Mūsdienās vairs nepietiek tikai ar klientu vēlmju apmierināšanu. Lai uzplauktu, uzņēmumiem ir jāpārsniedz šīs cerības un jāizmanto sviras
AI integrēšana klientu attiecību pārvaldībā (CRM) uzlabo papildu pārdošanu un
Turpiniet lasīt, lai uzzinātu, kā
AI izmantošana klientu ieskatiem
AI var atklāt nenovērtējamus modeļus un tendences, analizējot milzīgus datu apjomus. Tas ļauj izprast klientu tendences, paradumus un vēlmes.
Pirms apspriest to, kā AI var uzlabot klientu attiecību pārvaldību, iedziļināsimies tajā, kā AI algoritmi analizē klientu uzvedību un datus.
Kā AI algoritmi analizē klientu uzvedību
AI pārveido to, kā uzņēmumi analizē patērētāju uzvedību, un maina to, kā patērētāji sadarbojas ar uzņēmumiem.
Ir dažādi rīki, ko uzņēmumu īpašnieki var izmantot klientu datu apstrādei ar AI, taču kopumā process darbojas šādi:
- Datu vākšana: e-komercijas platforma apkopo plašus datus par klientu mijiedarbību, tostarp pārlūkošanas vēsturi, pirkumu uzvedību, skatītajiem produktiem, produktu aptaujas, lapās pavadītais laiks un demogrāfiskā informācija. Iekļaujot klientu atsauksmes Šajā datu apkopojumā AI bagātina izpratni par klientu apmierinātību un pakalpojumu cerībām.
- AI algoritmu ieviešana: AI algoritmi apstrādā un analizē šo datu bagātību. Mašīnmācība pārdošanas jomā, piemēram, sadarbības filtrēšana vai
uz saturu ieteikumu sistēmas tiek izmantotas, lai noteiktu modeļus un korelācijas starp klientu uzvedību. - Rakstu atpazīšana: AI algoritmi identificē modeļus, piemēram, izplatītas produktu kombinācijas, kas bieži tiek iegādātas kopā
(savstarpēja pārdošana modeļiem) vai produktiem, kurus klienti bieži apskata pirms iegādes (norāda uz vēlmēm). - Personalizēti ieteikumi:
AI vadīts ieteikumu dzinēji izmanto šos ieskatus. Kad klients apmeklē platformu, personalizēti produktu ieteikumi tiek ģenerēti reāllaikā, pamatojoties uz pārlūkošanas vēsturi, iepriekšējiem pirkumiem un līdzīgu lietotāju uzvedību. - Pastāvīga mācīšanās un pilnveidošanās: AI algoritmi nepārtraukti mācās no jauniem datu ievades datiem un klientu mijiedarbības. Tā kā tiek apkopots vairāk datu, modeļi attīstās un pilnveido savus ieteikumus, nodrošinot to atbilstību un precizitāti.
Sarežģītie prognozēšanas analītikas rīki, piemēram, IBM SPSS Statistics, Alteryx un Microsoft Azure Machine Learning, apstrādā šos datus, identificējot modeļus, korelācijas un tendences, kas norāda uz iespējamo turpmāko uzvedību vai vajadzībām.
Pamatojoties uz analīzi, tiek izstrādāti prognozēšanas modeļi, lai prognozētu iespējamo klientu uzvedību vai vajadzības. Šajos modeļos tiek izmantoti statistikas algoritmi, lai prognozētu rezultātus, piemēram, iespējamību, ka klients veiks noteiktu pirkumu, atteikšanās iespējamību vai vēlamo produktu kategorijas.
AI-Infused Papildpārdošana un Savstarpēja pārdošana Stratēģijas
Šeit ir atslēgas pārskats
Ar AI darbināms Produktu ieteikumi un pielāgošana
Apkopojot un analizējot plašu klientu loku
Tas ļauj pārdevējiem piedāvāt pielāgotus produktu ieteikumus, pamatojoties uz individuālu klientu uzvedību un vēlmēm, lai ieteiktu papildu vai uzlabotus produktus.
Piemēram, Amazon AI algoritmi analizē plašus klientu datus, tostarp pārlūkošanas vēsturi, skatītās preces, iegādātās preces un meklēšanas vaicājumus.
Ieteikumi “Klienti, kuri to iegādājās, arī pirka” vietnē Amazon
Pamatojoties uz šo analīzi, Amazon ieteikumu programma izmanto mašīnmācīšanās modeļus, lai prognozētu un ieteiktu produktus, kas atbilst katra klienta interesēm un vēlmēm.
Kad klients pēta kādu konkrētu produktu, Amazon AI ģenerē ieteikumus “Bieži pirkts kopā” vai “Klienti, kuri iegādājās šo, arī iegādājās”, demonstrējot papildinošus vai modernizētus produktus. Šie ieteikumi mudina klientus apsvērt papildu pirkumus papildus sākotnējiem pirkumiem
Klientiem mijiedarbojoties ar platformu, AI nepārtraukti mācās no viņu uzvedības un pilnveido savus ieteikumus. Sistēma pielāgojas individuālajām vēlmēm, nodrošinot arvien precīzākus un atbilstošākus ieteikumus.
