специальное сообщение в нужном месте и в нужное время.
Хотя данные можно собирать вручную, многие компании не знают, как их масштабировать. Автоматизированный подход может помочь вам постоянно создавать цифровые данные о ваших клиентах.
Поскольку искусственный интеллект может создавать имитационные модели и настраивать процессы покупки с помощью предложений и прогнозов, основанных на технологии машинного обучения, многие компании сегодня используют ИИ для определения действий, которые им следует предпринять в отношении своей целевой аудитории. Например, ИИ может предлагать продукты на основе предыдущих покупок, просмотров страниц и запросов.
Например, многие компание имеют разрозненные внутри своей организации; это просто вопрос способности соединить и обработать данные, чтобы определить, кто является вашими лучшими клиентами, а затем оценить качество и количество выходных данных.
В конечном счете, клонирование ваших следующих лучших клиентов начинается с такого сбора данных, а затем переходит к созданию моделей аудитории. Эти модели могут принимать различные формы; в идеале, однако, вы будете использовать модель предиктивного типа аудитории. Эти модели, основанные на данных, работают над определением ваших следующих лучших клиентов с помощью ведущих (прогностических) показателей, таких как:
При построении таких моделей прогнозируемой аудитории вы все равно будете опираться на типичные точки данных — вовлеченность каналов и веб-сайтов, демографические и психографические данные.
Используемый вами инструмент искусственного интеллекта поможет вам гораздо быстрее обрабатывать данные с помощью машинного обучения и автоматически отправлять предложения по аудитории на другие платформы, в том числе маркетинговые (автоматизация маркетинга, реклама Google, социальные платформы и т.д.), а также в другие ключевые области вашего бизнеса, такие как CRM для продаж и инструмент для обслуживания клиентов.
Маркетологи могут использовать предиктивные аудитории не только для поиска новых клиентов, но и для поиска похожих клиентов в вашей текущей базе данных и предоставления им значимых рекомендаций по продуктам.
Даже на уровне вовлечения маркетологи могут использовать прогнозируемые аудитории, чтобы узнать, кто может отписаться от их рекламы или каналов электронной почты, и скорректировать свои каналы коммуникации, чтобы избежать отписки от этих клиентов до того, как это произойдет, что позволит сэкономить ценные точки контакта и доллары.
Когда данные собраны и картина ваших идеальных клиентов более полная, ваши внутренние команды — те, кто больше всего работает с клиентами, обычно это маркетинг, продажи и сервис — могут использовать эту информацию для своих кампаний или точек контакта с клиентами, чтобы не только найти и таргетировать свой маркетинг на следующую волну лучших клиентов, но и увеличить их долю кошелька и порадовать вашу текущую клиентскую базу.
Возьмем пример компании, которая производит и продает запчасти для тяжелых грузовиков и прицепов. Она хочет найти предприятия, которые покупают запчасти для грузовиков онлайн, чтобы ее маркетологи или продавцы могли отправить им персональное письмо с предложением. Если у компании есть существующая база данных из 3 000 контактов, то продавцам нереально просматривать каждый контакт, собирая и перекрестно проверяя точки данных для составления моделей. Вместо этого собранные ими данные можно передать в инструмент искусственного интеллекта, который поможет им выбрать контакты, соответствующие их идеальной целевой аудитории, в итоге сузив список. Поступая таким образом и создавая впоследствии более целевой сегмент, вы обеспечиваете больший резонанс ваших сообщений, поскольку они предназначены для конкретной аудитории, в отличие от метода «пакетной рассылки», который может привести к отказу от взаимодействия с вашими каналами и брендом.
Поскольку законы и нормы о конфиденциальности продолжают ужесточаться, влияя на то, как компании могут отслеживать и использовать данные, остерегайтесь приобретения и использования списков сторонних компаний. Компании часто приобретают такие списки в надежде получить быстрый всплеск контактов в своей базе данных, которые являются «идеальными» клиентами. Однако с такими списками могут быстро возникнуть проблемы:
Правильное планирование, данные и инструменты позволят вам получить полную картину о лучших клиентах, которых вы копируете. Результат? Чистое приобретение новых высокоценных клиентов и увеличение доли кошелька в вашем собственном дворе (существующих клиентов).
Будем отправлять лучшие материалы по маркетингу из блога и базы знаний.
Рассылка приходит один раз в месяц.
Написать комментарий: