Как персонализация для топовых клиентов помогает бизнесу зарабатывать больше

Работая с данными, я постоянно вижу, как персонализация меняет бизнес. Для массового сегмента компании внедряют алгоритмы рекомендаций и таргетинг. Но в премиальном сегменте всё сложнее: клиенты не просто хотят скидок ― они ждут особого отношения и продуманного сервиса.

В России персонализацию для топовых клиентов используют маркетплейсы, банки, ритейл и отели. Давайте разберём, как они уже это делают и как можно расширить эти возможности в будущем с помощью анализа данных.

B2B и диджитал ― персонализированные аналитические дашборды

B2B-компании используют аналитику, чтобы повысить ценность своих услуг. Например, маркетплейсы предлагают продавцам с высоким оборотом детализированные отчёты о продажах, динамике цен, сезонности и спросе. Эти отчёты помогают партнёрам корректировать стратегию и повышать прибыль. Например, дилеры автомобилей на Ozon могут видеть, какие модели продаются лучше, какие теряют популярность и как изменяется спрос по регионам.

Персональные отчеты помогают партнерам Авито корректировать стратегию и повышать прибыль. Источник: avito.ru

Что ещё можно сделать:

Стандартные отчёты, которые предоставляют даже крупным продавцам, часто носят общий характер. Глубокий анализ спроса на уровне конкретных сегментов рынка остаётся за кадром. Если бы маркетплейсы использовали ML-модели для прогноза продаж и рекомендовали оптимальную ценовую стратегию, партнёры могли бы зарабатывать больше, а площадки — получать больший объём комиссионных.

Если вы предоставляете похожие услуги, вот что можно сделать:

• Внедрить ИИ-предсказания на основе трендов в категории.

• Разрабатывать модели динамического ценообразования: подсказывать, когда снижать цену, а когда — повышать.

Какой результат:

Рост оборота крупных партнёров и увеличение их зависимости от платформы, что снижает отток и повышает средний чек.

Ритейл ― персональные предложения и VIP-ассистенты

Крупные сети и ритейлеры, например, ЦУМ, предлагают VIP-клиентам персональных консультантов, которые уведомляют их о новых коллекциях, бронируют товары и подбирают эксклюзивные образы. Например, если вы фанат Gucci, вам могут зарезервировать вещи из новой коллекции до официального старта продаж.

Во время локдауна Gucci создал «симуляцию» шопинга в магазине с личным консультантом. Источник: voguebusiness.com

В ритейле персонализация чаще всего сводится к скидкам и общим рекомендациям. Но если взять пример Amazon, то они делают персональные дашборды по покупкам и создают ИИ-модели, чтобы прогнозировать потребности клиентов — это мощная вещь, которой пока нет у российских ритейлеров.

Что ещё можно сделать:

• Использовать чат-ботов с машинным обучением, которые работали бы как персональные шопперы. Они могли бы подбирать товары на основе истории покупок и общаться с каждым клиентом индивидуально, например, подстраиваясь под его стиль общения.

Какой результат:

Рост среднего чека за счёт эксклюзивного доступа и персонализированных предложений. Повышение лояльности за счёт ощущения привилегированности.

Отели и luxury-сегмент ― ИИ-анализ предпочтений клиентов

Премиальные отели уже используют персонализацию, например, Four Seasons предлагает гостям индивидуальные настройки номеров от температуры до любимых напитков в мини-баре. Radisson предлагает VIP-гостям персонализированные программы отдыха: от гастротуров до фитнес-марафонов — на основе их прошлых предпочтений.

Источник: fourseasons.com

Что ещё можно сделать:

Здесь есть потенциал использовать данные глубже. Например, часто вижу, что даже в премиальных отелях гостям приходится заново указывать свои пожелания при каждом визите. Данные собираются, но плохо используются.

Возможность кастомизировать свой отдых заранее — это базовый опыт в лакшери-отелях. Но вы можете использовать анализ данных для сегментации гостей и создания уникальных предложений. Например, VIP-гости, предпочитающие wellness, получают специальные СПА-программы, а любители гастрономии — индивидуальные дегустации.

Какой результат:

Рост LTV клиента за счёт улучшенного опыта и дополнительных продаж (экскурсии, услуги СПА, персонализированные программы отдыха).

Банковская сфера ― индивидуальные инвестиционные и кредитные предложения

Крупные банки, такие как Сбер и Альфа-банк, предлагают персональных менеджеров для премиальных клиентов, которые помогают подобрать инвестиционные стратегии и кредитные продукты. Например, Сбер для премиальных клиентов предлагает индивидуальные инвестиционные стратегии. Если банк видит, что клиент часто летает бизнес-классом, ему могут предложить инвестиции в авиаотрасль.

Источник: alfabank.ru

Что ещё можно сделать:

Работая с финансовой аналитикой, я вижу, что банки часто недооценивают потенциал персонализации. Клиенты получают «индивидуальные» предложения, которые на самом деле основаны на очень базовой сегментации (по уровню дохода, возрасту и типу карт).

Поэтому:

• Используйте ИИ для анализа транзакций и поведения клиента: если человек часто платит за авиабилеты, предлагайте ему персонализированные travel-кредиты.

• Разрабатывайте персонализированные инвестиционные предложения на основе данных о расходах клиента. Например, если клиент тратит много на luxury-сегмент, банк может предложить инвестиции в премиальные бренды.

• Используйте поведенческий скоринг для выдачи кредитов — анализировать не только доходы, но и финансовые привычки, чтобы предложить более выгодные условия.

Какой результат:

Рост числа премиальных клиентов, увеличение объёма активов под управлением и снижение оттока.

Персонализация в VIP-сегменте — это не просто вопрос сервиса, а реальный инструмент увеличения прибыли

Во всех рассмотренных индустриях я вижу одно общее ограничение: данные собираются, но часто используются недостаточно эффективно.

Компании, которые смогут внедрить ИИ-аналитику и автоматизированные предсказательные модели, смогут значительно увеличить лояльность клиентов и средний чек.

В будущем персонализация для VIP-клиентов перейдёт на новый уровень: бизнес начнёт не просто подстраиваться под потребности клиента, а опережать их. Тот, кто раньше других внедрит такие решения, получит серьёзное конкурентное преимущество.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.