כיום, עמידה בציפיות הלקוחות כבר לא מספיקה. כדי לשגשג, עסקים חייבים לעלות על הציפיות הללו, ומינוף AI ממוקד לקוח הוא המפתח להשגת מטרה זו.

שילוב בינה מלאכותית בניהול קשרי לקוחות (CRM) משפר אסטרטגיות מכירות ומכירות צולבות, ומאפשר לעסקים לנתח נתוני לקוחות נרחבים לקבלת המלצות מותאמות אישית.

המשיכו לקרוא כדי לגלות כיצד בינה מלאכותית ממוקדת לקוח מעלה אסטרטגיות CRM, מציעה תובנות מותאמות אישית וקבלת החלטות בזמן אמת, ובסופו של דבר מספקת מסעות לקוחות מספקים יותר.

מינוף בינה מלאכותית לתובנות לקוחות

AI יכול לחשוף דפוסים ומגמות שלא יסולא בפז על ידי ניתוח כמויות אדירות של נתונים. זה מאפשר לך להבין את נטיות הלקוחות, הרגלים והעדפות.

לפני שנדון כיצד בינה מלאכותית יכולה לשפר את ניהול קשרי הלקוחות, בואו נצלול לאופן שבו אלגוריתמי בינה מלאכותית מנתחים התנהגות ונתונים של לקוחות.

כיצד אלגוריתמי AI מנתחים את התנהגות הלקוח

AI משנה את האופן שבו עסקים מנתחים את התנהגות הצרכנים ומשנה את האופן שבו צרכנים מתקשרים עם חברות.

ישנם כלים שונים שבעלי עסקים יכולים להשתמש כדי לעבד נתוני לקוחות עם AI, אבל באופן כללי, כך התהליך עובד:

• איסוף נתונים: פלטפורמת המסחר האלקטרוני אוספת נתונים נרחבים על אינטראקציות עם לקוחות, כולל היסטוריית גלישה, התנהגות רכישה, מוצרים שנצפו, סקרי מוצרים, זמן שהושקע בדפים ומידע דמוגרפי. שילוב משוב לקוחות אוסף הנתונים הזה מעשיר את ההבנה של AI לגבי שביעות רצון הלקוחות וציפיות השירות.
• יישום אלגוריתמי AI: אלגוריתמי AI מעבדים ומנתחים את שפע הנתונים הזה. למידת מכונה במכירות, כגון סינון שיתופי או מערכות המלצות מבוססות תוכן, משמשת לזיהוי דפוסים ומתאמים בין התנהגויות לקוחות.
• זיהוי תבניות: אלגוריתמי הבינה המלאכותית מזהים דפוסים, כגון שילובי מוצרים נפוצים הנרכשים לעתים קרובות יחד (דפוסי מכירה צולבת) או מוצרים שנצפו לעתים קרובות על ידי לקוחות לפני הרכישה (מעיד על העדפות).
• המלצות בהתאמה אישית: מנועי המלצות מונעי בינה מלאכותית ממנפים את התובנות הללו. כאשר לקוח מבקר בפלטפורמה, המלצות מוצר מותאמות אישית נוצרות בזמן אמת על סמך היסטוריית גלישה, רכישות קודמות והתנהגויות משתמש דומות.
• למידה ושיפור מתמשכים: אלגוריתמי הבינה המלאכותית לומדים ללא הרף מקלט נתונים חדשים ומאינטראקציות עם לקוחות. ככל שנאספים יותר נתונים, המודלים מתפתחים ומשכללים את ההמלצות שלהם, ומבטיחים שהם נשארים רלוונטיים ומדויקים.

כלי ניתוח חיזוי מתוחכמים כגון SPSS Statistics של יבמ, Alteryx ו-Azure Machine Learning של מיקרוסופט מעבדים נתונים אלה, מזהים דפוסים, מתאמים ומגמות המצביעות על התנהגויות או צרכים עתידיים פוטנציאליים.

