Skończ z jednorazowymi e-przygodami na rzecz zdrowej poligamii! Strategia trwałego związku z wieloma klientami oparta na AI i big data

Kiedyś wystarczyło wybrać się na pierwsze z brzegu wydarzenie dotyczące rynku e-commerce, aby zostać zbombardowanym tematem omnichannel experience. Dzisiaj na scenach i w targowych boksach królują: analityka, sztuczna inteligencja, big data, personalizacja i automatyzacja z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Skąd takie trendy? Cóż, podstawowe słowa dzisiaj to: „konwersja”, „retencja”, „kryzys” i „optymalizacja”.

Z tego artykułu dowiesz się:

dlaczego utrzymanie klienta będzie dla e-sklepów kluczowe w najbliższych latach,
ile tańsze jest pozyskanie transakcji od powracającego klienta w porównaniu ze zdobyciem nowego,
w jaki sposób wykorzystywać dane cyfrowe o klientach do personalizacji oferty i poprawy konwersji,
jakie są sposoby na zwiększenie retencji klientów bez ponoszenia wysokich kosztów.

O co chodzi z AI i big data

Agencja Altimeter na początku 2021 r. opublikowała raport zawierający wyniki ankiety przeprowadzonej wśród ponad 500 menedżerów marketingu pracujących dla globalnych liderów branż. Z badania wynika, że 52% z nich największą szansę na rozwój swoich firm widzi w big data i personalizacji z wykorzystaniem AI (sztucznej inteligencji).

Już rok później aż 89% marketerów wskazało, że używa danych cyfrowych do śledzenia poczynań konsumentów w punktach styku z marką, z czego 41% stosuje je do tworzenia spersonalizowanych treści marketingowych w czasie rzeczywistym. Ponadto warto zwrócić uwagę, że w przypadku części respondentów, których firmy charakteryzują się wysokim wzrostem sprzedaży (high perfomers), wynik wynosi aż 57%.

Wyniki ankiety na temat wykorzystywania przez firmy cyfrowych danych klientów. Źródło: raport Altimeter

Jakie są przyczyny? Z jednej strony retail zdał sobie wreszcie sprawę, że liczba nowych klientów nie jest nieskończona, a konkurencja rośnie, więc koszty pozyskania nowego klienta są znacznie wyższe.

Z drugiej strony sukcesy takich marek jak Amazon, Uber, Booking czy Facebook jasno pokazały, jak ważny dla rozwoju firmy jest dostęp do danych klientów. Ich właściwe wykorzystanie pozwala na znaczne przyśpieszenie dynamiki rozwoju sprzedaży przez wywarcie pośredniego wpływu na preferencje oraz opinie konsumentów.

Umiejętna analiza danych historycznych i obecnego zachowania użytkowników pozwala spojrzeć w przyszłość, czyli stworzyć precyzyjne analizy predykcyjne dotyczące tego, co i kiedy klient będzie chciał kupić. To jest właśnie esencja koncepcji big data.

Konwersja – przykład wykorzystania danych

Dane cyfrowe o użytkownikach można wykorzystywać na wiele sposobów.

Szkolenie online [NA ŻYWO]

Jak skutecznie i bez ponoszenia ogromnych kosztów wdrażać automatyzacje

Czy automatyzacja jest dla każdego w e-commerce? A może to domena tylko dużych firm z odpowiednimi zasobami finansowymi? Przez długi czas, zwłaszcza w małych sklepach internetowych, powszechna była opinia, że są to narzędzia drogie i z tego powodu – również trudno dostępne. To jednak mit. Weź udział w szkoleniu i dowiedz się, w jakich procesach możesz skorzystać z dobrodziejstw automatyzacji oraz sztucznej inteligencji w swoim e-commerce.

Dowiedz się więcej

Warto podkreślić, że dzisiaj dane behawioralne klientów stały się także kolejną istotną wartością niematerialną, która w giełdowej wycenie przedsiębiorstw bywa często znacznie ważniejsza od materialnej infrastruktury.

Słynny, powracający jak bumerang, zakup Twittera przez Elona Muska to właśnie efekt dostrzeżenia potencjału w dostępie do danych konsumenckich. Górnolotne deklaracje o staniu na straży wolności słowa to jedno. Druga strona medalu nijak się ma jednak do prozy biznesu, w której Twitter stwarza okazję do pozyskania ogromnej bazy danych na temat jego użytkowników i wykorzystania go jako dźwigni do badania i kreowania potrzeb konsumenckich. Potwierdzeniem mogą być liczby zaprezentowane ostatnio przez SentiOne, według których aż 40% wypowiedzi na temat sprzedawców e-commerce pochodzi z Twittera.

