Hoje em dia, atender às expectativas dos clientes não é mais suficiente. Para prosperar, as empresas devem superar essas expectativas, e aproveitar a IA centrada no cliente é fundamental para atingir esse objetivo.

A integração da IA ​​na gestão de relacionamento com o cliente (CRM) aprimora as estratégias de upsell e vendas cruzadas, permitindo que as empresas analisem extensos dados dos clientes para recomendações personalizadas.

Continue lendo para descobrir como a IA centrada no cliente eleva as estratégias de CRM, oferece insights personalizados e tomada de decisões em tempo real e, em última análise, proporciona jornadas do cliente mais satisfatórias.

Aproveitando a IA para obter insights do cliente

A IA pode revelar padrões e tendências inestimáveis ​​ao analisar grandes quantidades de dados. Ele permite que você entenda as tendências, hábitos e preferências dos clientes.

Antes de discutirmos como a IA pode melhorar o gerenciamento do relacionamento com o cliente, vamos nos aprofundar em como os algoritmos de IA analisam o comportamento e os dados do cliente.

Como os algoritmos de IA analisam o comportamento do cliente

A IA está transformando a forma como as empresas analisam o comportamento do consumidor e mudando a forma como os consumidores interagem com as empresas.

Existem várias ferramentas que os proprietários de empresas podem usar para processar dados de clientes com IA, mas, em geral, é assim que funciona o processo:

• A coleta de dados: a plataforma de comércio eletrônico coleta dados extensos sobre as interações do cliente, incluindo histórico de navegação, comportamento de compra, produtos visualizados, pesquisas de produtos, tempo gasto nas páginas e informações demográficas. Incorporando feedback do cliente nesta coleta de dados enriquece a compreensão da IA ​​sobre a satisfação do cliente e as expectativas de serviço.
• Implementação de algoritmos de IA: Os algoritmos de IA processam e analisam essa riqueza de dados. O aprendizado de máquina em vendas, como filtragem colaborativa ou sistemas de recomendação baseados em conteúdo, é usado para identificar padrões e correlações entre os comportamentos dos clientes.
• Reconhecimento de padrões: os algoritmos de IA identificam padrões, como combinações comuns de produtos frequentemente adquiridos em conjunto (padrões de venda cruzada) ou produtos frequentemente visualizados pelos clientes antes da compra (indicativo de preferências).
• Recomendações personalizadas: mecanismos de recomendação orientados por IA aproveitam esses insights. Quando um cliente visita a plataforma, recomendações personalizadas de produtos são geradas em tempo real com base no histórico de navegação, compras anteriores e comportamentos semelhantes do usuário.
• Aprendizado e melhoria contínua: Os algoritmos de IA aprendem continuamente com novas entradas de dados e interações com os clientes. À medida que mais dados são recolhidos, os modelos evoluem e refinam as suas recomendações, garantindo que permanecem relevantes e precisas.

Ferramentas sofisticadas de análise preditiva, como SPSS Statistics da IBM, Alteryx e Azure Machine Learning da Microsoft, processam esses dados, identificando padrões, correlações e tendências que indicam possíveis comportamentos ou necessidades futuras.

Com base na análise, modelos preditivos são desenvolvidos para prever prováveis ​​comportamentos ou necessidades dos clientes. Esses modelos usam algoritmos estatísticos para prever resultados, como a probabilidade de um cliente fazer uma determinada compra, probabilidade de rotatividade ou categorias de produtos preferidas.

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Estratégias de upsell e vendas cruzadas com infusão de IA

As estratégias de upsell baseadas em IA aproveitam a inteligência artificial para aumentar as vendas, incentivando os clientes a comprar produtos ou serviços adicionais ou atualizados.

Aqui está uma visão geral das principais táticas de upsell baseadas em IA:

Recomendações e personalização de produtos baseados em IA

O perfil do cliente baseado em IA é a base do estratégias de marketing modernas, usando algoritmos avançados para criar perfis detalhados e dinâmicos de clientes individuais.

Ao coletar e analisar uma ampla gama de dados do cliente – como histórico de compras, comportamento de navegação, dados demográficos e interações com a empresa – a IA identifica padrões comportamentais, preferências e características individuais distintos.

Isso permite que os vendedores ofereçam recomendações de produtos personalizadas com base nos comportamentos e preferências individuais dos clientes para sugerir produtos complementares ou atualizados.

Por exemplo, os algoritmos de IA da Amazon analisam extensos dados de clientes, incluindo histórico de navegação, itens visualizados, itens comprados e consultas de pesquisa.

Recomendações de “Clientes que compraram isto também compraram” na Amazon

Com base nesta análise, o mecanismo de recomendação da Amazon emprega modelos de aprendizado de máquina para prever e sugerir produtos que se alinhem com os interesses e preferências de cada cliente.

Quando um cliente explora um produto específico, a IA da Amazon gera recomendações “Comprados juntos com frequência” ou “Clientes que compraram também compraram”, apresentando produtos complementares ou atualizados. Essas sugestões incentivam os clientes a considerar compras adicionais além de sua escolha inicial – e sugerem itens nos quais possam estar interessados.

