У бизнеса часто уже есть один из самых ценных активов — база клиентов.
Но наличие базы не означает, что компания системно работает с бывшими клиентами.
В CRM могут находиться:
-
завершённые сделки;
-
старые заявки;
-
клиенты без повторной покупки;
-
незакрытые обращения;
-
клиенты, которые давно не взаимодействовали с компанией.
AI может помочь найти группы клиентов, которым потенциально релевантно повторное предложение.
Реактивация — это возвращение клиента в коммуникацию после периода отсутствия активности.
Например:
покупка
↓
прошло время
↓
новое предложение
↓
повторная покупка
Сценарий зависит от продукта и длительности цикла покупки.
AI способен анализировать:
-
историю покупок;
-
обращения;
-
категории продуктов;
-
даты;
-
переписку;
-
интересы;
-
предыдущие предложения.
На основании этих данных можно сегментировать клиентскую базу.
Допустим, у компании есть:
клиенты, купившие продукт A
клиенты, интересовавшиеся продуктом B
клиенты, не завершившие сделку
клиенты, давно не покупавшие
Для каждой группы можно создавать отдельный сценарий.
Обычное сообщение:
«У нас новые предложения. Посмотрите каталог».
Персонализированный сценарий может учитывать предыдущий контекст клиента.
Например:
«Вы ранее интересовались решением X. Появился новый вариант с дополнительной функцией Y. Если задача ещё актуальна, можем показать, что изменилось».
Персонализация должна основываться на реальных данных, а не на выдуманном интересе клиента.
Особенно интересный сегмент — люди, которые уже проявляли интерес, но не купили.
Например:
заявка
→
коммерческое предложение
→
нет сделки
Через определённый период система может определить, что клиент подходит под сценарий повторного контакта.
AI может подготовить контекст для менеджера или сформировать сообщение по утверждённому шаблону.
Для автоматизации повторных продаж CRM должна хранить историю клиента.
Минимально полезные данные:
-
предыдущие сделки;
-
продукты;
-
даты;
-
менеджер;
-
коммуникации;
-
статус;
-
источник.
Чем качественнее данные, тем точнее можно сегментировать аудиторию.
Не всегда.
Для простых товаров и стандартных сценариев автоматизация может быть высокой.
В сложном B2B-продаже лучше использовать другой подход:
AI находит подходящего клиента
↓
AI готовит контекст
↓
менеджер получает задачу
↓
менеджер связывается
↓
результат фиксируется в CRM
Так AI помогает продавцам, а не заменяет их.
В зависимости от бизнеса:
-
email;
-
Telegram;
-
SMS;
-
сайт;
-
звонки;
-
другие разрешённые каналы коммуникации.
При этом необходимо учитывать требования к обработке персональных данных и правила конкретного канала.
Нужно смотреть не только на количество отправленных сообщений.
Более полезные показатели:
-
количество реактивированных клиентов;
-
ответы;
-
повторные обращения;
-
повторные покупки;
-
выручка от повторных продаж;
-
стоимость коммуникации;
-
конверсия по сегментам.
Шаг 1
Собрать клиентскую базу.
Шаг 2
Очистить и структурировать данные.
Шаг 3
Разделить клиентов на сегменты.
Шаг 4
Определить сценарии.
Шаг 5
Настроить AI-персонализацию.
Шаг 6
Подключить CRM и каналы.
Шаг 7
Проверять результаты и корректировать сценарии.
AI для повторных продаж особенно полезен там, где у компании уже есть клиентская база, но отсутствует системная работа с ней.
Система может:
найти → сегментировать → подготовить → персонализировать → передать → проконтролировать.
При этом решение о том, кому и когда делать предложение, должно основываться на бизнес-правилах и реальных данных.
Реактивация клиентов ZELVEX
ZELVEX может построить автоматизированный контур повторных продаж поверх существующей CRM и клиентской базы — от сегментации до передачи персонализированного сценария менеджеру или запуска автоматической коммуникации.