Customer-Centric AI: Jak sztuczna inteligencja może usprawnić sprzedaż dodatkową i krzyżową

W dzisiejszych czasach samo spełnianie oczekiwań klientów nie wystarczy. Aby prosperować, firmy muszą przekraczać te oczekiwania i wykorzystywać dźwignię finansową skoncentrowany na kliencie Sztuczna inteligencja jest kluczem do osiągnięcia tego celu.

Integracja sztucznej inteligencji z zarządzaniem relacjami z klientami (CRM) poprawia sprzedaż dodatkową i sprzedaż krzyżowa strategii, umożliwiając firmom analizowanie obszernych danych klientów w celu uzyskania spersonalizowanych rekomendacji.

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak to zrobić skoncentrowany na kliencie Sztuczna inteligencja podnosi poziom strategii CRM, oferuje spersonalizowane spostrzeżenia i w czasie rzeczywistym podejmowanie decyzji, i ostatecznie zapewnia bardziej satysfakcjonujące podróże klientów.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do pozyskiwania informacji o klientach

Sztuczna inteligencja może ujawnić bezcenne wzorce i trendy, analizując ogromne ilości danych. Pozwala zrozumieć tendencje, zwyczaje i preferencje klientów.

Zanim omówimy, w jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić zarządzanie relacjami z klientami, przyjrzyjmy się, w jaki sposób algorytmy sztucznej inteligencji analizują zachowania i dane klientów.

Jak algorytmy AI analizują zachowania klientów

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy analizują zachowania konsumentów i zmienia sposób, w jaki konsumenci wchodzą w interakcję z firmami.

Właściciele firm mogą korzystać z różnych narzędzi do przetwarzania danych klientów za pomocą sztucznej inteligencji, ale ogólnie proces ten wygląda następująco:

• Zbieranie danych: Platforma e-commerce gromadzi obszerne dane na temat interakcji klientów, w tym historię przeglądania, zachowania zakupowe, oglądane produkty, badania produktów, czas spędzony na stronach i informacje demograficzne. Włączające opinie klientów włączenie tego zbioru danych wzbogaca zrozumienie przez sztuczną inteligencję satysfakcji klientów i oczekiwań dotyczących usług.
• Implementacja algorytmów AI: Algorytmy AI przetwarzają i analizują to bogactwo danych. Uczenie maszynowe w sprzedaży, takie jak wspólne filtrowanie lub oparte na treści systemy rekomendacji służą do identyfikacji wzorców i korelacji pomiędzy zachowaniami klientów.
• Rozpoznawanie wzorów: Algorytmy sztucznej inteligencji identyfikują wzorce, takie jak typowe kombinacje produktów często kupowanych razem (sprzedaż krzyżowa wzory) lub produkty często oglądane przez klientów przed zakupem (wskazujące na preferencje).
• Spersonalizowane rekomendacje: Oparte na sztucznej inteligencji silniki rekomendacji wykorzystują te spostrzeżenia. Gdy klient odwiedza platformę, w czasie rzeczywistym generowane są spersonalizowane rekomendacje produktów na podstawie historii przeglądania, wcześniejszych zakupów i podobnych zachowań użytkowników.
• Ciągła nauka i doskonalenie: Algorytmy sztucznej inteligencji stale uczą się na podstawie nowych danych wejściowych i interakcji z klientami. W miarę gromadzenia większej ilości danych modele ewoluują i udoskonalają zalecenia, zapewniając, że pozostają one istotne i dokładne.

Zaawansowane narzędzia do analizy predykcyjnej, takie jak SPSS Statistics firmy IBM, Alteryx i Azure Machine Learning firmy Microsoft, przetwarzają te dane, identyfikując wzorce, korelacje i trendy, które wskazują potencjalne przyszłe zachowania lub potrzeby.

