De nos jours, répondre aux attentes des clients ne suffit plus. Pour prospérer, les entreprises doivent dépasser ces attentes, et tirer parti de l’IA centrée sur le client est essentiel pour atteindre cet objectif.

L'intégration de l'IA dans la gestion de la relation client (CRM) améliore les stratégies de vente incitative et croisée, permettant aux entreprises d'analyser de nombreuses données clients pour obtenir des recommandations personnalisées.

Continuez votre lecture pour découvrir comment l'IA centrée sur le client élève les stratégies CRM, offre des informations personnalisées et une prise de décision en temps réel, et offre finalement des parcours clients plus satisfaisants.

Tirer parti de l’IA pour obtenir des informations sur les clients

L’IA peut révéler des modèles et des tendances inestimables en analysant d’énormes quantités de données. Il vous permet de comprendre les tendances, les habitudes et les préférences des clients.

Avant d'aborder la manière dont l'IA peut améliorer la gestion de la relation client, examinons comment les algorithmes d'IA analysent le comportement et les données des clients.

Comment les algorithmes d'IA analysent le comportement des clients

L’IA transforme la façon dont les entreprises analysent le comportement des consommateurs et modifie la manière dont les consommateurs interagissent avec les entreprises.

Il existe différents outils que les propriétaires d'entreprise peuvent utiliser pour traiter les données clients avec l'IA, mais en général, voici comment fonctionne le processus :

• Collecte de données: La plateforme de commerce électronique collecte de nombreuses données sur les interactions des clients, notamment l'historique de navigation, le comportement d'achat, les produits consultés, enquêtes sur les produits, le temps passé sur les pages et les informations démographiques. Incorporation commentaires des clients Cette collecte de données enrichit la compréhension d'IA de la satisfaction des clients et des attentes en matière de service.
• Implémentation d'algorithmes d'IA: Les algorithmes d’IA traitent et analysent cette richesse de données. L'apprentissage automatique dans les ventes, tel que le filtrage collaboratif ou les systèmes de recommandation basés sur le contenu, est utilisé pour identifier des modèles et des corrélations entre les comportements des clients.
• Reconnaissance des formes: Les algorithmes d'IA identifient des modèles, tels que des combinaisons de produits courantes fréquemment achetées ensemble (modèles de vente croisée) ou des produits souvent consultés par les clients avant d'acheter (indicatifs des préférences).
• Recommandations personnalisées: Les moteurs de recommandation basés sur l'IA exploitent ces informations. Lorsqu'un client visite la plateforme, des recommandations de produits personnalisées sont générées en temps réel en fonction de l'historique de navigation, des achats passés et des comportements similaires des utilisateurs.
• Apprentissage et amélioration continue: Les algorithmes d’IA apprennent continuellement de nouvelles entrées de données et interactions avec les clients. À mesure que davantage de données sont collectées, les modèles évoluent et affinent leurs recommandations, garantissant ainsi leur pertinence et leur précision.

Des outils d'analyse prédictive sophistiqués tels que SPSS Statistics d'IBM, Alteryx et Azure Machine Learning de Microsoft traitent ces données, identifiant des modèles, des corrélations et des tendances qui indiquent des comportements ou des besoins futurs potentiels.

Sur la base de l'analyse, des modèles prédictifs sont développés pour prévoir les comportements ou les besoins probables des clients. Ces modèles utilisent des algorithmes statistiques pour prédire les résultats, tels que la probabilité qu'un client effectue un certain achat, la probabilité de désabonnement ou les catégories de produits préférées.

Principaux outils basés sur l'IA pour rationaliser les processus métier
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Stratégies de vente incitative et de vente croisée basées sur l'IA

Les stratégies de vente incitative basées sur l'IA exploitent l'intelligence artificielle pour améliorer les ventes en encourageant les clients à acheter des produits ou services supplémentaires ou améliorés.

Voici un aperçu des principales tactiques de vente incitative basées sur l'IA :

Recommandations et personnalisation de produits basés sur l'IA

Le profilage des clients basé sur l'IA est la pierre angulaire de stratégies marketing modernes, en utilisant des algorithmes avancés pour créer des profils détaillés et dynamiques de clients individuels.