בהתבסס על הניתוח, מפתחים מודלים חזויים כדי לחזות התנהגויות או צרכים סבירים של לקוחות. מודלים אלה משתמשים באלגוריתמים סטטיסטיים כדי לחזות תוצאות, כגון הסבירות שלקוח יבצע רכישה מסוימת, הסתברות לנטישה או קטגוריות מוצרים מועדפות.

כלים מובילים מבוססי AI לייעול תהליכים עסקיים
קרא עוד

אסטרטגיות מכירה ומכירות צולבות המושרות בינה מלאכותית

אסטרטגיות מכירה-על המושרות בינה מלאכותית ממנפות בינה מלאכותית כדי לשפר את המכירות על-ידי עידוד לקוחות לרכוש מוצרים או שירותים נוספים או משודרגים.

להלן סקירה כללית של טקטיקות מכירות נוספות מונעות בינה מלאכותית:

המלצות והתאמה אישית של מוצרים מבוססי בינה מלאכותית

פרופיל לקוחות מונע בינה מלאכותית הוא אבן יסוד ב אסטרטגיות שיווק מודרניות, באמצעות אלגוריתמים מתקדמים ליצירת פרופילים מפורטים ודינמיים של לקוחות בודדים.

על ידי איסוף וניתוח מגוון רחב של נתוני לקוחות - כגון היסטוריית רכישות, התנהגות גלישה, נתונים דמוגרפיים ואינטראקציות עם העסק - AI מצביע על דפוסי התנהגות, העדפות ותכונות אינדיבידואליות.

זה מאפשר למוכרים להציע המלצות מותאמות למוצרים המבוססים על התנהגויות והעדפות של לקוחות בודדים כדי להציע מוצרים משלימים או משודרגים.

לדוגמה, אלגוריתמי הבינה המלאכותית של אמזון מנתחים נתוני לקוחות נרחבים, כולל היסטוריית גלישה, פריטים שנצפו, פריטים שנרכשו ושאילתות חיפוש.

המלצות "לקוחות שקנו את זה קנו" באמזון

בהתבסס על ניתוח זה, מנוע ההמלצות של אמזון משתמש במודלים של למידת מכונה כדי לחזות ולהציע מוצרים שמתואמים לתחומי העניין וההעדפות של כל לקוח.

כאשר לקוח חוקר מוצר ספציפי, הבינה המלאכותית של אמזון מייצרת המלצות "קנו תכופות ביחד" או "לקוחות שקנו את זה גם קנו", ומציגות מוצרים משלימים או משודרגים. הצעות אלו מעודדות לקוחות לשקול רכישות נוספות מעבר לבחירה הראשונית שלהם - ולהציע פריטים שהם עשויים להתעניין בהם.

כאשר לקוחות מקיימים אינטראקציה עם הפלטפורמה, ה-AI לומד ללא הרף מההתנהגויות שלהם ומחדד את ההמלצות שלו. המערכת מתאימה את עצמה להעדפות האישיות, ומבטיחה הצעות מדויקות ורלוונטיות יותר ויותר.

דוגמה לאופן שבו אמזון ממנפת את נתוני העדפות המשתמש כדי ליצור המלצות למוצרים. (מָקוֹר: הצטרף מחדש)

ההמלצות למוצרים מונעי בינה מלאכותית של אמזון תורמות באופן משמעותי להצלחת הפלטפורמה במכירה נוספת. לקוחות נוטים יותר לחקור ולרכוש מוצרים נוספים, להגדיל את המכירות ולשפר את שביעות הרצון של הלקוחות.

אגב, אם אתה מוכר באינטרנט עם Ecwid by Lightspeed, אתה יכול להראות מוצרים קשורים עם הקטע "אתה עשוי גם לאהוב" המופיע בדף פרטי המוצר ובתשלום.

