AI-powered Customer Journey

10 лайков в Фейсбуке описывают человека точнее, чем его коллеги по работе, 70 - чем друг, 150 - чем родственники, 300 - чем муж/жена; большинство из нас оставили больше 300 лайков в Фейсбуке. Исследование ученых Кембриджского и Стенфордского университетов

Решаемая нами задача

Обычно Customer Journey
выглядит вот так
Анализ большого количества данных
из соцсетей про покупателей...
...позволяет персонализировать
Customer Journey для каждого покупателя

Зачем нужно строить правильный Customer Journey

  • Чтобы услуги, которые получает клиент, были приятными, быстрыми, простыми,
    полностью соответствовали ожиданиям, а лучше - превосходили их
  • Выявить все потенциальные точки контакта человека при взаимодействии с
    товаром или услугой, предложить ряд решений, которые это взаимодействие
    оптимизируют
  • Проанализировать отдельно каждый из типов покупателей и предоставить для
    каждого из них тот кастомер джорней, которые им больше всего подходит

Есть две кофейни напротив с одинаково вкусным кофе. В одной стандартный дизайн, играет стандартная музыка по радио и из тортиков продаются Наполеон и Тирамису. В другой стоит мебель, которую вы хотите купить себе домой, играет ваша любимая музыка и завезли ваш любимый морковный пирог. А еще про нее вчера написал FB блоггер, посты которого вы каждый день лайкаете. Выбор между этими кофейнями очевиден. И он стал возможен благодаря правильному Customer Journey

Свяжитесь с нами, чтобы узнать все детали и заказать сервис

Для каких индустрий и клиентов
эта услуга наиболее актуальна

  • Для компаний, которые продают дорогие специфические услуги либо товары и их целевая аудитория является
    относительно узкой (50 тыс. - 1 млн. людей)
  • При этом товары содержат значительную долю эмоциональной составляющей, которой можно управлять
    (в платье за 10 тыс. грн. эмоциональной состовляющей значительно больше, чем в молотке)
  • И при этом вы желаете использовать самые последние технологические решения, которые позволят захватить
    и удерживать лидерство в своей индустрии долгие годы
Примеры индустрий:
  • Спортклуб
  • Салон красоты
  • Косметика
  • Аксессуары,
    одежда
  • Недвижимость,
    интерьер
  • Авто

Что именно мы делаем

  • Мы собираем публично доступную информацию про ваших потенциальных клиентов из соцсетей (преимущественно ФБ)
  • Очищаем и структурируем эту информацию с помощью алгоритмов машинного обучения
  • Мы разделяем клиентов на кластера, чтобы можно было построить оптимальный кастомер джорней для каждого
  • Детально изучаем образ жизни людей из каждого кластера: рестораны, косметика, салоны, спортклубы, СМИ, журналы, образование, организации, блоггеры, политики, аксессуары, ивенты, путешествия, психотипы, уровень дохода итд.
  • С помощью нейросетей узнаем как человек воспринимает информацию и рекламные объявления, какие изображения, слова и месседжи на него оптимально влияют
  • С помощью алгоритмов машинного обучения строим оптимальный таргетинг в ФБ и Гугл на каждый из кластеров клиентов

Кейсы компании

Задача

Перед нами стояла задача помочь премиальному фитнес клубу привлечь больше новых клиентов, используя новые технологии и подходы в маркетинге (так как все существующие подходы уже использовались с максимально возможной эффективностью)

Результат

В рамках проекта мы разбили целевую аудиторию на несколько кластеров, которые имеют принципиально разную мотивацию посещать фитнес клуб. Для каждого из кластеров мы детально описали особенности их Customer Jоurney, предоставили список СМИ, лидеров мнений, потенциальных партнеров, создали оптимальный таргетинг в FB. В результате рост ключевых показателей эффективности онлайн рекламы составил 2-6 раз. FB стал привлекательным каналом продаж для привлечения новых клиентов.