De nos jours, répondre aux attentes des clients ne suffit plus. Pour prospérer, les entreprises doivent dépasser ces attentes et tirer parti
L'intégration de l'IA dans la gestion de la relation client (CRM) améliore la vente incitative et
Continuez à lire pour découvrir comment
Tirer parti de l’IA pour obtenir des informations sur les clients
L’IA peut révéler des modèles et des tendances inestimables en analysant d’énormes quantités de données. Il vous permet de comprendre les tendances, les habitudes et les préférences des clients.
Avant d'aborder la manière dont l'IA peut améliorer la gestion de la relation client, examinons comment les algorithmes d'IA analysent le comportement et les données des clients.
Comment les algorithmes d'IA analysent le comportement des clients
L’IA transforme la façon dont les entreprises analysent le comportement des consommateurs et modifie la manière dont les consommateurs interagissent avec les entreprises.
Il existe différents outils que les propriétaires d'entreprise peuvent utiliser pour traiter les données clients avec l'IA, mais en général, voici comment fonctionne le processus :
- Collecte de données: La plateforme de commerce électronique collecte de nombreuses données sur les interactions des clients, notamment l'historique de navigation, le comportement d'achat, les produits consultés, enquêtes sur les produits, le temps passé sur les pages et les informations démographiques. Incorporation commentaires des clients Cette collecte de données enrichit la compréhension d'IA de la satisfaction des clients et des attentes en matière de service.
- Implémentation d'algorithmes d'IA: Les algorithmes d’IA traitent et analysent cette richesse de données. Apprentissage automatique dans la vente, comme le filtrage collaboratif ou
basé sur le contenu systèmes de recommandation, est utilisé pour identifier des modèles et des corrélations entre les comportements des clients. - Reconnaissance des formes: Les algorithmes d'IA identifient des modèles, tels que des combinaisons de produits courantes fréquemment achetées ensemble.
(vente croisée modèles) ou des produits souvent consultés par les clients avant de les acheter (indicatifs des préférences). - Recommandations personnalisées:
Axé sur l'IA les moteurs de recommandation exploitent ces informations. Lorsqu'un client visite la plateforme, des recommandations de produits personnalisées sont générées en temps réel en fonction de l'historique de navigation, des achats passés et des comportements similaires des utilisateurs. - Apprentissage et amélioration continue: Les algorithmes d’IA apprennent continuellement de nouvelles entrées de données et interactions avec les clients. À mesure que davantage de données sont collectées, les modèles évoluent et affinent leurs recommandations, garantissant ainsi leur pertinence et leur précision.
Des outils d'analyse prédictive sophistiqués tels que SPSS Statistics d'IBM, Alteryx et Azure Machine Learning de Microsoft traitent ces données, identifiant des modèles, des corrélations et des tendances qui indiquent des comportements ou des besoins futurs potentiels.
Sur la base de l'analyse, des modèles prédictifs sont développés pour prévoir les comportements ou les besoins probables des clients. Ces modèles utilisent des algorithmes statistiques pour prédire les résultats, tels que la probabilité qu'un client effectue un certain achat, la probabilité de désabonnement ou les catégories de produits préférées.
Infusé par l'IA Vente incitative et La vente croisée Stratégies
Voici un aperçu des clés
Alimenté par l'IA Recommandations de produits et personnalisation
En collectant et en analysant un large éventail de clients
Cela permet aux vendeurs de proposer des recommandations de produits personnalisées basées sur les comportements et les préférences de chaque client afin de suggérer des produits complémentaires ou améliorés.
Par exemple, les algorithmes d'IA d'Amazon analysent de nombreuses données client, notamment l'historique de navigation, les articles consultés, les articles achetés et les requêtes de recherche.
Recommandations « Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté » sur Amazon
Sur la base de cette analyse, le moteur de recommandation d'Amazon utilise des modèles d'apprentissage automatique pour prédire et suggérer des produits qui correspondent aux intérêts et préférences de chaque client.
Lorsqu'un client explore un produit spécifique, l'IA d'Amazon génère des recommandations « Fréquemment achetés ensemble » ou « Les clients qui ont acheté celui-ci ont également acheté », présentant des produits complémentaires ou améliorés. Ces suggestions encouragent les clients à envisager des achats supplémentaires au-delà de leur montant initial.
