ในปัจจุบัน การตอบสนองความคาดหวังของลูกค้านั้นไม่เพียงพออีกต่อไป เพื่อให้ประสบความสำเร็จ ธุรกิจจะต้องเกินความคาดหวังเหล่านี้และใช้ประโยชน์จาก
การรวม AI เข้ากับการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ช่วยเพิ่มยอดขายและ
อ่านต่อเพื่อค้นพบวิธีการ
การใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อเจาะลึกลูกค้า
AI สามารถเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มอันล้ำค่าโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ช่วยให้คุณเข้าใจแนวโน้ม นิสัย และความชอบของลูกค้า
ก่อนที่เราจะพูดถึงวิธีที่ AI สามารถปรับปรุงการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าได้อย่างไร เรามาเจาะลึกวิธีที่อัลกอริทึม AI วิเคราะห์พฤติกรรมและข้อมูลของลูกค้ากันก่อน
อัลกอริทึม AI วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าอย่างไร
AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ธุรกิจวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค และเปลี่ยนวิธีที่ผู้บริโภคมีส่วนร่วมกับบริษัทต่างๆ
มีเครื่องมือมากมายที่เจ้าของธุรกิจสามารถใช้เพื่อประมวลผลข้อมูลลูกค้าด้วย AI แต่โดยทั่วไปแล้ว กระบวนการทำงานมีดังต่อไปนี้:
- การเก็บรวบรวมข้อมูล: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการโต้ตอบของลูกค้า รวมถึงประวัติการเข้าชม พฤติกรรมการซื้อ ผลิตภัณฑ์ที่ดู แบบสำรวจผลิตภัณฑ์เวลาที่ใช้ในเพจ และข้อมูลประชากร ผสมผสาน ความคิดเห็นของลูกค้า ในการรวบรวมข้อมูลนี้จะช่วยเพิ่มความเข้าใจของ AI เกี่ยวกับความพึงพอใจของลูกค้าและความคาดหวังในการบริการ
- การใช้อัลกอริธึม AI: อัลกอริธึม AI ประมวลผลและวิเคราะห์ความมั่งคั่งของข้อมูลนี้ การเรียนรู้ของเครื่องในการขาย เช่น การกรองการทำงานร่วมกันหรือ
ตามเนื้อหา ระบบการแนะนำใช้เพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมของลูกค้า - การจดจำรูปแบบ: อัลกอริธึม AI ระบุรูปแบบ เช่น การรวมผลิตภัณฑ์ทั่วไปที่ซื้อร่วมกันบ่อยครั้ง
(การขายต่อเนื่อง รูปแบบ) หรือสินค้าที่ลูกค้ามักดูก่อนซื้อ (บ่งบอกถึงความชอบ) - คำแนะนำส่วนบุคคล:
ขับเคลื่อนด้วย AI เครื่องมือแนะนำใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ เมื่อลูกค้าเยี่ยมชมแพลตฟอร์ม คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลจะถูกสร้างขึ้นแบบเรียลไทม์โดยอิงตามประวัติการเข้าชม การซื้อที่ผ่านมา และพฤติกรรมผู้ใช้ที่คล้ายกัน - การเรียนรู้และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: อัลกอริธึม AI เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากการป้อนข้อมูลใหม่และการโต้ตอบกับลูกค้า เมื่อมีการรวบรวมข้อมูลมากขึ้น โมเดลก็จะพัฒนาและปรับปรุงคำแนะนำ เพื่อให้มั่นใจว่ายังคงมีความเกี่ยวข้องและแม่นยำ
เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อน เช่น SPSS Statistics ของ IBM, Alteryx และ Azure Machine Learning ของ Microsoft ประมวลผลข้อมูลนี้ ระบุรูปแบบ ความสัมพันธ์ และแนวโน้มที่บ่งบอกถึงพฤติกรรมหรือความต้องการในอนาคตที่อาจเกิดขึ้น
จากการวิเคราะห์ โมเดลการคาดการณ์ได้รับการพัฒนาเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมหรือความต้องการของลูกค้าที่เป็นไปได้ โมเดลเหล่านี้ใช้อัลกอริธึมทางสถิติเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ เช่น แนวโน้มที่ลูกค้าจะซื้อสินค้าบางอย่าง ความน่าจะเป็นในการเลิกใช้งาน หรือหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ที่ต้องการ
