IA centrada en el cliente: cómo la IA puede mejorar las ventas adicionales y cruzadas

Hoy en día ya no basta con satisfacer las expectativas de los clientes. Para prosperar, las empresas deben superar estas expectativas y aprovechar centrada en el cliente La IA es clave para lograr este objetivo.

La integración de la IA en la gestión de relaciones con los clientes (CRM) mejora las ventas adicionales y venta cruzada estrategias que permiten a las empresas analizar datos extensos de clientes para obtener recomendaciones personalizadas.

Sigue leyendo para descubrir cómo centrada en el cliente La IA eleva las estrategias de CRM, ofrece información personalizada y en tiempo real la toma de decisiones, y, en última instancia, ofrece experiencias de cliente más satisfactorias.

Aprovechar la IA para obtener información sobre los clientes

La IA puede revelar patrones y tendencias invaluables al analizar enormes cantidades de datos. Le permite comprender las tendencias, hábitos y preferencias de los clientes.

Antes de analizar cómo la IA puede mejorar la gestión de las relaciones con los clientes, profundicemos en cómo los algoritmos de IA analizan el comportamiento y los datos de los clientes.

Cómo los algoritmos de IA analizan el comportamiento del cliente

La IA está transformando la forma en que las empresas analizan el comportamiento de los consumidores y cambiando la forma en que los consumidores interactúan con las empresas.

Existen varias herramientas que los propietarios de empresas pueden utilizar para procesar los datos de los clientes con IA, pero en general, así es como funciona el proceso:

• La recolección de datos: La plataforma de comercio electrónico recopila una gran cantidad de datos sobre las interacciones de los clientes, incluido el historial de navegación, el comportamiento de compra, los productos vistos, encuestas de productos, tiempo dedicado a las páginas e información demográfica. incorporando comentarios de los clientes Esta recopilación de datos enriquece la comprensión de la IA sobre la satisfacción del cliente y las expectativas de servicio.
• Implementación de algoritmos de IA:Los algoritmos de IA procesan y analizan esta gran cantidad de datos. El aprendizaje automático en ventas, como el filtrado colaborativo o basado en contenido Los sistemas de recomendación se utilizan para identificar patrones y correlaciones entre los comportamientos de los clientes.
• Reconocimiento de formas:Los algoritmos de IA identifican patrones, como combinaciones comunes de productos que se compran juntos con frecuencia. (venta cruzada patrones) o productos que los clientes suelen ver antes de comprarlos (indicativo de preferencias).
• Tarjetas personales: Impulsado por IA Los motores de recomendación aprovechan estos conocimientos. Cuando un cliente visita la plataforma, se generan recomendaciones de productos personalizadas en tiempo real en función del historial de navegación, las compras anteriores y los comportamientos similares de los usuarios.
• Aprendizaje y mejora continua.: Los algoritmos de IA aprenden continuamente de nuevas entradas de datos e interacciones con los clientes. A medida que se recopilan más datos, los modelos evolucionan y perfeccionan sus recomendaciones, asegurando que sigan siendo relevantes y precisas.

Las sofisticadas herramientas de análisis predictivo, como SPSS Statistics de IBM, Alteryx y Azure Machine Learning de Microsoft, procesan estos datos, identificando patrones, correlaciones y tendencias que indican posibles comportamientos o necesidades futuras.

A partir del análisis, se desarrollan modelos predictivos para pronosticar comportamientos o necesidades probables de los clientes. Estos modelos utilizan algoritmos estadísticos para predecir resultados, como la probabilidad de que un cliente realice una determinada compra, la probabilidad de abandono o las categorías de productos preferidas.

Infundido con IA Ventas adicionales y La venta cruzada Estrategias

Infundido por IA Las estrategias de upselling aprovechan la inteligencia artificial para mejorar las ventas al alentar a los clientes a comprar productos o servicios adicionales o mejorados.

