Nykyään asiakkaiden odotusten täyttäminen ei enää riitä. Menestyäkseen yritysten on ylitettävä nämä odotukset, ja asiakaslähtöisen tekoälyn hyödyntäminen on avainasemassa tämän tavoitteen saavuttamisessa.

Tekoälyn integrointi asiakassuhteiden hallintaan (CRM) parantaa lisämyynti- ja ristiinmyyntistrategioita, jolloin yritykset voivat analysoida laajaa asiakasdataa henkilökohtaisten suositusten saamiseksi.

Jatka lukemista saadaksesi selville, kuinka asiakaslähtöinen tekoäly nostaa CRM-strategioita, tarjoaa henkilökohtaisia ​​näkemyksiä ja reaaliaikaista päätöksentekoa ja tarjoaa viime kädessä tyydyttävämpiä asiakasmatkoja.

Tekoälyn hyödyntäminen Customer Insightsissa

Tekoäly voi paljastaa korvaamattomia malleja ja trendejä analysoimalla valtavia tietomääriä. Sen avulla voit ymmärtää asiakkaiden taipumuksia, tottumuksia ja mieltymyksiä.

Ennen kuin keskustelemme siitä, kuinka tekoäly voi parantaa asiakassuhteiden hallintaa, sukeltakaamme siihen, kuinka tekoälyalgoritmit analysoivat asiakkaiden käyttäytymistä ja dataa.

Kuinka tekoälyalgoritmit analysoivat asiakkaiden käyttäytymistä

Tekoäly muuttaa tapaa, jolla yritykset analysoivat kuluttajien käyttäytymistä, ja muuttaa tapoja, joilla kuluttajat ovat tekemisissä yritysten kanssa.

Yritysten omistajat voivat käyttää erilaisia ​​työkaluja asiakastietojen käsittelyyn tekoälyn avulla, mutta yleensä prosessi toimii seuraavasti:

• Tietojen keruu: Verkkokauppaalusta kerää laajaa tietoa asiakkaiden vuorovaikutuksista, mukaan lukien selaushistoria, ostokäyttäytyminen, katsellut tuotteet, tuotetutkimukset, sivuilla käytetty aika ja väestötiedot. Mukana Asiakaspalaute Tietojen kerääminen rikastaa tekoälyn ymmärrystä asiakastyytyväisyydestä ja palveluodotuksista.
• AI-algoritmien toteutus: Tekoälyalgoritmit käsittelevät ja analysoivat tätä runsaasti tietoa. Myynnin koneoppimista, kuten yhteistoiminnallista suodatusta tai sisältöön perustuvia suositusjärjestelmiä, käytetään tunnistamaan asiakkaiden käyttäytymisen malleja ja korrelaatioita.
• Kuvion tunnistus: Tekoälyalgoritmit tunnistavat malleja, kuten yleisiä tuoteyhdistelmiä, jotka ostetaan usein yhdessä (ristinmyyntimallit) tai tuotteet, joita asiakkaat usein katselevat ennen ostamista (mieltymysten osoitus).
• Henkilökohtaiset suositukset: Tekoälyohjatut suositusmoottorit hyödyntävät näitä oivalluksia. Kun asiakas vierailee alustalla, henkilökohtaisia ​​tuotesuosituksia luodaan reaaliajassa selaushistorian, aiempien ostosten ja vastaavien käyttäjien käyttäytymisen perusteella.
• Jatkuvaa oppimista ja kehittymistä: AI-algoritmit oppivat jatkuvasti uusista syötteistä ja asiakkaiden vuorovaikutuksista. Mitä enemmän tietoa kerätään, mallit kehittyvät ja tarkentavat suosituksiaan varmistaen, että ne pysyvät merkityksellisinä ja tarkkoina.

Kehittyneet ennustavat analytiikkatyökalut, kuten IBM:n SPSS Statistics, Alteryx ja Microsoftin Azure Machine Learning, käsittelevät näitä tietoja tunnistaen malleja, korrelaatioita ja trendejä, jotka osoittavat mahdollisia tulevia käyttäytymismalleja tai tarpeita.

