今日では、顧客の期待に応えるだけではもはや十分ではありません。企業が成長するためには、これらの期待を上回る必要があり、
AIを顧客関係管理（CRM）に統合することでアップセルと
読み進めてその方法を見つけてください
AI を活用して顧客インサイトを得る
AI は、膨大な量のデータを分析することで、貴重なパターンや傾向を明らかにできます。これにより、顧客の傾向、習慣、好みを理解することができます。
AI が顧客関係管理をどのように強化できるかを説明する前に、AI アルゴリズムが顧客の行動とデータをどのように分析するかについて詳しく見てみましょう。
AI アルゴリズムが顧客の行動を分析する方法
AI は企業が消費者の行動を分析する方法を変革し、消費者と企業の関わり方を変えています。
ビジネスオーナーが顧客データを AI で処理するために使用できるツールはさまざまですが、一般的に、プロセスは次のように機能します。
- データ収集: e コマース プラットフォームは、閲覧履歴、購入行動、閲覧した製品、 製品調査、ページに費やした時間、人口統計情報。組み込む お客様の声 このデータ収集にデータを組み込むことで、顧客満足度とサービスへの期待に対する AI の理解が深まります。
- AIアルゴリズムの実装: AIアルゴリズムは、この豊富なデータを処理して分析します。販売における機械学習、例えば協調フィルタリングや
コンテンツベース 推奨システムは、顧客行動のパターンと相関関係を識別するために使用されます。 - パターン認識: AIアルゴリズムは、よく一緒に購入される一般的な商品の組み合わせなどのパターンを識別します。
（クロスセル 顧客が購入前によく見る商品（パターンなど）や製品（好みを示すもの）を分析できます。 - パーソナライズされた推奨事項:
AI駆動 推奨エンジンはこれらの洞察を活用します。顧客がプラットフォームにアクセスすると、閲覧履歴、過去の購入、および同様のユーザー行動に基づいて、パーソナライズされた製品の推奨がリアルタイムで生成されます。 - 継続的な学習と改善: AI アルゴリズムは、新しいデータ入力と顧客とのやり取りから継続的に学習します。より多くのデータが収集されるにつれて、モデルは進化して推奨事項を改良し、関連性と正確性を維持します。
IBM の SPSS Statistics、Alteryx、Microsoft の Azure Machine Learning などの高度な予測分析ツールがこのデータを処理し、将来の潜在的な行動やニーズを示すパターン、相関関係、傾向を特定します。
分析に基づいて、予想される顧客の行動やニーズを予測するための予測モデルが開発されます。これらのモデルは、統計アルゴリズムを使用して、顧客が特定の購入を行う可能性、解約確率、または好みの製品カテゴリなどの結果を予測します。
AI搭載 アップセルと クロスセリング 戦略
主な概要は次のとおりです
AIを利用 製品の推奨とカスタマイズ
幅広い顧客データを収集・分析することで
これにより、販売者は個々の顧客の行動や好みに基づいてカスタマイズされた製品を推奨し、補完的またはアップグレードされた製品を提案できるようになります。
たとえば、Amazon の AI アルゴリズムは、閲覧履歴、閲覧した商品、購入した商品、検索クエリなどの広範な顧客データを分析します。
Amazon の「これを買った人はこんな商品も買っています」のおすすめ
この分析に基づいて、Amazon のレコメンデーション エンジンは機械学習モデルを採用し、各顧客の興味や好みに合った商品を予測して提案します。
顧客が特定の商品を閲覧すると、AmazonのAIが「よく一緒に購入される商品」や「この商品を購入したお客様は、こちらも購入しています」というおすすめ商品を生成し、補完的またはアップグレードされた商品を紹介します。これらの提案は、顧客が最初の購入に加えて追加の購入を検討するよう促します。
顧客がプラットフォームと対話すると、AI は顧客の行動から継続的に学習し、推奨事項を改良します。このシステムは個人の好みに適応し、ますます正確で適切な提案を保証します。
Amazon がユーザーの好みのデータを活用して製品の推奨事項を作成する方法の例。 （ソース： 再結合者)
Amazonの
ちなみに、もしあなたが オンラインで販売する Ecwid by Lightspeedなら 関連商品を表示する 商品の詳細ページとチェックアウト時に表示される「おすすめ商品」セクション。
動的な価格設定戦略とオファーの最適化
AI は、市場トレンド、競合他社の価格設定、顧客の行動をリアルタイムで分析することで、動的な価格設定戦略を可能にします。これにより、企業はアップセルの価格設定戦略を最適化したり、個別の割引を提供したり、個々の顧客の関心を引くバンドル取引を行うことができます。
ウーバーは
Uber が AI の助けを借りてダイナミック価格戦略をどのように実装したかを紹介します。
UberのAIアルゴリズムは、
この分析に基づいて、Uber の AI が運賃を動的に調整します。ピーク時または需要が高いときは、サージ価格設定が有効になり、より多くのドライバーを利用できるようにするために運賃を値上げし、より迅速なピックアップを保証し、増加する需要に対応します。
さらに、Uberは乗車履歴、利用頻度、または特定の機会に基づいて、個々の乗客にパーソナライズされた割引やプロモーションを提供する場合があります。たとえば、頻繁に利用するユーザーや、
これらの戦略はドライバーの収益を最大化し、ライダーの継続使用を奨励します。
顧客体験の向上
CRM で AI を活用することで、企業はパーソナライズされたサービスを通じて顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
たとえば、Spotify は AI アルゴリズムを使用してユーザーの好み、視聴習慣、履歴データを分析し、ユーザーごとにパーソナライズされたプレイリスト、おすすめ、毎日のミックスを作成します。
Spotify によるパーソナライズされたプレイリストの例
