Новый актив: что важно в управлении лояльностью клиентов в 2025 году

В условиях, когда все больше людей покупают товары онлайн, компаниям труднее наращивать свою долю рынка. Важнее и дешевле работать с текущими клиентами, чем привлекать новых. Какие технологии для управления отношениями с клиентами будут актуальны в ближайшее время.

Языковая аналитика – для поиска инсайтов

Очевидно, что ключом к повышению лояльности клиентов является понимание их потребностей. Для этого необходимо внимательно слушать и слышать, а иногда и читать между строк. К примеру, в разговоре со службой поддержки потребитель может упомянуть, что на сайте трудно найти важную для него функцию или информацию. Поэтому задача бизнеса – не только вовремя заметить проблему, но и определить, актуальна ли она для других пользователей. Но прослушать все звонки или проанализировать каждую переписку вручную невероятно сложно, учитывая количество нужного на это времени. Потому крупные компании доверяют эту задачу системам языковой аналитики, в основе которых лежат технологии обработки природного языка (Natural Language Processing, NLP), нейросети и крупные языковые модели (Large Language Model, LLM).

Они распознают контекст, улавливают интонации и учитывают даже те смыслы, которые клиенты прямо не выражают. К примеру, один из производителей вентиляционных систем внедрил языковую аналитику, чтобы сократить нагрузку на руководителя отдела продаж, которому приходилось прослушивать около сотни звонков менеджеров еженедельно. Сервис речевой аналитики в ходе анализа начал выявлять только проблемные звонки, непосредственно и попадавшие к руководителю отдела. Время на выполнение задачи человеком снизилось более чем вдвое, освободившийся ресурс компания направила на доработку скриптов. Итог: показатель отказов снизился на 20-25%.

Языковые модели – для точных рекомендаций

Лента рекомендаций обеспечивает около 30% доходов сайтов электронной коммерции. Они помогают увеличивать средний чек и удерживать клиентов, способствуют дополнительной продаже сопутствующих товаров и реализации дополнительных опций. Персонализированные ленты улучшают лояльность, когда рекомендации по-настоящему совпадают с потребностями клиентов.

Ленты рекомендаций создаются на основе анализа большого объема данных (истории покупок, просмотренных страниц и товаров). В основе наиболее развитых систем лежат большие языковые модели, то есть искусственный интеллект, хорошо понимающий текст, обученный улавливать содержание и контекст. Они могут найти неочевидные связи между продуктами на основе данных, полученных из открытых источников – отзывов, исследований, социальных сетей. Это позволяет предлагать релевантные рекомендации потребителям, в том числе тем, о которых компании пока ничего не известно. Обогащение языковой модели данными о поведении клиента может повысить эффективность в разы. Так, сеть супермаркетов благодаря рекомендательным алгоритмам увеличила конверсии в карточке товара на 13%. Поскольку при выборе определенной позиции программа предлагает приобрести сопутствующие или похожие продукты.

Продвинутые CRM-системы – для выполненных обещаний

Современные CRM-системы не просто сохраняют контакты и историю взаимодействий, но и способны анализировать огромные объемы данных, предлагая эффективные инструменты для улучшения клиентского опыта. Они упрощают процесс формирования заказов и способствуют их оперативному выполнению. Цифровая инфраструктура компании рассматривается как единое пространство. Поэтому CRM-системы, кроме обычного функционала, помогают контролировать запасы и логистику. Весь цикл от поступления товара на склад до доставки клиенту становится управляемее.

Чат-боты – для быстрой поддержки

Мировой объем продаж в сфере розничной торговли и электронной коммерции через виртуальных помощников составил $142 млрд в 2024 году. В некоторых нишах их применение повышает уровень конверсии на 70%. Чат-боты способны значительно снизить нагрузку на колл-центр – и готовых сценариев диалогов порой вполне достаточно для решения этой задачи. Чаще всего чат-боты реализованы на сайте, где можно получить ответы на часто задаваемые вопросы. Главное преимущество такого формата для клиента заключается в доступности 24/7 и быстром реагировании.

В случае более сложного запроса бот может работать в паре с оператором или в связи с другими информационными системами компании. Например, сообщать статус запроса по требованию или отправлять автоматические сообщения о его изменениях. Это снижает тревогу пользователя и укрепляет его доверие к бренду. Сбор обратной связи тоже можно доверить чат-боту. Однако, в случае с жалобами, важно быть готовыми быстро подключить оператора — недовольный потребитель чаще склонен доверять живому человеку. В 2025 году развитие технологии машинного обучения позволит сделать чат-боты еще более эффективными. Виртуальные помощники смогут предугадывать потребности пользователей на основе предыдущих запросов и предложат персонализированные рекомендации.