W dzisiejszych czasach samo spełnianie oczekiwań klientów nie wystarczy. Aby prosperować, firmy muszą przekraczać te oczekiwania, a wykorzystanie sztucznej inteligencji zorientowanej na klienta jest kluczem do osiągnięcia tego celu.

Integracja sztucznej inteligencji z zarządzaniem relacjami z klientami (CRM) usprawnia strategie sprzedaży dodatkowej i krzyżowej, umożliwiając firmom analizowanie obszernych danych o klientach w celu uzyskania spersonalizowanych rekomendacji.

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak sztuczna inteligencja zorientowana na klienta usprawnia strategie CRM, zapewnia spersonalizowane spostrzeżenia i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, a ostatecznie zapewnia bardziej satysfakcjonującą podróż klienta.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do pozyskiwania informacji o klientach

Sztuczna inteligencja może ujawnić bezcenne wzorce i trendy, analizując ogromne ilości danych. Pozwala zrozumieć tendencje, zwyczaje i preferencje klientów.

Zanim omówimy, w jaki sposób sztuczna inteligencja może usprawnić zarządzanie relacjami z klientami, przyjrzyjmy się, w jaki sposób algorytmy sztucznej inteligencji analizują zachowania i dane klientów.

Jak algorytmy AI analizują zachowania klientów

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy analizują zachowania konsumentów i zmienia sposób, w jaki konsumenci wchodzą w interakcję z firmami.

Właściciele firm mogą korzystać z różnych narzędzi do przetwarzania danych klientów za pomocą sztucznej inteligencji, ale ogólnie proces ten wygląda następująco:

• Zbieranie danych: Platforma e-commerce gromadzi obszerne dane na temat interakcji klientów, w tym historię przeglądania, zachowania zakupowe, oglądane produkty, badania produktów, czas spędzony na stronach i informacje demograficzne. Włączające opinie klientów włączenie tego zbioru danych wzbogaca zrozumienie przez sztuczną inteligencję satysfakcji klientów i oczekiwań dotyczących usług.
• Implementacja algorytmów AI: Algorytmy AI przetwarzają i analizują to bogactwo danych. Uczenie maszynowe w sprzedaży, takie jak filtrowanie oparte na współpracy czy systemy rekomendacji opartych na treści, służy do identyfikowania wzorców i korelacji między zachowaniami klientów.
• Rozpoznawanie wzorów: Algorytmy sztucznej inteligencji identyfikują wzorce, takie jak typowe kombinacje produktów, często kupowane razem (wzorce sprzedaży krzyżowej) lub produkty często oglądane przez klientów przed zakupem (wskazujące preferencje).
• Spersonalizowane rekomendacje: Silniki rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują te spostrzeżenia. Kiedy klient odwiedza platformę, w czasie rzeczywistym generowane są spersonalizowane rekomendacje produktów na podstawie historii przeglądania, wcześniejszych zakupów i podobnych zachowań użytkowników.
• Ciągła nauka i doskonalenie: Algorytmy sztucznej inteligencji stale uczą się na podstawie nowych danych wejściowych i interakcji z klientami. W miarę gromadzenia większej ilości danych modele ewoluują i udoskonalają zalecenia, zapewniając, że pozostają one istotne i dokładne.

Zaawansowane narzędzia do analizy predykcyjnej, takie jak SPSS Statistics firmy IBM, Alteryx i Azure Machine Learning firmy Microsoft, przetwarzają te dane, identyfikując wzorce, korelacje i trendy, które wskazują potencjalne przyszłe zachowania lub potrzeby.

Na podstawie analizy opracowywane są modele predykcyjne, które pozwalają prognozować prawdopodobne zachowania lub potrzeby klientów. Modele te wykorzystują algorytmy statystyczne do przewidywania wyników, takich jak prawdopodobieństwo dokonania przez klienta określonego zakupu, prawdopodobieństwo rezygnacji lub preferowane kategorie produktów.

Najlepsze narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do usprawniania procesów biznesowych
Czytaj więcej

Strategie sprzedaży dodatkowej i krzyżowej oparte na sztucznej inteligencji

Strategie sprzedaży dodatkowej oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują sztuczną inteligencję do zwiększania sprzedaży poprzez zachęcanie klientów do zakupu dodatkowych lub ulepszonych produktów lub usług.

Oto przegląd kluczowych taktyk sprzedaży dodatkowej opartej na sztucznej inteligencji:

Rekomendacje i dostosowywanie produktów oparte na sztucznej inteligencji

Profilowanie klientów oparte na sztucznej inteligencji jest podstawą nowoczesne strategie marketingowe, wykorzystując zaawansowane algorytmy do tworzenia szczegółowych i dynamicznych profili poszczególnych klientów.

