Рост предиктивной аналитики в CRM

CRM эволюционировали далеко за пределы контактного хранилища. Современные системы используют прогнозную аналитику, чтобы помочь компаниям предвидеть действия клиентов до того, как они произойдут. Это изменение кардинально меняет правила продаж, маркетинга и успеха клиентов.

Прогнозная аналитика предполагает использование машинного обучения и исторических данных для прогнозирования будущих результатов. С помощью CRM можно определить, какие потенциальные клиенты с наибольшей вероятностью перейдут на другую работу, какие клиенты рискуют уходить, и как максимизировать ценность каждого взаимодействия.

‍

Почему это важно для роста бизнеса

Предсказывая, что будут делать клиенты в будущем, компании могут принимать упреждающие меры, способствующие росту и повышению лояльности. Это позволяет улучшить таргетинг, улучшить качество обслуживания и увеличить доход.

Ключевые преимущества для бизнеса:

• Повышенные коэффициенты конверсии: Сосредоточьте внимание отдела продаж на потенциальных клиентах, которые, скорее всего, будут закрыты.
  
• Удержание клиентов: Заблаговременно выявляйте пользователей из группы риска и принимайте меры по их удержанию.
  
• Персонализированные кампании: Предложите нужный продукт нужному человеку в нужное время.
  
• Эксплуатационная эффективность: Автоматизируйте рабочие процессы на основе прогнозируемого поведения.
  
  

Вместо того чтобы принимать ответные решения, компании руководствуются дальновидностью, делая каждый маркетинговый доллар и коммерческий звонок более эффективными.

‍

Примеры использования предиктивной аналитики в CRM

1. Оценка лидов: Присваивает баллы потенциальным клиентам на основе вероятности конверсии с использованием исторических закономерностей.
   
2. Прогнозирование оттока: Помечает клиентов, демонстрирующих признаки отказа от участия, что позволяет своевременно принимать меры.
   
3. Прогнозирование продаж: Точно прогнозирует тенденции доходов на основе текущего портфеля и прошлых результатов.
   
4. Следующий лучший экшен: Рекомендует персонализированный контент, предложения или последующие действия для повышения конверсии.
   
5. Прогнозирование пожизненной стоимости клиента (CLV): Выявляет ценных клиентов для получения премиальной поддержки и эксклюзивных рекламных акций.
   
   

‍

‍

Персонализация в реальном времени для повышения вовлеченности

Предиктивная аналитика позволяет компаниям персонализировать поездки пользователей в режиме реального времени. Например, если пользователь предпочитает делать больше ставок в выходные дни, система может предоставлять персонализированные предложения непосредственно перед периодами высокой активности.

Такая персонализация направлена не только на повышение вовлеченности, но и на повышение лояльности. Когда пользователи чувствуют, что ваш бренд действительно их понимает, они, скорее всего, останутся с нами.

Как это выглядит на практике:

• Срабатывание предложений при достижении игроками определенных поведенческих порогов
  
• Рекомендация игр или продуктов, основанных на прошлом использовании
  
• Персонализация макета веб-сайта и содержимого электронной почты для каждого типа пользователя
  
  

Интеграция прогнозной аналитики в вашу стратегию CRM

Инструменты прогнозирования можно интегрировать в большинство основных платформ CRM, таких как Salesforce, HubSpot или Zoho, с помощью нативных или сторонних приложений.

Шаги для начала:

• Определите наиболее ценные бизнес-результаты (например, удержание персонала, доход на одного пользователя)
  
• Очистка и систематизация исторических данных для обучения модели
  
• Используйте такие инструменты, как Python, R или встроенные функции CRM, для создания моделей прогнозирования
  
• Тестируйте и сравнивайте прогнозы с реальной производительностью
  
  

Качество данных — это ключ к успеху. Прогностические модели настолько надежны, насколько надежны данные, на которых они обучаются. Компаниям следует инвестировать в постоянную гигиену данных и методы управления.

‍

Трудности, на которые стоит обратить внимание

Предиктивная аналитика эффективна, но не надежна. Она требует тщательного внедрения и постоянной калибровки.

Распространенные подводные камни:

• Переоснащение моделей историческими данными
  
• Использование неполных или предвзятых наборов данных
  
• Неверное толкование прогнозов как достоверности
  
• Недооценка необходимости человеческого надзора
  
  

Прозрачность крайне важна. Всегда сообщайте заинтересованным сторонам, что прогнозы носят вероятностный характер, а не гарантированные результаты.

‍

Будущее CRM: умнее, быстрее, прогнозирутельнее

По мере того как CRM станут более интеллектуальными, компании получат беспрецедентное представление о будущем. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и обработки данных в реальном времени прогнозная аналитика станет более доступной даже для малых и средних компаний.

Новые функции будут включать в себя:

• Панели прогнозирования в реальном времени
  
• Автоматизированные сценарии, запускаемые на основе прогнозируемого поведения
  
• Голосовые помощники для анализа информации в дороге
  
  

Фирмы, использующие предиктивную CRM-систему, теперь получат значительное преимущество в привлечении и удержании клиентов.

‍

Заключение

Предиктивная аналитика в CRM больше не является опциональной — это конкурентное преимущество. Использование данных для прогнозирования поведения позволяет компаниям принимать более разумные, быстрые и прибыльные решения — от конверсии потенциальных клиентов до удержания клиентов.

Внедрение этого подхода означает, что вы не просто реагируете на то, что делали клиенты вчера, но и определяете, что они будут делать завтра.

Вы готовы?

Готовы раскрыть весь потенциал своей CRM? Давайте рассмотрим, как прогнозная аналитика может помочь вам обеспечить ощутимый рост бизнеса.