في الوقت الحاضر، لم تعد تلبية توقعات العملاء كافية. ولتحقيق الازدهار، يجب على الشركات أن تتجاوز هذه التوقعات، وتعد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي المرتكز على العملاء أمرًا أساسيًا لتحقيق هذا الهدف.
يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة علاقات العملاء (CRM) إلى تعزيز استراتيجيات البيع والبيع المتبادل، مما يسمح للشركات بتحليل بيانات العملاء الشاملة للحصول على توصيات مخصصة.
استمر في القراءة لتكتشف كيف يعمل الذكاء الاصطناعي الذي يركز على العملاء على تحسين استراتيجيات إدارة علاقات العملاء، ويقدم رؤى مخصصة وصنع القرار في الوقت الفعلي، ويقدم في النهاية رحلات أكثر إرضاءً للعملاء.
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لرؤى العملاء
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكشف عن أنماط واتجاهات لا تقدر بثمن من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات. أنها تمكنك من فهم ميول العملاء وعاداتهم وتفضيلاتهم.
قبل أن نناقش كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز إدارة علاقات العملاء، دعنا نتعمق في كيفية تحليل خوارزميات الذكاء الاصطناعي لسلوك العملاء وبياناتهم.
كيف تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل سلوك العملاء
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية تحليل الشركات لسلوك المستهلك وتغيير كيفية تفاعل المستهلكين مع الشركات.
هناك العديد من الأدوات التي يمكن لأصحاب الأعمال استخدامها لمعالجة بيانات العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن بشكل عام، إليك كيفية عمل العملية:
- جمع البيانات: تقوم منصة التجارة الإلكترونية بجمع بيانات واسعة النطاق حول تفاعلات العملاء، بما في ذلك سجل التصفح، وسلوك الشراء، والمنتجات التي تم عرضها، استطلاعات المنتجوالوقت المستغرق في الصفحات والمعلومات الديموغرافية. دمج ملاحظات العملاء في مجموعة البيانات هذه يثري فهم الذكاء الاصطناعي لرضا العملاء وتوقعات الخدمة.
- تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي: تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمعالجة وتحليل هذه الثروة من البيانات. يتم استخدام التعلم الآلي في المبيعات، مثل التصفية التعاونية أو أنظمة التوصية القائمة على المحتوى، لتحديد الأنماط والعلاقات المتبادلة بين سلوكيات العملاء.
- التعرف على الأنماط: تحدد خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأنماط، مثل مجموعات المنتجات المشتركة التي يتم شراؤها معًا بشكل متكرر (أنماط البيع المتبادل) أو المنتجات التي غالبًا ما يشاهدها العملاء قبل الشراء (مؤشر على التفضيلات).
- توصيات شخصية: تعمل محركات التوصيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على الاستفادة من هذه الأفكار. عندما يزور العميل المنصة، يتم إنشاء توصيات المنتجات المخصصة في الوقت الفعلي بناءً على سجل التصفح والمشتريات السابقة وسلوكيات المستخدم المماثلة.
- التعلم المستمر والتحسين: تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستمرار من مدخلات البيانات الجديدة وتفاعلات العملاء. ومع جمع المزيد من البيانات، تتطور النماذج وتنقح توصياتها، مما يضمن أن تظل ذات صلة ودقيقة.
تقوم أدوات التحليلات التنبؤية المتطورة مثل SPSS Statistics من IBM وAlteryx وAzure Machine Learning من Microsoft بمعالجة هذه البيانات وتحديد الأنماط والارتباطات والاتجاهات التي تشير إلى السلوكيات أو الاحتياجات المستقبلية المحتملة.
واستنادًا إلى التحليل، يتم تطوير النماذج التنبؤية للتنبؤ بسلوكيات العملاء أو احتياجاتهم المحتملة. تستخدم هذه النماذج خوارزميات إحصائية للتنبؤ بالنتائج، مثل احتمالية إجراء العميل لعملية شراء معينة، أو احتمالية عدم الشراء، أو فئات المنتجات المفضلة.
