СИНТЕЗ AI И ДАННЫХ КЛИЕНТА ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ЦИФРОВОГО КЛИЕНТСКОГО ПУТИ В УСЛОВИЯХ ТРАНСФОРМАЦИИ КАНАЛОВ ПРОДВИЖЕНИЯ

Полный текст

Синтез искусственного интеллекта (AI) и данных клиента в целях персонализации клиентского пути является актуальной темой, поскольку в условиях стремительной трансформации каналов медиа потребления отмечается высокий уровень фрагментации каналов и «усталость» пользователей. При этом цифровая трансформация открывает беспрецедентные возможности для развития бизнеса, продвижения.

Сегодня потребитель ожидает релевантного, своевременного потребительского опыта на всех этапах взаимодействия с организацией. В этих условиях остро стоит вопрос персонализации, которая становится конкурентным преимуществом организации, а также стратегической необходимостью.

Целью исследования является анализ технологий, стратегий и этических аспектов персонализации клиентского опыта на основе анализа данных.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

- изучить основные этапы клиентского пути;

- рассмотреть источники данных о клиентах в целях осуществления персонализации;

- охарактеризовать возможности внедрения искусственного интеллекта в различные этапы клиентского пути;

- выявить вызовы, существующие для синтеза искусственного интеллекта и данных клиентов;

- предложить мероприятия по персонализации клиентского опыта на основе технологий искусственного интеллекта.

Информационной основой написания статьи являются теоретические положения о персонализации, технологических инструментах для обработки и анализа данных о клиентах.

Методологической основой исследования является комплексный подход, который сочетает изучение теоретических аспектов темы, взглядов различных авторов, трудов исследователей по вопросам управления взаимоотношениями с клиентами, маркетингу, анализу данных.

Результаты исследования

В современных условиях на рынке существует высокий уровень конкуренции, в результате чего концепция клиентского опыта приобретает важное значение. Под клиентским опытом понимается совокупность когнитивных и эмоциональных реакций со стороны клиента на взаимодействие с организацией. Клиентский опыт определяет степень удовлетворенности клиента качеством обслуживания, а также влияет на уровень лояльности.

Клиентский путь – это процесс взаимодействия компании и клиента от первого контакта до принятия решения о покупке. Для оптимизации клиентского пути организация должна отслеживать все точки соприкосновения и предпринимать действия, направленные на формирование позитивного восприятия и укрепление долгосрочных взаимоотношений. Для формирования позитивного опыта в современных условиях организации используют омниканальное продвижение, которое обеспечивает не только конкурентные преимущества, но и позволяет удерживать клиентов [5]. Формирование такого опыта снижает объем сложностей и неудобств, возникающих у клиента при взаимодействии с брендом.

Вопрос внедрения изменений во взаимодействие с клиентами и продвижение организаций особенно остро стоит в условиях турбулентности социально-экономической среды, когда необходимо генерировать инновации в ответ на проблемы и вызовы, существующие во внешней среде [1].

Охарактеризуем этапы клиентского пути в таблице 1. Отметим, что каждый из представленных этапов предполагает взаимодействие с аудиторией через различные каналы, изучение каждого этапа позволяет изучить различные стороны взаимодействия с клиентами и определить возможности для улучшения клиентского пути.

 

Таблица 1. Этапы клиентского пути и рекомендации по взаимодействию с аудиторией в рамках каждого этапа

Этап	Характеристика	Рекомендации по взаимодействию
Этап осведомлённости	Предполагает первый контакт организации и клиента, в рамках которого клиент узнает о продукте или услуге. На данном этапе важно привлечь внимание и заинтересовать клиента.	Для взаимодействия с аудиторией используются контекстная реклама, анализ больших данных, формирование релевантных объявлений
Этап интереса	Предполагает активное изучение продукта или услуги со стороны клиента, проведение сравнительного анализа с товарами аналогами.	На данном этапе важно предоставить качественную информацию клиенту через удобные каналы взаимодействия, а именно сайт, социальные сети
Этап принятия решения	На данном этапе клиент принимает решение о покупке	Важно персонализировать предложения, предложить специальные акции, которые могут сыграть решающую роль в выборе клиента
Этап покупки	Данный этап характеризуется использованием автоматизированных технологий для принятия платежей, характеризуется минимальным количеством шагов и является удобным и понятным для клиента	Организации необходимо использовать интеграцию с платёжными системами, удобные формы заявки, чат-боты
Этап лояльности	Данный этап начинается после совершения покупки и направлен на мотивацию клиента к совершению повторной покупки	Используются система лояльности, персонализированные предложения, различные рассылки