Aquí hay una descripción general de las claves Impulsado por IA Tácticas de venta adicional:

Alimentado por IA Recomendaciones de productos y personalización

Impulsado por IA El perfil del cliente es una piedra angular estrategias de marketing modernas, utilizando algoritmos avanzados para crear perfiles detallados y dinámicos de clientes individuales.

Mediante la recopilación y el análisis de una amplia gama de datos de clientes datos—tales como historial de compras, comportamiento de navegación, datos demográficos e interacciones con el Negocios—IA Identifica patrones de comportamiento distintivos, preferencias y rasgos individuales.

Esto permite a los vendedores ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en los comportamientos y preferencias individuales de los clientes para sugerir productos complementarios o mejorados.

Por ejemplo, los algoritmos de inteligencia artificial de Amazon analizan una gran cantidad de datos de los clientes, incluido el historial de navegación, los artículos vistos, los artículos comprados y las consultas de búsqueda.

Según este análisis, el motor de recomendaciones de Amazon emplea modelos de aprendizaje automático para predecir y sugerir productos que se alineen con los intereses y preferencias de cada cliente.

When a customer explores a specific product, Amazon’s AI generates “Frequently Bought Together” or “Customers Who Bought This Also Bought” recommendations, showcasing complementary or upgraded products. These suggestions encourage customers to consider additional purchases beyond their initial elección—y Sugerir artículos que puedan interesarles.

A medida que los clientes interactúan con la plataforma, la IA aprende continuamente de sus comportamientos y refina sus recomendaciones. El sistema se adapta a las preferencias individuales, garantizando sugerencias cada vez más precisas y relevantes.

Amazon's Impulsado por IA Las recomendaciones de productos contribuyen significativamente al éxito de la plataforma en las ventas adicionales. Los clientes están más inclinados a explorar y potencialmente comprar productos adicionales, lo que aumenta las ventas y mejorando la satisfacción del cliente.

Por cierto, si tú vender en linea Con Ecwid de Lightspeed, puedes mostrar productos relacionados con la sección "También te puede interesar" que aparece en la página de detalles del producto y al finalizar la compra.

Estrategias dinámicas de precios y optimización de ofertas

La IA permite estrategias de precios dinámicas al analizar las tendencias del mercado, los precios de la competencia y el comportamiento del cliente en tiempo real. Esto permite a las empresas optimizar las estrategias de precios para realizar ventas adicionales, ofrecer descuentos personalizados u ofertas combinadas que resuenen entre los clientes individuales.

Uber, el paseo servicio, usos Impulsado por IA dynamic pricing, known as “aumento de precios,” to optimize pricing strategies based on en tiempo real demanda, oferta y otros factores.

Así es como Uber implementó su estrategia de precios dinámicos con la ayuda de la IA.

Los algoritmos de inteligencia artificial de Uber analizan continuamente los datos en tiempo real, incluyendo factores como la demanda de viajes, las condiciones del tráfico, el clima, la hora del día y el comportamiento histórico de los pasajeros.

Según este análisis, la IA de Uber ajusta las tarifas de forma dinámica. Durante las horas pico o de alta demanda, se activa el aumento de precios, lo que aumenta la tarifa para incentivar a más conductores a estar disponibles, garantizar recolecciones más rápidas y satisfacer el aumento de la demanda.

Además, Uber puede ofrecer descuentos o promociones personalizados a pasajeros individuales en función de su historial de viajes, frecuencia de uso u ocasiones específicas. Por ejemplo, se pueden ofrecer promociones específicas a usuarios frecuentes o durante baja demanda periodos para fomentar más viajes.

Estas estrategias maximizan las ganancias de los conductores y alientan a los pasajeros a seguir usándolas.

Mejora de la experiencia del cliente

Al aprovechar la IA en CRM, las empresas pueden mejorar las experiencias de los clientes a través de servicios personalizados.

