आजकल, ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा करना ही पर्याप्त नहीं रह गया है। फलने-फूलने के लिए, व्यवसायों को इन अपेक्षाओं को पार करना होगा, और ग्राहक-केंद्रित एआई का लाभ उठाना इस लक्ष्य को प्राप्त करने की कुंजी है।
ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) में एआई को एकीकृत करने से अपसेलिंग और क्रॉस-सेलिंग रणनीतियों में वृद्धि होती है, जिससे व्यवसायों को वैयक्तिकृत अनुशंसाओं के लिए व्यापक ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति मिलती है।
यह जानने के लिए पढ़ते रहें कि ग्राहक-केंद्रित AI कैसे CRM रणनीतियों को उन्नत करता है, वैयक्तिकृत अंतर्दृष्टि और वास्तविक समय पर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करता है, और अंततः अधिक संतोषजनक ग्राहक यात्राएं प्रदान करता है।
ग्राहक अंतर्दृष्टि के लिए एआई का लाभ उठाना
एआई भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके अमूल्य पैटर्न और रुझान प्रकट कर सकता है। यह आपको ग्राहकों की प्रवृत्तियों, आदतों और प्राथमिकताओं को समझने में सक्षम बनाता है।
इससे पहले कि हम चर्चा करें कि एआई ग्राहक संबंध प्रबंधन को कैसे बढ़ा सकता है, आइए देखें कि एआई एल्गोरिदम ग्राहक व्यवहार और डेटा का विश्लेषण कैसे करते हैं।
एआई एल्गोरिदम ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण कैसे करते हैं
एआई व्यवसायों के उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण करने के तरीके को बदल रहा है और उपभोक्ताओं के कंपनियों के साथ जुड़ने के तरीके को बदल रहा है।
ऐसे कई उपकरण हैं जिनका उपयोग व्यवसाय मालिक एआई के साथ ग्राहक डेटा को संसाधित करने के लिए कर सकते हैं, लेकिन सामान्य तौर पर, प्रक्रिया इस प्रकार काम करती है:
- डेटा संग्रह: ईकॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म ग्राहक इंटरैक्शन पर व्यापक डेटा एकत्र करता है, जिसमें ब्राउज़िंग इतिहास, खरीदारी व्यवहार, देखे गए उत्पाद शामिल हैं। उत्पाद सर्वेक्षण, पृष्ठों पर बिताया गया समय, और जनसांख्यिकीय जानकारी। शामिल उपभोक्ता की राय इस डेटा संग्रह में ग्राहकों की संतुष्टि और सेवा अपेक्षाओं के बारे में एआई की समझ समृद्ध होती है।
- एआई एल्गोरिदम कार्यान्वयन: एआई एल्गोरिदम डेटा के इस भंडार को संसाधित और विश्लेषण करता है। बिक्री में मशीन लर्निंग, जैसे सहयोगी फ़िल्टरिंग या सामग्री-आधारित अनुशंसा प्रणाली, का उपयोग ग्राहक व्यवहार के बीच पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करने के लिए किया जाता है।
- प्रतिरूप अभिज्ञान: एआई एल्गोरिदम पैटर्न की पहचान करते हैं, जैसे आम उत्पाद संयोजन जो अक्सर एक साथ खरीदे जाते हैं (क्रॉस-सेलिंग पैटर्न) या उत्पाद जो अक्सर खरीदने से पहले ग्राहकों द्वारा देखे जाते हैं (प्राथमिकताओं का संकेत)।
- व्यक्तिगत सिफारिशें: एआई-संचालित अनुशंसा इंजन इन जानकारियों का लाभ उठाते हैं। जब कोई ग्राहक प्लेटफ़ॉर्म पर जाता है, तो ब्राउज़िंग इतिहास, पिछली खरीदारी और समान उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर वास्तविक समय में वैयक्तिकृत उत्पाद अनुशंसाएँ तैयार की जाती हैं।
