Customer-Centric AI: Paano Mapapahusay ng AI ang Upselling at Cross-Selling

Sa ngayon, hindi na sapat ang pagtugon sa mga inaasahan ng customer. Upang umunlad, ang mga negosyo ay dapat lumampas sa mga inaasahan na ito, at pag-angat customer-centric Ang AI ay susi sa pagkamit ng layuning ito.

Ang pagsasama ng AI sa pamamahala ng relasyon sa customer (CRM) ay nagpapahusay ng upselling at nagbebenta ng cross mga diskarte, na nagpapahintulot sa mga negosyo na suriin ang malawak na data ng customer para sa mga personalized na rekomendasyon.

Panatilihin ang pagbabasa upang matuklasan kung paano customer-centric Itinataas ng AI ang mga diskarte sa CRM, nag-aalok ng mga personalized na insight at real-time paggawa ng desisyon, at sa huli ay naghahatid ng mas kasiya-siyang mga paglalakbay ng customer.

Paggamit ng AI para sa Customer Insights

Ang AI ay maaaring magbunyag ng napakahalagang mga pattern at trend sa pamamagitan ng pagsusuri ng malaking halaga ng data. Binibigyang-daan ka nitong maunawaan ang mga tendensya, gawi, at kagustuhan ng customer.

Bago natin talakayin kung paano mapapahusay ng AI ang pamamahala sa relasyon ng customer, tingnan natin kung paano sinusuri ng mga algorithm ng AI ang gawi at data ng customer.

Paano Sinusuri ng AI Algorithm ang Gawi ng Customer

Binabago ng AI kung paano sinusuri ng mga negosyo ang gawi ng consumer at binabago kung paano nakikipag-ugnayan ang mga consumer sa mga kumpanya.

Mayroong iba't ibang mga tool na magagamit ng mga may-ari ng negosyo upang iproseso ang data ng customer gamit ang AI, ngunit sa pangkalahatan, narito kung paano gumagana ang proseso:

• Pagkolekta ng data: Ang platform ng ecommerce ay nangongolekta ng malawak na data sa mga pakikipag-ugnayan ng customer, kabilang ang kasaysayan ng pagba-browse, gawi sa pagbili, mga produktong tiningnan, mga survey ng produkto, oras na ginugol sa mga pahina, at demograpikong impormasyon. Incorporating feedback ng customer sa pagkolekta ng data na ito ay nagpapayaman sa pag-unawa ng AI sa kasiyahan ng customer at mga inaasahan sa serbisyo.
• Pagpapatupad ng mga algorithm ng AI: Pinoproseso at sinusuri ng mga algorithm ng AI ang kayamanan ng data na ito. Machine learning sa mga benta, gaya ng collaborative na pag-filter o batay sa nilalaman mga sistema ng rekomendasyon, ay ginagamit upang matukoy ang mga pattern at ugnayan sa mga pag-uugali ng customer.
• Pagkilala sa pattern: Tinutukoy ng mga algorithm ng AI ang mga pattern, gaya ng mga karaniwang kumbinasyon ng produkto na madalas binili nang magkasama (cross-selling pattern) o mga produktong madalas na tinitingnan ng mga customer bago bumili (nagpapahiwatig ng mga kagustuhan).
• Isinapersonal na mga rekomendasyon: Hinihimok ng AI ginagamit ng mga engine ng rekomendasyon ang mga insight na ito. Kapag bumisita ang isang customer sa platform, ang mga naka-personalize na rekomendasyon ng produkto ay bubuo sa real time batay sa kasaysayan ng pagba-browse, mga nakaraang pagbili, at mga katulad na gawi ng user.
• Patuloy na pag-aaral at pagpapabuti: Ang mga algorithm ng AI ay patuloy na natututo mula sa mga bagong input ng data at pakikipag-ugnayan ng customer. Habang mas maraming data ang nakolekta, ang mga modelo ay nagbabago at pinipino ang kanilang mga rekomendasyon, tinitiyak na ang mga ito ay nananatiling may kaugnayan at tumpak.

Pinoproseso ng mga sopistikadong predictive analytics na tool tulad ng SPSS Statistics, Alteryx, at Azure Machine Learning ng Microsoft ng IBM ang data na ito, na tumutukoy sa mga pattern, ugnayan, at trend na nagpapahiwatig ng mga potensyal na gawi o pangangailangan sa hinaharap.