 

В начале 2022 года многолетняя политика встраивания в глобальное экономическое пространство оказалась неэффективной, что привело к необходимости адаптации к новым вызовам. Это позволило сформировать потребность в обновлениях в деятельности предприятия, в том числе были внесены изменения в состав маркетинговых инструментов, которые используются для продвижения. Организации пересмотрели существующую маркетинговую политику в сторону опоры на собственные возможности, отказались от стратегии пережидания и сформировали собственные сбытовые площадки, сделав акцент на изучении потребительского поведения и повышении лояльности аудитории.

Для персонализации клиентского опыта и предложений для клиентов существует необходимость в получении клиентских данных. Обобщим виды и источники клиентских данных, которые необходимы для персонализации в таблице 2.

 

Таблица 2. Виды и источники клиентских данных для персонализации [2, 3]

Вид данных	Что описывает?	Примеры данных	Источники сбора данных
Демографические	Статические, социально-экономические характеристики человека.	Возраст, пол, уровень дохода, образование, профессия, место жительства.	Опросы, анкеты, данные социальных сетей
Поведенческие	Действия, совершаемые пользователями в цифровой среде	История покупок пользователей, время на сайте, частота использования приложений	CRM-системы Данные с серверов
Психологические	Внутренние установки клиента, интересы, образ жизни и ценности.	Увлечения, ценности, характеристики личности.	Оценка активности в социальных сетях, изучение поисковых запросов

 

Аккумулирование представленной информации позволяет сформировать профиль клиента, понять его потребности. Разрозненные данные из различных источников необходимо собирать в общую базу для дальнейшего анализа пути клиента.

На различных этапах пути клиента могут использоваться современные технологические решения, основанные на искусственном интеллекте. В таблице 3 представлена классификация инновационных подходов на базе искусственного интеллекта по этапам пути клиента и обозначен тип воздействия.

 

Таблица 3. Классификация инновационных подходов на базе искусственного интеллекта по этапам пути клиента и типу воздействия [4]

Этапы	Подходы	Суть
I. Этап: Привлечение и информирование	Динамическая генерация гиперперсонализированного контента	Уникальные рекламные тексты создаются автоматически, также генерируются видеоролики и изображения, которые в дальнейшем используются для наполнения целевых страниц или рассылок. Информация адаптирована под индивидуальные интересы целевой аудитории
	Интерактивные образовательные системы на базе диалогового ИИ	Создаются ИИ-агенты, которые доносят до аудитории информацию о продукте или услуге, а также персонализируется взаимодействие с организацией
II. Этап: Продажа и выбор	Продвинутые ИИ-консультанты	Диалоговые системы способны не просто отвечать на вопросы о продукте, а проводят глубинный анализ потребностей аудитории, что позволяет предложить наиболее релевантные товары или услуги.
	Генерация уникальных коммерческих предложений	Осуществляется формирование индивидуальных коммерческих предложений, отличающихся динамичностью условий
III. Этап: Обслуживание и поддержка	Предикативная поддержка	Технологии искусственного интеллекта используются для анализа данных в целях предсказания возможных проблем на пути клиента и выявления потребностей.
	Эмпатичные и контекстно-глубокие ИИ-агенты поддержки	Современный чат-бот и виртуальный ассистент могут реагировать на эмоциональный фон клиента, поддерживать контекст диалога, что положительно сказывается на лояльности
IV. Этап: Удержание и лояльность	Динамическая генерация персонализированных программ лояльности	Создается уникальный и адаптируемый опыт для каждого клиента.
	Генерация эксклюзивного контента и опыта для VIP-клиентов	Технологии искусственного интеллекта используются для формирования уникального контента или виртуального опыта.
V. Этап: Обратная связь и совместное создание	Глубинный анализ неструктурированной обратной связи	Технологии используются для анализа больших объемов информации и голосовой обратной связи
	Платформы для совместной разработки	Создаются интерактивные платформы, в рамках которых клиенты могут участвовать в разработке новых продуктов или услуг, наиболее отвечающих их потребностям.

