Микросегментация на основе искусственного интеллекта с Taluno

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 Taluno вы можете загрузить свои наборы данных и поэкспериментировать, чтобы увидеть, насколько хорошо работает ваша модель.

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.»

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 Talunо, то к ним также добавляются AI-ассистенты, которые помогают быстро и эффективно создавать гиперперсонализированные кампании для большого количества микрогрупп.

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.

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).

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 Taluno.

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.

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.

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.