Aby zwiększyć konwersję z wykorzystaniem cyfrowych danych o klientach, wystarczy zastosować kilka prostych metod.

Retencja – stałe źródło wzrostu

Seth Godin w książce „To jest marketing!” postawił tezę (i poniekąd ją udowodnił), że do wygodnego życia jako przedsiębiorca lub twórca potrzebujesz tylko (i aż) 1 tys. stałych klientów w typie fanboyów. Tyle osób systematycznie powracających po Twoje produkty w cenie, która pokrywa koszty i generuje stały dochód, to przekroczenie granicy dzielącej zabawę do biznesu (oczywiście w kontekście e-commerce, gdzie mowa o obsłudze tysięcy klientów każdego miesiąca, ta liczba dla wielu może się nie wydawać duża).

Jeśli będziesz w stanie podnieść wskaźnik retencji (utrzymania klienta w rozumieniu powtórnych transakcji) o np. 10–20%, to wygenerujesz 10–20% dodatkowego obrotu w sklepie. Jeśli będziesz dbać o to, aby cykle się powtarzały, sprawisz, że dochód nie będzie okazjonalny, ale stały. Gdy dodatkowo zastosujesz taktykę rozszerzania asortymentu o elementy uzupełniające podstawową ofertę i połączysz to z mechanizmami marketing automation w celu cross-sellingu oraz z upsellingiem, zapewnisz sobie dodatkowy wzrost przychodu przy tej samej puli klientów.

Warto więc inwestować w procesy posprzedażowe i dobrą jakość obsługi klienta. Liczba powracających klientów to dla inwestorów miara zdrowia e-commerce. Jeśli nie wracają, tzn. że Twój model biznesowy ma ograniczoną skalę wzrostu i w efekcie jest krótkoterminowy – stąd np. e-biznesy oparte na sprzedaży na marketplace’ach często charakteryzują się wysokim wzrostem na początku, ale później natrafiają na barierę, która wyhamowuje wzrost (lub nawet notują drastyczne spadki liczby transakcji). Dobrze obsłużony klient Allegro lub Amazona buduje swoje nawyki i pozytywne emocje wokół tych platform, a nie Twojej marki – trochę to brutalne, ale dostęp do milionów nabywców ma swoją cenę w długoterminowej perspektywie.

Jak to się ma do AI i big data? Otóż dane są niezbędne do wyciągania wniosków odnośnie do doświadczeń zakupowych klientów i ich ścieżek przez marketingową dżunglę, które doprowadziły do transakcji. Bez tego nie jesteś w stanie nic poprawić. Dlatego najbardziej pracochłonnym zajęciem marketerów jest mapowanie podróży klienta (customer journey) zawierającej punkty styku z marką oraz na tej podstawie tworzenie person, które odzwierciedlają odmienne oczekiwania każdego z kupujących.

Wyniki ankiety na temat wykorzystywania customer journey do projektowania lub poprawy obsługi klienta. Źródło: raport Altimeter

Nie każda firma ma możliwość zatrudnienia całego sztabu analityków marketingowych. W tym momencie na białym koniu wjeżdża szeroko pojęta sztuczna inteligencja, która dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego (ML) może przygotowywać analizy korelacyjne, wyłapywać trendy konsumenckie i tworzyć analizy predykcyjne, przewidujące z dużą dokładnością, co i kiedy będą chcieli kupić klienci.
Co więcej, na podstawie tych danych i sprzężenia silnika analitycznego AI z narzędziami do marketing automation system może autonomicznie stworzyć dla każdego klienta indywidualny widok rekomendacji produktowych, listingów, wyników wyszukiwania na stronie WWW oraz triggerować wielokanałową komunikację poza platformą e-commerce (e-mail, push, social media, zewnętrzne serwisy internetowe, SMS-y, callboty, czatboty itp.). Rola marketera sprowadza się w takim przypadku do weryfikacji hipotez, tworzenia scenariuszy komunikacji oraz sprawdzania wyników.

Wykorzystanie cyfrowych narzędzi w marketingu stwarza ogromne możliwości (i oszczędności, ale o tym za chwilę). Pozwala choćby wprowadzić do swojej strategii działania real-time marketingu, który odpowiada nie na przeszłe, ale na aktualne i przyszłe potrzeby klientów.