Na podstawie analizy opracowywane są modele predykcyjne, które pozwalają prognozować prawdopodobne zachowania lub potrzeby klientów. Modele te wykorzystują algorytmy statystyczne do przewidywania wyników, takich jak prawdopodobieństwo dokonania przez klienta określonego zakupu, prawdopodobieństwo rezygnacji lub preferowane kategorie produktów.

Topy Oparte na sztucznej inteligencji Narzędzia usprawniające procesy biznesowe
Czytaj więcej

Wspomagane sztuczną inteligencją Sprzedaż dodatkowa i Cross-selling Strategie

Nasycone sztuczną inteligencją Strategie sprzedaży dodatkowej wykorzystują sztuczną inteligencję do zwiększania sprzedaży poprzez zachęcanie klientów do zakupu dodatkowych lub ulepszonych produktów lub usług.

Oto przegląd klucza Oparte na sztucznej inteligencji taktyka upsellingu:

Oparte na sztucznej inteligencji Rekomendacje produktów i dostosowywanie

Oparte na sztucznej inteligencji profilowanie klientów jest podstawą nowoczesne strategie marketingowe, wykorzystując zaawansowane algorytmy do tworzenia szczegółowych i dynamicznych profili poszczególnych klientów.

Poprzez zbieranie i analizowanie szerokiego spektrum klientów dane – takie takie jak historia zakupów, zachowania podczas przeglądania, dane demograficzne i interakcje z biznes — sztuczna inteligencja wskazuje odrębne wzorce zachowań, preferencje i cechy indywidualne.

Dzięki temu sprzedawcy mogą oferować dostosowane rekomendacje produktów w oparciu o indywidualne zachowania i preferencje klientów, aby zaproponować produkty uzupełniające lub ulepszone.

Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji Amazona analizują obszerne dane klientów, w tym historię przeglądania, przeglądane przedmioty, zakupione przedmioty i wyszukiwane hasła.

Rekomendacje „Klienci, którzy to kupili, kupili także” na Amazon

Na podstawie tej analizy silnik rekomendacji Amazon wykorzystuje modele uczenia maszynowego do przewidywania i sugerowania produktów zgodnych z zainteresowaniami i preferencjami każdego klienta.

Kiedy klient przegląda konkretny produkt, sztuczna inteligencja Amazona generuje rekomendacje „Często kupowane razem” lub „Klienci, którzy kupili to, również kupili”, prezentując produkty uzupełniające lub ulepszone. Sugestie te zachęcają klientów do rozważenia dodatkowych zakupów poza pierwotnymi wybór — i proponuj przedmioty, które mogą ich zainteresować.

Gdy klienci wchodzą w interakcję z platformą, sztuczna inteligencja stale uczy się na podstawie ich zachowań i udoskonala swoje rekomendacje. System dostosowuje się do indywidualnych preferencji, zapewniając coraz trafniejsze i trafniejsze sugestie.

Przykład tego, jak Amazon wykorzystuje dane o preferencjach użytkowników do tworzenia rekomendacji produktów. (Źródło: Rejon)

Amazon Oparte na sztucznej inteligencji rekomendacje produktów znacząco przyczyniają się do sukcesu platformy w zakresie upsellingu. Klienci są bardziej skłonni do odkrywania i potencjalnego zakupu dodatkowych produktów, zwiększając sprzedaż i poprawa zadowolenia klientów.

Przy okazji, jeśli sprzedawać online dzięki Ecwid firmy Lightspeed jest to możliwe pokaż powiązane produkty z sekcją „Możesz też polubić”, która pojawia się na stronie ze szczegółami produktu i przy kasie.

Dynamiczne strategie cenowe i optymalizacja ofert

Sztuczna inteligencja umożliwia dynamiczne strategie cenowe poprzez analizę trendów rynkowych, cen konkurencji i zachowań klientów w czasie rzeczywistym. Pozwala to firmom optymalizować strategie cenowe pod kątem sprzedaży dodatkowej, oferowania spersonalizowanych rabatów lub ofert pakietowych, które odpowiadają indywidualnym klientom.

