Ngày nay, việc đáp ứng mong đợi của khách hàng không còn là đủ nữa. Để phát triển mạnh, doanh nghiệp phải vượt qua những mong đợi này và tận dụng
Tích hợp AI vào quản lý quan hệ khách hàng (CRM) giúp tăng cường bán hàng và
Hãy tiếp tục đọc để khám phá cách
Tận dụng AI để hiểu rõ hơn về khách hàng
AI có thể tiết lộ các mô hình và xu hướng vô giá bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Nó cho phép bạn hiểu xu hướng, thói quen và sở thích của khách hàng.
Trước khi thảo luận về cách AI có thể tăng cường quản lý quan hệ khách hàng, hãy cùng tìm hiểu cách thuật toán AI phân tích hành vi và dữ liệu của khách hàng.
Cách thuật toán AI phân tích hành vi của khách hàng
AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp phân tích hành vi của người tiêu dùng và thay đổi cách người tiêu dùng tương tác với các công ty.
Có nhiều công cụ khác nhau mà chủ doanh nghiệp có thể sử dụng để xử lý dữ liệu khách hàng bằng AI, nhưng nhìn chung, đây là cách quy trình hoạt động:
- Thu thập dữ liệu: Nền tảng thương mại điện tử thu thập dữ liệu rộng rãi về tương tác của khách hàng, bao gồm lịch sử duyệt web, hành vi mua hàng, sản phẩm đã xem, khảo sát sản phẩm, thời gian dành cho các trang và thông tin nhân khẩu học. Kết hợp Phản hồi của khách hàng Việc đưa vào bộ sưu tập dữ liệu này sẽ làm phong phú thêm sự hiểu biết của AI về sự hài lòng của khách hàng và kỳ vọng về dịch vụ.
- Triển khai thuật toán AI: Các thuật toán AI xử lý và phân tích lượng dữ liệu dồi dào này. Học máy trong bán hàng, chẳng hạn như lọc cộng tác hoặc
dựa trên nội dung hệ thống khuyến nghị, được sử dụng để xác định các mô hình và mối tương quan giữa các hành vi của khách hàng. - Nhận dạng mẫu: Các thuật toán AI xác định các mẫu, chẳng hạn như các kết hợp sản phẩm phổ biến thường được mua cùng nhau
(bán chéo mẫu) hoặc sản phẩm thường được khách hàng xem trước khi mua (biểu thị sở thích). - Đề xuất được cá nhân hóa:
Do AI điều khiển công cụ đề xuất tận dụng những hiểu biết này. Khi khách hàng truy cập nền tảng, các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa sẽ được tạo theo thời gian thực dựa trên lịch sử duyệt web, các giao dịch mua trước đây và hành vi tương tự của người dùng. - Học hỏi và cải tiến liên tục: Các thuật toán AI liên tục học hỏi từ dữ liệu đầu vào mới và tương tác của khách hàng. Khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn, các mô hình sẽ phát triển và tinh chỉnh các đề xuất của chúng, đảm bảo chúng vẫn phù hợp và chính xác.
Các công cụ phân tích dự đoán tinh vi như Thống kê SPSS của IBM, Alterx và Azure Machine Learning của Microsoft xử lý dữ liệu này, xác định các mẫu, mối tương quan và xu hướng cho biết các hành vi hoặc nhu cầu tiềm năng trong tương lai.
Dựa trên phân tích, các mô hình dự đoán được phát triển để dự báo hành vi hoặc nhu cầu có thể xảy ra của khách hàng. Các mô hình này sử dụng thuật toán thống kê để dự đoán kết quả, chẳng hạn như khả năng khách hàng thực hiện một giao dịch mua nhất định, xác suất rời bỏ hoặc danh mục sản phẩm ưa thích.