Batay sa pagsusuri, ang mga predictive na modelo ay binuo upang hulaan ang mga posibleng gawi o pangangailangan ng customer. Gumagamit ang mga modelong ito ng mga istatistikal na algorithm upang mahulaan ang mga kinalabasan, gaya ng posibilidad ng isang customer na gumawa ng isang partikular na pagbili, posibilidad na mag-churn, o mga ginustong kategorya ng produkto.

AI-Infused Upselling & Cross-Selling Istratehiya

AI-infused ang mga diskarte sa upselling ay gumagamit ng artificial intelligence upang mapahusay ang mga benta sa pamamagitan ng paghikayat sa mga customer na bumili ng mga karagdagang o na-upgrade na produkto o serbisyo.

Narito ang isang pangkalahatang-ideya ng susi Hinihimok ng AI upselling taktika:

Pinapagana ng AI Mga Rekomendasyon at Pag-customize ng Produkto

Hinihimok ng AI ang pag-profile ng customer ay isang pundasyon ng modernong mga diskarte sa marketing, gamit ang mga advanced na algorithm upang lumikha ng mga detalyado at dynamic na profile ng mga indibidwal na customer.

Sa pamamagitan ng pagkolekta at pagsusuri ng malawak na hanay ng customer datos—tulad bilang kasaysayan ng pagbili, gawi sa pagba-browse, demograpiko, at pakikipag-ugnayan sa negosyo—AI tinutukoy ang mga natatanging pattern ng pag-uugali, kagustuhan, at indibidwal na katangian.

Nagbibigay-daan ito sa mga nagbebenta na mag-alok ng mga iniakmang rekomendasyon ng produkto batay sa mga indibidwal na gawi at kagustuhan ng customer upang magmungkahi ng mga pantulong o na-upgrade na produkto.

Halimbawa, sinusuri ng AI algorithm ng Amazon ang malawak na data ng customer, kabilang ang kasaysayan ng pagba-browse, mga item na tiningnan, mga item na binili, at mga query sa paghahanap.

Batay sa pagsusuring ito, ang engine ng rekomendasyon ng Amazon ay gumagamit ng mga modelo ng machine learning upang mahulaan at magmungkahi ng mga produkto na naaayon sa mga interes at kagustuhan ng bawat customer.

Kapag ang isang customer ay nag-explore ng isang partikular na produkto, ang AI ng Amazon ay bumubuo ng mga rekomendasyong "Madalas na Binili nang Magkasama" o "Mga Customer na Bumili Nito", na nagpapakita ng mga pantulong o na-upgrade na mga produkto. Hinihikayat ng mga suhestyong ito ang mga customer na isaalang-alang ang mga karagdagang pagbili nang higit pa sa kanilang inisyal pagpipilian—at magmungkahi ng mga item na maaaring interesado sila.

Habang nakikipag-ugnayan ang mga customer sa platform, patuloy na natututo ang AI mula sa kanilang mga gawi at pinipino ang mga rekomendasyon nito. Ang system ay umaangkop sa mga indibidwal na kagustuhan, na tinitiyak ang lalong tumpak at nauugnay na mga mungkahi.

Amazon's Hinihimok ng AI Ang mga rekomendasyon ng produkto ay nakakatulong nang malaki sa tagumpay ng platform sa upselling. Ang mga customer ay mas hilig na galugarin at potensyal na bumili ng mga karagdagang produkto, pagtaas ng mga benta at pagpapabuti ng kasiyahan ng customer.

By the way, kung ikaw magbenta online sa Ecwid ng Lightspeed, magagawa mo ipakita ang mga kaugnay na produkto na may seksyong "Maaari Mo ring I-like" na lumalabas sa page ng mga detalye ng produkto at sa pag-checkout.

Mga Dynamic na Istratehiya sa Pagpepresyo at Pag-optimize ng Alok

Binibigyang-daan ng AI ang mga dynamic na diskarte sa pagpepresyo sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga uso sa merkado, pagpepresyo ng kakumpitensya, at pag-uugali ng customer sa real time. Nagbibigay-daan ito sa mga negosyo na i-optimize ang mga diskarte sa pagpepresyo para sa upselling, nag-aalok ng mga personalized na diskwento, o mga naka-bundle na deal na sumasalamin sa mga indibidwal na customer.

