V dnešní době již nestačí jen splnit očekávání zákazníků. Aby podniky prosperovaly, musí tato očekávání překonat a musí využívat pákový efekt
Integrace umělé inteligence do řízení vztahů se zákazníky (CRM) zlepšuje upselling a
Pokračujte ve čtení, abyste zjistili, jak na to
Využití AI pro Customer Insights
Umělá inteligence dokáže odhalit neocenitelné vzorce a trendy analýzou obrovského množství dat. Umožňuje vám porozumět tendencím, zvykům a preferencím zákazníků.
Než probereme, jak může AI zlepšit řízení vztahů se zákazníky, pojďme se ponořit do toho, jak algoritmy AI analyzují chování a data zákazníků.
Jak AI algoritmy analyzují chování zákazníků
Umělá inteligence mění způsob, jakým podniky analyzují chování spotřebitelů, a mění způsob, jakým spotřebitelé komunikují se společnostmi.
Vlastníci firem mohou používat různé nástroje ke zpracování zákaznických dat pomocí AI, ale obecně platí, že tento proces funguje takto:
- Sběr dat: Platforma elektronického obchodu shromažďuje rozsáhlá data o zákaznických interakcích, včetně historie procházení, nákupního chování, prohlížených produktů, průzkumy produktů, čas strávený na stránkách a demografické informace. Začlenění zákaznická zpětná vazba do tohoto sběru dat obohacuje AI chápání spokojenosti zákazníků a očekávání služeb.
- Implementace algoritmů AI: Algoritmy umělé inteligence zpracovávají a analyzují toto množství dat. Strojové učení v prodeji, jako je kolaborativní filtrování popř
obsahově založené systémy doporučení, se používá k identifikaci vzorců a korelací mezi chováním zákazníků. - Rozpoznávání vzorků: Algoritmy umělé inteligence identifikují vzory, jako jsou běžné kombinace produktů, které se často nakupují společně
(křížový prodej vzory) nebo produkty, které si zákazníci často prohlížejí před nákupem (ukazují na preference). - Personalizovaná doporučení:
Řízeno AI nástroje doporučení tyto poznatky využívají. Když zákazník navštíví platformu, v reálném čase se generují personalizovaná doporučení produktů na základě historie procházení, minulých nákupů a podobného chování uživatelů. - Neustálé učení a zlepšování: Algoritmy umělé inteligence se neustále učí z nových datových vstupů a interakcí se zákazníky. Jak se shromažďuje více dat, modely se vyvíjejí a zpřesňují svá doporučení, aby byla zajištěna, že zůstanou relevantní a přesná.
Sofistikované nástroje prediktivní analýzy, jako je IBM SPSS Statistics, Alteryx a Azure Machine Learning od Microsoftu, zpracovávají tato data a identifikují vzorce, korelace a trendy, které naznačují potenciální budoucí chování nebo potřeby.
Na základě analýzy jsou vyvinuty prediktivní modely, které předpovídají pravděpodobné chování nebo potřeby zákazníků. Tyto modely používají statistické algoritmy k předpovídání výsledků, jako je pravděpodobnost, že zákazník provede určitý nákup, pravděpodobnost odchodu nebo preferované kategorie produktů.
Infuze AI Upselling & Křížový prodej Strategie
Zde je přehled klíčů
Napájení AI Doporučení produktů a přizpůsobení
Shromažďováním a analýzou širokého spektra zákazníků
To umožňuje prodejcům nabízet přizpůsobená doporučení produktů na základě chování a preferencí jednotlivých zákazníků a navrhovat doplňkové nebo upgradované produkty.
Algoritmy AI společnosti Amazon například analyzují rozsáhlá zákaznická data, včetně historie procházení, prohlížených položek, zakoupených položek a vyhledávacích dotazů.
Doporučení „Zákazníci, kteří si koupili toto“ také na Amazonu
Na základě této analýzy používá nástroj doporučení Amazon modely strojového učení k předvídání a navrhování produktů, které jsou v souladu se zájmy a preferencemi každého zákazníka.
Když zákazník prozkoumá konkrétní produkt, AI Amazonu generuje doporučení „Často nakupováno společně“ nebo „Zákazníci, kteří si koupili i toto“ a předvádí doplňkové nebo upgradované produkty. Tyto návrhy povzbuzují zákazníky, aby zvážili další nákupy nad rámec původního nákupu
Jak zákazníci interagují s platformou, AI se neustále učí z jejich chování a zpřesňuje svá doporučení. Systém se přizpůsobuje individuálním preferencím a zajišťuje stále přesnější a relevantnější návrhy.