AI được truyền tải Bán thêm & Bán chéo Các chiến lược
Dưới đây là tổng quan về chìa khóa
Được hỗ trợ bởi AI Khuyến nghị và tùy chỉnh sản phẩm
Bằng cách thu thập và phân tích nhiều thông tin khách hàng
Điều này cho phép người bán đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên hành vi và sở thích của từng khách hàng để đề xuất các sản phẩm bổ sung hoặc nâng cấp.
Ví dụ: thuật toán AI của Amazon phân tích dữ liệu khách hàng rộng rãi, bao gồm lịch sử duyệt web, các mặt hàng đã xem, các mặt hàng đã mua và truy vấn tìm kiếm.
Đề xuất “Khách hàng đã mua sản phẩm này cũng đã mua” trên Amazon
Dựa trên phân tích này, công cụ đề xuất của Amazon sử dụng các mô hình máy học để dự đoán và đề xuất các sản phẩm phù hợp với sở thích và sở thích của từng khách hàng.
Khi khách hàng khám phá một sản phẩm cụ thể, AI của Amazon sẽ tạo ra các đề xuất “Thường xuyên mua cùng nhau” hoặc “Khách hàng đã mua sản phẩm này cũng đã mua”, giới thiệu các sản phẩm bổ sung hoặc nâng cấp. Những đề xuất này khuyến khích khách hàng xem xét mua thêm ngoài lần mua ban đầu
Khi khách hàng tương tác với nền tảng, AI sẽ liên tục học hỏi từ hành vi của họ và cải tiến các đề xuất của nó. Hệ thống thích ứng với sở thích cá nhân, đảm bảo các đề xuất ngày càng chính xác và phù hợp.
Một ví dụ về cách Amazon tận dụng dữ liệu sở thích của người dùng để tạo đề xuất sản phẩm. (Nguồn: tham gia lại)
Của Amazon
Nhân tiện, nếu bạn bán trực tuyến với Ecwid của Lightspeed, bạn có thể hiển thị các sản phẩm liên quan với phần “Bạn cũng có thể thích” xuất hiện trên trang chi tiết sản phẩm và khi thanh toán.
Chiến lược định giá linh hoạt và tối ưu hóa ưu đãi
AI hỗ trợ các chiến lược định giá linh hoạt bằng cách phân tích xu hướng thị trường, giá của đối thủ cạnh tranh và hành vi của khách hàng trong thời gian thực. Điều này cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược định giá để bán thêm, đưa ra các khoản giảm giá được cá nhân hóa hoặc các ưu đãi đi kèm phù hợp với khách hàng cá nhân.
Uber,
Đây là cách Uber thực hiện chiến lược định giá linh hoạt của họ với sự trợ giúp của AI.
Thuật toán AI của Uber liên tục phân tích dữ liệu trong
Dựa trên phân tích này, AI của Uber sẽ điều chỉnh giá vé một cách linh hoạt. Trong thời gian cao điểm hoặc nhu cầu cao, giá tăng đột biến được kích hoạt, tăng giá vé để khuyến khích nhiều tài xế có mặt hơn, đảm bảo đón khách nhanh hơn và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.
Ngoài ra, Uber có thể cung cấp các khoản giảm giá hoặc khuyến mãi được cá nhân hóa cho từng hành khách dựa trên lịch sử chuyến đi, tần suất sử dụng hoặc các dịp cụ thể của họ. Ví dụ: các chương trình khuyến mãi có mục tiêu có thể được cung cấp cho người dùng thường xuyên hoặc trong thời gian
Những chiến lược này tối đa hóa thu nhập cho người lái xe và khuyến khích người đi xe tiếp tục sử dụng chúng.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng
Bằng cách tận dụng AI trong CRM, doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua các dịch vụ được cá nhân hóa.
Ví dụ: Spotify sử dụng thuật toán AI để phân tích sở thích, thói quen nghe nhạc và dữ liệu lịch sử của người dùng để tạo danh sách phát, đề xuất và danh sách kết hợp hàng ngày được cá nhân hóa cho mỗi người dùng.
