Найти в Дзене

Next Best Action. Новая философия управления бизнесом на основе данных

Что делать прямо сейчас, чтобы завтра было лучше? Это главный вопрос, который должен задавать себе каждый предприниматель, управленец, маркетолог и продакт. Ответ на него сегодня формируется не интуицией, а через парадигму Next Best Action (NBA) — технологию, основанную на данных, прогнозах и персонализации, которая подсказывает: какое следующее действие даст максимальный эффект. История: от интуиции — к алгоритму
Всё началось с телемаркетинга и CRM-систем 90-х. Тогда маркетологи пытались автоматизировать "следующий шаг" в общении с клиентом — в основном через правила (если купил X, предложи Y). Это были ручные правила, основанные на здравом смысле. В 2000-х к делу подключился machine learning — появились алгоритмы, обучающиеся на поведении клиентов, предсказывающие вероятность отклика. Так родилась современная парадигма Next Best Offer, переросшая в NBA — систему, которая подсказывает не только, что предложить, но и как, когда, через какой канал и с какой целью. Настоящее: как работае

Что делать прямо сейчас, чтобы завтра было лучше? Это главный вопрос, который должен задавать себе каждый предприниматель, управленец, маркетолог и продакт. Ответ на него сегодня формируется не интуицией, а через парадигму Next Best Action (NBA) — технологию, основанную на данных, прогнозах и персонализации, которая подсказывает: какое следующее действие даст максимальный эффект.

История: от интуиции — к алгоритму
Всё началось с телемаркетинга и CRM-систем 90-х. Тогда маркетологи пытались автоматизировать "следующий шаг" в общении с клиентом — в основном через правила (если купил X, предложи Y). Это были ручные правила, основанные на здравом смысле.

В 2000-х к делу подключился machine learning — появились алгоритмы, обучающиеся на поведении клиентов, предсказывающие вероятность отклика. Так родилась современная парадигма Next Best Offer, переросшая в NBA — систему, которая подсказывает не только, что предложить, но и как, когда, через какой канал и с какой целью.

Настоящее: как работает NBA сегодня
Сейчас NBA — это не просто рекомендация продукта, это единый механизм принятия решений в реальном времени, который:

- анализирует данные клиента (история покупок, поведение, предпочтения);

- учитывает контекст (канал, сезон, геолокация, час дня);

- оценивает цели бизнеса (продажа, удержание, повышение чека);

- выбирает оптимальное действие — персонализированное и целесообразное.

NBA — это цикл:

- сбор данных — всё, что известно о клиенте;

- анализ контекста — канал, настроение, событие;

- прогноз — вероятность реакции;

- рекомендация — действие с максимальной ожидаемой выгодой;

- реакция клиента — и снова в систему.

Примеры

Банки: вместо холодного звонка — персональное SMS с предложением кредита по анализу финансового поведения.

E-commerce: при отказе от корзины — пуш-уведомление с бонусом, не через минуту, а на следующее утро, когда клиент чаще совершает покупки.

Ритейл: персональные скидки по анализу потребностей, погоды и маршрута клиента.

Данные и исследования

По исследованию Forrester (2023):

- компании, внедрившие NBA, увеличивают LTV на 20–40%;

- рост конверсии — до 35%, особенно в повторных продажах;

- снижение оттока клиентов — на 18–25%;

- внедрение NBA окупается в течение 6–12 месяцев.

По данным McKinsey, в B2C-сегменте персонализированные действия в 80% случаев дают лучший результат, чем массовые кампании.

Мнения экспертов

"Next Best Action — это то, как в XXI веке принимаются решения. Это не автоматизация, это интеллект бизнеса."
Томас Х. Дэвенпорт, профессор Babson College, автор книги "Competing on Analytics"

"NBA — это то, что делает Amazon и Netflix лидерами. Они всегда знают, что предложить, потому что следят за контекстом и реакцией пользователя."
Скотт Бринкер, HubSpot

Конструктивная критика парадигмы

NBA — не магия. Есть серьёзные вызовы

Качество данных: если ввод "грязный", рекомендации будут ошибочными.

Переоптимизация: слишком частые предложения могут вызывать отторжение (эффект "перекорма").

Этические вопросы: алгоритм может манипулировать поведением, особенно у уязвимых групп.

Высокий порог входа: нужны сильные ИТ-команды, специалисты по ML, инфраструктура в реальном времени.

Будущее: NBA как операционная система бизнеса

Будущее — за реактивным и предиктивным менеджментом. NBA превратится из маркетингового инструмента в ядерную часть бизнес-архитектуры, охватывая:

- продажи — динамические предложения и скидки;

- обслуживание — интеллектуальные подсказки агентам;

- логистику — предсказуемые маршруты и персональные окна доставки;

- управление персоналом — "лучшее следующее действие" не только для клиентов, но и для сотрудников.

Целеполагание
Главная цель NBA — максимизация ценности клиента на каждом этапе его пути.

Это включает:

- повышение вовлечённости (engagement)

- рост выручки (revenue per user)

- удержание (retention)

- повышение NPS

Рекомендации по внедрению

1. Оцените зрелость данных
Есть ли централизованная база данных?

Доступны ли поведенческие и транзакционные данные?

2. Определите сценарии
Где бизнес теряет прибыль?

Где клиент принимает решения?

3. Начните с MVP
Один канал, один сценарий (например, пуш-уведомление при отказе от корзины).

4. Инвестируйте в AI/ML
Используйте готовые NBA-движки (Salesforce Einstein, Pega, Adobe Sensei) или создайте свой.

5. Соберите кросс-функциональную команду
Data science + маркетинг + IT + UX

6. Следите за результатами
Конверсии, отклик, LTV, churn — это не разовая кампания, а постоянная итерация.

Вдохновение напоследок. В мире, где все строят сайты, пишут письма и запускают таргет, побеждают те, кто знает, что делать дальше. Не "в среднем по рынку", а именно для этого клиента, здесь и сейчас.

Вот почему Next Best Action — это не технология, а новая философия управления бизнесом: решения на основе данных в реальном времени.

Пока другие задаются вопросом “что бы ещё сделать?”, вы можете делать лучшее следующее действие. Уже завтра.

Если хотите — помогу внедрить NBA-подход в вашем бизнесе. Давайте обсудим это.

#рост #масштабирование #стратегия #управление #данные #анализ #прогноз #рекомендация #технология