Centrat pe client AI: Cum poate AI să îmbunătățească upselling și cross-selling

14 min citit

În zilele noastre, satisfacerea așteptărilor clienților nu mai este suficientă. Pentru a prospera, companiile trebuie să depășească aceste așteptări și să depășească centrată pe client AI este cheia pentru atingerea acestui obiectiv.

Integrarea AI în managementul relațiilor cu clienții (CRM) îmbunătățește vânzările și cross-selling strategii, permițând companiilor să analizeze date extinse ale clienților pentru recomandări personalizate.

Continuați să citiți pentru a descoperi cum centrată pe client AI ridică strategiile CRM, oferă informații personalizate și în timp real luarea deciziilor, și în cele din urmă oferă călătorii mai satisfăcătoare pentru clienți.

Folosirea inteligenței artificiale pentru informații despre clienți

AI poate dezvălui modele și tendințe neprețuite prin analizarea unor cantități uriașe de date. Vă permite să înțelegeți tendințele, obiceiurile și preferințele clienților.

Înainte de a discuta despre modul în care AI poate îmbunătăți gestionarea relațiilor cu clienții, să analizăm modul în care algoritmii AI analizează comportamentul și datele clienților.

Cum algoritmii AI analizează comportamentul clienților

Inteligența artificială transformă modul în care companiile analizează comportamentul consumatorilor și schimbă modul în care consumatorii interacționează cu companiile.

Există diverse instrumente pe care proprietarii de afaceri le pot folosi pentru a procesa datele clienților cu AI, dar, în general, iată cum funcționează procesul:

De colectare a datelor: Platforma de comerț electronic colectează date extinse despre interacțiunile clienților, inclusiv istoricul de navigare, comportamentul de cumpărare, produsele vizualizate, anchete de produse, timpul petrecut pe pagini și informații demografice. Încorporând feedback-ul clientului în această colectare de date, îmbogățește înțelegerea de către AI a satisfacției clienților și a așteptărilor la servicii.
Implementarea algoritmilor AI: algoritmii AI procesează și analizează această bogăție de date. Învățare automată în vânzări, cum ar fi filtrarea colaborativă sau bazate pe conținut sisteme de recomandare, este folosit pentru a identifica modele și corelații între comportamentele clienților.
Recunoașterea modelelor: algoritmii AI identifică modele, cum ar fi combinațiile obișnuite de produse achiziționate frecvent împreună (vânzare încrucișată modele) sau produse adesea vizualizate de clienți înainte de cumpărare (indicativ de preferințe).
Recomandări personalizate: Condus de AI motoarele de recomandare valorifică aceste informații. Atunci când un client vizitează platforma, recomandările personalizate de produse sunt generate în timp real pe baza istoricului de navigare, a achizițiilor anterioare și a comportamentelor similare ale utilizatorilor.
Învățare și îmbunătățire continuă: Algoritmii AI învață continuu din noile intrări de date și interacțiuni cu clienții. Pe măsură ce sunt colectate mai multe date, modelele evoluează și își perfecționează recomandările, asigurându-se că rămân relevante și exacte.

Instrumente sofisticate de analiză predictivă, cum ar fi IBM SPSS Statistics, Alteryx și Azure Machine Learning de la Microsoft, procesează aceste date, identificând modele, corelații și tendințe care indică potențialele comportamente sau nevoi viitoare.

Pe baza analizei, sunt dezvoltate modele predictive pentru a prognoza comportamentele sau nevoile probabile ale clienților. Aceste modele folosesc algoritmi statistici pentru a prezice rezultate, cum ar fi probabilitatea ca un client să facă o anumită achiziție, probabilitatea de abandon sau categoriile de produse preferate.

Infuzat cu AI Upselling & Vânzare încrucișată Strategii

Infuzat cu AI strategiile de upselling folosesc inteligența artificială pentru a spori vânzările, încurajând clienții să cumpere produse sau servicii suplimentare sau îmbunătățite.

Iată o prezentare generală a cheii Condus de AI tactici de upselling:

Alimentat cu AI Recomandări de produse și personalizare

Condus de AI profilarea clienților este o piatră de temelie a strategii moderne de marketing, folosind algoritmi avansați pentru a crea profiluri detaliate și dinamice ale clienților individuali.