استراتيجيات البيع المتبادل والبيع المتبادل المدعمة بالذكاء الاصطناعي
تستفيد استراتيجيات البيع المعززة بالذكاء الاصطناعي من الذكاء الاصطناعي لتعزيز المبيعات من خلال تشجيع العملاء على شراء منتجات أو خدمات إضافية أو مطورة.
فيما يلي نظرة عامة على أساليب البيع الرئيسية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي:
توصيات المنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتخصيص
يعد تحديد ملفات تعريف العملاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي حجر الزاوية في استراتيجيات التسويق الحديثةباستخدام خوارزميات متقدمة لإنشاء ملفات تعريف مفصلة وديناميكية للعملاء الأفراد.
من خلال جمع وتحليل مجموعة واسعة من بيانات العملاء - مثل سجل الشراء وسلوك التصفح والمعلومات السكانية والتفاعلات مع الشركة - يحدد الذكاء الاصطناعي الأنماط السلوكية والتفضيلات والسمات الفردية المميزة.
يتيح ذلك للبائعين تقديم توصيات خاصة بالمنتجات بناءً على سلوكيات وتفضيلات العملاء الفردية لاقتراح منتجات تكميلية أو مطورة.
على سبيل المثال، تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بأمازون بتحليل بيانات العملاء الشاملة، بما في ذلك سجل التصفح والعناصر المعروضة والعناصر المشتراة واستعلامات البحث.
توصيات "العملاء الذين اشتروا هذا اشتروا أيضًا" على أمازون
بناءً على هذا التحليل، يستخدم محرك توصيات أمازون نماذج التعلم الآلي للتنبؤ واقتراح المنتجات التي تتوافق مع اهتمامات وتفضيلات كل عميل.
عندما يستكشف عميل منتجًا معينًا، يقوم الذكاء الاصطناعي الخاص بأمازون بإنشاء توصيات "يتم شراؤها بشكل متكرر معًا" أو "العملاء الذين اشتروا هذا المنتج اشتروا أيضًا"، وتعرض المنتجات التكميلية أو التي تمت ترقيتها. تشجع هذه الاقتراحات العملاء على التفكير في عمليات شراء إضافية تتجاوز اختيارهم الأولي، وتقترح العناصر التي قد تهمهم.
وبينما يتفاعل العملاء مع المنصة، يتعلم الذكاء الاصطناعي باستمرار من سلوكياتهم ويحسن توصياته. يتكيف النظام مع التفضيلات الفردية، مما يضمن اقتراحات دقيقة وذات صلة بشكل متزايد.
مثال على كيفية استفادة أمازون من بيانات تفضيلات المستخدم لإنشاء توصيات المنتج. (مصدر: Rejoiner)
تساهم توصيات المنتجات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من أمازون بشكل كبير في نجاح المنصة في زيادة المبيعات. يميل العملاء أكثر إلى استكشاف منتجات إضافية وربما شرائها، مما يؤدي إلى زيادة المبيعات وتحسين رضا العملاء.
بالمناسبة، إذا كنت تبيع عبر الإنترنت باستخدام Ecwid بواسطة Lightspeed، فيمكنك ذلك عرض المنتجات ذات الصلة من خلال قسم "قد يعجبك أيضًا" الذي يظهر في صفحة تفاصيل المنتج وعند الدفع.
استراتيجيات التسعير الديناميكية وتحسين العرض
يتيح الذكاء الاصطناعي استراتيجيات التسعير الديناميكية من خلال تحليل اتجاهات السوق وأسعار المنافسين وسلوك العملاء في الوقت الفعلي. يتيح ذلك للشركات تحسين استراتيجيات التسعير لزيادة المبيعات أو تقديم خصومات مخصصة أو صفقات مجمعة تلقى صدى لدى العملاء الأفراد.
