如今，仅仅满足客户期望已经不够了。为了蓬勃发展，企业必须超越这些期望，并利用
将人工智能融入客户关系管理 (CRM) 可增强追加销售和
继续阅读以了解如何
利用人工智能进行客户洞察
人工智能可以通过分析大量数据来揭示宝贵的模式和趋势。它使您能够了解客户的倾向、习惯和偏好。
在讨论人工智能如何增强客户关系管理之前，让我们深入了解一下人工智能算法如何分析客户行为和数据。
人工智能算法如何分析客户行为
人工智能正在改变企业分析消费者行为的方式，并改变消费者与企业互动的方式。
企业主可以使用多种工具通过人工智能处理客户数据，但一般来说，该过程的工作原理如下：
- 数据收集：电子商务平台收集有关客户互动的大量数据，包括浏览历史记录、购买行为、查看的产品、 产品调查、页面上花费的时间以及人口统计信息。纳入 客户的反馈意见 这些数据收集丰富了人工智能对客户满意度和服务期望的理解。
- AI算法实现：人工智能算法处理和分析这些丰富的数据。销售中的机器学习，例如协同过滤或
基于内容 推荐系统，用于识别客户行为之间的模式和相关性。 - 模式识别：人工智能算法可以识别模式，例如经常一起购买的常见产品组合
（交叉销售 模式）或客户在购买前经常查看的产品（表明偏好）。 - 个性化推荐:
人工智能驱动 推荐引擎利用这些洞察。当客户访问平台时，会根据浏览历史、过去的购买记录和类似的用户行为实时生成个性化的产品推荐。 - 持续学习和改进：人工智能算法不断从新的数据输入和客户交互中学习。随着收集更多数据，模型不断发展并完善其建议，确保它们保持相关性和准确性。
IBM 的 SPSS Statistics、Alteryx 和 Microsoft 的 Azure 机器学习等复杂的预测分析工具可处理这些数据，识别表明未来潜在行为或需求的模式、相关性和趋势。
根据分析，开发预测模型来预测可能的客户行为或需求。这些模型使用统计算法来预测结果，例如客户进行某种购买的可能性、流失概率或首选产品类别。
人工智能 追加销售和 交叉销售 策略
以下是关键内容的概述
人工智能驱动 产品推荐和定制
通过收集和分析广泛的客户
这使得卖家能够根据个人客户的行为和偏好提供量身定制的产品推荐，以推荐补充或升级的产品。
例如，亚马逊的人工智能算法分析大量的客户数据，包括浏览历史记录、查看的商品、购买的商品和搜索查询。
亚马逊上的“购买此商品的顾客也购买了”推荐
基于此分析，亚马逊的推荐引擎采用机器学习模型来预测和推荐符合每个客户的兴趣和偏好的产品。
当客户浏览特定产品时，亚马逊的人工智能会生成“经常一起购买”或“购买此商品的客户也购买了”的推荐，展示互补或升级的产品。这些建议鼓励客户考虑在初始购买之外进行其他购买
当客户与平台互动时，人工智能不断从他们的行为中学习并完善其建议。该系统适应个人喜好，确保提供越来越准确和相关的建议。
亚马逊如何利用用户偏好数据来创建产品推荐的示例。 （来源： Rejoiner)
亚马逊
顺便说一句，如果你 在线销售 使用 Lightspeed 的 Ecwid，您可以 显示相关产品 在产品详细信息页面和结账时会出现“您可能还喜欢”部分。
动态定价策略和报价优化
人工智能通过实时分析市场趋势、竞争对手定价和客户行为来实现动态定价策略。这使得企业能够优化定价策略，以进行追加销售、提供个性化折扣或与个人客户产生共鸣的捆绑交易。
Uber，
以下是 Uber 如何在人工智能的帮助下实施动态定价策略。
Uber 的 AI 算法不断分析
根据此分析，Uber 的人工智能会动态调整票价。在高峰时段或高需求期间，会激活峰时定价，提高票价以激励更多司机提供服务，确保更快的接载并满足不断增长的需求。
此外，Uber 还可能根据乘客的乘车历史、使用频率或特定场合为其提供个性化折扣或促销。例如，针对性促销可能针对常客或在特定场合提供
这些策略最大限度地提高了司机的收入，并鼓励乘客继续使用它们。
提升客户体验
通过在 CRM 中利用人工智能，企业可以通过个性化服务增强客户体验。
例如，Spotify 使用人工智能算法来分析用户偏好、收听习惯和历史数据，为每个用户创建个性化的播放列表、推荐和日常混音。
Spotify 个性化播放列表的示例
