Как удержать клиента в digital в 2025 году: главные тренды в retention-маркетинге

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.

Забронировать участие

Персонализация взаимодействия через чат-боты и искусственный интеллект

Вместо стандартных "ответить-не ответить", интеллектуальные чат-боты способны обрабатывать более сложные запросы. Так, например, если клиент пишет: "Здравствуйте, меня интересуют штаны Adidas, которые я видела у подруги", бот анализирует это сообщение, выделяет важные детали и предлагает именно тот товар, который отвечает запросу. Этот подход значительно улучшает взаимодействие, а главное – повышает эффективность процесса.

Представьте, что вы продаете недвижимость, и пользователь может ввести запрос: "Меня интересуют квартиры с панорамным видом на лес, синими стенами и белым потолком." Ваш бот автоматически разобьет это на элементы (бюджет, вид, особенности интерьера) и сразу же предоставит подходящие варианты. Это значительно упрощает взаимодействие, сокращая время на поиск.

Кластеризация клиентов по поведенческим характеристикам

Если раньше мы разделяли клиентов только по простым категориям, то сейчас можем погружаться в поведенческую сегментацию. Анализируя, кто часто покупает, а кто редко, можно более точно прогнозировать потребности клиентов. Прогнозирование на основе поведенческих данных позволяет подготовить персонализированные предложения каждой группы.

Например, можно использовать данные о частоте покупок клиентов и определять, кто наиболее склонен к повторной покупке, а кто нет. Благодаря AI такие алгоритмы становятся автоматическими и позволяют работать с большими объемами данных, не требуя постоянной ручной работы.

Прогнозирование вероятности повторных покупок

Благодаря современным технологиям, бизнес может прогнозировать вероятность повторной покупки для каждого клиента. Это позволяет не только напоминать клиенту о следующей покупке, но и предлагать именно то, что он, вероятно, приобретет. Владельцы ритейл-бизнеса могут настроить прогнозы, чтобы повысить точность своих рекомендаций.

Например, искусственный интеллект может не только прогнозировать, когда клиент вернется за повторной покупкой, но и определять наиболее вероятные интересующие его товары. Это позволяет создавать маркетинговые кампании, которые точно попадают в момент, когда клиент готов совершить покупку.

Рекомендательные системы на основе прошлых покупок

Одним из наиболее мощных инструментов для удержания клиентов являются рекомендательные системы, адаптирующиеся к поведению пользователей. AI-аналитика позволяет отслеживать предыдущие покупки и предлагать клиентам те товары, которые они вероятно хотят купить следующими.

Как показывает практика, чем больше системы взаимодействуют с клиентами и чем больше данных они обрабатывают, тем точнее становятся рекомендации. К примеру, бот может использовать данные о прошлых покупках для того, чтобы предложить клиенту идеальный набор товаров, которые могут быть ему интересны.

Автоматизация ценообразования и поиска товаров

Еще одним важным элементом retention является оптимизация ценообразования на основе спроса. Искусственный интеллект способен анализировать рыночную ситуацию, тенденции и даже реакцию клиентов на изменения цен. Это позволяет бизнесу настроить цену таким образом, чтобы она была максимально выгодна для клиента, что в свою очередь увеличивает вероятность покупки.

К тому же, с помощью AI можно оптимизировать поиск товаров. Если клиент ищет определенный товар, интеллектуальная система поможет ему найти именно то, что хочет, даже если запрос сделан не совсем корректно.

Retention-маркетинг сегодня — это не о внедрении digital-инструментов, а о создании сервиса, который затрагивает, удивляет и заставляет возвращаться. Автоматизация действий позволяет масштабировать коммуникацию, но реальную лояльность сформировывает персонализация. Чем больше вы собираете и анализируете данные, тем точнее понимаете потребности клиентов и тем эффективнее предлагаете им именно то, что они ищут. А значит, технологии должны работать не ради самих себя, а ради опыта, который делает клиента вашим постоянным поклонником.