Новий актив: що важливо в управлінні лояльністю клієнтів у 2025 році

В умовах, коли все більше людей купують товари онлайн, компаніям важче нарощувати свою частку ринку. Важливіше й дешевше працювати з поточними клієнтами, ніж залучати нових. Які технології для управління відносинами з клієнтами будуть актуальними найближчим часом.

Мовна аналітика – для пошуку інсайтів

Вочевидь, ключем до підвищення лояльності клієнтів є розуміння їхніх потреб. Для цього необхідно уважно слухати і чути, а часом і читати між рядками. Наприклад, у розмові з службою підтримки споживач може згадати, що на сайті важко знайти важливу для нього функцію або інформацію. Тому завдання бізнесу – не тільки вчасно помітити проблему, але й визначити, чи актуальна вона для інших користувачів. Але прослухати всі дзвінки чи проаналізувати кожне листування вручну неймовірно складно, враховуючи кількість потрібного на це часу. Тому великі компанії довіряють це завдання системам мовної аналітики, в основі яких лежать технології обробки природної мови (Natural Language Processing, NLP), нейромережі та великі мовні моделі (Large Language Model, LLM).

Вони розпізнають контекст, вловлюють інтонації та враховують навіть ті сенси, які клієнти не висловлюють прямо. Наприклад, один із виробників вентиляційних систем впровадив мовну аналітику, щоб скоротити навантаження на керівника відділу продажів, якому доводилося прослуховувати близько сотні дзвінків менеджерів щотижня. Сервіс мовної аналітики в ході аналізу почав виявляти лише проблемні дзвінки, які безпосередньо і потрапляли до керівника відділу. Час на виконання завдання людиною знизився більш ніж удвічі, ресурс, що звільнився, компанія направила на доопрацювання скриптів. Результат: показник відмов знизився на 20-25%.

Мовні моделі – для точних рекомендацій

Стрічки рекомендацій забезпечують близько 30% прибутків сайтів електронної комерції. Вони допомагають збільшувати середній чек і утримувати клієнтів, сприяють додатковому продажу супутніх товарів і реалізації додаткових опцій. Персоналізовані стрічки покращують лояльність, коли рекомендації по-справжньому збігаються з потребами клієнтів.

Стрічки рекомендацій створюються з урахуванням аналізу великого обсягу даних (історії покупок, переглянутих сторінок і товарів). В основі найбільш розвинених систем лежать великі мовні моделі, тобто штучний інтелект, який добре розуміє текст, навчений вловлювати зміст і контекст. Вони можуть знаходити неочевидні зв’язки між продуктами на основі даних, отриманих із відкритих джерел – відгуків, досліджень, соціальних мереж. Це дозволяє пропонувати релевантні рекомендації споживачам, зокрема тим, про яких компанії поки що нічого не відомо. Збагачення мовної моделі даними щодо поведінки клієнта може підвищити ефективність в рази. Так, мережа супермаркетів завдяки рекомендаційним алгоритмам збільшила конверсії у картці товару на 13%. Оскільки при виборі певної позиції програма пропонує придбати супутні або схожі продукти

Просунуті CRM-системи – для виконаних обіцянок

Сучасні CRM-системи не просто зберігають контакти та історію взаємодій, але здатні аналізувати величезні обсяги даних, пропонуючи ефективні інструменти для покращення клієнтського досвіду. Вони спрощують процес формування замовлень та сприяють їхньому оперативному виконанню. Цифрова інфраструктура компанії розглядається як єдиний простір. Тому CRM-системи, окрім звичного функціоналу, допомагають контролювати запаси та логістику. Весь цикл від надходження товару на склад до доставки клієнту стає більш керованим.

Чат-боти – для швидкоїї підтримки

Світовий обсяг продажів у сфері роздрібної торгівлі та електронної комерції через віртуальних помічників сягнув $142 млрд 2024 року. У певних нішах їхнє застосування підвищує рівень конверсії на 70%. Чат-боти здатні значно знизити навантаження на кол-центр – і готових сценаріїв діалогів часом цілком достатньо для вирішення цього завдання. Найчастіше чат-боти реалізовані на сайті, де можна отримати відповіді на питання, що часто задаються. Головні переваги такого формату для клієнта полягає в доступності 24/7 та швидкому реагуванні.

У випадку більш складного запиту бот може працювати в парі з оператором або у зв’язці з іншими інформаційними системами компанії. Наприклад, повідомляти статус запиту на вимогу або надсилати автоматичні повідомлення про його зміни. Це знижує тривогу користувача та зміцнює його довіру до бренду. Збір зворотного зв’язку теж можна довірити чат-боту. Однак, у випадку зі скаргами важливо бути готовими швидко підключити оператора — незадоволений споживач частіше схильний довіряти живій людині. У 2025 році розвиток технології машинного навчання дозволить зробити чат-боти ще ефективнішим. Віртуальні помічники зможуть передбачати потреби користувачів на основі їхніх попередніх запитів та запропонують персоналізовані рекомендації.