En collectant et en analysant un large éventail de données client, telles que l'historique des achats, le comportement de navigation, les données démographiques et les interactions avec l'entreprise, l'IA identifie des modèles de comportement, des préférences et des caractéristiques individuelles distincts.

Cela permet aux vendeurs de proposer des recommandations de produits personnalisées basées sur les comportements et les préférences de chaque client afin de suggérer des produits complémentaires ou améliorés.

Par exemple, les algorithmes d'IA d'Amazon analysent de nombreuses données client, notamment l'historique de navigation, les articles consultés, les articles achetés et les requêtes de recherche.

Recommandations « Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté » sur Amazon

Sur la base de cette analyse, le moteur de recommandation d'Amazon utilise des modèles d'apprentissage automatique pour prédire et suggérer des produits qui correspondent aux intérêts et préférences de chaque client.

Lorsqu'un client explore un produit spécifique, l'IA d'Amazon génère des recommandations « Fréquemment achetés ensemble » ou « Les clients qui ont acheté celui-ci ont également acheté », présentant des produits complémentaires ou améliorés. Ces suggestions encouragent les clients à envisager des achats supplémentaires au-delà de leur choix initial et suggèrent des articles qui pourraient les intéresser.

À mesure que les clients interagissent avec la plateforme, l’IA apprend continuellement de leurs comportements et affine ses recommandations. Le système s'adapte aux préférences individuelles, garantissant des suggestions de plus en plus précises et pertinentes.

Un exemple de la façon dont Amazon exploite les données des préférences des utilisateurs pour créer des recommandations de produits. (Source: Rejoiner)

Les recommandations de produits d'Amazon basées sur l'IA contribuent de manière significative au succès de la plateforme en matière de vente incitative. Les clients sont plus enclins à explorer et éventuellement à acheter des produits supplémentaires, augmentant ainsi les ventes et améliorant la satisfaction des clients.

À propos, si vous vendez en ligne avec Ecwid by Lightspeed, vous pouvez afficher les produits associés avec la section « Vous pourriez également aimer » qui apparaît sur la page de détails du produit et lors du paiement.

Stratégies de tarification dynamiques et optimisation des offres

L'IA permet des stratégies de tarification dynamiques en analysant les tendances du marché, les prix des concurrents et le comportement des clients en temps réel. Cela permet aux entreprises d'optimiser leurs stratégies de tarification pour la vente incitative, en proposant des remises personnalisées ou des offres groupées qui trouvent un écho auprès de clients individuels.

Uber, le service de covoiturage, utilise une tarification dynamique basée sur l'IA, connue sous le nom de «prix de pointe", pour optimiser les stratégies de tarification en fonction de la demande, de l'offre et d'autres facteurs en temps réel.

Voici comment Uber a mis en œuvre sa stratégie de tarification dynamique avec l'aide de l'IA.

Les algorithmes d'IA d'Uber analysent en permanence les données en temps réel, y compris des facteurs tels que la demande de trajet, les conditions de circulation, la météo, l'heure de la journée et l'historique du comportement des passagers.

Sur la base de cette analyse, l'IA d'Uber ajuste les tarifs de manière dynamique. Pendant les périodes de pointe ou de forte demande, une hausse des prix est activée, augmentant le tarif pour inciter davantage de conducteurs à être disponibles, garantissant des ramassages plus rapides et répondant à la demande accrue.

De plus, Uber peut proposer des remises ou des promotions personnalisées à des passagers individuels en fonction de leur historique de course, de leur fréquence d'utilisation ou d'occasions spécifiques. Par exemple, des promotions ciblées peuvent être proposées aux utilisateurs fréquents ou pendant les périodes de faible demande pour encourager davantage de trajets.

Ces stratégies maximisent les revenus des conducteurs et encouragent les usagers à continuer à les utiliser.

Améliorer l'expérience client

En tirant parti de l'IA dans le CRM, les entreprises peuvent améliorer l'expérience client grâce à des services personnalisés.

