Персонализация предложений и управление продажами в экономике данных

Введение

В условиях стремительного развития технологий и цифровизации бизнеса компании сталкиваются с возрастающими ожиданиями со стороны клиентов и усиленной конкуренцией, а потребители становятся более осведомленными и требовательными, ожидая персонализированного подхода и уникальных предложений, соответствующих их индивидуальным предпочтениям и потребностям. При этом в условиях глобальной цифровой трансформации общества и бизнеса формируется новая реальность, поэтому крайне важно понимать суть происходящих перемен и их причины [1]. Внедрение цифровых технологий позитивно отражается на обеспечении социальных и экономических результатов деятельности государственных и местных администраций, бизнеса и граждан [2]. Анализ цифровой зрелости в регионах России показывает позитивную динамику роста [3]. Исследование компании Нильсен показывает, что в настоящее время Россия находится среди мировых лидеров по уровню цифровизации, 9 из 10 человек являются интернет-пользователями, а время, проводимое онлайн, продолжает расти [4], при этом персонализация названа ключевым трендом 2025 г. Следует также отметить, что в 2025 г. в нашей стране на смену завершающемуся проекту «Цифровая экономика» придет разрабатываемый российским правительством национальный проект «Экономика данных» [5], который предполагает подготовку долгосрочных системных решений, направленных на создание единой цифровой инфраструктуры в ключевых сферах и отраслях, разработку современных надёжных решений для обработки и хранения данных, перевод экономики и социальной сферы на качественно новые принципы работы с использованием системы управления, основанной на больших данных. Повышение эффективности управления на основе данных актуально как для государственного и регионального уровня, так и для крупных и малых предприятий, поскольку по прогнозу компании Gartner [6]: «… в будущем нас ждет расширенный анализ данных с использованием всех соответствующих источников данных, доступ к которым осуществляется с помощью передовой аналитики, механизмов рекомендаций, оркестрации данных и искусственного интеллекта, адаптивных практик и анализа метаданных». Поэтому в наши дни ключевым фактором успеха является информация, и эта информация представляет собой, как правило, большие массивы данных, собранные в основном в неструктурированном виде [7]. Согласно исследованию [8], компании должны адаптироваться к технологическим изменениям, иначе они не выживут в долгосрочной перспективе, поэтому предприятия должны повышать свою технологическую готовность к технологиям Индустрии 4.0 [9], а технологическая готовность требует, в свою очередь, развития использования возможностей информационно-коммуникационных технологий [10]. Таким образом, в существующих условиях персонализация предложений и грамотное управление продажами с использованием клиентских данных становятся ключевыми факторами успеха. Анализ данных позволяет глубже понять поведение клиентов, предсказывать их будущие потребности и адаптироваться к постоянно меняющимся условиям рынка.

Актуальность исследования обусловлена тем, что, несмотря на очевидные преимущества персонализации, многие компании сталкиваются с трудностями при ее внедрении, поскольку отсутствие четкого понимания механизмов персонализации, сложности в сборе и анализе данных, а также нехватка практических рекомендаций зачастую препятствуют эффективному использованию этого инструмента.

Цель исследования состоит в том, чтобы провести комплексный анализ влияния персонализации на продажи, идентифицировать лучшие практики и разработать рекомендации для успешной реализации персонализации в компаниях. Такие инновационные подходы открывают новые перспективы для бизнеса, предлагая более глубокое понимание своих клиентов и позволяя в полной мере использовать потенциал аналитических данных для достижения стратегических целей.

Научная новизна исследования заключается в том, что оно объединяет теоретические аспекты персонализации с практическим опытом компаний, что позволяет разработать более целостную и применимую на практике модель. Практическая значимость исследования состоит в том, что результаты исследования могут быть использованы маркетологами, менеджерами по продажам и руководителями компаний для разработки и реализации эффективных стратегий персонализации, направленных на повышение продаж и укрепление лояльности клиентов.