Prin colectarea și analizarea unei game largi de clienți date—cum ar fi precum istoricul achizițiilor, comportamentul de navigare, datele demografice și interacțiunile cu afaceri — AI identifică modele comportamentale, preferințe și trăsături individuale distincte.

Acest lucru le permite vânzătorilor să ofere recomandări de produse personalizate, bazate pe comportamentul și preferințele individuale ale clienților, pentru a sugera produse complementare sau actualizate.

De exemplu, algoritmii AI Amazon analizează date extinse ale clienților, inclusiv istoricul de navigare, articolele vizualizate, articolele achiziționate și interogările de căutare.

Recomandări „Clienții care au cumpărat acest lucru au cumpărat și” pe Amazon

Pe baza acestei analize, motorul de recomandare al Amazon folosește modele de învățare automată pentru a prezice și sugera produse care se aliniază intereselor și preferințelor fiecărui client.

Când un client explorează un anumit produs, AI Amazon generează recomandări „Cumparate frecvent împreună” sau „Clienții care au cumpărat acest produs și au cumpărat”, prezentând produse complementare sau îmbunătățite. Aceste sugestii încurajează clienții să ia în considerare achiziții suplimentare dincolo de inițiale alegere — și sugerează articole de care ar putea fi interesați.

Pe măsură ce clienții interacționează cu platforma, AI învață continuu din comportamentele lor și își perfecționează recomandările. Sistemul se adaptează la preferințele individuale, asigurând sugestii din ce în ce mai precise și relevante.

Un exemplu despre cum Amazon folosește datele despre preferințele utilizatorilor pentru a crea recomandări de produse. (Sursă: Reunitor)

Amazon Condus de AI recomandările de produse contribuie în mod semnificativ la succesul platformei în upselling. Clienții sunt mai înclinați să exploreze și, eventual, să cumpere produse suplimentare, crescând vânzările și îmbunătățirea satisfacției clienților.

Apropo, dacă tu vinde online cu Ecwid by Lightspeed, poți arata produse conexe cu secțiunea „De asemenea, s-ar putea să-ți placă” care apare pe pagina cu detalii despre produs și la finalizare.

Strategii dinamice de prețuri și optimizare a ofertelor

AI permite strategii dinamice de stabilire a prețurilor analizând tendințele pieței, prețurile concurenților și comportamentul clienților în timp real. Acest lucru le permite companiilor să optimizeze strategiile de preț pentru vânzarea superioară, oferind reduceri personalizate sau oferte grupate care rezonează cu clienții individuali.

Uber, plimbare-urlare serviciu, utilizări Condus de AI stabilirea prețurilor dinamice, cunoscută sub numele de „prețuri de creștere,” pentru a optimiza strategiile de preț bazate pe în timp real cererea, oferta și alți factori.

Iată cum Uber și-a implementat strategia de prețuri dinamice cu ajutorul inteligenței artificiale.

Algoritmii AI ai Uber analizează continuu datele în în timp real, inclusiv factori precum cererea de călătorie, condițiile de trafic, vremea, ora din zi și comportamentul istoric al călăreților.

Pe baza acestei analize, IA Uber ajustează tarifele în mod dinamic. În timpul orelor de vârf sau a cererii ridicate, se activează creșterea prețurilor, crescând tariful pentru a stimula mai mulți șoferi să fie disponibili, asigurând ridicări mai rapide și satisfacând cererea crescută.

În plus, Uber poate oferi reduceri sau promoții personalizate călătorilor individuali, în funcție de istoricul călătoriilor, frecvența de utilizare sau anumite ocazii. De exemplu, promoțiile direcționate pot fi oferite utilizatorilor frecventi sau în timpul cerere redusă perioade pentru a încuraja mai multe curse.

Aceste strategii maximizează câștigurile șoferilor și îi încurajează pe conducători să le folosească în continuare.

Îmbunătățirea experienței clienților

Folosind AI în CRM, companiile pot îmbunătăți experiențele clienților prin servicii personalizate.

De exemplu, Spotify folosește algoritmi AI pentru a analiza preferințele utilizatorilor, obiceiurile de ascultare și datele istorice pentru a crea liste de redare personalizate, recomandări și mixuri zilnice pentru fiecare utilizator.

