Dandanes izpolnjevanje pričakovanj strank ni več samo dovolj. Če želijo podjetja uspevati, morajo ta pričakovanja preseči in uporaba umetne inteligence, osredotočene na stranke, je ključnega pomena za dosego tega cilja.

Vključevanje umetne inteligence v upravljanje odnosov s strankami (CRM) izboljša strategije nadgradnje in navzkrižne prodaje, kar podjetjem omogoča analizo obsežnih podatkov o strankah za prilagojena priporočila.

Nadaljujte z branjem in odkrijte, kako umetna inteligenca, osredotočena na stranke, izboljšuje strategije CRM, ponuja prilagojene vpoglede in sprejemanje odločitev v realnem času ter na koncu zagotavlja bolj zadovoljujoče poti strank.

Izkoriščanje umetne inteligence za vpogled v stranke

AI lahko razkrije neprecenljive vzorce in trende z analizo ogromnih količin podatkov. Omogoča vam razumevanje nagnjenj, navad in preferenc strank.

Preden razpravljamo o tem, kako lahko umetna inteligenca izboljša upravljanje odnosov s strankami, se poglobimo v to, kako algoritmi umetne inteligence analizirajo vedenje in podatke strank.

Kako algoritmi AI analizirajo vedenje strank

Umetna inteligenca spreminja način, kako podjetja analizirajo vedenje potrošnikov, in spreminja način, kako potrošniki sodelujejo s podjetji.

Obstajajo različna orodja, ki jih lastniki podjetij lahko uporabljajo za obdelavo podatkov o strankah z umetno inteligenco, toda na splošno postopek deluje tukaj:

• Zbiranje podatkov: Platforma za e-trgovino zbira obsežne podatke o interakcijah strank, vključno z zgodovino brskanja, nakupovalnim vedenjem, ogledanimi izdelki, ankete o izdelkih, čas, porabljen na straneh, in demografske podatke. Vključevanje povratne informacije strank v to zbirko podatkov obogati AI-jevo razumevanje zadovoljstva strank in pričakovanj storitev.
• Implementacija algoritmov AI: Algoritmi umetne inteligence obdelujejo in analizirajo to bogastvo podatkov. Strojno učenje v prodaji, kot je sodelovalno filtriranje ali sistemi priporočil, ki temeljijo na vsebini, se uporablja za prepoznavanje vzorcev in korelacije med vedenjem strank.
• Prepoznavanje vzorca: Algoritmi umetne inteligence identificirajo vzorce, kot so običajne kombinacije izdelkov, ki se pogosto kupujejo skupaj (vzorci navzkrižne prodaje), ali izdelki, ki si jih stranke pogosto ogledajo pred nakupom (kar kaže na preference).
• Prilagojena priporočila: Mehanizmi priporočil, ki jih poganja AI, izkoriščajo te vpoglede. Ko stranka obišče platformo, se prilagojena priporočila za izdelke ustvarijo v realnem času na podlagi zgodovine brskanja, preteklih nakupov in podobnega vedenja uporabnikov.
• Nenehno učenje in izboljšave: Algoritmi AI se nenehno učijo iz novih vnosov podatkov in interakcij s strankami. Ko je zbranih več podatkov, se modeli razvijajo in izboljšujejo svoja priporočila ter zagotavljajo, da ostanejo ustrezna in natančna.

Sofisticirana orodja za napovedno analitiko, kot so IBM-ova SPSS Statistics, Alteryx in Microsoftovo Azure Machine Learning, obdelujejo te podatke ter identificirajo vzorce, korelacije in trende, ki kažejo na morebitno prihodnje vedenje ali potrebe.

Na podlagi analize se razvijejo napovedni modeli za napovedovanje verjetnega vedenja ali potreb strank. Ti modeli uporabljajo statistične algoritme za napovedovanje rezultatov, kot je verjetnost, da bo stranka opravila določen nakup, verjetnost odliva ali želene kategorije izdelkov.

