Сравнительный анализ традиционных и инновационных методов автоматизации воронок продаж для стартапов: преимущества и недостатки



В статье автор исследует перспективы использования инновационных методов автоматизации воронки продаж. Эффективность применения данных методов обусловлена значительным повышением качества и скорости выполнения бизнес-задач, таких, как анализ больших данных и персонализация контента. Практическое значение темы исследования связано с большим развитием цифровых технологий и потерей актуальности и эффективности традиционных моделей автоматизации воронки продаж.

Ключевые слова : воронка продаж, бизнес-процессы, автоматизация, искусственный интеллект, машинное обучение, персонализация контента.

Воронка продаж представляет собой путь покупателя от начальной точки контакта с брендом до принятия окончательного решения о покупке. Основные этапы включают в себя:

Рис. 1. Воронка продаж в графике

1. Осведомленность — привлечение и информирование ваших потенциальных клиентов о ваших продуктах или услугах;
2. Интерес — повышение заинтересованности потенциальных покупателей путем предоставления ценного продукта и решения их проблем;
3. Принятие решения — консультация клиентов в отношении оценок имеющихся вариантов и направление их к принятию решения о покупке;
4. Действие — побуждение будущих покупателей к действию и превращение их в клиентов;

Воронка продаж позволяет сопровождать пользователя в процессе покупки, а также возвращать потенциального покупателя, то есть помогать ему находить информацию и отвечать на его вопросы, чтобы в итоге он купил продукт или услугу.

Автоматизация воронок продаж важна для упорядочивания процессов, повышения эффективности и показателей конверсии. Внедрение автоматизации — не только стратегический шаг, направленный на обеспечение роста, но и средство предоставления исключительных возможностей для специалистов по продажам на протяжении всего процесса продаж.

Традиционные методы автоматизации воронки продаж

В традиционные методы автоматизации воронок продаж принято включать:

1. CRM-системы (Customer Relationship Management) — это программное обеспечение, которое позволяет хранить информацию о клиентах, ведение истории их взаимодействия с компанией, отслеживание сделок, управление контактами и многое другое. Но при всех преимуществах системы требуют высоких затрат на внедрение и обслуживание, поэтому представляют повышенную сложность внедрения для малых компаний.
2. Email-маркетинговые платформы — инструменты для создания, отправки и отслеживания электронных писем потенциальным клиентам в рамках воронки продаж, такие как Mailchimp, SendinBlue, GetResponse и другие. Рассылки все больше теряют свою актуальность и эффективность из-за низкого процента доставки писем, которые блокируют различные фильтры, а также из-за ухудшения репутации отправителя в следствии массовых рассылок.
3. Автоматизированные системы звонков и аналитики — инструменты, которые помогают автоматизировать процесс звонков потенциальным клиентам, контролировать эффективность звонков, анализировать их и принимать решения на основе полученных данных. Подобно пункту два системы звонков так же теряют актуальность из-за ассоциаций телефонных звонков с мошенничеством и риска получения негативных отзывов из-за массовых навязчивых звонков.

5. Автоматизированные системы управления контентом — для персонализации контента и предоставления ценной информации потенциальным клиентам в зависимости от их потребностей и поведения. Системы управления контентом нашли новую жизнь в реалиях нейросетей, что позволяет более эффективно привлекать потенциальных клиентов, посредством персонализации контента для различных сегментов.
6. Аналитические инструменты — для отслеживания и анализа данных по взаимодействию с клиентами на разных этапах воронки продаж, такие как Google Analytics, Яндекс.Метрика и другие. Несмотря на подробное представление статистики о процессах воронки, аналитические инструменты являются сложным инструментом без специализированной подготовки.

В целом, данные традиционные методы остаются ценными и востребованными, однако, современная динамика рынка и ожидания потребителей могут требовать более инновационных подходов, которые интегрируются с одними методами и сдвигают другие.

Инновационные методы автоматизации воронки продаж

Инновационные методы поддерживают общую тенденцию на цифровизацию и автоматизацию бизнес-процессов. Они предоставляют новые инструменты и технологии, позволяющие компаниям разных уровней улучшить взаимодействие с клиентами, провести более точную сегментацию аудитории, повысить качество продаж и т. д. В контексте статьи рассмотрим наиболее популярные методы, а именно: ИИ, машинное обучение и персонализацию контента.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект представляет собой технологию, способную выполнять творческую работу, используя лишь компьютерные алгоритмы, что позволяет ИИ быть интегрированным в большинство процессов, выполняемых человеком.