Uber, jeździć gradem obsługa, zastosowania Oparte na sztucznej inteligencji ceny dynamiczne, znane jako „wzrost cen”, aby zoptymalizować strategie cenowe w oparciu o w czasie rzeczywistym popyt, podaż i inne czynniki.

Oto, jak Uber wdrożył swoją dynamiczną strategię cenową przy pomocy sztucznej inteligencji.

Algorytmy sztucznej inteligencji Ubera stale analizują dane czas rzeczywisty, w tym czynniki takie jak zapotrzebowanie na przejazdy, warunki na drogach, pogoda, pora dnia i historyczne zachowania pasażerów.

Na podstawie tej analizy sztuczna inteligencja Ubera dynamicznie dostosowuje ceny biletów. W godzinach szczytu lub przy dużym popycie aktywowane są podwyższone ceny, zwiększając opłatę, aby zachęcić większą liczbę kierowców do dyspozycyjności, zapewniając szybszy odbiór i zaspokojenie zwiększonego popytu.

Ponadto Uber może oferować indywidualnym pasażerom spersonalizowane zniżki lub promocje na podstawie ich historii przejazdów, częstotliwości korzystania lub konkretnych okazji. Na przykład ukierunkowane promocje mogą być oferowane częstym użytkownikom lub w trakcie niskie wymagania okresy, aby zachęcić do większej liczby przejazdów.

Strategie te maksymalizują zarobki kierowców i zachęcają pasażerów do dalszego korzystania z nich.

Poprawa jakości obsługi klienta

Wykorzystując sztuczną inteligencję w CRM, firmy mogą poprawić doświadczenia klientów dzięki spersonalizowanym usługom.

Na przykład Spotify wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizy preferencji użytkowników, nawyków słuchania i danych historycznych w celu tworzenia spersonalizowanych list odtwarzania, rekomendacji i codziennych składanek dla każdego użytkownika.

Przykład spersonalizowanej playlisty Spotify

To spersonalizowane podejście poprawia ogólne wrażenia użytkownika, dopasowując muzykę do unikalnych preferencji każdego słuchacza, dzięki czemu czas spędzony na słuchaniu i odkrywaniu nowej muzyki odpowiadającej jego gustom staje się przyjemniejszy.

Cross-selling Taktyka

Sprzedaż krzyżowa taktyka zintegrowana z Ulepszona sztuczna inteligencja Systemy CRM wykorzystują sztuczną inteligencję do identyfikowania i wykorzystywania możliwości oferowania klientom uzupełniających produktów lub usług dostosowanych do zachowań zakupowych klientów.

Na przykład Netflix skutecznie dostosowuje swoje kampanie marketingowe do sprzedaż krzyżowa poprzez polecanie użytkownikom seriali lub filmów na podstawie ich historii oglądania.

Netflix tworzy rekomendacje na podstawie historii oglądania użytkownika

Jeśli użytkownik lubi oglądać seriale science fiction, algorytm Netflixa sugeruje podobne treści lub promuje nowo wydany serial z tego gatunku, zachęcając użytkownika do odkrywania i oglądania większej ilości treści.

Dalsze wzmacnianie spersonalizowanych działań marketingowych, Chatboty AI zapewniaj klientom natychmiastowe, spersonalizowane rekomendacje. To nie tylko poprawia doświadczenie zakupowe, ale także znacznie zwiększa możliwości sprzedaży, czyniąc każdą interakcję z klientem okazją do ukierunkowanego marketingu i sprzedaży dodatkowej.

Przykłady Ulepszona sztuczna inteligencja Systemy CRM

Integracja taktyk upsellingu z Ulepszona sztuczna inteligencja Systemy CRM wykorzystują analizy predykcyjne w celu identyfikacji idealnych możliwości sprzedaży dodatkowej. Oparte na sztucznej inteligencji Systemy CRM podpowiadają przedstawicielom handlowym odpowiednie sugestie dotyczące sprzedaży dodatkowej podczas interakcji z klientem, zwiększając szanse na skuteczną sprzedaż dodatkową.