这种个性化方法通过根据每个听众的独特喜好定制音乐来增强整体用户体验，使聆听和发现符合他们口味的新音乐的时间更加愉快。
交叉销售 策略
例如，Netflix 有效地针对以下情况量身定制营销活动：
Netflix 根据用户的观看历史进行推荐
如果用户喜欢观看科幻节目，Netflix 的算法会建议类似的内容或宣传该类型中新发布的剧集，鼓励用户探索和观看更多内容。
进一步加强这些个性化营销工作， 人工智能聊天机器人 为客户提供即时、个性化的建议。这不仅改善了购物体验，而且使每次客户互动都成为有针对性的营销和追加销售的机会，从而显着增加了销售机会。
示例 人工智能增强 CRM系统
将追加销售策略融入
Salesforce 的爱因斯坦分析
Salesforce 是一家领先的 CRM 平台，它整合了
Salesforce的 爱因斯坦分析 利用预测分析来分析 CRM 中的大量数据集。它评估客户数据、购买历史、互动和其他相关信息，以预测潜在的追加销售机会。
Einstein Analytics 发现一些模式暗示着追加销售机会。例如，检测到产品使用量的增加可能表示对升级或
Salesforce 的人工智能系统还为销售代表提供可行的见解。它根据确定的机会提供追加销售建议和谈话要点。
销售代表影响力
顺便说一下，如果您通过 Ecwid 在线销售，您可以 将您的在线商店连接到 Salesforce 通过扎皮尔。这样，将根据新的 Ecwid 订单在 Salesforce 中自动创建新客户。
亚马逊个性化
Amazon Personalize 是 Amazon 提供的一项机器学习服务，旨在解决创建个性化推荐时常见的挑战，包括新用户数据、流行度偏差和不断变化的用户意图等问题。
与传统的推荐引擎不同， 亚马逊个性化 在用户数据有限或不断变化的场景中表现出色。事实证明，这对于识别追加销售机会特别有益，即使是新用户或用户偏好随时间变化时也是如此。
几个
如何定制营销活动以实现追加销售和 交叉销售
您可以定制营销活动以进行追加销售和
为了获得最佳结果，您需要客户数据和有针对性的消息传递。以下是该过程的详细说明：
执行客户细分
使用 CRM 数据根据客户的购买历史、偏好和行为对客户进行细分。将他们分为具有相似购买模式或兴趣的组。
如果您通过 Ecwid 进行在线销售，您可以在 Ecwid 上查看、查找和编辑所需的所有客户信息 我的客户 页。从那里，您可以使用各种参数过滤您的客户群，并导出细分以在不同的服务中使用它（例如，通过您选择的电子邮件服务发送目标电子邮件。）
Ecwid 中的客户页面还提供对客户订单历史记录的访问，从而促进细分过程。通过了解客户的购买习惯和偏好，您可以更有效地针对每个细分市场定制消息。
Ecwid 管理中的客户页面
识别机会
分析购买历史和行为数据，找出追加销售的机会，并
例如，通过 Ecwid 在线销售时，您可以选择配置 自动化营销电子邮件 展示相关产品或最畅销产品。
订单确认电子邮件中的相关产品
提出个性化推荐
根据客户细分创建个性化推荐。使用人工智能算法在营销材料中推荐相关或升级产品， 电子邮件通讯或在网站上。例如，亚马逊的“经常一起购买”或“您可能还喜欢”部分。
努力实现有针对性的消息传递
精心设计有针对性的信息，突出互补产品或服务的价值。展示附加产品如何增强客户体验或解决特定问题。
对于真正优化的消息，请考虑 翻译内容 与不同的受众和语言产生有效的共鸣。
提供奖励或捆绑
提供折扣等激励措施， 捆绑交易或忠诚度奖励，以鼓励客户探索更多产品。使价值主张具有吸引力且清晰。
借助 Lightspeed 的 Ecwid，您可以在 追加销售和
应用多渠道方法
实施多渠道 营销策略 通过各种接触点接触客户。使用电子邮件、社交媒体内容、网站
展现个性化推荐的力量
在客户关系的动态格局中，个性化推荐和有针对性的营销是成功的支柱。通过利用 CRM 数据，您可以释放定制化追加销售和
经过精细调整后，这些策略能够引起个人客户的共鸣，推动参与度，增加销售额，并且 培养品牌忠诚度.
利用 CRM 系统的见解，创建自定义营销活动，并了解如何满足客户的独特偏好和需求，从而创造奇迹。
