Στις μέρες μας, η ικανοποίηση των προσδοκιών των πελατών δεν είναι πλέον αρκετή. Για να ευδοκιμήσουν, οι επιχειρήσεις πρέπει να ξεπεράσουν αυτές τις προσδοκίες και η μόχλευση της πελατοκεντρικής τεχνητής νοημοσύνης είναι το κλειδί για την επίτευξη αυτού του στόχου.

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση πελατειακών σχέσεων (CRM) ενισχύει τις στρατηγικές υπερπώλησης και πολλαπλών πωλήσεων, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να αναλύουν εκτεταμένα δεδομένα πελατών για εξατομικευμένες προτάσεις.

Συνεχίστε να διαβάζετε για να ανακαλύψετε πώς η πελατοκεντρική τεχνητή νοημοσύνη αναβαθμίζει τις στρατηγικές CRM, προσφέρει εξατομικευμένες πληροφορίες και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο και τελικά προσφέρει πιο ικανοποιητικά ταξίδια πελατών.

Μόχλευση AI για πληροφορίες πελατών

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποκαλύψει ανεκτίμητα μοτίβα και τάσεις αναλύοντας τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Σας δίνει τη δυνατότητα να κατανοήσετε τις τάσεις, τις συνήθειες και τις προτιμήσεις των πελατών.

Πριν συζητήσουμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τη διαχείριση των σχέσεων με τους πελάτες, ας δούμε πώς οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης αναλύουν τη συμπεριφορά και τα δεδομένα των πελατών.

Πώς οι αλγόριθμοι AI αναλύουν τη συμπεριφορά των πελατών

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις αναλύουν τη συμπεριφορά των καταναλωτών και αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι καταναλωτές αλληλεπιδρούν με τις εταιρείες.

Υπάρχουν διάφορα εργαλεία που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων για την επεξεργασία δεδομένων πελατών με τεχνητή νοημοσύνη, αλλά σε γενικές γραμμές, δείτε πώς λειτουργεί η διαδικασία:

• Συλλογή δεδομένων: Η πλατφόρμα ηλεκτρονικού εμπορίου συλλέγει εκτεταμένα δεδομένα σχετικά με τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες, συμπεριλαμβανομένου του ιστορικού περιήγησης, της συμπεριφοράς αγορών, των προϊόντων που προβλήθηκαν, έρευνες προϊόντων, χρόνος που αφιερώνεται σε σελίδες και δημογραφικές πληροφορίες. Ενσωμάτωση τα σχόλια των πελατών σε αυτή τη συλλογή δεδομένων εμπλουτίζει την κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης σχετικά με την ικανοποίηση των πελατών και τις προσδοκίες εξυπηρέτησης.
• Εφαρμογή αλγορίθμων AI: Οι αλγόριθμοι AI επεξεργάζονται και αναλύουν αυτόν τον πλούτο δεδομένων. Η μηχανική εκμάθηση στις πωλήσεις, όπως το συνεργατικό φιλτράρισμα ή τα συστήματα συστάσεων βάσει περιεχομένου, χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό προτύπων και συσχετισμών μεταξύ των συμπεριφορών των πελατών.
• Αναγνώριση μοτίβων: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης προσδιορίζουν μοτίβα, όπως κοινούς συνδυασμούς προϊόντων που αγοράζονται συχνά μαζί (μοτίβα πολλαπλών πωλήσεων) ή προϊόντα που προβάλλονται συχνά από τους πελάτες πριν από την αγορά (ενδεικτικά προτιμήσεων).
• Εξατομικευμένες προτάσεις: Οι μηχανές συστάσεων που βασίζονται σε AI αξιοποιούν αυτές τις πληροφορίες. Όταν ένας πελάτης επισκέπτεται την πλατφόρμα, δημιουργούνται εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων σε πραγματικό χρόνο με βάση το ιστορικό περιήγησης, τις προηγούμενες αγορές και παρόμοιες συμπεριφορές χρηστών.
• Συνεχής μάθηση και βελτίωση: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνουν συνεχώς από νέες εισαγωγές δεδομένων και αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες. Καθώς συλλέγονται περισσότερα δεδομένα, τα μοντέλα εξελίσσονται και βελτιώνουν τις συστάσεις τους, διασφαλίζοντας ότι παραμένουν συναφείς και ακριβείς.

