Nuförtiden räcker det inte längre att möta kundernas förväntningar. För att blomstra måste företag överträffa dessa förväntningar och utnyttja dem
Att integrera AI i kundrelationshantering (CRM) förbättrar merförsäljningen och
Fortsätt läsa för att upptäcka hur
Utnyttja AI för kundinsikter
AI kan avslöja ovärderliga mönster och trender genom att analysera enorma mängder data. Det gör det möjligt för dig att förstå kundernas tendenser, vanor och preferenser.
Innan vi diskuterar hur AI kan förbättra kundrelationshanteringen, låt oss dyka ner i hur AI-algoritmer analyserar kundbeteende och data.
Hur AI-algoritmer analyserar kundbeteende
AI förändrar hur företag analyserar konsumentbeteende och förändrar hur konsumenter interagerar med företag.
Det finns olika verktyg som företagare kan använda för att bearbeta kunddata med AI, men generellt sett fungerar processen så här:
- Datainsamling: E-handelsplattformen samlar in omfattande data om kundinteraktioner, inklusive surfhistorik, köpbeteende, visade produkter, produktundersökningar, tid som spenderas på sidor och demografisk information. Inkorporerande kundåterkoppling i denna datainsamling berikar AI:s förståelse för kundnöjdhet och serviceförväntningar.
- Implementering av AI-algoritmer: AI-algoritmer bearbetar och analyserar denna mängd data. Maskininlärning inom försäljning, såsom kollaborativ filtrering eller
innehållsbaserad rekommendationssystem, används för att identifiera mönster och samband mellan kunders beteenden. - Mönsterigenkänning: AI-algoritmerna identifierar mönster, till exempel vanliga produktkombinationer som ofta köps tillsammans
(korsförsäljning mönster) eller produkter som ofta ses av kunder innan de köper (indikerande om preferenser). - Personliga rekommendationer:
AI-driven rekommendationsmotorer utnyttjar dessa insikter. När en kund besöker plattformen genereras personliga produktrekommendationer i realtid baserat på webbhistorik, tidigare köp och liknande användarbeteenden. - Ständigt lärande och förbättring: AI-algoritmerna lär sig kontinuerligt av nya datainmatningar och kundinteraktioner. När mer data samlas in, utvecklas modellerna och förfinar sina rekommendationer, vilket säkerställer att de förblir relevanta och korrekta.
Sofistikerade prediktiva analysverktyg som IBM:s SPSS Statistics, Alteryx och Microsofts Azure Machine Learning bearbetar dessa data och identifierar mönster, korrelationer och trender som indikerar potentiella framtida beteenden eller behov.
Baserat på analysen utvecklas prediktiva modeller för att förutsäga sannolika kundbeteenden eller behov. Dessa modeller använder statistiska algoritmer för att förutsäga utfall, till exempel sannolikheten för att en kund gör ett visst köp, sannolikhet för avgång eller föredragna produktkategorier.
AI-infunderad Merförsäljning & Korsförsäljning Strategier
Här är en översikt över nyckeln
AI-driven Produktrekommendationer och anpassning
Genom att samla in och analysera ett brett utbud av kunder
Detta gör det möjligt för säljare att erbjuda skräddarsydda produktrekommendationer baserat på individuella kunders beteenden och preferenser för att föreslå kompletterande eller uppgraderade produkter.
Till exempel analyserar Amazons AI-algoritmer omfattande kunddata, inklusive webbhistorik, visade föremål, köpta föremål och sökfrågor.
"Kunder som köpte detta köpte också" rekommendationer på Amazon
Baserat på denna analys använder Amazons rekommendationsmotor maskininlärningsmodeller för att förutsäga och föreslå produkter som är i linje med varje kunds intressen och preferenser.
När en kund utforskar en specifik produkt, genererar Amazons AI rekommendationer "Frequently Bought Together" eller "Customers Who Bought This Also Bought", som visar upp kompletterande eller uppgraderade produkter. Dessa förslag uppmuntrar kunderna att överväga ytterligare köp utöver deras ursprungliga
När kunder interagerar med plattformen lär AI sig kontinuerligt av deras beteenden och förfinar sina rekommendationer. Systemet anpassar sig efter individuella preferenser, vilket säkerställer allt mer exakta och relevanta förslag.