- निरंतर सीखना और सुधार: एआई एल्गोरिदम लगातार नए डेटा इनपुट और ग्राहक इंटरैक्शन से सीखते हैं। जैसे-जैसे अधिक डेटा एकत्र किया जाता है, मॉडल अपनी सिफारिशों को विकसित और परिष्कृत करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे प्रासंगिक और सटीक बने रहें।
आईबीएम के एसपीएसएस सांख्यिकी, एलर्टेक्स और माइक्रोसॉफ्ट के एज़्योर मशीन लर्निंग जैसे परिष्कृत भविष्य कहनेवाला विश्लेषण उपकरण इस डेटा को संसाधित करते हैं, पैटर्न, सहसंबंध और रुझानों की पहचान करते हैं जो संभावित भविष्य के व्यवहार या जरूरतों को इंगित करते हैं।
विश्लेषण के आधार पर, संभावित ग्राहक व्यवहार या जरूरतों का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमानित मॉडल विकसित किए जाते हैं। ये मॉडल परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जैसे ग्राहक द्वारा एक निश्चित खरीदारी करने की संभावना, मंथन संभावना, या पसंदीदा उत्पाद श्रेणियां।
एआई-इन्फ्यूज्ड अपसेलिंग और क्रॉस-सेलिंग रणनीतियाँ
एआई-इन्फ्यूज्ड अपसेलिंग रणनीतियाँ ग्राहकों को अतिरिक्त या उन्नत उत्पादों या सेवाओं को खरीदने के लिए प्रोत्साहित करके बिक्री बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाती हैं।
यहां प्रमुख एआई-संचालित अपसेलिंग रणनीतियों का अवलोकन दिया गया है:
एआई-संचालित उत्पाद अनुशंसाएँ और अनुकूलन
एआई-संचालित ग्राहक प्रोफाइलिंग इसकी आधारशिला है आधुनिक विपणन रणनीतियाँ, व्यक्तिगत ग्राहकों की विस्तृत और गतिशील प्रोफ़ाइल बनाने के लिए उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करना।
ग्राहक डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला को एकत्रित और विश्लेषण करके - जैसे खरीद इतिहास, ब्राउज़िंग व्यवहार, जनसांख्यिकी और व्यवसाय के साथ बातचीत - एआई अलग-अलग व्यवहार पैटर्न, प्राथमिकताओं और व्यक्तिगत लक्षणों को इंगित करता है।
यह विक्रेताओं को पूरक या उन्नत उत्पादों का सुझाव देने के लिए व्यक्तिगत ग्राहक व्यवहार और प्राथमिकताओं के आधार पर अनुरूप उत्पाद सिफारिशें पेश करने में सक्षम बनाता है।
उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन के एआई एल्गोरिदम व्यापक ग्राहक डेटा का विश्लेषण करते हैं, जिसमें ब्राउज़िंग इतिहास, देखी गई वस्तुएं, खरीदी गई वस्तुएं और खोज क्वेरी शामिल हैं।
अमेज़ॅन पर "जिन ग्राहकों ने इसे खरीदा, उन्होंने इसे भी खरीदा"।
इस विश्लेषण के आधार पर, अमेज़ॅन का अनुशंसा इंजन प्रत्येक ग्राहक के हितों और प्राथमिकताओं के अनुरूप उत्पादों की भविष्यवाणी और सुझाव देने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है।
जब कोई ग्राहक किसी विशिष्ट उत्पाद की खोज करता है, तो अमेज़ॅन का एआई "अक्सर एक साथ खरीदा गया" या "जिन ग्राहकों ने इसे खरीदा, उन्होंने भी खरीदा" अनुशंसाएं उत्पन्न करता है, जो पूरक या उन्नत उत्पादों को प्रदर्शित करता है। ये सुझाव ग्राहकों को उनकी प्रारंभिक पसंद से परे अतिरिक्त खरीदारी पर विचार करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं - और उन वस्तुओं का सुझाव देते हैं जिनमें उनकी रुचि हो सकती है।
