Heutzutage reicht es nicht mehr aus, die Erwartungen der Kunden zu erfüllen. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen diese Erwartungen übertreffen und nutzen
Die Integration von KI in das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) verbessert das Upselling und
Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie
Nutzung von KI für Kundeneinblicke
Durch die Analyse riesiger Datenmengen kann KI unschätzbar wertvolle Muster und Trends aufdecken. Es ermöglicht Ihnen, die Tendenzen, Gewohnheiten und Vorlieben der Kunden zu verstehen.
Bevor wir diskutieren, wie KI das Kundenbeziehungsmanagement verbessern kann, werfen wir einen Blick darauf, wie KI-Algorithmen Kundenverhalten und -daten analysieren.
Wie KI-Algorithmen das Kundenverhalten analysieren
KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen das Verbraucherverhalten analysieren, und verändert die Art und Weise, wie Verbraucher mit Unternehmen interagieren.
Es gibt verschiedene Tools, mit denen Geschäftsinhaber Kundendaten mit KI verarbeiten können. Im Allgemeinen funktioniert der Prozess jedoch wie folgt:
- Datenerhebung: Die E-Commerce-Plattform sammelt umfangreiche Daten zu Kundeninteraktionen, einschließlich Browserverlauf, Kaufverhalten, angesehene Produkte, Produktumfragen, auf Seiten verbrachte Zeit und demografische Informationen. Einbinden Kundenbewertung Die Einbeziehung dieser Datensammlung bereichert das Verständnis der KI für Kundenzufriedenheit und Serviceerwartungen.
- Implementierung von KI-Algorithmen: KI-Algorithmen verarbeiten und analysieren diese Fülle von Daten. Maschinelles Lernen im Vertrieb, wie kollaboratives Filtern oder
inhaltsbasiert Empfehlungssysteme werden verwendet, um Muster und Korrelationen im Kundenverhalten zu erkennen. - Mustererkennungsvorrichtung: Die KI-Algorithmen erkennen Muster, wie z. B. gängige Produktkombinationen, die oft zusammen gekauft werden
(Cross-Selling Muster) oder Produkte, die Kunden vor dem Kauf oft ansehen (Hinweis auf Präferenzen). - Personalisierte Empfehlungen:
KI-gesteuert Empfehlungsmaschinen nutzen diese Erkenntnisse. Wenn ein Kunde die Plattform besucht, werden in Echtzeit personalisierte Produktempfehlungen basierend auf dem Browserverlauf, früheren Einkäufen und ähnlichem Nutzerverhalten generiert. - Kontinuierliches Lernen und Verbesserung: Die KI-Algorithmen lernen kontinuierlich aus neuen Dateneingaben und Kundeninteraktionen. Je mehr Daten gesammelt werden, desto weiter entwickeln und verfeinern die Modelle ihre Empfehlungen, um sicherzustellen, dass sie relevant und genau bleiben.
Hochentwickelte prädiktive Analysetools wie SPSS Statistics von IBM, Alteryx und Azure Machine Learning von Microsoft verarbeiten diese Daten und identifizieren Muster, Korrelationen und Trends, die auf potenzielle zukünftige Verhaltensweisen oder Bedürfnisse hinweisen.
Basierend auf der Analyse werden Vorhersagemodelle entwickelt, um wahrscheinliche Verhaltensweisen oder Bedürfnisse der Kunden vorherzusagen. Diese Modelle verwenden statistische Algorithmen, um Ergebnisse vorherzusagen, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde einen bestimmten Kauf tätigt, die Abwanderungswahrscheinlichkeit oder bevorzugte Produktkategorien.
KI-gestützt Upselling und Cross-Selling Strategien
Hier ist eine Übersicht über die wichtigsten
KI-angetriebe Produktempfehlungen und -anpassung
Durch die Erfassung und Analyse einer breiten Palette von Kunden
Dies ermöglicht es Verkäufern, maßgeschneiderte Produktempfehlungen anzubieten, die auf dem individuellen Kundenverhalten und -präferenzen basieren, um ergänzende oder verbesserte Produkte vorzuschlagen.
Beispielsweise analysieren die KI-Algorithmen von Amazon umfangreiche Kundendaten, darunter den Browserverlauf, angesehene Artikel, gekaufte Artikel und Suchanfragen.
„Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch“-Empfehlungen auf Amazon
Basierend auf dieser Analyse nutzt die Empfehlungsmaschine von Amazon Modelle des maschinellen Lernens, um Produkte vorherzusagen und vorzuschlagen, die den Interessen und Vorlieben jedes Kunden entsprechen.
Wenn ein Kunde ein bestimmtes Produkt erkundet, generiert die KI von Amazon Empfehlungen wie „Häufig zusammen gekauft“ oder „Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch“ und präsentiert ergänzende oder verbesserte Produkte. Diese Vorschläge ermutigen Kunden, über ihre ursprünglichen Einkäufe hinaus weitere zu erwägen.
