Centrado no Cliente IA: como a IA pode melhorar o upsell e a venda cruzada

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Hoje em dia, atender às expectativas dos clientes não é mais suficiente. Para prosperar, as empresas devem superar essas expectativas e aproveitar centrado no cliente A IA é a chave para atingir esse objetivo.

A integração da IA no gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) melhora o upsell e venda cruzada estratégias, permitindo que as empresas analisem extensos dados de clientes para recomendações personalizadas.

Continue lendo para descobrir como centrado no cliente A IA eleva as estratégias de CRM, oferece insights personalizados e em tempo real Tomada de decisão, e, em última análise, proporciona jornadas de cliente mais satisfatórias.

Aproveitando a IA para obter insights do cliente

A IA pode revelar padrões e tendências inestimáveis ao analisar grandes quantidades de dados. Ele permite que você entenda as tendências, hábitos e preferências dos clientes.

Antes de discutirmos como a IA pode melhorar o gerenciamento do relacionamento com o cliente, vamos nos aprofundar em como os algoritmos de IA analisam o comportamento e os dados do cliente.

Como os algoritmos de IA analisam o comportamento do cliente

A IA está transformando a forma como as empresas analisam o comportamento do consumidor e mudando a forma como os consumidores interagem com as empresas.

Existem várias ferramentas que os proprietários de empresas podem usar para processar dados de clientes com IA, mas, em geral, é assim que funciona o processo:

A coleta de dados: a plataforma de comércio eletrônico coleta dados extensos sobre as interações do cliente, incluindo histórico de navegação, comportamento de compra, produtos visualizados, pesquisas de produtos, tempo gasto nas páginas e informações demográficas. Incorporando feedback do cliente nesta coleta de dados enriquece a compreensão da IA sobre a satisfação do cliente e as expectativas de serviço.
Implementação de algoritmos de IA: Os algoritmos de IA processam e analisam essa riqueza de dados. Aprendizado de máquina em vendas, como filtragem colaborativa ou baseado em conteúdo sistemas de recomendação, é usado para identificar padrões e correlações entre os comportamentos dos clientes.
Reconhecimento de padrões: Os algoritmos de IA identificam padrões, como combinações comuns de produtos frequentemente adquiridos juntos (venda cruzada padrões) ou produtos frequentemente visualizados pelos clientes antes de comprar (indicativo de preferências).
Recomendações personalizadas: Baseado em IA mecanismos de recomendação aproveitam esses insights. Quando um cliente visita a plataforma, recomendações personalizadas de produtos são geradas em tempo real com base no histórico de navegação, compras anteriores e comportamentos semelhantes do usuário.
Aprendizado e melhoria contínua: Os algoritmos de IA aprendem continuamente com novas entradas de dados e interações com os clientes. À medida que mais dados são recolhidos, os modelos evoluem e refinam as suas recomendações, garantindo que permanecem relevantes e precisas.

Ferramentas sofisticadas de análise preditiva, como SPSS Statistics da IBM, Alteryx e Azure Machine Learning da Microsoft, processam esses dados, identificando padrões, correlações e tendências que indicam possíveis comportamentos ou necessidades futuras.

Com base na análise, modelos preditivos são desenvolvidos para prever prováveis comportamentos ou necessidades dos clientes. Esses modelos usam algoritmos estatísticos para prever resultados, como a probabilidade de um cliente fazer uma determinada compra, probabilidade de rotatividade ou categorias de produtos preferidas.

Infundido com IA Upsell e Venda Cruzada Estratégias

Infundido com IA estratégias de upsell aproveitam a inteligência artificial para aumentar as vendas, incentivando os clientes a comprar produtos ou serviços adicionais ou atualizados.

Aqui está uma visão geral dos principais Baseado em IA táticas de upsell:

Alimentado por AI Recomendações e personalização de produtos

Baseado em IA o perfil do cliente é a base do estratégias de marketing modernas, usando algoritmos avançados para criar perfis detalhados e dinâmicos de clientes individuais.

