Пожизненная ценность клиента (CLV — Customer Lifetime Value) является важнейшим показателем для оптовой и розничной торговли, поскольку она помогает определить долгосрочную ценность и потенциальную прибыльность каждого человека на протяжении всего периода его отношений с компанией. Расчёт учитывает такие факторы, как средняя стоимость заказа, частота покупок и уровень оттока клиентов, чтобы оценить общий доход, который клиент генерирует для бизнеса. Оценивая этот параметр, компании могут принимать решения на основе данных относительно затрат на привлечение клиентов, стратегий ценообразования и сегментации целевой аудитории. Кроме того, CLV позволяет фирмам расставлять приоритеты в маркетинговых усилиях, эффективно распределять ресурсы, делать упор на развитие отношений с высокоценными потребителями их продукции/услуг, тем самым повышая лояльность и удерживая именно этих людей. Опираясь на эти данные, организации могут прогнозировать, с высокой долей вероятности, какие клиенты будут взаимодействовать с определёнными новинками продукции или услуг. Глубокое понимание и стратегическое использование данных о долгосрочной ценности существующих клиентов могут значительно повысить прибыльность бизнеса.
Нейронные сети могут значительно улучшить прогнозирование множества параметров, составляющих итоговую «картинку» клиента. Алгоритмы искусственного интеллекта, специально разработанные под нужное моделирование, используют свою способность фиксировать сложные закономерности и отношения в больших исторических наборах данных о покупателях/потребителях услуг. Обучая модель нейронной сети, компании могут выявлять высокоценных клиентов и соответствующим образом адаптировать под них свои маркетинговые стратегии, с помощью персонализированных предложений и акций.
Индекс потребительской лояльности — это показатель, используемый для оценки удовлетворённости, который можно рассчитать на основе ответа на простой вопрос: «По шкале от 0 до 10, насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу компанию/продукт/услугу другу или коллеге?». Он напрямую коррелирует с пожизненной ценностью клиента, поскольку клиенты с высокими показателями оценки, скорее всего, будут лояльными в долгосрочной перспективе. Компании могут сосредоточиться на удержании и развитии этих высокоценных клиентов, анализируя эти отношения. Более того, этот индекс может служить механизмом обратной связи для улучшения клиентского опыта. Однако его следует использовать в сочетании с другими показателями и источниками данных для более целостного понимания ценности, поскольку он даёт только представление о лояльности в моменте.
Клиенты обычно оценивают свои ответы по шкале от 0 до 10.
• Промоутеры (оценка 9–10): Это лояльные и восторженные клиенты, которые, скорее всего, продолжат покупать и будут рекомендовать предложения компании, тем самым способствуя росту;
• Пассивные (оценка 7–8): Это довольные, но не восторженные потребители, которые могут быть восприимчивы к предложениям конкурентов;
• Критики (оценка от 0 до 6): Это недовольные люди, которые могут нанести вред бренду и помешать росту посредством негативных отзывов.
Чтобы рассчитать индекс потребительской лояльности, обычно берут процент клиентов, являющихся промоутерами, и вычитают процент людей, являющихся критиками:
Индекс = (% Промоутеров) – (% Критиков)
Средняя стоимость транзакции — это метрика, которая отражает среднюю сумму чека, потраченную клиентами за одну покупку, и помогает компаниям понять поведение своих клиентов в плане расходов. Отслеживая её, аналитики могут выявлять тенденции, принимать обоснованные решения по стратегиям ценообразования и адаптировать маркетинговые усилия для увеличения средних расходов за посещение, что потенциально приводит к увеличению дохода без обязательного увеличения клиентской базы. Этот показатель и пожизненная ценность клиента напрямую связаны, поскольку улучшение обслуживания может увеличить среднюю сумму чека в перспективе и, тем самым, повысить ценность клиента в динамике. Когда потребители тратят больше и поддерживают такое поведение с течением времени, общий доход, получаемый от каждого, увеличивается.
Показатель усилий клиентов измеряет простоту взаимодействия человека с продукцией или услугами компании, что может косвенно влиять на CLV. Больше усилий, требуемых для приобретения может привести к неудовлетворённости потребителей и более высоким показателям оттока, что отрицательно сказывается на дальнейшем взаимодействии с брендом. А более простое взаимодействие может улучшить удержание клиентов, увеличить частоту и объем покупок и положительно повлиять на прибыльность. Кроме того, довольные клиенты, которым легко взаимодействовать с компанией, с большей вероятностью порекомендуют её другим, расширяя клиентскую базу. Кроме того, снижение усилий может снизить стоимость обслуживания, повысить прибыльность, приходящуюся на долю каждого человека и повысить доверие к бренду.