Методология исследования основана на системном подходе, применяемом при анализе сложных экономических систем, и использует общенаучные методы познания: анализ, сравнение, логические рассуждении, сбор фактов, синтез, а также структурный подход. Описываемые примеры и методики были опробованы на основе больших данных из сферы пассажирских авиаперевозок.

Основная часть

Управление на основе данных

Современный уровень цифрового развития общества во многом был достигнут прежде всего благодаря следующим факторам:

- удешевление стоимости серверного оборудования, позволяющее создавать высокопроизводительные облачные хранилища и предоставлять ресурсы для хранения и обработки данных по разумной цене для любого бизнеса;

- развитие высокоскоростного доступа в интернет во всех населенных пунктах;

- удешевление умных мобильных устройств – начиная со смартфонов и заканчивая любой носимой электроникой –умных часов, фитнес-браслетов и прочего;

- удешевление и миниатюризация множества датчиков и сенсоров, позволяющих оцифровывать информацию об объектах и процессах, протекающих вне информационного пространства – в физическом мире;

- покрытие мобильной сетью на территории почти всех населенных пунктов;

- развитие программных средств разработки («технологических стэков») и механизмов стандартизации информационных потоков с целью коммуникации приложений, созданных разными разработчиками по всему миру (API – Application Programming Interface), что позволяет мгновенно получать доступ из любой точки земного шара практически к любым данным, когда-либо собранным человечеством (с оговоркой на их открытость и лицензию, по которой они предоставляются). Эти же данные сразу можно интегрировать в любое приложение через API, предоставляемый владельцем в автоматическом режиме, открытого или закрытого с определенными ограничениями.

Эти факторы позволяют собирать огромные массивы различных данных:

- внутри организации: в собственных отделах производства, продаж, логистики, для более точного определения эффективности операций и расчета возможностей;

- извне: информация о физических лицах и организациях, имеющих непосредственный контакт с нашей компанией, как напрямую в виде данных, передаваемых в контексте коммуникации (при заполнении формы или анкеты или при телефонном звонке), так и косвенно - в виде данных, передаваемых в виде цифровых следов (возможность автоматически идентифицировать различные сессии одного и того же пользователя на сайте или определить технические характеристики его/ее устройства);

- в результате внешнего использования: данные, собранные третьими лицами и предоставленные нам для определенных целей.

Такие возможности привели к появлению в управлении бизнесом менеджмента, основанного на данных. (data-driven management). Если сбор и обработка статистических данных в масштабах компании внедряются уже давно [11], то настоящее время отличается именно их объемом и комплексностью. Управление компанией на основе данных предполагает такое выстраивание бизнес-процессов и модификацию бизнес-модели, при котором создается модель принятия стандартизированных решений, под которую заранее продумывается модель данных и каналы их сбора, что позволяет во многих аспектах автоматизировать операционную деятельность и существенно усилить стратегическое планирование.

Внедрение управления на основе данных требует не только высокой квалификации IT-персонала, обеспечивающего разработку соответствующих программных продуктов и модулей (MRP, CRM, BI, CDP, ERP и многих других) [12], но и специальных знаний со стороны управленческих кадров, позволяющих самостоятельно проводить анализ дополнительной информации.

Управление на основе данных предполагает проектирование большинства возможных ситуаций, в которых возникает необходимость взвешенного принятия решений и разработку под них процедур сбора, обработки и вывода результата их обработки. В зависимости от типа вывода результата обработки данных можно выделить три сценария принятия решения:

1. полностью автоматизированный процесс принятия решений (например, программное обеспечение принимает решение о целесообразности предоставления кредита конкретному клиенту без участия человека;

2. принятие решений с помощью автоматизированной системы (системы поддержки принятия решений), которая предоставляет оператору некоторые стандартизированные обработанные данные, но оставляет интерпретацию и принятие решений на усмотрение оператора (например, применяемый в медицине искусственный интеллект, подсвечивает обнаруженные на снимке потенциально проблемные участки);

3. принятие решений на основе ручного анализа данных, которое предполагает предоставление лицу, принимающему решение, огромного массива данных и инструментария для их обработки для самостоятельного исследования.

