Как Taluno собирает полный профиль клиента 360°?

Taluno объединяет данные из всех источников (CRM, веб-сайт, мобильное приложение, email-рассылки) в единый, целостный профиль клиента. Вместо разрозненных фрагментов информации вы получаете наглядное и полное представление о каждом пользователе. Сведенное представление информации о клиенте может включать следующие исторические атрибуты: ID клиента (анонимизированный); статус в жизненном цикле (новый, постоянный, амбассадор, потерянный); промежуток времени с момента последней покупки; частота покупок; животные, которые есть у клиента. И следующие прогнозные атрибуты: персонализированная скидка, которая с наибольшей вероятностью будет использована;будущий индекс потребительской лояльности; наиболее эффективный канал коммуникации (email, push, звонок); следующая категория товара, которую, вероятно, приобретет клиент, и другие.Такой подход позволяет не просто реагировать на прошлые события, а действовать проактивно — предвидеть риск оттока, предлагать релевантные скидки и коммуницировать в лучший момент.»

Как Taluno использует данные клиентов для микросегментации?

Процесс создания микросегментов с Taluno состоит из нескольких этапов: Подготовка данных. Вы собираете информацию о поведении ваших клиентов и формируете набор данных. Выбор модели под задачу клиента. Вы готовите именно те данные, которые необходимы для дальнейшего обучения. Обучение модели. Вы загружаете набор данных в Taluno, где с помощью одной из 44 доступных моделей ИИ можно обучить ее для получения прогнозов (предиктов). Получение прогнозов. На основе обучения модель ИИ дает прогнозы для каждого клиента. Например, для магазина игрушек это может быть вероятность оттока для каждого покупателя.Практическое применение. На основе полученных прогнозов вы создаете собственные микросегменты. Например, «клиенты с высоким риском оттока» или «постоянные покупатели премиум-сегмента». Эти сегменты можно использовать для персональных рассылок, релевантных предложений и оптимизации рекламы.

Микросегментация на основе искусственного интеллекта с beinf.ai

Q: Какая польза от программного обеспечения для микросегментации?

Если взять инструментарий Taluno, в который входит также микросегментация клиентской базы, то это готовое решение позволяет: автоматизировать сегментацию и коммуникации; быстро запускать персонализированные кампании;получать прогнозируемую аналитику о клиентах; оценивать эффективность взаимодействия с каждым сегментом; интегрироваться с другими бизнес-системами (например, CRM).

Q: Чем отличается Taluno от других платформ микросегментации?

В отличие от типичных программ сегментации клиентов, Taluno объединяет LLM, ML и AI-помощника в одной системе. Это не просто сегментация, а полноценная экосистема для гиперперсонализации, где каждое сообщение опирается на прогноз, модель и актуальное поведение клиента. Кроме того, прогнозы, предоставленные Taluno, можно проверить и оценить их точность.

Сегментируйте свою аудиторию на точные группы на основе поведения, чтобы повысить лояльность (Loyalty), продажи (Upsell/Cross-sell) и рентабельность инвестиций (ROI), а также снизить риски ухода (Churn Rate).

Попробовать бесплатно Получить консультацию

Заказ услуги

Заказ звонка

Заказ услуги

Спасибо за Ваш выбор!

В ближайшее время с Вами свяжутся по указанному номеру.

Возможности микросегментации в beinf.ai by Colobridge

Микросегментация клиентов на основе машинного обучения и предиктивной аналитики позволяет выстраивать отношения с клиентами на более глубоком уровне. Она предполагает более продвинутый подход к работе с аудиторией с разделением ее на небольшие сверхточные микрогруппы. В отличие от классической сегментации (по полу, возрасту, географии), микросегментация учитывает будущие действия пользователей, историю покупок, частоту обращений, интересы и уровень вовлеченности. Это помогает выстраивать точную, гиперперсонализированную коммуникацию, которая повышает удовлетворенность и лояльность клиентов.
Используя предиктивную аналитику, мы можем разбить клиентскую базу на микросегменты в зависимости от будущих действий, например:

churn risk — клиенты с наибольшим или наименьшим риском оттока;
cross stell potential — с высокой вероятностью совершения перекрестных покупок;
next month purchase — с высокой вероятностью покупки в следующем месяце и многое другое.

