U današnje vrijeme ispunjavanje očekivanja kupaca više nije dovoljno. Da bi napredovala, tvrtke moraju nadmašiti ova očekivanja i iskoristiti
Integracija umjetne inteligencije u upravljanje odnosima s kupcima (CRM) poboljšava prodaju i
Nastavite čitati da otkrijete kako
Iskorištavanje umjetne inteligencije za uvide kupaca
AI može otkriti neprocjenjive obrasce i trendove analizom golemih količina podataka. Omogućuje vam razumijevanje sklonosti, navika i preferencija kupaca.
Prije nego što razgovaramo o tome kako umjetna inteligencija može poboljšati upravljanje odnosima s klijentima, zaronimo u to kako algoritmi umjetne inteligencije analiziraju ponašanje i podatke kupaca.
Kako AI algoritmi analiziraju ponašanje korisnika
AI mijenja način na koji poduzeća analiziraju ponašanje potrošača i mijenja način na koji potrošači stupaju u kontakt s tvrtkama.
Postoje različiti alati koje vlasnici tvrtki mogu koristiti za obradu korisničkih podataka pomoću umjetne inteligencije, ali općenito, evo kako proces funkcionira:
- Prikupljanje podataka: Platforma za e-trgovinu prikuplja opsežne podatke o interakcijama kupaca, uključujući povijest pregledavanja, ponašanje pri kupnji, pregledane proizvode, ankete o proizvodima, vrijeme provedeno na stranicama i demografske informacije. Inkorporiranje Povratne informacije korisnika u ovo prikupljanje podataka obogaćuje AI-ovo razumijevanje zadovoljstva korisnika i očekivanja usluga.
- Implementacija AI algoritama: AI algoritmi obrađuju i analiziraju ovo bogatstvo podataka. Strojno učenje u prodaji, kao što je kolaborativno filtriranje ili
temeljeno na sadržaju sustavi preporuka, koristi se za prepoznavanje obrazaca i korelacija među ponašanjima kupaca. - Prepoznavanje uzoraka: AI algoritmi identificiraju uzorke, kao što su uobičajene kombinacije proizvoda koje se često kupuju zajedno
(unakrsna prodaja uzorci) ili proizvodi koje kupci često gledaju prije kupnje (indikativno za preferencije). - Personalizirane preporuke:
Upravljan umjetnom inteligencijom motori preporuka iskorištavaju te uvide. Kada kupac posjeti platformu, personalizirane preporuke proizvoda generiraju se u stvarnom vremenu na temelju povijesti pregledavanja, prošlih kupnji i sličnih ponašanja korisnika. - Kontinuirano učenje i usavršavanje: AI algoritmi kontinuirano uče iz novih unosa podataka i interakcija s korisnicima. Kako se prikuplja više podataka, modeli se razvijaju i usavršavaju svoje preporuke, osiguravajući da ostanu relevantne i točne.
Sofisticirani alati za prediktivnu analitiku kao što su IBM-ov SPSS Statistics, Alteryx i Microsoftov Azure Machine Learning obrađuju ove podatke, identificirajući obrasce, korelacije i trendove koji ukazuju na potencijalna buduća ponašanja ili potrebe.
Na temelju analize razvijaju se prediktivni modeli za predviđanje vjerojatnih ponašanja ili potreba kupaca. Ovi modeli koriste statističke algoritme za predviđanje ishoda, kao što je vjerojatnost da kupac izvrši određenu kupnju, vjerojatnost odlaska ili željene kategorije proizvoda.
Umetna umjetna inteligencija Povećanje prodaje i Unakrsna prodaja Strategije
Ovdje je pregled ključnih
Na AI pogon Preporuke proizvoda i prilagodba
Prikupljanjem i analizom širokog spektra kupaca
To omogućuje prodavačima da ponude prilagođene preporuke proizvoda na temelju individualnog ponašanja i preferencija kupaca kako bi predložili komplementarne ili nadograđene proizvode.
Na primjer, Amazonovi AI algoritmi analiziraju opsežne korisničke podatke, uključujući povijest pregledavanja, pregledane artikle, kupljene artikle i upite za pretraživanje.
Na temelju ove analize, Amazonov mehanizam za preporuke koristi modele strojnog učenja za predviđanje i predlaganje proizvoda koji su u skladu s interesima i preferencijama svakog kupca.