Por ejemplo, Spotify utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar las preferencias del usuario, los hábitos de escucha y los datos históricos para crear listas de reproducción personalizadas, recomendaciones y mezclas diarias para cada usuario.

Este enfoque personalizado mejora la experiencia general del usuario al adaptar la música a las preferencias únicas de cada oyente, haciendo que el tiempo dedicado a escuchar y descubrir nueva música según sus gustos sea más agradable.

La venta cruzada Táctica

Cross-selling tácticas integradas en mejorado por IA Los sistemas CRM aprovechan la inteligencia artificial para identificar y aprovechar las oportunidades de ofrecer productos o servicios complementarios a los clientes alineados con sus comportamientos de compra.

Por ejemplo, Netflix adapta eficazmente sus campañas de marketing para venta cruzada recomendando series de televisión o películas a los usuarios en función de su historial de visualización.

Si a un usuario le gusta ver programas de ciencia ficción, el algoritmo de Netflix sugiere contenido similar o promociona una serie recién lanzada dentro de ese género, alentando al usuario a explorar y ver más contenido.

Mejorar aún más estos esfuerzos de marketing personalizados, Chatbots de IA Proporcionar recomendaciones inmediatas y personalizadas a los clientes. Esto no sólo mejora la experiencia de compra, sino que también aumenta significativamente las oportunidades de ventas al hacer de cada interacción con el cliente una oportunidad para marketing dirigido y ventas adicionales.

Ejemplos de Mejorado por IA Sistemas de CRM

Integración de tácticas de upselling en mejorado por IA Los sistemas CRM implican el aprovechamiento del análisis predictivo para identificar oportunidades ideales de venta adicional. Impulsado por IA Los sistemas CRM envían sugerencias relevantes de ventas adicionales a los representantes de ventas durante las interacciones con los clientes, mejorando las posibilidades de lograr ventas adicionales exitosas.

Análisis de Einstein de Salesforce

Salesforce, una plataforma CRM líder, incorpora Alimentado por IA herramientas como Einstein Analytics para ayudar a los representantes de ventas a identificar y aprovechar oportunidades de ventas adicionales durante las interacciones con los clientes.

Salesforce's Einstein Analytics aprovecha el análisis predictivo para analizar grandes conjuntos de datos dentro del CRM. Evalúa los datos de los clientes, el historial de compras, las interacciones y otra información relevante para predecir posibles oportunidades de ventas adicionales.

Einstein Analytics detecta patrones que indican oportunidades de venta adicional. Por ejemplo, detectar un mayor uso del producto puede indicar interés en actualizaciones o add-ons.

El sistema de inteligencia artificial de Salesforce también proporciona a los representantes de ventas información útil. Ofrece sugerencias de ventas adicionales y puntos de conversación basados ​​en las oportunidades identificadas.

Los representantes de ventas aprovechan Impulsado por IA Sugerencias para personalizar las conversaciones y abordar las necesidades de los clientes con ofertas de venta adicionales relevantes. Por ejemplo, pueden sugerir una suscripción mejorada o funciones adicionales en función de los patrones de uso.

Por cierto, si vendes online con Ecwid, puedes conecta tu tienda online a Salesforce vía Zapier. De esta manera, se crearán nuevos clientes en Salesforce automáticamente a partir de nuevos pedidos de Ecwid.

Amazon Personalize

Amazon Personalize, un servicio de aprendizaje automático ofrecido por Amazon, está diseñado para abordar los desafíos que se encuentran comúnmente en la creación de recomendaciones personalizadas, incluidos problemas con nuevos datos de usuarios, sesgos de popularidad y la evolución de la intención del usuario.

A diferencia de los motores de recomendación tradicionales, Amazon Personalize sobresale en escenarios con datos de usuario limitados o en evolución. Esto resulta especialmente beneficioso para identificar oportunidades de ventas adicionales, incluso con nuevos usuarios o cuando las preferencias de los usuarios cambian con el tiempo.

