Мікросегментація на основі штучного інтелекту з beinf.ai
Сегментуйте свою аудиторію на точні групи на основі поведінки, щоб підвищити лояльність (Loyalty), продажі (Upsell/Cross-sell) і рентабельність інвестицій (ROI), а також знизити ризики відтоку клієнтів (Churn Rate). Спробувати безкоштовноОтримати консультацію

Використовуючи предиктивну аналітику, ми можемо розбити клієнтську базу на мікросегменти залежно від майбутніх дій, наприклад:
- churn risk — клієнти з найбільшим чи найменшим ризиком відтоку;
- cross stell potential — з високою ймовірністю здійсдення перехресних покупок;
- next month purchase — з високою ймовірністю покупки наступного місяца та багато інших.






Використовуючи предиктивну аналітику, ми можемо розбити клієнтську базу на мікросегменти залежно від майбутніх дій, наприклад:
- churn risk — клієнти з найбільшим чи найменшим ризиком відтоку;
- cross stell potential — з високою ймовірністю здійсдення перехресних покупок;
- next month purchase — з високою ймовірністю покупки наступного місяца та багато інших.
Переваги мікросегментації beinf.ai
Точне влучання в потреби
Контроль залученості
Зростання лояльності та продажів
Глибока аналітика поведінки
Утримання клієнтів і зростання CLV
Підвищення рентабельності інвестицій ROI
Чому Colobridge
Безпека інформації на законодавчому рівні Німеччини
Дата-центри входять до «Топ 3 найкращих ДЦ-операторів світу»
Багатомовна експертиза та професійний технічний супровід 24×7×365
Висока якість обслуговування — 4,9 балів. Відповідь служби підтримки — до 15 хвилин
Індивідуальний підхід до клієнта, гнучкість і готовність до нестандартних рішень вигідно відрізняють Colobridge GmbH від інших провайдерів.






































































































Поширені запитання щодо мікросегментації клієнтів у маркетингу
Що таке мікросегментація клієнтів і чим вона відрізняється від класичної сегментації?
Які дані використовуються для мікросегментації клієнтів?
Як beinf.ai збирає повний профіль клієнта 360°?
Зведене представлення інформації про клієнта може включати такі історичні атрибути:
- ID клієнта (анонімізований);
- статус у життєвому циклі (новий, постійний, амбасадор, втрачений);
- проміжок з часу останньої покупки;
- частота покупок;
- тварини, які є у клієнта.
- Та наступні прогнозні атрибути:
- персоналізована знижка, яка з найбільшою ймовірністю буде використана;
- майбутній індекс споживчої лояльності;
- найефективніший канал комунікації (email, push, дзвінок);
- наступна категорія товару, яку, ймовірно, придбає клієнт, та інші.
Такий підхід дозволяє не просто реагувати на минулі події, а діяти проактивно — передбачати ризик відтоку, пропонувати релевантні знижки та комунікувати у найкращий момент.
Які технології лежать в основі рішень мікросегментації з ШІ?
- Машинному навчанні (ML) — допомагає виявляти патерни поведінки цільової аудиторії;
- Прогнозній аналітиці (Predicative Analytis) — щоб передбачати відтік, ефективність додаткових/перехресних продажів, ймовірну реакцію на знижки;
- Generative AI — використовуються для генерації персоналізованих повідомлень для мікросегментів клієнтської бази.Якщо говорити про інструменти мікросегментації beinf.ai, то до них також додаються AI-асистенти, які допомагають швидко та ефективно створювати гіперперсоналізовані кампанії для великої кількості мікрогруп.
Які завдання вирішує мікросегментація?
Яка користь від програмного забезпечення для мікросегментації?
- автоматизувати сегментацію і комунікації;
- швидко запускати персоналізовані кампанії;
- отримувати прогнозовану аналітику про клієнтів;
- оцінювати ефективність взаємодії з кожним сегментом;
- інтегруватися з іншими бізнес-системами (наприклад, CRM).
Скільки клієнтів має бути для ефективної мікросегментації?
Хто може скористатися послугами мікросегментації?
Чим відрізняється beinf.ai від інших платформ мікросегментації?
Як beinf.ai використовує дані клієнтів для мікросегментації?
Процес створення мікросегментів з beinf.ai складається з декількох етапів:
- Підготовка даних. Ви збираєте інформацію про поведінку ваших клієнтів і формуєте набір даних.
- Вибір моделі під завдання клієнта. Ви готуєте саме ті дані, які необхідні для подальшого тренування.
- Тренування моделі. Ви завантажуєте набір даних в beinf.ai, де за допомогою однієї з 44 доступних моделей ШІ можна тренувати її для отримання прогнозів (предиктів).
- Отримання прогнозів. На основі тренування модель ШІ дає прогнози для кожного клієнта. Наприклад, для магазину іграшок це може бути ймовірність відтоку для кожного покупця.
- Практичне застосування. На основі отриманих прогнозів ви створюєте власні мікросегменти. Наприклад, «клієнти з високим ризиком відтоку» або «постійні покупці преміум-сегмента». Ці сегменти можна використовувати для персональних розсилок, релевантних пропозицій і оптимізації реклами.
Що далі?
Спробуйте хмару безплатно до 2-х тижнів
Розкажіть нам про свої завдання та бізнес-вимоги
Що далі?
Спробуйте хмару безплатно до 2-х тижнів
Розкажіть нам про свої завдання та бізнес-вимоги