À medida que os clientes interagem com a plataforma, a IA aprende continuamente com os seus comportamentos e refina as suas recomendações. O sistema se adapta às preferências individuais, garantindo sugestões cada vez mais precisas e relevantes.

Um exemplo de como a Amazon aproveita os dados de preferências do usuário para criar recomendações de produtos. (Fonte: Remanescente)

As recomendações de produtos baseadas em IA da Amazon contribuem significativamente para o sucesso da plataforma no upsell. Os clientes estão mais inclinados a explorar e potencialmente adquirir produtos adicionais, aumentando as vendas e melhorando a satisfação do cliente.

A propósito, se você vende online com Ecwid by Lightspeed, você pode mostrar produtos relacionados com a seção “Você também pode gostar” que aparece na página de detalhes do produto e na finalização da compra.

Estratégias dinâmicas de preços e otimização de ofertas

A IA permite estratégias de preços dinâmicas, analisando tendências de mercado, preços de concorrentes e comportamento do cliente em tempo real. Isso permite que as empresas otimizem estratégias de preços para upsell, oferecendo descontos personalizados ou ofertas agrupadas que atraiam clientes individuais.

Uber, o serviço de carona, usa preços dinâmicos baseados em IA, conhecidos como “aumento de preços,” para otimizar estratégias de preços com base na demanda, oferta e outros fatores em tempo real.

Veja como o Uber implementou sua estratégia de preços dinâmicos com a ajuda da IA.

Os algoritmos de IA da Uber analisam continuamente dados em tempo real, incluindo fatores como demanda de viagens, condições de trânsito, clima, hora do dia e histórico de comportamento dos passageiros.

Com base nesta análise, a IA da Uber ajusta as tarifas de forma dinâmica. Durante horários de pico ou alta demanda, o aumento de preços é ativado, aumentando a tarifa para incentivar a disponibilidade de mais motoristas, garantindo coletas mais rápidas e atendendo ao aumento da demanda.

Além disso, a Uber pode oferecer descontos ou promoções personalizadas a passageiros individuais com base no seu histórico de viagens, frequência de utilização ou ocasiões específicas. Por exemplo, promoções direcionadas podem ser oferecidas a utilizadores frequentes ou durante períodos de baixa procura para incentivar mais viagens.

Essas estratégias maximizam os ganhos dos motoristas e incentivam os passageiros a continuarem a usá-las.

Aprimorando a Experiência do Cliente

Ao aproveitar a IA no CRM, as empresas podem aprimorar as experiências dos clientes por meio de serviços personalizados.

Por exemplo, o Spotify usa algoritmos de IA para analisar as preferências do usuário, hábitos de audição e dados históricos para criar playlists personalizadas, recomendações e mixagens diárias para cada usuário.

Um exemplo de playlist personalizada do Spotify

Essa abordagem personalizada melhora a experiência geral do usuário, adaptando a música às preferências exclusivas de cada ouvinte, tornando mais agradável o tempo gasto ouvindo e descobrindo novas músicas de acordo com seus gostos.

Táticas de venda cruzada

As táticas de venda cruzada integradas em sistemas de CRM aprimorados por IA aproveitam a inteligência artificial para identificar e capitalizar oportunidades de oferecer produtos ou serviços complementares aos clientes, alinhados com os comportamentos de compra dos clientes.

Por exemplo, a Netflix adapta eficazmente as suas campanhas de marketing para vendas cruzadas, recomendando séries de TV ou filmes aos utilizadores com base no seu histórico de visualização.

Netflix faz recomendações com base no histórico de visualização do usuário

Se um usuário gosta de assistir programas de ficção científica, o algoritmo da Netflix sugere conteúdo semelhante ou promove uma série recém-lançada dentro desse gênero, incentivando o usuário a explorar e assistir mais conteúdo.

Aprimorando ainda mais esses esforços de marketing personalizados, Chatbots de IA fornecer recomendações imediatas e personalizadas aos clientes. Isto não só melhora a experiência de compra, mas também aumenta significativamente as oportunidades de vendas, tornando cada interação com o cliente uma oportunidade para marketing direcionado e vendas adicionais.

Exemplos de sistemas CRM aprimorados por IA

A integração de táticas de upsell em sistemas de CRM aprimorados por IA envolve o aproveitamento de análises preditivas para identificar oportunidades ideais de upsell. Os sistemas de CRM orientados por IA solicitam aos representantes de vendas sugestões de upsell relevantes durante as interações com os clientes, aumentando as chances de upsells bem-sucedidos.

Einstein Analytics da Salesforce

Salesforce, uma plataforma líder de CRM, incorpora ferramentas baseadas em IA, como o Einstein Analytics, para ajudar os representantes de vendas a identificar e capitalizar oportunidades de upsell durante as interações com os clientes.

Salesforce's Análise do Einstein aproveita a análise preditiva para analisar vastos conjuntos de dados no CRM. Ele avalia dados de clientes, histórico de compras, interações e outras informações relevantes para prever possíveis oportunidades de upsell.

O Einstein Analytics identifica padrões que sugerem oportunidades de upsell. Por exemplo, detectar um aumento no uso do produto pode sinalizar interesse em atualizações ou complementos.

