Cómo Next Best Action puede ofrecer un mayor valor para el cliente – Subex Limited
El motor de recomendación o Next Best Action juega un papel esencial en la influencia de las preferencias humanas. Ya sea Amazon, Netflix, YouTube o cualquier otra empresa importante, utilizamos sus recomendaciones en nuestra vida cotidiana. La siguiente mejor acción o el motor de recomendación tiene un impacto significativo en el rendimiento del negocio tanto en términos de generación de ingresos como de satisfacción del cliente.
Entonces, ¿por qué los operadores necesitan un motor de recomendación? La mayoría de los operadores de telecomunicaciones tienen una base de clientes en millones y cientos de productos. Con tantos productos para combinar con los del cliente, ¿cómo identifica el mejor producto para cada cliente? Y no olvidar las múltiples variables que definen el comportamiento y las necesidades del cliente.
Las empresas pueden usar el resultado del motor de recomendaciones de múltiples maneras para impulsar su estrategia. Si el plan es aumentar las ventas o mejorar los ingresos, el usuario comercial puede poner una condición adicional en el modelo de que el precio debe ser más alto que el precio actual suscrito. Si el objetivo es la retención, un usuario comercial puede establecer condiciones para que el producto recomendado tenga el mismo precio o menos que el producto que el cliente actual está utilizando. En el caso de la venta cruzada, podemos seguir la misma estrategia que la empresa quiere que los clientes se expongan a nuevos productos.
Aparte de los beneficios tangibles que un motor de recomendación puede ofrecer a las empresas; Puede proporcionar muchos beneficios intangibles a los clientes, como una mejor experiencia, simplicidad para elegir y satisfacción, lo que lleva a una mayor lealtad del cliente.
Diferentes enfoques para la próxima mejor acción
Las técnicas más populares utilizadas son el filtrado colaborativo y el filtrado basado en contenido. El filtrado colaborativo significa filtrar los productos que un usuario podría esperar en función de las acciones de usuarios similares y el filtrado basado en contenido, también conocido como filtrado cognitivo, donde las recomendaciones de productos se realizan en base a una comparación entre el contenido de los elementos y un perfil de usuario. El enfoque de filtrado colaborativo supone que los consumidores con un perfil similar pueden tener las mismas necesidades y tomar decisiones similares, mientras que, en función del contenido, los datos históricos del cliente forman la base de la recomendación.
Existen muchos otros métodos no tradicionales y mucho más avanzados, como el aprendizaje profundo, el aprendizaje social y la factorización de tensor que se basan en el aprendizaje automático y las redes neuronales para impulsar el proceso de recomendación y llevarlo al siguiente nivel. Creará un proceso mucho más eficiente para CSAT (puntuación de satisfacción del cliente) y retención.
Construir el motor de recomendaciones no es suficiente
Los operadores necesitan un objetivo claro al implementar la siguiente mejor estrategia de acción. El motor de recomendación podría recomendar un producto de menor precio como la mejor opción para los clientes que conduce a la pérdida de ingresos para el operador. Por lo tanto, es necesario identificar que el producto que mejor se ajusta cumple con los objetivos del cliente y del operador.
Además, los productos de telecomunicaciones tienen una validez diferente, lo que significa que un cliente que haya comprado un producto con una validez de 60 días comprará solo después de 60 días. Por lo tanto, el modelo debe tener en cuenta esta brecha de compra al recomendar nuevos productos.
Un desafío que enfrentamos con uno de nuestros clientes fue que los clientes estaban comprando múltiples productos similares en un mes determinado, lo que dificultaba las recomendaciones. Para superar esto, decidimos que bajo cada tipo de producto: datos, voz, SMS y VAS, recomendaríamos los mejores productos 3-4. Logramos esto al proporcionar clasificaciones para los productos en la canasta de recomendaciones. La clasificación también ofrece flexibilidad al usuario comercial para que pueda agregar más condiciones a los productos en función de su estrategia, como ventas adicionales, ventas agresivas o ventas cruzadas.
Actualmente estamos logrando un 70% -80% de precisión en los 5 mejores productos recomendados para diferentes segmentos de valor para el cliente.
¿Usted necesita La Siguiente Mejor Estrategia de Acción?
Usar las interacciones o ideas de los clientes es la mejor manera de identificar los patrones de comportamiento de sus clientes y usarlos para proporcionar las mejores recomendaciones a sus clientes. Un motor de recomendaciones puede ayudarlo a identificar los comportamientos de los clientes, los patrones de compra y traducir los conocimientos en un enfoque hiperpersonalizado para sus campañas de marketing. El resultado es una segmentación de usuarios más profunda con claridad, mayor LTV y mayor retención de clientes.
Aquí hay un punto de vista sobre la importancia de la próxima mejor oferta o motor de recomendación para su negocio.
Harish currently serves as the Director, Analytics & Insights portfolio at Subex. He has 12+ year of experience in Marketing Operations, Customer Value Management, Optimizing Marketing performance, improving Customer Experience via data analytics, technology and platform.
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