Nykyään asiakkaiden odotusten täyttäminen ei enää riitä. Menestyäkseen yritysten on ylitettävä nämä odotukset ja käytettävä vipuvaikutusta
Tekoälyn integrointi asiakassuhteiden hallintaan (CRM) parantaa lisämyyntiä ja
Jatka lukemista saadaksesi selville, miten
Tekoälyn hyödyntäminen Customer Insightsissa
Tekoäly voi paljastaa korvaamattomia malleja ja trendejä analysoimalla valtavia tietomääriä. Sen avulla voit ymmärtää asiakkaiden taipumuksia, tottumuksia ja mieltymyksiä.
Ennen kuin keskustelemme siitä, kuinka tekoäly voi parantaa asiakassuhteiden hallintaa, sukeltakaamme siihen, kuinka tekoälyalgoritmit analysoivat asiakkaiden käyttäytymistä ja dataa.
Kuinka tekoälyalgoritmit analysoivat asiakkaiden käyttäytymistä
Tekoäly muuttaa tapaa, jolla yritykset analysoivat kuluttajien käyttäytymistä, ja muuttaa tapoja, joilla kuluttajat ovat tekemisissä yritysten kanssa.
Yritysten omistajat voivat käyttää erilaisia työkaluja asiakastietojen käsittelyyn tekoälyn avulla, mutta yleensä prosessi toimii seuraavasti:
- Tietojen keruu: Verkkokauppaalusta kerää laajaa tietoa asiakkaiden vuorovaikutuksista, mukaan lukien selaushistoria, ostokäyttäytyminen, katsellut tuotteet, tuotetutkimukset, sivuilla käytetty aika ja väestötiedot. Mukana Asiakaspalaute Tietojen kerääminen rikastaa tekoälyn ymmärrystä asiakastyytyväisyydestä ja palveluodotuksista.
- AI-algoritmien toteutus: Tekoälyalgoritmit käsittelevät ja analysoivat tätä runsaasti tietoa. Myynnin koneoppiminen, kuten yhteistyösuodatus tai
sisältöön perustuva suositusjärjestelmiä käytetään tunnistamaan malleja ja korrelaatioita asiakkaiden käyttäytymisen välillä. - Kuvion tunnistus: AI-algoritmit tunnistavat kuvioita, kuten yleisiä tuoteyhdistelmiä, jotka ostetaan usein yhdessä
(ristinmyynti mallit) tai tuotteet, joita asiakkaat usein katsovat ennen ostamista (mieltymysten osoitus). - Henkilökohtaiset suositukset:
Tekoälyvetoinen suositusmoottorit hyödyntävät näitä oivalluksia. Kun asiakas vierailee alustalla, henkilökohtaisia tuotesuosituksia luodaan reaaliajassa selaushistorian, aiempien ostosten ja vastaavien käyttäjien käyttäytymisen perusteella. - Jatkuvaa oppimista ja kehittymistä: AI-algoritmit oppivat jatkuvasti uusista syötteistä ja asiakkaiden vuorovaikutuksista. Mitä enemmän tietoa kerätään, mallit kehittyvät ja tarkentavat suosituksiaan varmistaen, että ne pysyvät merkityksellisinä ja tarkkoina.
Kehittyneet ennustavat analytiikkatyökalut, kuten IBM:n SPSS Statistics, Alteryx ja Microsoftin Azure Machine Learning, käsittelevät näitä tietoja tunnistaen malleja, korrelaatioita ja trendejä, jotka osoittavat mahdollisia tulevia käyttäytymismalleja tai tarpeita.
Analyysin perusteella kehitetään ennakoivia malleja asiakkaiden todennäköisen käyttäytymisen tai tarpeiden ennustamiseksi. Nämä mallit käyttävät tilastollisia algoritmeja ennustamaan tuloksia, kuten todennäköisyyttä, että asiakas tekee tietyn oston, vaihtuvuuden todennäköisyyttä tai suositeltavia tuoteluokkia.