ИИ способен обрабатывать и анализировать огромные объемы данных о клиентах, их поведении, предпочтениях и покупательной истории. Это позволяет более точно определять потребности клиентов и персонализировать предложения. После проведенного анализа ИИ может использоваться для прогнозирования тенденций и помощи в принятии управленческих решений. Также специально обученная система может заменить собой консультанта в различных чат-ботах.

Можно сказать, что ИИ автоматизирует большинство процессов и значительно повышает их эффективность. Автоматизация рутины позволяет самостоятельно управлять всеми этапами воронки, управлять рассылками, собирать информацию о посетителях веб-сайтах и отвечать на запросы клиентов чате. Искусственный интеллект помогает в оптимизации предоставления продукта или услуги, выявляет ключевые моменты и определяет приоритеты в маркетинговой тактике и помогает с выбором стратегических решений.

Машинное обучение

Машинное обучение — одна из разновидностей искусственного интеллекта и представляет собой мощный инструмент, который так же, как и искусственный интеллект, может быть использован при автоматизации воронки и повышении эффективности бизнес-процессов.

Основным преимуществом технологии машинного обучения является самообучение, что позволяет анализировать ошибки и узкие моменты процессов и в короткий срок повышать их эффективность, как и эффективность всех функций искусственного интеллекта из прошлого пункта.

Однако важно учитывать, что успешная реализация машинного обучения требует качественных данных, высококвалифицированных специалистов в области аналитики и машинного обучения, а также правильной интеграции с существующими системами управления отделом продаж и CRM. Корректно настроенная система машинного обучения в сочетании с опытом и экспертизой специалистов может дать значительный прирост в эффективности и конверсии воронки продаж. Такие требования часто являются неподъёмными для малых компаний.

Персонализация контента

Наш последний метод касается двух первых и наиболее важных этапов воронки продаж, а именно привлечения и повышения интереса к товару или услуге. Персонализация контента — это процесс предоставления уникального и релевантного материала для зашедшего клиента на основе его предпочтений поведений и характеристик. Процесс позволяет адаптировать его под нужды и интересы потенциальных клиентов.

Метод позволяет улучшить опыт пользователя, делая сайт более интересным и релевантным. Когда человек видит информацию, которая соответствует его интересам он ощущает большую удовлетворенность и склонность остаться на сайте, вследствие чего увеличивается вероятность того, что они совершат целевое действие, купив товар или услугу.

Для реализации данного метода нужно сегментировать аудиторию, подбирать подходящие инструменты для распространения информации о товаре или услуге, настроить релевантность и прочее. А также необходимо использовать дуэт из прошлых двух, то есть из искусственного интеллекта и машинного обучения. Пока ИИ создает контент и распространяет его, машинное обучение анализирует эффективность действий ИИ и корректирует его. Следовательно, персонализация контента является самым тяжелым методом для внедрения в малый бизнес, однако, самым эффективным

Примеры использования компаниями

Эксперты «Яков и Партнеры» оценивают совокупную выручку компаний от продажи ИИ-решений для сегмента В2В на российском рынке в 2022 году в диапазоне 30–50 млрд рублей. К 2028 году этот показатель может вырасти до 0,3–0,6 трлн рублей, что представляет собой среднегодовой темп роста (CAGR) на уровне 50 %.

Рис. 2. Состояние внедрения ИИ технологий на российском рынке в сегменте «Маркетинг и продажи»

Из наиболее успешных примеров можно привести компанию Ozon, которая, благодаря внедрению ИИ во все стадии воронки продаж и машинному обучению, значительно повышает эффективность, а также улучшает клиентский опыт, предоставляя удобную платформу. ИИ позволяет компании автоматизировать рутинные процессы и ускорить их, а машинное обучения занимается анализом покупок клиента и предлагает нужные товары.

Также стоит отметить различные социальные сети, которые благодаря технологиям машинного обучения значительно повышают уровень информационного контента, персонализируя контент на основе реакций пользователей, создавая так называемые рекомендации.