जैसे-जैसे ग्राहक प्लेटफ़ॉर्म के साथ बातचीत करते हैं, एआई लगातार उनके व्यवहार से सीखता है और अपनी सिफारिशों को परिष्कृत करता है। सिस्टम व्यक्तिगत प्राथमिकताओं को अपनाता है, जिससे अधिक से अधिक सटीक और प्रासंगिक सुझाव सुनिश्चित होते हैं।
उत्पाद अनुशंसाएं बनाने के लिए अमेज़ॅन उपयोगकर्ता प्राथमिकता डेटा का लाभ कैसे उठाता है इसका एक उदाहरण। (स्रोत: Rejoiner)
अमेज़ॅन की एआई-संचालित उत्पाद अनुशंसाएं अपसेलिंग में प्लेटफ़ॉर्म की सफलता में महत्वपूर्ण योगदान देती हैं। ग्राहक अतिरिक्त उत्पाद तलाशने और संभावित रूप से खरीदने, बिक्री बढ़ाने और ग्राहक संतुष्टि में सुधार करने के लिए अधिक इच्छुक हैं।
वैसे, यदि आप लाइटस्पीड द्वारा इक्विड के साथ ऑनलाइन बिक्री करते हैं, तो आप कर सकते हैं संबंधित उत्पाद दिखाएं "आपको यह भी पसंद आ सकता है" अनुभाग के साथ जो उत्पाद विवरण पृष्ठ और चेकआउट पर दिखाई देता है।
गतिशील मूल्य निर्धारण रणनीतियाँ और प्रस्ताव अनुकूलन
एआई वास्तविक समय में बाजार के रुझान, प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण और ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करके गतिशील मूल्य निर्धारण रणनीतियों को सक्षम बनाता है। यह व्यवसायों को अपसेलिंग के लिए मूल्य निर्धारण रणनीतियों को अनुकूलित करने, वैयक्तिकृत छूट या व्यक्तिगत ग्राहकों के साथ मेल खाने वाले बंडल सौदों की पेशकश करने की अनुमति देता है।
उबर, राइड-हेलिंग सेवा, एआई-संचालित गतिशील मूल्य निर्धारण का उपयोग करती है, जिसे "के रूप में जाना जाता है"उछाल के मूल्य निर्धारण,” वास्तविक समय की मांग, आपूर्ति और अन्य कारकों के आधार पर मूल्य निर्धारण रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए।
यहां बताया गया है कि उबर ने एआई की मदद से अपनी गतिशील मूल्य निर्धारण रणनीति को कैसे लागू किया।
उबर के एआई एल्गोरिदम वास्तविक समय में डेटा का लगातार विश्लेषण करते हैं, जिसमें सवारी की मांग, यातायात की स्थिति, मौसम, दिन का समय और ऐतिहासिक सवार व्यवहार जैसे कारक शामिल हैं।
इस विश्लेषण के आधार पर, उबर का एआई किराए को गतिशील रूप से समायोजित करता है। चरम समय या उच्च मांग के दौरान, सर्ज प्राइसिंग को सक्रिय किया जाता है, अधिक ड्राइवरों को उपलब्ध होने के लिए प्रोत्साहित करने, त्वरित पिकअप सुनिश्चित करने और बढ़ी हुई मांग को पूरा करने के लिए किराया बढ़ाया जाता है।
इसके अतिरिक्त, उबर अलग-अलग सवारियों को उनकी सवारी के इतिहास, उपयोग की आवृत्ति या विशिष्ट अवसरों के आधार पर वैयक्तिकृत छूट या पदोन्नति की पेशकश कर सकता है। उदाहरण के लिए, अधिक सवारी को प्रोत्साहित करने के लिए लगातार उपयोगकर्ताओं को या कम मांग वाली अवधि के दौरान लक्षित प्रचार की पेशकश की जा सकती है।
ये रणनीतियाँ ड्राइवरों के लिए कमाई को अधिकतम करती हैं और सवारों को उनका उपयोग जारी रखने के लिए प्रोत्साहित करती हैं।
ग्राहक अनुभव को बढ़ाना
सीआरएम में एआई का लाभ उठाकर, व्यवसाय वैयक्तिकृत सेवाओं के माध्यम से ग्राहक अनुभव को बढ़ा सकते हैं।
