CC BY
0УДК 004
Михайлов А.Н.
студент
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
(г. Санкт-Петербург, Россия)
АНАЛИЗ КЛИЕНТСКОГО ПУТИ: КАК ТЕХНОЛОГИИ ПОМОГАЮТ УЛУЧШИТЬ CUSTOMER JOURNEY
Аннотация: в статье рассматривается роль технологий в анализе и улучшении клиентского пути (customer journey). Описаны ключевые этапы клиентского пути, инструменты анализа, такие как системы аналитики, машинное обучение, искусственный интеллект и омниканальные CRM-системы.
Ключевые слова: клиентский путь, аналитика, персонализация, машинное обучение, омниканальность.
Введение.
Клиентский путь (customer journey) представляет собой процесс взаимодействия клиента с компанией от первого контакта до окончательного решения о покупке и последующего обслуживания. В современном мире, где конкуренция между брендами высока, важно не только привлечь клиента, но и обеспечить ему лучший опыт на каждом этапе его пути. Анализ клиентского пути позволяет бизнесу лучше понять поведение своих клиентов, их потребности и ожидания, что, в свою очередь, помогает улучшить взаимодействие с ними. Современные технологии играют важную роль в этом процессе, помогая компаниям эффективно анализировать данные и разрабатывать стратегии, направленные на улучшение клиентского опыта.
Основные этапы клиентского пути.
Клиентский путь обычно делится на несколько этапов, включая осведомленность, интерес, принятие решения, покупку и лояльность. На каждом из этих этапов клиент взаимодействует с компанией через различные каналы, и важно понимать, какие факторы влияют на его решения. Рассмотрение клиентского пути как единого целого позволяет выявить слабые места и определить возможности для улучшения.
1. Этап осведомленности.
На этом этапе клиент впервые узнает о продукте или услуге. Важно привлечь его внимание и заинтересовать. Технологии, такие как контекстная реклама и анализ больших данных, помогают определить целевую аудиторию и показать релевантные объявления тем, кто потенциально заинтересован в продукте.
2. Этап интереса.
Клиент начинает активно изучать продукт или услугу, сравнивать их с аналогами. В этот момент критически важно предоставить качественную информацию, доступную через сайт, социальные сети или другие каналы. Анализ данных о поведении клиентов помогает адаптировать контент таким образом, чтобы он был наиболее полезным и интересным для пользователя.
3. Этап принятия решения.
На этом этапе клиент оценивает варианты и принимает решение о покупке. Персонализированные предложения и специальные акции, основанные на данных о поведении клиента, могут сыграть решающую роль в его выборе. Использование CRM-систем и алгоритмов машинного обучения помогает выявить потенциальных покупателей и предложить им подходящие стимулы.
4. Этап покупки.
Процесс покупки должен быть максимально удобным и понятным. Технологии позволяют автоматизировать этот процесс, минимизировать количество шагов, которые необходимо сделать клиенту, и обеспечить наличие поддержки на каждом этапе. Интеграция с платежными системами, удобные
формы заказа и чат-боты для поддержки клиентов — все это способствует увеличению конверсий.
5. Этап лояльности.
После покупки важно поддерживать интерес клиента к бренду и мотивировать его на повторные покупки. Здесь используются системы лояльности, персонализированные предложения и омниканальные CRM-системы для взаимодействия с клиентом через различные каналы — email, SMS, мессенджеры и социальные сети.
Технологии для анализа клиентского пути.
1. Системы аналитики и отслеживания поведения клиентов.
Системы аналитики, такие как Google Analytics и Yandex.Metrica,
помогают отслеживать поведение клиентов на сайте, анализировать источники трафика и выявлять страницы, вызывающие наибольший интерес. Это позволяет компаниям понять, как пользователи перемещаются по сайту и на каких этапах они чаще всего покидают его, что помогает улучшить интерфейс и контент.
2. Машинное обучение и искусственный интеллект.
Машинное обучение и искусственный интеллект помогают
анализировать большие объемы данных о поведении клиентов и предсказывать их действия. Например, модели машинного обучения могут выявить клиентов, которые с наибольшей вероятностью покинут сайт без покупки, и предложить им специальные скидки или рекомендации. Такие технологии позволяют персонализировать взаимодействие с клиентом и сделать его более эффективным.
3. Омниканальные CRM-системы.
Омниканальные CRM-системы помогают объединить информацию о клиентах из различных каналов коммуникации — будь то сайт, социальные сети, email или мессенджеры. Это обеспечивает более полное понимание клиентского пути и позволяет компаниям взаимодействовать с клиентами там, где им удобнее. Таким образом, омниканальные CRM-системы помогают создать единое пространство для общения и предоставления поддержки клиентам.
4. Чат-боты и голосовые помощники.
Чат-боты и голосовые помощники могут использоваться для улучшения клиентского пути, предоставляя клиентам быстрые ответы на вопросы и помощь в реальном времени. Они позволяют автоматизировать поддержку на разных этапах пути клиента, что помогает сократить время отклика и повысить удовлетворенность клиентов.
Преимущества использования технологий в анализе клиентского
пути.
1. Персонализация опыта.
Использование аналитики и машинного обучения позволяет создавать персонализированные предложения для клиентов, что улучшает их впечатление от взаимодействия с брендом. Персонализация помогает повысить релевантность сообщений и предложений, что, в свою очередь, увеличивает вероятность конверсии.
2. Увеличение удовлетворенности клиентов.
Автоматизация процессов взаимодействия и предоставление поддержки на каждом этапе пути клиента способствуют увеличению удовлетворенности. Клиенты получают более оперативные ответы на свои вопросы и чувствуют, что бренд заботится о них.
3. Повышение конверсий.
Анализ данных о поведении клиентов помогает выявить слабые места в клиентском пути и разработать решения для их улучшения. Это позволяет увеличить конверсии на каждом этапе пути — от осведомленности до покупки и лояльности.
Заключение.
Анализ клиентского пути и использование современных технологий позволяют компаниям лучше понять своих клиентов и выстроить с ними эффективное взаимодействие. Персонализация, автоматизация, омниканальность и использование машинного обучения помогают улучшить клиентский опыт на каждом этапе его пути. В условиях высокой конкуренции на
рынке компании, которые активно используют аналитику и технологии для оптимизации customer journey, получают значительные преимущества, повышая удовлетворенность клиентов и улучшая свои финансовые показатели.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Остудина К.А., Киреев В.С. Архитектура хранения и обработки текстовых открытых данных // Интеллектуальные технологии в науке и образовании: материалы Международной научно-практической конференции. - Новочеркасск: ООО "Лик", 2023. - С. 102-108;
2. Ткачев В.В. Геймификация в маркетинге: мотивационный эффект // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2023. - №4-2 (79). - С. 72-75;
3. Роздольская И.В., Яковлева Л.Р., Волобуев А.А. Стратегические детерминанты клиентоцентрического маркетинга на основе принципов поведенческой экономики и практики исследования клиентского опыта // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. - 2023. - №1 (98). - С. 135-150.
Mikhailov A.N.
St. Petersburg State University of Economics (St. Petersburg, Russia)
CUSTOMER JOURNEY ANALYSIS: HOW TECHNOLOGIES HELP IMPROVE CUSTOMER EXPERIENCE
Abstract: article discusses the role of technologies in analyzing and improving the customer journey. Key stages of the customer journey, tools for analysis such as analytics systems, machine learning, artificial intelligence, and omnichannel CRM systems are described.
Keywords: customer journey, analytics, personalization, machine learning, omnichannel.
