I dag er det ikke længere bare nok at opfylde kundernes forventninger. For at trives skal virksomheder overgå disse forventninger og udnytte dem
Integrering af kunstig intelligens i Customer Relationship Management (CRM) øger mersalg og
Fortsæt med at læse for at finde ud af hvordan
Udnyttelse af AI til kundeindsigt
AI kan afsløre uvurderlige mønstre og tendenser ved at analysere enorme mængder data. Det giver dig mulighed for at forstå kundetendenser, vaner og præferencer.
Før vi diskuterer, hvordan AI kan forbedre kundeforholdsstyring, lad os dykke ned i, hvordan AI-algoritmer analyserer kundeadfærd og data.
Hvordan AI-algoritmer analyserer kundeadfærd
AI transformerer, hvordan virksomheder analyserer forbrugeradfærd og ændrer, hvordan forbrugere interagerer med virksomheder.
Der er forskellige værktøjer, som virksomhedsejere kan bruge til at behandle kundedata med AI, men generelt er det sådan, processen fungerer:
- Dataindsamling: E-handelsplatformen indsamler omfattende data om kundeinteraktioner, herunder browserhistorik, købsadfærd, sete produkter, produktundersøgelser, tid brugt på sider og demografiske oplysninger. Inkorporerer kunde feedback ind i denne dataindsamling beriger AI's forståelse af kundetilfredshed og serviceforventninger.
- Implementering af AI-algoritmer: AI-algoritmer behandler og analyserer denne rigdom af data. Maskinlæring i salg, såsom kollaborativ filtrering eller
indholdsbaseret anbefalingssystemer, bruges til at identificere mønstre og sammenhænge mellem kundeadfærd. - Mønstergenkendelse: AI-algoritmerne identificerer mønstre, såsom almindelige produktkombinationer, der ofte købes sammen
(krydssalg mønstre) eller produkter, der ofte ses af kunder før køb (indikerende præferencer). - Personlige anbefalinger:
AI-drevet anbefalingsmotorer udnytter denne indsigt. Når en kunde besøger platformen, genereres personlige produktanbefalinger i realtid baseret på browserhistorik, tidligere køb og lignende brugeradfærd. - Kontinuerlig læring og forbedring: AI-algoritmerne lærer løbende af nye datainput og kundeinteraktioner. Efterhånden som flere data indsamles, udvikler modellerne sig og forfiner deres anbefalinger, hvilket sikrer, at de forbliver relevante og nøjagtige.
Sofistikerede prædiktive analyseværktøjer såsom IBM's SPSS Statistics, Alteryx og Microsofts Azure Machine Learning behandler disse data og identificerer mønstre, korrelationer og tendenser, der indikerer potentiel fremtidig adfærd eller behov.
Baseret på analysen udvikles prædiktive modeller til at forudsige sandsynlig kundeadfærd eller behov. Disse modeller bruger statistiske algoritmer til at forudsige resultater, såsom sandsynligheden for, at en kunde foretager et bestemt køb, sandsynlighed for afgang eller foretrukne produktkategorier.
AI-infunderet Mersalg & Krydssalg Strategier
Her er en oversigt over nøglen
AI-drevet Produktanbefalinger og tilpasning
Ved at indsamle og analysere en bred vifte af kunder
Dette gør det muligt for sælgere at tilbyde skræddersyede produktanbefalinger baseret på individuelle kunders adfærd og præferencer for at foreslå komplementære eller opgraderede produkter.
For eksempel analyserer Amazons AI-algoritmer omfattende kundedata, herunder browserhistorik, sete varer, købte varer og søgeforespørgsler.
Baseret på denne analyse anvender Amazons anbefalingsmaskine maskinlæringsmodeller til at forudsige og foreslå produkter, der stemmer overens med hver enkelt kundes interesser og præferencer.