उदाहरण के लिए, Spotify प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए वैयक्तिकृत प्लेलिस्ट, अनुशंसाएं और दैनिक मिश्रण बनाने के लिए उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं, सुनने की आदतों और ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए AI एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
Spotify द्वारा वैयक्तिकृत प्लेलिस्ट का एक उदाहरण
यह वैयक्तिकृत दृष्टिकोण प्रत्येक श्रोता की अनूठी प्राथमिकताओं के अनुसार संगीत को तैयार करके समग्र उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है, जिससे सुनने और उनके स्वाद के लिए नए संगीत की खोज में बिताया गया समय अधिक मनोरंजक हो जाता है।
क्रॉस-सेलिंग रणनीति
एआई-संवर्धित सीआरएम सिस्टम में एकीकृत क्रॉस-सेलिंग रणनीति ग्राहक खरीद व्यवहार के अनुरूप ग्राहकों को पूरक उत्पादों या सेवाओं की पेशकश करने के अवसरों की पहचान करने और उनका लाभ उठाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाती है।
उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ताओं को उनके देखने के इतिहास के आधार पर टीवी श्रृंखला या फिल्मों की सिफारिश करके क्रॉस-सेलिंग के लिए अपने मार्केटिंग अभियानों को प्रभावी ढंग से तैयार करता है।
नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ता के देखने के इतिहास के आधार पर सिफारिशें करता है
यदि कोई उपयोगकर्ता साइंस फिक्शन शो देखना पसंद करता है, तो नेटफ्लिक्स का एल्गोरिदम समान सामग्री का सुझाव देता है या उस शैली के भीतर एक नई रिलीज़ श्रृंखला को बढ़ावा देता है, जिससे उपयोगकर्ता को अधिक सामग्री देखने और देखने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।
इन वैयक्तिकृत विपणन प्रयासों को और बढ़ाते हुए, एआई चैटबॉट ग्राहकों को तत्काल, वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ प्रदान करें। यह न केवल खरीदारी के अनुभव को बेहतर बनाता है, बल्कि प्रत्येक ग्राहक संपर्क को लक्षित विपणन और अपसेलिंग का अवसर बनाकर बिक्री के अवसरों में भी उल्लेखनीय वृद्धि करता है।
एआई-एन्हांस्ड सीआरएम सिस्टम के उदाहरण
एआई-संवर्धित सीआरएम सिस्टम में अपसेलिंग रणनीति को एकीकृत करने में आदर्श अपसेलिंग अवसरों की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का लाभ उठाना शामिल है। एआई-संचालित सीआरएम सिस्टम ग्राहक बातचीत के दौरान बिक्री प्रतिनिधियों को प्रासंगिक अपसेलिंग सुझावों के साथ प्रेरित करता है, जिससे सफल अपसेल की संभावना बढ़ जाती है।
सेल्सफोर्स द्वारा आइंस्टीन एनालिटिक्स
सेल्सफोर्स, एक अग्रणी सीआरएम प्लेटफॉर्म, ग्राहक बातचीत के दौरान बिक्री के अवसरों को पहचानने और भुनाने में बिक्री प्रतिनिधियों की सहायता के लिए आइंस्टीन एनालिटिक्स जैसे एआई-संचालित टूल को शामिल करता है।
Salesforce के आइंस्टीन एनालिटिक्स सीआरएम के भीतर विशाल डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का लाभ उठाता है। यह संभावित अपसेलिंग अवसरों की भविष्यवाणी करने के लिए ग्राहक डेटा, खरीद इतिहास, इंटरैक्शन और अन्य प्रासंगिक जानकारी का मूल्यांकन करता है।