Gromadząc i analizując szeroki zakres danych klientów – takich jak historia zakupów, zachowania przeglądania, dane demograficzne i interakcje z firmą – sztuczna inteligencja wskazuje odrębne wzorce zachowań, preferencje i indywidualne cechy.

Dzięki temu sprzedawcy mogą oferować dostosowane rekomendacje produktów w oparciu o indywidualne zachowania i preferencje klientów, aby zaproponować produkty uzupełniające lub ulepszone.

Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji Amazona analizują obszerne dane klientów, w tym historię przeglądania, przeglądane przedmioty, zakupione przedmioty i wyszukiwane hasła.

Rekomendacje „Klienci, którzy to kupili, kupili także” na Amazon

Na podstawie tej analizy silnik rekomendacji Amazon wykorzystuje modele uczenia maszynowego do przewidywania i sugerowania produktów zgodnych z zainteresowaniami i preferencjami każdego klienta.

Kiedy klient przegląda konkretny produkt, sztuczna inteligencja Amazona generuje rekomendacje „Często kupowane razem” lub „Klienci, którzy kupili to, również kupili”, prezentując produkty uzupełniające lub ulepszone. Sugestie te zachęcają klientów do rozważenia dodatkowych zakupów wykraczających poza ich pierwotny wybór i sugerują przedmioty, którymi mogą być zainteresowani.

Gdy klienci wchodzą w interakcję z platformą, sztuczna inteligencja stale uczy się na podstawie ich zachowań i udoskonala swoje rekomendacje. System dostosowuje się do indywidualnych preferencji, zapewniając coraz trafniejsze i trafniejsze sugestie.

Przykład tego, jak Amazon wykorzystuje dane o preferencjach użytkowników do tworzenia rekomendacji produktów. (Źródło: Rejon)

Rekomendacje produktów Amazon oparte na sztucznej inteligencji znacząco przyczyniają się do sukcesu platformy w zakresie sprzedaży dodatkowej. Klienci są bardziej skłonni do odkrywania i potencjalnego zakupu dodatkowych produktów, zwiększając sprzedaż i poprawiając zadowolenie klientów.

Nawiasem mówiąc, jeśli sprzedajesz online za pomocą Ecwid by Lightspeed, możesz pokaż powiązane produkty z sekcją „Możesz też polubić”, która pojawia się na stronie ze szczegółami produktu i przy kasie.

Dynamiczne strategie cenowe i optymalizacja ofert

Sztuczna inteligencja umożliwia dynamiczne strategie cenowe poprzez analizę trendów rynkowych, cen konkurencji i zachowań klientów w czasie rzeczywistym. Pozwala to firmom optymalizować strategie cenowe pod kątem sprzedaży dodatkowej, oferowania spersonalizowanych rabatów lub ofert pakietowych, które odpowiadają indywidualnym klientom.

Uber, usługa transportu pasażerów, korzysta z dynamicznych cen opartych na sztucznej inteligencji, znanych jako „wzrost cen”, aby zoptymalizować strategie cenowe w oparciu o popyt, podaż i inne czynniki w czasie rzeczywistym.

Oto, jak Uber wdrożył swoją dynamiczną strategię cenową przy pomocy sztucznej inteligencji.

Algorytmy sztucznej inteligencji Ubera stale analizują dane w czasie rzeczywistym, w tym takie czynniki, jak zapotrzebowanie na przejazdy, warunki na drodze, pogoda, pora dnia i historyczne zachowania pasażerów.

Na podstawie tej analizy sztuczna inteligencja Ubera dynamicznie dostosowuje ceny biletów. W godzinach szczytu lub przy dużym popycie aktywowane są podwyższone ceny, zwiększając opłatę, aby zachęcić większą liczbę kierowców do dyspozycyjności, zapewniając szybszy odbiór i zaspokojenie zwiększonego popytu.

Ponadto Uber może oferować indywidualnym pasażerom spersonalizowane zniżki lub promocje na podstawie ich historii przejazdów, częstotliwości korzystania lub konkretnych okazji. Na przykład ukierunkowane promocje mogą być oferowane częstym użytkownikom lub w okresach niskiego popytu, aby zachęcić do częstszych przejazdów.

Strategie te maksymalizują zarobki kierowców i zachęcają pasażerów do dalszego korzystania z nich.

Poprawa jakości obsługi klienta

Wykorzystując sztuczną inteligencję w CRM, firmy mogą poprawić doświadczenia klientów dzięki spersonalizowanym usługom.