Un exemplu de playlist personalizat de la Spotify

Această abordare personalizată îmbunătățește experiența generală a utilizatorului, adaptând muzica la preferințele unice ale fiecărui ascultător, făcând mai plăcut timpul petrecut ascultând și descoperind muzică nouă pe gustul lor.

Vânzare încrucișată Tactică

Vânzare încrucișată tactici integrate în Îmbunătățit cu IA Sistemele CRM folosesc inteligența artificială pentru a identifica și valorifica oportunitățile de a oferi clienților produse sau servicii complementare, aliniate cu comportamentele de cumpărare ale clienților.

De exemplu, Netflix își adaptează eficient campaniile de marketing pentru cross-selling prin recomandarea unor seriale TV sau filme utilizatorilor pe baza istoricului lor de vizionare.

Netflix face recomandări pe baza istoricului de vizionare al unui utilizator

Dacă unui utilizator îi place să urmărească emisiuni științifico-fantastice, algoritmul Netflix sugerează conținut similar sau promovează o serie recent lansată în acel gen, încurajând utilizatorul să exploreze și să vizioneze mai mult conținut.

Îmbunătățirea în continuare a acestor eforturi de marketing personalizate, Chatbot AI oferi clienților recomandări imediate, personalizate. Acest lucru nu numai că îmbunătățește experiența de cumpărături, ci și crește semnificativ oportunitățile de vânzare, făcând din fiecare interacțiune cu clientul o oportunitate de marketing și upselling direcționat.

Exemple de AI-Îmbunătățit Sisteme CRM

Integrarea tacticilor de upselling în Îmbunătățit cu IA Sistemele CRM implică utilizarea analizei predictive pentru a identifica oportunitățile ideale de upselling. Condus de AI Sistemele CRM le oferă reprezentanților de vânzări sugestii relevante de upselling în timpul interacțiunilor cu clienții, sporind șansele de succes a vânzărilor.

Einstein Analytics de la Salesforce

Salesforce, o platformă CRM de vârf, încorporează AI-alimentat instrumente precum Einstein Analytics pentru a ajuta reprezentanții de vânzări să identifice și să valorifice oportunitățile de upselling în timpul interacțiunilor cu clienții.

Salesforce Einstein Analytics folosește analiza predictivă pentru a analiza seturi vaste de date în cadrul CRM. Evaluează datele clienților, istoricul achizițiilor, interacțiunile și alte informații relevante pentru a prezice posibilele oportunități de upselling.

Einstein Analytics detectează modele care sugerează oportunități de upselling. De exemplu, detectarea utilizării crescute a produsului poate semnala interesul pentru actualizări sau add-on-uri.

Sistemul AI al Salesforce oferă reprezentanților de vânzări informații utile. Oferă sugestii de upselling și puncte de discuție bazate pe oportunitățile identificate.

Pârghia reprezentanților de vânzări Condus de AI sugestii de personalizare a conversațiilor, abordând nevoile clienților cu oferte relevante de upselling. De exemplu, aceștia pot sugera un abonament actualizat sau funcții suplimentare bazate pe modelele de utilizare.

Apropo, dacă vindeți online cu Ecwid, puteți conectați magazinul dvs. online la Salesforce prin Zapier. În acest fel, noi clienți vor fi creați automat în Salesforce din noile comenzi Ecwid.

Personalizați Amazon

Amazon Personalize, un serviciu de învățare automată oferit de Amazon, este conceput pentru a aborda provocările întâlnite în mod obișnuit în crearea de recomandări personalizate, inclusiv probleme legate de noile date despre utilizatori, părtiniri de popularitate și intenții în evoluție ale utilizatorilor.

Spre deosebire de motoarele tradiționale de recomandare, Personalizați Amazon excelează în scenarii cu date limitate sau în evoluție ale utilizatorilor. Acest lucru se dovedește deosebit de benefic pentru identificarea oportunităților de upselling, chiar și cu utilizatori noi sau când preferințele utilizatorilor se schimbă în timp.

Câteva bine cunoscut companii, precum Domino's, Subway și Yamaha, au recunoscut importanța inteligenței artificiale în înțelegerea și satisfacerea nevoilor clienților.

Cum să personalizați campaniile de marketing pentru upselling și Vânzare încrucișată

Puteți personaliza campaniile de marketing pentru upselling și cross-selling cu ajutorul abordărilor strategice chiar dacă nu folosiți AI-alimentat unelte.

