今日では、顧客の期待に応えるだけではもはや十分ではありません。企業が成長するためには、これらの期待を上回る必要があり、顧客中心の AI を活用することがこの目標を達成するための鍵となります。
AI を顧客関係管理 (CRM) に統合することで、アップセルおよびクロスセル戦略が強化され、企業は広範な顧客データを分析してパーソナライズされた推奨事項を得ることができます。
読み続けて、顧客中心の AI がどのように CRM 戦略を強化し、パーソナライズされた洞察とリアルタイムの意思決定を提供し、最終的により満足のいくカスタマー ジャーニーを実現するかをご覧ください。
AI を活用して顧客インサイトを得る
AI は、膨大な量のデータを分析することで、貴重なパターンや傾向を明らかにできます。これにより、顧客の傾向、習慣、好みを理解することができます。
AI が顧客関係管理をどのように強化できるかを説明する前に、AI アルゴリズムが顧客の行動とデータをどのように分析するかについて詳しく見てみましょう。
AI アルゴリズムが顧客の行動を分析する方法
AI は企業が消費者の行動を分析する方法を変革し、消費者と企業の関わり方を変えています。
ビジネスオーナーが顧客データを AI で処理するために使用できるツールはさまざまですが、一般的に、プロセスは次のように機能します。
- データ収集: e コマース プラットフォームは、閲覧履歴、購入行動、閲覧した製品、 製品調査、ページに費やした時間、人口統計情報。組み込む お客様の声 このデータ収集にデータを組み込むことで、顧客満足度とサービスへの期待に対する AI の理解が深まります。
- AIアルゴリズムの実装: AI アルゴリズムは、この豊富なデータを処理および分析します。協調フィルタリングやコンテンツベースの推奨システムなどの販売における機械学習は、顧客の行動間のパターンや相関関係を特定するために使用されます。
- パターン認識: AI アルゴリズムは、頻繁に一緒に購入される一般的な製品の組み合わせ (クロスセル パターン) や、顧客が購入前によく見る製品 (好みを示す) などのパターンを識別します。
- パーソナライズされた推奨事項: AI 主導のレコメンデーション エンジンは、これらの洞察を活用します。顧客がプラットフォームにアクセスすると、閲覧履歴、過去の購入、および同様のユーザー行動に基づいて、パーソナライズされた製品の推奨事項がリアルタイムで生成されます。
- 継続的な学習と改善: AI アルゴリズムは、新しいデータ入力と顧客とのやり取りから継続的に学習します。より多くのデータが収集されるにつれて、モデルは進化して推奨事項を改良し、関連性と正確性を維持します。
IBM の SPSS Statistics、Alteryx、Microsoft の Azure Machine Learning などの高度な予測分析ツールがこのデータを処理し、将来の潜在的な行動やニーズを示すパターン、相関関係、傾向を特定します。
分析に基づいて、予想される顧客の行動やニーズを予測するための予測モデルが開発されます。これらのモデルは、統計アルゴリズムを使用して、顧客が特定の購入を行う可能性、解約確率、または好みの製品カテゴリなどの結果を予測します。
AI を活用したアップセルおよびクロスセル戦略
AI を導入したアップセル戦略は、人工知能を活用して、顧客に追加またはアップグレードされた製品やサービスの購入を奨励することで売上を強化します。
AI を活用した主要なアップセル戦略の概要は次のとおりです。
AIを活用した製品の推奨とカスタマイズ
AI を活用した顧客プロファイリングは、 現代のマーケティング戦略、高度なアルゴリズムを使用して、個々の顧客の詳細かつ動的なプロファイルを作成します。
AI は、購入履歴、閲覧行動、人口統計、企業とのやり取りなど、幅広い顧客データを収集して分析することで、明確な行動パターン、好み、個人の特性を正確に特定します。
これにより、販売者は個々の顧客の行動や好みに基づいてカスタマイズされた製品を推奨し、補完的またはアップグレードされた製品を提案できるようになります。
たとえば、Amazon の AI アルゴリズムは、閲覧履歴、閲覧した商品、購入した商品、検索クエリなどの広範な顧客データを分析します。
Amazonでの「これを買った人はこんな商品も買っています」のおすすめ
この分析に基づいて、Amazon のレコメンデーション エンジンは機械学習モデルを採用し、各顧客の興味や好みに合った商品を予測して提案します。
顧客が特定の商品を検討すると、Amazon の AI が「よく一緒に購入されている商品」または「これを購入したお客様はこちらも購入しています」のレコメンデーションを生成し、補完的またはアップグレードされた商品を紹介します。これらの提案は、顧客が最初の選択以外の追加購入を検討することを促し、興味がありそうな商品を提案します。
顧客がプラットフォームと対話すると、AI は顧客の行動から継続的に学習し、推奨事項を改良します。このシステムは個人の好みに適応し、ますます正確で適切な提案を保証します。
Amazon がユーザーの好みのデータを活用して製品の推奨事項を作成する方法の例。 （ソース： 再結合者)
