Микросегментация с помощью распознавания поведенческих образов: от демографии к глубокой персонализации

Помните, как маркетинговые команды думали, что они во всем разобрались? Поместите всех в аккуратные маленькие коробочки в зависимости от возраста, местоположения и дохода. Назовите этот день. Эти дни прошли.

По правде говоря, два человека, сидящие в одном городе, получающие одинаковую зарплату и родившиеся в одном году, могут быть совершенно разными клиентами. Можно проверять телефон каждые пять минут и мгновенно отвечать на push-уведомления. Другой может игнорировать каждое сообщение до тех пор, пока не будет готов к просмотру на своих условиях. Традиционная сегментация группирует их вместе. Распознавание поведенческих образов видит их такими, какие они есть на самом деле.

Чем отличается распознавание поведенческих образов

Демография показывает, кто такой человек на бумаге. Модели поведения говорят вам, чем они на самом деле занимаются. И то, что делают люди, важнее, чем то, к какой категории они относятся.

Современные CRM-системы теперь используют машинное обучение для обработки данных клиентов и выявления закономерностей, которые люди могли бы упустить из виду. Вместо того чтобы создавать пять или шесть широких групп клиентов, эти системы могут идентифицировать сотни или даже тысячи микросегментов на основе фактического поведения.

{{cta-баннер}}

Подумайте об этом так. Игрок, который входит в систему каждый вторник вечером, играет ровно 45 минут и всегда старается новые игровые автоматы показывает вам закономерность. Другой игрок, который появляется только по выходным, задерживается на несколько часов и продолжает играть в те же три игры, показывает вам нечто совершенно иное. Возможно, они оба — профессионалы с 35-летним стажем, живущие в одном районе, но к ним нужны разные подходы.

Проблема традиционной сегментации

Большинство маркетинговых команд по-прежнему сегментируют клиентов, используя базовые демографические данные, такие как размер компании, отрасль или название должности, а затем задаются вопросом, почему их кампании терпят неудачу. Проблема не в том, что демографические данные бесполезны, а в том, что они лишь поверхностны.

Традиционная сегментация спрашивает: «Кто они?» Поведенческая сегментация спрашивает: «Как они себя ведут?» Это различие меняет все.

Стандартная CRM может создавать такие сегменты, как:

• Высокоценные клиенты
• Клиенты среднего уровня
• Клиенты с низкой стоимостью
• Неактивные клиенты

Это четыре группы. Может быть, восемь, если вы проявите творческий подход. Но в 2025 году умная сегментация клиентов означает создание тысяч микросегментов, которые обновляются в реальном времени в зависимости от поведения в реальном времени.

Как машинное обучение способствует микросегментации

Волшебство происходит благодаря алгоритмам машинного обучения, которые постоянно анализируют данные клиентов. Эти системы могут выявлять сложные взаимосвязи между переменными, прогнозировать будущее поведение основывается на исторических данных и адаптируется по мере поступления новой информации.

Вот как это выглядит на практике:

Распознавание образов: Система выявляет тренды, которые вы никогда не уловите вручную. Например, вы заметили, что игроки, которые попробуют бесплатную игру в третий раз, с большей вероятностью внесут свой первый депозит в течение следующей недели.

Обновления в реальном времени: Поведение клиентов меняется. Кто-то, кто был очень активен в прошлом месяце, может уйти в этом месяце. Системы машинного обучения автоматически обновляют сегменты на основе сигналов в реальном времени, а не только прошлого поведения.

Возможности прогнозирования: Система не просто сообщает вам, что произошло. Она сообщает вам, что, скорее всего, произойдет дальше. Какие клиенты могут уйти. Кто готов к обновлению. Когда, скорее всего, кто-то ответит на предложение.

Создание реально работающих микросегментов

Для создания эффективных микросегментов требуется нечто большее, чем просто обработка данных алгоритмом. Нужен правильный подход.

Начните с широкого сбора данных из различных источников, включая CRM-системы, аналитика веб-сайта, социальные сети и история покупок. Но вот в чем загвоздка: чем больше данных, тем лучше. Вам нужны релевантные данные.

Типы данных, которые имеют значение

Поведенческие данные: Какие действия предпринимают клиенты? Как часто они взаимодействуют? Какие функции они используют?

Транзакционные данные: Схемы покупок, суммы депозитов, игровые предпочтения, использование бонусов.

Данные о вовлеченности: Количество открытых писем, количество переходов по ссылкам, время, проведенное на платформе, частота сеансов.

Данные жизненного цикла: Где находится клиент на своем пути? Новый игрок? Обычный? Рискуете взбивания?

Вместо простого сегментирования по возрасту или местоположению микросегментация может выделить такой сегмент, как «постоянные пользователи в возрасте 20-35 лет с высоким риском оттока пользователей, характеризующимся снижением вовлеченности, которые ранее проявляли интерес к определенным типам игр».