À mesure que les clients interagissent avec la plateforme, l’IA apprend continuellement de leurs comportements et affine ses recommandations. Le système s'adapte aux préférences individuelles, garantissant des suggestions de plus en plus précises et pertinentes.
Un exemple de la façon dont Amazon exploite les données des préférences des utilisateurs pour créer des recommandations de produits. (Source: Rejoiner)
Amazon's
D'ailleurs, si vous vendre en ligne avec Ecwid de Lightspeed, vous pouvez afficher les produits associés avec la section « Vous pourriez également aimer » qui apparaît sur la page de détails du produit et lors du paiement.
Stratégies de tarification dynamiques et optimisation des offres
L'IA permet des stratégies de tarification dynamiques en analysant les tendances du marché, les prix des concurrents et le comportement des clients en temps réel. Cela permet aux entreprises d'optimiser leurs stratégies de tarification pour la vente incitative, en proposant des remises personnalisées ou des offres groupées qui trouvent un écho auprès de clients individuels.
Uber, le
Voici comment Uber a mis en œuvre sa stratégie de tarification dynamique avec l'aide de l'IA.
Les algorithmes d'IA d'Uber analysent en permanence les données
Sur la base de cette analyse, l'IA d'Uber ajuste les tarifs de manière dynamique. Pendant les périodes de pointe ou de forte demande, une hausse des prix est activée, augmentant le tarif pour inciter davantage de conducteurs à être disponibles, garantissant des ramassages plus rapides et répondant à la demande accrue.
De plus, Uber peut proposer des remises ou des promotions personnalisées à des passagers individuels en fonction de leur historique de course, de leur fréquence d'utilisation ou d'occasions spécifiques. Par exemple, des promotions ciblées peuvent être proposées aux utilisateurs fréquents ou lors de
Ces stratégies maximisent les revenus des conducteurs et encouragent les usagers à continuer à les utiliser.
Améliorer l'expérience client
En tirant parti de l'IA dans le CRM, les entreprises peuvent améliorer l'expérience client grâce à des services personnalisés.
Par exemple, Spotify utilise des algorithmes d'IA pour analyser les préférences des utilisateurs, les habitudes d'écoute et les données historiques afin de créer des listes de lecture personnalisées, des recommandations et des mix quotidiens pour chaque utilisateur.
Un exemple de playlist personnalisée par Spotify
Cette approche personnalisée améliore l'expérience utilisateur globale en adaptant la musique aux préférences uniques de chaque auditeur, rendant ainsi le temps passé à écouter et à découvrir de nouvelles musiques selon ses goûts plus agréable.
La vente croisée Tactique
Par exemple, Netflix adapte efficacement ses campagnes marketing aux
Netflix fait des recommandations basées sur l'historique de visionnage d'un utilisateur
Si un utilisateur aime regarder des émissions de science-fiction, l'algorithme de Netflix suggère un contenu similaire ou fait la promotion d'une nouvelle série dans ce genre, encourageant l'utilisateur à explorer et à regarder davantage de contenu.
Renforcer davantage ces efforts de marketing personnalisés, Chatbots IA fournir des recommandations immédiates et personnalisées aux clients. Cela améliore non seulement l'expérience d'achat, mais augmente également considérablement les opportunités de vente en faisant de chaque interaction client une opportunité de marketing ciblé et de vente incitative.
Des exemples de Amélioré par l'IA Systèmes CRM
Intégrer des tactiques de vente incitative dans
Einstein Analytics par Salesforce
Salesforce, une plateforme CRM leader, intègre
Forces de vente Analyse Einstein exploite l'analyse prédictive pour analyser de vastes ensembles de données au sein du CRM. Il évalue les données client, l'historique des achats, les interactions et d'autres informations pertinentes pour prédire les opportunités potentielles de vente incitative.
Einstein Analytics détecte des modèles faisant allusion à des opportunités de vente incitative. Par exemple, la détection d'une utilisation accrue du produit peut signaler un intérêt pour des mises à niveau ou
Le système d'IA de Salesforce fournit également aux commerciaux des informations exploitables. Il propose des suggestions de vente incitative et des points de discussion basés sur les opportunités identifiées.