Τα εξελιγμένα εργαλεία αναλυτικής πρόβλεψης, όπως το SPSS Statistics της IBM, το Alteryx και το Azure Machine Learning της Microsoft επεξεργάζονται αυτά τα δεδομένα, εντοπίζοντας μοτίβα, συσχετίσεις και τάσεις που υποδεικνύουν πιθανές μελλοντικές συμπεριφορές ή ανάγκες.

Με βάση την ανάλυση, αναπτύσσονται μοντέλα πρόβλεψης για την πρόβλεψη πιθανών συμπεριφορών ή αναγκών των πελατών. Αυτά τα μοντέλα χρησιμοποιούν στατιστικούς αλγόριθμους για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων, όπως η πιθανότητα ο πελάτης να πραγματοποιήσει μια συγκεκριμένη αγορά, την πιθανότητα απόρριψης ή τις προτιμώμενες κατηγορίες προϊόντων.

Κορυφαία εργαλεία που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιστοποιήσετε τις επιχειρηματικές διαδικασίες
Διάβασε περισσότερα

Στρατηγικές υπερπώλησης και πολλαπλών πωλήσεων με AI-Infused

Οι στρατηγικές υπερπώλησης που ενσωματώνονται στο AI αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τις πωλήσεις ενθαρρύνοντας τους πελάτες να αγοράσουν πρόσθετα ή αναβαθμισμένα προϊόντα ή υπηρεσίες.

Ακολουθεί μια επισκόπηση των βασικών τακτικών αύξησης των πωλήσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη:

Προτάσεις και προσαρμογή προϊόντων που βασίζονται σε AI

Η δημιουργία προφίλ πελατών με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί ακρογωνιαίο λίθο σύγχρονες στρατηγικές μάρκετινγκ, χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους για τη δημιουργία λεπτομερών και δυναμικών προφίλ μεμονωμένων πελατών.

Συλλέγοντας και αναλύοντας ένα ευρύ φάσμα δεδομένων πελατών —όπως το ιστορικό αγορών, η συμπεριφορά περιήγησης, τα δημογραφικά στοιχεία και οι αλληλεπιδράσεις με την επιχείρηση— το AI εντοπίζει διαφορετικά μοτίβα συμπεριφοράς, προτιμήσεις και μεμονωμένα χαρακτηριστικά.

Αυτό δίνει τη δυνατότητα στους πωλητές να προσφέρουν προσαρμοσμένες προτάσεις προϊόντων με βάση τις ατομικές συμπεριφορές και τις προτιμήσεις των πελατών για να προτείνουν συμπληρωματικά ή αναβαθμισμένα προϊόντα.

Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης της Amazon αναλύουν εκτεταμένα δεδομένα πελατών, συμπεριλαμβανομένου του ιστορικού περιήγησης, των στοιχείων που προβλήθηκαν, των αντικειμένων που αγοράστηκαν και των ερωτημάτων αναζήτησης.

Προτάσεις "Οι πελάτες που αγόρασαν αυτό αγόρασαν επίσης" στο Amazon

Με βάση αυτήν την ανάλυση, η μηχανή συστάσεων της Amazon χρησιμοποιεί μοντέλα μηχανικής μάθησης για να προβλέψει και να προτείνει προϊόντα που ευθυγραμμίζονται με τα ενδιαφέροντα και τις προτιμήσεις κάθε πελάτη.

Όταν ένας πελάτης εξερευνά ένα συγκεκριμένο προϊόν, η τεχνητή νοημοσύνη της Amazon δημιουργεί συστάσεις "Συχνές αγορές μαζί" ή "Πελάτες που αγόρασαν αυτό επίσης αγόρασαν", παρουσιάζοντας συμπληρωματικά ή αναβαθμισμένα προϊόντα. Αυτές οι προτάσεις ενθαρρύνουν τους πελάτες να εξετάσουν το ενδεχόμενο πρόσθετων αγορών πέρα ​​από την αρχική τους επιλογή—και προτείνουν αντικείμενα που μπορεί να τους ενδιαφέρουν.

