Vevőközpontú AI: Hogyan javíthatja a mesterséges intelligencia az utánértékesítést és a keresztértékesítést

Manapság már nem elég a vásárlói elvárásoknak megfelelni. A boldoguláshoz a vállalkozásoknak meg kell haladniuk ezeket az elvárásokat, és ki kell használniuk a tőkeáttételt vevőközpontú Az AI kulcsfontosságú e cél eléréséhez.

A mesterséges intelligencia integrálása az ügyfélkapcsolat-kezelésbe (CRM) fokozza az utánértékesítést és keresztértékesítés stratégiák, amelyek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy kiterjedt ügyféladatokat elemezzenek személyre szabott ajánlásokhoz.

Olvass tovább, hogy megtudd, hogyan vevőközpontú Az AI felemeli a CRM-stratégiákat, személyre szabott betekintést és real-time Döntéshozatal, és végső soron még kielégítőbb ügyfélutakat biztosít.

Az AI kihasználása a Customer Insights számára

Az AI felbecsülhetetlen értékű mintákat és trendeket tárhat fel hatalmas mennyiségű adat elemzésével. Lehetővé teszi az ügyfelek hajlamainak, szokásainak és preferenciáinak megértését.

Mielőtt megvitatnánk, hogy a mesterséges intelligencia hogyan javíthatja az ügyfélkapcsolat-kezelést, nézzük meg, hogyan elemzik az AI-algoritmusok az ügyfelek viselkedését és adatait.

Hogyan elemzik az AI algoritmusok az ügyfelek viselkedését

Az AI megváltoztatja a vállalkozások fogyasztói magatartásának elemzését, és megváltoztatja a fogyasztók vállalatokkal való kapcsolattartását.

A vállalkozások tulajdonosai különféle eszközöket használhatnak az ügyfelek adatainak AI-val történő feldolgozására, de általában a folyamat a következőképpen működik:

• Adatgyűjtés: Az e-kereskedelmi platform kiterjedt adatokat gyűjt az ügyfelek interakcióiról, beleértve a böngészési előzményeket, a vásárlási viselkedést, a megtekintett termékeket, termékfelmérések, az oldalakon eltöltött idő és a demográfiai adatok. Beépítése vásárlói visszajelzés ebbe az adatgyűjtésbe való beépítés gazdagítja a mesterséges intelligencia megértését az ügyfelek elégedettségéről és a szolgáltatással kapcsolatos elvárásokról.
• AI algoritmusok megvalósítása: A mesterséges intelligencia algoritmusai feldolgozzák és elemzik ezt a rengeteg adatot. Gépi tanulás az értékesítésben, mint például a kollaboratív szűrés ill tartalom alapú ajánlási rendszerek, a vásárlói magatartások közötti minták és összefüggések azonosítására szolgál.
• Mintafelismerés: Az AI-algoritmusok azonosítják a mintákat, például a gyakran együtt vásárolt termékkombinációkat (keresztértékesítés minták) vagy a vásárlók által gyakran megtekintett termékek vásárlás előtt (a preferenciák jelzése).
• Személyre szabott ajánlások: AI-vezérelt az ajánlómotorok hasznosítják ezeket a betekintést. Amikor egy ügyfél felkeresi a platformot, valós időben személyre szabott termékajánlások jönnek létre a böngészési előzmények, a korábbi vásárlások és a hasonló felhasználói viselkedések alapján.
• Folyamatos tanulás és fejlődés: Az AI-algoritmusok folyamatosan tanulnak az új adatbevitelekből és az ügyfelek interakcióiból. Ahogy egyre több adatot gyűjtenek, a modellek fejlődnek és finomítják ajánlásaikat, biztosítva, hogy relevánsak és pontosak maradjanak.

Az olyan kifinomult prediktív elemzőeszközök, mint az IBM SPSS Statistics, az Alteryx és a Microsoft Azure Machine Learning dolgozzák fel ezeket az adatokat, azonosítva a mintákat, összefüggéseket és trendeket, amelyek jelzik a lehetséges jövőbeni viselkedéseket vagy szükségleteket.