AI-infuusio Lisämyynti & Ristiinmyynti Strategiat
Tässä on yleiskatsaus avaimesta
Tekoälyllä toimiva Tuotesuositukset ja räätälöinti
Keräämällä ja analysoimalla laajaa asiakaskuntaa
Tämän ansiosta myyjät voivat tarjota räätälöityjä tuotesuosituksia, jotka perustuvat yksittäisten asiakkaiden käyttäytymiseen ja mieltymyksiin ja ehdottaa täydentäviä tai päivitettyjä tuotteita.
Esimerkiksi Amazonin tekoälyalgoritmit analysoivat laajaa asiakasdataa, mukaan lukien selaushistorian, katsotut tuotteet, ostetut tuotteet ja hakukyselyt.
"Asiakkaat, jotka ostivat tämän, ostivat myös" -suosituksia Amazonissa
Tämän analyysin perusteella Amazonin suositusmoottori käyttää koneoppimismalleja ennustaakseen ja ehdottaakseen tuotteita, jotka vastaavat kunkin asiakkaan kiinnostuksen kohteita ja mieltymyksiä.
Kun asiakas tutkii tiettyä tuotetta, Amazonin tekoäly luo "Frequently Bought Together" tai "Asiakkaat, jotka ostivat tämän myös ostivat" -suosituksia, jotka esittelevät täydentäviä tai päivitettyjä tuotteita. Nämä ehdotukset rohkaisevat asiakkaita harkitsemaan lisäostoja alkuperäisen ostonsa jälkeen
Kun asiakkaat ovat vuorovaikutuksessa alustan kanssa, tekoäly oppii jatkuvasti heidän käyttäytymistään ja tarkentaa suosituksiaan. Järjestelmä mukautuu yksilöllisiin mieltymyksiin, mikä varmistaa entistä tarkemmat ja osuvammat ehdotukset.
Esimerkki siitä, kuinka Amazon hyödyntää käyttäjien asetustietoja tuotesuositusten luomiseen. (Lähde: Yhdistäjä)
Amazonin
Muuten, jos sinä myydä verkossa Lightspeedin Ecwidillä voit näytä aiheeseen liittyvät tuotteet Saatat myös pitää -osion kanssa, joka näkyy tuotetietosivulla ja kassalla.
Dynaamiset hinnoittelustrategiat ja tarjousten optimointi
Tekoäly mahdollistaa dynaamiset hinnoittelustrategiat analysoimalla markkinatrendejä, kilpailijoiden hinnoittelua ja asiakkaiden käyttäytymistä reaaliajassa. Tämä antaa yrityksille mahdollisuuden optimoida hinnoittelustrategiat lisämyyntiä varten, tarjota henkilökohtaisia alennuksia tai niputettuja tarjouksia, jotka kiinnostavat yksittäisiä asiakkaita.
Uber,
Näin Uber toteutti dynaamisen hinnoittelustrategiansa tekoälyn avulla.
Uberin tekoälyalgoritmit analysoivat jatkuvasti tietoja
Tämän analyysin perusteella Uberin tekoäly säätää hintoja dynaamisesti. Ruuhka-aikoina tai suuren kysynnän aikana ylihinnoittelu aktivoituu, mikä nostaa hintaa kannustaakseen useampia kuljettajia olemaan käytettävissä, varmistaen nopeammat noutotapahtumat ja vastaamaan lisääntyneeseen kysyntään.
Lisäksi Uber voi tarjota henkilökohtaisia alennuksia tai kampanjoita yksittäisille matkustajille heidän ajohistoriansa, käyttötiheyden tai tiettyjen tilaisuuksien perusteella. Esimerkiksi kohdennettuja tarjouksia voidaan tarjota usein käyttäjille tai aikana
Nämä strategiat maksimoivat kuljettajien tulot ja kannustavat ajajia jatkamaan niiden käyttöä.
Asiakaskokemuksen parantaminen
Hyödyntämällä tekoälyä CRM:ssä yritykset voivat parantaa asiakaskokemusta räätälöityjen palvelujen avulla.