Na przykład Spotify wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizy preferencji użytkowników, nawyków słuchania i danych historycznych w celu tworzenia spersonalizowanych list odtwarzania, rekomendacji i codziennych składanek dla każdego użytkownika.

Przykład spersonalizowanej playlisty Spotify

To spersonalizowane podejście poprawia ogólne wrażenia użytkownika, dopasowując muzykę do unikalnych preferencji każdego słuchacza, dzięki czemu czas spędzony na słuchaniu i odkrywaniu nowej muzyki odpowiadającej jego gustom staje się przyjemniejszy.

Taktyki sprzedaży krzyżowej

Taktyki sprzedaży krzyżowej zintegrowane z systemami CRM wzmocnionymi sztuczną inteligencją wykorzystują sztuczną inteligencję do identyfikowania i wykorzystywania możliwości oferowania klientom uzupełniających produktów lub usług dostosowanych do zachowań zakupowych klientów.

Na przykład Netflix skutecznie dostosowuje swoje kampanie marketingowe pod kątem sprzedaży krzyżowej, rekomendując użytkownikom seriale lub filmy na podstawie ich historii oglądania.

Netflix tworzy rekomendacje na podstawie historii oglądania użytkownika

Jeśli użytkownik lubi oglądać seriale science fiction, algorytm Netflixa sugeruje podobne treści lub promuje nowo wydany serial z tego gatunku, zachęcając użytkownika do odkrywania i oglądania większej ilości treści.

Dalsze wzmacnianie spersonalizowanych działań marketingowych, Chatboty AI zapewniaj klientom natychmiastowe, spersonalizowane rekomendacje. To nie tylko poprawia doświadczenie zakupowe, ale także znacznie zwiększa możliwości sprzedaży, czyniąc każdą interakcję z klientem okazją do ukierunkowanego marketingu i sprzedaży dodatkowej.

Przykłady systemów CRM wspomaganych sztuczną inteligencją

Integracja taktyk sprzedaży dodatkowej z systemami CRM wspomaganymi sztuczną inteligencją obejmuje wykorzystanie analiz predykcyjnych w celu zidentyfikowania idealnych możliwości sprzedaży dodatkowej. Systemy CRM oparte na sztucznej inteligencji podpowiadają przedstawicielom handlowym odpowiednie sugestie dotyczące dodatkowej sprzedaży podczas interakcji z klientem, zwiększając szanse na udaną sprzedaż dodatkową.

Einstein Analytics firmy Salesforce

Salesforce, wiodąca platforma CRM, zawiera narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Einstein Analytics, aby pomóc przedstawicielom handlowym w identyfikowaniu i wykorzystywaniu możliwości sprzedaży dodatkowej podczas interakcji z klientami.

Siły sprzedaży Analityka Einsteina wykorzystuje analitykę predykcyjną do analizy ogromnych zbiorów danych w systemie CRM. Ocenia dane klientów, historię zakupów, interakcje i inne istotne informacje, aby przewidzieć potencjalne możliwości sprzedaży dodatkowej.

Einstein Analytics dostrzega wzorce wskazujące na możliwości sprzedaży dodatkowej. Na przykład wykrycie zwiększonego użycia produktu może sygnalizować zainteresowanie aktualizacjami lub dodatkami.

System AI Salesforce zapewnia także przedstawicielom handlowym przydatne informacje. Oferuje sugestie dotyczące sprzedaży dodatkowej i punkty do omówienia w oparciu o zidentyfikowane możliwości.

Przedstawiciele handlowi korzystają z sugestii opartych na sztucznej inteligencji, aby dostosowywać rozmowy i odpowiadać na potrzeby klientów za pomocą odpowiednich ofert sprzedaży dodatkowej. Na przykład mogą sugerować ulepszoną subskrypcję lub dodatkowe funkcje w oparciu o wzorce użytkowania.

Nawiasem mówiąc, jeśli sprzedajesz online za pomocą Ecwid, możesz połącz swój sklep internetowy z Salesforce przez Zapiera. W ten sposób nowi klienci będą automatycznie dodawani do Salesforce na podstawie nowych zamówień Ecwid.

Amazon Personalizuj

Amazon Personalize, usługa uczenia maszynowego oferowana przez Amazon, została zaprojektowana, aby sprostać wyzwaniom często spotykanym przy tworzeniu spersonalizowanych rekomendacji, w tym problemom z danymi nowych użytkowników, uprzedzeniami dotyczącymi popularności i zmieniającymi się intencjami użytkowników.

W odróżnieniu od tradycyjnych silników rekomendacyjnych, Amazon Personalizuj doskonale sprawdza się w scenariuszach z ograniczonymi lub zmieniającymi się danymi użytkowników. Jest to szczególnie korzystne przy identyfikowaniu możliwości sprzedaży dodatkowej, nawet w przypadku nowych użytkowników lub gdy preferencje użytkowników zmieniają się z czasem.