Während Kunden mit der Plattform interagieren, lernt die KI kontinuierlich aus ihrem Verhalten und verfeinert ihre Empfehlungen. Das System passt sich den individuellen Vorlieben an und sorgt so für immer genauere und relevantere Vorschläge.
Ein Beispiel dafür, wie Amazon Daten zu Benutzerpräferenzen nutzt, um Produktempfehlungen zu erstellen. (Quelle: Rejoiner)
Amazonas
Übrigens, wenn Sie online verkaufen Mit Ecwid von Lightspeed können Sie verwandte Produkte anzeigen mit dem Abschnitt „Das könnte Ihnen auch gefallen“, der auf einer Produktdetailseite und an der Kasse angezeigt wird.
Dynamische Preisstrategien und Angebotsoptimierung
KI ermöglicht dynamische Preisstrategien, indem sie Markttrends, Wettbewerbspreise und Kundenverhalten in Echtzeit analysiert. Dadurch können Unternehmen ihre Preisstrategien für Upselling optimieren und personalisierte Rabatte oder gebündelte Angebote anbieten, die bei einzelnen Kunden Anklang finden.
Uber, das
So hat Uber seine dynamische Preisstrategie mithilfe von KI umgesetzt.
Die KI-Algorithmen von Uber analysieren kontinuierlich Daten in
Basierend auf dieser Analyse passt die KI von Uber die Fahrpreise dynamisch an. In Spitzenzeiten oder bei hoher Nachfrage werden Preiserhöhungen aktiviert, die den Fahrpreis erhöhen, um einen Anreiz für mehr Fahrer zu schaffen, verfügbar zu sein, schnellere Abholungen zu gewährleisten und der gestiegenen Nachfrage gerecht zu werden.
Darüber hinaus kann Uber einzelnen Fahrern personalisierte Rabatte oder Werbeaktionen anbieten, basierend auf ihrer Fahrthistorie, Nutzungshäufigkeit oder bestimmten Anlässen. Beispielsweise können gezielte Werbeaktionen für Vielfahrer oder während
Diese Strategien maximieren die Einnahmen der Fahrer und ermutigen die Fahrer, sie weiterhin zu nutzen.
Verbesserung der Kundenerfahrung
Durch den Einsatz von KI im CRM können Unternehmen das Kundenerlebnis durch personalisierte Services verbessern.
Spotify verwendet beispielsweise KI-Algorithmen, um Benutzerpräferenzen, Hörgewohnheiten und historische Daten zu analysieren, um personalisierte Playlists, Empfehlungen und tägliche Mixe für jeden Benutzer zu erstellen.
Ein Beispiel für eine personalisierte Playlist von Spotify
Dieser personalisierte Ansatz verbessert das gesamte Benutzererlebnis, indem die Musik auf die individuellen Vorlieben jedes Hörers zugeschnitten wird, wodurch die Zeit, die er mit dem Hören und Entdecken neuer Musik nach seinem Geschmack verbringt, angenehmer wird.
Cross-Selling Taktik
So schneidet Netflix beispielsweise seine Marketingkampagnen gezielt zu
Netflix gibt Empfehlungen basierend auf dem Anzeigeverlauf eines Benutzers
Wenn ein Benutzer gerne Science-Fiction-Serien sieht, schlägt der Netflix-Algorithmus ähnliche Inhalte vor oder wirbt für eine neu veröffentlichte Serie innerhalb dieses Genres und ermutigt den Benutzer so, weitere Inhalte zu erkunden und anzusehen.
Diese personalisierten Marketingbemühungen weiter ausbauen, KI-Chatbots Bereitstellung sofortiger, personalisierter Empfehlungen für Kunden. Dies verbessert nicht nur das Einkaufserlebnis, sondern erhöht auch die Verkaufschancen erheblich, indem jede Kundeninteraktion zu einer Gelegenheit für gezieltes Marketing und Upselling wird.
Beispiele KI-verstärkt CRM-Systeme
Integration von Upselling-Taktiken in
Einstein Analytics von Salesforce
Salesforce, eine führende CRM-Plattform, integriert
Salesforce's Einstein-Analytik nutzt prädiktive Analysen, um riesige Datensätze innerhalb des CRM zu analysieren. Es wertet Kundendaten, Kaufhistorie, Interaktionen und andere relevante Informationen aus, um potenzielle Upselling-Möglichkeiten vorherzusagen.
Einstein Analytics erkennt Muster, die auf Upselling-Möglichkeiten hinweisen. So kann beispielsweise eine erhöhte Produktnutzung ein Hinweis auf Interesse an Upgrades sein oder
Das KI-System von Salesforce liefert Vertriebsmitarbeitern außerdem umsetzbare Erkenntnisse. Es bietet Upselling-Vorschläge und Gesprächsthemen basierend auf den identifizierten Möglichkeiten.
Vertriebsmitarbeiter nutzen
Übrigens, wenn Sie online mit Ecwid verkaufen, ist das möglich Verbinden Sie Ihren Online-Shop mit Salesforce über Zapier. Auf diese Weise werden aus neuen Ecwid-Bestellungen automatisch neue Kunden in Salesforce angelegt.
