Hoy en día ya no basta con satisfacer las expectativas de los clientes. Para prosperar, las empresas deben superar estas expectativas y aprovechar la IA centrada en el cliente es clave para lograr este objetivo.
La integración de la IA en la gestión de relaciones con los clientes (CRM) mejora las estrategias de ventas adicionales y cruzadas, lo que permite a las empresas analizar una gran cantidad de datos de los clientes para obtener recomendaciones personalizadas.
Continúe leyendo para descubrir cómo la IA centrada en el cliente eleva las estrategias de CRM, ofrece información personalizada y toma de decisiones en tiempo real y, en última instancia, ofrece viajes de cliente más satisfactorios.
Aprovechar la IA para obtener información sobre los clientes
La IA puede revelar patrones y tendencias invaluables al analizar enormes cantidades de datos. Le permite comprender las tendencias, hábitos y preferencias de los clientes.
Antes de analizar cómo la IA puede mejorar la gestión de las relaciones con los clientes, profundicemos en cómo los algoritmos de IA analizan el comportamiento y los datos de los clientes.
Cómo los algoritmos de IA analizan el comportamiento del cliente
La IA está transformando la forma en que las empresas analizan el comportamiento de los consumidores y cambiando la forma en que los consumidores interactúan con las empresas.
Existen varias herramientas que los propietarios de empresas pueden utilizar para procesar los datos de los clientes con IA, pero en general, así es como funciona el proceso:
- La recolección de datos: La plataforma de comercio electrónico recopila una gran cantidad de datos sobre las interacciones de los clientes, incluido el historial de navegación, el comportamiento de compra, los productos vistos, encuestas de productos, tiempo dedicado a las páginas e información demográfica. incorporando comentarios de los clientes Esta recopilación de datos enriquece la comprensión de la IA sobre la satisfacción del cliente y las expectativas de servicio.
- Implementación de algoritmos de IA: Los algoritmos de IA procesan y analizan esta gran cantidad de datos. El aprendizaje automático en ventas, como el filtrado colaborativo o los sistemas de recomendación basados en contenido, se utiliza para identificar patrones y correlaciones entre los comportamientos de los clientes.
- Reconocimiento de formas: Los algoritmos de IA identifican patrones, como combinaciones de productos comunes que se compran juntos con frecuencia (patrones de venta cruzada) o productos que los clientes suelen ver antes de comprarlos (indicativos de preferencias).
- Tarjetas personales: Los motores de recomendación impulsados por IA aprovechan estos conocimientos. Cuando un cliente visita la plataforma, se generan recomendaciones de productos personalizadas en tiempo real en función del historial de navegación, compras anteriores y comportamientos similares del usuario.
- Aprendizaje y mejora continua.: Los algoritmos de IA aprenden continuamente de nuevas entradas de datos e interacciones con los clientes. A medida que se recopilan más datos, los modelos evolucionan y perfeccionan sus recomendaciones, asegurando que sigan siendo relevantes y precisas.
Las sofisticadas herramientas de análisis predictivo, como SPSS Statistics de IBM, Alteryx y Azure Machine Learning de Microsoft, procesan estos datos, identificando patrones, correlaciones y tendencias que indican posibles comportamientos o necesidades futuras.
A partir del análisis, se desarrollan modelos predictivos para pronosticar comportamientos o necesidades probables de los clientes. Estos modelos utilizan algoritmos estadísticos para predecir resultados, como la probabilidad de que un cliente realice una determinada compra, la probabilidad de abandono o las categorías de productos preferidas.
Estrategias de ventas cruzadas y adicionales impulsadas por IA
Las estrategias de ventas adicionales impulsadas por IA aprovechan la inteligencia artificial para mejorar las ventas al alentar a los clientes a comprar productos o servicios adicionales o mejorados.
A continuación se ofrece una descripción general de las tácticas clave de ventas adicionales impulsadas por la IA:
Recomendaciones y personalización de productos impulsados por IA
La elaboración de perfiles de clientes basada en IA es la piedra angular de estrategias de marketing modernas, utilizando algoritmos avanzados para crear perfiles detallados y dinámicos de clientes individuales.