Узнать стоимость

Микросегментация клиентов на основе машинного обучения и предиктивной аналитики позволяет выстраивать отношения с клиентами на более глубоком уровне. Она предполагает более продвинутый подход к работе с аудиторией с разделением ее на небольшие сверхточные микрогруппы. В отличие от классической сегментации (по полу, возрасту, географии), микросегментация учитывает будущие действия пользователей, историю покупок, частоту обращений, интересы и уровень вовлеченности. Это помогает выстраивать точную, гиперперсонализированную коммуникацию, которая повышает удовлетворенность и лояльность клиентов.
Используя предиктивную аналитику, мы можем разбить клиентскую базу на микросегменты в зависимости от будущих действий, например:

churn risk — клиенты с наибольшим или наименьшим риском оттока;
cross stell potential — с высокой вероятностью совершения перекрестных покупок;
next month purchase — с высокой вероятностью покупки в следующем месяце и многое другое.

Узнать стоимость

Преимущества микросегментации beinf.ai

Точное попадание в потребности

Позволяет бренду более эффективно адаптировать свои маркетинговые усилия под реальные потребности своей целевой аудитории.

Контроль вовлеченности

Помогает лучше контролировать уровень вовлеченности аудитории благодаря небольшим группам с похожими характеристиками.

Рост лояльности и продаж

Повышает лояльность к бренду, вовлеченность покупателей и, естественно, приводит к росту продаж, включая дополнительные и перекрестные.

Глубокая аналитика поведения

Позволяет глубже понимать реальные потребности и поведение клиентов, выявляя закономерности и тенденции для каждого сегмента.

Удержание клиентов и рост CLV

Способствует удержанию клиентов и повышает их пожизненную ценность (Churn Rate и CLV): предотвращая отток аудитории и определяя сегменты с высокой ценностью.

Повышение рентабельности инвестиций ROI

Оптимизирует маркетинговый бюджет, направляя ресурсы только на сегменты с высокой вероятностью конверсии, что повышает рентабельность инвестиций (ROI).

Почему Colobridge

15 лет

на рынке облачных сервисов

Топ 3

наилучших дата-центров в мире. Tier III в Германии, которые обеспечивают 99,99% uptime

4,9 баллов

оценка качества обслуживания

GDPR & ISO 27001

соответствие европейским стандартам безопасности

24×7×365

Качественная экспертиза и профессиональное техническое сопровождение

до 15 мин

ответ службы поддержки

Отзывы и наши клиенты

За время сотрудничества Colobridge GmbH показала себя как надежного партнера, обладающего глубокими компетенциями в области IT-услуг. Индивидуальный подход к клиенту, гибкость и готовность к нестандартным решениям выгодно отличают Colobridge GmbH от других провайдеров.

Ярослав Ткаченко

Head of IT Support, StarLadder

В работе с Colobridge GmbH нас радует быстрота реакции технической поддержки по любому вопросу или инциденту, а также — профессиональное решение локальных проблем с оборудованием. При этом Colobridge предлагает понятный порядок взаимодействия Исполнитель-Заказчик.

Макс Симоньянц

Часто задаваемые вопросы по микросегментации клиентов в маркетинге

Что такое микросегментация клиентов и чем она отличается от классической сегментации?

Микросегментация клиентов — это прогрессивный подход, при котором целевая аудитория делится не на широкие группы, а на узкие, поведенчески однородные микрогруппы. В отличие от традиционной сегментации по демографическим показателям, инструменты микросегментации с ИИ учитывают такие параметры, как прогнозируемое или будущее поведение.

Какие данные используются для микросегментации клиентов?

Чтобы получить такие данные, как вероятность покупки, риск оттока или заинтересованность в продукте, вам нужно обучить прогнозную модель, используя соответствующие исторические данные. Например, чтобы предсказать покупки на следующие 30 дней, вам нужно использовать прошлые данные, которые показывают, кто покупал, а кто нет, и как именно выглядело их поведение до этого. В beinf.ai вы можете загрузить свои наборы данных и поэкспериментировать, чтобы увидеть, насколько хорошо работает ваша модель.