आइंस्टीन एनालिटिक्स ने अपसेलिंग के अवसरों का संकेत देने वाले पैटर्न देखे हैं। उदाहरण के लिए, उत्पाद के बढ़े हुए उपयोग का पता लगाना अपग्रेड या ऐड-ऑन में रुचि का संकेत दे सकता है।
सेल्सफोर्स का एआई सिस्टम बिक्री प्रतिनिधियों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है। यह पहचाने गए अवसरों के आधार पर आकर्षक सुझाव और बातचीत के बिंदु प्रदान करता है।
बिक्री प्रतिनिधि प्रासंगिक अपसेलिंग ऑफ़र के साथ ग्राहकों की ज़रूरतों को संबोधित करते हुए, बातचीत को अनुकूलित करने के लिए एआई-संचालित सुझावों का लाभ उठाते हैं। उदाहरण के लिए, वे उपयोग पैटर्न के आधार पर उन्नत सदस्यता या अतिरिक्त सुविधाओं का सुझाव दे सकते हैं।
वैसे, यदि आप इक्विड के साथ ऑनलाइन बेचते हैं, तो आप कर सकते हैं अपने ऑनलाइन स्टोर को Salesforce से कनेक्ट करें जैपियर के माध्यम से। इस तरह, नए इक्विड ऑर्डर से सेल्सफोर्स में नए ग्राहक स्वचालित रूप से बनाए जाएंगे।
अमेज़न निजीकृत
अमेज़ॅन पर्सनलाइज़, अमेज़ॅन द्वारा पेश की जाने वाली एक मशीन लर्निंग सेवा, वैयक्तिकृत सिफारिशें बनाने में आम तौर पर आने वाली चुनौतियों का समाधान करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिसमें नए उपयोगकर्ता डेटा, लोकप्रियता पूर्वाग्रह और विकसित उपयोगकर्ता इरादे के मुद्दे शामिल हैं।
पारंपरिक अनुशंसा इंजनों के विपरीत, अमेज़न निजीकृत सीमित या विकसित हो रहे उपयोगकर्ता डेटा वाले परिदृश्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह नए उपयोगकर्ताओं के साथ या जब उपयोगकर्ता की प्राथमिकताएँ समय के साथ बदलती हैं, तब भी अपसेलिंग अवसरों की पहचान करने के लिए विशेष रूप से फायदेमंद साबित होता है।
डोमिनोज़, सबवे और यामाहा जैसी कई प्रसिद्ध कंपनियों ने ग्राहकों की जरूरतों को समझने और पूरा करने में एआई के महत्व को पहचाना है।
अपसेलिंग और क्रॉस-सेलिंग के लिए मार्केटिंग अभियान कैसे तैयार करें
आप रणनीतिक दृष्टिकोण की मदद से अपसेलिंग और क्रॉस-सेलिंग के लिए मार्केटिंग अभियान तैयार कर सकते हैं, भले ही आप एआई-संचालित टूल का उपयोग न करें।
सर्वोत्तम परिणामों के लिए, आपको ग्राहक डेटा और लक्षित संदेश-सेवा की आवश्यकता होगी। यहां प्रक्रिया का विवरण दिया गया है:
ग्राहक विभाजन करें
ग्राहकों को उनके खरीदारी इतिहास, प्राथमिकताओं और व्यवहार के आधार पर विभाजित करने के लिए CRM डेटा का उपयोग करें। उन्हें समान खरीदारी पैटर्न या रुचियों वाले समूहों में वर्गीकृत करें।
यदि आप इक्विड के साथ ऑनलाइन बिक्री करते हैं, तो आप अपनी आवश्यक सभी ग्राहक जानकारी देख, ढूंढ और संपादित कर सकते हैं ग्राहक पृष्ठ। वहां से, आप विभिन्न मापदंडों का उपयोग करके अपने ग्राहक आधार को फ़िल्टर कर सकते हैं और एक अलग सेवा में इसके साथ काम करने के लिए सेगमेंट को निर्यात कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, अपनी पसंद की ईमेल सेवा के माध्यम से लक्षित ईमेल भेजने के लिए।)