В рассмотренных сценариях первый предполагает исключение человека из процедуры принятия решения и требует только компетенций со стороны разработчиков и специалистов по работе с данными при проектировании алгоритма сбора и обработки данных. Второй сценарий уже требует наличия дополнительных компетенций со стороны оператора помимо имеющих непосредственное отношение к его профессиональной области. Третий сценарий уже предусматривает наличие у лиц, принимающих решения, значительного опыта в области анализа данных.

И в любом случае описанные сценарии предполагают существование программных средств, обеспечивающих процесс принятия решения. Сегмент программного обеспечения данного класса в настоящий момент только формируется, войдя в фазу активного роста, и программные продукты, используемые в компаниях для анализа данных, можно разделить на следующие категории:

-внешние решения, к которым подключаются корпоративные базы данных, либо для которых осуществляются по расписанию создаваемые выгрузки (например, Yandex DataLens или Google DataStudio);

- «коробочные решения», специализирующиеся на обработке данных и интегрируемые с программным обеспечением, существующим в компании;

- решения в виде дополнительных модулей по обработке и выводу, разработанные на базе платформы, лежащей в основе программного обеспечения, уже внедренного в компании;

- самописные решения, созданные собственным IT-отделом компании, либо разработанные внешним подрядчиком с нуля.

Одной из ключевых проблем при работе с большими объемами данных, особенно в крупных и давно существующих на рынке компаниях, является интеграция данных из разных программных продуктов и модулей. Любая компания в процессе своего развития использует множество программных продуктов, созданных разными разработчиками на базе разных технологических стэков, подходов к структурированию данных и в существенно разное время. Многие программные продукты, являющиеся отраслевыми стандартами и активно поддерживаемые компаниями-разработчиками, тем не менее создавались несколько десятилетий назад и несут в себе элементы архитектуры, слабо совместимые с современными подходами к работе с данными. Это создает большие трудности при интеграции и требует разработки промежуточных модулей для интерпретации данных, получаемых из такого программного обеспечения.

Во многих случаях, когда компания решает внедрить подход к управлению на основе данных, оказывается, что в базах данных используемых программных продуктов наблюдаются существенные отклонения от оптимальной структуры – либо пропуски существенных полей в критическом объеме записей, либо случайные перестановки записей между полями (ошибки ввода), либо смешение типов данных в рамках одного поля из-за изначально неправильного проектирования архитектуры данных. Как правило, при внедрении управления на основе данных не ставится задача замены всех информационных систем компании для их бесшовной интеграции, поэтому при внедрении приходится взаимодействовать с описанными выше типами программного обеспечения.

Особенно это актуально в контексте интеграции данных о взаимодействии с клиентами компании с целью построения омниканальной системы коммуникаций, когда требуется интеграция и структурирование данных, получаемых от клиентов не только из разных источников (почта, sms, мессенджеры, записи менеджеров), но и при этом обработке данных разных типов (текстовая информация, аудиозаписи, видеозаписи). Из-за описанных проблем с данными попытки интеграции существующих информационных систем приводят к работе с неструктурированными данными, которые не соответствуют какой-то стандартной модели данных. . Кроме того, любые открытые текстовые данные из сети интернет и социальных сетей также являются неструктурированными, и их своевременный анализ может позволить компании своевременно обнаруживать важные тенденции [13]. В таких ситуациях требуется дополнительная разработка промежуточных обработчиков, обеспечивающих преобразование неструктурированных данных в поля записей новой базы данных. Такими обработчиками могут быть промежуточные программные модули различной степени сложности, начиная от текстовых «парсеров», обеспечивающих поиск в текстовой информации, и заканчивая модулями оптического распознавания, например текста в отсканированных документах, либо лиц на фотографии, либо поиска людей/номеров в видеопотоке.