Piemērs tam, kā Amazon izmanto lietotāja preferenču datus, lai izveidotu produktu ieteikumus. (Avots: Pievienošanās)
Amazones
Starp citu, ja jūs pārdod tiešsaistē Izmantojot Lightspeed Ecwid, varat parādīt saistītos produktus ar sadaļu “Jums var patikt”, kas tiek parādīta produkta informācijas lapā un izrakstīšanās laikā.
Dinamiskās cenu noteikšanas stratēģijas un piedāvājuma optimizācija
AI nodrošina dinamiskas cenu noteikšanas stratēģijas, analizējot tirgus tendences, konkurentu cenas un klientu uzvedību reāllaikā. Tas ļauj uzņēmumiem optimizēt cenu noteikšanas stratēģijas, lai palielinātu pārdošanu, piedāvātu personalizētas atlaides vai kompleksos darījumus, kas rezonē ar atsevišķiem klientiem.
Uber,
Lūk, kā Uber ieviesa savu dinamisko cenu stratēģiju, izmantojot AI.
Uber AI algoritmi nepārtraukti analizē datus
Pamatojoties uz šo analīzi, Uber AI dinamiski pielāgo cenas. Sastrēgumu laikā vai liela pieprasījuma laikā tiek aktivizēta paaugstināta cena, palielinot braukšanas maksu, lai mudinātu vairāk autovadītāju būt pieejamiem, nodrošinot ātrāku saņemšanu un apmierinot pieaugošo pieprasījumu.
Turklāt Uber var piedāvāt personalizētas atlaides vai akcijas atsevišķiem braucējiem, pamatojoties uz viņu braukšanas vēsturi, lietošanas biežumu vai konkrētiem gadījumiem. Piemēram, biežiem lietotājiem vai laikā var tikt piedāvātas mērķtiecīgas akcijas
Šīs stratēģijas palielina autovadītāju ienākumus un mudina braucējus turpināt tās izmantot.
Klientu pieredzes uzlabošana
Izmantojot AI CRM, uzņēmumi var uzlabot klientu pieredzi, izmantojot personalizētus pakalpojumus.
Piemēram, Spotify izmanto AI algoritmus, lai analizētu lietotāju preferences, klausīšanās paradumus un vēsturiskos datus, lai katram lietotājam izveidotu personalizētus atskaņošanas sarakstus, ieteikumus un ikdienas maisījumus.
Spotify personalizēta atskaņošanas saraksta piemērs
Šī personalizētā pieeja uzlabo vispārējo lietotāja pieredzi, pielāgojot mūziku katra klausītāja unikālajām vēlmēm, padarot klausīšanās laiku un jaunas mūzikas atklāšanu viņu gaumei patīkamāku.
Savstarpēja pārdošana Taktika
Piemēram, Netflix efektīvi pielāgo savas mārketinga kampaņas
Netflix sniedz ieteikumus, pamatojoties uz lietotāja skatīšanās vēsturi
Ja lietotājam patīk skatīties zinātniskās fantastikas pārraides, Netflix algoritms iesaka līdzīgu saturu vai reklamē tikko iznāktu sēriju šajā žanrā, mudinot lietotāju izpētīt un skatīties vairāk satura.
Turpinot uzlabot šos personalizētos mārketinga pasākumus, AI tērzēšanas roboti sniegt klientiem tūlītējus, personalizētus ieteikumus. Tas ne tikai uzlabo iepirkšanās pieredzi, bet arī ievērojami palielina pārdošanas iespējas, padarot katru klientu mijiedarbību par iespēju mērķtiecīgam mārketingam un papildu pārdošanai.
Piemēri AI uzlabots CRM sistēmas
Papildpārdošanas taktikas integrēšana
Einšteina analīze, ko piedāvā Salesforce
Salesforce, vadošā CRM platforma, ietver
Salesforce's Einšteina analīze izmanto prognozējošo analīzi, lai analizētu plašas datu kopas CRM. Tas novērtē klientu datus, pirkumu vēsturi, mijiedarbību un citu būtisku informāciju, lai prognozētu iespējamās papildu pārdošanas iespējas.
Einšteins Analytics atklāj modeļus, kas norāda uz papildu pārdošanas iespējām. Piemēram, ja tiek konstatēts palielināts produktu lietojums, tas var liecināt par interesi par jauninājumiem vai
Salesforce AI sistēma arī nodrošina pārdošanas pārstāvjiem praktiskus ieskatus. Tas piedāvā papildu pārdošanas ieteikumus un sarunu punktus, pamatojoties uz identificētajām iespējām.
Pārdošanas pārstāvju sviras efekts
Starp citu, ja pārdodat tiešsaistē ar Ecwid, varat savienojiet savu tiešsaistes veikalu ar Salesforce caur Zapier. Tādā veidā jauni klienti pakalpojumā Salesforce tiks izveidoti automātiski no jauniem Ecwid pasūtījumiem.