Vrhunska orodja, ki temeljijo na umetni inteligenci, za poenostavitev poslovnih procesov
Preberi več

Strategije povečanja prodaje in navzkrižne prodaje z umetno inteligenco

Strategije povečanja prodaje z umetno inteligenco izkoriščajo umetno inteligenco za povečanje prodaje s spodbujanjem strank k nakupu dodatnih ali nadgrajenih izdelkov ali storitev.

Tukaj je pregled ključnih taktik povečanja prodaje na podlagi umetne inteligence:

Priporočila in prilagajanje izdelkov, ki jih poganja AI

Profiliranje strank na podlagi umetne inteligence je temelj sodobne marketinške strategije, z uporabo naprednih algoritmov za ustvarjanje podrobnih in dinamičnih profilov posameznih strank.

Z zbiranjem in analiziranjem širokega nabora podatkov o strankah, kot so zgodovina nakupov, vedenje pri brskanju, demografija in interakcije s podjetjem, umetna inteligenca natančno določi različne vedenjske vzorce, želje in lastnosti posameznikov.

To prodajalcem omogoča, da ponudijo prilagojena priporočila za izdelke, ki temeljijo na vedenju in preferencah posameznih strank, da predlagajo dopolnilne ali nadgrajene izdelke.

Amazonovi algoritmi AI na primer analizirajo obsežne podatke o strankah, vključno z zgodovino brskanja, ogledanimi predmeti, kupljenimi predmeti in iskalnimi poizvedbami.

Priporočila »Stranke, ki so to kupile, so tudi kupile« na Amazonu

Na podlagi te analize Amazonov mehanizem za priporočila uporablja modele strojnega učenja za napovedovanje in predlaganje izdelkov, ki so v skladu z interesi in željami vsake stranke.

Ko stranka razišče določen izdelek, Amazonova umetna inteligenca ustvari priporočila »Pogosto kupljeno skupaj« ali »Stranke, ki so kupile to, so tudi kupile«, ki prikazujejo dopolnilne ali nadgrajene izdelke. Ti predlogi spodbujajo stranke, da razmislijo o dodatnih nakupih poleg prvotne izbire – in predlagajo predmete, ki bi jih morda zanimali.

Ko stranke komunicirajo s platformo, se umetna inteligenca nenehno uči iz njihovega vedenja in izpopolnjuje svoja priporočila. Sistem se prilagaja individualnim željam in zagotavlja vse bolj natančne in ustrezne predloge.

Primer, kako Amazon izkorišča podatke o uporabniških nastavitvah za ustvarjanje priporočil za izdelke. (Vir: Rejoiner)

Amazonova priporočila za izdelke, ki jih poganja AI, pomembno prispevajo k uspehu platforme pri višji prodaji. Kupci so bolj nagnjeni k raziskovanju in morebitnemu nakupu dodatnih izdelkov, s čimer povečajo prodajo in izboljšajo zadovoljstvo strank.

Mimogrede, če prodajate prek spleta z Ecwid by Lightspeed, lahko pokaži sorodne izdelke z razdelkom »Morda vam je tudi všeč«, ki se prikaže na strani s podrobnostmi o izdelku in na blagajni.

Dinamične cenovne strategije in optimizacija ponudbe

AI omogoča dinamične cenovne strategije z analizo tržnih trendov, konkurenčnih cen in vedenja strank v realnem času. To podjetjem omogoča optimizacijo cenovnih strategij za dražjo prodajo, ponujanje prilagojenih popustov ali paketnih ponudb, ki odmevajo pri posameznih strankah.

Uber, storitev naročanja prevozov, uporablja dinamično oblikovanje cen, ki temelji na umetni inteligenci, znano kot "prenapetostne cene,« za optimizacijo cenovnih strategij na podlagi povpraševanja, ponudbe in drugih dejavnikov v realnem času.

Tukaj je opisano, kako je Uber implementiral svojo strategijo dinamičnega oblikovanja cen s pomočjo AI.