Analyysin perusteella kehitetään ennakoivia malleja asiakkaiden todennäköisen käyttäytymisen tai tarpeiden ennustamiseksi. Nämä mallit käyttävät tilastollisia algoritmeja ennustamaan tuloksia, kuten todennäköisyyttä, että asiakas tekee tietyn oston, vaihtuvuuden todennäköisyyttä tai suositeltavia tuoteluokkia.

Parhaat tekoälypohjaiset työkalut liiketoimintaprosessien virtaviivaistamiseen
Lue lisää

Tekoälyyn perustuvat lisämyynti- ja ristiinmyyntistrategiat

Tekoälyä hyödyntävät lisämyyntistrategiat lisäävät myyntiä kannustamalla asiakkaita ostamaan uusia tai päivitettyjä tuotteita tai palveluita.

Tässä on yleiskatsaus keskeisiin tekoälyyn perustuviin lisämyyntitaktiikoihin:

Tekoälykäyttöiset tuotesuositukset ja räätälöinti

Tekoälylähtöinen asiakasprofilointi on toiminnan kulmakivi nykyaikaisia ​​markkinointistrategioita, käyttämällä kehittyneitä algoritmeja luodakseen yksityiskohtaisia ​​ja dynaamisia profiileja yksittäisistä asiakkaista.

Keräämällä ja analysoimalla monenlaisia ​​asiakastietoja – kuten ostohistoriaa, selauskäyttäytymistä, demografisia tietoja ja vuorovaikutusta yrityksen kanssa – tekoäly paikantaa selkeät käyttäytymismallit, mieltymykset ja yksilölliset piirteet.

Tämän ansiosta myyjät voivat tarjota räätälöityjä tuotesuosituksia, jotka perustuvat yksittäisten asiakkaiden käyttäytymiseen ja mieltymyksiin ja ehdottaa täydentäviä tai päivitettyjä tuotteita.

Esimerkiksi Amazonin tekoälyalgoritmit analysoivat laajaa asiakasdataa, mukaan lukien selaushistorian, katsotut tuotteet, ostetut tuotteet ja hakukyselyt.

"Asiakkaat, jotka ostivat tämän, ostivat myös" -suosituksia Amazonissa

Tämän analyysin perusteella Amazonin suositusmoottori käyttää koneoppimismalleja ennustaakseen ja ehdottaakseen tuotteita, jotka vastaavat kunkin asiakkaan kiinnostuksen kohteita ja mieltymyksiä.

Kun asiakas tutkii tiettyä tuotetta, Amazonin tekoäly luo "Usein ostetut yhdessä"- tai "Asiakkaat, jotka ostivat tämän myös ostivat" -suosituksia, jotka esittelevät täydentäviä tai päivitettyjä tuotteita. Nämä ehdotukset rohkaisevat asiakkaita harkitsemaan muita ostoksia alkuperäisen valintansa lisäksi – ja ehdottamaan tuotteita, joista he saattavat olla kiinnostuneita.

Kun asiakkaat ovat vuorovaikutuksessa alustan kanssa, tekoäly oppii jatkuvasti heidän käyttäytymistään ja tarkentaa suosituksiaan. Järjestelmä mukautuu yksilöllisiin mieltymyksiin, mikä varmistaa entistä tarkemmat ja osuvammat ehdotukset.

Esimerkki siitä, kuinka Amazon hyödyntää käyttäjien asetustietoja tuotesuositusten luomiseen. (Lähde: Yhdistäjä)

Amazonin tekoälyyn perustuvat tuotesuositukset edistävät merkittävästi alustan menestystä lisämyynnissä. Asiakkaat ovat taipuvaisempia tutkimaan ja mahdollisesti ostamaan lisätuotteita, mikä lisää myyntiä ja parantaa asiakastyytyväisyyttä.

Muuten, jos myyt verkossa Lightspeedin Ecwidillä, voit näytä aiheeseen liittyvät tuotteet Saatat myös pitää -osion kanssa, joka näkyy tuotetietosivulla ja kassalla.