Esimerkiksi Spotify käyttää tekoälyalgoritmeja käyttäjien mieltymysten, kuuntelutottumusten ja historiatietojen analysointiin luodakseen yksilöllisiä soittolistoja, suosituksia ja päivittäisiä sekoituksia jokaiselle käyttäjälle.
Esimerkki Spotifyn personoidusta soittolistasta
Tämä henkilökohtainen lähestymistapa parantaa yleistä käyttökokemusta räätälöimällä musiikkia kunkin kuuntelijan yksilöllisten mieltymysten mukaan, mikä tekee kuunteluun käytetystä ajasta ja uuden musiikin löytämisestä heidän makuun miellyttävämpää.
Ristiinmyynti Taktiikka
Esimerkiksi Netflix räätälöi markkinointikampanjansa tehokkaasti
Netflix antaa suosituksia käyttäjän katseluhistorian perusteella
Jos käyttäjä tykkää katsoa tieteis-sarjoja, Netflixin algoritmi ehdottaa samanlaista sisältöä tai mainostaa äskettäin julkaistua sarjaa kyseisessä genressä, mikä rohkaisee käyttäjää tutkimaan ja katsomaan enemmän sisältöä.
Kehitämme edelleen näitä henkilökohtaisia markkinointiponnisteluja, AI chatbotit tarjota välittömiä, henkilökohtaisia suosituksia asiakkaille. Tämä paitsi parantaa ostokokemusta, myös lisää merkittävästi myyntimahdollisuuksia tekemällä jokaisesta asiakasvuorovaikutuksesta mahdollisuuden kohdennettuun markkinointiin ja lisämyyntiin.
Esimerkkejä AI-tehostettu CRM-järjestelmät
Lisämyyntitaktiikoiden integrointi osaksi
Salesforcen Einstein Analytics
Salesforce, johtava CRM-alusta, sisältää
Salesforcen Einsteinin analytiikka hyödyntää ennakoivaa analytiikkaa analysoidakseen valtavia tietojoukkoja CRM:ssä. Se arvioi asiakasdataa, ostohistoriaa, vuorovaikutuksia ja muita olennaisia tietoja ennakoidakseen mahdollisia lisämyyntimahdollisuuksia.
Einstein Analytics havaitsee kuvioita, jotka viittaavat lisämyyntimahdollisuuksiin. Esimerkiksi lisääntyneen tuotteen käytön havaitseminen voi osoittaa kiinnostusta päivityksiä tai päivityksiä kohtaan
Salesforcen tekoälyjärjestelmä tarjoaa myös myyntiedustajille käyttökelpoisia oivalluksia. Se tarjoaa lisämyyntiehdotuksia ja keskustelunaiheita tunnistettujen mahdollisuuksien perusteella.
Myyntiedustajien vipuvaikutus
Muuten, jos myyt verkossa Ecwidin kanssa, voit yhdistä verkkokauppasi Salesforceen Zapierin kautta. Näin uusia asiakkaita luodaan Salesforceen automaattisesti uusista Ecwid-tilauksista.
Amazon Muokkaa
Amazon Personalize, Amazonin tarjoama koneoppimispalvelu, on suunniteltu vastaamaan haasteisiin, joita yleensä kohdataan henkilökohtaisten suositusten luomisessa, mukaan lukien uusiin käyttäjätietoihin liittyvät ongelmat, suosioharha ja käyttäjien kehittyvät aikeet.
Toisin kuin perinteiset suositusmoottorit, Amazon Muokkaa loistaa skenaarioissa, joissa on rajoitettu tai kehittyvä käyttäjätieto. Tämä osoittautuu erityisen hyödylliseksi lisämyyntimahdollisuuksien tunnistamisessa, jopa uusien käyttäjien kanssa tai kun käyttäjien mieltymykset muuttuvat ajan myötä.
