Tegenwoordig is het voldoen aan de verwachtingen van de klant niet langer voldoende. Om te kunnen gedijen moeten bedrijven deze verwachtingen overtreffen en daar optimaal gebruik van maken
Het integreren van AI in klantrelatiebeheer (CRM) verbetert de upselling en
Blijf lezen om te ontdekken hoe
AI inzetten voor klantinzichten
AI kan patronen en trends van onschatbare waarde onthullen door enorme hoeveelheden gegevens te analyseren. Hiermee kunt u de tendensen, gewoonten en voorkeuren van klanten begrijpen.
Voordat we bespreken hoe AI het klantrelatiebeheer kan verbeteren, gaan we eerst dieper in op de manier waarop AI-algoritmen het gedrag en de gegevens van klanten analyseren.
Hoe AI-algoritmen het gedrag van klanten analyseren
AI transformeert de manier waarop bedrijven consumentengedrag analyseren en verandert de manier waarop consumenten met bedrijven omgaan.
Er zijn verschillende tools die bedrijfseigenaren kunnen gebruiken om klantgegevens met AI te verwerken, maar over het algemeen werkt het proces als volgt:
- Software voor buiten: Het e-commerceplatform verzamelt uitgebreide gegevens over klantinteracties, waaronder browsegeschiedenis, aankoopgedrag, bekeken producten, productonderzoeken, tijd besteed aan pagina's en demografische informatie. Integrerend klanten feedback Het gebruik van deze gegevensverzameling verrijkt het inzicht van AI in klanttevredenheid en serviceverwachtingen.
- Implementatie van AI-algoritmen: AI-algoritmen verwerken en analyseren deze rijkdom aan gegevens. Machine learning in de verkoop, zoals collaboratief filteren of
op inhoud gebaseerd aanbevelingssystemen worden gebruikt om patronen en correlaties tussen klantgedrag te identificeren. - Patroonherkenning: De AI-algoritmen identificeren patronen, zoals veelvoorkomende productcombinaties die vaak samen worden gekocht
(cross-selling patronen) of producten die vaak door klanten worden bekeken voordat ze een aankoop doen (indicatief voor voorkeuren). - Persoonlijke aanbevelingen:
AI-gestuurd aanbevelingsmotoren maken gebruik van deze inzichten. Wanneer een klant het platform bezoekt, worden in realtime gepersonaliseerde productaanbevelingen gegenereerd op basis van de browsegeschiedenis, eerdere aankopen en soortgelijk gebruikersgedrag. - Continu leren en verbeteren: De AI-algoritmen leren voortdurend van nieuwe gegevensinvoer en klantinteracties. Naarmate er meer gegevens worden verzameld, evolueren de modellen en verfijnen ze hun aanbevelingen, zodat ze relevant en accuraat blijven.
Geavanceerde voorspellende analysetools zoals IBM's SPSS Statistics, Alteryx en Microsoft's Azure Machine Learning verwerken deze gegevens en identificeren patronen, correlaties en trends die mogelijk toekomstig gedrag of behoeften aangeven.
Op basis van de analyse worden voorspellende modellen ontwikkeld om waarschijnlijk klantgedrag of -behoeften te voorspellen. Deze modellen maken gebruik van statistische algoritmen om uitkomsten te voorspellen, zoals de waarschijnlijkheid dat een klant een bepaalde aankoop doet, de kans op klantverloop of favoriete productcategorieën.
AI-geïnfuseerd Upselling & Cross-selling Strategieën
Hier is een overzicht van de sleutel
AI-aangedreven Productaanbevelingen en maatwerk
Door een breed scala aan klanten te verzamelen en te analyseren
Hierdoor kunnen verkopers op maat gemaakte productaanbevelingen doen op basis van het gedrag en de voorkeuren van individuele klanten, zodat ze aanvullende of verbeterde producten kunnen voorstellen.
De AI-algoritmen van Amazon analyseren bijvoorbeeld uitgebreide klantgegevens, waaronder de browsegeschiedenis, bekeken artikelen, gekochte artikelen en zoekopdrachten.
'Klanten die dit kochten, kochten ook'-aanbevelingen op Amazon
Op basis van deze analyse maakt de aanbevelingsmachine van Amazon gebruik van machine learning-modellen om producten te voorspellen en voor te stellen die aansluiten bij de interesses en voorkeuren van elke klant.