Når en kunde udforsker et specifikt produkt, genererer Amazons kunstige intelligens "Ofte købt sammen" eller "Kunder der købte dette også købte" anbefalinger, der viser komplementære eller opgraderede produkter. Disse forslag opfordrer kunder til at overveje yderligere køb ud over deres oprindelige
Mens kunder interagerer med platformen, lærer AI løbende af deres adfærd og forfiner sine anbefalinger. Systemet tilpasser sig individuelle præferencer, hvilket sikrer stadig mere præcise og relevante forslag.
Amazons
Forresten, hvis du sælge online med Ecwid by Lightspeed, kan du vise relaterede produkter med afsnittet "Du kan også lide", der vises på en side med produktdetaljer og ved kassen.
Dynamiske prisstrategier og tilbudsoptimering
AI muliggør dynamiske prisstrategier ved at analysere markedstendenser, konkurrentpriser og kundeadfærd i realtid. Dette giver virksomheder mulighed for at optimere prisstrategier for mersalg, tilbyde personlige rabatter eller bundtede aftaler, der vækker genklang hos individuelle kunder.
Uber, den
Her er hvordan Uber implementerede deres dynamiske prisstrategi ved hjælp af kunstig intelligens.
Ubers AI-algoritmer analyserer løbende data i
Baseret på denne analyse justerer Ubers AI priserne dynamisk. I spidsbelastningsperioder eller høj efterspørgsel aktiveres stigningspriser, hvilket øger billetprisen for at tilskynde flere chauffører til at være tilgængelige, hvilket sikrer hurtigere afhentning og imødekommer den øgede efterspørgsel.
Derudover kan Uber tilbyde personlige rabatter eller kampagner til individuelle ryttere baseret på deres turhistorik, brugshyppighed eller specifikke lejligheder. For eksempel kan målrettede kampagner tilbydes til hyppige brugere eller under
Disse strategier maksimerer indtjeningen for chauffører og opmuntrer ryttere til at fortsætte med at bruge dem.
Forbedring af kundeoplevelsen
Ved at udnytte kunstig intelligens i CRM kan virksomheder forbedre kundeoplevelsen gennem personlige tjenester.
For eksempel bruger Spotify AI-algoritmer til at analysere brugerpræferencer, lyttevaner og historiske data for at skabe personlige afspilningslister, anbefalinger og daglige blandinger for hver bruger.
Denne personlige tilgang forbedrer den overordnede brugeroplevelse ved at skræddersy musik til hver enkelt lytters unikke præferencer, hvilket gør den tid, der bruges på at lytte og opdage ny musik efter deres smag, mere behagelig.
Krydssalg Taktik
Eksempelvis skræddersyr Netflix effektivt sine marketingkampagner til
Hvis en bruger kan lide at se science fiction-shows, foreslår Netflix' algoritme lignende indhold eller promoverer en nyligt udgivet serie inden for den genre, hvilket tilskynder brugeren til at udforske og se mere indhold.
Yderligere forbedre disse personlige marketingindsatser, AI chatbots give øjeblikkelige, personlige anbefalinger til kunderne. Dette forbedrer ikke kun indkøbsoplevelsen, men øger også salgsmulighederne betydeligt ved at gøre hver kundeinteraktion til en mulighed for målrettet markedsføring og mersalg.
Eksempler på AI-forbedret CRM systemer
Integrering af mersalgstaktikker i
Einstein Analytics fra Salesforce
Salesforce, en førende CRM-platform, inkorporerer
Salesforce's Einstein Analytics udnytter prædiktiv analyse til at analysere store datasæt i CRM. Den evaluerer kundedata, købshistorik, interaktioner og anden relevant information for at forudsige potentielle mersalgsmuligheder.
Einstein Analytics opdager mønstre, der antyder mersalgsmuligheder. For eksempel kan registrering af øget produktbrug signalere interesse for opgraderinger eller
Salesforces AI-system giver også salgsrepræsentanter brugbar indsigt. Den tilbyder mersalgsforslag og talepunkter baseret på identificerede muligheder.
