오늘날 고객의 기대를 충족시키는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 성공하려면 기업은 이러한 기대치를 뛰어넘어야 하며,
AI를 고객 관계 관리(CRM)에 통합하면 상향 판매가 향상되고
방법을 알아보려면 계속 읽어보세요.
고객 통찰력을 위해 AI 활용
AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 귀중한 패턴과 추세를 밝힐 수 있습니다. 이를 통해 고객의 성향, 습관, 선호도를 이해할 수 있습니다.
AI가 어떻게 고객 관계 관리를 향상시킬 수 있는지 논의하기 전에 AI 알고리즘이 고객 행동과 데이터를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.
AI 알고리즘이 고객 행동을 분석하는 방법
AI는 기업이 소비자 행동을 분석하는 방식을 변화시키고 소비자가 기업과 소통하는 방식을 변화시키고 있습니다.
비즈니스 소유자가 AI를 통해 고객 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 있지만 일반적으로 프로세스 작동 방식은 다음과 같습니다.
- 데이터 수집: 전자상거래 플랫폼은 검색 기록, 구매 행동, 조회한 제품, 제품 설문조사, 페이지에 소요된 시간 및 인구통계 정보. 통합 고객의 의견 이 데이터 수집을 통해 고객 만족도와 서비스 기대에 대한 AI의 이해가 강화됩니다.
- AI 알고리즘 구현: AI 알고리즘은 이 풍부한 데이터를 처리하고 분석합니다. 협업 필터링과 같은 영업 분야의 기계 학습 또는
콘텐츠 기반 추천 시스템은 고객 행동 간의 패턴과 상관 관계를 식별하는 데 사용됩니다. - Pattern recognition: AI 알고리즘이 자주 함께 구매하는 공통 상품 조합 등의 패턴을 파악합니다.
(교차판매 패턴) 또는 고객이 구매하기 전에 자주 보는 제품(선호도를 나타냄). - 맞춤 추천:
AI 기반 추천 엔진은 이러한 통찰력을 활용합니다. 고객이 플랫폼을 방문하면 검색 기록, 과거 구매 내역 및 유사한 사용자 행동을 기반으로 개인화된 제품 추천이 실시간으로 생성됩니다. - 지속적인 학습과 개선: AI 알고리즘은 새로운 데이터 입력과 고객 상호 작용을 통해 지속적으로 학습합니다. 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 모델은 권장 사항을 발전시키고 개선하여 관련성과 정확성을 유지합니다.
IBM의 SPSS Statistics, Alteryx 및 Microsoft의 Azure Machine Learning과 같은 정교한 예측 분석 도구는 이 데이터를 처리하여 잠재적인 미래 행동이나 요구 사항을 나타내는 패턴, 상관 관계 및 추세를 식별합니다.
분석을 바탕으로 예상되는 고객 행동이나 요구 사항을 예측하기 위한 예측 모델이 개발됩니다. 이러한 모델은 통계 알고리즘을 사용하여 고객이 특정 구매를 할 가능성, 이탈 가능성 또는 선호하는 제품 카테고리와 같은 결과를 예측합니다.
AI 주입 상향 판매 및 교차 판매 전략
키 개요는 다음과 같습니다.
AI 기반 제품 추천 및 맞춤화
다양한 고객을 수집하고 분석하여
이를 통해 판매자는 개별 고객 행동 및 선호도를 기반으로 맞춤형 제품 추천을 제공하여 보완적이거나 업그레이드된 제품을 제안할 수 있습니다.
예를 들어 Amazon의 AI 알고리즘은 검색 기록, 조회한 항목, 구매한 항목, 검색어 등 광범위한 고객 데이터를 분석합니다.
Amazon에서 "이 제품을 구매한 고객도 구매했습니다" 추천
이러한 분석을 바탕으로 Amazon의 추천 엔진은 기계 학습 모델을 사용하여 각 고객의 관심과 선호도에 맞는 상품을 예측하고 제안합니다.
고객이 특정 제품을 탐색하면 Amazon의 AI는 "자주 함께 구매하는 고객" 또는 "이 제품도 구매한 고객" 추천을 생성하여 보완 제품이나 업그레이드된 제품을 보여줍니다. 이러한 제안은 고객이 초기 구매 이후 추가 구매를 고려하도록 권장합니다.
고객이 플랫폼과 상호 작용함에 따라 AI는 고객의 행동을 지속적으로 학습하고 권장 사항을 개선합니다. 시스템은 개인의 선호도에 맞춰 조정되어 점점 더 정확하고 관련성이 높은 제안을 보장합니다.