Kilka znanych firm, takich jak Domino's, Subway i Yamaha, doceniło znaczenie sztucznej inteligencji w zrozumieniu potrzeb klientów i zaspokajaniu ich.

Jak dostosować kampanie marketingowe pod kątem sprzedaży dodatkowej i krzyżowej

Możesz dostosować kampanie marketingowe pod kątem sprzedaży dodatkowej i krzyżowej za pomocą podejść strategicznych, nawet jeśli nie korzystasz z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.

Aby uzyskać najlepsze wyniki, potrzebujesz danych klientów i ukierunkowanego przekazu. Oto opis procesu:

Przeprowadź segmentację klientów

Korzystaj z danych CRM, aby segmentować klientów na podstawie ich historii zakupów, preferencji i zachowań. Podziel ich na grupy o podobnych wzorcach zakupów lub zainteresowaniach.

Jeśli prowadzisz sprzedaż online za pomocą Ecwid, możesz przeglądać, znajdować i edytować wszystkie potrzebne informacje o klientach na stronie Klientów strona. Stamtąd możesz filtrować bazę klientów za pomocą różnych parametrów i eksportować segment, aby pracować z nim w innej usłudze (na przykład w celu wysyłania ukierunkowanych e-maili za pośrednictwem wybranej usługi e-mail).

Strona Klienci w Ecwid oferuje również dostęp do historii zamówień klientów, ułatwiając proces segmentacji. Rozumiejąc zwyczaje i preferencje zakupowe swoich klientów, możesz skuteczniej dostosować swój przekaz do każdego segmentu.

Strona Klienci w panelu administracyjnym Ecwid

Identyfikuj możliwości

Analizuj historie zakupów i dane behawioralne, aby określić możliwości sprzedaży dodatkowej i krzyżowej. Określ, które produkty lub usługi uzupełniają poprzednie zakupy lub są zgodne z zainteresowaniami klientów.

Na przykład, sprzedając online za pośrednictwem Ecwid, masz możliwość konfiguracji automatyczne e-maile marketingowe prezentowanie powiązanych produktów lub bestsellerów.

Powiązane produkty w wiadomości e-mail z potwierdzeniem zamówienia

Twórz spersonalizowane rekomendacje

Twórz spersonalizowane rekomendacje na podstawie segmentów klientów. Wykorzystuj algorytmy AI do sugerowania w materiałach marketingowych produktów powiązanych lub ulepszonych, Biuletyny e-mailowelub na stronie internetowej. Na przykład sekcje „Często kupowane razem” lub „Możesz też polubić” w serwisie Amazon.

Staraj się o ukierunkowany przekaz

Twórz ukierunkowane komunikaty, które podkreślają wartość uzupełniających się produktów lub usług. Pokaż, jak dodatkowa oferta poprawia doświadczenie klienta lub rozwiązuje konkretny problem.

Aby uzyskać naprawdę zoptymalizowany przekaz, zastanów się tłumaczenie treści skutecznie oddziaływać na różnych odbiorców i w różnych językach.

Oferuj zachęty lub pakiety

Zapewniaj zachęty, takie jak rabaty, oferty pakietowe lub nagrody lojalnościowe, aby zachęcić klientów do zapoznania się z dodatkowymi ofertami. Spraw, aby propozycja wartości była atrakcyjna i jasna.

Dzięki Ecwid by Lightspeed możesz sprzedawać pakiety produktów za pomocą Pakiety produktów typu upsell i cross-sell, Pakiety produktów, BOGO aplikacje.

Zastosuj podejście wielokanałowe

Wdrożyć wielokanałową strategię marketingową, aby docierać do klientów za pośrednictwem różnych punktów kontaktu. Korzystaj z e-maili, treści z mediów społecznościowych, wyskakujących okienek i spersonalizowanych rekomendacji platform.

Odkryj moc spersonalizowanych rekomendacji

W dynamicznym krajobrazie relacji z klientami spersonalizowane rekomendacje i ukierunkowany marketing stanowią filary sukcesu. Wykorzystując dane CRM, możesz odblokować potencjał dostosowanych kampanii typu up-selling i cross-selling.

Po dopracowaniu strategie te oddziałują na indywidualnych klientów, zwiększając zaangażowanie, zwiększając sprzedaż i pielęgnując lojalność wobec marki.

Wykorzystaj wiedzę ze swojego systemu CRM, twórz niestandardowe kampanie i przekonaj się, jak spełnianie unikalnych preferencji i potrzeb klientów może zdziałać cuda.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html