Al giorno d’oggi, soddisfare le aspettative dei clienti non è più sufficiente. Per prosperare, le aziende devono superare queste aspettative e sfruttare la leva finanziaria
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella gestione delle relazioni con i clienti (CRM) migliora l'upselling e
Continua a leggere per scoprire come
Sfruttare l'intelligenza artificiale per ottenere informazioni sui clienti
L’intelligenza artificiale può rivelare modelli e tendenze preziosi analizzando enormi quantità di dati. Ti consente di comprendere le tendenze, le abitudini e le preferenze dei clienti.
Prima di discutere di come l'intelligenza artificiale può migliorare la gestione delle relazioni con i clienti, approfondiamo il modo in cui gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano il comportamento e i dati dei clienti.
Come gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano il comportamento dei clienti
L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le aziende analizzano il comportamento dei consumatori e sta cambiando il modo in cui i consumatori interagiscono con le aziende.
Esistono vari strumenti che gli imprenditori possono utilizzare per elaborare i dati dei clienti con l'intelligenza artificiale, ma in generale ecco come funziona il processo:
- Raccolta dei dati: La piattaforma di e-commerce raccoglie dati estesi sulle interazioni dei clienti, tra cui cronologia di navigazione, comportamento di acquisto, prodotti visualizzati, indagini sui prodotti, tempo trascorso sulle pagine e informazioni demografiche. Incorporando feedback del cliente in questa raccolta di dati arricchisce la comprensione dell'AI della soddisfazione del cliente e delle aspettative del servizio.
- Implementazione di algoritmi AI: Gli algoritmi AI elaborano e analizzano questa ricchezza di dati. L'apprendimento automatico nelle vendite, come il filtraggio collaborativo o
basato sui contenuti sistemi di raccomandazione, utilizzati per identificare modelli e correlazioni tra i comportamenti dei clienti. - Riconoscimento schema: Gli algoritmi AI identificano modelli, come combinazioni comuni di prodotti acquistati frequentemente insieme
(vendita incrociata modelli) o prodotti spesso visualizzati dai clienti prima dell'acquisto (indicativi delle preferenze). - Raccomandazioni personalizzate:
Guidato dall'IA I motori di raccomandazione sfruttano queste informazioni. Quando un cliente visita la piattaforma, vengono generate raccomandazioni di prodotti personalizzate in tempo reale in base alla cronologia di navigazione, agli acquisti passati e a comportamenti simili degli utenti. - Apprendimento e miglioramento continui: Gli algoritmi di intelligenza artificiale apprendono continuamente dai nuovi input di dati e dalle interazioni con i clienti. Man mano che vengono raccolti più dati, i modelli si evolvono e perfezionano le loro raccomandazioni, garantendo che rimangano pertinenti e accurati.
Sofisticati strumenti di analisi predittiva come SPSS Statistics di IBM, Alteryx e Azure Machine Learning di Microsoft elaborano questi dati, identificando modelli, correlazioni e tendenze che indicano potenziali comportamenti o esigenze future.
Sulla base dell'analisi, vengono sviluppati modelli predittivi per prevedere i probabili comportamenti o bisogni dei clienti. Questi modelli utilizzano algoritmi statistici per prevedere i risultati, come la probabilità che un cliente effettui un determinato acquisto, la probabilità di abbandono o le categorie di prodotti preferite.
Infuso di intelligenza artificiale Upselling e Cross-selling Strategie
Ecco una panoramica delle chiavi
Alimentato dall'intelligenza artificiale Raccomandazioni e personalizzazione dei prodotti
Raccogliendo e analizzando un'ampia gamma di dati dei clienti
Ciò consente ai venditori di offrire consigli di prodotto personalizzati in base ai comportamenti e alle preferenze dei singoli clienti per suggerire prodotti complementari o aggiornati.
Ad esempio, gli algoritmi AI di Amazon analizzano numerosi dati sui clienti, tra cui cronologia di navigazione, articoli visualizzati, articoli acquistati e query di ricerca.
Raccomandazioni "I clienti che hanno acquistato questo hanno acquistato anche" su Amazon
Sulla base di questa analisi, il motore di raccomandazione di Amazon utilizza modelli di apprendimento automatico per prevedere e suggerire prodotti in linea con gli interessi e le preferenze di ciascun cliente.