Uber, ang pagsakay-hailing serbisyo, gamit Hinihimok ng AI dynamic na pagpepresyo, na kilala bilang "pag-presyo ng pag-surge,” para i-optimize ang mga diskarte sa pagpepresyo batay sa real-time demand, supply, at iba pang mga kadahilanan.

Narito kung paano ipinatupad ng Uber ang kanilang dynamic na diskarte sa pagpepresyo sa tulong ng AI.

Patuloy na sinusuri ng mga AI algorithm ng Uber ang data totoong oras, kabilang ang mga salik tulad ng pangangailangan sa pagsakay, kundisyon ng trapiko, panahon, oras ng araw, at dating gawi ng rider.

Batay sa pagsusuring ito, dynamic na inaayos ng AI ng Uber ang mga pamasahe. Sa panahon ng peak times o mataas na demand, ang surge pricing ay isinaaktibo, pinatataas ang pamasahe para ma-insentibo ang mas maraming driver na maging available, tinitiyak ang mas mabilis na mga pickup at matugunan ang tumaas na demand.

Bukod pa rito, maaaring mag-alok ang Uber ng mga personalized na diskwento o promosyon sa mga indibidwal na rider batay sa kanilang history ng pagsakay, dalas ng paggamit, o mga partikular na okasyon. Halimbawa, ang mga naka-target na promosyon ay maaaring ihandog sa mga madalas na gumagamit o habang mababang demand mga panahon upang hikayatin ang higit pang mga sakay.

Ang mga diskarteng ito ay nagpapalaki ng mga kita para sa mga driver at hinihikayat ang mga sakay na patuloy na gamitin ang mga ito.

Pagpapahusay sa Karanasan ng Customer

Sa pamamagitan ng paggamit ng AI sa CRM, mapapahusay ng mga negosyo ang mga karanasan ng customer sa pamamagitan ng mga personalized na serbisyo.

Halimbawa, gumagamit ang Spotify ng mga algorithm ng AI para suriin ang mga kagustuhan ng user, mga gawi sa pakikinig, at makasaysayang data para gumawa ng mga personalized na playlist, rekomendasyon, at pang-araw-araw na mix para sa bawat user.

Pinapahusay ng personalized na diskarte na ito ang pangkalahatang karanasan ng user sa pamamagitan ng pag-angkop ng musika sa mga natatanging kagustuhan ng bawat tagapakinig, na ginagawang mas kasiya-siya ang oras na ginugol sa pakikinig at pagtuklas ng bagong musika ayon sa kanilang panlasa.

Cross-Selling Taktika

Pagbebenta ng cross mga taktika na isinama sa Pinahusay ng AI Ang mga CRM system ay gumagamit ng artificial intelligence upang matukoy at mapakinabangan ang mga pagkakataong mag-alok ng mga pantulong na produkto o serbisyo sa mga customer na naaayon sa mga gawi sa pagbili ng customer.

Halimbawa, epektibong iniangkop ng Netflix ang mga kampanya sa marketing nito nagbebenta ng cross sa pamamagitan ng pagrerekomenda ng mga serye sa TV o pelikula sa mga user batay sa kanilang kasaysayan ng panonood.

Kung ang isang user ay gustong manood ng mga palabas sa science fiction, ang algorithm ng Netflix ay nagmumungkahi ng katulad na nilalaman o nagpo-promote ng isang bagong inilabas na serye sa loob ng genre na iyon, na naghihikayat sa user na mag-explore at manood ng higit pang nilalaman.

Higit pang pagpapahusay sa mga isinapersonal na pagsusumikap sa marketing na ito, AI chatbots magbigay ng agarang, personalized na mga rekomendasyon sa mga customer. Ito ay hindi lamang nagpapabuti sa karanasan sa pamimili ngunit makabuluhang pinapataas din ang mga pagkakataon sa pagbebenta sa pamamagitan ng paggawa ng bawat pakikipag-ugnayan ng customer na isang pagkakataon para sa naka-target na marketing at upselling.