Kada kupac istražuje određeni proizvod, Amazonova umjetna inteligencija generira preporuke "Često kupljeno zajedno" ili "Kupci koji su kupili ovo također su kupili", prikazujući komplementarne ili nadograđene proizvode. Ovi prijedlozi potiču kupce da razmotre dodatne kupnje osim početnih
Dok korisnici stupaju u interakciju s platformom, AI kontinuirano uči iz njihovog ponašanja i usavršava svoje preporuke. Sustav se prilagođava individualnim preferencijama, osiguravajući sve preciznije i relevantnije prijedloge.
Amazon je
Usput, ako ti prodavati na mreži s Ecwidom tvrtke Lightspeed možete prikaži srodne proizvode s odjeljkom "Možda će vam se također svidjeti" koji se pojavljuje na stranici s detaljima o proizvodu i prilikom naplate.
Dinamičke strategije određivanja cijena i optimizacija ponude
AI omogućuje dinamičke strategije određivanja cijena analizirajući tržišne trendove, cijene konkurenata i ponašanje kupaca u stvarnom vremenu. To omogućuje tvrtkama da optimiziraju strategije cijena za povećanje prodaje, ponudu personaliziranih popusta ili paketnih ponuda koje odjekuju kod pojedinačnih kupaca.
Uber,
Evo kako je Uber implementirao svoju strategiju dinamičkog određivanja cijena uz pomoć umjetne inteligencije.
Uberovi AI algoritmi kontinuirano analiziraju podatke u
Na temelju ove analize, Uberova umjetna inteligencija dinamički prilagođava cijene karata. Tijekom špica ili velike potražnje, aktivira se povećanje cijena, povećavajući cijenu karte kako bi se potaknulo više vozača da budu dostupni, osiguravajući brže preuzimanje i zadovoljavanje povećane potražnje.
Osim toga, Uber može ponuditi prilagođene popuste ili promocije pojedinačnim vozačima na temelju njihove povijesti vožnji, učestalosti korištenja ili specifičnih prilika. Na primjer, ciljane promocije mogu se ponuditi čestim korisnicima ili tijekom
Ove strategije povećavaju zaradu vozača i potiču vozače da ih nastave koristiti.
Poboljšanje korisničkog iskustva
Korištenjem AI u CRM-u, tvrtke mogu poboljšati korisnička iskustva putem personaliziranih usluga.
Na primjer, Spotify koristi AI algoritme za analizu korisničkih preferencija, navika slušanja i povijesnih podataka za izradu personaliziranih popisa pjesama, preporuka i dnevnih mikseva za svakog korisnika.
Ovaj personalizirani pristup poboljšava cjelokupno korisničko iskustvo prilagođavanjem glazbe jedinstvenim preferencijama svakog slušatelja, čineći vrijeme provedeno u slušanju i otkrivanju nove glazbe po njihovom ukusu ugodnijim.
Unakrsna prodaja Taktika
Na primjer, Netflix učinkovito kroji svoje marketinške kampanje za
Ako korisnik voli gledati znanstveno-fantastične serije, Netflixov algoritam predlaže sličan sadržaj ili promovira novoobjavljenu seriju unutar tog žanra, potičući korisnika da istražuje i gleda više sadržaja.
Daljnje poboljšanje ovih personaliziranih marketinških napora, AI chatbotovi pružiti trenutne, personalizirane preporuke kupcima. Ovo ne samo da poboljšava iskustvo kupnje, već i značajno povećava prodajne prilike jer svaku interakciju s kupcem čini prilikom za ciljani marketing i prodaju na više cijena.
Primjeri AI-poboljšano CRM sustavi
Integriranje taktika povećanja prodaje u
Einstein Analytics tvrtke Salesforce
Salesforce, vodeća CRM platforma, uključuje
Salesforce-ove Einsteinova analitika koristi prediktivnu analitiku za analizu ogromnih skupova podataka unutar CRM-a. Procjenjuje podatke o kupcima, povijest kupovine, interakcije i druge relevantne informacije kako bi predvidio potencijalne prilike za povećanje prodaje.
Einstein Analytics uočava obrasce koji upućuju na prilike za povećanje prodaje. Na primjer, otkrivanje povećane upotrebe proizvoda može signalizirati interes za nadogradnje ili
Salesforceov AI sustav također pruža prodajnim predstavnicima korisne uvide. Nudi prijedloge za povećanje prodaje i teme za razgovor na temelju identificiranih prilika.
Poluga prodajnih predstavnika
Usput, ako prodajete online s Ecwidom, možete povežite svoju online trgovinu sa Salesforceom preko Zapiera. Na taj će se način novi klijenti automatski stvarati u Salesforceu iz novih Ecwid narudžbi.