Příklad toho, jak Amazon využívá data uživatelských preferencí k vytváření doporučení produktů. (Zdroj: Raduj se)
Amazon je
Mimochodem, pokud vy prodávat online s Ecwid od Lightspeed můžete zobrazit související produkty se sekcí „Může se vám také líbit“, která se zobrazí na stránce s podrobnostmi o produktu a při placení.
Dynamické cenové strategie a optimalizace nabídky
Umělá inteligence umožňuje dynamické cenové strategie analýzou tržních trendů, cen konkurence a chování zákazníků v reálném čase. To podnikům umožňuje optimalizovat cenové strategie pro upselling, nabízet personalizované slevy nebo balíčky nabídek, které rezonují u jednotlivých zákazníků.
Uber,
Zde je návod, jak Uber implementoval svou dynamickou cenovou strategii s pomocí AI.
Algoritmy umělé inteligence Uberu nepřetržitě analyzují data v
Na základě této analýzy umělá inteligence Uberu dynamicky upravuje ceny. Během špiček nebo vysoké poptávky je aktivováno zvýšení cen, čímž se zvýší cena jízdného, aby bylo k dispozici více řidičů, což zajistí rychlejší vyzvednutí a uspokojí zvýšenou poptávku.
Uber může navíc jednotlivým jezdcům nabízet personalizované slevy nebo propagační akce na základě jejich historie jízd, frekvence používání nebo konkrétních příležitostí. Cílené propagace mohou být například nabízeny častým uživatelům nebo během
Tyto strategie maximalizují výdělky řidičů a povzbuzují jezdce, aby je nadále používali.
Zlepšení zákaznické zkušenosti
Využitím AI v CRM mohou podniky zlepšit zákaznickou zkušenost prostřednictvím personalizovaných služeb.
Například Spotify používá algoritmy umělé inteligence k analýze uživatelských preferencí, poslechových návyků a historických dat k vytváření personalizovaných seznamů skladeb, doporučení a denních mixů pro každého uživatele.
Příklad personalizovaného seznamu skladeb od Spotify
Tento personalizovaný přístup vylepšuje celkový uživatelský zážitek tím, že přizpůsobuje hudbu jedinečným preferencím každého posluchače, čímž zpříjemňuje čas strávený poslechem a objevováním nové hudby podle jeho vkusu.
Křížový prodej Taktika
Například Netflix efektivně přizpůsobuje své marketingové kampaně
Netflix poskytuje doporučení na základě historie sledování uživatele
Pokud uživatel rád sleduje sci-fi pořady, algoritmus Netflixu navrhne podobný obsah nebo propaguje nově vydanou sérii v rámci tohoto žánru, čímž uživatele povzbudí k prozkoumání a sledování dalšího obsahu.
další posílení těchto personalizovaných marketingových snah, AI chatboti poskytovat zákazníkům okamžitá, personalizovaná doporučení. To nejen zlepšuje zážitek z nakupování, ale také výrazně zvyšuje prodejní příležitosti, protože každá interakce se zákazníkem je příležitostí pro cílený marketing a upselling.
Příklady AI-Enhanced CRM systémy
Integrace upselling taktiky do
Einstein Analytics od Salesforce
Salesforce, přední platforma CRM, zahrnuje
Salesforce Einsteinova analytika využívá prediktivní analytiku k analýze rozsáhlých datových sad v rámci CRM. Vyhodnocuje údaje o zákaznících, historii nákupů, interakce a další relevantní informace s cílem předvídat potenciální příležitosti k upsellingu.
Einstein Analytics zaznamenává vzorce naznačující příležitosti k upsellingu. Například zjištění zvýšeného používání produktu může signalizovat zájem o upgrady resp
Systém umělé inteligence Salesforce také poskytuje obchodním zástupcům užitečné informace. Na základě zjištěných příležitostí nabízí návrhy na upselling a témata k rozhovoru.
Pákový efekt obchodních zástupců
Mimochodem, pokud prodáváte online s Ecwid, můžete připojte svůj internetový obchod k Salesforce přes Zapier. Tímto způsobem budou noví zákazníci v Salesforce vytvářeni automaticky z nových objednávek Ecwid.
