Як утримати клієнта в digital у 2025 році: головні тренди в retention-маркетингу

Як забезпечити розвиток і стійкість компаній: досвід TERWIN, NOVUS, Arcelor Mittal, СК ІНГО та 40 інших провідних топменеджерів та державних діячів.

11 квітня на Business Wisdom Summit дізнайтесь, як бізнесу адаптуватися до нових регуляторних вимог, реагувати на зміни та залучати інвестиції у нинішніх умовах. Реальні кейси від лідерів українського бізнесу.

Забронювати участь

Персоналізація взаємодії через чат-боти та штучний інтелект

Замість стандартних “відповісти-не відповісти”, інтелектуальні чат-боти здатні обробляти більш складні запити. Так, наприклад, якщо клієнт пише: “Добрий день, мене цікавлять штани Adidas, які я бачила у подруги”, бот аналізує це повідомлення, виділяє важливі деталі й пропонує саме той товар, який відповідає запиту. Цей підхід значно покращує взаємодію, а головне — підвищує ефективність процесу.

Уявіть, що ви продаєте нерухомість, і користувач може ввести запит: “Мене цікавлять квартири з панорамним виглядом на ліс, синіми стінами та білою стелею.” Ваш бот автоматично розіб’є це на елементи (бюджет, вигляд, особливості інтер’єру) і відразу ж надасть відповідні варіанти. Це значно спрощує взаємодію, скорочуючи час на пошук.

Кластеризація клієнтів за поведінковими характеристиками

Якщо раніше ми розділяли клієнтів лише за простими категоріями, то зараз можемо заглиблюватись у поведінкову сегментацію. Аналізуючи, хто часто купує, а хто рідко, можна більш точно прогнозувати потреби клієнтів. Прогнозування на основі поведінкових даних дозволяє підготувати персоналізовані пропозиції для кожної групи.

Наприклад, можна використовувати дані про частоту покупок клієнтів і визначати, хто найбільше схильний до повторної покупки, а хто — ні. Завдяки AI такі алгоритми стають автоматичними й дозволяють працювати з великими обсягами даних, не вимагаючи постійної ручної роботи.

Прогнозування ймовірності повторних покупок

Завдяки сучасним технологіям бізнес може прогнозувати ймовірність повторної покупки для кожного клієнта. Це дає змогу не лише нагадувати клієнту про наступну покупку, а й пропонувати саме те, що він, ймовірно, придбає. Власники ритейл-бізнесу можуть налаштувати прогнози, щоб підвищити точність своїх рекомендацій.

Наприклад, штучний інтелект може не лише прогнозувати, коли клієнт повернеться за повторною покупкою, а й визначати найбільш ймовірні товари, що його зацікавлять. Це дозволяє створювати маркетингові кампанії, які влучно потрапляють у момент, коли клієнт готовий зробити покупку.

Рекомендаційні системи на основі минулих покупок

Одним із найбільш потужних інструментів для утримання клієнтів є рекомендаційні системи, які адаптуються до поведінки користувачів. AI-аналітика дозволяє відстежувати попередні покупки і пропонувати клієнтам ті товари, які вони, ймовірно, хочуть купити наступними.

Як показує практика, чим більше системи взаємодіють з клієнтами і чим більше даних вони обробляють, тим точніше стають рекомендації. Наприклад, бот може використовувати дані про минулі покупки для того, щоб запропонувати клієнту ідеальний набір товарів, які можуть бути йому цікаві.

Автоматизація ціноутворення та пошуку товарів

Ще одним важливим елементом retention є оптимізація ціноутворення на основі попиту. Штучний інтелект здатний аналізувати ринкову ситуацію, тенденції і навіть реакцію клієнтів на зміни цін. Це дозволяє бізнесу налаштувати ціну таким чином, щоб вона була максимально вигідною для клієнта, що своєю чергою збільшує ймовірність покупки.

До того ж за допомогою AI можна оптимізувати пошук товарів. Якщо клієнт шукає певний товар, інтелектуальна система допоможе йому знайти саме те, що він хоче, навіть якщо запит зроблено не зовсім коректно.

Retention-маркетинг сьогодні — це не про впровадження digital-інструментів, а створення сервісу, який зачіпає, дивує та змушує повертатися. Автоматизація процесів дозволяє масштабувати комунікацію, але справжню лояльність формує персоналізація. Чим більше даних ви збираєте та аналізуєте, тим точніше розумієте потреби клієнтів і тим ефективніше пропонуєте їм саме те, що вони шукають. А отже, технології мають працювати не заради самих себе, а заради досвіду, який робить клієнта вашим постійним прихильником.