AI-ผสม การขายต่อยอด & การขายต่อเนื่อง กลยุทธ์
นี่คือภาพรวมของคีย์
ขับเคลื่อนด้วย AI คำแนะนำผลิตภัณฑ์และการปรับแต่ง
โดยการรวบรวมและวิเคราะห์ลูกค้าที่หลากหลาย
ช่วยให้ผู้ขายสามารถเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะสมตามพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าแต่ละรายเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์เสริมหรืออัพเกรด
ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึม AI ของ Amazon วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าอย่างกว้างขวาง รวมถึงประวัติการเรียกดู สินค้าที่ดู สินค้าที่ซื้อ และคำค้นหา
คำแนะนำ "ลูกค้าที่ซื้อสิ่งนี้ก็ซื้อด้วย" ใน Amazon
จากการวิเคราะห์นี้ ระบบแนะนำของ Amazon ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์และแนะนำผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความสนใจและความชอบของลูกค้าแต่ละราย
เมื่อลูกค้าสำรวจผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง AI ของ Amazon จะสร้างคำแนะนำ "ซื้อบ่อยด้วยกัน" หรือ "ลูกค้าที่ซื้อสิ่งนี้ด้วย" โดยจัดแสดงผลิตภัณฑ์เสริมหรืออัปเกรด คำแนะนำเหล่านี้กระตุ้นให้ลูกค้าพิจารณาการซื้อเพิ่มเติมนอกเหนือจากครั้งแรก
เมื่อลูกค้าโต้ตอบกับแพลตฟอร์ม AI จะเรียนรู้จากพฤติกรรมของพวกเขาอย่างต่อเนื่องและปรับแต่งคำแนะนำ ระบบจะปรับให้เข้ากับความต้องการของแต่ละบุคคล ทำให้มั่นใจได้ถึงคำแนะนำที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น
ตัวอย่างวิธีที่ Amazon ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการตั้งค่าของผู้ใช้เพื่อสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์ (แหล่งที่มา: Rejoiner)
ของ Amazon
โดยวิธีการถ้าคุณ ขายออนไลน์ ด้วย Ecwid โดย Lightspeed คุณก็ทำได้ แสดงผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง ด้วยส่วน “คุณอาจชอบ” ที่ปรากฏในหน้ารายละเอียดสินค้าและเมื่อชำระเงิน
กลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกและการเพิ่มประสิทธิภาพข้อเสนอ
AI เปิดใช้งานกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกโดยการวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด ราคาของคู่แข่ง และพฤติกรรมของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดราคาสำหรับการขายต่อยอด เสนอส่วนลดเฉพาะบุคคล หรือข้อตกลงแบบรวมกลุ่มที่โดนใจลูกค้าแต่ละราย
อูเบอร์
นี่คือวิธีที่ Uber ใช้กลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกด้วยความช่วยเหลือของ AI
อัลกอริทึม AI ของ Uber วิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
จากการวิเคราะห์นี้ AI ของ Uber จะปรับค่าโดยสารแบบไดนามิก ในช่วงเวลาเร่งด่วนหรือมีความต้องการสูง ราคาที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจะถูกเปิดใช้งาน เพิ่มค่าโดยสารเพื่อจูงใจให้ผู้ขับขี่พร้อมให้บริการมากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าจะได้รับสินค้าเร็วขึ้นและตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้น
นอกจากนี้ Uber อาจเสนอส่วนลดหรือโปรโมชั่นเฉพาะบุคคลให้กับผู้โดยสารแต่ละรายโดยพิจารณาจากประวัติการเดินทาง ความถี่ในการใช้งาน หรือโอกาสเฉพาะ เช่น โปรโมชั่นที่ตรงเป้าหมายอาจถูกเสนอให้กับผู้ใช้เป็นประจำหรือระหว่างนั้น
กลยุทธ์เหล่านี้เพิ่มรายได้สูงสุดให้กับผู้ขับขี่และส่งเสริมให้ผู้ขับขี่ใช้กลยุทธ์เหล่านี้ต่อไป
ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า
ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI ใน CRM ธุรกิจสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าผ่านบริการส่วนบุคคล
ตัวอย่างเช่น Spotify ใช้อัลกอริธึม AI เพื่อวิเคราะห์การตั้งค่าของผู้ใช้ นิสัยการฟัง และข้อมูลประวัติเพื่อสร้างเพลย์ลิสต์ คำแนะนำ และมิกซ์รายวันสำหรับผู้ใช้แต่ละคน
ตัวอย่างเพลย์ลิสต์ส่วนตัวของ Spotify
แนวทางเฉพาะบุคคลนี้ช่วยเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวมโดยปรับแต่งเพลงให้เข้ากับความชอบเฉพาะตัวของผู้ฟังแต่ละคน ทำให้การใช้เวลาในการฟังและค้นพบเพลงใหม่ ๆ ตามรสนิยมของพวกเขาสนุกสนานยิ่งขึ้น
การขายต่อเนื่อง กลยุทธ์
ตัวอย่างเช่น Netflix ปรับแต่งแคมเปญการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ
Netflix ให้คำแนะนำตามประวัติการรับชมของผู้ใช้
หากผู้ใช้ชอบดูรายการนิยายวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึมของ Netflix จะแนะนำเนื้อหาที่คล้ายกันหรือโปรโมตซีรีส์ที่เพิ่งออกใหม่ในประเภทนั้น เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้สำรวจและดูเนื้อหาเพิ่มเติม
เป็นการยกระดับความพยายามทางการตลาดส่วนบุคคลเหล่านี้ให้ดียิ่งขึ้น แชทบอท AI ให้คำแนะนำเฉพาะตัวแก่ลูกค้าได้ทันที สิ่งนี้ไม่เพียงปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้ง แต่ยังเพิ่มโอกาสในการขายอย่างมากด้วยการทำให้ทุกปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าเป็นโอกาสสำหรับการตลาดแบบกำหนดเป้าหมายและการขายต่อยอด
ตัวอย่างของ ปรับปรุงด้วย AI ระบบ CRM
บูรณาการกลยุทธ์การเพิ่มยอดขายเข้ากับ
การวิเคราะห์ของ Einstein โดย Salesforce
Salesforce ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม CRM ชั้นนำได้รวมเข้าไว้ด้วยกัน
Salesforce's การวิเคราะห์ของ Einstein ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลภายใน CRM โดยจะประเมินข้อมูลลูกค้า ประวัติการซื้อ การโต้ตอบ และข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เพื่อคาดการณ์โอกาสในการขายต่อยอดที่อาจเกิดขึ้น
Einstein Analytics มองเห็นรูปแบบที่บ่งบอกถึงโอกาสในการเพิ่มยอดขาย ตัวอย่างเช่น การตรวจพบการใช้ผลิตภัณฑ์ที่เพิ่มขึ้นอาจส่งสัญญาณถึงความสนใจในการอัพเกรดหรือ
ระบบ AI ของ Salesforce ยังช่วยให้ตัวแทนฝ่ายขายได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ โดยเสนอคำแนะนำในการขายและประเด็นพูดคุยตามโอกาสที่ระบุ
ตัวแทนฝ่ายขายใช้ประโยชน์จาก
อย่างไรก็ตาม หากคุณขายออนไลน์กับ Ecwid คุณก็ทำได้ เชื่อมต่อร้านค้าออนไลน์ของคุณกับ Salesforce ผ่านทางซาเปียร์ ด้วยวิธีนี้ ลูกค้าใหม่จะถูกสร้างขึ้นใน Salesforce โดยอัตโนมัติจากคำสั่งซื้อ Ecwid ใหม่
ปรับแต่ง Amazon
Amazon Personalize ซึ่งเป็นบริการแมชชีนเลิร์นนิงที่นำเสนอโดย Amazon ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายที่พบบ่อยในการสร้างคำแนะนำเฉพาะบุคคล รวมถึงปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลผู้ใช้ใหม่ อคติด้านความนิยม และความตั้งใจของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไป
ต่างจากเครื่องมือแนะนำแบบดั้งเดิม ปรับแต่ง Amazon เก่งในสถานการณ์ที่มีข้อมูลผู้ใช้ที่จำกัดหรือมีการพัฒนา สิ่งนี้พิสูจน์ได้ว่าเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการระบุโอกาสในการขายต่อยอด แม้กระทั่งกับผู้ใช้ใหม่หรือเมื่อการตั้งค่าของผู้ใช้เปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา
หลาย
วิธีปรับแต่งแคมเปญการตลาดเพื่อการขายต่อยอดและ การขายต่อเนื่อง