Анализ инновационных методов автоматизации воронки продаж

Три приведенных нами метода являются мощными и наиболее популярными инструментами для автоматизации воронки продаж. Давайте рассмотрим каждый метод и сравним их по трем критериям: эффективности, скорости достижения результата и стоимости, чтобы решить какой метод или какую комбинацию методов стоить выбрать.

Искусственный интеллект (ИИ):

– Эффективность: ИИ будет эффективен в автоматизации рутины, такой как автоматизированные чат-боты для обработки обращений клиентов и выполнения простых задач без участия человека. Однако, его способность к адаптации и персонализации может быть ограничена.

– Скорость достижения результата: Внедрение ИИ может потребовать времени на разработку и обучение моделей, что может занять длительное время до достижения полной функциональности.

– Стоимость: Внедрение ИИ в воронку продаж может потребовать значительных финансовых затрат на разработку и обучение систем.

Машинное обучение:

– Эффективность: Машинное обучение является эффективным в анализе данных, прогнозировании и оптимизации процессов. Оно способно учитывать изменяющиеся образцы и адаптироваться к новой информации.

– Скорость достижения результата: Подготовка и обучение моделей машинного обучения могут занять некоторое время, но при правильной подготовке и инфраструктуре можно достичь результатов относительно быстро.

– Стоимость: Машинное обучение может потребовать значительных инвестиций в обработку и подготовку данных, а также разработку и внедрение моделей.

Персонализация контента:

– Эффективность: Персонализация контента позволяет создавать уникальные и персонализированные коммуникации с клиентами, что может значительно повысить эффективность маркетинговых усилий.

– Скорость достижения результата: В зависимости от доступных данных и инфраструктуры, персонализация контента может быть реализована относительно быстро.

– Стоимость: Реализация персонализации контента может потребовать обработки больших объемов данных и интеграции с различными системами, что может быть связано с затратами на инфраструктуру и разработку.

Итак, машинное обучение обладает самой широкой спектром возможностей в области маркетинга благодаря своей способности к адаптации и обучению на основе данных. Персонализация контента в свою очередь позволяет создавать уникальный и персонализированный контент для каждого клиента. Искусственный интеллект отлично подходит для рутины и автоматизации задач. Но все же выбор метода зависит от конкретной цели, но мы попробуем дать некоторые рекомендации для стартапов по выбору оптимального подхода.

Рекомендации по оптимальному выбору методов для стартапа

Для стартапов рекомендуется использовать комбинацию машинного обучения, искусственного интеллекта и персонализации контента. Это позволит увеличить доходы, повысить конверсию и улучшить клиентский опыт. Если средства ограничены, можно начать с использования нейросетей, которые обладают высокой эффективностью и наиболее легкой интеграцией. Однако, учитывая все ресурсы, наиболее оптимальным решением будет использование ИИ для разработки рекламы, копирайтинга, консультаций клиентов и т. д. Создавая хорошую «обертку», вы поможете товару или услуге дойти до покупателя благодаря алгоритмам рекомендаций, которые существуют на большинстве платформ. Это позволит вам при меньших затратах достичь наибольшего результата.

Таблица 1

Сравнительная таблица методов. (К-1 Увеличение доходов, К-2 Конверсия, К-3 Пользовательский опыт)

Метод	К-1	К-2	К-3	Среднее
ИИ	5	4	4	4
МО	7	9	9	8
ПК	7	7	9	8

Заключение

В реалиях цифрового века существует тренд на автоматизацию всех процессов, в том числе и в маркетинговой сфере. Новые методы, разобранные в этой статье, помогают бизнесу быть эффективнее, быстрее и точнее, а также обрабатывать огромное количество информации, улучшая клиентский опыт и вследствие чего уровень дохода.

Автоматизация воронок продаж с применением методов искусственного интеллекта, машинного обучения и персонализации контента представляет собой мощный инструмент для увеличения доходов, повышения конверсии и улучшения клиентского опыта. Для стартапов рекомендуется выбирать оптимальную комбинацию этих методов в зависимости от их целей, ресурсов и особенностей рынка. Решение об автоматизации воронок продаж должно быть обоснованным, учитывать специфику бизнеса и потребности клиентов.

Литература:

1. Статья Tadviser «Искусственный интеллект (Рынок России)»
2. Статья Пластун К. Е. «Влияние искусственного интеллекта на современный маркетинг»