Amazon personalizēt
Amazon Personalize, Amazon piedāvātais mašīnmācīšanās pakalpojums, ir izstrādāts, lai risinātu problēmas, kas parasti rodas, veidojot personalizētus ieteikumus, tostarp problēmas ar jauniem lietotāja datiem, popularitātes novirzēm un mainīgiem lietotāju nodomiem.
Atšķirībā no tradicionālajiem ieteikumu dzinējiem, Amazon personalizēt izceļas gadījumos ar ierobežotiem vai mainīgiem lietotāju datiem. Tas izrādās īpaši noderīgi, lai identificētu papildu pārdošanas iespējas pat tad, ja ir jauni lietotāji vai ja laika gaitā mainās lietotāju preferences.
Vairāki
Kā pielāgot mārketinga kampaņas tālākpārdošanai un Savstarpēja pārdošana
Varat pielāgot mārketinga kampaņas papildpārdošanai un
Lai sasniegtu vislabākos rezultātus, ir nepieciešami klientu dati un mērķtiecīga ziņojumapmaiņa. Šeit ir procesa sadalījums:
Veiciet klientu segmentēšanu
Izmantojiet CRM datus, lai segmentētu klientus, pamatojoties uz viņu pirkumu vēsturi, preferencēm un uzvedību. Sadaliet tos grupās ar līdzīgiem pirkšanas modeļiem vai interesēm.
Ja pārdodat tiešsaistē, izmantojot Ecwid, varat skatīt, atrast un rediģēt visu nepieciešamo informāciju par klientiem Klienti lapā. No turienes varat filtrēt savu klientu bāzi, izmantojot dažādus parametrus, un eksportēt segmentu, lai strādātu ar to citā pakalpojumā (piemēram, lai nosūtītu mērķtiecīgus e-pasta ziņojumus, izmantojot jūsu izvēlētu e-pasta pakalpojumu).
Ecwid lapa Klienti piedāvā arī piekļuvi klientu pasūtījumu vēsturei, atvieglojot segmentācijas procesu. Izprotot savu klientu iepirkšanās paradumus un preferences, varat efektīvāk pielāgot ziņojumus katram segmentam.
Lapa Klienti sadaļā Ecwid admin
Identificējiet iespējas
Analizējiet pirkumu vēsturi un uzvedības datus, lai precīzi noteiktu papildu pārdošanas iespējas un
Piemēram, pārdodot tiešsaistē, izmantojot Ecwid, jums ir iespēja konfigurēt automatizēti mārketinga e-pasti saistītu produktu vai populārāko produktu demonstrēšana.
Saistītie produkti pasūtījuma apstiprinājuma e-pastā
Sniedziet personalizētus ieteikumus
Izveidojiet personalizētus ieteikumus, pamatojoties uz klientu segmentiem. Izmantojiet mākslīgā intelekta algoritmus, lai mārketinga materiālos ieteiktu saistītus vai jauninātus produktus, E-pasta biļeteni, vai tīmekļa vietnē. Piemēram, Amazon sadaļas “Bieži pirkts kopā” vai “Jums var patikt arī”.
Centieties pēc mērķtiecīgas ziņojumapmaiņas
Izveidojiet mērķtiecīgu ziņojumapmaiņu, kas izceļ papildu produktu vai pakalpojumu vērtību. Parādiet, kā papildu piedāvājums uzlabo klientu pieredzi vai atrisina konkrētu problēmu.
Lai iegūtu patiesi optimizētu ziņojumu, apsveriet to satura tulkošana efektīvi rezonēt ar dažādām auditorijām un valodām.
Piedāvājiet stimulus vai komplektus
Sniedziet stimulus, piemēram, atlaides, kompleksie darījumi, vai lojalitātes balvas, lai mudinātu klientus izpētīt papildu piedāvājumus. Padariet vērtību piedāvājumu pievilcīgu un skaidru.
Izmantojot Lightspeed Ecwid, varat pārdot produktu komplektus, izmantojot Papildpārdošana un
Izmantojiet daudzkanālu pieeju
Ieviesiet daudzkanālu mārketinga stratēģija lai sasniegtu klientus, izmantojot dažādus saziņas punktus. Izmantojiet e-pastus, sociālo mediju saturu, vietni
Atklājiet personalizēto ieteikumu spēku
Dinamiskajā klientu attiecību vidē personalizēti ieteikumi un mērķtiecīgs mārketings ir veiksmes pīlāri. Izmantojot CRM datus, varat izmantot pielāgotas papildu pārdošanas un
Ja šīs stratēģijas ir precīzi noregulētas, tās rezonē ar atsevišķiem klientiem, veicinot iesaistīšanos, palielinot pārdošanas apjomu un zīmola lojalitātes audzināšana.
Izmantojiet savas CRM sistēmas ieskatus, izveidojiet pielāgotas kampaņas un uzziniet, kā jūsu klientu unikālo preferenču un vajadzību apmierināšana var radīt brīnumus.