Ao coletar e analisar uma ampla gama de clientes dados - tais como histórico de compras, comportamento de navegação, dados demográficos e interações com o negócios – IA identifica padrões comportamentais distintos, preferências e características individuais.

Isso permite que os vendedores ofereçam recomendações de produtos personalizadas com base nos comportamentos e preferências individuais dos clientes para sugerir produtos complementares ou atualizados.

Por exemplo, os algoritmos de IA da Amazon analisam extensos dados de clientes, incluindo histórico de navegação, itens visualizados, itens comprados e consultas de pesquisa.

Recomendações de “Clientes que compraram isto também compraram” na Amazon

Com base nesta análise, o mecanismo de recomendação da Amazon emprega modelos de aprendizado de máquina para prever e sugerir produtos que se alinhem com os interesses e preferências de cada cliente.

Quando um cliente explora um produto específico, a IA da Amazon gera recomendações “Comprados juntos com frequência” ou “Clientes que compraram também compraram”, apresentando produtos complementares ou atualizados. Essas sugestões incentivam os clientes a considerar compras adicionais além do valor inicial. escolha - e sugerir itens nos quais eles possam estar interessados.

À medida que os clientes interagem com a plataforma, a IA aprende continuamente com os seus comportamentos e refina as suas recomendações. O sistema se adapta às preferências individuais, garantindo sugestões cada vez mais precisas e relevantes.

Um exemplo de como a Amazon aproveita os dados de preferências do usuário para criar recomendações de produtos. (Fonte: Remanescente)

Amazon's Baseado em IA as recomendações de produtos contribuem significativamente para o sucesso da plataforma no upsell. Os clientes estão mais inclinados a explorar e potencialmente adquirir produtos adicionais, aumentando as vendas e melhorando a satisfação do cliente.

A propósito, se você vender online com Ecwid da Lightspeed, você pode mostrar produtos relacionados com a seção “Você também pode gostar” que aparece na página de detalhes do produto e na finalização da compra.

Estratégias dinâmicas de preços e otimização de ofertas

A IA permite estratégias de preços dinâmicas, analisando tendências de mercado, preços de concorrentes e comportamento do cliente em tempo real. Isso permite que as empresas otimizem estratégias de preços para upsell, oferecendo descontos personalizados ou ofertas agrupadas que atraiam clientes individuais.

Uber, o carona serviço, usos Baseado em IA preços dinâmicos, conhecidos como “aumento de preços”, para otimizar estratégias de preços com base em em tempo real demanda, oferta e outros fatores.

Veja como o Uber implementou sua estratégia de preços dinâmicos com a ajuda da IA.

Os algoritmos de IA da Uber analisam continuamente os dados em tempo real, incluindo fatores como demanda de viagem, condições de trânsito, clima, hora do dia e histórico de comportamento do passageiro.

Com base nesta análise, a IA da Uber ajusta as tarifas de forma dinâmica. Durante horários de pico ou alta demanda, o aumento de preços é ativado, aumentando a tarifa para incentivar a disponibilidade de mais motoristas, garantindo coletas mais rápidas e atendendo ao aumento da demanda.

Além disso, a Uber pode oferecer descontos ou promoções personalizadas a passageiros individuais com base no seu histórico de viagens, frequência de utilização ou ocasiões específicas. Por exemplo, promoções direcionadas podem ser oferecidas a usuários frequentes ou durante Demanda fraca períodos para incentivar mais passeios.

Essas estratégias maximizam os ganhos dos motoristas e incentivam os passageiros a continuarem a usá-las.

Aprimorando a Experiência do Cliente

Ao aproveitar a IA no CRM, as empresas podem aprimorar as experiências dos clientes por meio de serviços personalizados.

Por exemplo, o Spotify usa algoritmos de IA para analisar as preferências do usuário, hábitos de audição e dados históricos para criar playlists personalizadas, recomendações e mixagens diárias para cada usuário.