Amazon이 사용자 선호도 데이터를 활용하여 제품 추천을 생성하는 방법의 예입니다. (원천: 재결합 자)
아마존
그런데 만약 당신이 온라인 판매 Lightspeed의 Ecwid를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다. 관련 상품을 보여주세요 제품 세부 정보 페이지와 결제 시 표시되는 "좋아할 수도 있습니다" 섹션.
동적 가격 책정 전략 및 제안 최적화
AI는 시장 동향, 경쟁사 가격, 고객 행동을 실시간으로 분석하여 역동적인 가격 전략을 가능하게 합니다. 이를 통해 기업은 상향 판매, 맞춤형 할인 제공 또는 개별 고객의 공감을 불러일으키는 번들 거래를 위한 가격 책정 전략을 최적화할 수 있습니다.
우버,
Uber가 AI의 도움으로 동적 가격 책정 전략을 구현한 방법은 다음과 같습니다.
Uber의 AI 알고리즘은 지속적으로 데이터를 분석합니다.
이 분석을 바탕으로 Uber의 AI는 요금을 동적으로 조정합니다. 피크 시간이나 수요가 많은 시간에는 급증 가격이 활성화되어 더 많은 운전자를 이용할 수 있도록 인센티브를 제공하여 더 빠른 픽업을 보장하고 증가된 수요를 충족할 수 있도록 요금을 인상합니다.
또한 Uber는 탑승 이력, 이용 빈도, 특정 상황에 따라 개별 탑승자에게 맞춤형 할인이나 프로모션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 자주 사용하는 사용자에게 타겟 프로모션이 제공될 수 있습니다.
이러한 전략은 운전자의 수입을 극대화하고 라이더가 계속해서 이를 사용하도록 장려합니다.
고객 경험 향상
CRM에서 AI를 활용하면 기업은 맞춤형 서비스를 통해 고객 경험을 향상할 수 있습니다.
예를 들어 Spotify는 AI 알고리즘을 사용하여 사용자 선호도, 청취 습관 및 과거 데이터를 분석하여 각 사용자에 대한 개인화된 재생 목록, 추천 및 일일 믹스를 만듭니다.
Spotify의 맞춤형 재생목록 예시
이러한 개인화된 접근 방식은 각 청취자의 고유한 선호도에 맞게 음악을 맞춤화함으로써 전반적인 사용자 경험을 향상시켜 그들의 취향에 맞는 새로운 음악을 듣고 발견하는 데 소요되는 시간을 더욱 즐겁게 만듭니다.
교차 판매 전술
예를 들어 Netflix는 마케팅 캠페인을 효과적으로 맞춤화합니다.
Netflix는 사용자의 시청 기록을 기반으로 추천을 제공합니다.
사용자가 SF 프로그램 시청을 좋아하는 경우 Netflix의 알고리즘은 유사한 콘텐츠를 제안하거나 해당 장르 내에서 새로 출시된 시리즈를 홍보하여 사용자가 더 많은 콘텐츠를 탐색하고 시청하도록 유도합니다.
이러한 개인화된 마케팅 활동을 더욱 강화하여, AI 챗봇 고객에게 즉각적이고 맞춤화된 추천을 제공합니다. 이는 쇼핑 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 모든 고객 상호 작용을 타겟 마케팅 및 상향 판매의 기회로 만들어 판매 기회를 크게 늘립니다.
예 AI 강화 CRM 시스템
상향 판매 전략을 통합
Salesforce의 Einstein Analytics
선도적인 CRM 플랫폼인 Salesforce는
세일즈 포스 아인슈타인 분석 예측 분석을 활용하여 CRM 내의 방대한 데이터 세트를 분석합니다. 고객 데이터, 구매 내역, 상호 작용 및 기타 관련 정보를 평가하여 잠재적인 상향 판매 기회를 예측합니다.
Einstein Analytics는 상향 판매 기회를 암시하는 패턴을 찾아냅니다. 예를 들어, 제품 사용량 증가를 감지하면 업그레이드나 제품에 대한 관심을 나타낼 수 있습니다.
Salesforce의 AI 시스템은 또한 영업 담당자에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 식별된 기회를 기반으로 상향 판매 제안과 논점을 제공합니다.
영업 담당자의 활용
그런데 Ecwid를 통해 온라인으로 판매하면 온라인 상점을 Salesforce에 연결 자피어를 통해. 이렇게 하면 새로운 Ecwid 주문을 통해 Salesforce에 자동으로 새 고객이 생성됩니다.