Einstein Analytics firmy Salesforce

Salesforce, wiodąca platforma CRM, zawiera Zasilany AI narzędzia takie jak Einstein Analytics, które pomagają przedstawicielom handlowym w identyfikowaniu i wykorzystywaniu możliwości sprzedaży dodatkowej podczas interakcji z klientami.

Siły sprzedaży Analityka Einsteina wykorzystuje analitykę predykcyjną do analizy ogromnych zbiorów danych w systemie CRM. Ocenia dane klientów, historię zakupów, interakcje i inne istotne informacje, aby przewidzieć potencjalne możliwości sprzedaży dodatkowej.

Einstein Analytics dostrzega wzorce wskazujące na możliwości sprzedaży dodatkowej. Na przykład wykrycie zwiększonego użycia produktu może sygnalizować zainteresowanie aktualizacjami lub Dodatki.

System AI Salesforce zapewnia także przedstawicielom handlowym przydatne informacje. Oferuje sugestie dotyczące sprzedaży dodatkowej i punkty do omówienia w oparciu o zidentyfikowane możliwości.

Przedstawiciele handlowi wykorzystują dźwignię Oparte na sztucznej inteligencji sugestie personalizacji rozmów, wychodząc naprzeciw potrzebom klientów odpowiednimi ofertami upsellingowymi. Na przykład mogą sugerować ulepszoną subskrypcję lub dodatkowe funkcje w oparciu o wzorce użytkowania.

Nawiasem mówiąc, jeśli sprzedajesz online za pomocą Ecwid, możesz połącz swój sklep internetowy z Salesforce przez Zapiera. W ten sposób nowi klienci będą automatycznie dodawani do Salesforce na podstawie nowych zamówień Ecwid.

Amazon Personalizuj

Amazon Personalize, usługa uczenia maszynowego oferowana przez Amazon, została zaprojektowana, aby sprostać wyzwaniom często spotykanym przy tworzeniu spersonalizowanych rekomendacji, w tym problemom z danymi nowych użytkowników, uprzedzeniami dotyczącymi popularności i zmieniającymi się intencjami użytkowników.

W odróżnieniu od tradycyjnych silników rekomendacyjnych, Amazon Personalizuj doskonale sprawdza się w scenariuszach z ograniczonymi lub zmieniającymi się danymi użytkowników. Jest to szczególnie korzystne przy identyfikowaniu możliwości sprzedaży dodatkowej, nawet w przypadku nowych użytkowników lub gdy preferencje użytkowników zmieniają się z czasem.

Kilka znane firmy, takie jak Domino's, Subway i Yamaha, uznały znaczenie sztucznej inteligencji w zrozumieniu potrzeb klientów i zaspokajaniu ich.

Jak dostosować kampanie marketingowe pod kątem sprzedaży dodatkowej i Cross-selling

Możesz dostosować kampanie marketingowe pod kątem sprzedaży dodatkowej i sprzedaż krzyżowa za pomocą podejść strategicznych, nawet jeśli ich nie używasz Zasilany AI narzędzia.

Aby uzyskać najlepsze wyniki, potrzebujesz danych klientów i ukierunkowanego przekazu. Oto opis procesu:

Przeprowadź segmentację klientów

Korzystaj z danych CRM, aby segmentować klientów na podstawie ich historii zakupów, preferencji i zachowań. Podziel ich na grupy o podobnych wzorcach zakupów lub zainteresowaniach.

Jeśli prowadzisz sprzedaż online za pomocą Ecwid, możesz przeglądać, znajdować i edytować wszystkie potrzebne informacje o klientach na stronie Nasi Klienci strona. Stamtąd możesz filtrować bazę klientów za pomocą różnych parametrów i eksportować segment, aby pracować z nim w innej usłudze (na przykład w celu wysyłania ukierunkowanych e-maili za pośrednictwem wybranej usługi e-mail).