Quando un cliente esplora un prodotto specifico, l'intelligenza artificiale di Amazon genera raccomandazioni "Acquistati spesso insieme" o "I clienti che hanno acquistato questo hanno acquistato anche", mostrando prodotti complementari o aggiornati. Questi suggerimenti incoraggiano i clienti a considerare acquisti aggiuntivi oltre a quelli iniziali.
Man mano che i clienti interagiscono con la piattaforma, l’intelligenza artificiale impara continuamente dai loro comportamenti e affina le sue raccomandazioni. Il sistema si adatta alle preferenze individuali, garantendo suggerimenti sempre più accurati e pertinenti.
Un esempio di come Amazon sfrutta i dati sulle preferenze degli utenti per creare consigli sui prodotti. (Fonte: Rejoiner)
Amazon
A proposito, se tu vendere online con Ecwid di Lightspeed, puoi mostrare i prodotti correlati con la sezione "Potrebbe piacerti anche" che appare nella pagina dei dettagli del prodotto e al momento del pagamento.
Strategie di pricing dinamiche e ottimizzazione dell'offerta
L’intelligenza artificiale consente strategie di prezzo dinamiche analizzando le tendenze del mercato, i prezzi della concorrenza e il comportamento dei clienti in tempo reale. Ciò consente alle aziende di ottimizzare le strategie di prezzo per l'upselling, offrendo sconti personalizzati o offerte in bundle che risuonano con i singoli clienti.
Uber, il
Ecco come Uber ha implementato la sua strategia di prezzi dinamici con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale di Uber analizzano continuamente i dati in
Sulla base di questa analisi, l'intelligenza artificiale di Uber adegua le tariffe in modo dinamico. Durante le ore di punta o con una domanda elevata, viene attivato un aumento dei prezzi, che aumenta la tariffa per incentivare la disponibilità di più conducenti, garantendo ritiri più rapidi e soddisfacendo l'aumento della domanda.
Inoltre, Uber può offrire sconti o promozioni personalizzati a singoli passeggeri in base alla cronologia delle loro corse, alla frequenza di utilizzo o a occasioni specifiche. Ad esempio, promozioni mirate possono essere offerte a utenti frequenti o durante
Queste strategie massimizzano i guadagni per i conducenti e incoraggiano i ciclisti a continuare a utilizzarle.
Migliorare l'esperienza del cliente
Sfruttando l'intelligenza artificiale nel CRM, le aziende possono migliorare l'esperienza dei clienti attraverso servizi personalizzati.
Ad esempio, Spotify utilizza algoritmi AI per analizzare le preferenze degli utenti, le abitudini di ascolto e i dati storici per creare playlist personalizzate, consigli e mix giornalieri per ciascun utente.
Un esempio di playlist personalizzata da Spotify
Questo approccio personalizzato migliora l'esperienza complessiva dell'utente adattando la musica alle preferenze uniche di ciascun ascoltatore, rendendo più piacevole il tempo trascorso ad ascoltare e scoprire nuova musica secondo i propri gusti.
Cross-selling Tattica
Ad esempio, Netflix adatta efficacemente le sue campagne di marketing per
Netflix fornisce consigli basati sulla cronologia di visualizzazione di un utente
Se a un utente piace guardare programmi di fantascienza, l'algoritmo di Netflix suggerisce contenuti simili o promuove una serie appena uscita all'interno di quel genere, incoraggiando l'utente a esplorare e guardare più contenuti.
Migliorando ulteriormente questi sforzi di marketing personalizzato, Chatbot IA fornire consigli immediati e personalizzati ai clienti. Ciò non solo migliora l'esperienza di acquisto, ma aumenta anche significativamente le opportunità di vendita rendendo ogni interazione con il cliente un'opportunità di marketing mirato e upselling.
Esempi di Migliorato dall'intelligenza artificiale Sistemi CRM
Integrare tattiche di upselling in
Einstein Analytics di Salesforce
Salesforce, una piattaforma CRM leader, incorpora
Salesforce's Analisi di Einstein sfrutta l'analisi predittiva per analizzare vasti set di dati all'interno del CRM. Valuta i dati dei clienti, la cronologia degli acquisti, le interazioni e altre informazioni rilevanti per prevedere potenziali opportunità di upselling.
Einstein Analytics individua modelli che suggeriscono opportunità di upselling. Ad esempio, rilevare un maggiore utilizzo del prodotto può segnalare interesse per gli aggiornamenti o
Il sistema di intelligenza artificiale di Salesforce fornisce inoltre ai rappresentanti di vendita informazioni utili. Offre suggerimenti di upselling e spunti di discussione basati sulle opportunità identificate.