אסטרטגיות תמחור דינמיות ואופטימיזציה של הצעות

בינה מלאכותית מאפשרת אסטרטגיות תמחור דינמיות על ידי ניתוח מגמות שוק, תמחור מתחרים והתנהגות לקוחות בזמן אמת. זה מאפשר לעסקים לבצע אופטימיזציה של אסטרטגיות תמחור למכירה נוספת, להציע הנחות מותאמות אישית או עסקאות מצורפות המהדהדות עם לקוחות בודדים.

Uber, שירות ההסעות, משתמש בתמחור דינמי מונע בינה מלאכותית, המכונה "תמחור נחשול", כדי לייעל אסטרטגיות תמחור המבוססות על ביקוש, היצע וגורמים אחרים בזמן אמת.

כך יישמה אובר את אסטרטגיית התמחור הדינמית שלה בעזרת AI.

אלגוריתמי ה-AI של Uber מנתחים נתונים באופן רציף בזמן אמת, כולל גורמים כמו ביקוש לנסיעה, תנאי תנועה, מזג אוויר, שעה ביום והתנהגות היסטורית של הרוכבים.

בהתבסס על ניתוח זה, הבינה המלאכותית של Uber מתאימה את התעריפים באופן דינמי. בזמני שיא או ביקוש גבוה, מופעל תמחור עלייה, מגדיל את התעריף כדי לתמרץ נהגים נוספים להיות זמינים, מבטיח איסוף מהיר יותר ועונה על הביקוש המוגבר.

בנוסף, Uber עשויה להציע הנחות או מבצעים מותאמים אישית לרוכבים בודדים על סמך היסטוריית הנסיעות שלהם, תדירות השימוש או אירועים ספציפיים. לדוגמה, מבצעים ממוקדים עשויים להיות מוצעים למשתמשים תכופים או בתקופות עם ביקוש נמוך כדי לעודד נסיעות נוספות.

אסטרטגיות אלו ממקסמות את הרווחים לנהגים ומעודדות את הרוכבים להמשיך להשתמש בהן.

שיפור חווית הלקוח

על ידי מינוף AI ב-CRM, עסקים יכולים לשפר את חוויות הלקוחות באמצעות שירותים מותאמים אישית.

לדוגמה, Spotify משתמשת באלגוריתמי AI כדי לנתח העדפות משתמש, הרגלי האזנה ונתונים היסטוריים כדי ליצור רשימות השמעה מותאמות אישית, המלצות ותמהילים יומיים עבור כל משתמש.

דוגמה לפלייליסט מותאם אישית של Spotify

גישה מותאמת אישית זו משפרת את חוויית המשתמש הכוללת על ידי התאמת מוזיקה להעדפות הייחודיות של כל מאזין, מהנה יותר מהנה את הזמן המושקע בהאזנה וגילוי מוזיקה חדשה לטעמו.

טקטיקות מכירות צולבות

טקטיקות מכירות צולבות המשולבות במערכות CRM משופרות בינה מלאכותית ממנפות בינה מלאכותית כדי לזהות ולנצל הזדמנויות להציע מוצרים או שירותים משלימים ללקוחות בהתאם להתנהגויות הקנייה של הלקוחות.

לדוגמה, נטפליקס מתאימה למעשה את הקמפיינים השיווקיים שלה למכירה צולבת על ידי המלצה על סדרות טלוויזיה או סרטים למשתמשים על סמך היסטוריית הצפייה שלהם.

נטפליקס נותנת המלצות על סמך היסטוריית הצפייה של המשתמש

אם משתמש אוהב לצפות בתוכניות מדע בדיוני, האלגוריתם של נטפליקס מציע תוכן דומה או מקדם סדרה שפורסמה לאחרונה בתוך הז'אנר הזה, ומעודד את המשתמש לחקור ולצפות בתוכן נוסף.

שיפור נוסף של מאמצי השיווק המותאמים אישית הללו, צ'אטבוטים של AI לספק המלצות מיידיות ומותאמות אישית ללקוחות. זה לא רק משפר את חווית הקנייה אלא גם מגדיל משמעותית את הזדמנויות המכירה על ידי הפיכת כל אינטראקציה עם לקוח להזדמנות לשיווק ממוקד ומכירה נוספת.