Ett exempel på hur Amazon utnyttjar användarpreferensdata för att skapa produktrekommendationer. (Källa: Rejoiner)
Amazons
Förresten, om du sälja på nätet med Ecwid by Lightspeed kan du visa relaterade produkter med avsnittet "Du kanske också gillar" som visas på en produktinformationssida och i kassan.
Dynamiska prisstrategier och erbjudandeoptimering
AI möjliggör dynamiska prissättningsstrategier genom att analysera marknadstrender, konkurrenters prissättning och kundbeteende i realtid. Detta gör det möjligt för företag att optimera prissättningsstrategier för merförsäljning, erbjuda personliga rabatter eller paketerbjudanden som resonerar hos enskilda kunder.
Uber, den
Så här implementerade Uber sin dynamiska prissättningsstrategi med hjälp av AI.
Ubers AI-algoritmer analyserar kontinuerligt data in
Baserat på denna analys justerar Ubers AI priserna dynamiskt. Under högtrafik eller hög efterfrågan aktiveras ökningsprissättningen, vilket ökar priset för att uppmuntra fler förare att vara tillgängliga, garanterar snabbare upphämtning och möter den ökade efterfrågan.
Dessutom kan Uber erbjuda personliga rabatter eller kampanjer till individuella åkare baserat på deras åkhistorik, användningsfrekvens eller specifika tillfällen. Till exempel kan riktade kampanjer erbjudas till frekventa användare eller under
Dessa strategier maximerar intäkterna för förare och uppmuntrar förare att fortsätta använda dem.
Förbättra kundupplevelsen
Genom att utnyttja AI i CRM kan företag förbättra kundupplevelsen genom personliga tjänster.
Till exempel använder Spotify AI-algoritmer för att analysera användarpreferenser, lyssnarvanor och historisk data för att skapa personliga spellistor, rekommendationer och dagliga mixar för varje användare.
Ett exempel på en personlig spellista från Spotify
Detta personliga tillvägagångssätt förbättrar den övergripande användarupplevelsen genom att skräddarsy musik efter varje lyssnares unika preferenser, vilket gör den tid som spenderas med att lyssna och upptäcka ny musik efter deras smak roligare.
Korsförsäljning Taktik
Till exempel skräddarsyr Netflix effektivt sina marknadsföringskampanjer för
Netflix ger rekommendationer baserat på en användares visningshistorik
Om en användare gillar att titta på science fiction-program, föreslår Netflixs algoritm liknande innehåll eller marknadsför en nysläppt serie inom den genren, vilket uppmuntrar användaren att utforska och titta på mer innehåll.
Att ytterligare förbättra dessa personliga marknadsföringsinsatser, AI chatbots ge omedelbara, personliga rekommendationer till kunder. Detta förbättrar inte bara shoppingupplevelsen utan ökar också avsevärt försäljningsmöjligheter genom att göra varje kundinteraktion till en möjlighet för riktad marknadsföring och merförsäljning.
Exempel på AI-förbättrad CRM-system
Integrera merförsäljningstaktik i
Einstein Analytics från Salesforce
Salesforce, en ledande CRM-plattform, innehåller
Salesforces Einstein Analytics utnyttjar prediktiv analys för att analysera stora datamängder inom CRM. Den utvärderar kunddata, köphistorik, interaktioner och annan relevant information för att förutsäga potentiella merförsäljningsmöjligheter.
Einstein Analytics upptäcker mönster som antyder merförsäljningsmöjligheter. Att upptäcka ökad produktanvändning kan till exempel signalera intresse för uppgraderingar eller
Salesforces AI-system förser även säljare med handlingsbara insikter. Den erbjuder merförsäljningsförslag och diskussionspunkter baserat på identifierade möjligheter.