Amazon の AI 主導の製品レコメンデーションは、プラットフォームのアップセルの成功に大きく貢献しています。顧客は追加の製品を探索して購入する可能性が高まるため、売上が増加し、顧客満足度が向上します。
ちなみに、Ecwid by Lightspeed でオンライン販売すると、 関連商品を表示する 製品詳細ページおよびチェックアウト時に表示される「あなたも好きかもしれません」セクション。
動的な価格設定戦略とオファーの最適化
AI は、市場トレンド、競合他社の価格設定、顧客の行動をリアルタイムで分析することで、動的な価格設定戦略を可能にします。これにより、企業はアップセルの価格設定戦略を最適化したり、個別の割引を提供したり、個々の顧客の関心を引くバンドル取引を行うことができます。
配車サービスの Uber は、「」として知られる AI 主導の動的価格設定を使用しています。サージ価格」を使用して、リアルタイムの需要、供給、その他の要因に基づいて価格戦略を最適化します。
Uber が AI の助けを借りてダイナミック価格戦略をどのように実装したかを紹介します。
Uber の AI アルゴリズムは、乗車需要、交通状況、天気、時刻、過去の乗客の行動などの要素を含むデータをリアルタイムで継続的に分析します。
この分析に基づいて、Uber の AI が運賃を動的に調整します。ピーク時または需要が高いときは、サージ価格設定が有効になり、より多くのドライバーを利用できるようにするために運賃を値上げし、より迅速なピックアップを保証し、増加する需要に対応します。
さらに、Uber は、乗車履歴、使用頻度、または特定の機会に基づいて、個々の乗客にパーソナライズされた割引やプロモーションを提供する場合があります。たとえば、より多くの乗車を促すために、頻繁に利用するユーザーや需要の少ない期間にターゲットを絞ったプロモーションが提供される場合があります。
これらの戦略はドライバーの収益を最大化し、ライダーの継続使用を奨励します。
顧客体験の向上
CRM で AI を活用することで、企業はパーソナライズされたサービスを通じて顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
たとえば、Spotify は AI アルゴリズムを使用してユーザーの好み、視聴習慣、履歴データを分析し、ユーザーごとにパーソナライズされたプレイリスト、おすすめ、毎日のミックスを作成します。
Spotify によるパーソナライズされたプレイリストの例
このパーソナライズされたアプローチにより、各リスナーの独自の好みに合わせて音楽を調整することで全体的なユーザー エクスペリエンスが向上し、好みに合った新しい音楽を聴いたり発見したりする時間がより楽しくなります。
クロスセル戦略
AI で強化された CRM システムに統合されたクロスセル戦略は、人工知能を活用して、顧客の購買行動に合わせて補完的な製品やサービスを顧客に提供する機会を特定し、活用します。
たとえば、Netflix は、視聴履歴に基づいてユーザーに TV シリーズや映画を推奨することで、クロスセルに向けたマーケティング キャンペーンを効果的に調整しています。
Netflix はユーザーの視聴履歴に基づいて推奨を行います
ユーザーが SF 番組を見るのを好む場合、Netflix のアルゴリズムは同様のコンテンツを提案したり、そのジャンル内で新しくリリースされたシリーズを宣伝したりして、ユーザーがより多くのコンテンツを探索して視聴することを奨励します。
こうしたパーソナライズされたマーケティング活動をさらに強化し、 AIチャットボット 顧客に即時にパーソナライズされた推奨事項を提供します。これにより、ショッピング体験が向上するだけでなく、あらゆる顧客とのやり取りがターゲットを絞ったマーケティングやアップセルの機会となるため、販売機会も大幅に増加します。
AIを活用したCRMシステムの例
アップセル戦術を AI 強化 CRM システムに統合するには、予測分析を活用して理想的なアップセルの機会を特定することが含まれます。 AI 主導の CRM システムは、顧客とのやり取り中に営業担当者に関連するアップセルの提案を促し、アップセルの成功の可能性を高めます。
Salesforce による Einstein 分析
主要な CRM プラットフォームである Salesforce には、Einstein Analytics などの AI を活用したツールが組み込まれており、営業担当者が顧客とのやり取り中にアップセルの機会を特定して活用できるように支援します。
Salesforceの アインシュタイン分析 予測分析を活用して、CRM 内の膨大なデータセットを分析します。顧客データ、購入履歴、やり取り、その他の関連情報を評価して、潜在的なアップセルの機会を予測します。
Einstein Analytics は、アップセルの機会を示唆するパターンを検出します。たとえば、製品の使用量の増加を検出すると、アップグレードやアドオンへの関心を示している可能性があります。
Salesforce の AI システムは、営業担当者に実用的な洞察も提供します。特定された機会に基づいて、アップセルの提案や話題を提供します。