Al recopilar y analizar una amplia gama de datos de los clientes (como el historial de compras, el comportamiento de navegación, los datos demográficos y las interacciones con la empresa), la IA identifica distintos patrones de comportamiento, preferencias y rasgos individuales.
Esto permite a los vendedores ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en los comportamientos y preferencias individuales de los clientes para sugerir productos complementarios o mejorados.
Por ejemplo, los algoritmos de inteligencia artificial de Amazon analizan una gran cantidad de datos de los clientes, incluido el historial de navegación, los artículos vistos, los artículos comprados y las consultas de búsqueda.
Recomendaciones de “Los clientes que compraron esto también compraron” en Amazon
Según este análisis, el motor de recomendaciones de Amazon emplea modelos de aprendizaje automático para predecir y sugerir productos que se alineen con los intereses y preferencias de cada cliente.
Cuando un cliente explora un producto específico, la IA de Amazon genera recomendaciones de "comprados juntos con frecuencia" o "clientes que compraron esto también compraron", mostrando productos complementarios o mejorados. Estas sugerencias alientan a los clientes a considerar compras adicionales más allá de su elección inicial y sugieren artículos que podrían interesarles.
A medida que los clientes interactúan con la plataforma, la IA aprende continuamente de sus comportamientos y refina sus recomendaciones. El sistema se adapta a las preferencias individuales, garantizando sugerencias cada vez más precisas y relevantes.
Un ejemplo de cómo Amazon aprovecha los datos de preferencias de los usuarios para crear recomendaciones de productos. (Fuente: Rejoiner)
Las recomendaciones de productos impulsadas por la inteligencia artificial de Amazon contribuyen significativamente al éxito de la plataforma en las ventas adicionales. Los clientes están más inclinados a explorar y potencialmente comprar productos adicionales, lo que aumenta las ventas y mejora la satisfacción del cliente.
Por cierto, si vende en línea con Ecwid by Lightspeed, puede mostrar productos relacionados con la sección "También te puede interesar" que aparece en la página de detalles del producto y al finalizar la compra.
Estrategias dinámicas de precios y optimización de ofertas
La IA permite estrategias de precios dinámicas al analizar las tendencias del mercado, los precios de la competencia y el comportamiento del cliente en tiempo real. Esto permite a las empresas optimizar las estrategias de precios para realizar ventas adicionales, ofrecer descuentos personalizados u ofertas combinadas que resuenen entre los clientes individuales.
Uber, el servicio de transporte compartido, utiliza precios dinámicos impulsados por IA, conocidos como "aumento de precios”, para optimizar las estrategias de precios basadas en la demanda, la oferta y otros factores en tiempo real.
Así es como Uber implementó su estrategia de precios dinámicos con la ayuda de la IA.
Los algoritmos de inteligencia artificial de Uber analizan continuamente datos en tiempo real, incluidos factores como la demanda de viajes, las condiciones del tráfico, el clima, la hora del día y el comportamiento histórico de los pasajeros.
Según este análisis, la IA de Uber ajusta las tarifas de forma dinámica. Durante las horas pico o de alta demanda, se activa el aumento de precios, lo que aumenta la tarifa para incentivar a más conductores a estar disponibles, garantizar recolecciones más rápidas y satisfacer el aumento de la demanda.
Además, Uber puede ofrecer descuentos o promociones personalizados a pasajeros individuales según su historial de viajes, frecuencia de uso u ocasiones específicas. Por ejemplo, se pueden ofrecer promociones específicas a usuarios frecuentes o durante períodos de baja demanda para fomentar más viajes.
Estas estrategias maximizan las ganancias de los conductores y alientan a los pasajeros a seguir usándolas.
Mejora de la experiencia del cliente
Al aprovechar la IA en CRM, las empresas pueden mejorar las experiencias de los clientes a través de servicios personalizados.