Amazonska personalizacija
Amazon Personalize, usluga strojnog učenja koju nudi Amazon, osmišljena je za rješavanje izazova koji se često susreću pri stvaranju personaliziranih preporuka, uključujući probleme s novim korisničkim podacima, pristranostima popularnosti i razvojem namjere korisnika.
Za razliku od tradicionalnih motora preporuka, Amazonska personalizacija ističe se u scenarijima s ograničenim ili evoluirajućim korisničkim podacima. To se pokazalo osobito korisnim za prepoznavanje prilika za povećanje prodaje, čak i kod novih korisnika ili kada se korisničke preferencije mijenjaju tijekom vremena.
Nekoliko
Kako prilagoditi marketinške kampanje za povećanje prodaje i Unakrsna prodaja
Možete prilagoditi marketinške kampanje za povećanje prodaje i
Za najbolje rezultate potrebni su vam podaci o korisnicima i ciljane poruke. Evo raščlambe procesa:
Izvršite segmentaciju kupaca
Koristite CRM podatke za segmentiranje kupaca na temelju njihove povijesti kupovine, preferencija i ponašanja. Razvrstajte ih u skupine sa sličnim obrascima kupnje ili interesima.
Ako prodajete putem interneta s Ecwidom, možete pregledavati, pronaći i uređivati sve podatke o kupcima koji su vam potrebni na Kupci stranica. Odatle možete filtrirati svoju korisničku bazu pomoću različitih parametara i izvesti segment da biste s njim radili u drugoj usluzi (na primjer, za slanje ciljane e-pošte putem usluge e-pošte po vašem izboru.)
Stranica Kupci u Ecwidu također nudi pristup povijesti narudžbi kupaca, olakšavajući proces segmentacije. Razumijevanjem kupovnih navika i preferencija svojih kupaca možete učinkovitije prilagoditi svoje poruke svakom segmentu.
Prepoznajte mogućnosti
Analizirajte povijest kupovine i podatke o ponašanju kako biste odredili prilike za povećanje prodaje i
Na primjer, kada prodajete online putem Ecwida, imate opciju konfiguracije automatizirane marketinške e-poruke izlaganje srodnih proizvoda ili najprodavanijih proizvoda.
Dajte prilagođene preporuke
Kreirajte personalizirane preporuke na temelju segmenata kupaca. Koristite AI algoritme za predlaganje srodnih ili nadograđenih proizvoda u marketinškim materijalima, E-mail biltene, ili na web stranici. Na primjer, Amazonovi odjeljci “Često kupljeno zajedno” ili “Možda će vam se također svidjeti”.
Težite ciljanim porukama
Osmislite ciljane poruke koje naglašavaju vrijednost komplementarnih proizvoda ili usluga. Pokažite kako dodatna ponuda poboljšava korisničko iskustvo ili rješava određeni problem.
Za doista optimiziranu poruku, razmislite prevođenje sadržaja da učinkovito rezoniraju s različitim publikama i jezicima.
Ponudite poticaje ili pakete
Pružite poticaje poput popusta, paketni posloviili nagrade za vjernost kako biste potaknuli kupce da istraže dodatne ponude. Neka vrijednost bude privlačna i jasna.
S Ecwidom tvrtke Lightspeed možete prodavati pakete proizvoda uz pomoć Skuplja prodaja &
Primijenite višekanalni pristup
Implementirajte višekanalni marketinška strategija doći do kupaca putem različitih dodirnih točaka. Koristite e-poštu, sadržaj društvenih medija, web stranicu
Otkrijte snagu personaliziranih preporuka
U dinamičnom okruženju odnosa s kupcima, personalizirane preporuke i ciljani marketing stoje kao stupovi uspjeha. Iskorištavanjem podataka CRM-a možete otključati potencijal za prilagođenu veću prodaju i
Kada su fino podešene, ove strategije odjekuju kod pojedinačnih kupaca, potiču angažman, povećavaju prodaju i njegovanje lojalnosti brendu.
Prihvatite uvide iz svog CRM sustava, kreirajte prilagođene kampanje i pogledajte kako ispunjavanje jedinstvenih preferencija i potreba vaših kupaca može učiniti čuda.
- Kako umjetna inteligencija mijenja korisničku uslugu
- Kako umjetna inteligencija može poboljšati povećanje prodaje i
Unakrsna prodaja - vrh
Utemeljen na umjetnoj inteligenciji Alati za pojednostavljenje poslovnih procesa - Kako učinkovito koristiti AI alate kao vlasnik tvrtke
- AI za posao: Praktična upotreba umjetne inteligencije u e-trgovini