Wanneer een klant een specifiek product verkent, genereert de AI van Amazon 'Vaak samen gekocht'- of 'Klanten die dit ook hebben gekocht'-aanbevelingen, waarbij aanvullende of geüpgradede producten worden gepresenteerd. Deze suggesties moedigen klanten aan om extra aankopen te overwegen die verder gaan dan hun oorspronkelijke aankoop
Terwijl klanten met het platform communiceren, leert de AI voortdurend van hun gedrag en verfijnt hij zijn aanbevelingen. Het systeem past zich aan individuele voorkeuren aan en zorgt zo voor steeds nauwkeurigere en relevantere suggesties.
Een voorbeeld van hoe Amazon gegevens over gebruikersvoorkeuren gebruikt om productaanbevelingen te doen. (Bron: Rejoiner)
Amazon's
Trouwens, als je online verkopen met Ecwid van Lightspeed kan dat gerelateerde producten tonen met het gedeelte 'Misschien vind je het ook leuk' dat verschijnt op een productdetailpagina en bij het afrekenen.
Dynamische prijsstrategieën en aanbodoptimalisatie
AI maakt dynamische prijsstrategieën mogelijk door markttrends, prijzen van concurrenten en klantgedrag in realtime te analyseren. Hierdoor kunnen bedrijven prijsstrategieën optimaliseren voor upselling, het aanbieden van gepersonaliseerde kortingen of gebundelde deals die resoneren met individuele klanten.
Uber, de
Hier ziet u hoe Uber hun dynamische prijsstrategie implementeerde met behulp van AI.
De AI-algoritmen van Uber analyseren voortdurend gegevens in
Op basis van deze analyse past de AI van Uber de tarieven dynamisch aan. Tijdens piekuren of grote vraag worden piekprijzen geactiveerd, waardoor het tarief wordt verhoogd om meer chauffeurs te stimuleren beschikbaar te zijn, sneller op te halen en aan de toegenomen vraag te voldoen.
Daarnaast kan Uber gepersonaliseerde kortingen of promoties aanbieden aan individuele passagiers op basis van hun ritgeschiedenis, gebruiksfrequentie of specifieke gelegenheden. Er kunnen bijvoorbeeld gerichte promoties worden aangeboden aan frequente gebruikers of tijdens
Deze strategieën maximaliseren de inkomsten voor chauffeurs en moedigen passagiers aan om ze te blijven gebruiken.
Verbetering van de klantervaring
Door gebruik te maken van AI in CRM kunnen bedrijven de klantervaring verbeteren via gepersonaliseerde diensten.
Spotify gebruikt bijvoorbeeld AI-algoritmen om gebruikersvoorkeuren, luistergewoonten en historische gegevens te analyseren om voor elke gebruiker gepersonaliseerde afspeellijsten, aanbevelingen en dagelijkse mixen te creëren.
Een voorbeeld van een gepersonaliseerde playlist van Spotify
Deze gepersonaliseerde aanpak verbetert de algehele gebruikerservaring door muziek af te stemmen op de unieke voorkeuren van elke luisteraar, waardoor de tijd die wordt besteed aan het luisteren en ontdekken van nieuwe muziek naar hun smaak leuker wordt.
Cross-selling Tactiek
Netflix stemt er bijvoorbeeld effectief zijn marketingcampagnes op af
Netflix doet aanbevelingen op basis van de kijkgeschiedenis van een gebruiker
Als een gebruiker graag sciencefictionprogramma's kijkt, suggereert het algoritme van Netflix vergelijkbare inhoud of promoot een nieuw uitgebrachte serie binnen dat genre, waardoor de gebruiker wordt aangemoedigd om meer inhoud te verkennen en te bekijken.
Het verder verbeteren van deze gepersonaliseerde marketinginspanningen, AI-chatbots onmiddellijke, gepersonaliseerde aanbevelingen aan klanten geven. Dit verbetert niet alleen de winkelervaring, maar vergroot ook aanzienlijk de verkoopkansen door van elke klantinteractie een kans te maken voor gerichte marketing en upselling.
Voorbeelden AI-verbeterd CRM-systemen
Upselling-tactieken integreren in
Einstein Analytics van Salesforce
Salesforce, een toonaangevend CRM-platform, omvat
Verkoop krachten Einstein-analyse maakt gebruik van voorspellende analyses om enorme datasets binnen de CRM te analyseren. Het evalueert klantgegevens, aankoopgeschiedenis, interacties en andere relevante informatie om potentiële upselling-mogelijkheden te voorspellen.
Einstein Analytics ontdekt patronen die wijzen op upselling-mogelijkheden. Het detecteren van een verhoogd productgebruik kan bijvoorbeeld duiden op interesse in upgrades of
Het AI-systeem van Salesforce biedt verkopers ook bruikbare inzichten. Het biedt upselling-suggesties en gesprekspunten op basis van geïdentificeerde kansen.