Um exemplo de playlist personalizada do Spotify

Essa abordagem personalizada melhora a experiência geral do usuário, adaptando a música às preferências exclusivas de cada ouvinte, tornando mais agradável o tempo gasto ouvindo e descobrindo novas músicas de acordo com seus gostos.

Venda Cruzada Táticas

Venda cruzada táticas integradas em aprimorado por IA Os sistemas de CRM aproveitam a inteligência artificial para identificar e capitalizar oportunidades de oferecer produtos ou serviços complementares aos clientes alinhados com os comportamentos de compra dos clientes.

Por exemplo, a Netflix adapta eficazmente as suas campanhas de marketing para venda cruzada recomendando séries de TV ou filmes aos usuários com base em seu histórico de visualizações.

Netflix faz recomendações com base no histórico de visualização do usuário

Se um usuário gosta de assistir programas de ficção científica, o algoritmo da Netflix sugere conteúdo semelhante ou promove uma série recém-lançada dentro desse gênero, incentivando o usuário a explorar e assistir mais conteúdo.

Aprimorando ainda mais esses esforços de marketing personalizados, Chatbots de IA fornecer recomendações imediatas e personalizadas aos clientes. Isto não só melhora a experiência de compra, mas também aumenta significativamente as oportunidades de vendas, tornando cada interação com o cliente uma oportunidade para marketing direcionado e vendas adicionais.

Exemplos de Aprimorado por IA Sistemas de CRM

Integrando táticas de upsell em aprimorado por IA Os sistemas de CRM envolvem o aproveitamento da análise preditiva para identificar oportunidades ideais de upsell. Baseado em IA Os sistemas de CRM solicitam aos representantes de vendas sugestões de upsell relevantes durante as interações com os clientes, aumentando as chances de upsells bem-sucedidos.

Einstein Analytics da Salesforce

Salesforce, uma plataforma líder de CRM, incorpora Alimentado por AI ferramentas como o Einstein Analytics para ajudar os representantes de vendas a identificar e capitalizar oportunidades de upsell durante as interações com os clientes.

Salesforce's Análise do Einstein aproveita a análise preditiva para analisar vastos conjuntos de dados no CRM. Ele avalia dados de clientes, histórico de compras, interações e outras informações relevantes para prever possíveis oportunidades de upsell.

O Einstein Analytics identifica padrões que sugerem oportunidades de upsell. Por exemplo, detectar um aumento no uso do produto pode sinalizar interesse em atualizações ou Complementos.

O sistema de IA da Salesforce também fornece aos representantes de vendas insights acionáveis. Oferece sugestões de upsell e pontos de discussão com base nas oportunidades identificadas.

Alavancagem dos representantes de vendas Baseado em IA sugestões para personalizar conversas, atendendo às necessidades dos clientes com ofertas de upsell relevantes. Por exemplo, eles podem sugerir uma assinatura atualizada ou recursos adicionais com base nos padrões de uso.

A propósito, se você vende online com Ecwid, você pode conecte sua loja online ao Salesforce via Zapier. Desta forma, novos clientes serão criados automaticamente no Salesforce a partir de novos pedidos Ecwid.

Amazon Customize

O Amazon Personalize, um serviço de machine learning oferecido pela Amazon, foi projetado para enfrentar desafios comumente encontrados na criação de recomendações personalizadas, incluindo problemas com novos dados de usuários, tendências de popularidade e evolução da intenção do usuário.

Ao contrário dos mecanismos de recomendação tradicionais, Amazon Customize se destaca em cenários com dados de usuário limitados ou em evolução. Isto é especialmente benéfico para identificar oportunidades de upsell, mesmo com novos usuários ou quando as preferências do usuário mudam ao longo do tempo.

Vários bem conhecido empresas como Domino's, Subway e Yamaha reconheceram a importância da IA na compreensão e no atendimento às necessidades dos clientes.

Como personalizar campanhas de marketing para upsell e Venda Cruzada

Você pode personalizar campanhas de marketing para upsell e venda cruzada com a ajuda de abordagens estratégicas, mesmo que você não use Alimentado por AI ferramentas.