คุณสามารถปรับแต่งแคมเปญการตลาดเพื่อการขายต่อยอดและ
เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด คุณต้องมีข้อมูลลูกค้าและการส่งข้อความที่ตรงเป้าหมาย ต่อไปนี้คือรายละเอียดของกระบวนการ:
ดำเนินการแบ่งกลุ่มลูกค้า
ใช้ข้อมูล CRM เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามประวัติการซื้อ ความชอบ และพฤติกรรม จัดหมวดหมู่ออกเป็นกลุ่มที่มีรูปแบบการซื้อหรือความสนใจคล้ายกัน
หากคุณขายของออนไลน์กับ Ecwid คุณสามารถดู ค้นหา และแก้ไขข้อมูลลูกค้าทั้งหมดที่คุณต้องการได้ ลูกค้า หน้าหนังสือ. จากที่นั่น คุณสามารถกรองฐานลูกค้าของคุณโดยใช้พารามิเตอร์ต่างๆ และส่งออกเซ็กเมนต์เพื่อทำงานร่วมกับบริการอื่นได้ (เช่น เพื่อส่งอีเมลเป้าหมายผ่านบริการอีเมลที่คุณเลือก)
หน้าลูกค้าใน Ecwid ยังให้การเข้าถึงประวัติการสั่งซื้อของลูกค้า ซึ่งอำนวยความสะดวกในกระบวนการแบ่งส่วน ด้วยการทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อและความชอบของลูกค้า คุณสามารถปรับแต่งข้อความของคุณให้เหมาะกับแต่ละกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
หน้าลูกค้าใน Ecwid admin
ระบุโอกาส
วิเคราะห์ประวัติการซื้อและข้อมูลพฤติกรรมเพื่อระบุโอกาสในการขายต่อยอดและ
ตัวอย่างเช่น เมื่อขายออนไลน์ผ่าน Ecwid คุณมีตัวเลือกในการกำหนดค่า อีเมลการตลาดอัตโนมัติ จัดแสดงผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องหรือสินค้าขายดี
สินค้าที่เกี่ยวข้องในอีเมลยืนยันการสั่งซื้อ
ให้คำแนะนำส่วนบุคคล
สร้างคำแนะนำส่วนบุคคลตามกลุ่มลูกค้า ใช้อัลกอริธึม AI เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องหรืออัปเกรดในสื่อการตลาด จดหมายข่าวทางอีเมลหรือบนเว็บไซต์ ตัวอย่างเช่น ส่วน "ซื้อบ่อยด้วยกัน" หรือ "คุณอาจชอบ" ของ Amazon
มุ่งมั่นในการส่งข้อความแบบกำหนดเป้าหมาย
สร้างข้อความที่กำหนดเป้าหมายซึ่งเน้นคุณค่าของผลิตภัณฑ์หรือบริการเสริม แสดงให้เห็นว่าข้อเสนอเพิ่มเติมช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าหรือแก้ไขปัญหาเฉพาะได้อย่างไร
หากต้องการข้อความที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด โปรดพิจารณา การแปลเนื้อหา เพื่อให้โดนใจผู้ชมและภาษาที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เสนอสิ่งจูงใจหรือการรวมกลุ่ม
ให้สิ่งจูงใจเช่นส่วนลด ข้อเสนอที่รวมกลุ่มหรือรางวัลความภักดีเพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าสำรวจข้อเสนอเพิ่มเติม ทำให้คุณค่าที่นำเสนอน่าสนใจและชัดเจน
ด้วย Ecwid by Lightspeed คุณสามารถขายชุดผลิตภัณฑ์ได้ด้วยความช่วยเหลือจาก อัพเซล &
ใช้วิธีการหลายช่องทาง
ใช้งานหลายช่องทาง กลยุทธ์การตลาด เพื่อเข้าถึงลูกค้าผ่านจุดสัมผัสต่างๆ ใช้อีเมล เนื้อหาโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์
เผยพลังของคำแนะนำส่วนบุคคล
ในภูมิทัศน์แบบไดนามิกของความสัมพันธ์กับลูกค้า คำแนะนำเฉพาะบุคคลและการตลาดแบบกำหนดเป้าหมายถือเป็นเสาหลักแห่งความสำเร็จ ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูล CRM คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพในการขายต่อยอดที่ปรับให้เหมาะสมและ
เมื่อปรับแต่งอย่างละเอียด กลยุทธ์เหล่านี้จะโดนใจลูกค้าแต่ละราย ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วม เพิ่มยอดขาย และ การรักษาความภักดีต่อแบรนด์.
รับข้อมูลเชิงลึกจากระบบ CRM ของคุณ สร้างแคมเปญแบบกำหนดเอง และดูว่าการตอบสนองความต้องการและความต้องการเฉพาะของลูกค้าสามารถทำงานได้อย่างมหัศจรรย์ได้อย่างไร