דוגמאות למערכות CRM משופרות בינה מלאכותית

שילוב טקטיקות מכירת יתר במערכות CRM משופרות בינה מלאכותית כרוך במינוף אנליטיקה חזויה כדי לזהות הזדמנויות מכירות נוספות אידיאליות. מערכות CRM מונעות בינה מלאכותית מזמינות את נציגי המכירות עם הצעות מכירות נוספות רלוונטיות במהלך אינטראקציות עם לקוחות, ומשפרות את הסיכויים למכירה נוספת מוצלחת.

איינשטיין אנליטיקס מאת Salesforce

Salesforce, פלטפורמת CRM מובילה, משלבת כלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כמו איינשטיין אנליטיקס כדי לסייע לנציגי מכירות לזהות ולנצל הזדמנויות למכירה נוספת במהלך אינטראקציות עם לקוחות.

מכירות של מכירות אינשטיין אנליטיקס ממנפת ניתוח חזוי כדי לנתח מערכי נתונים נרחבים בתוך ה-CRM. הוא מעריך נתוני לקוחות, היסטוריית רכישות, אינטראקציות ומידע רלוונטי אחר כדי לחזות הזדמנויות פוטנציאליות למכירה נוספת.

איינשטיין אנליטיקס מזהה דפוסים המרמזים על הזדמנויות מכירות נוספות. לדוגמה, זיהוי שימוש מוגבר במוצר עשוי לאותת על עניין בשדרוגים או תוספות.

מערכת ה-AI של Salesforce מספקת גם לנציגי המכירות תובנות ניתנות לפעולה. הוא מציע הצעות מכירות ונקודות דיבור על סמך הזדמנויות שזוהו.

נציגי מכירות ממנפים הצעות מונעות בינה מלאכותית כדי להתאים אישית שיחות, תוך מענה לצרכי הלקוחות עם הצעות מכירות נוספות רלוונטיות. לדוגמה, הם עשויים להציע מנוי משודרג או תכונות נוספות על סמך דפוסי שימוש.

אגב, אם אתה מוכר באינטרנט עם Ecwid, אתה יכול חבר את החנות המקוונת שלך ל-Salesforce דרך Zapier. בדרך זו, לקוחות חדשים ייווצרו ב-Salesforce באופן אוטומטי מהזמנות Ecwid חדשות.

אמזון להתאים אישית

Amazon Personalize, שירות למידת מכונה המוצעת על ידי אמזון, נועד לתת מענה לאתגרים הנפוצים ביצירת המלצות מותאמות אישית, כולל בעיות בנתוני משתמשים חדשים, הטיות פופולריות וכוונת משתמש מתפתחת.

בניגוד למנועי המלצות מסורתיים, אמזון להתאים אישית מצטיין בתרחישים עם נתוני משתמש מוגבלים או מתפתחים. זה מוכיח את עצמו מועיל במיוחד עבור זיהוי הזדמנויות מכירת יתר, אפילו עם משתמשים חדשים או כאשר העדפות המשתמש משתנות עם הזמן.

כמה חברות ידועות, כמו Domino's, Subway וימאהה, זיהו את המשמעות של AI בהבנה ובמתן מענה לצרכי הלקוחות.

כיצד להתאים קמפיינים שיווקיים ל-upselling ו-cross-selling

אתה יכול להתאים קמפיינים שיווקיים ל-upsling ו-cross-selling בעזרת גישות אסטרטגיות גם אם אינך משתמש בכלים המונעים בינה מלאכותית.

לקבלת התוצאות הטובות ביותר, אתה צריך נתוני לקוחות והודעות ממוקדות. להלן פירוט של התהליך:

בצע פילוח לקוחות

השתמש בנתוני CRM כדי לפלח לקוחות על סמך היסטוריית הרכישות, ההעדפות וההתנהגות שלהם. חלק אותם לקבוצות עם דפוסי קנייה או תחומי עניין דומים.