아마존 개인화
Amazon에서 제공하는 기계 학습 서비스인 Amazon Personalize는 새로운 사용자 데이터, 인기 편향, 진화하는 사용자 의도와 관련된 문제를 포함하여 개인화된 추천을 생성할 때 일반적으로 직면하는 문제를 해결하도록 설계되었습니다.
기존 추천 엔진과 달리 아마존 개인화 사용자 데이터가 제한적이거나 진화하는 시나리오에서 탁월합니다. 이는 신규 사용자가 있거나 시간이 지남에 따라 사용자 선호도가 변하는 경우에도 상향 판매 기회를 식별하는 데 특히 유용하다는 것이 입증되었습니다.
여러
상향 판매를 위한 마케팅 캠페인을 맞춤화하는 방법 교차 판매
상향 판매를 위한 마케팅 캠페인을 맞춤화할 수 있습니다.
최상의 결과를 얻으려면 고객 데이터와 타겟 메시징이 필요합니다. 프로세스를 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.
고객 세분화 수행
CRM 데이터를 사용하여 구매 내역, 선호도, 행동을 기준으로 고객을 분류하세요. 유사한 구매 패턴이나 관심사를 가진 그룹으로 분류합니다.
Ecwid를 통해 온라인으로 판매하는 경우, Ecwid에서 필요한 모든 고객 정보를 보고, 찾고, 편집할 수 있습니다. 고객 페이지. 여기에서 다양한 매개변수를 사용하여 고객 기반을 필터링하고 세그먼트를 내보내 다른 서비스에서 작업할 수 있습니다(예: 선택한 이메일 서비스를 통해 타겟 이메일 보내기).
Ecwid의 고객 페이지에서는 고객 주문 내역에 대한 액세스도 제공하여 세분화 프로세스를 촉진합니다. 고객의 구매 습관과 선호도를 이해하면 각 세그먼트에 맞게 메시지를 보다 효과적으로 맞춤화할 수 있습니다.
Ecwid 관리자의 고객 페이지
기회 식별
구매 내역과 행동 데이터를 분석하여 상향 판매 기회를 정확히 찾아내고
예를 들어 Ecwid를 통해 온라인으로 판매하는 경우 다음을 구성할 수 있습니다. 자동화된 마케팅 이메일 관련 상품이나 베스트셀러를 소개합니다.
주문 확인 이메일의 관련 제품
맞춤형 추천 제공
고객 세그먼트를 기반으로 개인화된 추천을 생성합니다. AI 알고리즘을 활용해 마케팅 자료에 관련 상품이나 업그레이드된 상품을 제안하고, 이메일 뉴스 레터, 또는 웹사이트에서. 예를 들어 Amazon의 "자주 함께 구매하는 항목" 또는 "좋아할 수도 있는 항목" 섹션이 있습니다.
타겟 메시징을 위해 노력하세요
보완적인 제품이나 서비스의 가치를 강조하는 타겟 메시지를 작성하세요. 추가 서비스가 어떻게 고객 경험을 향상시키거나 특정 문제를 해결하는지 보여주세요.
진정으로 최적화된 메시지를 얻으려면 다음을 고려하세요. 콘텐츠 번역 다양한 청중과 언어에 효과적으로 공감할 수 있습니다.
인센티브 또는 번들 제공
할인 등 인센티브 제공 묶음 상품, 또는 고객이 추가 서비스를 탐색하도록 장려하는 충성도 보상. 가치 제안을 매력적이고 명확하게 만드세요.
Ecwid by Lightspeed를 사용하면 다음의 도움을 받아 제품 번들을 판매할 수 있습니다. 상향 판매 및
다중채널 접근방식 적용
다중 채널 구현 마케팅 전략 다양한 접점을 통해 고객에게 다가갑니다. 이메일, 소셜 미디어 콘텐츠, 웹사이트 사용
개인화된 추천의 힘을 밝혀보세요
고객 관계의 역동적인 환경에서 개인화된 추천과 타겟 마케팅은 성공의 기둥입니다. CRM 데이터를 활용하면 맞춤형 상향 판매 가능성을 열고
세밀하게 조정되면 이러한 전략은 개별 고객의 공감을 불러일으키고 참여를 유도하며 매출을 늘리고 브랜드 충성도 육성.
CRM 시스템에서 통찰력을 얻고, 맞춤형 캠페인을 만들고, 고객의 고유한 선호도와 요구 사항을 충족하는 것이 어떻게 놀라운 결과를 가져올 수 있는지 확인하세요.