営業担当者は AI 主導の提案を活用して会話をカスタマイズし、関連するアップセルのオファーで顧客のニーズに対応します。たとえば、使用パターンに基づいて、アップグレードされたサブスクリプションや追加機能を提案する場合があります。
ちなみに、Ecwid でオンライン販売すると、 オンラインストアをSalesforceに接続する ザピア経由。このようにして、新しい Ecwid 注文から Salesforce に新しい顧客が自動的に作成されます。
Amazonパーソナライズ
Amazon が提供する機械学習サービスである Amazon Personalize は、新しいユーザーデータ、人気の偏り、進化するユーザーの意図の問題など、パーソナライズされたレコメンデーションを作成する際によく遭遇する課題に対処するように設計されています。
従来のレコメンデーション エンジンとは異なり、 Amazonパーソナライズ ユーザー データが限られている、または進化するシナリオに優れています。これは、新規ユーザーの場合や時間の経過とともにユーザーの好みが変化した場合でも、アップセルの機会を特定するのに特に有益であることがわかります。
ドミノピザ、サブウェイ、ヤマハなどのいくつかの有名企業は、顧客のニーズを理解し、それに応える上での AI の重要性を認識しています。
アップセルとクロスセルに合わせてマーケティング キャンペーンを調整する方法
AI を活用したツールを使用しない場合でも、戦略的アプローチを活用して、アップセルとクロスセルのマーケティング キャンペーンを調整できます。
最良の結果を得るには、顧客データと的を絞ったメッセージングが必要です。プロセスの内訳は次のとおりです。
顧客のセグメンテーションを実行する
CRM データを使用して、購入履歴、好み、行動に基づいて顧客をセグメント化します。購入パターンや興味が似ているグループに分類します。
Ecwid を使用してオンライン販売する場合、必要な顧客情報をすべて表示、検索、編集できます。 Customers ページ。そこから、さまざまなパラメータを使用して顧客ベースをフィルタリングし、セグメントをエクスポートして別のサービスで使用できます (たとえば、選択した電子メール サービス経由でターゲットを絞った電子メールを送信するため)。
Ecwid の [顧客] ページでは、顧客の注文履歴へのアクセスも提供され、セグメント化プロセスが容易になります。顧客の購買習慣や好みを理解することで、各セグメントに合わせてメッセージをより効果的に調整できます。
Ecwid 管理者の顧客ページ
機会を特定する
購入履歴と行動データを分析して、アップセルとクロスセルの機会を特定します。どの製品やサービスが以前の購入を補完するか、または顧客の関心に合致するかを判断します。
たとえば、Ecwid を通じてオンラインで販売する場合、次の設定を行うオプションがあります。 自動化されたマーケティングメール 関連商品や売れ筋商品を紹介します。
注文確認メール内の関連商品
パーソナライズされた推奨事項を作成する
顧客セグメントに基づいてパーソナライズされた推奨事項を作成します。 AI アルゴリズムを使用して、マーケティング資料で関連製品またはアップグレードされた製品を提案します。 メールニュースレター、またはウェブサイト上で。たとえば、Amazon の「よく一緒に購入されている商品」または「こちらもおすすめ」セクションです。
ターゲットを絞ったメッセージングに努める
補完的な製品やサービスの価値を強調するターゲットを絞ったメッセージを作成します。追加のサービスが顧客エクスペリエンスを向上させたり、特定の問題を解決したりする方法を紹介します。
真に最適化されたメッセージについては、次の点を考慮してください。 コンテンツの翻訳 多様な視聴者や言語の共感を効果的に得ることができます。
インセンティブまたはバンドルを提供する
割引、バンドル取引、ロイヤルティ特典などのインセンティブを提供して、顧客が追加のサービスを検討するよう促します。価値提案を魅力的かつ明確にします。
Ecwid by Lightspeed を使用すると、 アップセルおよびクロスセル製品バンドル, 製品バンドル, ボゴ アプリ
マルチチャネルアプローチを適用する
マルチチャネル マーケティング戦略を導入して、さまざまなタッチポイントを通じて顧客にリーチします。電子メール、ソーシャル メディア コンテンツ、Web サイトのポップアップ、およびパーソナライズされたプラットフォームの推奨事項を使用します。
パーソナライズされたレコメンデーションの力を明らかにする
顧客関係のダイナミックな状況においては、パーソナライズされた推奨事項と的を絞ったマーケティングが成功の柱となります。 CRM データを活用することで、カスタマイズされたアップセルおよびクロスセル キャンペーンの可能性を解き放つことができます。
これらの戦略を細かく調整すると、個々の顧客の共感を呼び、エンゲージメントを促進し、売上を増加させ、ブランドロイヤルティを育成します。
CRM システムからの洞察を活用し、カスタム キャンペーンを作成し、顧客の独自の好みやニーズを満たすことがどのように驚くべき効果をもたらすかを確認してください。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html