Jak to działa?

Jeśli klientka e-sklepu z galanterią kupiła brązowe buty, a z danych zgromadzonych przez AI wynika, że 52% nabywców tego produktu wróciło w krótkim czasie po torebkę w podobnym kolorze, to system automatycznie założy, że warto polecić klientce taką torebkę w najbliższych dniach.

Marketer nic już nie musi robić – weryfikuje tylko wyniki i skupia się na innych kampaniach, a automat AI samodzielnie prowadzi działania reklamowe dopasowane do każdego z tysięcy klientów.

Istnieją różne sposoby na zwiększenie retencji, wykorzystujące dane o klientach.

Optymalizacja kosztów = retencja

Zatrzymywanie klientów to nie tylko sposób na utrzymanie źródła stałych przychodów, lecz także znaczna optymalizacja kosztów.

Z raportu opracowanego przez „European Business Review” i MediaBrain wynika, że pozyskanie nowego klienta jest nawet pięciokrotnie droższe od utrzymania obecnego. Spotkałem się już nawet z analizami wskazującymi na siedmio- lub dziesięciokrotną różnicę. Z kolei Comarch powołuje się na badania przeprowadzone przez Emmetta Murphy’ego i Marka Murphy’ego, z których wynika, że 2-proc. wzrost liczby powracających kupujących jest dla przedstawicieli retailu równoznaczny z redukcją kosztów aż o 10%1.

Jeśli właściwie zbudujesz relację z klientem i wykreujesz u niego zachowania zakupowe związane z Twoją marką, to istnieje duża szansa, że nawet w czasach kryzysu finansowego pozostanie Ci on wierny. Co najwyżej przerzuci się na tańszy asortyment lub zmniejszy liczbę zamówień, ale nadal będzie w Twoim lejku, zamiast bezpowrotnie zmienić miejsce zakupów.

Ponad 30% klientów przychodzi do sklepu internetowego bez zamiaru zakupu. Podobnie jak w punktach stacjonarnych, klienci lubią poklikać i pooglądać ofertę dla zabicia czasu. Jeśli uda Ci się zdobyć ich dane kontaktowe podczas takiej wizyty (choćby nawet w formie zgody na newsletter lub wysyłkę pushów), to nie zmarnujesz swoich pieniędzy. Będziesz w stanie wrócić do tych klientów bez ponownego ponoszenia wysokich kosztów reklamy.

Podsumowanie

Analitycy z najbardziej znanych firm konsultingowych i analitycznych, na których dane powoływałem się w artykule, podają nieco odmienne przewidywania na temat tego, kiedy rozwiązania AI i big data całkowicie zdominują nasze konsumenckie życie. Są natomiast zgodni co do jednego: kluczem do przetrwania e-biznesu będzie umiejętność zatrzymania klienta przy sobie. A obecna transformacja cyfrowa przedsiębiorstw w kierunku gromadzenia dużych ilości danych oraz ich przetwarzania sprzyja temu trendowi.

Scott Galloway na łamach książki „Wielka czwórka” podzielił się wynikami badań, z których wynika, że najważniejszym czynnikiem szczęścia każdego człowieka jest nawiązywanie poprawnych więzi społecznych. Innymi słowy: chodzi o sympatię i miłość.

Jeśli czujemy się kochani przez najbliższe otoczenie, jesteśmy szczęśliwi i wpływa to pozytywnie na nasz rozwój osobisty oraz relacje z innymi. Jeśli czujemy się pomijani, traktowani byle jak, to trudniej nam nawiązywać zdrowe relacje.

Dlatego jeżeli chcesz zbudować długotrwały związek ze swoimi klientami, musisz stworzyć w nich przekonanie, że postrzegasz ich jako ludzi, a nie kolejne numerki ID zamówień w systemie. Musisz dokładnie wsłuchać się w ich potrzeby (analizować zachowania, historie zakupowe i cykle powrotu do sklepu) i umiejętnie na nie odpowiedzieć.

Sieć Target w USA już w latach 80. wprowadziła analitykę sprzedażową (analiza przypadku).

Target prekursor polityki sprzedażowej

Ty dzięki dostępowi do zaawansowanych i stosunkowo tanich technologii marketing automation masz dzisiaj większe szanse na zbudowanie dodatkowej wartości i sprawienie, że Twoi klienci pokochają Twój e-sklep. Wykorzystaj je.