Az elemzés alapján prediktív modelleket dolgoznak ki a valószínű vásárlói magatartások vagy szükségletek előrejelzésére. Ezek a modellek statisztikai algoritmusokat használnak az eredmények előrejelzésére, például annak valószínűségére, hogy az ügyfél bizonyos vásárlást hajt végre, a lemorzsolódás valószínűségét vagy a preferált termékkategóriákat.

felső AI-alapú Eszközök az üzleti folyamatok egyszerűsítésére
Tovább

AI-infundált Továbbértékesítés és Keresztértékesítés Stratégiák

AI-infúzióval A felértékesítési stratégiák a mesterséges intelligenciát használják fel az eladások fokozására azáltal, hogy az ügyfeleket további vagy továbbfejlesztett termékek vagy szolgáltatások vásárlására ösztönzik.

Íme a kulcs áttekintése AI-vezérelt továbbértékesítési taktika:

AI által működtetett Termékajánlatok és testreszabás

AI-vezérelt az ügyfélprofilozás sarokköve modern marketingstratégiák, fejlett algoritmusok segítségével részletes és dinamikus profilokat készíthet az egyes ügyfelekről.

Az ügyfelek széles körének összegyűjtésével és elemzésével adatok – ilyenek mint a vásárlási előzmények, a böngészési viselkedés, a demográfiai adatok és a üzlet – AI pontosan meghatározza a különböző viselkedési mintákat, preferenciákat és egyéni jellemzőket.

Ez lehetővé teszi az eladók számára, hogy személyre szabott termékajánlatokat kínáljanak az egyéni vásárlói magatartások és preferenciák alapján, hogy kiegészítő vagy továbbfejlesztett termékeket javasoljanak.

Az Amazon mesterséges intelligencia algoritmusai például kiterjedt ügyféladatokat elemeznek, beleértve a böngészési előzményeket, a megtekintett tételeket, a vásárolt tételeket és a keresési lekérdezéseket.

„Az ügyfelek, akik ezt vették, szintén vásároltak” ajánlások az Amazonon

Ezen elemzés alapján az Amazon ajánlómotorja gépi tanulási modelleket alkalmaz az egyes vásárlók érdeklődésének és preferenciáinak megfelelő termékek előrejelzésére és javaslatára.

Amikor az ügyfél felfedez egy adott terméket, az Amazon mesterséges intelligencia a „Gyakran együtt vásárolt” vagy „Az ügyfelek, akik ezt vásárolták, szintén vásárolt” ajánlásokat generál, bemutatva a kiegészítő vagy továbbfejlesztett termékeket. Ezek a javaslatok arra ösztönzik az ügyfeleket, hogy fontolják meg a kezdeti vásárláson túl további vásárlásokat választás – és ajánljon olyan tárgyakat, amelyek érdekelhetik őket.

Ahogy az ügyfelek interakcióba lépnek a platformmal, az AI folyamatosan tanul a viselkedésükből, és finomítja az ajánlásokat. A rendszer alkalmazkodik az egyéni preferenciákhoz, így egyre pontosabb és relevánsabb javaslatokat tesz lehetővé.

Példa arra, hogy az Amazon hogyan használja fel a felhasználói preferenciák adatait termékajánlások létrehozásához. (Forrás: Visszatérő)

Amazon AI-vezérelt a termékajánlások jelentősen hozzájárulnak a platform sikeréhez az utánpótlás terén. Az ügyfelek hajlamosabbak további termékek felfedezésére és potenciális vásárlására, növelve az eladásokat és a vásárlói elégedettség javítása.

Egyébként ha te online értékesítés a Lightspeed Ecwid segítségével megteheti kapcsolódó termékek megjelenítése a termék részleteit tartalmazó oldalon és a pénztárnál megjelenő „Ön is kedvelheti” résszel.