Mga halimbawa ng AI-Pinahusay CRM Systems

Pagsasama ng mga taktika sa upselling Pinahusay ng AI Ang mga CRM system ay nagsasangkot ng paggamit ng predictive analytics upang matukoy ang perpektong pagkakataon sa upselling. Hinihimok ng AI Ang mga CRM system ay nag-uudyok sa mga kinatawan ng pagbebenta ng may-katuturang mga mungkahi sa pag-upselling sa panahon ng mga pakikipag-ugnayan ng customer, na nagpapahusay sa mga pagkakataon ng matagumpay na mga upsell.

Einstein Analytics ng Salesforce

Ang Salesforce, isang nangungunang CRM platform, ay nagsasama Pinalakas ng AI mga tool tulad ng Einstein Analytics upang tulungan ang mga sales representative sa pagtukoy at pag-capitalize sa upselling na mga pagkakataon sa panahon ng mga pakikipag-ugnayan ng customer.

Salesforce's Einstein Analytics gumagamit ng predictive analytics upang pag-aralan ang malalaking dataset sa loob ng CRM. Sinusuri nito ang data ng customer, kasaysayan ng pagbili, mga pakikipag-ugnayan, at iba pang nauugnay na impormasyon upang mahulaan ang mga potensyal na pagkakataon sa pag-upselling.

Nakikita ng Einstein Analytics ang mga pattern na nagpapahiwatig ng mga pagkakataon sa upselling. Halimbawa, ang pag-detect ng tumaas na paggamit ng produkto ay maaaring magpahiwatig ng interes sa mga upgrade o mga add-on.

Nagbibigay din ang AI system ng Salesforce ng mga sales rep ng mga naaaksyunan na insight. Nag-aalok ito ng mga upselling na mungkahi at pinag-uusapang mga punto batay sa mga pagkakataong natukoy.

Pakinabang ng mga sales rep Hinihimok ng AI mga mungkahi upang i-customize ang mga pag-uusap, pagtugon sa mga pangangailangan ng mga customer gamit ang mga nauugnay na alok sa pagbebenta. Halimbawa, maaari silang magmungkahi ng na-upgrade na subscription o mga karagdagang feature batay sa mga pattern ng paggamit.

By the way, if you sell online with Ecwid, pwede ikonekta ang iyong online na tindahan sa Salesforce sa pamamagitan ng Zapier. Sa ganitong paraan, awtomatikong malilikha ang mga bagong customer sa Salesforce mula sa mga bagong order ng Ecwid.

Ang Personal na Amazon

Ang Amazon Personalize, isang serbisyo sa pag-aaral ng makina na inaalok ng Amazon, ay idinisenyo upang tugunan ang mga hamon na karaniwang kinakaharap sa paggawa ng mga personalized na rekomendasyon, kabilang ang mga isyu sa bagong data ng user, mga bias sa kasikatan, at umuusbong na layunin ng user.

Hindi tulad ng mga tradisyunal na engine ng rekomendasyon, Ang Personal na Amazon mahusay sa mga sitwasyong may limitado o nagbabagong data ng user. Ito ay nagpapatunay na partikular na kapaki-pakinabang para sa pagtukoy ng mga pagkakataon sa upselling, kahit na sa mga bagong user o kapag nagbabago ang mga kagustuhan ng user sa paglipas ng panahon.

Ilang mga kilalang Nakilala ng mga kumpanya, gaya ng Domino's, Subway, at Yamaha, ang kahalagahan ng AI sa pag-unawa at pagtugon sa mga pangangailangan ng customer.

Paano Iangkop ang Mga Kampanya sa Marketing para sa Upselling at Cross-Selling

Maaari mong iangkop ang mga kampanya sa marketing para sa upselling at nagbebenta ng cross sa tulong ng mga strategic approach kahit hindi mo ginagamit Pinalakas ng AI kagamitan.

Para sa pinakamahusay na mga resulta, kailangan mo ng data ng customer at naka-target na pagmemensahe. Narito ang isang breakdown ng proseso:

Magsagawa ng Customer Segmentation

Gumamit ng CRM data para i-segment ang mga customer batay sa kanilang history ng pagbili, mga kagustuhan, at gawi. Ikategorya ang mga ito sa mga pangkat na may katulad na mga pattern o interes sa pagbili.