Следующим шагом в развитии комплексного программного обеспечения для обработки данных будет предоставление вместе с ним готовых модулей, предназначенных для работы с базовыми типами неструктурированных данных и позволяющих выполнять быструю настройку под данные конкретного клиента в режиме конструктора без необходимости длительной разработки. Внедрение подобного подхода в продуктах аналитики данных позволит существенно упростить процедуры интеграции, снизит их стоимость и время, а также повысит конкурентоспособность разработчиков таких решений на рынке.

Сбор всех доступных данных о клиентах несет в себе также трудности в виде необходимости хранения и обработки этих данных после формирования соответствующих записей в единой базе данных. Объем входящей информации в одном только текстовом виде может измеряться гигабайтами, либо терабайтами, поступающими ежедневно по разным каналам, причем зачастую эти данные после поступления требуется дополнительно структурировать и обрабатывать. Но основной сложностью в работе с большими данными при анализе коммуникаций с клиентами и их данных безусловно является обработка данных. В зависимости от типа данных и целей компании для работы с ними требуются большие вычислительные мощности в дополнение к тем, которые необходимы для непосредственной обработки запросов клиентов и записи/чтения данных в базу данных. Эти вычислительные «сервисные задачи», которые выполняются в фоновом режиме по отношению к основному бизнес-процессу, включают в себя:

- выделение данных из неструктурированной текстовой информации и преобразование их в соответствии с существующей моделью данных;

- запуск и исполнение алгоритмов, обеспечивающих преобразование данных - перерасчет тех или иных показателей, запускаемый по требованию, либо по расписанию;

- подготовка выгрузок данных - по требованию или по расписанию;

- запуск и исполнение алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, выполняющих обучение и переобучение на основе поступивших данных;

- пересчет агрегатов;

- запуск и исполнение процедур по обогащению существующих данных.

Правильное планирование мощностей на аппаратном уровне позволяет разграничить критические потоки данных, обеспечивающие непосредственную обработку запросов клиентов, и потоки, связанные с внутренними бизнес-функциями и сервис-интенсивными вычислениями, которые могут привести к блокировке операций и перегрузке вычислительных мощностей. Такой подход к интеграции всех каналов связи с пользователем позволяет компании не только получать от него необходимую информацию, но и за счет параллельной обработки данных увеличивать скорость реагирования на запросы пользователя и повышать доходность для компании за счет использования сервисов поддержки принятия решений и инструментов персонализации клиентского опыта.

Сбор больших данных и интеграция информации о клиенте из множества источников накладывает повышенную ответственность в части обеспечения безопасности хранения этой информации.

Персонализация

Персонализация в маркетинге - это процесс создания индивидуальных маркетинговых сообщений, продуктов или услуг, которые максимально соответствуют потребностям, интересам и предпочтениям конкретного клиента, что достигается путем сбора, анализа и использования разнообразных данных о клиентах, таких как демографические данные, история покупок, поведение на сайте и т.д. Ключевые элементы персонализации: сбор данных, анализ данных, создание персонализированных предложений и доставка персонализированных сообщений.

Понимание моделей потребительского поведения является основой для эффективной персонализации. К наиболее важным моделям относятся:

- модель AIDA, которая описывает процесс принятия решения о покупке, проходящий через следующие стадии: внимание, интерес, желание, действие - персонализация может быть использована для привлечения внимания, повышения интереса и побуждения к действию;

- модель иерархии эффектов, расширяющая модель AIDA добавлением стадии знания и убеждения, при этом персонализация может использоваться для формирования знания о продукте, создания положительного отношения к нему и стимулирования покупки;

- модель когнитивного диссонанса, которая описывает состояние психологического дискомфорта, возникающее у человека при столкновении с противоречивой информацией, при этом персонализация может помочь снизить когнитивный диссонанс, предоставляя клиенту релевантную информацию и подтверждая его выбор.

