В условиях роста конкуренции одна из ключевых задач любой компании сегодня – определить и удержать своих ценных клиентов и заполучить новых.

Чтобы лучше понимать своих клиентов и делать им выгодные предложения, от которых «невозможно отказаться», компании должны изучить в первую очередь своих текущих клиентов, сделать их сегментацию, то есть поделить на однородные по определенным признакам группы клиентов и описать профиль каждого сегмента. Это позволит, с одной стороны, понять, какое предложение делать текущему клиенту, а с другой стороны - правильно адаптировать стратегию коммуникации на новых клиентов. Если компания понимает, к какому потенциальному сегменту относится тот или иной новый клиент, какие потребности у клиентов данного сегмента, то и целевая коммуникация, соотвественно, адаптируется под эти потребности.

Одним из перспективных и пока недооцененных каналов сегодня являются веб-коммуникации. Их актуальность неоспорима для компаний, работающих в таких сферах, как телеком, ритейл, страхование, финансы и транспорт. В настоящее время технологии позволяют сохранять историю посещений сайта конкретными людьми и их перемещений по сайту, а также соединять эти данные с офлайн-информацией для создания более полного портрета клиента и объективной, точной оценки его потребностей. Здесь стоит различать два направления: классическую веб-аналитику, которая ориентирована на анализ посещаемости конкретных страниц сайта, и аналитику веб-поведения посетителей сайта. Наибольшую ценность для бизнеса представляют задачи, с которыми помогает справиться аналитика веб-поведения посетителей сайта. Можно выделить несколько ключевых направлений ее применения.

Первое направление - работа с частично незаполненными анкетами. Она актуальна для тех, кто размещает анкету на сайте. Так, для получения кредита заемщик должен оставить о себе достаточно подробные данные, которые банк использует для оценки его платежеспособности и кредитоспособности. Страховые компании, в свою очередь, размещают анкеты для расчета, например, условий выдачи полиса автострахования. Случается, что ответив на часть вопросов, клиент уходит с сайта, не заполнив до конца анкету. Оставленные им данные, при правильном их использовании, - это ценнейший источник информации. Аналитические инструменты позволяют записывать каждое действие посетителя сайта, анализировать всю оставленную информацию, а затем дополнять ее открытыми данными, оставленными клиентом о себе в Сети. В результате появляется возможность делать клиенту практически индивидуальное предложение с учетом его конкретных потребностей – будь то специальный страховой тариф, или особые условия кредитования. На практике при заполнении нескольких полей (к примеру, в заявке на кредит), в которых есть контактная информация о клиенте, банк может не просто перезвонить клиенту в кратчайшие сроки, но и при этом рассчитать предварительно одобренное предложение по кредиту.

Второе направление — таргетированное предложение клиенту прямо на сайте. Зная, какими продуктами или услугами уже пользуется клиент, изучив историю его обращений и совместив полученные данные с теми действиями, которые он выполняет на сайте (какие страницы просматривает, в каком порядке, сколько времени на них проводит и пр.), компания может сделать ему персональное предложение с целью расширения пакета приобретаемых продуктов и услуг (Next Best Action). Чтобы «доставить» такое предложение, есть несколько способов: от персонального баннера или всплывающего окна, появляющегося при заходе клиента на сайт, - до персональной страницы сайта со своим дизайном и контентом, даже с особой структурой… То есть главная страница сайта одинакова для всех, а следующие уровни страницы уже заточены под конкретного клиента. Сегодня это уже возможно!

Такая задача очень важна, например, для онлайн-ритейлера. Если клиент в течение 2-3 недель просматривает одни и те же товары, что-то даже кладет в корзину, но не покупает, можно сделать выводы о том, что эти вещи либо слишком дорогие на данный момент для него, либо он сравнивает цены с ценами конкурентов. Чтобы не упустить своего покупателя, ритейлер должен оперативно анализировать поведение своих клиентов и своевременно предоставлять им скидки на интересующие позиции или же делать выгодные предложения, например, две вещи по выгодной цене, или привлекательные условия приобретения новой коллекции...

