Наталья Петрова: «Чтобы найти ответы на вопросы маркетинга, пришлось погрузиться в мир IT-разработки»

Сегодня успех в бизнесе с его напряженной конкуренцией невозможен без эффективной работы с клиентами. Чтобы преуспеть в наращивании и удержании клиентской базы, самые вдумчивые и креативные маркетологи пересматривают традиционные способы взаимодействия с клиентами, разрабатывая более совершенные и точные методики, в том числе с использованием искусственного интеллекта. Ожидается, что в 2024 году доходы мирового рынка от использования ИИ в маркетинге достигнут 36 миллиардов долларов США, сообщает Statista.com. Инновационные инструменты, помогающие изучать глубинную мотивацию покупателей, выгодны всем, поскольку делают коммуникацию не просто эффективной, но и искренней, считает маркетолог Наталья Петрова. Специалист в области работы с оттоком клиентов и их лояльностью, недавно Наталья выпустила методическое пособие по использованию психографической сегментации – метода, который активно используется в современном маркетинге и бизнесе. О том, как избавиться от «ковровых бомбардировок» клиентов рассылками и зачем скрещивать маркетинг с IT-разработкой, Наталья Петрова рассказала в интервью «КП».

* Наталья Петрова – руководитель исследовательского агентства Focus Group Agency, маркетолог, специалист в области работы с оттоком, лояльностью, сегментацией клиентских баз, а также в области применения искусственного интеллекта. В прошлом работала в «Ростелекоме» и других крупных федеральных компаниях. Член Гильдии маркетологов и Международного союза экономистов. Участница отраслевых конференций, автор научных статей и методического пособия «Применение психографической сегментации для эффективной работы с клиентской базой» (издательство «Бук», 2023 год), научный рецензент издательства «Инфинити».

— Наталья, профессиональные маркетологи в обычной жизни – такие же клиенты, как и все остальные. Что вас не устраивает в современном маркетинге как потребителя?

— Как клиент я часто сталкиваюсь с рассылками «коврового покрытия». Например, один раз закажешь пакетики для упаковки завтрака из раздела для детей – начинают приходить рассылки с предложением купить памперсы или детское питание, хотя у меня нет детей, и одна покупка не значит, что я перешла в категорию «мамы в декрете». О компании это говорит, что она имеет весьма приблизительное представление о своей базе, и один всплеск является для нее поводом определить клиента в другую категорию. Такое прощалось в 2010 году, когда я только начинала свою карьеру в клиентском сервисе, но не сегодня.

— Стремление выработать способы более этичного и тонкого взаимодействия с клиентами, полагаю, и привело вас к написанию методического пособия для маркетологов по работе с психографической сегментацией клиентской базы. Что, кстати, означает этот термин? И в чем специфика метода?

— Психографическая сегментация — это процесс разделения аудитории на группы на основе их ценностей, убеждений, интересов, образа жизни и потребительских привычек. Этот метод исходит из предположения, что люди, имеющие схожие психологические и культурные черты, склонны реагировать на маркетинговые воздействия схожим образом. В маркетинге давно существует деление клиентов на несколько сегментов, обычно их десяток, не более. В этом есть логика – так легче, так быстрее, и пока что это работает, то есть приносит деньги. В продажах, например, часто достаточно поделить клиентов только по манере потребления и по «болям» и идти закрывать потребность. Мои интересы лежат в области так называемого retention-маркетинга (англ. «удержание». – Ред.), цель которого – удерживать уже сформированную клиентскую базу и повышать лояльность к бренду. И здесь, в работе с оттоком, то есть потерей клиентов, которая выражается в отсутствии покупок или платежей в течение определенного периода времени, ситуация сложнее.

— Какова в этом случае задача маркетолога?

— Он должен «срезать» с человека его прошлое недовольство и предложить вариант, который позволит и «загладить вину», и не потерять маржу. Нужно подойти к клиенту обновленными и признать, например, что вы сервисная компания, поработали над собой, свои ошибки видите и исправляете. Но для этого необходимо проделать долгий путь. Сначала определить критерии сегментации, затем собрать исторические данные клиента, узнать его модель поведения, охарактеризовать ее, классифицировать, и наконец адаптировать маркетинговые стратегии под разные сегменты. Для этого можно использовать специальные шаблоны, различные статистические и аналитические подходы для обработки и интерпретации данных о ценностях, убеждениях, интересах и образе жизни клиентов.

— Вы предлагаете использовать в маркетинговых исследованиях IT-разработки. Как появилась эта мысль?