Καθώς οι πελάτες αλληλεπιδρούν με την πλατφόρμα, το AI μαθαίνει συνεχώς από τις συμπεριφορές τους και βελτιώνει τις συστάσεις του. Το σύστημα προσαρμόζεται στις ατομικές προτιμήσεις, διασφαλίζοντας όλο και πιο ακριβείς και σχετικές προτάσεις.

Ένα παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο η Amazon αξιοποιεί τα δεδομένα προτιμήσεων των χρηστών για να δημιουργήσει προτάσεις προϊόντων. (Πηγή: Ξανασυνδεθείτε)

Οι συστάσεις προϊόντων της Amazon που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλουν σημαντικά στην επιτυχία της πλατφόρμας στην αύξηση των πωλήσεων. Οι πελάτες είναι πιο διατεθειμένοι να εξερευνήσουν και ενδεχομένως να αγοράσουν πρόσθετα προϊόντα, αυξάνοντας τις πωλήσεις και βελτιώνοντας την ικανοποίηση των πελατών.

Παρεμπιπτόντως, αν πουλάτε ηλεκτρονικά με το Ecwid by Lightspeed, μπορείτε εμφάνιση σχετικών προϊόντων με την ενότητα "Μπορεί επίσης να σας αρέσει" που εμφανίζεται σε μια σελίδα λεπτομερειών προϊόντος και στο ταμείο.

Δυναμικές στρατηγικές τιμολόγησης και βελτιστοποίηση προσφορών

Το AI επιτρέπει δυναμικές στρατηγικές τιμολόγησης αναλύοντας τις τάσεις της αγοράς, την τιμολόγηση των ανταγωνιστών και τη συμπεριφορά των πελατών σε πραγματικό χρόνο. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις να βελτιστοποιούν τις στρατηγικές τιμολόγησης για ανοδικές πωλήσεις, προσφέροντας εξατομικευμένες εκπτώσεις ή ομαδικές προσφορές που έχουν απήχηση σε μεμονωμένους πελάτες.

Η Uber, η υπηρεσία μεταφοράς, χρησιμοποιεί δυναμική τιμολόγηση βάσει τεχνητής νοημοσύνης, γνωστή ως «αύξηση των τιμών», για τη βελτιστοποίηση των στρατηγικών τιμολόγησης με βάση τη ζήτηση, την προσφορά και άλλους παράγοντες σε πραγματικό χρόνο.

Δείτε πώς η Uber εφάρμοσε τη δυναμική στρατηγική τιμολόγησης με τη βοήθεια του AI.

Οι αλγόριθμοι AI της Uber αναλύουν συνεχώς δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, συμπεριλαμβανομένων παραγόντων όπως η ζήτηση οδήγησης, οι συνθήκες κυκλοφορίας, ο καιρός, η ώρα της ημέρας και η ιστορική συμπεριφορά του αναβάτη.

Με βάση αυτή την ανάλυση, το AI της Uber προσαρμόζει δυναμικά τους ναύλους. Σε περιόδους αιχμής ή υψηλής ζήτησης, ενεργοποιείται η άνοδος των τιμών, αυξάνοντας τον ναύλο για να παρακινηθούν περισσότεροι οδηγοί να είναι διαθέσιμοι, διασφαλίζοντας ταχύτερες παραλαβές και κάλυψη της αυξημένης ζήτησης.

Επιπλέον, η Uber μπορεί να προσφέρει εξατομικευμένες εκπτώσεις ή προσφορές σε μεμονωμένους αναβάτες με βάση το ιστορικό βόλτας τους, τη συχνότητα χρήσης ή συγκεκριμένες περιστάσεις. Για παράδειγμα, στοχευμένες προωθήσεις μπορεί να προσφέρονται σε συχνούς χρήστες ή σε περιόδους χαμηλής ζήτησης για να ενθαρρύνουν περισσότερες βόλτες.

Αυτές οι στρατηγικές μεγιστοποιούν τα κέρδη για τους οδηγούς και ενθαρρύνουν τους αναβάτες να συνεχίσουν να τις χρησιμοποιούν.

Βελτίωση της Εμπειρίας Πελατών

Αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη στο CRM, οι επιχειρήσεις μπορούν να βελτιώσουν τις εμπειρίες των πελατών μέσω εξατομικευμένων υπηρεσιών.