Kung nagbebenta ka online gamit ang Ecwid, maaari mong tingnan, hanapin, at i-edit ang lahat ng impormasyon ng customer na kailangan mo sa Customer pahina. Mula doon, maaari mong i-filter ang iyong customer base gamit ang iba't ibang mga parameter at i-export ang segment upang gumana dito sa ibang serbisyo (halimbawa, upang magpadala ng mga naka-target na email sa pamamagitan ng isang serbisyo ng email na iyong pinili.)

Ang pahina ng Mga Customer sa Ecwid ay nag-aalok din ng access sa kasaysayan ng order ng customer, na nagpapadali sa proseso ng pagse-segment. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga gawi at kagustuhan sa pagbili ng iyong mga customer, maaari mong maiangkop ang iyong pagmemensahe sa bawat segment nang mas epektibo.

Kilalanin ang mga Oportunidad

Suriin ang mga kasaysayan ng pagbili at data ng pag-uugali upang matukoy ang mga pagkakataon para sa upselling at pagtitinda. Tukuyin kung aling mga produkto o serbisyo ang umakma sa mga nakaraang pagbili o umaayon sa mga interes ng mga customer.

Halimbawa, kapag nagbebenta online sa pamamagitan ng Ecwid, mayroon kang pagpipilian upang i-configure mga automated na email sa marketing pagpapakita ng mga kaugnay na produkto o nangungunang nagbebenta.

Gumawa ng Mga Personalized na Rekomendasyon

Gumawa ng mga personalized na rekomendasyon batay sa mga segment ng customer. Gumamit ng mga algorithm ng AI upang magmungkahi ng mga nauugnay o na-upgrade na produkto sa mga materyales sa marketing, Mga newsletter ng email, o sa isang website. Halimbawa, ang mga seksyon ng Amazon na "Madalas na Binibili" o "Maaari Mo ring I-like".

Magsikap para sa Naka-target na Pagmemensahe

Gumawa ng naka-target na pagmemensahe na nagha-highlight sa halaga ng mga pantulong na produkto o serbisyo. Ipakita kung paano pinapahusay ng karagdagang alok ang karanasan ng customer o nilulutas ang isang partikular na problema.

Para sa isang tunay na na-optimize na mensahe, isaalang-alang pagsasalin ng nilalaman upang mabisang umalingawngaw sa magkakaibang madla at wika.

Mag-alok ng Mga Insentibo o Bundle

Magbigay ng mga insentibo tulad ng mga diskwento, mga bundle na deal, o loyalty reward para hikayatin ang mga customer na mag-explore ng mga karagdagang alok. Gawing kaakit-akit at malinaw ang panukalang halaga.

Sa Ecwid ng Lightspeed, maaari kang magbenta ng mga bundle ng produkto sa tulong ng Upsell & Cross-Sell Mga Bundle ng Produkto, Mga Bundle ng Produkto, at BOGO apps.

Ilapat ang Multichannel Approach

Magpatupad ng multichannel marketing diskarte upang maabot ang mga customer sa pamamagitan ng iba't ibang touchpoint. Gumamit ng mga email, nilalaman ng social media, website mga pop-up, at personalized na mga rekomendasyon sa platform.

Ipakita ang Kapangyarihan ng Mga Personalized na Rekomendasyon

Sa dynamic na tanawin ng mga relasyon sa customer, ang mga personalized na rekomendasyon at naka-target na marketing ay tumatayo bilang mga haligi ng tagumpay. Sa pamamagitan ng paggamit ng CRM data, maaari mong i-unlock ang potensyal para sa pinasadyang upselling at nagbebenta ng cross kampanya.

Kapag maayos na nakatutok, ang mga diskarteng ito ay tumutugon sa mga indibidwal na customer, humihimok ng pakikipag-ugnayan, pagtaas ng mga benta, at pag-aalaga ng katapatan sa tatak.

Yakapin ang mga insight mula sa iyong CRM system, gumawa ng mga custom na campaign, at tingnan kung paano makakatugon sa mga natatanging kagustuhan at pangangailangan ng iyong mga customer ang kahanga-hangang paraan.

• Paano Binabago ng AI ang Customer Service
• Paano Mapapahusay ng AI ang Upselling at Cross-Selling
• tuktok Batay sa AI Mga Tool para I-streamline ang Mga Proseso ng Negosyo
• Paano Mabisang Gamitin ang AI Tools bilang May-ari ng Negosyo
• AI para sa Negosyo: Mga Praktikal na Paggamit ng AI sa Ecommerce