このパーソナライズされたアプローチにより、各リスナーの独自の好みに合わせて音楽を調整することで全体的なユーザー エクスペリエンスが向上し、好みに合った新しい音楽を聴いたり発見したりする時間がより楽しくなります。
クロスセリング 戦術
例えば、Netflixはマーケティングキャンペーンを効果的にカスタマイズして、
Netflix はユーザーの視聴履歴に基づいて推奨を行います
ユーザーが SF 番組を見るのを好む場合、Netflix のアルゴリズムは同様のコンテンツを提案したり、そのジャンル内で新しくリリースされたシリーズを宣伝したりして、ユーザーがより多くのコンテンツを探索して視聴することを奨励します。
こうしたパーソナライズされたマーケティング活動をさらに強化し、 AIチャットボット 顧客に即時にパーソナライズされた推奨事項を提供します。これにより、ショッピング体験が向上するだけでなく、あらゆる顧客とのやり取りがターゲットを絞ったマーケティングやアップセルの機会となるため、販売機会も大幅に増加します。
の例 AI強化 CRMシステム
アップセル戦略を統合する
Salesforce による Einstein 分析
大手CRMプラットフォームであるSalesforceは、
Salesforceの アインシュタイン分析 予測分析を活用して、CRM 内の膨大なデータセットを分析します。顧客データ、購入履歴、やり取り、その他の関連情報を評価して、潜在的なアップセルの機会を予測します。
Einstein Analyticsはアップセルの機会を示唆するパターンを見つけます。例えば、製品の使用率の増加を検出すると、アップグレードや
Salesforce の AI システムは、営業担当者に実用的な洞察も提供します。特定された機会に基づいて、アップセルの提案や話題を提供します。
営業担当者は
ちなみに、Ecwid でオンライン販売すると、 オンラインストアをSalesforceに接続する ザピア経由。このようにして、新しい Ecwid 注文から Salesforce に新しい顧客が自動的に作成されます。
Amazonパーソナライズ
Amazon が提供する機械学習サービスである Amazon Personalize は、新しいユーザーデータ、人気の偏り、進化するユーザーの意図の問題など、パーソナライズされたレコメンデーションを作成する際によく遭遇する課題に対処するように設計されています。
従来のレコメンデーション エンジンとは異なり、 Amazonパーソナライズ ユーザー データが限られている、または進化するシナリオに優れています。これは、新規ユーザーの場合や時間の経過とともにユーザーの好みが変化した場合でも、アップセルの機会を特定するのに特に有益であることがわかります。
いくつかの
アップセルとマーケティングキャンペーンをカスタマイズする方法 クロスセリング
アップセルや
最良の結果を得るには、顧客データと的を絞ったメッセージングが必要です。プロセスの内訳は次のとおりです。
顧客のセグメンテーションを実行する
CRM データを使用して、購入履歴、好み、行動に基づいて顧客をセグメント化します。購入パターンや興味が似ているグループに分類します。
Ecwid を使用してオンライン販売する場合、必要な顧客情報をすべて表示、検索、編集できます。 お客さま ページ。そこから、さまざまなパラメータを使用して顧客ベースをフィルタリングし、セグメントをエクスポートして別のサービスで使用できます (たとえば、選択した電子メール サービス経由でターゲットを絞った電子メールを送信するため)。
Ecwid の [顧客] ページでは、顧客の注文履歴へのアクセスも提供され、セグメント化プロセスが容易になります。顧客の購買習慣や好みを理解することで、各セグメントに合わせてメッセージをより効果的に調整できます。
Ecwid 管理者の顧客ページ
機会を特定する
購入履歴と行動データを分析してアップセルの機会を特定し、
たとえば、Ecwid を通じてオンラインで販売する場合、次の設定を行うオプションがあります。 自動化されたマーケティングメール 関連商品や売れ筋商品を紹介します。
注文確認メール内の関連商品
パーソナライズされた推奨事項を作成する
顧客セグメントに基づいてパーソナライズされた推奨事項を作成します。 AI アルゴリズムを使用して、マーケティング資料で関連製品またはアップグレードされた製品を提案します。 メールニュースレター、またはウェブサイト上にあります。たとえば、Amazon の「よく一緒に購入されている商品」や「おすすめ商品」のセクションなどです。
ターゲットを絞ったメッセージングに努める
補完的な製品やサービスの価値を強調するターゲットを絞ったメッセージを作成します。追加のサービスが顧客エクスペリエンスを向上させたり、特定の問題を解決したりする方法を紹介します。
真に最適化されたメッセージについては、次の点を考慮してください。 コンテンツの翻訳 多様な視聴者や言語の共感を効果的に得ることができます。
インセンティブまたはバンドルを提供する
割引などのインセンティブを提供する バンドル取引、またはロイヤルティ報酬を提供して、顧客が追加のサービスを検討するように促します。価値提案を魅力的かつ明確にします。
Ecwid by Lightspeed を使用すると、 アップセル＆
マルチチャネルアプローチを適用する
マルチチャネルを実装する マーケティング戦略 さまざまなタッチポイントを通じて顧客にアプローチします。メール、ソーシャルメディアコンテンツ、ウェブサイトなどを活用します。
パーソナライズされたレコメンデーションの力を明らかにする
顧客関係のダイナミックな環境において、パーソナライズされた推奨事項とターゲットを絞ったマーケティングは成功の柱となります。CRMデータを活用することで、カスタマイズされたアップセルや
これらの戦略を細かく調整することで、個々の顧客の共感を呼び、エンゲージメントを促進し、売上を増加させ、 ブランドロイヤルティの育成.
CRM システムからの洞察を活用し、カスタム キャンペーンを作成し、顧客の独自の好みやニーズを満たすことがどのように驚くべき効果をもたらすかを確認してください。