Για παράδειγμα, το Spotify χρησιμοποιεί αλγόριθμους AI για να αναλύσει τις προτιμήσεις των χρηστών, τις συνήθειες ακρόασης και τα ιστορικά δεδομένα για να δημιουργήσει εξατομικευμένες λίστες αναπαραγωγής, προτάσεις και καθημερινές μίξεις για κάθε χρήστη.

Ένα παράδειγμα εξατομικευμένης λίστας αναπαραγωγής από το Spotify

Αυτή η εξατομικευμένη προσέγγιση βελτιώνει τη συνολική εμπειρία χρήστη προσαρμόζοντας τη μουσική στις μοναδικές προτιμήσεις κάθε ακροατή, κάνοντας πιο ευχάριστο τον χρόνο που αφιερώνει στην ακρόαση και την ανακάλυψη νέας μουσικής στα γούστα του.

Τακτικές Cross Selling

Οι τακτικές cross-selling που ενσωματώνονται σε συστήματα CRM με τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για τον εντοπισμό και την αξιοποίηση των ευκαιριών προσφοράς συμπληρωματικών προϊόντων ή υπηρεσιών σε πελάτες που ευθυγραμμίζονται με τις αγοραστικές συμπεριφορές των πελατών.

Για παράδειγμα, το Netflix προσαρμόζει αποτελεσματικά τις καμπάνιες μάρκετινγκ για cross-selling προτείνοντας τηλεοπτικές σειρές ή ταινίες στους χρήστες με βάση το ιστορικό προβολών τους.

Το Netflix κάνει συστάσεις με βάση το ιστορικό προβολής ενός χρήστη

Εάν ένας χρήστης θέλει να παρακολουθεί εκπομπές επιστημονικής φαντασίας, ο αλγόριθμος του Netflix προτείνει παρόμοιο περιεχόμενο ή προωθεί μια νέα σειρά που κυκλοφόρησε σε αυτό το είδος, ενθαρρύνοντας τον χρήστη να εξερευνήσει και να παρακολουθήσει περισσότερο περιεχόμενο.

Περαιτέρω ενίσχυση αυτών των εξατομικευμένων προσπαθειών μάρκετινγκ, Chatbots AI παρέχει άμεσες, εξατομικευμένες συστάσεις στους πελάτες. Αυτό όχι μόνο βελτιώνει την εμπειρία αγορών, αλλά αυξάνει επίσης σημαντικά τις ευκαιρίες πωλήσεων, καθιστώντας κάθε αλληλεπίδραση με τον πελάτη μια ευκαιρία για στοχευμένο μάρκετινγκ και ανοδικές πωλήσεις.

Παραδείγματα συστημάτων CRM με βελτιωμένη τεχνητή νοημοσύνη

Η ενσωμάτωση των τακτικών ανόδου των πωλήσεων σε συστήματα CRM με βελτιωμένη τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει τη μόχλευση προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων για τον εντοπισμό ιδανικών ευκαιριών ανόδου. Τα συστήματα CRM με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη προτρέπουν τους αντιπροσώπους πωλήσεων να κάνουν σχετικές προτάσεις ανοδικών πωλήσεων κατά τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες, ενισχύοντας τις πιθανότητες για επιτυχημένες ανοδικές πωλήσεις.

Einstein Analytics από την Salesforce

Η Salesforce, μια κορυφαία πλατφόρμα CRM, ενσωματώνει εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη, όπως το Einstein Analytics, για να βοηθήσει τους αντιπροσώπους πωλήσεων να εντοπίσουν και να αξιοποιήσουν τις ευκαιρίες ανόδου των πωλήσεων κατά τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες.

Το Salesforce's Einstein Analytics αξιοποιεί προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για την ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων εντός του CRM. Αξιολογεί τα δεδομένα πελατών, το ιστορικό αγορών, τις αλληλεπιδράσεις και άλλες σχετικές πληροφορίες για να προβλέψει πιθανές ευκαιρίες ανόδου των πωλήσεων.

Το Einstein Analytics εντοπίζει μοτίβα που υπαινίσσονται ευκαιρίες ανόδου των πωλήσεων. Για παράδειγμα, ο εντοπισμός αυξημένης χρήσης προϊόντος μπορεί να σηματοδοτεί ενδιαφέρον για αναβαθμίσεις ή πρόσθετα.