Ví dụ về danh sách phát được cá nhân hóa của Spotify
Cách tiếp cận được cá nhân hóa này nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể bằng cách điều chỉnh âm nhạc theo sở thích riêng của từng người nghe, khiến thời gian nghe và khám phá âm nhạc mới theo sở thích của họ trở nên thú vị hơn.
Bán chéo chiến thuật
Ví dụ: Netflix điều chỉnh hiệu quả các chiến dịch tiếp thị của mình cho
Netflix đưa ra đề xuất dựa trên lịch sử xem của người dùng
Nếu người dùng thích xem các chương trình khoa học viễn tưởng, thuật toán của Netflix sẽ đề xuất nội dung tương tự hoặc quảng bá loạt phim mới phát hành thuộc thể loại đó, khuyến khích người dùng khám phá và xem nhiều nội dung hơn.
Tăng cường hơn nữa những nỗ lực tiếp thị được cá nhân hóa này, chatbot AI cung cấp các khuyến nghị ngay lập tức, được cá nhân hóa cho khách hàng. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm mua sắm mà còn tăng đáng kể cơ hội bán hàng bằng cách biến mọi tương tác của khách hàng thành cơ hội tiếp thị và bán hàng gia tăng có mục tiêu.
Ví dụ về AI được tăng cường Hệ thống CRM
Tích hợp các chiến thuật bán hàng gia tăng vào
Phân tích Einstein của Salesforce
Salesforce, một nền tảng CRM hàng đầu, kết hợp
Salesforce's Phân tích Einstein tận dụng phân tích dự đoán để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ trong CRM. Nó đánh giá dữ liệu khách hàng, lịch sử mua hàng, tương tác và các thông tin liên quan khác để dự đoán các cơ hội bán hàng tiềm năng.
Einstein Analytics phát hiện các mô hình gợi ý về cơ hội bán hàng gia tăng. Ví dụ: việc phát hiện mức sử dụng sản phẩm tăng lên có thể báo hiệu sự quan tâm đến việc nâng cấp hoặc
Hệ thống AI của Salesforce cũng cung cấp cho đại diện bán hàng những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Nó đưa ra các đề xuất bán thêm và các điểm thảo luận dựa trên các cơ hội được xác định.
Đòn bẩy đại diện bán hàng
Nhân tiện, nếu bạn bán hàng trực tuyến với Ecwid, bạn có thể kết nối cửa hàng trực tuyến của bạn với Salesforce thông qua Zapier. Bằng cách này, khách hàng mới sẽ được tạo tự động trong Salesforce từ các đơn đặt hàng Ecwid mới.
Cá nhân hóa Amazon
Amazon Personalize, một dịch vụ máy học do Amazon cung cấp, được thiết kế để giải quyết những thách thức thường gặp trong việc tạo đề xuất được cá nhân hóa, bao gồm các vấn đề với dữ liệu người dùng mới, xu hướng phổ biến và ý định ngày càng phát triển của người dùng.
Không giống như các công cụ đề xuất truyền thống, Cá nhân hóa Amazon vượt trội trong các tình huống có dữ liệu người dùng hạn chế hoặc đang phát triển. Điều này đặc biệt có lợi cho việc xác định các cơ hội bán thêm, ngay cả với người dùng mới hoặc khi sở thích của người dùng thay đổi theo thời gian.
Một số
Cách điều chỉnh chiến dịch tiếp thị để bán thêm và Bán chéo
Bạn có thể điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị để bán thêm và
Để có kết quả tốt nhất, bạn cần dữ liệu khách hàng và thông điệp được nhắm mục tiêu. Đây là một sự cố của quá trình:
Thực hiện phân khúc khách hàng
Sử dụng dữ liệu CRM để phân khúc khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, sở thích và hành vi của họ. Phân loại họ thành các nhóm có mô hình hoặc sở thích mua hàng tương tự.