Por ejemplo, Spotify utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar las preferencias del usuario, los hábitos de escucha y los datos históricos para crear listas de reproducción personalizadas, recomendaciones y mezclas diarias para cada usuario.
Un ejemplo de lista de reproducción personalizada de Spotify
Este enfoque personalizado mejora la experiencia general del usuario al adaptar la música a las preferencias únicas de cada oyente, haciendo que el tiempo dedicado a escuchar y descubrir nueva música según sus gustos sea más agradable.
Tácticas de venta cruzada
Las tácticas de venta cruzada integradas en los sistemas CRM mejorados con IA aprovechan la inteligencia artificial para identificar y capitalizar oportunidades para ofrecer productos o servicios complementarios a los clientes alineados con los comportamientos de compra de los clientes.
Por ejemplo, Netflix adapta eficazmente sus campañas de marketing para la venta cruzada recomendando series de televisión o películas a los usuarios en función de su historial de visualización.
Netflix hace recomendaciones basadas en el historial de visualización de un usuario
Si a un usuario le gusta ver programas de ciencia ficción, el algoritmo de Netflix sugiere contenido similar o promociona una serie recién lanzada dentro de ese género, alentando al usuario a explorar y ver más contenido.
Mejorar aún más estos esfuerzos de marketing personalizados, Chatbots de IA Proporcionar recomendaciones inmediatas y personalizadas a los clientes. Esto no sólo mejora la experiencia de compra, sino que también aumenta significativamente las oportunidades de ventas al hacer de cada interacción con el cliente una oportunidad para marketing dirigido y ventas adicionales.
Ejemplos de sistemas CRM mejorados con IA
La integración de tácticas de ventas adicionales en sistemas CRM mejorados con IA implica aprovechar el análisis predictivo para identificar oportunidades ideales de ventas adicionales. Los sistemas CRM impulsados por IA solicitan a los representantes de ventas sugerencias relevantes de ventas adicionales durante las interacciones con los clientes, lo que mejora las posibilidades de ventas adicionales exitosas.
Análisis de Einstein de Salesforce
Salesforce, una plataforma CRM líder, incorpora herramientas impulsadas por inteligencia artificial como Einstein Analytics para ayudar a los representantes de ventas a identificar y aprovechar oportunidades de ventas adicionales durante las interacciones con los clientes.
Salesforce's Einstein Analytics aprovecha el análisis predictivo para analizar grandes conjuntos de datos dentro del CRM. Evalúa los datos de los clientes, el historial de compras, las interacciones y otra información relevante para predecir posibles oportunidades de ventas adicionales.
Einstein Analytics detecta patrones que sugieren oportunidades de ventas adicionales. Por ejemplo, detectar un mayor uso del producto puede indicar interés en actualizaciones o complementos.
El sistema de inteligencia artificial de Salesforce también proporciona a los representantes de ventas información útil. Ofrece sugerencias de ventas adicionales y puntos de conversación basados en las oportunidades identificadas.
Los representantes de ventas aprovechan las sugerencias basadas en IA para personalizar las conversaciones y abordar las necesidades de los clientes con ofertas de ventas adicionales relevantes. Por ejemplo, pueden sugerir una suscripción mejorada o funciones adicionales según los patrones de uso.
Por cierto, si vendes online con Ecwid, puedes conecta tu tienda online a Salesforce vía Zapier. De esta manera, se crearán nuevos clientes en Salesforce automáticamente a partir de nuevos pedidos de Ecwid.
Amazon Personalize
Amazon Personalize, un servicio de aprendizaje automático ofrecido por Amazon, está diseñado para abordar los desafíos que se encuentran comúnmente en la creación de recomendaciones personalizadas, incluidos problemas con nuevos datos de usuarios, sesgos de popularidad y la evolución de la intención del usuario.
A diferencia de los motores de recomendación tradicionales, Amazon Personalize sobresale en escenarios con datos de usuario limitados o en evolución. Esto resulta especialmente beneficioso para identificar oportunidades de ventas adicionales, incluso con nuevos usuarios o cuando las preferencias de los usuarios cambian con el tiempo.