Современные информационные технологии играют ключевую роль в реализации персонализации, и к наиболее важным из них относятся:

- CRM-системы, которые хранят и анализируют данные о клиентах, позволяя создавать персонализированные сегменты [14];

- автоматизация маркетинга, обеспечивающая отправку персонализированных сообщений по электронной почте, SMS и в социальных сетях [15];

- рекомендательные системы, которые способны анализировать историю покупок и предпочтения клиентов и предлагать релевантные товары или услуги [16];

- анализ больших данных, который позволяет выявлять скрытые закономерности в поведении клиентов и создавать более точные прогнозы;

- искусственный интеллект и машинное обучение, которые используются для создания сложных моделей поведения клиентов и автоматизации процессов персонализации [17].

Ключевыми преимуществами использования технологий являются существенное увеличение объема обрабатываемых данных, автоматизация процессов, повышение точности прогнозов и использование алгоритмов машинного обучения, что позволяет создавать более точные прогнозы поведения клиентов.

Таким образом понятие персонализации тесно связано с пониманием потребительского поведения и использованием современных технологий. Важно отметить, что эффективная персонализация позволяет компаниям повышать лояльность клиентов, увеличивать продажи и снижать маркетинговые расходы.

Перспективы развития программного обеспечения

Как упоминалось выше, сейчас не существует единых стандартов для работы с большими данными, и реализация любого проекта по интеграции множества корпоративных систем и каналов коммуникации приводит к дорогостоящей и длительной разработке. Современные технологии при этом позволяют выстраивать платформенные решения с отработанным набором применяемых технологий («стэком»), состоящие из множества микросервисов, интегрированных посредством систем контейнеризации и оркестрации приложений. Выстраивание таких модульных архитектур упрощает и существенно ускоряет процесс разработки приложений любой сложности и нагруженности. Разработанные для такой архитектуры модули интеграции и обработки данных могут независимо дорабатываться при необходимости адаптации под специфику задач конкретного заказчика, не приводя к необходимости изменения функционирования других модулей программного обеспечения и архитектуры.

Дальнейшее развитие подобного программного обеспечения и комплексного подхода к построению омниканальных коммуникаций и интеграции разрозненных данных позволит повышать качество взаимодействия с клиентами, повышать продажи за счет лучшего понимания интересов клиента, повышать контроль за внутренними бизнес-процессами и оперативно оптимизировать ограничивающие развитие компании факторы [18].

Влияние персонализации на продажи

Первым шагом к успешной персонализации является сбор и анализ данных о клиентах, которые могут быть получены из различных источников:

- CRM-системы, которые хранят информацию о прошлых покупках, истории взаимодействий с компанией, демографические данные;

- веб-аналитика, которая использует данные о поведении пользователей на сайте (просмотренные страницы, время проведенное на сайте, клики по ссылкам);

- социальные сети, которые позволяют собирать информацию о интересах, предпочтениях и поведении пользователей в социальных сетях;

- мобильные приложения, которые используют данные о геолокации, истории поисков и другую активность пользователей.

Анализ данных позволяет выделять сегменты клиентов с похожими характеристиками и предпочтениями, и для этого используются различные методы, такие как:

- сегментация - разделение клиентов на группы по определенным признакам (демографическим, поведенческим, психографическим);

- кластеризация - объединение клиентов в группы на основе их сходства по множеству признаков;

- прогнозирование - прогнозирование будущего поведения клиентов на основе исторических данных.

Персонализация маркетинговых предложений оказывает существенное влияние на различные аспекты продаж, способствуя их росту и повышению эффективности. В табл.1 представлено, как именно персонализация влияет на ключевые метрики продаж.

Таблица 1.