Amazon Přizpůsobte
Amazon Personalize, služba strojového učení nabízená společností Amazon, je navržena tak, aby řešila problémy, se kterými se běžně setkáváme při vytváření personalizovaných doporučení, včetně problémů s novými uživatelskými daty, předsudky v popularitě a vyvíjejícím se záměrem uživatele.
Na rozdíl od tradičních motorů doporučení, Amazon Přizpůsobte vyniká ve scénářích s omezenými nebo vyvíjejícími se uživatelskými daty. To se ukazuje jako obzvláště výhodné pro identifikaci příležitostí k upsellingu, a to i u nových uživatelů nebo když se preference uživatelů v průběhu času mění.
Několik
Jak přizpůsobit marketingové kampaně pro upselling a Křížový prodej
Můžete přizpůsobit marketingové kampaně pro upselling a
Chcete-li dosáhnout nejlepších výsledků, potřebujete údaje o zákaznících a cílené zasílání zpráv. Zde je rozpis procesu:
Proveďte segmentaci zákazníků
Použijte data CRM k segmentaci zákazníků na základě jejich historie nákupů, preferencí a chování. Roztřiďte je do skupin s podobnými nákupními vzory nebo zájmy.
Pokud prodáváte online pomocí Ecwid, můžete na webu zobrazit, najít a upravit všechny informace o zákaznících, které potřebujete Zákazníci strana. Odtud můžete filtrovat svou zákaznickou základnu pomocí různých parametrů a exportovat segment, abyste s ním mohli pracovat v jiné službě (například pro zasílání cílených e-mailů prostřednictvím e-mailové služby dle vašeho výběru.)
Stránka Zákazníci v Ecwidu také nabízí přístup k historii zákaznických objednávek, což usnadňuje proces segmentace. Když porozumíte nákupním zvyklostem a preferencím svých zákazníků, můžete efektivněji přizpůsobit své zprávy každému segmentu.
Stránka Zákazníci v administraci Ecwid
Identifikujte příležitosti
Analyzujte historii nákupů a údaje o chování, abyste určili příležitosti pro upselling a další
Například při online prodeji přes Ecwid máte možnost konfigurovat automatizované marketingové e-maily předvádění souvisejících produktů nebo nejprodávanějších produktů.
Související produkty v e-mailu s potvrzením objednávky
Vytvářejte personalizovaná doporučení
Vytvářejte personalizovaná doporučení na základě segmentů zákazníků. Použijte algoritmy AI k navrhování souvisejících nebo upgradovaných produktů v marketingových materiálech, E-mailové zpravodajenebo na webových stránkách. Například sekce Amazonu „Často nakupováno společně“ nebo „Může se vám také líbit“.
Usilujte o cílené zasílání zpráv
Vytvářejte cílené zprávy, které zdůrazňují hodnotu doplňkových produktů nebo služeb. Ukažte, jak doplňková nabídka zlepšuje zákaznickou zkušenost nebo řeší konkrétní problém.
Pro skutečně optimalizovanou zprávu zvažte překládání obsahu efektivně rezonovat s různým publikem a jazyky.
Nabídněte pobídky nebo balíčky
Poskytujte pobídky, jako jsou slevy, sdružené nabídkynebo věrnostní odměny, které povzbudí zákazníky k prozkoumání dalších nabídek. Udělejte hodnotovou nabídku atraktivní a jasnou.
S Ecwid by Lightspeed můžete prodávat produktové balíčky pomocí Upsell &
Použít vícekanálový přístup
Implementujte vícekanál marketingová strategie oslovit zákazníky prostřednictvím různých kontaktních bodů. Používejte e-maily, obsah sociálních sítí, webové stránky
Odhalte sílu personalizovaných doporučení
V dynamickém prostředí vztahů se zákazníky stojí personalizovaná doporučení a cílený marketing jako pilíře úspěchu. Využitím dat CRM můžete odemknout potenciál pro upselling na míru a
Když jsou tyto strategie vyladěny, rezonují u jednotlivých zákazníků, zvyšují zapojení, zvyšují prodeje a pěstovat věrnost značce.
Využijte poznatky ze svého CRM systému, vytvářejte vlastní kampaně a zjistěte, jak může uspokojování jedinečných preferencí a potřeb vašich zákazníků dělat zázraky.