Dinamikus árképzési stratégiák és ajánlatoptimalizálás

A mesterséges intelligencia dinamikus árképzési stratégiákat tesz lehetővé a piaci trendek, a versenytársak árainak és az ügyfelek viselkedésének valós időben történő elemzésével. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy optimalizálják árazási stratégiájukat a felértékesítéshez, a személyre szabott kedvezmények felajánlásához vagy az egyes ügyfeleket vonzó ajánlatokhoz.

Uber, a lovaglás szolgáltatás, felhasználások AI-vezérelt dinamikus árképzés, az úgynevezett „túlfeszültség-árképzés”, az árképzési stratégiák optimalizálásához real-time kereslet, kínálat és egyéb tényezők.

Íme, hogyan valósította meg az Uber dinamikus árazási stratégiáját az AI segítségével.

Az Uber mesterséges intelligencia algoritmusai folyamatosan elemzik az adatokat valós idő, beleértve az olyan tényezőket, mint az utazási igény, a forgalmi viszonyok, az időjárás, a napszak és a korábbi motoros viselkedés.

Ezen elemzés alapján az Uber AI dinamikusan módosítja a viteldíjakat. Csúcsidőben vagy nagy kereslet esetén a megnövekedett árazás aktiválódik, növelve a viteldíjat, hogy több sofőr álljon rendelkezésre, gyorsabb átvételt biztosítva és kielégítve a megnövekedett keresletet.

Ezenkívül az Uber személyre szabott kedvezményeket vagy promóciókat kínálhat az egyes lovasok számára az utazási előzmények, a használat gyakorisága vagy az adott alkalmak alapján. Például célzott promóciókat kínálhatnak a gyakori felhasználóknak vagy közben alacsony igényű időszakokban, hogy ösztönözze a több túrát.

Ezek a stratégiák maximalizálják a pilóták bevételét, és arra ösztönzik a versenyzőket, hogy továbbra is használják őket.

A vásárlói élmény fokozása

Az AI CRM-ben történő kihasználásával a vállalkozások személyre szabott szolgáltatások révén javíthatják az ügyfelek élményét.

A Spotify például mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ a felhasználói preferenciák, hallgatási szokások és előzményadatok elemzésére, hogy személyre szabott lejátszási listákat, ajánlásokat és napi mixeket hozzon létre minden egyes felhasználó számára.

Példa a Spotify személyre szabott lejátszási listájára

Ez a személyre szabott megközelítés javítja az általános felhasználói élményt azáltal, hogy a zenét az egyes hallgatók egyedi preferenciáihoz igazítja, így élvezetesebbé teszi a hallgatással töltött időt és az új zene felfedezését az ő ízlésüknek megfelelően.

Keresztértékesítés Taktikai

Keresztértékesítés taktika integrálva MI-vel továbbfejlesztett A CRM-rendszerek a mesterséges intelligenciát kihasználva azonosítják és kihasználják azokat a lehetőségeket, amelyekkel a vásárlók vásárlási szokásaihoz igazodva kiegészítő termékeket vagy szolgáltatásokat kínálhatnak az ügyfeleknek.

Például a Netflix hatékonyan erre szabja marketingkampányait keresztértékesítés TV-sorozatok vagy filmek ajánlásával a felhasználóknak megtekintési előzményeik alapján.

A Netflix a felhasználó megtekintési előzményei alapján tesz ajánlásokat

Ha a felhasználó szeret sci-fi műsorokat nézni, a Netflix algoritmusa hasonló tartalmat javasol, vagy egy újonnan kiadott sorozatot reklámoz az adott műfajon belül, és további tartalmak felfedezésére és megtekintésére ösztönzi a felhasználót.

A személyre szabott marketingtevékenységek továbbfejlesztése, AI chatbotok azonnali, személyre szabott ajánlásokat nyújt az ügyfeleknek. Ez nem csak a vásárlási élményt javítja, hanem jelentősen növeli az értékesítési lehetőségeket is, mivel minden vásárlói interakció lehetőséget ad a célzott marketingre és az utánpótlásra.