Влияние персонализации на продажи

Метрики	Описание
Повышение конверсии
Релевантность предложений	Персонализированные предложения, учитывающие индивидуальные потребности клиента, вызывают больший интерес и повышают вероятность совершения покупки
Снижение отвлекающих факторов	Клиенты меньше отвлекаются на нерелевантные предложения и быстрее принимают решение о покупке
Улучшение пользовательского опыта	Персонализация создает ощущение, что бренд понимает и ценит клиента, что положительно влияет на его опыт взаимодействия с компанией
Увеличение среднего чека
Кросс-продажи	Персонализированные рекомендации дополнительных товаров или услуг, основанные на истории покупок и интересах клиента, способствуют увеличению среднего чека
Апсейлы	Предложение более дорогих или дополнительных опций, соответствующих потребностям клиента, также увеличивает средний чек
Создание ощущения ценности	Персонализированные предложения создают ощущение, что клиент получает индивидуальное предложение, что может побудить его сделать более крупную покупку
Повышение лояльности клиентов
Укрепление отношений	Персонализация создает более тесную связь между клиентом и брендом, что способствует повышению лояльности
Создание чувства принадлежности	Клиенты чувствуют, что являются частью особенной группы, что укрепляет их лояльность к бренду
Повторные покупки	Лояльные клиенты с большей вероятностью совершают повторные покупки и рекомендуют бренд своим друзьям и знакомым
Снижение затрат на маркетинг
Таргетирование аудитории	Персонализация позволяет точнее направлять рекламные кампании, что снижает затраты на неэффективную рекламу
Повышение эффективности email-маркетинга	Персонализированные email-рассылки имеют более высокие показатели открываемости и кликабельности, что снижает стоимость привлечения клиентов

Источник: составлено авторами на основе [19-23]

Как пример влияния персонализации на продажи можно привести онлайн-магазины, где рекомендации товаров на основе истории покупок и интересов клиентов позволяют увеличивать средний чек и частоту покупок. В авиакомпаниях персонализированные предложения, учитывающие историю путешествий и предпочтения клиента, помогают увеличивать продажи авиабилетов, а в банках персонализированные финансовые продукты и услуги, учитывающие финансовое положение клиента, помогают повысить его лояльность и увеличить доходы банка. В целом, персонализация позволяет компаниям создавать более глубокие и значимые отношения с клиентами, что приводит к повышению продаж и укреплению позиций на рынке.

Персонализированные предложения

дополнительных товаров и услуг

Одно из перспективных направлений для использования большого количества данных о клиенте из разных источников – вычисление персонализированных предложений дополнительных товаров и услуг, повышающих вероятность покупки и увеличивающих средний чек для бизнеса, внедряющего такой подход. Данный сценарий может быть реализован как в виде системы поддержки принятия решений сотрудником компании в виде подсказок, какие предложения стоит сделать клиенту в процессе диалога, так и в виде непосредственной доставки предложений клиенту.

Персонализация предложения при этом может осуществляться через варьирование:

- содержания предложения (конкретный артикул):

- по типу предлагаемого товара/услуги;

- по классу предлагаемого товара услуги (ценовой сегмент или иные параметры);

- по размеру скидки, предлагаемой конкретному клиенту;

- по текстовой информации, содержащейся в доставляемом предложении;

- времени доставки предложения (этапу жизненного цикла клиента);

- канала доставки предложения (показ баннера на сайте, SMS-сообщение, push-уведомление в приложении, e-mail).

Для принятия решений, на которые влияет такое количество переменных, требуется соответствующая архитектура организации программного обеспечения (CDP) системы, которая позволяла бы:

- привязывать максимальное количество данных к цифровому профилю клиента, получая их, в том числе, из иных информационных систем компании и партнеров;

- проверять целостность данных, проводить сверку дубликатов, осуществлять процедуры обогащения данных существующих клиентов;

- интегрироваться с информационным системами, сопровождающими продажи, системами складского учета, партнерскими системами (в случае партнерских продаж) для получения информации о доступных для генерации предложений товарах и услугах;

- хранить информацию, необходимую для генерации предложений (например, тексты объявлений, либо изображения);