Похожий подход используют также крупные туристические и транспортные компании. Например, один известный авиаперевозчик проанализировал статистику покупок билетов на очень популярный маршрут через свой сайт. После чего аналитики сопоставили, насколько часто клиенты, просматривая возможности перелета по данному направлению, совершают фактическую покупку билета. В результате оказалось, что при средней статистике заходов на сайт раз в месяц фактическая покупка осуществлялась только раз в три месяца. А это значит, с большой долей вероятности, что в остальные два месяца билеты приобретались у конкурентов. В итоге, чтобы удержать данную категорию клиентов, было подготовлено специальное предложение – аналог проездного тарифа на длительный срок по специальной цене, которой сразу стал популярным и привлек множество клиентов.

Третье направление — анализ действий клиента при заполнении анкеты на сайте. Скажем, банки или микрофинансовые организации понимают, что поведение клиентов в интернете и их профиль могут заметно отличаться от профиля тех, кто физически приходит в отделение банка. Поэтому важно учитывать, как именно заполнялась анкета, — сколько было попыток написать место работы и должность, сколько времени потрачено на указание дохода, какие были версии и велика ли между ними разница, скопированы ли данные или вносились вручную… Все это имеет значение для принятия решения по кредитной заявке. Углубленная аналитика позволяет полученную информацию перевести в метрики, которые будут добавлены в текущую кредитную рисковую модель. Если же банк использует risk-based pricing (ценообразование с учетом потенциального риска клиента), то он может предложить кредит и менее надежным и проверенным клиентам, но по более высокой ставке.

Четвертое направление — оптимизация анкеты или сайта в целом. Известно, что все действия клиента на сайте фиксируются, поэтому можно увидеть всю «воронку захода» клиента и, например, процесс заполнения полей анкеты. Если обнаруживается, что на каких-то полях много клиентов отсеиваются или задерживаются слишком долго, то можно изменить анкету таким образом, чтобы эти поля были в самом конце, либо вообще заменить или убрать их. Подобные изменения не только позволяют получить большую конвертацию анкеты, но и делают навигацию на сайте более удобной для клиентов, сокращая время поиска информации. Если компания увидит, что для того, чтобы что-то купить, клиенту потребовалось пройти путь из 10 разных страниц сайта, и при этом смысл каких-то из этих страниц не очевиден, нужно оптимизировать сайт таким образом, чтобы клиентам стало проще достигать своей цели на сайте, и тогда они скорее совершат покупку.

Пятое, крайне важное направление — оценка качества источников трафика на сайт. Если компания использует сайт как площадку для продвижения или продажи своих продуктов и услуг в интернете, ей необходимо оценивать и сравнивать количество и качество аудитории, перешедшей с тех или иных порталов. Для этого используется такой показатель, как конверсия в покупки, то есть соотношение общего числа уникальных посетителей сайта и тех, кто в итоге совершил покупку. Нужно понимать, насколько, клиенты, перешедшие с одного ресурса, конвертируются в заявки или в продажи, по сравнению с теми, кто переходил с других сайтов. Так можно, к примеру, оценить эффективность платного баннера, а также профиль аудитории, приходящей на сайт компании с разных порталов. Таким образом, компания получает информацию о том, откуда в большей степени приходят потенциальные покупатели и куда необходимо вкладываться с точки зрения контекстуального маркетинга.

Интернет-сайт становится все более перспективным каналом - как для увеличения продаж, так и для повышения лояльности клиентов. У компаний, особенно работающих в сфере услуг, постоянно растет интернет-трафик, пользователи все чаще выбирают дистанционные каналы обслуживания, поэтому анализ веб-поведения клиентов дает возможность наилучшим образом использовать сайт для создания оптимальной структуры мультиканальных коммуникаций – в конечном счете, это приводит к росту продаж и расширению списка лояльных клиентов.