Par exemple, Spotify utilise des algorithmes d'IA pour analyser les préférences des utilisateurs, les habitudes d'écoute et les données historiques afin de créer des listes de lecture personnalisées, des recommandations et des mix quotidiens pour chaque utilisateur.

Un exemple de playlist personnalisée par Spotify

Cette approche personnalisée améliore l'expérience utilisateur globale en adaptant la musique aux préférences uniques de chaque auditeur, rendant ainsi le temps passé à écouter et à découvrir de nouvelles musiques selon ses goûts plus agréable.

Tactiques de vente croisée

Les tactiques de vente croisée intégrées aux systèmes CRM améliorés par l'IA exploitent l'intelligence artificielle pour identifier et capitaliser sur les opportunités d'offrir des produits ou des services complémentaires aux clients, alignés sur leurs comportements d'achat.

Par exemple, Netflix adapte efficacement ses campagnes marketing pour la vente croisée en recommandant des séries télévisées ou des films aux utilisateurs en fonction de leur historique de visionnage.

Netflix fait des recommandations basées sur l'historique de visionnage d'un utilisateur

Si un utilisateur aime regarder des émissions de science-fiction, l'algorithme de Netflix suggère un contenu similaire ou fait la promotion d'une nouvelle série dans ce genre, encourageant l'utilisateur à explorer et à regarder davantage de contenu.

Renforcer davantage ces efforts de marketing personnalisés, Chatbots IA fournir des recommandations immédiates et personnalisées aux clients. Cela améliore non seulement l'expérience d'achat, mais augmente également considérablement les opportunités de vente en faisant de chaque interaction client une opportunité de marketing ciblé et de vente incitative.

Exemples de systèmes CRM améliorés par l'IA

L'intégration de tactiques de vente incitative dans les systèmes CRM améliorés par l'IA implique de tirer parti de l'analyse prédictive pour identifier les opportunités de vente incitative idéales. Les systèmes CRM basés sur l'IA proposent aux commerciaux des suggestions de vente incitatives pertinentes lors des interactions avec les clients, améliorant ainsi les chances de réussite des ventes incitatives.

Einstein Analytics par Salesforce

Salesforce, une plateforme CRM de premier plan, intègre des outils basés sur l'IA comme Einstein Analytics pour aider les commerciaux à identifier et à capitaliser sur les opportunités de vente incitative lors des interactions avec les clients.

Forces de vente Analyse Einstein exploite l'analyse prédictive pour analyser de vastes ensembles de données au sein du CRM. Il évalue les données client, l'historique des achats, les interactions et d'autres informations pertinentes pour prédire les opportunités potentielles de vente incitative.

Einstein Analytics détecte des modèles faisant allusion à des opportunités de vente incitative. Par exemple, la détection d’une utilisation accrue du produit peut signaler un intérêt pour des mises à niveau ou des modules complémentaires.

Le système d'IA de Salesforce fournit également aux commerciaux des informations exploitables. Il propose des suggestions de vente incitative et des points de discussion basés sur les opportunités identifiées.

Les commerciaux exploitent les suggestions basées sur l'IA pour personnaliser les conversations, répondant ainsi aux besoins des clients avec des offres de vente incitatives pertinentes. Par exemple, ils peuvent suggérer un abonnement amélioré ou des fonctionnalités supplémentaires en fonction des modèles d'utilisation.

À propos, si vous vendez en ligne avec Ecwid, vous pouvez connectez votre boutique en ligne à Salesforce via Zapier. De cette façon, de nouveaux clients seront automatiquement créés dans Salesforce à partir de nouvelles commandes Ecwid.

Amazon Personnaliser

Amazon Personalize, un service d'apprentissage automatique proposé par Amazon, est conçu pour relever les défis couramment rencontrés lors de la création de recommandations personnalisées, notamment les problèmes liés aux nouvelles données utilisateur, les biais de popularité et l'évolution des intentions des utilisateurs.

Contrairement aux moteurs de recommandation traditionnels, Amazon Personnaliser excelle dans les scénarios avec des données utilisateur limitées ou évolutives. Cela s’avère particulièrement utile pour identifier les opportunités de vente incitative, même auprès de nouveaux utilisateurs ou lorsque les préférences des utilisateurs changent au fil du temps.