Strona Klienci w Ecwid oferuje również dostęp do historii zamówień klientów, ułatwiając proces segmentacji. Rozumiejąc zwyczaje i preferencje zakupowe swoich klientów, możesz skuteczniej dostosować swój przekaz do każdego segmentu.

Strona Klienci w panelu administracyjnym Ecwid

Identyfikuj możliwości

Analizuj historie zakupów i dane behawioralne, aby określić możliwości sprzedaży dodatkowej i sprzedaż krzyżowa. Określ, które produkty lub usługi uzupełniają poprzednie zakupy lub są zgodne z zainteresowaniami klientów.

Na przykład, sprzedając online za pośrednictwem Ecwid, masz możliwość konfiguracji automatyczne e-maile marketingowe prezentowanie powiązanych produktów lub bestsellerów.

Powiązane produkty w wiadomości e-mail z potwierdzeniem zamówienia

Twórz spersonalizowane rekomendacje

Twórz spersonalizowane rekomendacje na podstawie segmentów klientów. Wykorzystuj algorytmy AI do sugerowania w materiałach marketingowych produktów powiązanych lub ulepszonych, Biuletyny e-mailowelub na stronie internetowej. Na przykład sekcje „Często kupowane razem” lub „Możesz też polubić” w serwisie Amazon.

Staraj się o ukierunkowany przekaz

Twórz ukierunkowane komunikaty, które podkreślają wartość uzupełniających się produktów lub usług. Pokaż, jak dodatkowa oferta poprawia doświadczenie klienta lub rozwiązuje konkretny problem.

Aby uzyskać naprawdę zoptymalizowany przekaz, zastanów się tłumaczenie treści skutecznie oddziaływać na różnych odbiorców i w różnych językach.

Oferuj zachęty lub pakiety

Zapewnij zachęty, takie jak rabaty, oferty pakietowelub nagrody lojalnościowe, aby zachęcić klientów do zapoznania się z dodatkowymi ofertami. Spraw, aby propozycja wartości była atrakcyjna i jasna.

Dzięki Ecwid by Lightspeed możesz sprzedawać pakiety produktów za pomocą Sprzedaż dodatkowa i Cross-sell Pakiety produktów, Pakiety produktów, BOGO aplikacje.

Zastosuj podejście wielokanałowe

Wdrażaj wielokanałowość strategia marketingowa docierać do klientów poprzez różne punkty kontaktu. Korzystaj z e-maili, treści z mediów społecznościowych, strony internetowej wyskakujące okienka, i spersonalizowane rekomendacje platform.

Odkryj moc spersonalizowanych rekomendacji

W dynamicznym krajobrazie relacji z klientami spersonalizowane rekomendacje i ukierunkowany marketing stanowią filary sukcesu. Wykorzystując dane CRM, możesz uwolnić potencjał dostosowanej do indywidualnych potrzeb sprzedaży dodatkowej i sprzedaż krzyżowa kampanie.

Po dopracowaniu strategie te oddziałują na indywidualnych klientów, zwiększając zaangażowanie, zwiększając sprzedaż i pielęgnowanie lojalności wobec marki.

Wykorzystaj wiedzę ze swojego systemu CRM, twórz niestandardowe kampanie i przekonaj się, jak spełnianie unikalnych preferencji i potrzeb klientów może zdziałać cuda.

AI e-commerce do Twojej dyspozycji
ZOBACZ WIĘCEJ

• Jak sztuczna inteligencja zmienia obsługę klienta
• Jak sztuczna inteligencja może usprawnić sprzedaż dodatkową i Cross-selling
• Topy Oparte na sztucznej inteligencji Narzędzia usprawniające procesy biznesowe
• Jak skutecznie korzystać z narzędzi AI jako właściciel firmy
• AI dla biznesu: praktyczne zastosowania AI w e-commerce