— Дело в том, что стратегия формирования сегментов постоянно разрастается – с точки зрения количества критериев, масштабов выборки, сложности поиска шумов, скорости обработки полученных данных. Обрабатывать имеющиеся данные становится все сложнее. Ко мне стали чаще приходить на консультации коллеги-маркетологи с вопросом, как вычленять сегменты и как найти баланс между количеством и качеством. Я не смогла найти для себя ответа на появляющиеся вопросы, поэтому пришлось самой погрузиться в имеющиеся в другом мире, в мире разработки, инструменты и научиться применять их. Путь поиска и адаптации был длинным: архитектур, языков, платформ, алгоритмов просто огромное количество. Найти нужное в этом разнообразии, наверное, мне помог опыт: я много лет работала в телекоммуникациях и сталкивалась с проблемами в базах данных, необходимостью анализа технических показателей.

— Для более эффективной работы с психографической сегментацией вы используете методы машинного обучения. Необходимость обращения к искусственному интеллекту объясняется объемом данных и сложностью расчетов?

— Да, обычно массив данных по одному клиенту настолько велик, что удобнее обращаться к ИИ – он не эксель, не виснет и работает точнее. Мой личный опыт показал, что можно адаптировать алгоритмы, добавить математических формул, стандартизировать полученное и использовать машинное обучение почти на ежедневной основе. Это позволяет достичь желаемого результата, даже если в процессе потребуется обогащать базу данных. Можно просто прийти в разработку, показать методику и попросить реализовать похожее, дополнительно попросив дашборды и аналитику в нужных вам разрезах для анализа и прогноза. Как-то я услышала фразу, что искусственный интеллект даст любую аналитику, но никогда не скажет, что с этим делать, и мне стало ясно, что специфика работы с оттоком клиентов должна перевернуться с ног на голову.

— Знаю, что ваши бизнес-клиенты уже опробовали такой подход на практике. Каковы результаты?

— Да, несколько крупных компаний сейчас реализуют описанные мной методики. Пожалуй, самые впечатляющие результаты показал один молодой маркетплейс из ОАЭ, с которым мы провели ряд исследований и поделили клиентов на сегменты, учитывая, что исторических данных было не так много. Получилось плотно поработать с клиентами, которые впервые ушли в отток: были впечатляющие показатели возврата и значительное увеличение среднего чека. За счет того, что у нас получилось отнести клиента в правильную категорию и выдать в «предложке» точечный продукт, он купил то же, что и ранее, и при этом добавил новый товар из предложенного. Из прочитанных емайл с предложениями было 85% покупок.

— Намерены ли вы развивать свои методы психографической сегментации?

— Да, мои дальнейшие планы тесно связаны с разработкой и внедрением инновационной системы для реактивации клиентов, которая будет опираться на последние достижения в области ИИ и машинного обучения. Цель проекта – создать гибкую и мощную платформу, которая сможет автоматизировать процесс взаимодействия с клиентами, ушедшими от нас или снизившими активность. Хотелось бы разработать универсальные инструменты и алгоритмы, которые легко адаптировать под разные виды бизнеса и внедрять без значительных затрат времени и ресурсов на настройку под специфику их работы. Система будет работать на основе ИИ, способного анализировать большие объемы данных о поведении клиентов, предсказывать вероятность их ухода и автоматически подбирать стратегии взаимодействия для повышения лояльности и возвращения ушедших клиентов.

— Искусственный интеллект революционизирует самые разные сферы, и маркетинг не исключение. Какой эффект, по-вашему, это может иметь в перспективе?

— Основной тренд, который мы наблюдаем прямо сейчас, это использование ИИ для автоматизации привычных и уже понятных процессов, от отправки электронных писем до оптимизации цен в реальном времени, что сокращает время на рутинные задачи и повышает эффективность маркетинговых кампаний. Говоря об эффективности, затронем возможность анализировать миллиарды строк за считанные минуты – это то, что уже активно используется в прогнозировании и оперативных срезах. Прогнозирование в целом становится точнее, но мы по-прежнему имеем дело с людьми – не самым предсказуемым звеном. И здесь мы возвращаемся к моей излюбленной теме – понимание клиентской базы. Вектор внимания крупнейших компаний направлен на гиперперсонализацию. ИИ позволяет анализировать глубокие данные о поведении и предпочтениях клиентов, что приводит к созданию высокоперсонализированных маркетинговых кампаний. Это означает, что сообщения и предложения могут быть настолько точно настроены под каждого потребителя, что существенно повышает эффективность коммуникаций и удовлетворенность клиентов. При помощи ИИ можно раскрывать неочевидные узоры и тенденции в данных о клиентах, предоставляя более глубокие инсайты об их поведении и потребностях. Это, в свою очередь, позволяет компаниям адаптировать свои стратегии и продукты для более точного соответствия ожиданиям рынка. Тем не менее необходимо также учитывать потенциальные риски и вызовы, связанные с этикой использования данных, приватностью и возможным сокращением рабочих мест в результате автоматизации.