Pentru cele mai bune rezultate, aveți nevoie de date despre clienți și mesaje direcționate. Iată o detaliere a procesului:

Efectuați segmentarea clienților

Utilizați datele CRM pentru a segmenta clienții în funcție de istoricul achizițiilor, preferințe și comportament. Clasificați-le în grupuri cu modele de cumpărare sau interese similare.

Dacă vindeți online cu Ecwid, puteți vizualiza, găsi și edita toate informațiile despre clienți de care aveți nevoie pe clienţii care pagină. De acolo, vă puteți filtra baza de clienți utilizând diferiți parametri și puteți exporta segmentul pentru a lucra cu el într-un alt serviciu (de exemplu, pentru a trimite e-mailuri direcționate printr-un serviciu de e-mail ales de dvs.)

Pagina Clienți din Ecwid oferă, de asemenea, acces la istoricul comenzilor clienților, facilitând procesul de segmentare. Înțelegând obiceiurile și preferințele de cumpărare ale clienților dvs., vă puteți adapta mesajele la fiecare segment mai eficient.

Pagina Clienți din Ecwid admin

Identificați Oportunități

Analizați istoricul achizițiilor și datele comportamentale pentru a identifica oportunitățile de upselling și vânzarea încrucișată. Determinați ce produse sau servicii completează achizițiile anterioare sau se aliniază cu interesele clienților.

De exemplu, atunci când vindeți online prin Ecwid, aveți opțiunea de a configura e-mailuri de marketing automatizate prezentând produse similare sau vânzători de top.

Produse înrudite în e-mailurile de marketing automatizate

Produse înrudite într-un e-mail de confirmare a comenzii

Faceți recomandări personalizate

Creați recomandări personalizate pe baza segmentelor de clienți. Folosiți algoritmi AI pentru a sugera produse similare sau actualizate în materialele de marketing, Newslettere prin e-mail, sau pe un site web. De exemplu, secțiunile Amazon „Cumparate frecvent împreună” sau „Îți poate plăcea și”.

Străduiți-vă pentru mesaje direcționate

Creați mesaje direcționate care evidențiază valoarea produselor sau serviciilor complementare. Prezentați modul în care oferta suplimentară îmbunătățește experiența clienților sau rezolvă o problemă specifică.

Pentru un mesaj cu adevărat optimizat, luați în considerare traducerea conținutului pentru a rezona eficient cu diverse audiențe și limbi.

Oferă stimulente sau pachete

Oferiți stimulente precum reduceri, oferte la pachet, sau recompense de fidelitate pentru a încuraja clienții să exploreze oferte suplimentare. Faceți propunerea de valoare atractivă și clară.

Cu Ecwid by Lightspeed, puteți vinde pachete de produse cu ajutorul Upsell & Cross-sell Pachete de produse, Pachete de produse și BOGO Aplicații.

Aplicați abordarea multicanal

Implementați un multicanal strategia de marketing pentru a ajunge la clienți prin diverse puncte de contact. Utilizați e-mailurile, conținutul rețelelor sociale, site-ul web ferestre pop-up, și recomandări de platforme personalizate.

Dezvăluie puterea recomandărilor personalizate

În peisajul dinamic al relațiilor cu clienții, recomandările personalizate și marketingul direcționat stau drept piloni ai succesului. Prin valorificarea datelor CRM, puteți debloca potențialul de upselling personalizat și cross-selling campanii.

Când sunt reglate fin, aceste strategii rezonează cu clienții individuali, stimulând implicarea, crescând vânzările și cultivarea loialității mărcii.

Îmbrățișați informațiile din sistemul dvs. CRM, creați campanii personalizate și vedeți cum satisfacerea preferințelor și nevoilor unice ale clienților poate face minuni.

Vindeți online

Cu Ecwid Ecommerce, puteți vinde cu ușurință oriunde, oricui - pe internet și în întreaga lume.

Incepe

Marketing și promovare AI pentru comerțul electronic

Mar 28, 2024

Despre autor

Mark Quadros este un Marketer de conținut SaaS care ajută mărcile să creeze și să distribuie conținut tehnic. Într-o notă similară, Mark iubește conținutul și contribuie la mai multe bloguri de autoritate, cum ar fi HubSpot, CoSchedule, Fondator, etc. Conectează-te cu el prin LinkedIn or Twitter.