Para obter os melhores resultados, você precisa de dados do cliente e mensagens direcionadas. Aqui está um detalhamento do processo:

Realize a segmentação de clientes

Use dados de CRM para segmentar clientes com base em seu histórico de compras, preferências e comportamento. Categorize-os em grupos com padrões de compra ou interesses semelhantes.

Se você vende online com Ecwid, você pode visualizar, encontrar e editar todas as informações do cliente necessárias no Clientes página. A partir daí, você pode filtrar sua base de clientes usando vários parâmetros e exportar o segmento para trabalhar com ele em um serviço diferente (por exemplo, para enviar e-mails direcionados por meio de um serviço de e-mail de sua escolha).

A página Clientes do Ecwid também oferece acesso ao histórico de pedidos dos clientes, facilitando o processo de segmentação. Ao compreender os hábitos e preferências de compra de seus clientes, você pode adaptar suas mensagens a cada segmento de forma mais eficaz.

A página Clientes no administrador Ecwid

Identifique oportunidades

Analise históricos de compras e dados comportamentais para identificar oportunidades de upsell e venda cruzada. Determine quais produtos ou serviços complementam compras anteriores ou se alinham aos interesses dos clientes.

Por exemplo, ao vender online através do Ecwid, você tem a opção de configurar e-mails de marketing automatizados apresentando produtos relacionados ou mais vendidos.

Produtos relacionados em e-mails de marketing automatizados

Produtos relacionados em um e-mail de confirmação de pedido

Faça recomendações personalizadas

Crie recomendações personalizadas com base em segmentos de clientes. Use algoritmos de IA para sugerir produtos relacionados ou atualizados em materiais de marketing, Boletins de e-mailou em um site. Por exemplo, as seções “Comprados frequentemente juntos” ou “Você também pode gostar” da Amazon.

Esforce-se para obter mensagens direcionadas

Crie mensagens direcionadas que destaquem o valor de produtos ou serviços complementares. Mostre como a oferta adicional melhora a experiência do cliente ou resolve um problema específico.

Para uma mensagem verdadeiramente otimizada, considere traduzindo conteúdo para ressoar efetivamente com diversos públicos e idiomas.

Ofereça incentivos ou pacotes

Ofereça incentivos como descontos, ofertas agrupadasou recompensas de fidelidade para incentivar os clientes a explorar ofertas adicionais. Torne a proposta de valor atraente e clara.

Com Ecwid by Lightspeed, você pode vender pacotes de produtos com a ajuda do Venda adicional e Venda cruzada Pacotes de produtos, Pacotes de produtos e BOGO apps.

Aplicar abordagem multicanal

Implementar um multicanal estratégia de marketing para alcançar clientes por meio de vários pontos de contato. Use e-mails, conteúdo de mídia social, site pop-ups, e recomendações de plataforma personalizadas.

Revele o poder das recomendações personalizadas

No cenário dinâmico das relações com os clientes, as recomendações personalizadas e o marketing direcionado são pilares do sucesso. Ao aproveitar os dados de CRM, você pode desbloquear o potencial de upsell personalizado e venda cruzada Campanhas.

Quando bem ajustadas, essas estratégias repercutem nos clientes individuais, impulsionando o engajamento, aumentando as vendas e nutrir a fidelidade à marca.

Aproveite os insights do seu sistema CRM, crie campanhas personalizadas e veja como atender às preferências e necessidades exclusivas de seus clientes pode fazer maravilhas.

Venda on-line

Com o Ecwid Ecommerce, você pode vender facilmente em qualquer lugar, para qualquer pessoa – na Internet e em todo o mundo.

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Marketing e Promoção IA para comércio eletrônico

28 de março de 2024

Sobre o autor

Marcos Quadros é um Profissional de marketing de conteúdo SaaS que ajuda as marcas a criar e distribuir conteúdo radical. Da mesma forma, Mark adora conteúdo e contribui para vários blogs confiáveis, como HubSpot, CoSchedule, Foundr, etc. Conecte-se com ele via LinkedIn or Twitter.