Nếu bạn bán hàng trực tuyến với Ecwid, bạn có thể xem, tìm và chỉnh sửa tất cả thông tin khách hàng bạn cần trên Khách Hàng trang. Từ đó, bạn có thể lọc cơ sở khách hàng của mình bằng cách sử dụng nhiều tham số khác nhau và xuất phân khúc để hoạt động với phân khúc đó trong một dịch vụ khác (ví dụ: để gửi email được nhắm mục tiêu qua dịch vụ email mà bạn chọn.)
Trang Khách hàng trong Ecwid cũng cung cấp quyền truy cập vào lịch sử đặt hàng của khách hàng, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình phân khúc. Bằng cách hiểu thói quen và sở thích mua hàng của khách hàng, bạn có thể điều chỉnh thông điệp của mình cho phù hợp với từng phân khúc một cách hiệu quả hơn.
Trang Khách hàng trong quản trị viên Ecwid
Xác định cơ hội
Phân tích lịch sử mua hàng và dữ liệu hành vi để xác định cơ hội bán thêm và
Ví dụ: khi bán hàng trực tuyến thông qua Ecwid, bạn có tùy chọn định cấu hình email tiếp thị tự động trưng bày các sản phẩm liên quan hoặc sản phẩm bán chạy nhất.
Sản phẩm liên quan trong email xác nhận đơn hàng
Đưa ra đề xuất được cá nhân hóa
Tạo đề xuất được cá nhân hóa dựa trên phân khúc khách hàng. Sử dụng thuật toán AI để đề xuất các sản phẩm liên quan hoặc nâng cấp trong tài liệu tiếp thị, Bản tin emailhoặc trên một trang web. Ví dụ: phần “Thường xuyên mua cùng nhau” hoặc “Bạn cũng có thể thích” của Amazon.
Phấn đấu cho tin nhắn được nhắm mục tiêu
Tạo thông điệp có mục tiêu làm nổi bật giá trị của các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung. Trình bày cách cung cấp bổ sung nâng cao trải nghiệm của khách hàng hoặc giải quyết một vấn đề cụ thể.
Để có một thông điệp thực sự được tối ưu hóa, hãy xem xét dịch nội dung để tạo được tiếng vang hiệu quả với nhiều đối tượng và ngôn ngữ khác nhau.
Cung cấp ưu đãi hoặc gói
Cung cấp các ưu đãi như giảm giá, giao dịch đi kèmhoặc phần thưởng dành cho khách hàng trung thành để khuyến khích khách hàng khám phá các dịch vụ bổ sung. Làm cho đề xuất giá trị hấp dẫn và rõ ràng.
Với Ecwid by Lightspeed, bạn có thể bán các gói sản phẩm với sự trợ giúp của Bán thêm &
Áp dụng phương pháp tiếp cận đa kênh
Triển khai đa kênh chiến lược tiếp thị để tiếp cận khách hàng thông qua các điểm tiếp xúc khác nhau. Sử dụng email, nội dung truyền thông xã hội, trang web
Tiết lộ sức mạnh của các đề xuất được cá nhân hóa
Trong bối cảnh quan hệ khách hàng năng động, các đề xuất được cá nhân hóa và hoạt động tiếp thị có mục tiêu đóng vai trò là trụ cột của sự thành công. Bằng cách tận dụng dữ liệu CRM, bạn có thể mở khóa tiềm năng bán hàng gia tăng phù hợp và
Khi được tinh chỉnh, các chiến lược này sẽ tác động đến khách hàng cá nhân, thúc đẩy sự tương tác, tăng doanh số và nuôi dưỡng lòng trung thành thương hiệu.
Nắm bắt những hiểu biết sâu sắc từ hệ thống CRM của bạn, tạo các chiến dịch tùy chỉnh và xem việc đáp ứng các sở thích và nhu cầu riêng của khách hàng có thể mang lại hiệu quả kỳ diệu như thế nào.