Dynaamiset hinnoittelustrategiat ja tarjousten optimointi

Tekoäly mahdollistaa dynaamiset hinnoittelustrategiat analysoimalla markkinatrendejä, kilpailijoiden hinnoittelua ja asiakkaiden käyttäytymistä reaaliajassa. Tämä antaa yrityksille mahdollisuuden optimoida hinnoittelustrategiat lisämyyntiä varten, tarjota henkilökohtaisia ​​alennuksia tai niputettuja tarjouksia, jotka kiinnostavat yksittäisiä asiakkaita.

Uber, kyytipalvelu, käyttää tekoälyyn perustuvaa dynaamista hinnoittelua, joka tunnetaan nimellä "nousu hinnoittelu”, optimoidaksesi hinnoittelustrategiat reaaliaikaisen kysynnän, tarjonnan ja muiden tekijöiden perusteella.

Näin Uber toteutti dynaamisen hinnoittelustrategiansa tekoälyn avulla.

Uberin tekoälyalgoritmit analysoivat jatkuvasti tietoja reaaliajassa, mukaan lukien tekijät, kuten kyytikysyntä, liikenneolosuhteet, sää, vuorokaudenaika ja kuljettajan historiallinen käyttäytyminen.

Tämän analyysin perusteella Uberin tekoäly säätää hintoja dynaamisesti. Ruuhka-aikoina tai suuren kysynnän aikana ylihinnoittelu aktivoituu, mikä nostaa hintaa kannustaakseen useampia kuljettajia olemaan käytettävissä, varmistaen nopeammat noutotapahtumat ja vastaamaan lisääntyneeseen kysyntään.

Lisäksi Uber voi tarjota henkilökohtaisia ​​alennuksia tai kampanjoita yksittäisille matkustajille heidän ajohistoriansa, käyttötiheyden tai tiettyjen tilaisuuksien perusteella. Esimerkiksi kohdennettuja kampanjoita voidaan tarjota usein käyttäjille tai vähäisen kysynnän aikoina kannustamaan ajeluihin.

Nämä strategiat maksimoivat kuljettajien tulot ja kannustavat ajajia jatkamaan niiden käyttöä.

Asiakaskokemuksen parantaminen

Hyödyntämällä tekoälyä CRM:ssä yritykset voivat parantaa asiakaskokemusta räätälöityjen palvelujen avulla.

Esimerkiksi Spotify käyttää tekoälyalgoritmeja käyttäjien mieltymysten, kuuntelutottumusten ja historiatietojen analysointiin luodakseen yksilöllisiä soittolistoja, suosituksia ja päivittäisiä sekoituksia jokaiselle käyttäjälle.

Esimerkki Spotifyn personoidusta soittolistasta

Tämä henkilökohtainen lähestymistapa parantaa yleistä käyttökokemusta räätälöimällä musiikkia kunkin kuuntelijan yksilöllisten mieltymysten mukaan, mikä tekee kuunteluun käytetystä ajasta ja uuden musiikin löytämisestä heidän makuun miellyttävämpää.

Ristiinmyyntitaktiikka

Tekoälyä hyödyntävät ristiinmyyntitaktiikat, jotka on integroitu tekoälyllä tehostettuihin CRM-järjestelmiin, tunnistaakseen ja hyödyntääkseen mahdollisuuksia tarjota asiakkaille täydentäviä tuotteita tai palveluita asiakkaiden ostokäyttäytymisen mukaisesti.

Esimerkiksi Netflix räätälöi markkinointikampanjansa tehokkaasti ristiinmyyntiä varten suosittelemalla televisiosarjoja tai elokuvia käyttäjille heidän katseluhistoriansa perusteella.

Netflix antaa suosituksia käyttäjän katseluhistorian perusteella

Jos käyttäjä tykkää katsoa tieteis-sarjoja, Netflixin algoritmi ehdottaa samanlaista sisältöä tai mainostaa äskettäin julkaistua sarjaa kyseisessä genressä, mikä rohkaisee käyttäjää tutkimaan ja katsomaan enemmän sisältöä.

Kehitämme edelleen näitä henkilökohtaisia ​​markkinointiponnisteluja, AI chatbotit tarjota välittömiä, henkilökohtaisia ​​suosituksia asiakkaille. Tämä paitsi parantaa ostokokemusta, myös lisää merkittävästi myyntimahdollisuuksia tekemällä jokaisesta asiakasvuorovaikutuksesta mahdollisuuden kohdennettuun markkinointiin ja lisämyyntiin.

