Як ecommerce прогнозує дії клієнтів

У сучасному ecommerce перевагу отримують не ті компанії, які просто збирають дані, а ті, що на їх основі передбачають поведінку клієнтів. Чи готовий користувач купити найближчим часом? Чи він на межі відтоку й уже розглядає альтернативи?

В умовах високої конкуренції та зростання вартості залучення клієнтів відповіді на ці питання стають критично важливими для прибутковості бізнесу.

Саме тут на перший план виходить предиктивна сегментація – підхід, що використовує алгоритми штучного інтелекту для прогнозування майбутніх дій клієнтів.

Предиктивна сегментація – це інструмент, що аналізує поведінку клієнтів, та автоматично створює групи за ймовірністю майбутніх дій (купівля, відтік). Моделі опрацьовують великі масиви даних про кожного користувача: історію взаємодій, поведінку на сайті, покупки, перегляди, реакції на email та інші канали, щоб спрогнозувати його наступні дії.

Головна мета – виявити сегменти з високою готовністю до покупки, аби зосередити маркетинг на найперспективнішій аудиторії та скоротити витрати на нерелевантні комунікації.

Чому класичної сегментації замало?

Тривалий час бізнесу вистачало базових підходів. Клієнтів групували за віком, статтю чи географією. Згодом до цього додалися нові умови: середній чек, частота покупок, вподобання. Це дозволило будувати кампанії з урахуванням інтересів різних груп. А автоматичне оновлення сегментів підтримувало їх актуальність та забезпечувало правильну взаємодію з клієнтами, які переходять з однієї групи в іншу.

Такі сегменти маркетологи створюють вручну, де для формування групи найчастіше використовують до 10 умов, які фактично описують теперішнього клієнта. Але коли бізнес оцінює готовність клієнта до покупки лише на основі історичних даних, він фактично працює з припущеннями. Адже минулі дії не гарантують майбутніх – купівельна активність може змінюватися.

Це і є основне обмеження традиційної сегментації, вона фактично відповідає на запитання "хто наш клієнт і що він робить зараз". Щоб максимально точно відповісти на питання "що клієнт робитиме далі?" – застосовують предиктивну сегментацію.

Відмінності АІ-сегментації від класичної

Предиктивні моделі змінюють логіку сегментації:

• Глибина аналізу. Замість статичних описових умов система враховує сотні сигналів і шукає приховані закономірності, недоступні для ручного аналізу.
• Прогнозування, а не опис. Алгоритми оцінюють ймовірність майбутніх дій, навіть якщо користувач не відповідає "типовому портрету" покупця.
• Постійна актуальність. Сегменти оновлюються автоматично з появою нових даних, без ручного втручання маркетолога.

Замість фокуса на минулих діях штучний інтелект відповідає на ключове бізнес-питання: яка ймовірність, що цей клієнт купить найближчим часом. Це дозволяє виявляти потенційних покупців ще до того, як вони здійснять очевидні дії, і своєчасно працювати з тими, хто ризикує піти до конкурентів.

Як це працює

Алгоритми аналізують поведінкові моделі клієнтів: що вони переглядають, як часто повертаються на сайт, на які повідомлення реагують. Далі система порівнює ці патерни з поведінкою користувачів у минулому, які зрештою здійснили покупку або припинили взаємодію з брендом.

Щоб алгоритми ШІ могли правильно ідентифікувати користувачів, їм потрібен доступ до найповніших та найактуальніших даних про клієнта:

• поведінкові дані (взаємодія із сайтом, відкриття email, пошукові запити);
• транзакційні дані (історія покупок, середній чек, способи оплати);
• клієнтські дані (вік, локація, контактні вподобання, статус у програмі лояльності).

Весь процес: від збору, уніфікації до аналізу та активації даних забезпечує Customer Data Platform (CDP). Вона консолідує дані з сайту, мобільного застосунку, директ-каналів (email, push, SMS, Viber), соцмереж і навіть офлайн-точок продажу.

На основі цієї інформації система створює єдиний профіль клієнта, який постійно оновлюється новими даними про користувача. Цей профіль – ключ до персоналізації клієнтського досвіду, а алгоритми ШІ забезпечують його найвищий рівень.

Які це приносить результати

Предиктивна сегментація сприяє більш точному таргетуванню маркетингових кампаній та покращенню їхньої результативності при оптимізації витрат. Viber або SMS розсилки незацікавленим користувачам спричиняють марне витрачання бюджету, тоді як ці канали демонструють відмінні показники при надсиланні повідомлень гарантованим та потенційним покупцям.

Приклад: український бренд одягу O.TAJE хотів покращити ROMI рекламних повідомлень у Viber і зменшити витрати на кампанії, а також скоротити час, необхідний для створення сегментів.

Впровадження предиктивної сегментації принесло зростання:

• ROMI розсилок у Viber на 310%;
• коефіцієнта конверсії на 300%;
• CTR на 26%.

Чому це важливо для бізнесу

Предиктивна сегментація дає компаніям кілька стратегічних переваг:

• Оптимізація витрат. Кампанії орієнтуються не на всю базу, а лише на тих, хто справді готовий реагувати. Це дозволяє значно збільшити віддачу від бюджету.
• Зростання утримання. Клієнти, які отримують доречні повідомлення, частіше повертаються, а їхній життєвий цикл подовжується. Бізнес не витрачає ресурси на безкінечний пошук нових покупців, а розвиває відносини з тими, хто вже знайомий із брендом.
• Релевантність. Якщо повідомлення надходить у момент, коли користувач справді цікавиться товаром, шанс покупки значно зростає.
• Масштабування без додаткових зусиль. Алгоритми можуть працювати з мільйонами профілів одночасно, звільняючи маркетологів від рутинної сегментації вручну.

Замість висновків

Предиктивна сегментація – це не черговий маркетинговий тренд, а зміна логіки роботи з клієнтами. Бізнес переходить від реактивних дій до проактивного управління попитом, коли комунікація відбувається в правильний момент і з правильною пропозицією.

Компанії, які поєднують предиктивні технології з креативним маркетингом, отримують стійку конкурентну перевагу: вони краще утримують клієнтів, ефективніше використовують бюджети та можуть масштабуватися без пропорційного зростання витрат.