Какие технологии помогут ритейлеру выстроить прямой диалог с клиентом
Первое условие для успешной коммуникации — прямое взаимодействие. А вторым становится правильно подобранный и грамотно применяемый набор инструментов.
CMS: создать точку входа в диалог
Если ритейлер развивает интернет-магазин, первым инструментом для общения с клиентом становится CMS-система, или система управления контентом (Content Management System). Это сердце любого интернет-магазина и продукт, который давно вышел за рамки «просто движка для сайта»: он помогает формировать клиентский опыт.
Через CMS ритейлер настраивает внешний вид интернет-магазина, формирует контент, который становится основой коммуникации: карточки товаров, баннеры, статьи, персонализированные предложения. То, через что бренд начинает «разговор» с клиентом и через что показывает тональность своей коммуникации.
Помимо этого, благодаря CMS можно настраивать архитектуру сайта — в том числе добавить, например, форму обратной связи: это важный элемент для прямой коммуникации, который показывает аудитории, что ритейлер готов ее слышать. Также через CMS можно добавить, например, раздел блога, который тоже становится способом «поговорить» со своей аудиторией, рассказать ей о компании, о продуктах, о команде, поделиться своим экспертным мнением, рекомендациями, мыслями. Вдобавок, в CMS можно подключать рекламный кабинет и настраивать SEO-оптимизацию.
Именно так CMS встраивается в общение с клиентом. Она не способствует диалогу напрямую, как условный мессенджер или чат-бот, а помогает создавать точку входа в него. А от того, насколько цепляющей будет эта точка, насколько вовлекающей, зависит, ответит ли клиент своими действиями и захочет ли подключиться к «разговору».
Современные CMS можно очень гибко настраивать через различные интеграции, они становятся основой для большой, функциональной системы взаимодействия с клиентом. Например, мы на ядре CMS Magento сделали продукт с добавлением ERP, CRM, системы управления складом и закупками.
PIM: сформировать доверие к ритейлеру
Еще один инструмент, который тоже не способствует диалогу напрямую, но очень важен для взаимоотношений с клиентом, — это PIM, Product Information Management: система управления товарным контентом.
Она помогает централизовать данные о товарах, синхронизировать их между каналами продаж и обеспечить одновременное обновление информации в разных каналах (например, интернет-магазин и маркетплейс, несколько разных маркетплейсов), упростить внесение изменений в карточки товаров, адаптировать их под разные площадки по установленным требованиям. И это только часть возможностей PIM.
При чем здесь прямой диалог с клиентом? Ситуация с PIM похожа на ситуацию с CMS: PIM отвечает за то, каким будет «сообщение» (в виде карточки товара) от ритейлера к покупателю. Будет ли оно понятным, актуальным, привлекательным, однозначным или нет.
Например, если покупатель открывает карточку условного обеденного стола и не видит нужных ему данных о габаритах, он не может точно представить товар и «встроить» его в свое жилье. Поэтому «ответа» от него скорее всего не будет: большинство покупателей просто закроют карточку вместо того, чтобы писать в поддержку с уточняющими вопросами.
А если покупатель выбирает, где же ему купить стол — через интернет-магазин производителя или его же магазин на маркетплейсе (например, разные цены, условия доставки), и видит разные данные в карточках для одного товара, он будет озадачен — есть ли где-то ошибка, один и тот же — это товар или нет, а какая разница. И снова диалог с высокой вероятностью не состоится.
Отсутствие информации о продукте почти для 70% респондентов становится причиной отказаться от покупки. Доверие к ритейлеру падает моментально, даже если цена конкурентная.
PIM-система помогает избежать таких проблем, а значит — помогает ритейлеру заложить основу для доверия аудитории.
Кроме того, количество введенных в PIM данных о продукте позволяет их применять в дальнейшем для персонализированной коммуникации. Из PIM ИИ-алгоритмы вытягивают информацию, чтобы сформировать рекомендацию и показать клиенту, например, не «куртки на осень», а «водонепроницаемые куртки для осени с температурным режимом до +5°C». В первом случае ритейлер говорит на языке каталога, во втором — на языке реальной пользы для покупателя.
CRM: помнить о клиенте и знать, что ему сказать
Огромный вклад в прямую коммуникацию с клиентом вносят CRM-системы, которые собирают и хранят данные об аудитории ритейлера: покупки, взаимодействия, отклики на рекламные кампании, обращения в поддержку. Сюда подтягивается информация с сайта, маркетплейсов, из колл-центра, розничных магазинов, и все идет в единую базу, чтобы сформировать детальный портрет клиента.
На базе CRM строится сегментация и сценарии коммуникаций. Это могут быть простые триггеры (брошенная корзина, день рождения) или сложные омниканальные цепочки, учитывающие десятки параметров.
Условно, у ритейлера есть общие данные о покупателе (пол, возраст, семейное положение, история покупок за пять лет). А также о его покупках и обращениях в разных каналах.
