Выявление скрытых паттернов: В отличие от ручной сегментации, которая часто ограничена очевидными параметрами, AI-алгоритмы машинного обучения (например, кластеризация K-Means, DBSCAN, иерархическая кластеризация) способны обнаруживать сложные, неочевидные взаимосвязи и закономерности в поведении клиентов.
Поведенческая сегментация:
История звонков и взаимодействий: AI анализирует частоту, продолжительность, время звонков, тип запросов, ответы на предыдущие кампании. Например, он может выделить сегмент клиентов, которые часто звонят в поддержку с техническими вопросами, или тех, кто реагирует только на SMS-предложения.
Активность по каналам: AI может определить, какой канал связи (звонки, SMS, мессенджеры) предпочитает каждый клиент, основываясь на
Жизненный цикл клиента: На основе поведенческих данных AI может определить, на каком этапе жизненного цикла находится клиент (новый, активный, пассивный, рискующий оттоком) и сегментировать их соответствующим образом.
Предиктивная аналитика:
Прогнозирование оттока: AI может выявить клиентов, Данные телеграммы которые с высокой вероятностью собираются прекратить пользоваться услугами, на основе изменений в их телефонной активности или других поведенческих паттернов. Это позволяет предпринять упреждающие меры по удержанию.
Прогнозирование ценности клиента (CLV): AI может оценить потенциальную пожизненную ценность клиента, что позволяет выделять высокоценные сегменты и направлять на них особые усилия.
Прогнозирование реакции: AI может предсказать, насколько вероятно, что конкретный клиент отреагирует на определенное предложение или сообщение, что позволяет оптимизировать время и содержание коммуникации.
Анализ тональности и содержания разговоров (NLP):