Реальные приложения в онлайн-гемблинге

Индустрия iGaming — прекрасный пример распознавания поведенческих образов в действии. Машинное обучение теперь совершенствует маркетинговые кампании, анализируя поведение игроков в режиме реального времени, отправляя персонализированные сообщения, повышающие коэффициент конверсии.

Вот пример: игрок только что завершил десятую сессию. Они проявили интерес к слотам с прогрессивным джекпотом, но так и не попробовали новую турнирную функцию. Система мгновенно распознает этот паттерн. Вместо того, чтобы отправлять обычное сообщение «Посмотрите наши турниры!» сообщение, адресованное всем, отправляет персональное приглашение, в котором особое внимание уделяется турнирам с прогрессивным джекпотом.

Та же платформа. Та же функция. Совершенно другой подход, основанный на поведенческих моделях.

Передовые CRM-системы теперь могут определять, когда игроки могут уйти, и инициировать персонализированные действия по возобновлению взаимодействия перед их уходом. В этом разница между реагированием на проблемы и их предотвращением.

Переход от широких групп к индивидуальному взаимопониманию

Традиционная сегментация делит клиентов на широкие группы на основе общих характеристик, таких как демография и поведение покупателей в прошлом. Микросегментация учитывает множество факторов: от активности в социальных сетях до истории транзакций и отзывов клиентов.

Такой детальный подход позволяет создавать сегменты, в которых может быть всего несколько десятков клиентов. И это нормально. Лучше отправить идеальное сообщение 30 людям, чем отправить посредственное сообщение 3000.

Некоторые компании опасаются создавать слишком много сегментов. «Как управлять тысячами микросегментов?» Ответ: вы не управляете ими вручную. Система делает это для вы с помощью автоматизации.

Общие проблемы и способы их решения

Теоретически создание микросегментов звучит великолепно. На практике компании сталкиваются с проблемами.

• Проблемы с качеством данных: Для этого процесса требуются высококачественные и согласованные данные из всех источников. Мусор на входе, мусор на выходе. Если при сборе данных происходит беспорядок, в сегментах тоже будет беспорядок.
• Чрезмерная сегментация: Можно создать слишком много небольших сегментов, которые не имеют статистической значимости. Цель — точность, а не просто количество.
• Пригодность к действию: Какой смысл выбирать идеальный микросегмент, если вы не можете эффективно ориентироваться на него по доступным каналам?
• Требования к ресурсам: Обработка больших объемов данных клиентов в режиме реального времени требует надежные инструменты искусственного интеллекта и инфраструктура.

Почему гиперперсонализация важна как никогда

Исследования показывают что 69% компаний увеличивают инвестиции в усилия по персонализации. Это фундаментальный сдвиг в том, как компании взаимодействуют с клиентами.

Теперь клиенты ожидают персонализации. Когда вы показываете им, что понимаете их поведение, они отвечают. Когда вы относитесь к ним как к еще одному имени в списке, они отключаются.

Сейчас выигрывают не те компании, у которых самые большие бюджеты. Именно они используют поведенческую аналитику для создания условий, адаптированных к потребностям каждого клиента.

Выход за рамки базового анализа RFM

Многие CRM-системы по-прежнему в значительной степени полагаются на анализ RFM: Недавность, частота, валюта значение. Это прочная основа. Но этого уже недостаточно.

В то время как анализ RFM позволяет легко интерпретировать информацию, методологии глубокого обучения позволяют выявлять сложные закономерности, которые RFM может пропустить. Комбинация обоих подходов часто работает лучше всего.

Считайте RFM основой. В нем рассказывается о том, что произошло. Распознавание поведенческих образов говорит вам, почему это произошло и что может произойти дальше.

Интеграция по нескольким каналам

Микросегментация работает только в том случае, если вы можете действовать в соответствии с ней. Современные CRM-системы упрощайте кампании, основанные на поведении, по всем доступным каналам: от электронной почты до сообщений в приложении и социальных сетей.

Клиенту все равно, какой канал вы используете. Им важно, найдет ли сообщение отклик у них в данный момент. Распознавание поведенческих образов помогает понять не только, что сказать, но и когда и где это сказать.

Будущее отношений с клиентами

В 2025 году сегментация клиентов перестанет быть электронными таблицами, а станет живой системой, определяющей качество обслуживания клиентов в целом. Динамичный. Прогнозирующий. Связано с тем, как, когда и почему клиенты взаимодействуют.

Переход от статической демографии к динамическим моделям поведения представляет собой совершенно иной взгляд на клиентов.

Вместо того чтобы спрашивать: «К какой категории относится этот человек?» вы спрашиваете: «Чем сейчас занимается этот человек и что это говорит нам о том, что ему нужно?»