Példák AI-Enhanced CRM rendszerek

Az upselling taktikák integrálása a MI-vel továbbfejlesztett A CRM-rendszerek a prediktív elemzések felhasználását jelentik az ideális továbbértékesítési lehetőségek azonosítása érdekében. AI-vezérelt A CRM-rendszerek az ügyfelekkel folytatott interakciók során releváns felértékesítési javaslatokkal jelzik az értékesítési képviselőket, növelve ezzel a sikeres továbbértékesítés esélyeit.

Einstein Analytics a Salesforce-tól

A Salesforce, a vezető CRM platform magában foglalja AI-hajtású olyan eszközök, mint az Einstein Analytics, amelyek segítik az értékesítési képviselőket abban, hogy azonosítsák és kihasználják az értékesítési lehetőségeket az ügyfelekkel folytatott interakciók során.

Salesforce's Einstein Analytics prediktív analitikát használ a CRM-en belüli hatalmas adatkészletek elemzéséhez. Kiértékeli az ügyfelek adatait, a vásárlási előzményeket, az interakciókat és egyéb releváns információkat, hogy előre jelezze a potenciális felértékesítési lehetőségeket.

Az Einstein Analytics felderítési lehetőségekre utaló mintákat észlel. Például a megnövekedett termékhasználat észlelése jelezheti a frissítések iránti érdeklődést vagy kiegészítők.

A Salesforce mesterséges intelligencia rendszere az értékesítési képviselők számára is hasznos betekintést nyújt. Felajánlott értékesítési javaslatokat és beszédpontokat kínál az azonosított lehetőségek alapján.

Az értékesítési képviselők tőkeáttétele AI-vezérelt javaslatok a beszélgetések személyre szabására, az ügyfelek igényeinek kielégítésére releváns upselling ajánlatokkal. Például javasolhatnak frissített előfizetést vagy további funkciókat a használati minták alapján.

Mellesleg, ha online ad el Ecwiddel, akkor megteheti csatlakoztassa online áruházát a Salesforce-hoz Zapieren keresztül. Így az új Ecwid-rendelésekből automatikusan új ügyfelek jönnek létre a Salesforce-ban.

Az Amazon testreszabása

Az Amazon által kínált gépi tanulási szolgáltatás, az Amazon Personalize a személyre szabott ajánlások létrehozása során gyakran felmerülő kihívások kezelésére készült, beleértve az új felhasználói adatokkal kapcsolatos problémákat, a népszerűségi torzításokat és a változó felhasználói szándékokat.

A hagyományos ajánlómotorokkal ellentétben Az Amazon testreszabása kitűnik korlátozott vagy változó felhasználói adatokkal rendelkező forgatókönyvekben. Ez különösen hasznosnak bizonyul az értékesítési lehetőségek azonosításához, még új felhasználók esetén is, vagy amikor a felhasználói preferenciák idővel változnak.

Számos jól ismert olyan cégek, mint a Domino's, a Subway és a Yamaha, felismerték az AI jelentőségét az ügyfelek igényeinek megértésében és kielégítésében.

Hogyan szabhatunk marketingkampányokat az utánértékesítéshez és Keresztértékesítés

A marketing kampányokat személyre szabhatja az upselling és keresztértékesítés stratégiai megközelítések segítségével akkor is, ha nem használja AI-hajtású eszközök.

A legjobb eredmény érdekében ügyféladatokra és célzott üzenetküldésre van szüksége. Íme a folyamat lebontása:

Végezze el az Ügyfélszegmentálást

Használja a CRM-adatokat az ügyfelek vásárlási előzményeik, preferenciáik és viselkedésük alapján történő szegmentálására. Kategorizálja őket hasonló vásárlási mintákkal vagy érdeklődési körrel rendelkező csoportokba.

Ha az Ecwid segítségével online értékesít, megtekintheti, megtalálhatja és szerkesztheti az összes szükséges ügyfél-információt a webhelyen Ügyfelek oldalon. Innentől kezdve szűrheti ügyfélbázisát különböző paraméterek segítségével, és exportálhatja a szegmenst, hogy más szolgáltatásban dolgozhasson vele (például célzott e-mailek küldéséhez egy választott e-mail szolgáltatáson keresztül).