Эффективная сегментация позволяет настраивать email-рассылки, не засыпать своих клиентов бесполезным спамом и видеть, когда и чем разбудить «спящую» базу. Сегментация и автоматические триггеры помогли магазину климатической техники MirCli улучшить CRM-маркетинг и получить с него +63,6 млн рублей за год.
Не менее важно, что CRM позволяет вести непрерывный диалог, а не отдельные кампании: система «помнит» контекст и не начинает коммуникацию с нуля. Например, когда в поддержку обращается клиент, сотрудники вступают в диалог с ним и строят общение с учетом предыдущих разговоров.
Именно благодаря CRM-системе ритейлер может создать и развивать программу лояльности — а сегодня это важный элемент коммуникации с клиентом для любого крупного бренда.
Современные CRM-системы все чаще работают в связке с CDP (Customer Data Platform), объединяя онлайн- и офлайн-данные. Это особенно важно для ритейла с физическими магазинами: поведение в торговом зале должно дополнять цифровой профиль клиента.
BI-аналитика: усилить ценность диалога
CRM-система помогает собрать данные при взаимодействии с клиентом — его визитах на сайт или физический магазин и непосредственном общении в чате поддержки, через email и другие каналы. Но мало просто набрать огромный массив данных. Чтобы общение с клиентом стало качественным, нужно их правильно перерабатывать.
Здесь к процессу подключается BI-аналитика: комплекс программных инструментов, которые объединяют и обрабатывают собранные данные, анализируют и выводят результат этого анализа в интерактивные отчеты и дашборды. BI-системы переводят ритейлера со ступени «наш клиент выглядит вот так и покупает такие-то продукты» на ступень «вот почему клиент последние полгода реже делает заказы» и помогают оценить каждое сообщение с точки зрения влияния на выручку, LTV и другие метрики.
Благодаря BI-аналитике ритейлер точнее сегментирует аудиторию, видит тенденции, тренды и связи, может прогнозировать поведение клиентов — и за счет этого строить более эффективную коммуникацию. Например, ритейлер может увидеть, что клиент снизил активность — реже посещает магазин, снижает средний чек, не читает рассылку: есть риск, что он вскоре уйдет. Нужно выяснить, почему он отдаляется, и выстроить стратегию удержания: через изменение email-рассылки, тональности коммуникаций.
Или ритейлер может увидеть, что в определенном регионе у потребителей сформировался спрос на конкретную модель кроссовок или капсулы для кофемашины, и это важно учесть в рекламных кампаниях и в прямой коммуникации через email-рассылки.
Вдобавок, BI-аналитика помогает видеть и анализировать «провалы» в коммуникации. Например, пропущенные звонки клиента, на которые не отреагировал сотрудник, или забытые в чате/почте запросы. У ритейлера есть шанс исправить проблему до того, как она разрушит отношения с клиентом и приведет к его потере.
ИИ: повысить качество персонализации
Искусственный интеллект — это дополнительный элемент к остальному набору основных технологий, который делает диалог с клиентом еще точнее и полезнее. В первую очередь благодаря повышению уровня персонализации сообщений.
Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение клиентов и формируют рекомендации в реальном времени: какие товары показать, какое сообщение отправить, когда и через какой канал. Это особенно важно в условиях огромного ассортимента и высокой конкуренции за внимание.
ИИ можно использовать для персонализированных email- и push-кампаний, для рекомендательных систем (чтобы повысить средний чек), для генерации контента, который попадет в самое сердце клиента.
Также ИИ применяется в непосредственном диалоге — в виде чат-ботов и виртуальных ассистентов, способных решать часть запросов без участия человека. Они могут отвечать на вопросы, например, по ассортименту товара или его использованию, подбирать продукт под пожелания клиента, помогать разобраться в сложной ситуации (если ее возможно отработать по сценарию).
Клиенты постепенно повышают свою лояльность к ИИ-помощникам: по данным совместного исследования «РБК Исследования рынков» и «Яндекса», 35% респондентов используют ИИ при выборе и покупке товаров. Например, общаются с «Алисой AI»: «Яндекс» недавно представил стандарт интеграции интернет-магазинов с ИИ, чтобы помочь продавцам предлагать покупателям товары с помощью «Алисы AI».
ИИ нравится потребителям за возможность получить персональные рекомендации и помощь при необходимости принять сложное решение. Он ценен в категориях с большим выбором и трудным сравнением товаров.
Важно: ИИ работает только при наличии качественных данных. Без CRM, PIM и BI он превращается в «черный ящик» с непредсказуемым результатом.
Прямой диалог между клиентом и ритейлером начинается с простых технических инструментов — самих каналов связи: email, мессенджер, чат на сайте. Но качество этого диалога зависит от того, насколько ритейлер старается понять клиента и услышать то, что не сказано напрямую. Без современных технологий и цифровых систем этого сделать не получится, особенно когда клиентов — десятки и сотни тысяч.