- иметь интеграцию с соответствующими сервисами доставки предложений и адаптировать содержание предложения под канал доставки;

- собирать статистику о действиях пользователя, совершенных в контексте сгенерированных и доставленных предложений;

- обучаться на основе совершенных пользователями действий с предложениями, а также на основе новой информации, поступающей о существующих пользователях из иных информационных систем, либо на основании информации, вносимой менеджером, учитывая при этом экономическую эффективность тех или иных предложений;

- осуществлять гибкую настройку системы в соответствии с маркетинговой политикой клиента;

- выгружать отчеты о результатах работы и предоставлять данные, необходимые для принятия пользователем решений.

Информационная система, удовлетворяющая такому количеству требований, будет иметь достаточно сложную информационную архитектуру и состоять из множества интегрированных модулей, каждый из которых будет выполнять специфические задачи. Схема подобной информационной системы изображена на рис. 1. Особенно важно в работе подобной сложной системы - заслужить доверие со стороны лица, принимающего решения о внедрении, так как статистика о результатах работы может накапливаться достаточно длительное время, а применение цифровых технологий в первое время после внедрения будет осуществляться фактически «вслепую».

Один из способов повышения доверия к информационной системе – это повышение количества доступных для пользователя настроек и рамок, которые в процессе генерации предложений можно задать системе.

Рис. 1. Схема цифровой системы генерации персональных предложений (составлено авторами)

Второй способ – это использование во всех процедурах, где это возможно, алгоритмов машинного обучения в приоритете перед методами искусственного интеллекта, которые всегда являются «черным ящиком».

Также одно из важных требований к такой информационной системе – это возможности исправной работы в условиях малого количества транзакций по каждому пользователю. Все компании пытаются повысить лояльность своих клиентов, увеличить LTV (Life Time Value – срок принесения клиентом дохода), однако, в ряде бизнесов количество контактов между пользователем и компанией в любом случае в среднем будет крайне низким. Например, это относится к пассажирским авиаперевозкам или страховому бизнесу или к сфере покупки недвижимости. В этом плане крайне важна способность информационной системы обучаться на основе «статистики», в которой одному пользователю соответствует всего лишь одна-две транзакции и экстраполировать эту статистику в том числе на новых пользователей, еще никак себя не проявивших, но для которых уже на начале их “жизненного цикла” необходимо генерировать персонализированные предложения, как минимум потому, что эта первая транзакция может быть единственной.

В качестве подхода, удовлетворяющего всем данным требованиям, может быть применима кластеризация клиентов на основе присваиваемым им меток («тэгов»). Присваивание меток осуществляется на основе формальных правил (например, часто летает в конкретную страну, либо летает только с семьей, либо летает только ночью и так далее). Совокупность таких меток, присвоенных клиенту, будет представлять собой его потребительскую цифровую характеристику. Правила присвоения меток при этом задаются пользователем системы, что будет повышать доверие к ней со стороны лиц, принимающих решения. Этот же «профиль клиента» в виде совокупности присвоенных ему меток в дальнейшем используется для определения похожести клиентов и экстраполяции решений, принимаемых в отношении персональных предложений для одних клиентов, на других клиентов, таким образом нивелируя потенциальный недостаток данных о транзакциях конкретного клиента.

Эффективность базовых методов и алгоритмов применения такой системы была проверена при реализации модели модуля динамической генерации персональных предложений дополнительных услуг [24] и обеспечению работе с данными [25].

Вызовы и ограничения при внедрении персонализации

Несмотря на очевидные преимущества персонализации, компании сталкиваются с рядом вызовов и ограничений при ее внедрении, основные из них представлены в табл. 2.

Таблица 2.

