Next Best Action: что это и как работает NBA
Next Best Action (NBA), или следующее лучшее действие, — подход, при котором система автоматически выбирает наиболее уместное действие для конкретного клиента в определённой точке взаимодействия. Выбор строится на данных о клиенте, текущем контексте, бизнес-правилах и, при необходимости, аналитических моделях. Следующим действием может быть предложение товара, сообщение, звонок менеджера, переход в другой канал, сервисное действие или отказ от контакта, если сейчас он неуместен.
В статье научного журнала PLOS ONE Next Best Action рассматривается как персонализированный выбор следующего действия в динамическом контексте с учётом состояния клиента, его предыдущего поведения и реакции на прошлые действия компании.
Как работает Next Best Action
Упрощённо процесс выглядит так:
Система получает данные о клиенте. Это могут быть сведения из профиля, история покупок и коммуникаций, действия на сайте или в приложении, статус заказа и другие сигналы.
Формируется набор возможных действий. Например, отправить предложение, напомнить о незавершённой покупке, показать рекомендацию или передать клиента менеджеру.
Отсекаются неподходящие варианты. Бизнес-правила могут учитывать доступность продукта, согласия клиента, ограничения по частоте коммуникаций, каналам и другие условия. Например, в Altcraft количество сообщений одному клиенту можно ограничивать с помощью политик отправки.
Оставшиеся действия оцениваются и ранжируются. Для этого используют заранее заданные правила, прогнозные модели или их сочетание. При выборе учитывают цели бизнеса и ожидаемую реакцию клиента.
Выбранное действие выполняется. Решение передаётся в маркетинговый сценарий, сайт, приложение, CRM, контакт-центр или другую систему.
Результат становится новым сигналом. Реакция клиента учитывается при последующих решениях.
В NBA часто используют машинное обучение, но само понятие шире конкретного алгоритма. Решение может учитывать и прогнозные модели, и обычные бизнес-правила — например, запрет на повторное предложение уже купленного продукта.
Перед настройкой NBA также определяют бизнес-цель, на которую должен работать выбор. Одно и то же действие может быть выгодно с точки зрения краткосрочной конверсии, но нежелательно, если компания стремится снизить отток или количество маркетинговых касаний.
Примеры Next Best Action
- Банк. Клиент изучает условия ипотеки. Следующим действием может стать предложение записаться на консультацию или рассчитать персональные условия. Выбор зависит от известных данных и стадии принятия решения.
Персональное предложение может стать следующим действием в зависимости от данных и контекста клиента. Источник: Альфа-Инвестиции
- Интернет-магазин. Покупатель положил товар в корзину и не завершил заказ. В зависимости от истории покупок, реакции на прошлые предложения и текущей частоты коммуникаций следующим действием может стать обычное напоминание, предложение бесплатной доставки или отказ от дополнительной коммуникации.
В Altcraft дальнейшую коммуникацию после брошенной корзины можно построить с учётом поведения и данных клиента
NBA применяется не только для продаж. Следующее действие может быть связано с удержанием, обслуживанием, снижением риска оттока или сокращением лишних коммуникаций.
Чем NBA отличается от персонализации и рекомендаций
Эти подходы связаны, но не равнозначны.
| Подход | Что выбирается |
|---|---|
| Персонализация | Как адаптировать содержание коммуникации под конкретного клиента |
| Рекомендательная система | Какой товар, контент или предложение показать |
| Next Best Action | Какое действие вообще следует выполнить следующим |
| Customer Journey Orchestration | Как координировать последовательность действий на клиентском пути |
Например, рекомендательная модель может определить наиболее подходящий товар. NBA решает более широкий вопрос: стоит ли сейчас показать этот товар, отправить сервисное сообщение или предложить другой шаг.
В оркестрации клиентского пути NBA может использоваться как механизм принятия решения в отдельных точках: клиент достигает определённого этапа, система оценивает контекст и выбирает дальнейшее действие.
Персональные товарные рекомендации для использования в NBA можно сформировать в сервисе MoodRec. Он сочетает ML-модели и управляемую бизнес-логику: анализирует поведение пользователя и формирует индивидуальные продуктовые подборки с учётом стратегии, которую задаёт маркетолог.
Как оценивать эффективность NBA
Главный вопрос — даёт ли выбранная стратегия лучший результат по сравнению с альтернативой. Для оценки используют контрольную группу или сравнивают NBA с предыдущим правилом выбора действий. В зависимости от задачи отслеживают:
конверсию в целевое действие;
дополнительный доход;
Customer Lifetime Value — пожизненную ценность клиента;
количество нежелательных или лишних контактов.
Если в NBA используется ML-модель, отдельно оценивают качество её прогнозов. Но основной результат определяют по бизнес-метрикам, ради которых выбирается следующее действие.
В Altcraft результат стратегии можно сравнивать с контрольной группой, которая не получает тестируемые коммуникации.
Как использовать Next Best Action с Altcraft
В Altcraft NBA-логику можно строить на правилах сценария или подключать внешнюю систему принятия решений.
В CDP хранятся данные профиля и история взаимодействий. На их основе создают сегменты и условия для дальнейшей коммуникации.
Для решений по заранее заданным правилам используют сценарии. Элемент «Условие» проверяет данные и действия клиента и направляет его в нужную ветку. Например, одному клиенту отправляется сервисное сообщение, другому — персональное предложение, а для третьего коммуникация завершается.
Если решение рассчитывает внешняя модель или отдельная система принятия решений, к ней можно обратиться из сценария через API. Altcraft получает результат и использует его на следующих шагах.
Условия и ветвление сценария используются для выбора дальнейшего действия в Altcraft Platform
Так Altcraft может выступать одновременно источником клиентских данных и системой исполнения: правила сценария или внешняя модель определяют следующий шаг, а платформа выполняет нужное действие.
Узнайте, как работать с профилями, сегментами и сценариями, на бесплатном курсе Altcraft.
Заключение
Next Best Action — подход к выбору следующего действия для конкретного клиента с учётом данных, контекста и целей бизнеса. Результат оценивают не по сложности алгоритма, а по тому, как выбранные действия влияют на бизнес-показатели и клиентский опыт.
Читайте по теме