Как beinf.ai собирает полный профиль клиента 360°?

beinf.ai объединяет данные из всех источников (CRM, веб-сайт, мобильное приложение, email-рассылки) в единый, целостный профиль клиента. Вместо разрозненных фрагментов информации вы получаете наглядное и полное представление о каждом пользователе.
Сведенное представление информации о клиенте может включать следующие исторические атрибуты:

ID клиента (анонимизированный);
статус в жизненном цикле (новый, постоянный, амбассадор, потерянный);
промежуток времени с момента последней покупки;
частота покупок;
животные, которые есть у клиента.

И следующие прогнозные атрибуты:

персонализированная скидка, которая с наибольшей вероятностью будет использована;
будущий индекс потребительской лояльности;
наиболее эффективный канал коммуникации (email, push, звонок);
следующая категория товара, которую, вероятно, приобретет клиент, и другие.

Такой подход позволяет не просто реагировать на прошлые события, а действовать проактивно — предвидеть риск оттока, предлагать релевантные скидки и коммуницировать в лучший момент.

Какие технологии лежат в основе решений микросегментации с ИИ?

Типичные решения микросегментации с ИИ основаны на:

Машинном обучении (ML) — помогает выявлять паттерны поведения целевой аудитории;
Прогнозной аналитике (Predicative Analytis) — чтобы предсказывать отток, эффективность дополнительных/перекрестных продаж, вероятную реакцию на скидки;
Generative AI — используется для генерации персонализированных сообщений для микросегментов клиентской базы.Если говорить об инструментах микросегментации beinf.ai, то к ним также добавляются AI-ассистенты, которые помогают быстро и эффективно создавать гиперперсонализированные кампании для большого количества микрогрупп.

Какие задачи решает микросегментация?

Микросегментация, построенная на базе предиктивного ИИ, позволяет лучше и глубже изучить потребности, мотивацию и поведение различных групп клиентов. А именно прогнозировать отток, выявлять точки роста, формировать новые продуктовые предложения под конкретные паттерны поведения.

Какая польза от программного обеспечения для микросегментации?

Если взять инструментарий beinf.ai, в который входит также микросегментация клиентской базы, то это готовое решение позволяет:

автоматизировать сегментацию и коммуникации;
быстро запускать персонализированные кампании;
получать прогнозируемую аналитику о клиентах;
оценивать эффективность взаимодействия с каждым сегментом;
интегрироваться с другими бизнес-системами (например, CRM).

Сколько клиентов должно быть для эффективной микросегментации?

В идеале на старте у вас должно быть от 10 000 уникальных клиентов и около 100 000 транзакций. Этого достаточно, чтобы обучить ML-модель и создать достоверные поведенческие сегменты, используя платформу микросегментации beinf.ai.

Кто может использовать услуги микросегментации?

Максимальную пользу от сегментации клиентов с помощью ИИ получат компании и сервисы с интенсивным потоком клиентов — например, e-commerce-платформы, банки и финтех-компании, телеком-операторы, маркетплейсы, логистические компании, сервисы по подписке.

Чем отличается beinf.ai от других платформ микросегментации?

В отличие от типичных программ сегментации клиентов, beinf.ai объединяет LLM, ML и AI-помощника в одной системе. Это не просто сегментация, а полноценная экосистема для гиперперсонализации, где каждое сообщение опирается на прогноз, модель и актуальное поведение клиента. Кроме того, прогнозы, предоставленные beinf.ai, можно проверить и оценить их точность.

Как beinf.ai использует данные клиентов для микросегментации?

Процесс создания микросегментов с beinf.ai состоит из нескольких этапов:

Подготовка данных. Вы собираете информацию о поведении ваших клиентов и формируете набор данных.
Выбор модели под задачу клиента. Вы готовите именно те данные, которые необходимы для дальнейшего обучения.
Обучение модели. Вы загружаете набор данных в beinf.ai, где с помощью одной из 44 доступных моделей ИИ можно обучить ее для получения прогнозов (предиктов).
Получение прогнозов. На основе обучения модель ИИ дает прогнозы для каждого клиента. Например, для магазина игрушек это может быть вероятность оттока для каждого покупателя. Практическое применение. На основе полученных прогнозов вы создаете собственные микросегменты. Например, «клиенты с высоким риском оттока» или «постоянные покупатели премиум-сегмента». Эти сегменты можно использовать для персональных рассылок, релевантных предложений и оптимизации рекламы.

Написать администратору