تستخدم شركة أوبر، خدمة نقل الركاب، التسعير الديناميكي القائم على الذكاء الاصطناعي، والمعروف باسم "زيادة الأسعار"، لتحسين استراتيجيات التسعير بناءً على الطلب والعرض في الوقت الفعلي وعوامل أخرى.
وإليك كيفية تنفيذ Uber لاستراتيجية التسعير الديناميكية الخاصة بها بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة أوبر بتحليل البيانات بشكل مستمر في الوقت الفعلي، بما في ذلك عوامل مثل الطلب على الرحلات، وظروف حركة المرور، والطقس، والوقت من اليوم، وسلوك الراكب التاريخي.
وبناءً على هذا التحليل، يقوم الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة أوبر بتعديل الأسعار ديناميكيًا. خلال أوقات الذروة أو ارتفاع الطلب، يتم تفعيل التسعير الزائد، مما يؤدي إلى زيادة الأجرة لتحفيز المزيد من السائقين على التواجد، مما يضمن التقاطات أسرع وتلبية الطلب المتزايد.
بالإضافة إلى ذلك، قد تقدم أوبر خصومات أو عروض ترويجية مخصصة للركاب الفرديين بناءً على سجل رحلاتهم، أو تكرار الاستخدام، أو مناسبات محددة. على سبيل المثال، قد يتم تقديم العروض الترويجية المستهدفة للمستخدمين المتكررين أو خلال فترات انخفاض الطلب لتشجيع المزيد من الرحلات.
تعمل هذه الاستراتيجيات على زيادة أرباح السائقين إلى الحد الأقصى وتشجيع الركاب على الاستمرار في استخدامها.
تعزيز تجربة العملاء
ومن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إدارة علاقات العملاء، يمكن للشركات تعزيز تجارب العملاء من خلال الخدمات المخصصة.
على سبيل المثال، يستخدم Spotify خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل تفضيلات المستخدم وعادات الاستماع والبيانات التاريخية لإنشاء قوائم تشغيل وتوصيات ومزيج يومي مخصص لكل مستخدم.
مثال على قائمة تشغيل مخصصة بواسطة Spotify
يعزز هذا النهج الشخصي تجربة المستخدم الشاملة من خلال تصميم الموسيقى وفقًا للتفضيلات الفريدة لكل مستمع، مما يجعل الوقت الذي يقضيه في الاستماع واكتشاف موسيقى جديدة تناسب أذواقهم أكثر متعة.
تكتيكات البيع المتبادل
تعمل تكتيكات البيع المتبادل المدمجة في أنظمة إدارة علاقات العملاء المعززة بالذكاء الاصطناعي على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحديد الفرص والاستفادة منها لتقديم منتجات أو خدمات تكميلية للعملاء تتماشى مع سلوكيات الشراء لدى العملاء.
على سبيل المثال، تقوم Netflix بتصميم حملاتها التسويقية بشكل فعال للبيع المتبادل من خلال التوصية بمسلسلات تلفزيونية أو أفلام للمستخدمين بناءً على سجل المشاهدة الخاص بهم.
تقدم Netflix توصيات بناءً على سجل المشاهدة الخاص بالمستخدم
إذا كان المستخدم يحب مشاهدة عروض الخيال العلمي، فإن خوارزمية Netflix تقترح محتوى مشابهًا أو تروج لسلسلة تم إصدارها حديثًا ضمن هذا النوع، مما يشجع المستخدم على استكشاف المزيد من المحتوى ومشاهدته.
مواصلة تعزيز هذه الجهود التسويقية الشخصية، روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي تقديم توصيات فورية وشخصية للعملاء. وهذا لا يؤدي إلى تحسين تجربة التسوق فحسب، بل يزيد أيضًا من فرص المبيعات بشكل كبير من خلال جعل كل تفاعل مع العميل فرصة للتسويق المستهدف والبيع.