O sistema de IA da Salesforce também fornece aos representantes de vendas insights acionáveis. Oferece sugestões de upsell e pontos de discussão com base nas oportunidades identificadas.

Os representantes de vendas aproveitam sugestões baseadas em IA para personalizar conversas, atendendo às necessidades dos clientes com ofertas de upsell relevantes. Por exemplo, eles podem sugerir uma assinatura atualizada ou recursos adicionais com base nos padrões de uso.

A propósito, se você vende online com Ecwid, você pode conecte sua loja online ao Salesforce via Zapier. Desta forma, novos clientes serão criados automaticamente no Salesforce a partir de novos pedidos Ecwid.

Amazon Customize

O Amazon Personalize, um serviço de machine learning oferecido pela Amazon, foi projetado para enfrentar desafios comumente encontrados na criação de recomendações personalizadas, incluindo problemas com novos dados de usuários, tendências de popularidade e evolução da intenção do usuário.

Ao contrário dos mecanismos de recomendação tradicionais, Amazon Customize se destaca em cenários com dados de usuário limitados ou em evolução. Isto é especialmente benéfico para identificar oportunidades de upsell, mesmo com novos usuários ou quando as preferências do usuário mudam ao longo do tempo.

Várias empresas conhecidas, como Domino's, Subway e Yamaha, reconheceram a importância da IA ​​na compreensão e no atendimento às necessidades dos clientes.

Como personalizar campanhas de marketing para upsell e vendas cruzadas

Você pode personalizar campanhas de marketing para upsell e vendas cruzadas com a ajuda de abordagens estratégicas, mesmo se não usar ferramentas baseadas em IA.

Para obter os melhores resultados, você precisa de dados do cliente e mensagens direcionadas. Aqui está um detalhamento do processo:

Realize a segmentação de clientes

Use dados de CRM para segmentar clientes com base em seu histórico de compras, preferências e comportamento. Categorize-os em grupos com padrões de compra ou interesses semelhantes.

Se você vende online com Ecwid, você pode visualizar, encontrar e editar todas as informações do cliente necessárias no Clientes página. A partir daí, você pode filtrar sua base de clientes usando vários parâmetros e exportar o segmento para trabalhar com ele em um serviço diferente (por exemplo, para enviar e-mails direcionados por meio de um serviço de e-mail de sua escolha).

A página Clientes do Ecwid também oferece acesso ao histórico de pedidos dos clientes, facilitando o processo de segmentação. Ao compreender os hábitos e preferências de compra de seus clientes, você pode adaptar suas mensagens a cada segmento de forma mais eficaz.

A página Clientes no administrador Ecwid

Identifique oportunidades

Analise históricos de compras e dados comportamentais para identificar oportunidades de upsell e vendas cruzadas. Determine quais produtos ou serviços complementam compras anteriores ou se alinham aos interesses dos clientes.

Por exemplo, ao vender online através do Ecwid, você tem a opção de configurar e-mails de marketing automatizados apresentando produtos relacionados ou mais vendidos.

Produtos relacionados em um e-mail de confirmação de pedido

Faça recomendações personalizadas

Crie recomendações personalizadas com base em segmentos de clientes. Use algoritmos de IA para sugerir produtos relacionados ou atualizados em materiais de marketing, Boletins de e-mailou em um site. Por exemplo, as seções “Comprados frequentemente juntos” ou “Você também pode gostar” da Amazon.

Esforce-se para obter mensagens direcionadas

Crie mensagens direcionadas que destaquem o valor de produtos ou serviços complementares. Mostre como a oferta adicional melhora a experiência do cliente ou resolve um problema específico.

Para uma mensagem verdadeiramente otimizada, considere traduzindo conteúdo para ressoar efetivamente com diversos públicos e idiomas.

Ofereça incentivos ou pacotes

Ofereça incentivos como descontos, pacotes de ofertas ou recompensas de fidelidade para incentivar os clientes a explorar ofertas adicionais. Torne a proposta de valor atraente e clara.

Com Ecwid by Lightspeed, você pode vender pacotes de produtos com a ajuda do Pacotes de produtos de upsell e venda cruzada, Pacotes de produtos e BOGO apps.

Aplicar abordagem multicanal

Implemente uma estratégia de marketing multicanal para alcançar os clientes por meio de vários pontos de contato. Use e-mails, conteúdo de mídia social, pop-ups de sites e recomendações personalizadas de plataforma.

Revele o poder das recomendações personalizadas

No cenário dinâmico das relações com os clientes, as recomendações personalizadas e o marketing direcionado são pilares do sucesso. Ao aproveitar os dados de CRM, você pode desbloquear o potencial para campanhas personalizadas de upsell e vendas cruzadas.

Quando bem ajustadas, essas estratégias repercutem nos clientes individuais, impulsionando o engajamento, aumentando as vendas e nutrindo a fidelidade à marca.

Aproveite os insights do seu sistema CRM, crie campanhas personalizadas e veja como atender às preferências e necessidades exclusivas de seus clientes pode fazer maravilhas.

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