Вызовы и ограничения при внедрении персонализации

Факторы	Характеристика
Качество данных
Неполные данные	Отсутствие полной картины о клиенте может привести к неточным рекомендациям и снижению эффективности персонализации [14]
Низкое качество данных	Ошибки в данных, устаревшая информация или несоответствия могут исказить результаты анализа и привести к неверным выводам [16]
Разрозненность данных	Данные о клиентах могут быть разбросаны по различным системам, что затрудняет их сбор и анализ [15]
Приватность данных
Законодательные ограничения	Существуют строгие законодательные ограничения на сбор, хранение и использование персональных данных
Опасения клиентов	Многие клиенты обеспокоены сохранностью своих персональных данных и могут отказываться от персонализированных услуг
Этические вопросы	Использование персональных данных для маркетинговых целей может вызывать этические дилеммы
Сложность реализации
Технологические сложности	Внедрение систем персонализации требует значительных инвестиций в технологии и инфраструктуру
Интеграция с существующими системами	Необходимо интегрировать новые системы персонализации с существующими бизнес-процессами и системами [26]
Отсутствие квалифицированных специалистов	Может быть сложно найти специалистов, обладающих необходимыми навыками для работы с системами персонализации
Ограничения персонализации
Непредсказуемость поведения клиентов	Поведение клиентов может быть непредсказуемым и меняться под влиянием различных факторов
Ограниченные возможности для некоторых сегментов	Для некоторых сегментов клиентов может быть сложно собрать достаточное количество данных для персонализации
Риск создания "пузыря фильтрации":	Чрезмерная персонализация может привести к тому, что клиенты будут видеть только информацию, которая подтверждает их существующие убеждения, что может ограничивать их кругозор

Источник: составлено авторами

Внедрение персонализации, несомненно, открывает перед компаниями множество возможностей для улучшения взаимодействия с клиентами и увеличения доходов, однако этот процесс сопровождается рядом вызовов и ограничений, которые следует учитывать при разработке и реализации стратегий персонализации. Сбор и анализ больших объемов клиентских данных требуют значительных технологических ресурсов и профессиональной экспертизы, и компании сталкиваются с необходимостью инвестировать в современные аналитические инструменты и платформы, что может быть дорогостоящим и сложным процессом, особенно для малого и среднего бизнеса. Кроме этого, успешная персонализация требует глубокой интеграции в бизнес-процессы компании и тесного взаимодействия между различными департаментами, такими как маркетинг, IT и продажи, что может потребовать изменения организационной структуры и корпоративной культуры, что не всегда можно сделать просто и быстро. Не стоит забывать также о возможной негативной реакции потребителей, которые могут воспринимать избыточную персонализацию как вторжение в личное пространство, важно обеспечивать соблюдение баланса между персонализированными предложениями и уважением к частной жизни клиентов.

Таким образом, успешное преодоление вызовов и ограничений внедрения персонализации требует комплексного подхода, включающего технологические, правовые и культурные изменения в компании, поэтому необходимо разработать стратегию, которая учитывает эти аспекты и может значительно повысить эффективность персонализации и привести к повышению конкурентоспособности компаний.

Заключение

В эпоху цифровизации и глобализации бизнес-среды персонализация предложений и управление продажами на основе клиентских данных становятся неотъемлемыми компонентами успешной стратегии любой компании. В данной работе показано, что эффективное использование данных о клиентах позволяет значительно повысить вовлеченность потребителей, улучшить качество обслуживания и увеличить объем продаж.

Персонализация, как показывает практика, выступает не только инструментом повышения лояльности клиентов, но и мощным механизмом для укрепления конкурентоспособности. Возможность предугадывать желания и потребности покупателей предоставляет компаниям уникальное преимущество в борьбе за внимание и приверженность клиентов.

В заключение, можно утверждать, что компании, освоившие методы эффективного использования клиентских данных, способны не только адаптироваться к изменениям на рынке, но и стать лидерами отрасли, однако, важно помнить, что работа с персональными данными требует соблюдения этических норм и законодательства о защите информации. В будущем уделение особого внимания анализу данных и оптимизации процессов принятия решений станет основополагающим фактором для достижения устойчивого роста и успешного развития бизнеса в условиях высококонкурентной среды.