أمثلة على أنظمة إدارة علاقات العملاء المعززة بالذكاء الاصطناعي
يتضمن دمج أساليب البيع في أنظمة إدارة علاقات العملاء المعززة بالذكاء الاصطناعي الاستفادة من التحليلات التنبؤية لتحديد فرص البيع المثالية. تعمل أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) المبنية على الذكاء الاصطناعي على توجيه ممثلي المبيعات باقتراحات زيادة المبيعات ذات الصلة أثناء تفاعلات العملاء، مما يعزز فرص نجاح عمليات البيع الإضافية.
تحليلات أينشتاين بواسطة Salesforce
تتضمن Salesforce، وهي منصة رائدة لإدارة علاقات العملاء، أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Einstein Analytics لمساعدة ممثلي المبيعات في تحديد فرص البيع والاستفادة منها أثناء تفاعلات العملاء.
قوى البيع تحليلات أينشتاين يستفيد من التحليلات التنبؤية لتحليل مجموعات البيانات الضخمة داخل إدارة علاقات العملاء (CRM). يقوم بتقييم بيانات العملاء وسجل الشراء والتفاعلات والمعلومات الأخرى ذات الصلة للتنبؤ بفرص البيع المحتملة.
ترصد تحليلات آينشتاين أنماطًا تشير إلى فرص البيع. على سبيل المثال، قد يشير اكتشاف زيادة استخدام المنتج إلى الاهتمام بالترقيات أو الوظائف الإضافية.
يوفر نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بـ Salesforce أيضًا لمندوبي المبيعات رؤى قابلة للتنفيذ. ويقدم اقتراحات بيعية ونقاط حوار بناءً على الفرص المحددة.
يستفيد مندوبو المبيعات من الاقتراحات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحادثات، وتلبية احتياجات العملاء من خلال عروض البيع ذات الصلة. على سبيل المثال، قد يقترحون اشتراكًا تمت ترقيته أو ميزات إضافية بناءً على أنماط الاستخدام.
بالمناسبة، إذا كنت تبيع عبر الإنترنت باستخدام Ecwid، فيمكنك ذلك ربط متجرك عبر الإنترنت بـ Salesforce عبر زابير. بهذه الطريقة، سيتم إنشاء عملاء جدد في Salesforce تلقائيًا من طلبات Ecwid الجديدة.
تخصيص أمازون
تم تصميم Amazon Personalize، وهي خدمة للتعلم الآلي تقدمها أمازون، لمعالجة التحديات التي تتم مواجهتها بشكل شائع في إنشاء توصيات مخصصة، بما في ذلك المشكلات المتعلقة ببيانات المستخدم الجديدة، وتحيزات الشعبية، ونوايا المستخدم المتطورة.
على عكس محركات التوصية التقليدية، تخصيص أمازون يتفوق في السيناريوهات ذات بيانات المستخدم المحدودة أو المتطورة. وهذا يثبت أنه مفيد بشكل خاص لتحديد فرص البيع، حتى مع المستخدمين الجدد أو عندما تتغير تفضيلات المستخدم بمرور الوقت.
لقد أدركت العديد من الشركات المعروفة، مثل Domino's وSubway وYamaha، أهمية الذكاء الاصطناعي في فهم احتياجات العملاء وتلبيتها.
كيفية تصميم حملات تسويقية لزيادة المبيعات والبيع المتبادل
يمكنك تصميم حملات تسويقية لزيادة المبيعات والبيع المتبادل بمساعدة الأساليب الإستراتيجية حتى إذا كنت لا تستخدم أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
للحصول على أفضل النتائج، تحتاج إلى بيانات العملاء والرسائل المستهدفة. فيما يلي تفاصيل العملية:
تنفيذ تجزئة العملاء
استخدم بيانات CRM لتقسيم العملاء بناءً على سجل الشراء والتفضيلات والسلوك. قم بتصنيفهم إلى مجموعات ذات أنماط أو اهتمامات شراء مماثلة.