Amazon personalisieren
Amazon Personalize, ein von Amazon angebotener Dienst für maschinelles Lernen, wurde entwickelt, um Herausforderungen zu bewältigen, die häufig bei der Erstellung personalisierter Empfehlungen auftreten, darunter Probleme mit neuen Benutzerdaten, Beliebtheitsverzerrungen und sich entwickelnde Benutzerabsichten.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Empfehlungsmaschinen Amazon personalisieren eignet sich hervorragend für Szenarien mit begrenzten oder sich ändernden Benutzerdaten. Dies erweist sich als besonders nützlich für die Identifizierung von Upselling-Möglichkeiten, selbst bei neuen Nutzern oder wenn sich die Nutzerpräferenzen im Laufe der Zeit ändern.
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So passen Sie Marketingkampagnen für Upselling an und Cross-Selling
Sie können Marketingkampagnen für Upselling maßschneidern und
Um die besten Ergebnisse zu erzielen, benötigen Sie Kundendaten und gezielte Nachrichten. Hier ist eine Aufschlüsselung des Prozesses:
Führen Sie eine Kundensegmentierung durch
Nutzen Sie CRM-Daten, um Kunden anhand ihrer Kaufhistorie, Präferenzen und ihres Verhaltens zu segmentieren. Kategorisieren Sie sie in Gruppen mit ähnlichen Kaufmustern oder Interessen.
Wenn Sie online über Ecwid verkaufen, können Sie alle Kundeninformationen, die Sie benötigen, auf Ecwid einsehen, finden und bearbeiten Kunden Seite. Von dort aus können Sie Ihren Kundenstamm anhand verschiedener Parameter filtern und das Segment exportieren, um es in einem anderen Dienst zu bearbeiten (z. B. um gezielte E-Mails über einen E-Mail-Dienst Ihrer Wahl zu versenden).
Die Kundenseite in Ecwid bietet auch Zugriff auf die Bestellhistorie der Kunden und erleichtert so den Segmentierungsprozess. Indem Sie die Kaufgewohnheiten und Vorlieben Ihrer Kunden verstehen, können Sie Ihre Botschaften effektiver auf jedes Segment abstimmen.
Die Kundenseite im Ecwid-Administrator
Identifizieren Sie Chancen
Analysieren Sie Kaufhistorien und Verhaltensdaten, um Möglichkeiten für Upselling zu ermitteln und
Wenn Sie beispielsweise online über Ecwid verkaufen, haben Sie die Möglichkeit zur Konfiguration automatisierte Marketing-E-Mails Präsentation verwandter Produkte oder Top-Seller.
Verwandte Produkte in einer Bestellbestätigungs-E-Mail
Machen Sie personalisierte Empfehlungen
Erstellen Sie personalisierte Empfehlungen basierend auf Kundensegmenten. Verwenden Sie KI-Algorithmen, um verwandte oder verbesserte Produkte in Marketingmaterialien vorzuschlagen. E-Mail-Newsletteroder auf einer Website. Beispielsweise die Abschnitte „Häufig zusammen gekauft“ oder „Das könnte Ihnen auch gefallen“ von Amazon.
Streben Sie nach gezielten Nachrichten
Erstellen Sie gezielte Botschaften, die den Wert ergänzender Produkte oder Dienstleistungen hervorheben. Zeigen Sie, wie das zusätzliche Angebot das Kundenerlebnis verbessert oder ein bestimmtes Problem löst.
Für eine wirklich optimierte Nachricht sollten Sie darüber nachdenken Inhalte übersetzen um bei unterschiedlichen Zielgruppen und Sprachen effektiv Anklang zu finden.
Bieten Sie Anreize oder Pakete an
Bieten Sie Anreize wie Rabatte, gebündelte Angebote, oder Treueprämien, um Kunden zu ermutigen, zusätzliche Angebote zu erkunden. Machen Sie das Wertversprechen attraktiv und klar.
Mit Ecwid von Lightspeed können Sie mithilfe von Produktpakete verkaufen Upselling und
Wenden Sie den Multichannel-Ansatz an
Implementieren Sie einen Multichannel Marketing-Strategie um Kunden über verschiedene Kontaktpunkte zu erreichen. Nutzen Sie E-Mails, Social-Media-Inhalte, Website
Entdecken Sie die Macht personalisierter Empfehlungen
In der dynamischen Landschaft der Kundenbeziehungen sind personalisierte Empfehlungen und gezieltes Marketing die Säulen des Erfolgs. Durch die Nutzung von CRM-Daten können Sie das Potenzial für maßgeschneidertes Upselling freisetzen und
Wenn diese Strategien genau abgestimmt sind, kommen sie bei den einzelnen Kunden gut an, fördern das Engagement, erhöhen den Umsatz und Förderung der Markentreue.
Nutzen Sie die Erkenntnisse aus Ihrem CRM-System, erstellen Sie benutzerdefinierte Kampagnen und sehen Sie, wie die Erfüllung der individuellen Vorlieben und Bedürfnisse Ihrer Kunden Wunder bewirken kann.