Les commerciaux tirent parti
À propos, si vous vendez en ligne avec Ecwid, vous pouvez connectez votre boutique en ligne à Salesforce via Zapier. De cette façon, de nouveaux clients seront automatiquement créés dans Salesforce à partir de nouvelles commandes Ecwid.
Amazon Personnaliser
Amazon Personalize, un service d'apprentissage automatique proposé par Amazon, est conçu pour relever les défis couramment rencontrés lors de la création de recommandations personnalisées, notamment les problèmes liés aux nouvelles données utilisateur, les biais de popularité et l'évolution des intentions des utilisateurs.
Contrairement aux moteurs de recommandation traditionnels, Amazon Personnaliser excelle dans les scénarios avec des données utilisateur limitées ou évolutives. Cela s’avère particulièrement utile pour identifier les opportunités de vente incitative, même auprès de nouveaux utilisateurs ou lorsque les préférences des utilisateurs changent au fil du temps.
Plusieurs
Comment adapter les campagnes marketing pour la vente incitative et La vente croisée
Vous pouvez personnaliser vos campagnes marketing pour la vente incitative et
Pour obtenir les meilleurs résultats, vous avez besoin de données client et de messages ciblés. Voici un aperçu du processus :
Effectuer la segmentation client
Utilisez les données CRM pour segmenter les clients en fonction de leur historique d'achat, de leurs préférences et de leur comportement. Classez-les en groupes ayant des modèles d’achat ou des intérêts similaires.
Si vous vendez en ligne avec Ecwid, vous pouvez afficher, trouver et modifier toutes les informations client dont vous avez besoin sur le Clients page. À partir de là, vous pouvez filtrer votre clientèle à l'aide de divers paramètres et exporter le segment pour l'utiliser dans un autre service (par exemple, pour envoyer des e-mails ciblés via un service de messagerie de votre choix.)
La page Clients d'Ecwid offre également un accès à l'historique des commandes des clients, facilitant ainsi le processus de segmentation. En comprenant les habitudes et les préférences d'achat de vos clients, vous pouvez adapter plus efficacement votre message à chaque segment.
La page Clients dans l'administration Ecwid
Identifier les opportunités
Analysez les historiques d'achat et les données comportementales pour identifier les opportunités de vente incitative et
Par exemple, lorsque vous vendez en ligne via Ecwid, vous avez la possibilité de configurer e-mails marketing automatisés présentant des produits connexes ou des meilleurs vendeurs.
Produits associés dans un e-mail de confirmation de commande
Faire des recommandations personnalisées
Créez des recommandations personnalisées basées sur les segments de clientèle. Utiliser des algorithmes d'IA pour suggérer des produits associés ou améliorés dans les supports marketing, Courrier électronique, ou sur un site Internet. Par exemple, les sections « Fréquemment achetés ensemble » ou « Vous pourriez également aimer » d'Amazon.
Efforcez-vous d’avoir des messages ciblés
Créez des messages ciblés qui mettent en valeur la valeur de produits ou de services complémentaires. Montrez comment l'offre supplémentaire améliore l'expérience client ou résout un problème spécifique.
Pour un message vraiment optimisé, pensez traduire du contenu pour trouver un écho efficace auprès de divers publics et langues.
Offrir des incitatifs ou des offres groupées
Offrir des incitations telles que des réductions, offres groupées, ou des récompenses de fidélité pour encourager les clients à explorer des offres supplémentaires. Rendre la proposition de valeur attrayante et claire.
Avec Ecwid by Lightspeed, vous pouvez vendre des offres groupées de produits à l'aide du Vente incitative et
Appliquer une approche multicanal
Mettre en place un multicanal stratégie de marketing pour atteindre les clients via différents points de contact. Utiliser les e-mails, le contenu des réseaux sociaux, le site Web
Dévoilez la puissance des recommandations personnalisées
Dans le paysage dynamique de la relation client, les recommandations personnalisées et le marketing ciblé constituent les piliers du succès. En exploitant les données CRM, vous pouvez libérer le potentiel de ventes incitatives et
Lorsqu'elles sont affinées, ces stratégies trouvent un écho auprès des clients individuels, stimulant l'engagement, augmentant les ventes et entretenir la fidélité à la marque.
Profitez des informations de votre système CRM, créez des campagnes personnalisées et voyez comment répondre aux préférences et aux besoins uniques de vos clients peut faire des merveilles.
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