Varias bien conocido Empresas como Domino's, Subway y Yamaha han reconocido la importancia de la IA para comprender y satisfacer las necesidades de los clientes.

Cómo adaptar las campañas de marketing para aumentar las ventas y La venta cruzada

Puede adaptar campañas de marketing para aumentar las ventas y venta cruzada con la ayuda de enfoques estratégicos incluso si no los utilizas Alimentado por IA herramientas.

Para obtener los mejores resultados, necesita datos de los clientes y mensajes dirigidos. Aquí hay un desglose del proceso:

Realizar la segmentación de clientes

Utilice datos de CRM para segmentar a los clientes según su historial de compras, preferencias y comportamiento. Categorícelos en grupos con patrones de compra o intereses similares.

Si vende en línea con Ecwid, puede ver, buscar y editar toda la información del cliente que necesita en el Clientes página. Desde allí, puede filtrar su base de clientes utilizando varios parámetros y exportar el segmento para trabajar con él en un servicio diferente (por ejemplo, para enviar correos electrónicos dirigidos a través de un servicio de correo electrónico de su elección).

La página Clientes en Ecwid también ofrece acceso al historial de pedidos de los clientes, lo que facilita el proceso de segmentación. Al comprender los hábitos y preferencias de compra de sus clientes, puede adaptar sus mensajes a cada segmento de manera más efectiva.

Identificar oportunidades

Analice los historiales de compras y los datos de comportamiento para identificar oportunidades de venta adicional y venta cruzada. Determinar qué productos o servicios complementan compras anteriores o se alinean con los intereses de los clientes.

Por ejemplo, al vender en línea a través de Ecwid, tiene la opción de configurar correos electrónicos de marketing automatizados mostrando productos relacionados o los más vendidos.

Hacer recomendaciones personalizadas

Cree recomendaciones personalizadas basadas en segmentos de clientes. Utilice algoritmos de inteligencia artificial para sugerir productos relacionados o actualizados en materiales de marketing. Boletines de correo electrónico, o en un sitio web. Por ejemplo, las secciones "Comprados juntos con frecuencia" de Amazon o "También te pueden gustar".

Esfuércese por lograr mensajes dirigidos

Elabore mensajes dirigidos que resalten el valor de productos o servicios complementarios. Muestre cómo la oferta adicional mejora la experiencia del cliente o resuelve un problema específico.

Para un mensaje verdaderamente optimizado, considere traduciendo contenido resonar efectivamente con diversas audiencias e idiomas.

Ofrecer incentivos o paquetes

Ofrecer incentivos como descuentos, ofertas empaquetadas, o recompensas de fidelidad para alentar a los clientes a explorar ofertas adicionales. Haga que la propuesta de valor sea atractiva y clara.

Con Ecwid de Lightspeed, puede vender paquetes de productos con la ayuda de Venta adicional y Venta cruzada Paquetes de productos, Paquetes de productosy BOGO aplicaciones.

Aplicar un enfoque multicanal

Implementar un multicanal estrategia de comercialización para llegar a los clientes a través de varios puntos de contacto. Utilice correos electrónicos, contenido de redes sociales, sitios web pop-ups, y recomendaciones de plataformas personalizadas.

Descubra el poder de las recomendaciones personalizadas

En el panorama dinámico de las relaciones con los clientes, las recomendaciones personalizadas y el marketing dirigido son pilares del éxito. Al aprovechar los datos de CRM, puede aprovechar el potencial de ventas adicionales personalizadas y venta cruzada de Setupad.

Cuando se ajustan con precisión, estas estrategias resuenan en los clientes individuales, impulsando la participación, aumentando las ventas y Fomentando la lealtad a la marca.

Aproveche los conocimientos de su sistema CRM, cree campañas personalizadas y vea cómo satisfacer las preferencias y necesidades únicas de sus clientes puede hacer maravillas.

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