Varias empresas conocidas, como Domino's, Subway y Yamaha, han reconocido la importancia de la IA para comprender y satisfacer las necesidades de los clientes.
Cómo adaptar las campañas de marketing para aumentar las ventas y las ventas cruzadas
Puede personalizar campañas de marketing para ventas adicionales y cruzadas con la ayuda de enfoques estratégicos, incluso si no utiliza herramientas impulsadas por IA.
Para obtener los mejores resultados, necesita datos de los clientes y mensajes dirigidos. Aquí hay un desglose del proceso:
Realizar la segmentación de clientes
Utilice datos de CRM para segmentar a los clientes según su historial de compras, preferencias y comportamiento. Categorícelos en grupos con patrones de compra o intereses similares.
Si vende en línea con Ecwid, puede ver, buscar y editar toda la información del cliente que necesita en el Clientes página. Desde allí, puede filtrar su base de clientes utilizando varios parámetros y exportar el segmento para trabajar con él en un servicio diferente (por ejemplo, para enviar correos electrónicos dirigidos a través de un servicio de correo electrónico de su elección).
La página Clientes en Ecwid también ofrece acceso al historial de pedidos de los clientes, lo que facilita el proceso de segmentación. Al comprender los hábitos y preferencias de compra de sus clientes, puede adaptar sus mensajes a cada segmento de manera más efectiva.
La página Clientes en el administrador de Ecwid
Identificar oportunidades
Analice historiales de compra y datos de comportamiento para identificar oportunidades de ventas adicionales y cruzadas. Determine qué productos o servicios complementan compras anteriores o se alinean con los intereses de los clientes.
Por ejemplo, al vender en línea a través de Ecwid, tiene la opción de configurar correos electrónicos de marketing automatizados mostrando productos relacionados o los más vendidos.
Productos relacionados en un correo electrónico de confirmación de pedido
Hacer recomendaciones personalizadas
Cree recomendaciones personalizadas basadas en segmentos de clientes. Utilice algoritmos de inteligencia artificial para sugerir productos relacionados o actualizados en materiales de marketing. Boletines de correo electrónico, o en un sitio web. Por ejemplo, las secciones "Comprados juntos con frecuencia" de Amazon o "También te pueden gustar".
Esfuércese por lograr mensajes dirigidos
Elabore mensajes dirigidos que resalten el valor de productos o servicios complementarios. Muestre cómo la oferta adicional mejora la experiencia del cliente o resuelve un problema específico.
Para un mensaje verdaderamente optimizado, considere traduciendo contenido resonar efectivamente con diversas audiencias e idiomas.
Ofrecer incentivos o paquetes
Ofrezca incentivos como descuentos, ofertas combinadas o recompensas de fidelidad para animar a los clientes a explorar ofertas adicionales. Hacer que la propuesta de valor sea atractiva y clara.
Con Ecwid de Lightspeed, puede vender paquetes de productos con la ayuda de Paquetes de productos de venta cruzada y adicional, Paquetes de productosy BOGO aplicaciones.
Aplicar un enfoque multicanal
Implementar una estrategia de marketing multicanal para llegar a los clientes a través de varios puntos de contacto. Utilice correos electrónicos, contenido de redes sociales, ventanas emergentes de sitios web y recomendaciones de plataformas personalizadas.
Descubra el poder de las recomendaciones personalizadas
En el panorama dinámico de las relaciones con los clientes, las recomendaciones personalizadas y el marketing dirigido son los pilares del éxito. Al aprovechar los datos de CRM, puede desbloquear el potencial de campañas de ventas cruzadas y adicionales personalizadas.
Cuando se ajustan con precisión, estas estrategias resuenan en los clientes individuales, impulsando el compromiso, aumentando las ventas y fomentando la lealtad a la marca.
Aproveche los conocimientos de su sistema CRM, cree campañas personalizadas y vea cómo satisfacer las preferencias y necesidades únicas de sus clientes puede hacer maravillas.
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- Fuente: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html