 

Таким образом, внедрение инновационных подходов на основе искусственного интеллекта позволяет получить преимущества не только клиенту, но и организации. Для клиента повышается релевантность и ценность предложения от организации, а для организации оптимизируются бизнес-процессы, расширяются возможности для развития.

Несмотря на наличие широкого спектра преимуществ во внедрении искусственного интеллекта в формирование клиентского опыта, его персонализацию существует ряд технических, этических и организационных вызовов [6].

Представим состав вызовов персонализации клиентского опыта посредством искусственного интеллекта на рисунке 1.

 

Рис. 1. Вызовы персонализации клиентского опыта посредством искусственного интеллекта

 

Модели искусственного интеллекта требуют загрузки структурированных, релевантных данных. Наличие неактуальной, некачественной информации приводит к некорректным результатам, что ведёт к проблемам в персонализации предложения. Существует сложность интеграции ИИ-решений в современных организациях, а также в проведении масштабирования. Кроме того, сохраняются проблемы совместимости с различными платформами. Существует проблема конфиденциальности, которая из-за ужесточения законодательства по сбору и обработке персональных данных требует согласия клиентов. В результате клиенты становятся все более осведомленными о том, куда идут их данные, что может быть негативно воспринято.

Важно отметить, что технологии искусственного интеллекта при принятии решений используют сложные модели, что затрудняет интерпретацию данных решений и в дальнейшем ведёт к подрыву доверия, а также усложняет устранение ошибок. Нехватка компетенций у сотрудников замедляет внедрение технологий искусственного интеллекта в формирование клиентского пути. Также существует сопротивление изменениям, поскольку сотрудники могут воспринимать новые технологии как угрозу своим рабочим местам. Внедряя искусственный интеллект в формирование персонализированных предложений и клиентского пути необходимо также отметить проблему сложности оценки возврата инвестиций в развитие ИИ и персонализацию.

В целях преодоления выявленных вызовов необходимо комплексно подходить к процессу внедрения искусственного интеллекта в деятельность организаций и продвижение, сочетать технологические решения, организационные изменения и этические принципы. В качестве практических рекомендаций целесообразно реализовать: адаптация рекомендаций в режиме реального времени, настройка сценариев обработки возражений, динамичное назначение персональных скидок для клиентов. Предложенные рекомендации устраняют пробелы в рамках клиентского пути и позволяют сформировать бесшовный опыт взаимодействия с организацией, что благоприятно влияет на финансовые показатели и в целом устойчивость субъектов.

Заключение

Таким образом, синтез искусственного интеллекта и клиентских данных позволяет перейти к комплексной персонализации и созданию целостного адаптивного клиентского пути. В условиях цифровой трансформации существует необходимость совершенствования способов продвижения, поскольку линейные модели взаимодействия уступают место омниканальному подходу. В рамках подхода существует возможность создания единого источника данных о клиенте, что является основой для формирования персонализированных предложений. Совершенствуя продвижение и внедряя технологии искусственного интеллекта в формирование клиентского пути важно решать возникающие проблемы, что позволит обеспечить стратегическое развитие организации и лояльность в долгосрочной перспективе.

Об авторах

С. Р. Хрусталева

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Высшая школа управления

Автор, ответственный за переписку.
Email: khrustaleva.s@list.ru

магистрант

Россия, Россия, г. Москва

Список литературы

Дополнительные файлы