Verkoopvertegenwoordigers maken gebruik van
Trouwens, als je online verkoopt met Ecwid, kan dat koppel uw online winkel aan Salesforce via Zapier. Op deze manier worden er automatisch nieuwe klanten aangemaakt in Salesforce uit nieuwe Ecwid-bestellingen.
Amazon personaliseren
Amazon Personalize, een machine learning-service aangeboden door Amazon, is ontworpen om uitdagingen aan te pakken die vaak voorkomen bij het maken van gepersonaliseerde aanbevelingen, waaronder problemen met nieuwe gebruikersgegevens, populariteitsvooroordelen en veranderende gebruikersintenties.
In tegenstelling tot traditionele aanbevelingsmotoren, Amazon personaliseren blinkt uit in scenario's met beperkte of evoluerende gebruikersgegevens. Dit blijkt vooral nuttig bij het identificeren van mogelijkheden voor upselling, zelfs bij nieuwe gebruikers of wanneer gebruikersvoorkeuren in de loop van de tijd veranderen.
Verscheidene
Hoe u marketingcampagnes kunt afstemmen op upselling en Cross-selling
U kunt marketingcampagnes op maat maken voor upselling en
Voor de beste resultaten heeft u klantgegevens en gerichte berichtenuitwisseling nodig. Hier is een overzicht van het proces:
Klantsegmentatie uitvoeren
Gebruik CRM-gegevens om klanten te segmenteren op basis van hun aankoopgeschiedenis, voorkeuren en gedrag. Categoriseer ze in groepen met vergelijkbare kooppatronen of interesses.
Als u online verkoopt met Ecwid, kunt u alle klantinformatie die u nodig heeft op de website bekijken, vinden en bewerken Klanten bladzijde. Van daaruit kunt u uw klantenbestand filteren met behulp van verschillende parameters en het segment exporteren om ermee in een andere service te werken (bijvoorbeeld om gerichte e-mails te verzenden via een e-mailservice naar keuze).
De klantenpagina in Ecwid biedt ook toegang tot de bestelgeschiedenis van klanten, waardoor het segmentatieproces wordt vergemakkelijkt. Door inzicht te krijgen in de koopgewoonten en voorkeuren van uw klanten, kunt u uw berichten effectiever op elk segment afstemmen.
De klantenpagina in Ecwid admin
Identificeer kansen
Analyseer aankoopgeschiedenissen en gedragsgegevens om kansen voor upselling te identificeren
Wanneer u bijvoorbeeld online via Ecwid verkoopt, heeft u de mogelijkheid om dit te configureren geautomatiseerde marketing e-mails presentatie van gerelateerde producten of topverkopers.
Gerelateerde producten in een e-mail met orderbevestiging
Maak gepersonaliseerde aanbevelingen
Creëer gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van klantsegmenten. Gebruik AI-algoritmen om gerelateerde of geüpgradede producten voor te stellen in marketingmateriaal, E-mail nieuwsbrieven, of op een website. Bijvoorbeeld de secties 'Vaak samen gekocht' of 'Misschien ook leuk' van Amazon.
Streef naar gerichte berichten
Creëer gerichte berichten die de waarde van complementaire producten of diensten benadrukken. Laat zien hoe het aanvullende aanbod de klantervaring verbetert of een specifiek probleem oplost.
Voor een echt geoptimaliseerde boodschap, overweeg inhoud vertalen om effectief te resoneren met een divers publiek en verschillende talen.
Bied incentives of bundels aan
Bied incentives aan zoals kortingen, gebundelde aanbiedingenof loyaliteitsbeloningen om klanten aan te moedigen aanvullende aanbiedingen te verkennen. Maak de waardepropositie aantrekkelijk en duidelijk.
Met Ecwid van Lightspeed kunt u productbundels verkopen met behulp van de Upsell &
Pas een meerkanaalsbenadering toe
Implementeer een multichannel marketing strategie om klanten te bereiken via verschillende contactpunten. Gebruik e-mails, sociale media-inhoud, website
Onthul de kracht van gepersonaliseerde aanbevelingen
In het dynamische landschap van klantrelaties vormen gepersonaliseerde aanbevelingen en gerichte marketing de pijlers van succes. Door gebruik te maken van CRM-gegevens kunt u het potentieel voor op maat gemaakte upselling ontsluiten
Wanneer ze nauwkeurig zijn afgestemd, resoneren deze strategieën met individuele klanten, waardoor ze de betrokkenheid stimuleren en de omzet verhogen het koesteren van merkloyaliteit.
Omarm de inzichten uit uw CRM-systeem, maak aangepaste campagnes en zie hoe het voldoen aan de unieke voorkeuren en behoeften van uw klanten wonderen kan doen.