Το σύστημα AI της Salesforce παρέχει επίσης στους αντιπροσώπους πωλήσεων χρήσιμες πληροφορίες. Προσφέρει ανοδικές προτάσεις και σημεία συζήτησης με βάση τις ευκαιρίες που έχουν εντοπιστεί.

Οι εκπρόσωποι πωλήσεων αξιοποιούν προτάσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για να προσαρμόσουν τις συνομιλίες, καλύπτοντας τις ανάγκες των πελατών με σχετικές προσφορές ανόδου. Για παράδειγμα, μπορεί να προτείνουν μια αναβαθμισμένη συνδρομή ή πρόσθετες λειτουργίες βάσει μοτίβων χρήσης.

Παρεμπιπτόντως, αν πουλάτε online με το Ecwid, μπορείτε συνδέστε το ηλεκτρονικό σας κατάστημα με το Salesforce μέσω Zapier. Με αυτόν τον τρόπο, νέοι πελάτες θα δημιουργούνται αυτόματα στο Salesforce από νέες παραγγελίες Ecwid.

Προσαρμογή του Amazon

Το Amazon Personalize, μια υπηρεσία μηχανικής εκμάθησης που προσφέρεται από την Amazon, έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίζει προκλήσεις που αντιμετωπίζονται συνήθως κατά τη δημιουργία εξατομικευμένων προτάσεων, συμπεριλαμβανομένων ζητημάτων με δεδομένα νέων χρηστών, προκαταλήψεις δημοτικότητας και εξελισσόμενη πρόθεση χρήστη.

Σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς κινητήρες συστάσεων, Προσαρμογή του Amazon υπερέχει σε σενάρια με περιορισμένα ή εξελισσόμενα δεδομένα χρήστη. Αυτό αποδεικνύεται ιδιαίτερα ωφέλιμο για τον εντοπισμό ευκαιριών αύξησης των πωλήσεων, ακόμη και με νέους χρήστες ή όταν οι προτιμήσεις των χρηστών αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου.

Αρκετές γνωστές εταιρείες, όπως η Domino's, η Subway και η Yamaha, έχουν αναγνωρίσει τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης στην κατανόηση και την κάλυψη των αναγκών των πελατών.

Πώς να προσαρμόσετε τις καμπάνιες μάρκετινγκ για ανοδικές πωλήσεις και πολλαπλές πωλήσεις

Μπορείτε να προσαρμόσετε τις καμπάνιες μάρκετινγκ για upselling και cross-selling με τη βοήθεια στρατηγικών προσεγγίσεων, ακόμα κι αν δεν χρησιμοποιείτε εργαλεία που υποστηρίζονται από AI.

Για τα καλύτερα αποτελέσματα, χρειάζεστε δεδομένα πελατών και στοχευμένα μηνύματα. Ακολουθεί μια ανάλυση της διαδικασίας:

Εκτελέστε Τμηματοποίηση πελατών

Χρησιμοποιήστε δεδομένα CRM για να τμηματοποιήσετε τους πελάτες με βάση το ιστορικό αγορών, τις προτιμήσεις και τη συμπεριφορά τους. Κατηγοριοποιήστε τα σε ομάδες με παρόμοια αγοραστικά μοτίβα ή ενδιαφέροντα.

Εάν πουλάτε online με το Ecwid, μπορείτε να προβάλετε, να βρείτε και να επεξεργαστείτε όλες τις πληροφορίες πελατών που χρειάζεστε στο Πελάτες σελίδα. Από εκεί, μπορείτε να φιλτράρετε τη βάση πελατών σας χρησιμοποιώντας διάφορες παραμέτρους και να εξαγάγετε το τμήμα για να εργαστείτε μαζί του σε διαφορετική υπηρεσία (για παράδειγμα, για να στείλετε στοχευμένα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου μέσω μιας υπηρεσίας email της επιλογής σας.)

Η σελίδα Πελάτες στο Ecwid προσφέρει επίσης πρόσβαση στο ιστορικό παραγγελιών πελατών, διευκολύνοντας τη διαδικασία τμηματοποίησης. Κατανοώντας τις αγοραστικές συνήθειες και τις προτιμήσεις των πελατών σας, μπορείτε να προσαρμόσετε τα μηνύματά σας σε κάθε τμήμα πιο αποτελεσματικά.