Az Ecwid Ügyfelek oldala hozzáférést biztosít az ügyfelek rendelési előzményeihez is, megkönnyítve a szegmentálási folyamatot. Ügyfelei vásárlási szokásainak és preferenciáinak megértésével hatékonyabban szabhatja üzeneteit az egyes szegmensekhez.

Az Ügyfelek oldal az Ecwid admin

Azonosítsa a lehetőségeket

Elemezze a vásárlási előzményeket és a viselkedési adatokat, hogy pontosan meghatározza a továbbértékesítési és értékesítési lehetőségeket keresztértékesítés. Határozza meg, mely termékek vagy szolgáltatások egészítik ki a korábbi vásárlásokat, vagy igazodnak az ügyfelek érdeklődéséhez.

Például, ha online értékesít az Ecwid-en keresztül, lehetősége van konfigurálni automatizált marketing e-mailek kapcsolódó termékek vagy legkeresettebb termékek bemutatása.

Kapcsolódó termékek rendelést visszaigazoló e-mailben

Tegyen személyre szabott ajánlásokat

Hozzon létre személyre szabott ajánlásokat az ügyfélszegmensek alapján. AI algoritmusok használata kapcsolódó vagy továbbfejlesztett termékek javaslatára a marketinganyagokban, e-mail hírlevelek, vagy egy weboldalon. Például az Amazon „Gyakran együtt vásárolt” vagy „Önnek is tetszhet” szakaszai.

Törekedjen a célzott üzenetküldésre

Célzott üzenetküldés, amely kiemeli a kiegészítő termékek vagy szolgáltatások értékét. Mutassa be, hogy a kiegészítő ajánlat hogyan javítja az ügyfélélményt, vagy hogyan old meg egy adott problémát.

A valóban optimalizált üzenet érdekében fontolja meg tartalom fordítása hogy hatékonyan rezonáljanak a különböző közönségekkel és nyelvekkel.

Ösztönzők vagy csomagok felajánlása

Biztosítson ösztönzőket, például kedvezményeket, kötegelt ajánlatok, vagy hűségjutalmak, amelyek további ajánlatok felfedezésére ösztönzik az ügyfeleket. Tegye vonzóvá és világossá az értékajánlatot.

Az Ecwid by Lightspeed segítségével termékcsomagokat értékesíthet a Továbbértékesítés és Kereszt-Sell Termékcsomagok, Termékcsomagokés Bogo apps.

Többcsatornás megközelítés alkalmazása

Többcsatornás megvalósítás marketing stratégia hogy különböző érintkezési pontokon keresztül elérje az ügyfeleket. Használjon e-maileket, közösségi média tartalmat, webhelyet felugró ablakok, és személyre szabott platformjavaslatok.

Fedezze fel a személyre szabott ajánlások erejét

Az ügyfélkapcsolatok dinamikus világában a személyre szabott ajánlások és a célzott marketing a siker alappillére. A CRM-adatok kihasználásával felszabadíthatja a személyre szabott továbbértékesítési és keresztértékesítés kampányokat.

Finoman hangolva ezek a stratégiák rezonálnak az egyes ügyfelekkel, növelik az elköteleződést, növelik az eladásokat és a márkahűség ápolása.

Fogadja meg CRM-rendszeréből származó betekintést, hozzon létre egyéni kampányokat, és nézze meg, hogy ügyfelei egyedi preferenciáinak és igényeinek kielégítése milyen csodákra képes.

AI e-kereskedelem az Ön rendelkezésére
Tudj meg többet

• Hogyan változtatja meg az AI az ügyfélszolgálatot
• Hogyan javíthatja az AI az utánértékesítést és Keresztértékesítés
• felső AI-alapú Eszközök az üzleti folyamatok egyszerűsítésére
• Az AI-eszközök hatékony használata üzlettulajdonosként
• AI cégeknek: A mesterséges intelligencia gyakorlati felhasználása az e-kereskedelemben