Esimerkkejä tekoälyllä tehostetuista CRM-järjestelmistä

Lisämyyntitaktiikkojen integrointi tekoälyllä tehostettuihin CRM-järjestelmiin edellyttää ennakoivan analytiikan hyödyntämistä ihanteellisten lisämyyntimahdollisuuksien tunnistamiseksi. Tekoälypohjaiset CRM-järjestelmät antavat myyntiedustajille asianmukaisia ​​lisämyyntiehdotuksia asiakasvuorovaikutuksen aikana, mikä parantaa onnistuneiden lisämyyntien mahdollisuuksia.

Salesforcen Einstein Analytics

Salesforce, johtava CRM-alusta, sisältää tekoälypohjaisia ​​työkaluja, kuten Einstein Analyticsin, auttamaan myyntiedustajia tunnistamaan ja hyödyntämään lisämyyntimahdollisuuksia asiakasvuorovaikutuksen aikana.

Salesforcen Einsteinin analytiikka hyödyntää ennakoivaa analytiikkaa analysoidakseen valtavia tietojoukkoja CRM:ssä. Se arvioi asiakasdataa, ostohistoriaa, vuorovaikutuksia ja muita olennaisia ​​tietoja ennakoidakseen mahdollisia lisämyyntimahdollisuuksia.

Einstein Analytics havaitsee kuvioita, jotka viittaavat lisämyyntimahdollisuuksiin. Esimerkiksi lisääntyneen tuotteen käytön havaitseminen voi osoittaa kiinnostusta päivityksiä tai lisäosia kohtaan.

Salesforcen tekoälyjärjestelmä tarjoaa myös myyntiedustajille käyttökelpoisia oivalluksia. Se tarjoaa lisämyyntiehdotuksia ja keskustelunaiheita tunnistettujen mahdollisuuksien perusteella.

Myyntiedustajat hyödyntävät tekoälyyn perustuvia ehdotuksia keskustelujen mukauttamiseen ja vastaavat asiakkaiden tarpeisiin asianmukaisilla lisämyyntitarjouksilla. He voivat esimerkiksi ehdottaa päivitettyä tilausta tai lisäominaisuuksia käyttötapojen perusteella.

Muuten, jos myyt verkossa Ecwidin kanssa, voit yhdistä verkkokauppasi Salesforceen Zapierin kautta. Näin uusia asiakkaita luodaan Salesforceen automaattisesti uusista Ecwid-tilauksista.

Amazon Muokkaa

Amazon Personalize, Amazonin tarjoama koneoppimispalvelu, on suunniteltu vastaamaan haasteisiin, joita yleensä kohdataan henkilökohtaisten suositusten luomisessa, mukaan lukien uusiin käyttäjätietoihin liittyvät ongelmat, suosioharha ja käyttäjien kehittyvät aikeet.

Toisin kuin perinteiset suositusmoottorit, Amazon Muokkaa loistaa skenaarioissa, joissa on rajoitettu tai kehittyvä käyttäjätieto. Tämä osoittautuu erityisen hyödylliseksi lisämyyntimahdollisuuksien tunnistamisessa, jopa uusien käyttäjien kanssa tai kun käyttäjien mieltymykset muuttuvat ajan myötä.

Useat tunnetut yritykset, kuten Domino's, Subway ja Yamaha, ovat tunnistaneet tekoälyn merkityksen asiakkaiden tarpeiden ymmärtämisessä ja palvelemisessa.

Kuinka räätälöidä markkinointikampanjoita lisämyyntiä ja ristiinmyyntiä varten

Voit räätälöidä markkinointikampanjoita lisämyyntiä ja ristiinmyyntiä varten strategisten lähestymistapojen avulla, vaikka et käyttäisi tekoälyllä varustettuja työkaluja.

Parhaan lopputuloksen saavuttamiseksi tarvitset asiakastietoja ja kohdennettua viestintää. Tässä on erittely prosessista:

Suorita asiakassegmentointi

Käytä CRM-tietoja asiakkaiden segmentointiin heidän ostohistoriansa, mieltymyksiensä ja käyttäytymisensä perusteella. Luokittele ne ryhmiin, joilla on samanlaiset ostotottumukset tai kiinnostuksen kohteet.

