Технологии искусственного интеллекта для увеличения продаж

Искусственный интеллект

Чтобы помочь нашим клиентам улучшить маркетинговые результаты, компания eSputnik внедрила искусственный интеллект (ИИ), чтобы минимизировать усилия, автоматизировать все возможные процессы и вывести direct-маркетинг на новый уровень.

ИИ – это инструмент, который анализирует большие объемы информации различных типов, генерирует решения на основе данных и предсказывает поведение клиента. При обработке новой информации ИИ постоянно учится и приспосабливается к новым задачам, оправдывая свое второе название – машинное обучение.

Основываясь на анализе постоянно меняющихся и обновляемых данных, алгоритмы ИИ помогают ответить на главный маркетинговый вопрос: какому получателю какой контент и в каком порядке отправлять?

Что более важно, машинные алгоритмы встроены в систему, а анализ ИИ автоматизирован. Это означает, что вам не нужно вручную настраивать задачи каждый раз. Вы настраиваете условия для анализа один раз, а система будет работать на основе этих условий.

Ниже мы перечислили 9 процессов в системе eSputnik, которые поддерживаются искусственным интеллектом. Отметим, что это уже доступные решения. Вы можете установить для анализа любые данные и настроить любое кастомное решение, поддерживаемое ИИ, которое будет генерировать рекомендации на основе вашей бизнес-модели и аудитории.

Последовательность отображения контента

Основываясь на поведении клиента сайта, предыдущих покупках и часто просматриваемых товарах, ИИ определяет, какими категориями продуктов тот или иной клиент скорее всего заинтересуется, и организует контент емейла соответствующим образом.

Например, у вас есть онлайн-магазин спортивной одежды, который занимается распродажами с тремя категориями скидок: велоспорт, бокс и тренировки. Благодаря рекомендациям ИИ порядок отображения баннеров, товарных карточек, СТА или любого другого блока с соответствующей категорией может быть адаптирован для каждого получателя. Так, клиенты, ранее проявлявшие наибольший интерес к велосипедному снаряжению, сначала увидят блок велоспорта; клиенты, которые в основном покупали одежду для тренировки, увидят блок тренировки в первую очередь. Этот подход применим к любому блоку емейла.

Пример последовательности отображения контента

Товарные рекомендации

Для создания персонализированных предложений в блоках “Рекомендации для вас”, “Также покупают”, “Вам может понравиться”, “Выбор персонала”, “Избранные” ИИ анализирует как онлайн- (веб-трекинг), так и оффлайн-данные: часто просматриваемые категории/предметы, просмотренные категории/предметы, последняя покупка; клики в емейле; использование промокода или бонусной карты онлайн/оффлайн и т. д.

Исходя из этого, он автоматически заполняет блоки контентом, актуальным для конкретного получателя. Вы можете добавить товарные рекомендации в любую цепочку (массовую, триггерную, транзакционную) или отправить их в виде отдельного промописьма.

Товарные рекомендации в емейле

VIP-сегментация

Основываясь на частоте покупок, среднем чеке и категориях покупок (дорогие, VIP), AI помогает подобрать для каждого клиента персонализированную ценовую политику, генерируя товарные рекомендации в ее рамках. Например, клиентам, которые тратят в среднем $50 за покупку, будут рекомендованы товары в пределах $50-80. Клиентам, которые тратят более $150 за покупку, будут предложены продукты из категорий с более высокими ценами.

VIP-сегментация

Реактивация

Любой бизнес сегментирует клиентов, исходя из их покупательськой активности: активные клиенты, спящие клиенты, неактивные клиенты. Основываясь на активности веб-сайта, алгоритмы ИИ могут предсказать структуру миграции клиентов между этими сегментами. В результате вы сможете вернуть спящих и неактивных пользователей обратно, отправив им соответствующие активационные кампании в нужное время.