אם אתה מוכר באינטרנט עם Ecwid, אתה יכול להציג, למצוא ולערוך את כל פרטי הלקוחות שאתה צריך ב- לקוחות עמוד. משם, תוכל לסנן את בסיס הלקוחות שלך באמצעות פרמטרים שונים ולייצא את הסגמנט לעבוד איתו בשירות אחר (לדוגמה, לשלוח מיילים ממוקדים באמצעות שירות דוא"ל לבחירתך).

דף הלקוחות ב-Ecwid מציע גם גישה להיסטוריית הזמנות של לקוחות, מה שמקל על תהליך הפילוח. על ידי הבנת הרגלי הקנייה וההעדפות של הלקוחות שלך, תוכל להתאים את המסרים שלך לכל פלח בצורה יעילה יותר.

דף הלקוחות ב-Ecwid admin

זיהוי הזדמנויות

נתח היסטוריית רכישות ונתוני התנהגות כדי לאתר הזדמנויות למכירה נוספת ומכירה צולבת. קבע אילו מוצרים או שירותים משלימים רכישות קודמות או מתאימים לאינטרסים של הלקוחות.

לדוגמה, בעת מכירה מקוונת דרך Ecwid, יש לך אפשרות להגדיר מיילים שיווקיים אוטומטיים הצגת מוצרים קשורים או מוכרים מובילים.

מוצרים קשורים במייל אישור הזמנה

קבל המלצות מותאמות אישית

צור המלצות מותאמות אישית על סמך פלחי לקוחות. השתמש באלגוריתמי AI כדי להציע מוצרים קשורים או משודרגים בחומרי שיווק, דיוור אלקטרוני, או באתר אינטרנט. לדוגמה, הקטעים "נרכשים לעתים קרובות ביחד" או "ייתכן שתאהבו" של אמזון.

שאפו להעברת הודעות ממוקדות

צור מסרים ממוקדים המדגישים את הערך של מוצרים או שירותים משלימים. הצג כיצד ההצעה הנוספת משפרת את חווית הלקוח או פותרת בעיה ספציפית.

להודעה מותאמת באמת, שקול תרגום תוכן להדהד ביעילות עם קהלים ושפות מגוונים.

הצע תמריצים או חבילות

ספק תמריצים כמו הנחות, עסקאות מצורפות או תגמולי נאמנות כדי לעודד לקוחות לבחון הצעות נוספות. הפוך את הצעת הערך לאטרקטיבית וברורה.

עם Ecwid by Lightspeed, אתה יכול למכור חבילות מוצרים בעזרת ה חבילות מוצרים במכירה מוגברת ומכירות צולבות, חבילות מוצרים, ו בוגו אפליקציות.

החל גישה רב-ערוצית

הטמעת אסטרטגיית שיווק רב-ערוצית כדי להגיע ללקוחות דרך נקודות מגע שונות. השתמש בהודעות דוא"ל, תוכן מדיה חברתית, חלונות קופצים של אתרים והמלצות פלטפורמה מותאמות אישית.

חשפו את כוחן של המלצות מותאמות אישית

בנוף הדינמי של קשרי לקוחות, המלצות מותאמות אישית ושיווק ממוקד עומדים כעמודי התווך להצלחה. על ידי מינוף נתוני CRM, אתה יכול לנצל את הפוטנציאל למסעות פרסום מותאמים אישית של מכירה נוספת ומכירות צולבות.

כשהן מכוונות היטב, האסטרטגיות הללו מהדהדות עם לקוחות בודדים, מעודדות מעורבות, הגדלת מכירות ומטפחת נאמנות למותג.

קבל תובנות ממערכת ה-CRM שלך, צור קמפיינים מותאמים אישית וראה כיצד עמידה בהעדפות ובצרכים הייחודיים של הלקוחות שלך יכולה לחולל פלאים.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html