Как ecommerce прогнозирует действия клиентов

В современном ecommerce преимущество получают не те компании, которые просто собирают данные, а те, которые на их основе предсказывают поведение клиентов. Готов ли пользователь купить в ближайшее время? Или он на грани оттока и уже рассматривает альтернативы?

В условиях высокой конкуренции и роста стоимости привлечения клиентов ответы на эти вопросы становятся критически важными для прибыльности бизнеса.

Именно здесь на первый план выходит предиктивная сегментация - подход, использующий алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования будущих действий клиентов.

Предиктивная сегментация - это инструмент, который анализирует поведение клиентов, и автоматически создает группы по вероятности будущих действий (покупка, отток). Модели обрабатывают большие массивы данных о каждом пользователе: историю взаимодействий, поведение на сайте, покупки, просмотры, реакции на email и другие каналы, чтобы спрогнозировать его следующие действия.

Главная цель - выявить сегменты с высокой готовностью к покупке, чтобы сосредоточить маркетинг на самой перспективной аудитории и сократить расходы на нерелевантные коммуникации.

Почему классической сегментации мало?

Долгое время бизнесу хватало базовых подходов. Клиентов группировали по возрасту, полу или географии. Со временем к этому добавились новые условия: средний чек, частота покупок, предпочтения. Это позволило строить кампании с учетом интересов разных групп. А автоматическое обновление сегментов поддерживало их актуальность и обеспечивало правильное взаимодействие с клиентами, которые переходят из одной группы в другую.

Такие сегменты маркетологи создают вручную, где для формирования группы чаще всего используют до 10 условий, которые фактически описывают нынешнего клиента. Но когда бизнес оценивает готовность клиента к покупке только на основе исторических данных, он фактически работает с предположениями. Ведь прошлые действия не гарантируют будущих - покупательская активность может меняться.

Это и есть основное ограничение традиционной сегментации, она фактически отвечает на вопрос "кто наш клиент и что он делает сейчас". Чтобы максимально точно ответить на вопрос "что клиент будет делать дальше?" - применяют предиктивную сегментацию.

Отличия АИ-сегментации от классической

Предиктивные модели меняют логику сегментации:

• Глубина анализа. Вместо статических описательных условий система учитывает сотни сигналов и ищет скрытые закономерности, недоступные для ручного анализа.
• Прогнозирование, а не описание. Алгоритмы оценивают вероятность будущих действий, даже если пользователь не соответствует "типичному портрету" покупателя.
• Постоянная актуальность. Сегменты обновляются автоматически с появлением новых данных, без ручного вмешательства маркетолога.

Вместо фокуса на прошлых действиях искусственный интеллект отвечает на ключевой бизнес-вопрос: какова вероятность, что этот клиент купит в ближайшее время. Это позволяет выявлять потенциальных покупателей еще до того, как они совершат очевидные действия, и своевременно работать с теми, кто рискует уйти к конкурентам.

Как это работает

Алгоритмы анализируют поведенческие модели клиентов: что они просматривают, как часто возвращаются на сайт, на какие сообщения реагируют. Далее система сравнивает эти паттерны с поведением пользователей в прошлом, которые в итоге совершили покупку или прекратили взаимодействие с брендом.

Чтобы алгоритмы ИИ могли правильно идентифицировать пользователей, им нужен доступ к самым полным и актуальным данным о клиенте:

• поведенческие данные (взаимодействие с сайтом, открытие email, поисковые запросы);
• транзакционные данные (история покупок, средний чек, способы оплаты);
• клиентские данные (возраст, локация, контактные предпочтения, статус в программе лояльности).

Весь процесс: от сбора, унификации до анализа и активации данных обеспечивает Customer Data Platform (CDP). Она консолидирует данные с сайта, мобильного приложения, директ-каналов (email, push, SMS, Viber), соцсетей и даже офлайн-точек продаж.

На основе этой информации система создает единый профиль клиента, который постоянно обновляется новыми данными о пользователе. Этот профиль - ключ к персонализации клиентского опыта, а алгоритмы ИИ обеспечивают его высочайший уровень.

Какие это приносит результаты

Предиктивная сегментация способствует более точному таргетированию маркетинговых кампаний и улучшению их результативности при оптимизации расходов. Viber или SMS рассылки незаинтересованным пользователям приводят к пустой трате бюджета, тогда как эти каналы демонстрируют отличные показатели при отправке сообщений гарантированным и потенциальным покупателям.

Пример: украинский бренд одежды O.TAJE хотел улучшить ROMI рекламных сообщений в Viber и уменьшить расходы на кампании, а также сократить время, необходимое для создания сегментов.

Внедрение предиктивной сегментации принесло рост:

• ROMI рассылок в Viber на 310%;
• коэффициента конверсии на 300%;
• CTR на 26%.

Почему это важно для бизнеса

Предиктивная сегментация дает компаниям несколько стратегических преимуществ:

• Оптимизация расходов. Кампании ориентируются не на всю базу, а только на тех, кто действительно готов реагировать. Это позволяет значительно увеличить отдачу от бюджета.
• Рост удержания. Клиенты, которые получают уместные сообщения, чаще возвращаются, а их жизненный цикл продлевается. Бизнес не тратит ресурсы на бесконечный поиск новых покупателей, а развивает отношения с теми, кто уже знаком с брендом.
• Релевантность. Если сообщение приходит в момент, когда пользователь действительно интересуется товаром, шанс покупки значительно возрастает.
• Масштабирование без дополнительных усилий. Алгоритмы могут работать с миллионами профилей одновременно, освобождая маркетологов от рутинной сегментации вручную.

Вместо выводов

Предиктивная сегментация - это не очередной маркетинговый тренд, а изменение логики работы с клиентами. Бизнес переходит от реактивных действий к проактивному управлению спросом, когда коммуникация происходит в правильный момент и с правильным предложением.

Компании, которые сочетают предиктивные технологии с креативным маркетингом, получают устойчивое конкурентное преимущество: они лучше удерживают клиентов, эффективнее используют бюджеты и могут масштабироваться без пропорционального роста расходов.