إذا كنت تبيع عبر الإنترنت باستخدام Ecwid، فيمكنك عرض جميع معلومات العميل التي تحتاجها والعثور عليها وتعديلها على الموقع العملاء صفحة. ومن هناك، يمكنك تصفية قاعدة عملائك باستخدام معلمات مختلفة وتصدير الشريحة للعمل معها في خدمة مختلفة (على سبيل المثال، لإرسال رسائل بريد إلكتروني مستهدفة عبر خدمة بريد إلكتروني من اختيارك).
توفر صفحة العملاء في Ecwid أيضًا إمكانية الوصول إلى سجل طلبات العملاء، مما يسهل عملية التجزئة. من خلال فهم عادات الشراء والتفضيلات لدى عملائك، يمكنك تخصيص رسائلك لكل شريحة بشكل أكثر فعالية.
صفحة العملاء في مشرف Ecwid
تحديد الفرص
قم بتحليل سجلات الشراء والبيانات السلوكية لتحديد فرص البيع الزائد والبيع المتبادل. تحديد المنتجات أو الخدمات التي تكمل المشتريات السابقة أو تتماشى مع اهتمامات العملاء.
على سبيل المثال، عند البيع عبر الإنترنت من خلال Ecwid، لديك خيار التهيئة رسائل البريد الإلكتروني التسويقية الآلية عرض المنتجات ذات الصلة أو كبار البائعين.
المنتجات ذات الصلة في رسالة تأكيد الطلب عبر البريد الإلكتروني
تقديم توصيات شخصية
إنشاء توصيات مخصصة بناءً على شرائح العملاء. استخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاقتراح المنتجات ذات الصلة أو التي تمت ترقيتها في المواد التسويقية، البريد الإلكتروني، أو على أحد المواقع الإلكترونية. على سبيل المثال، أقسام "المشتريات المتكررة معًا" أو "قد تنال إعجابك أيضًا" في أمازون.
نسعى جاهدين للرسائل المستهدفة
قم بصياغة رسائل مستهدفة تسلط الضوء على قيمة المنتجات أو الخدمات التكميلية. اعرض كيف يعمل العرض الإضافي على تحسين تجربة العميل أو حل مشكلة معينة.
للحصول على رسالة محسنة حقًا، فكر في ذلك ترجمة المحتوى ليتردد صداها بشكل فعال مع الجماهير واللغات المتنوعة.
تقديم الحوافز أو الحزم
قدِّم حوافز مثل الخصومات أو الصفقات المجمعة أو مكافآت الولاء لتشجيع العملاء على استكشاف العروض الإضافية. اجعل عرض القيمة جذابًا وواضحًا.
باستخدام Ecwid by Lightspeed، يمكنك بيع حزم المنتجات بمساعدة حزم المنتجات Upsell & Cross-Sell, حزم المنتجو BOGO تطبيقات.
تطبيق نهج متعدد القنوات
تنفيذ استراتيجية تسويق متعددة القنوات للوصول إلى العملاء من خلال نقاط الاتصال المختلفة. استخدم رسائل البريد الإلكتروني ومحتوى الوسائط الاجتماعية والنوافذ المنبثقة لمواقع الويب وتوصيات النظام الأساسي المخصصة.
اكتشف قوة التوصيات المخصصة
في المشهد الديناميكي لعلاقات العملاء، تعتبر التوصيات الشخصية والتسويق المستهدف بمثابة ركائز النجاح. من خلال الاستفادة من بيانات إدارة علاقات العملاء، يمكنك إطلاق العنان لإمكانيات حملات البيع الإضافية والبيع المتبادل المخصصة.
وعندما يتم ضبط هذه الاستراتيجيات بدقة، فإنها تجد صدى لدى العملاء الأفراد، مما يؤدي إلى زيادة المشاركة وزيادة المبيعات وتعزيز الولاء للعلامة التجارية.
احصل على رؤى من نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بك، وقم بإنشاء حملات مخصصة، وشاهد كيف يمكن لتلبية التفضيلات والاحتياجات الفريدة لعملائك أن تحقق العجائب.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html