Säljare hävstångseffekt
Förresten, om du säljer online med Ecwid kan du koppla din onlinebutik till Salesforce via Zapier. På så sätt kommer nya kunder att skapas i Salesforce automatiskt från nya Ecwid-ordrar.
Amazon Anpassa
Amazon Personalize, en maskininlärningstjänst som erbjuds av Amazon, är utformad för att ta itu med utmaningar som ofta uppstår när det gäller att skapa personliga rekommendationer, inklusive problem med nya användardata, popularitetsfördomar och föränderliga användaravsikter.
Till skillnad från traditionella rekommendationsmotorer, Amazon Anpassa utmärker sig i scenarier med begränsad eller föränderlig användardata. Detta visar sig vara särskilt fördelaktigt för att identifiera merförsäljningsmöjligheter, även med nya användare eller när användarpreferenser ändras över tiden.
Flera
Hur man skräddarsyr marknadsföringskampanjer för merförsäljning och Korsförsäljning
Du kan skräddarsy marknadsföringskampanjer för merförsäljning och
För bästa resultat behöver du kunddata och riktade meddelanden. Här är en sammanfattning av processen:
Utför kundsegmentering
Använd CRM-data för att segmentera kunder baserat på deras köphistorik, preferenser och beteende. Kategorisera dem i grupper med liknande köpmönster eller intressen.
Om du säljer online med Ecwid kan du se, hitta och redigera all kundinformation du behöver på Kunder sida. Därifrån kan du filtrera din kundbas med olika parametrar och exportera segmentet för att arbeta med det i en annan tjänst (till exempel för att skicka riktade e-postmeddelanden via en valfri e-posttjänst.)
Kundsidan i Ecwid erbjuder också tillgång till kundorderhistorik, vilket underlättar segmenteringsprocessen. Genom att förstå dina kunders köpvanor och preferenser kan du skräddarsy dina meddelanden till varje segment mer effektivt.
Kundsidan i Ecwid admin
Identifiera möjligheter
Analysera köphistorik och beteendedata för att lokalisera möjligheter till merförsäljning och
Till exempel, när du säljer online via Ecwid, har du möjlighet att konfigurera automatiserade marknadsföringsmeddelanden visa upp relaterade produkter eller storsäljare.
Relaterade produkter i ett orderbekräftelsemail
Gör personliga rekommendationer
Skapa personliga rekommendationer baserat på kundsegment. Använd AI-algoritmer för att föreslå relaterade eller uppgraderade produkter i marknadsföringsmaterial, Email nyhetsbrev, eller på en webbplats. Till exempel Amazons avsnitt "Ofta köpt tillsammans" eller "Du kanske också gillar".
Sträva efter riktade meddelanden
Skapa riktade meddelanden som lyfter fram värdet av kompletterande produkter eller tjänster. Visa upp hur tilläggserbjudandet förbättrar kundupplevelsen eller löser ett specifikt problem.
För ett verkligt optimerat meddelande, överväg översätta innehåll att resonera effektivt med olika målgrupper och språk.
Erbjud incitament eller paket
Ge incitament som rabatter, paketerbjudanden, eller lojalitetsbelöningar för att uppmuntra kunder att utforska ytterligare erbjudanden. Gör värdeerbjudandet attraktivt och tydligt.
Med Ecwid by Lightspeed kan du sälja produktpaket med hjälp av Merförsäljning &
Använd flerkanalsmetod
Implementera en multikanal marknadsföringsstrategi att nå kunder genom olika kontaktpunkter. Använd e-post, innehåll i sociala medier, webbplats
Avslöja kraften med personliga rekommendationer
I det dynamiska landskapet av kundrelationer står personliga rekommendationer och riktad marknadsföring som pelare för framgång. Genom att utnyttja CRM-data kan du låsa upp potentialen för skräddarsydd merförsäljning och
När de är finjusterade får dessa strategier resonans hos enskilda kunder, vilket driver engagemang, ökar försäljningen och främja varumärkeslojalitet.
Omfamna insikter från ditt CRM-system, skapa anpassade kampanjer och se hur att möta dina kunders unika preferenser och behov kan göra underverk.