Salgsrepræsentanter udnytter
Forresten, hvis du sælger online med Ecwid, kan du forbinde din onlinebutik med Salesforce via Zapier. På denne måde oprettes nye kunder i Salesforce automatisk fra nye Ecwid-ordrer.
Amazon Tilpas
Amazon Personalize, en maskinlæringstjeneste, der tilbydes af Amazon, er designet til at løse de udfordringer, man ofte støder på i at skabe personlige anbefalinger, herunder problemer med nye brugerdata, popularitetsforstyrrelser og udviklende brugerhensigt.
I modsætning til traditionelle anbefalingsmotorer, Amazon Tilpas udmærker sig i scenarier med begrænsede eller udviklende brugerdata. Dette viser sig især gavnligt til at identificere mersalgsmuligheder, selv med nye brugere, eller når brugerpræferencer ændrer sig over tid.
Adskillige
Sådan skræddersyr du marketingkampagner til mersalg og Krydssalg
Du kan skræddersy marketingkampagner til mersalg og
For at opnå de bedste resultater har du brug for kundedata og målrettede budskaber. Her er en oversigt over processen:
Udfør kundesegmentering
Brug CRM-data til at segmentere kunder baseret på deres købshistorik, præferencer og adfærd. Kategoriser dem i grupper med lignende købsmønstre eller interesser.
Hvis du sælger online med Ecwid, kan du se, finde og redigere alle de kundeoplysninger, du har brug for på Kunder side. Derfra kan du filtrere din kundebase ved hjælp af forskellige parametre og eksportere segmentet for at arbejde med det i en anden tjeneste (for eksempel at sende målrettede e-mails via en e-mail-tjeneste efter eget valg).
Kunder-siden i Ecwid giver også adgang til kundeordrehistorik, hvilket letter segmenteringsprocessen. Ved at forstå dine kunders købsvaner og præferencer kan du skræddersy din besked til hvert segment mere effektivt.
Identificer muligheder
Analyser købshistorik og adfærdsdata for at lokalisere muligheder for mersalg og
For eksempel, når du sælger online gennem Ecwid, har du mulighed for at konfigurere automatiske marketingmails fremvisning af relaterede produkter eller topsælgere.
Lav personlige anbefalinger
Opret personlige anbefalinger baseret på kundesegmenter. Brug AI-algoritmer til at foreslå relaterede eller opgraderede produkter i marketingmateriale, E-mail nyhedsbreve, eller på en hjemmeside. For eksempel Amazons sektioner "Ofte købt sammen" eller "Du kan også lide".
Stræb efter målrettet meddelelser
Lav målrettede budskaber, der fremhæver værdien af komplementære produkter eller tjenester. Vis, hvordan det ekstra tilbud forbedrer kundeoplevelsen eller løser et specifikt problem.
Overvej for en virkelig optimeret besked oversætte indhold at resonere effektivt med forskellige målgrupper og sprog.
Tilbyd incitamenter eller bundter
Giv incitamenter som rabatter, bundte tilbud, eller loyalitetsbelønninger for at opmuntre kunder til at udforske yderligere tilbud. Gør værdiforslaget attraktivt og klart.
Med Ecwid by Lightspeed kan du sælge produktbundter ved hjælp af Mersalg &
Anvend Multichannel Approach
Implementer en multikanal marketingstrategi at nå kunder gennem forskellige kontaktpunkter. Brug e-mails, indhold på sociale medier, hjemmeside
Afslør styrken af personlige anbefalinger
I det dynamiske landskab af kunderelationer står personlige anbefalinger og målrettet markedsføring som søjler for succes. Ved at udnytte CRM-data kan du frigøre potentialet for skræddersyet mersalg og
Når de er finjusteret, får disse strategier genklang hos individuelle kunder, hvilket fremmer engagement, øger salget og fremme brandloyalitet.
Omfavn indsigt fra dit CRM-system, opret tilpassede kampagner, og se, hvordan det kan gøre underværker at opfylde dine kunders unikke præferencer og behov.