Заставить все работать: практические шаги

Хотите выйти за рамки базовой сегментации? Начните здесь:

• Проведите аудит ваших данных: Какие данные о клиентах вы собираете? Согласованы ли они? Есть ли пробелы?
• Определите четкие цели: Чего вы хотите достичь с помощью микросегментации? Улучшение удержания? Более высокая конверсия? Более эффективные маркетинговые расходы?
• Начните с малого: Не пытайтесь создать тысячу сегментов в первый день. Выберите один или два выгодных варианта использования и подтвердите свою концепцию.
• Результаты измерений: Отслеживайте, действительно ли ваши микросегменты работают лучше, чем крупные сегменты. Отрегулируйте в зависимости от того, что вы изучаете.
• Инвестируйте в правильные инструменты: Выберите Инструменты сегментации на базе искусственного интеллекта которые отдают приоритет безопасности данных, предлагают интуитивную визуализацию и могут масштабироваться в соответствии с вашими потребностями.

О нас Smartico.ai

Smartico.ai является первой и ведущей унифицированной программой Геймификация а также Автоматизация CRM программное обеспечение, разработанное специально для индустрии iGaming. Оно сочетает в себе распознавание поведенческих образов в реальном времени с автоматизированными рабочими процессами, упрощающими каждый этап игрового процесса.

Отличительной чертой Smartico является подход к микросегментации. Система использует Модели искусственного интеллекта для непрерывного анализа данных игроков, выявления закономерностей и прогнозирования поведения, которые помогают операторам донести нужную информацию в нужный момент. От настраиваемых инструментов геймификации до сложных бонусных движков — все работает в одной унифицированной платформе.

Компания делает больше, чем просто предоставляет программное обеспечение. Они сотрудничают с операторами, чтобы накопить опыт работы с CRM в своих командах, предлагая практические рекомендации на протяжении всего периода сотрудничества. Благодаря неограниченному управлению брендом бесплатная мини-играВ дополнение к прогнозам, основанным на искусственном интеллекте, Smartico предоставляет операторам инструменты, необходимые для перехода от базовой сегментации к настоящей поведенческой персонализации.

Чтобы понять, как Smartico может помочь вам увеличить доход, чего вы еще не пробовали, закажите бесплатную подробную демонстрационную версию ниже.

{{cta-баннер}}

Часто задаваемые вопросы

1. Чем микросегментация отличается от традиционной сегментации клиентов?

Традиционная сегментация создает широкие группы на основе демографических данных или базовой истории покупок. Микросегментация создает очень специфичные сегменты, основанные на подробных поведенческих моделях, данных о вовлеченности и действиях в реальном времени. В то время как традиционные методы позволяют создать 5-10 сегментов, микросегментация позволяет идентифицировать сотни или тысячи точно целевых групп.

2. Может ли малый бизнес извлечь выгоду из распознавания поведенческих моделей?

Совершенно верно. Хотя корпоративным компаниям приходится работать с большим количеством данных, малые предприятия все же могут эффективно использовать распознавание поведенческих образов. Главное — начать с наиболее ценного поведения клиентов и затем развить его. Многие современные платформы CRM предлагают масштабируемые решения, которые подходят для компаний любого размера.

3. Как машинное обучение со временем улучшается на основе данных клиентов?

Алгоритмы машинного обучения постоянно учатся на основе новых входных данных. По мере того как все больше клиентов взаимодействуют с вашей платформой, система выявляет новые закономерности, уточняет существующие прогнозы и адаптируется к меняющимся моделям поведения. Это означает, что ваша сегментация становится более точной, чем дольше вы ее используете.

4. Какие проблемы с конфиденциальностью связаны с отслеживанием поведения?

Конфиденциальность данных клиентов имеет решающее значение. Эффективная микросегментация требует четкого согласия, прозрачных политик обработки данных и соблюдения таких нормативных актов, как GDPR и CCPA. Лучшие CRM-системы включают встроенные инструменты обеспечения соответствия требованиям и шифрование, позволяющие защитить информацию о клиентах и при этом обеспечить персонализацию.

5. Как узнать, слишком ли малы мои микросегменты, чтобы их можно было использовать?

Микросегмент должен быть достаточно большим, чтобы оправдать целевые действия, но достаточно конкретным, чтобы обеспечить значимую персонализацию. Если вы создаете сегменты с участием всего 2-3 клиентов, вы, вероятно, чрезмерно сегментируете сегменты. Сосредоточьтесь на сегментах, которые разделяют значимые поведенческие модели и с которыми можно эффективно связаться по доступным каналам.

Заключение

Демография показывает, кто такие клиенты. Поведение говорит вам, кто они на самом деле. Разница между этими двумя вещами заключается в разнице между обычным маркетингом, который игнорируется, и персонализированным опытом, который действительно взаимосвязан.

Микросегментация с помощью распознавания поведенческих моделей уже началась, и компании, использующие ее, укрепляют отношения с клиентами, улучшают удержание клиентов и добиваются лучших результатов от каждой маркетинговой кампании. Те, кто по-прежнему полагается на широкие демографические группы, отстают.