Крайне важно для разработчиков исследовать потенциальные преимущества и ограничения интеграции этих показателей в модели нейронных сетей, для повышения точности прогнозирования пожизненной ценности потребителя. А маркетологам следует научиться разрабатывать эффективные маркетинговые стратегии, на основе этих данных, которые могут помочь удержать клиентов. Сейчас для этих целей используется подход глубокого обучения, чтобы определить сложные взаимосвязи и эффекты взаимодействия между этими показателями, а также оценить их влияние на точность прогнозирования.
Модели нейронных сетей (НС), вдохновлённые структурой человеческого мозга, представляют собой алгоритмы машинного обучения, которые состоят из взаимосвязанных искусственных нейронов. Регрессионные типы НС, специализируются на прогнозировании непрерывных результатов, таких как цены на жилье или тенденции фондового рынка, путём обработки на выделенном сервере и дальнейшего сопоставления входных характеристик с числовыми значениями. Эти методы превосходят традиционные, точно моделируя сложное поведение клиентов, что жизненно важно для улучшения управления взаимоотношениями с ними, а также для принятия обоснованных бизнес-решений. Адаптивность этой разновидности нейронных сетей и их способность к непрерывному обучению позволяют им приспосабливаться к различным бизнес-контекстам, чтобы потом развиваться с новыми данными, улучшая сегментацию. Персептрон (простой, но эффективный тип нейронной сети прямого распространения), а также многослойные персептроны, которые включают несколько слоёв для обработки данных, посредством нелинейных преобразований, иллюстрируют универсальность и вычислительную мощность при решении как линейных, так и нелинейных задач в различных приложениях, несмотря на потенциально высокие вычислительные затраты, связанные с обучением более глубоких моделей.
Более подробный анализ того, как эта взаимосвязь варьируется в зависимости от различных сегментов клиентов (например, рекламодатели, пассивные клиенты, противники), может быть ценным. Кроме того, понимание того, как контекстуальные факторы, такие как отрасль, рыночная конкуренция или демографические характеристики клиентов, смягчают взаимосвязь лояльности с пожизненной ценностью, может помочь организациям более эффективно корректировать свои стратегии. Изучение долгосрочной динамики взаимосвязи, включая то, как изменение лояльности с течением времени влияют на поведение клиентов, может дать представление о стабильности позитивного восприятия фирмы в сознании большого количества потребителей.
Новые методы включают расширенную аналитику, модели машинного обучения для прогнозирования поведения клиентов и интеграцию качественных данных для дополнения количественных показателей. Клиентский опыт многогранен, и сосредоточение внимания исключительно на усилиях может упустить из виду другие важные аспекты, такие как эмоциональная вовлеченность, воспринимаемая ценность и персонализация, которые также существенно влияют на пожизненную ценность клиента. Кроме того, отрасли быстро развиваются с новыми технологиями и ожиданиями клиентов, а это означает, что компании должны постоянно разрабатывать и совершенствовать свои метрики и аналитические методы, чтобы оставаться актуальными и точно прогнозировать, чем можно заинтересовать целевую аудиторию.
Стратегическое применение этих информационных потоков выходит за рамки простого привлечения и удержания клиентов, предвещая смену парадигмы в распределении ресурсов и предоставлении услуг. Выявляя сегменты потребителей с высокой ценностью, менеджеры могут разумно направлять свои бюджеты на инициативы, которые обещают максимальную отдачу, оптимизируя усилия по привлечению и удержанию «нужных людей». Эта перекалибровка фокуса (а также распределения ресурсов) повышает эффективность маркетинговых кампаний и улучшает качество обслуживания клиентов для тех, кого считают наиболее ценными. Кроме того, принятие рекуррентных нейронных сетей для анализа последовательных моделей поведения, усиливают точность прогнозирования, способствуя культуре непрерывного совершенствования и кросс-функционального сотрудничества. Потенциал интерактивных визуализаций, для преодоления разногласий между отделами организации, ещё больше подчёркивает преобразующую силу этого подхода, позволяя создать сплочённую, проницательную и действенную стратегию.
Комментарии