Η σελίδα Πελάτες στο διαχειριστή Ecwid

Προσδιορίστε Ευκαιρίες

Αναλύστε τα ιστορικά αγορών και τα δεδομένα συμπεριφοράς για να εντοπίσετε ευκαιρίες για υπερπωλήσεις και διασταυρούμενες πωλήσεις. Προσδιορίστε ποια προϊόντα ή υπηρεσίες συμπληρώνουν προηγούμενες αγορές ή ευθυγραμμίζονται με τα ενδιαφέροντα των πελατών.

Για παράδειγμα, όταν πουλάτε ηλεκτρονικά μέσω του Ecwid, έχετε την επιλογή να ρυθμίσετε τις παραμέτρους αυτοματοποιημένα email μάρκετινγκ προβολή σχετικών προϊόντων ή κορυφαίων πωλητών.

Σχετικά προϊόντα σε email επιβεβαίωσης παραγγελίας

Κάντε εξατομικευμένες συστάσεις

Δημιουργήστε εξατομικευμένες προτάσεις με βάση τα τμήματα πελατών. Χρησιμοποιήστε αλγόριθμους AI για να προτείνετε σχετικά ή αναβαθμισμένα προϊόντα σε υλικό μάρκετινγκ, Ενημερωτικά δελτία ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, ή σε έναν ιστότοπο. Για παράδειγμα, οι ενότητες "Συχνές αγορές μαζί" ή "Μπορεί επίσης να σας αρέσει" της Amazon.

Προσπαθήστε για στοχευμένα μηνύματα

Δημιουργήστε στοχευμένα μηνύματα που υπογραμμίζουν την αξία των συμπληρωματικών προϊόντων ή υπηρεσιών. Δείξτε πώς η πρόσθετη προσφορά βελτιώνει την εμπειρία του πελάτη ή επιλύει ένα συγκεκριμένο πρόβλημα.

Για ένα πραγματικά βελτιστοποιημένο μήνυμα, σκεφτείτε μεταφράζοντας περιεχόμενο να έχει αποτελεσματική απήχηση σε διαφορετικά ακροατήρια και γλώσσες.

Προσφέρετε κίνητρα ή πακέτα

Παρέχετε κίνητρα όπως εκπτώσεις, ομαδικές προσφορές ή ανταμοιβές αφοσίωσης για να ενθαρρύνετε τους πελάτες να εξερευνήσουν πρόσθετες προσφορές. Κάντε την πρόταση αξίας ελκυστική και σαφή.

Με το Ecwid by Lightspeed, μπορείτε να πουλήσετε πακέτα προϊόντων με τη βοήθεια του Πακέτα προϊόντων Upsell & Cross-Sell, Πακέτα προϊόντων, να BOGO εφαρμογές.

Εφαρμογή Πολυκαναλικής Προσέγγισης

Εφαρμόστε μια στρατηγική μάρκετινγκ πολλαπλών καναλιών για να προσεγγίσετε πελάτες μέσω διαφόρων σημείων επαφής. Χρησιμοποιήστε μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, περιεχόμενο μέσων κοινωνικής δικτύωσης, αναδυόμενα παράθυρα ιστοτόπων και εξατομικευμένες προτάσεις πλατφόρμας.

Αποκαλύψτε τη δύναμη των εξατομικευμένων συστάσεων

Στο δυναμικό τοπίο των σχέσεων με τους πελάτες, οι εξατομικευμένες συστάσεις και το στοχευμένο μάρκετινγκ αποτελούν πυλώνες επιτυχίας. Αξιοποιώντας τα δεδομένα CRM, μπορείτε να ξεκλειδώσετε τις δυνατότητες για προσαρμοσμένες καμπάνιες ανω-πωλήσεων και πολλαπλών πωλήσεων.

Όταν συντονίζονται με ακρίβεια, αυτές οι στρατηγικές έχουν απήχηση στους μεμονωμένους πελάτες, αυξάνοντας την αφοσίωση, αυξάνοντας τις πωλήσεις και καλλιεργώντας την αφοσίωση στην επωνυμία.

Αγκαλιάστε πληροφορίες από το σύστημά σας CRM, δημιουργήστε προσαρμοσμένες καμπάνιες και δείτε πώς η ικανοποίηση των μοναδικών προτιμήσεων και αναγκών των πελατών σας μπορεί να κάνει θαύματα.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html