I rappresentanti di vendita sfruttano la leva finanziaria
A proposito, se vendi online con Ecwid, puoi farlo collega il tuo negozio online a Salesforce tramite Zapier. In questo modo, i nuovi clienti verranno creati automaticamente in Salesforce dai nuovi ordini Ecwid.
Amazon Personalizza
Amazon Personalize, un servizio di machine learning offerto da Amazon, è progettato per affrontare le sfide comunemente incontrate nella creazione di consigli personalizzati, inclusi problemi con i nuovi dati utente, pregiudizi di popolarità e evoluzione delle intenzioni degli utenti.
A differenza dei tradizionali motori di raccomandazione, Amazon Personalizza eccelle in scenari con dati utente limitati o in evoluzione. Ciò si rivela particolarmente utile per identificare opportunità di upselling, anche con nuovi utenti o quando le preferenze degli utenti cambiano nel tempo.
Alcuni
Come personalizzare le campagne di marketing per l'upselling e Cross-selling
Puoi personalizzare le campagne di marketing per l'upselling e
Per ottenere i migliori risultati, sono necessari dati sui clienti e messaggi mirati. Ecco una ripartizione del processo:
Eseguire la segmentazione della clientela
Utilizza i dati CRM per segmentare i clienti in base alla cronologia degli acquisti, alle preferenze e al comportamento. Classificarli in gruppi con modelli di acquisto o interessi simili.
Se vendi online con Ecwid, puoi visualizzare, trovare e modificare tutte le informazioni sui clienti di cui hai bisogno sul Clienti pagina. Da lì, puoi filtrare la tua base clienti utilizzando vari parametri ed esportare il segmento per utilizzarlo in un servizio diverso (ad esempio, per inviare e-mail mirate tramite un servizio e-mail di tua scelta).
La pagina Clienti in Ecwid offre anche accesso alla cronologia degli ordini dei clienti, facilitando il processo di segmentazione. Comprendendo le abitudini e le preferenze di acquisto dei tuoi clienti, puoi adattare i tuoi messaggi a ciascun segmento in modo più efficace.
La pagina Clienti nell'amministratore di Ecwid
Identificare le opportunità
Analizza le cronologie degli acquisti e i dati comportamentali per individuare opportunità di upselling e
Ad esempio, quando vendi online tramite Ecwid, hai la possibilità di configurare email di marketing automatizzate mostrare prodotti correlati o i più venduti.
Prodotti correlati in un'e-mail di conferma dell'ordine
Fornisci consigli personalizzati
Crea consigli personalizzati in base ai segmenti di clientela. Utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per suggerire prodotti correlati o aggiornati nei materiali di marketing, Newsletter email, o su un sito web. Ad esempio, le sezioni "Spesso acquistati insieme" o "Potrebbero piacerti anche" di Amazon.
Puntare alla messaggistica mirata
Crea messaggi mirati che mettono in risalto il valore di prodotti o servizi complementari. Mostra come l'offerta aggiuntiva migliora l'esperienza del cliente o risolve un problema specifico.
Per un messaggio veramente ottimizzato, considera tradurre i contenuti per risuonare efficacemente con pubblici e linguaggi diversi.
Offri incentivi o pacchetti
Fornire incentivi come sconti, offerte in bundle, o premi fedeltà per incoraggiare i clienti a esplorare offerte aggiuntive. Rendi la proposta di valore attraente e chiara.
Con Ecwid di Lightspeed, puoi vendere pacchetti di prodotti con l'aiuto di Vendita aggiuntiva e
Applicare l'approccio multicanale
Implementare un multicanale strategia di marketing per raggiungere i clienti attraverso vari punti di contatto. Utilizza e-mail, contenuti sui social media, siti Web
Svela il potere dei consigli personalizzati
Nel panorama dinamico delle relazioni con i clienti, le raccomandazioni personalizzate e il marketing mirato sono pilastri del successo. Sfruttando i dati CRM, puoi sbloccare il potenziale per un upselling personalizzato e
Se ben calibrate, queste strategie trovano riscontro nei singoli clienti, stimolando il coinvolgimento, aumentando le vendite e coltivare la fedeltà al marchio.
Utilizza le informazioni approfondite del tuo sistema CRM, crea campagne personalizzate e scopri come soddisfare le preferenze e le esigenze uniche dei tuoi clienti può fare miracoli.
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