Jos myyt verkossa Ecwidin kautta, voit tarkastella, etsiä ja muokata kaikkia tarvitsemasi asiakastietoja Asiakkaat sivu. Sieltä voit suodattaa asiakaskuntaasi eri parametreilla ja viedä segmentin työskennelläksesi sen kanssa eri palvelussa (esimerkiksi lähettääksesi kohdistettuja sähköposteja valitsemasi sähköpostipalvelun kautta).

Ecwidin Asiakkaat-sivu tarjoaa myös pääsyn asiakkaiden tilaushistoriaan, mikä helpottaa segmentointiprosessia. Ymmärtämällä asiakkaidesi ostotottumuksia ja mieltymyksiä voit räätälöidä viestisi kullekin segmentille tehokkaammin.

Asiakkaat-sivu Ecwid adminissa

Tunnista mahdollisuudet

Analysoi ostohistoriaa ja käyttäytymistietoja paikantaaksesi lisä- ja ristiinmyyntimahdollisuudet. Selvitä, mitkä tuotteet tai palvelut täydentävät aiempia ostoksia tai vastaavat asiakkaiden etuja.

Esimerkiksi kun myyt verkossa Ecwidin kautta, sinulla on mahdollisuus määrittää asetukset automatisoidut markkinointisähköpostit esittelemällä aiheeseen liittyviä tuotteita tai eniten myytyjä tuotteita.

Liittyvät tuotteet tilausvahvistuksessa

Tee yksilöllisiä suosituksia

Luo henkilökohtaisia ​​suosituksia asiakassegmenttien perusteella. Käytä tekoälyalgoritmeja ehdottamaan liittyviä tai päivitettyjä tuotteita markkinointimateriaaleissa, Sähköpostiuutiskirjeitä, tai verkkosivustolla. Esimerkiksi Amazonin "Usein ostetut yhdessä"- tai "Saatat myös pitää" -osiot.

Pyri kohdistettuun viestintään

Luo kohdennettuja viestejä, jotka korostavat täydentävien tuotteiden tai palvelujen arvoa. Esittele, kuinka lisätarjous parantaa asiakaskokemusta tai ratkaisee tietyn ongelman.

Harkitse, jos haluat todella optimoidun viestin sisällön kääntäminen resonoida tehokkaasti eri yleisöjen ja kielten kanssa.

Tarjoa kannustimia tai paketteja

Tarjoa kannustimia, kuten alennuksia, niputettuja tarjouksia tai uskollisuuspalkintoja, jotka kannustavat asiakkaita tutustumaan muihin tarjouksiin. Tee arvoehdotuksesta houkutteleva ja selkeä.

Lightspeedin Ecwidillä voit myydä tuotenippuja Lisämyynti- ja ristiinmyyntituotepaketit, Tuotepaketitja Bogø sovellukset.

Käytä monikanavaista lähestymistapaa

Toteuta monikanavainen markkinointistrategia tavoittaaksesi asiakkaita erilaisten kosketuspisteiden kautta. Käytä sähköposteja, sosiaalisen median sisältöä, verkkosivustojen ponnahdusikkunoita ja henkilökohtaisia ​​alustasuosituksia.

Paljasta henkilökohtaisten suositusten voima

Asiakassuhteiden dynaamisessa maisemassa yksilölliset suositukset ja kohdennettu markkinointi ovat menestyksen pilareina. Hyödyntämällä CRM-tietoja voit avata mahdollisuudet räätälöityihin lisämyynti- ja ristiinmyyntikampanjoihin.

Hienosäädettynä nämä strategiat resonoivat yksittäisten asiakkaiden kanssa, lisäävät sitoutumista, lisäävät myyntiä ja vaalivat brändiuskollisuutta.

Hyödynnä CRM-järjestelmäsi oivalluksia, luo mukautettuja kampanjoita ja katso, kuinka asiakkaidesi ainutlaatuisten mieltymysten ja tarpeiden täyttäminen voi tehdä ihmeitä.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html