इक्विड में ग्राहक पृष्ठ विभाजन प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाते हुए ग्राहक ऑर्डर इतिहास तक पहुंच भी प्रदान करता है। अपने ग्राहकों की खरीदारी की आदतों और प्राथमिकताओं को समझकर, आप प्रत्येक सेगमेंट के लिए अपने संदेश को अधिक प्रभावी ढंग से तैयार कर सकते हैं।
इक्विड एडमिन में ग्राहक पृष्ठ
अवसरों को पहचानें
अपसेलिंग और क्रॉस-सेलिंग के अवसरों का पता लगाने के लिए खरीद इतिहास और व्यवहार संबंधी डेटा का विश्लेषण करें। निर्धारित करें कि कौन से उत्पाद या सेवाएँ पिछली खरीदारी के पूरक हैं या ग्राहकों की रुचियों के अनुरूप हैं।
उदाहरण के लिए, इक्विड के माध्यम से ऑनलाइन बिक्री करते समय, आपके पास कॉन्फ़िगर करने का विकल्प होता है स्वचालित विपणन ईमेल संबंधित उत्पादों या शीर्ष विक्रेताओं का प्रदर्शन।
ऑर्डर पुष्टिकरण ईमेल में संबंधित उत्पाद
वैयक्तिकृत सिफ़ारिशें करें
ग्राहक खंडों के आधार पर वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ बनाएँ। विपणन सामग्री में संबंधित या उन्नत उत्पादों का सुझाव देने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करें, ईमेल न्यूज़लेटर्स, या किसी वेबसाइट पर। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन का "अक्सर एक साथ खरीदा गया" या "आपको यह भी पसंद आ सकता है" अनुभाग।
लक्षित मैसेजिंग के लिए प्रयास करें
लक्षित संदेश तैयार करें जो पूरक उत्पादों या सेवाओं के मूल्य पर प्रकाश डालता है। दिखाएँ कि अतिरिक्त पेशकश ग्राहक अनुभव को कैसे बढ़ाती है या किसी विशिष्ट समस्या का समाधान करती है।
वास्तव में अनुकूलित संदेश के लिए, विचार करें सामग्री का अनुवाद करना विविध दर्शकों और भाषाओं के साथ प्रभावी ढंग से जुड़ना।
प्रोत्साहन या बंडल प्रदान करें
ग्राहकों को अतिरिक्त पेशकश तलाशने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए छूट, बंडल डील या लॉयल्टी पुरस्कार जैसे प्रोत्साहन प्रदान करें। मूल्य प्रस्ताव को आकर्षक और स्पष्ट बनाएं।
Ecwid by Lightspeed की मदद से आप उत्पाद बंडल बेच सकते हैं अपसेल और क्रॉस-सेल उत्पाद बंडल, उत्पाद बंडलों, तथा BOGO क्षुधा.
मल्टीचैनल दृष्टिकोण लागू करें
विभिन्न टचप्वाइंट के माध्यम से ग्राहकों तक पहुंचने के लिए एक मल्टीचैनल मार्केटिंग रणनीति लागू करें। ईमेल, सोशल मीडिया सामग्री, वेबसाइट पॉप-अप और वैयक्तिकृत प्लेटफ़ॉर्म अनुशंसाओं का उपयोग करें।
वैयक्तिकृत अनुशंसाओं की शक्ति का अनावरण करें
ग्राहक संबंधों के गतिशील परिदृश्य में, व्यक्तिगत सिफारिशें और लक्षित विपणन सफलता के स्तंभ के रूप में खड़े हैं। सीआरएम डेटा का लाभ उठाकर, आप अनुकूलित अपसेलिंग और क्रॉस-सेलिंग अभियानों की क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।
जब बारीकी से ट्यून किया जाता है, तो ये रणनीतियाँ व्यक्तिगत ग्राहकों के साथ मेल खाती हैं, जुड़ाव बढ़ाती हैं, बिक्री बढ़ाती हैं और ब्रांड के प्रति वफादारी का पोषण करती हैं।
अपने सीआरएम सिस्टम से अंतर्दृष्टि प्राप्त करें, कस्टम अभियान बनाएं और देखें कि आपके ग्राहकों की विशिष्ट प्राथमिकताओं और जरूरतों को पूरा करना कैसे अद्भुत काम कर सकता है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html