Useat
Kuinka räätälöidä markkinointikampanjoita lisämyyntiä ja Ristiinmyynti
Voit räätälöidä markkinointikampanjoita lisämyyntiä ja
Parhaan lopputuloksen saavuttamiseksi tarvitset asiakastietoja ja kohdennettua viestintää. Tässä on erittely prosessista:
Suorita asiakassegmentointi
Käytä CRM-tietoja asiakkaiden segmentointiin heidän ostohistoriansa, mieltymyksiensä ja käyttäytymisensä perusteella. Luokittele ne ryhmiin, joilla on samanlaiset ostotottumukset tai kiinnostuksen kohteet.
Jos myyt verkossa Ecwidin kautta, voit tarkastella, etsiä ja muokata kaikkia tarvitsemasi asiakastietoja Asiakkaat sivu. Sieltä voit suodattaa asiakaskuntaasi eri parametreilla ja viedä segmentin työskennelläksesi sen kanssa eri palvelussa (esimerkiksi lähettääksesi kohdistettuja sähköposteja valitsemasi sähköpostipalvelun kautta).
Ecwidin Asiakkaat-sivu tarjoaa myös pääsyn asiakkaiden tilaushistoriaan, mikä helpottaa segmentointiprosessia. Ymmärtämällä asiakkaidesi ostotottumuksia ja mieltymyksiä voit räätälöidä viestisi kullekin segmentille tehokkaammin.
Asiakkaat-sivu Ecwid adminissa
Tunnista mahdollisuudet
Analysoi ostohistoriaa ja käyttäytymistietoja paikantaaksesi lisämyyntimahdollisuudet ja
Esimerkiksi kun myyt verkossa Ecwidin kautta, sinulla on mahdollisuus määrittää asetukset automatisoidut markkinointisähköpostit esittelemällä aiheeseen liittyviä tuotteita tai eniten myytyjä tuotteita.
Liittyvät tuotteet tilausvahvistuksessa
Tee yksilöllisiä suosituksia
Luo henkilökohtaisia suosituksia asiakassegmenttien perusteella. Käytä tekoälyalgoritmeja ehdottamaan liittyviä tai päivitettyjä tuotteita markkinointimateriaaleissa, Sähköpostiuutiskirjeitä, tai verkkosivustolla. Esimerkiksi Amazonin "Usein ostetut yhdessä"- tai "Saatat myös pitää" -osiot.
Pyri kohdistettuun viestintään
Luo kohdennettuja viestejä, jotka korostavat täydentävien tuotteiden tai palvelujen arvoa. Esittele, kuinka lisätarjous parantaa asiakaskokemusta tai ratkaisee tietyn ongelman.
Harkitse, jos haluat todella optimoidun viestin sisällön kääntäminen resonoida tehokkaasti eri yleisöjen ja kielten kanssa.
Tarjoa kannustimia tai paketteja
Tarjoa kannustimia, kuten alennuksia, niputettuja tarjouksiatai kanta-asiakaspalkkioita, jotka rohkaisevat asiakkaita tutkimaan muita tarjouksia. Tee arvoehdotuksesta houkutteleva ja selkeä.
Lightspeedin Ecwidillä voit myydä tuotenippuja Lisämyynti &
Käytä monikanavaista lähestymistapaa
Toteuta monikanava markkinointistrategia tavoittaa asiakkaat erilaisten kontaktipisteiden kautta. Käytä sähköposteja, sosiaalisen median sisältöä, verkkosivustoa
Paljasta henkilökohtaisten suositusten voima
Asiakassuhteiden dynaamisessa maisemassa yksilölliset suositukset ja kohdennettu markkinointi ovat menestyksen pilareina. Hyödyntämällä CRM-tietoja voit avata mahdollisuudet räätälöityyn lisämyyntiin ja
Hienosäädettynä nämä strategiat resonoivat yksittäisten asiakkaiden kanssa, lisäävät sitoutumista, lisäävät myyntiä ja vaalii brändiuskollisuutta.
Hyödynnä CRM-järjestelmäsi oivalluksia, luo mukautettuja kampanjoita ja katso, kuinka asiakkaidesi ainutlaatuisten mieltymysten ja tarpeiden täyttäminen voi tehdä ihmeitä.
