- Przegląd kluczowych rodzajów danych (behawioralne, transakcyjne, preferencje kanałowe) i ich znaczenie dla tworzenia modeli predykcyjnych.
- Sposoby zbierania, integracji i analizy danych, które pomagają lepiej zrozumieć potrzeby klientów.
- Wskazówki dotyczące optymalizacji strategii marketingowych w oparciu o dane.
Dane jako fundament skutecznej predykcji w Customer Experience
Aby stworzyć skuteczny model predykcyjny, nie wystarczy posiadanie dużej ilości danych. Kluczem do sukcesu jest ich jakość, różnorodność i zdolność do odzwierciedlania prawdziwych zachowań klientów. To właśnie dane – behawioralne, transakcyjne i kanałowe – stanowią podstawę tworzenia modeli, które przewidują potrzeby użytkowników i umożliwiają firmom działania wyprzedzające.
| Typ danych | Opis | Znaczenie biznesowe / przykładowe zastosowanie | Przykład |
|---|---|---|---|
| Dane behawioralne | Analiza interakcji z marką – odwiedziny stron, kliknięcia, porzucone koszyki, kontakt z obsługą. | Pomagają identyfikować tzw. „momenty prawdy” klienta, przewidywać porzucenie koszyka lub spadek zaangażowania. | Klient, który przestał otwierać wiadomości e-mail i nie odwiedza strony od kilku tygodni, zostaje oznaczony jako „zagrożony odejściem”. System uruchamia kampanię retencyjną z dedykowaną ofertą rabatową. |
| Dane transakcyjne | Historia zakupów, wartość zamówień, częstotliwość transakcji. | Umożliwiają segmentację klientów na podstawie wartości życiowej (CLV), prognozowanie popytu, personalizację ofert. | Jeśli klient zwykle kupuje produkt co 30 dni, a teraz minęło 45 dni bez zakupu, system może wysłać przypomnienie z personalizowaną ofertą lub cross-sellingiem. |
| Dane preferencji kanałowych | Preferowane kanały kontaktu: e-mail, SMS, social media, telefon. | Pomagają optymalizować kampanie omnichannel i zwiększać skuteczność komunikacji marketingowej. | Klient, który preferuje kontakt przez Instagram i najczęściej reaguje na wiadomości wieczorem, otrzyma spersonalizowany komunikat właśnie tym kanałem, w odpowiednim czasie. |
Jak wygląda trening modelu w oparciu o dane behawioralne?
Choć modele językowe (LLM) takie jak GPT-4 są trenowane głównie na dużych zbiorach tekstu (np. książki, artykuły, strony www), można też stworzyć modele predykcyjne oparte na zachowaniach użytkowników – np. przewidujące, co klient zrobi za chwilę, jakiej odpowiedzi oczekuje albo kiedy zrezygnuje z usługi.
Zbieranie danych behawioralnych
Podstawą działania każdego modelu AI są dane. W przypadku danych behawioralnych mówimy o rejestracji takich aktywności użytkownika jak:
- kliknięcia w przyciski, produkty, reklamy,
- czas spędzony na stronie i sposób jej przeglądania (scrollowanie, hover),
- kolejność odwiedzanych podstron,
- porzucone koszyki,
- interakcje z chatbotem lub zespołem supportu.
Te informacje są gromadzone w czasie rzeczywistym i zapisywane jako tzw. event stream – strumień zdarzeń użytkownika.
Przetwarzanie danych i inżynieria cech (feature engineering)
Zebrane dane są cenne, ale surowe i nieuporządkowane. Dlatego kolejny krok to ich przetworzenie:
- konwersja zdarzeń w sekwencje działań (np. „odwiedziny → przegląd produktu → porzucenie koszyka”),
- agregacja (np. średnia liczba sesji tygodniowo),
- tworzenie cech (features), które pomagają opisać użytkownika, np. „aktywny wieczorami” czy „wraca po kodzie rabatowym”.
To najważniejszy moment – jakość tych cech wprost wpływa na jakość predykcji modelu.
Dopiero tak przygotowany zestaw danych trafia do modelu predykcyjnego, który uczy się przewidywać, co użytkownik zrobi dalej – czy kliknie „Kup teraz?”, czy wróci za tydzień, czy może opuści stronę na dobre. W zależności od celu wykorzystuje się różne typy modeli: od sekwencyjnych (RNN, GRU, Transformer), przez fine-tuning dużych modeli językowych. Po treningu model jest testowany na danych testowych, by sprawdzić jego trafność i skuteczność – np. w przewidywaniu porzucenia koszyka lub wzroście konwersji. W ostatnim etapie model zostaje wdrożony i działa w czasie rzeczywistym – aktualizuje swoje „rozumienie” użytkownika po każdej interakcji, a w zaawansowanych przypadkach samodzielnie się doucza.
Lista narzędzi AI wspierających CX. Przykładowe platformy:
- Pecan AI – predykcja retencji i CLV
- Dynamic Yield – personalizacja w czasie rzeczywistym
- Salesforce Einstein – predykcyjna segmentacja i rekomendacje
- Braze – automatyzacja komunikacji z klientami
Dane to nowe paliwo, ale to modele predykcyjne napędzają silnik nowoczesnego customer experience.
– McKinsey & Compan, „The Future of CX: AI-powered personalization at scale”, 2023
Podsumowanie
Współczesna obsługa klienta nie może już być oparta wyłącznie na reakcji na zgłoszenia. Dzięki sztucznej inteligencji i modelom predykcyjnym firmy są w stanie nie tylko zrozumieć swoich klientów, ale także przewidywać ich potrzeby i podejmować działania zanim pojawi się problem. Zbieranie i wykorzystywanie danych behawioralnych, transakcyjnych i preferencyjnych pozwala tworzyć doświadczenia, które są naprawdę customer-centric – a to dziś największy wyróżnik na rynku.