Plusieurs entreprises bien connues, telles que Domino's, Subway et Yamaha, ont reconnu l'importance de l'IA pour comprendre et répondre aux besoins des clients.

Comment adapter les campagnes marketing pour la vente incitative et la vente croisée

Vous pouvez adapter vos campagnes marketing pour la vente incitative et la vente croisée à l'aide d'approches stratégiques, même si vous n'utilisez pas d'outils basés sur l'IA.

Pour obtenir les meilleurs résultats, vous avez besoin de données client et de messages ciblés. Voici un aperçu du processus :

Effectuer la segmentation client

Utilisez les données CRM pour segmenter les clients en fonction de leur historique d'achat, de leurs préférences et de leur comportement. Classez-les en groupes ayant des modèles d’achat ou des intérêts similaires.

Si vous vendez en ligne avec Ecwid, vous pouvez afficher, trouver et modifier toutes les informations client dont vous avez besoin sur le Clients page. À partir de là, vous pouvez filtrer votre clientèle à l'aide de divers paramètres et exporter le segment pour l'utiliser dans un autre service (par exemple, pour envoyer des e-mails ciblés via un service de messagerie de votre choix.)

La page Clients d'Ecwid offre également un accès à l'historique des commandes des clients, facilitant ainsi le processus de segmentation. En comprenant les habitudes et les préférences d'achat de vos clients, vous pouvez adapter plus efficacement votre message à chaque segment.

La page Clients dans l'administration Ecwid

Identifier les opportunités

Analysez les historiques d'achat et les données comportementales pour identifier les opportunités de vente incitative et croisée. Déterminez quels produits ou services complètent les achats précédents ou correspondent aux intérêts des clients.

Par exemple, lorsque vous vendez en ligne via Ecwid, vous avez la possibilité de configurer e-mails marketing automatisés présentant des produits connexes ou des meilleurs vendeurs.

Produits associés dans un e-mail de confirmation de commande

Faire des recommandations personnalisées

Créez des recommandations personnalisées basées sur les segments de clientèle. Utiliser des algorithmes d'IA pour suggérer des produits associés ou améliorés dans les supports marketing, Courrier électronique, ou sur un site Internet. Par exemple, les sections « Fréquemment achetés ensemble » ou « Vous pourriez également aimer » d'Amazon.

Efforcez-vous d’avoir des messages ciblés

Créez des messages ciblés qui mettent en valeur la valeur de produits ou de services complémentaires. Montrez comment l'offre supplémentaire améliore l'expérience client ou résout un problème spécifique.

Pour un message vraiment optimisé, pensez traduire du contenu pour trouver un écho efficace auprès de divers publics et langues.

Offrir des incitatifs ou des offres groupées

Offrez des incitations telles que des remises, des offres groupées ou des récompenses de fidélité pour encourager les clients à explorer des offres supplémentaires. Rendre la proposition de valeur attrayante et claire.

Avec Ecwid by Lightspeed, vous pouvez vendre des offres groupées de produits à l'aide du Offres groupées de produits de vente incitative et croisée, Bundleset BOGO applications.

Appliquer une approche multicanal

Mettre en œuvre une stratégie marketing multicanal pour atteindre les clients via différents points de contact. Utilisez les e-mails, le contenu des réseaux sociaux, les fenêtres contextuelles de sites Web et les recommandations personnalisées de plateforme.

Dévoilez la puissance des recommandations personnalisées

Dans le paysage dynamique de la relation client, les recommandations personnalisées et le marketing ciblé constituent les piliers du succès. En exploitant les données CRM, vous pouvez libérer le potentiel de campagnes de vente incitative et croisée sur mesure.

Lorsqu’elles sont affinées, ces stratégies trouvent un écho auprès des clients individuels, stimulant l’engagement, augmentant les ventes et favorisant la fidélité à la marque.

Profitez des informations de votre système CRM, créez des campagnes personnalisées et voyez comment répondre aux préférences et aux besoins uniques de vos clients peut faire des merveilles.

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• La source: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html