Сигнал для коммерческого предложения

Он делается на основе ряда метрик (увеличение посещений веб-сайта, рост просмотров/поисков, изучение отзывов и обзоров, вопросы в чате, клики на скидки, среднее время принятия решений и т. д.). ИИ позволяет определить подходящее время для предложения покупок. Система предсказывает, когда клиент готов сделать покупку и нуждается в небольшом поощрении, чтобы выбрать свой продукт. В этот самый момент вы можете предложить стимул: промокод, скидку, бесплатную доставку, чтобы забрать этотого клиента у конкурентов.

Построение уникальных сегментов (кластеризация)

В системе eSputnik ИИ может выявлять уникальные сегменты на основе поведенческих моделей, типичных для определенных групп клиентов. Например, у вас есть общий сегмент клиентов, которые покупают только спортивный инвентарь. Однако некоторые из них предпочитают определенный бренд, например Patagonia, и никогда не покупают ничего другого. Некоторые делают покупки с самым большим средним чеком в конце каждого месяца. Некоторые всегда выбирают бесплатную доставку и никогда не выбирают другие стимулы. Некоторые могут делать все указанное.

Чтобы отправить наиболее актуальные предложения с найбольшей вероятностью открытия, вы можете построить отдельные сегменты для каждой группы клиентов и подойти к каждому с конкретной маркетинговой стратегией. Вместо общих кампаний отправьте поклонникам Patagonia, которые всегда выбирают бесплатную доставку, кампании с соответствующими рекомендациями бренда и предложением бесплатной доставки. Отправьте клиентам, которые делают покупки только в конце месяца, кампании в период между 25 до 30 числами.

Исключение случайного поведения

Чтобы получить точные прогнозы поведения и товарные рекомендации, искусственный интеллект анализирует множество различных данных, которые мы упоминали выше. Однако бывают и случайные действия (нетипичные покупки, частота покупки и т. д.), которые выпадают из общей модели поведения клиента.

Например, история покупок в праздничные сезоны может отклоняться от установленной парадигмы. В декабре люди могут сделать несколько покупок в качестве рождественских подарков, но они не заинтересованы в них в целом и не будут отвечать на соответствующие предложения после праздников.

ИИ отслеживает такое ситуативное поведение и исключает его из общей модели поведения, чтобы избежать нерелевантных и неуместных рекомендаций и предложений в обычное время.

Оптимизация жизненного цикла клиента

Каждая компания рассчитывает пожизненную ценность клиента (CLV) на основе своей бизнес-модели и типов аудитории. ИИ помогает провести клиента по всех этапах жизненного цикла и сделать ваши отношения как можно более долгосрочными и продуктивными. Он рекомендует наиболее оптимальный контент и сроки проведения кампаний на каждом этапе и указывает самые эффективные каналы связи.

Оптимизация уровня беспокойства

ИИ помогает определить иерархию отправки для контактов, которые находятся в нескольких сегментах, чтобы избежать бомбардировки многочисленными сообщениями одновременно. Например, контакт сделал покупку и получил транзакционное письмо; вскоре после этого, в тот же день, он получил регулярные новости и еще два часа спустя – поздравление с годовщиной. Такой график слишком плотный и может привести к путанице и раздражению подписчика.

Чтобы избежать этого, в eSputnik вы можете установить уровень беспокойства. Каждый контакт будет получать сообщения на основе типа емейла и количества сегментов, в которые он входит.

Оптимизация уровня беспокойства


ИИ может стать мощным инструментом в вашем маркетинговом арсенале. Он помогает анализировать большие данные клиентов, предсказывать поведение, создавать продвинутые сегменты, оптимизировать контент и персонализировать время отправки. Это также экономит время и усилия вашей маркетинговой команды, так как все процессы машинного обучения автоматизированы и не требуют ручной настройки.

Чем шире ваш ассортимент и аудитория, тем больше помощи могут оказать рекомендации, поддерживаемые ИИ. Используйте их для обращения к каждому клиенту с индивидуальной коммуникационной стратегией и целевыми предложениями. Такой подход будет генерировать больший отклик, превращая одноразовых клиентов в лояльную аудиторию и повышая ваши продажи.

Special Request Inline