Uberjevi algoritmi umetne inteligence nenehno analizirajo podatke v realnem času, vključno z dejavniki, kot so povpraševanje po vožnji, prometne razmere, vreme, čas dneva in zgodovinsko vedenje voznikov.

Na podlagi te analize Uberjeva umetna inteligenca dinamično prilagaja cene vozovnic. V času konic ali velikega povpraševanja se aktivirajo povišane cene, ki zvišajo vozovnico, da spodbudijo več voznikov, da so na voljo, s čimer zagotovijo hitrejše prevzeme in zadostijo povečanemu povpraševanju.

Poleg tega lahko Uber ponudi prilagojene popuste ali promocije posameznim voznikom glede na njihovo zgodovino voženj, pogostost uporabe ali posebne priložnosti. Na primer, ciljne promocije so lahko ponujene pogostim uporabnikom ali v obdobjih nizkega povpraševanja, da se spodbudi več voženj.

Te strategije povečujejo zaslužek voznikov in spodbujajo kolesarje, da jih še naprej uporabljajo.

Izboljšanje uporabniške izkušnje

Z uporabo umetne inteligence v CRM lahko podjetja izboljšajo uporabniško izkušnjo s prilagojenimi storitvami.

Spotify na primer uporablja algoritme umetne inteligence za analizo uporabniških preferenc, poslušalskih navad in zgodovinskih podatkov za ustvarjanje prilagojenih seznamov predvajanja, priporočil in dnevnih miksov za vsakega uporabnika.

Primer prilagojenega seznama predvajanja Spotifyja

Ta prilagojeni pristop izboljša celotno uporabniško izkušnjo s prilagajanjem glasbe edinstvenim željam vsakega poslušalca, zaradi česar je čas, porabljen za poslušanje in odkrivanje nove glasbe po njegovem okusu, bolj prijeten.

Taktike navzkrižne prodaje

Taktike navzkrižne prodaje, integrirane v sisteme CRM, izboljšane z umetno inteligenco, izkoriščajo umetno inteligenco za prepoznavanje in izkoriščanje priložnosti za ponudbo dopolnilnih izdelkov ali storitev strankam v skladu z nakupovalnim vedenjem strank.

Netflix na primer učinkovito prilagaja svoje tržne kampanje za navzkrižno prodajo tako, da uporabnikom priporoča televizijske serije ali filme na podlagi njihove zgodovine gledanja.

Netflix daje priporočila na podlagi uporabnikove zgodovine ogledov

Če uporabnik rad gleda znanstvenofantastične oddaje, Netflixov algoritem predlaga podobno vsebino ali promovira novo izdano serijo znotraj tega žanra, kar uporabnika spodbudi k raziskovanju in ogledu več vsebin.

Nadaljnja krepitev teh prilagojenih trženjskih prizadevanj, AI chatboti zagotoviti takojšnja, prilagojena priporočila strankam. To ne samo izboljša nakupovalno izkušnjo, ampak tudi bistveno poveča prodajne priložnosti, saj vsaka interakcija s stranko postane priložnost za ciljno trženje in prodajo na višji ravni.

Primeri sistemov CRM, izboljšanih z umetno inteligenco

Vključevanje taktik povečanja prodaje v sisteme CRM, izboljšane z umetno inteligenco, vključuje uporabo napovedne analitike za prepoznavanje idealnih priložnosti za povečanje prodaje. Sistemi CRM, ki jih poganja umetna inteligenca, posredujejo prodajnim predstavnikom ustrezne predloge za povečanje prodaje med interakcijo s strankami, s čimer se povečajo možnosti za uspešno prodajo povišanj.

Einstein Analytics podjetja Salesforce

Salesforce, vodilna platforma CRM, vključuje orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, kot je Einstein Analytics, za pomoč prodajnim predstavnikom pri prepoznavanju in izkoriščanju priložnosti za večjo prodajo med interakcijami s strankami.

Salesforce's Einsteinova analitika uporablja napovedno analitiko za analizo obsežnih naborov podatkov znotraj CRM. Ocenjuje podatke o strankah, zgodovino nakupov, interakcije in druge pomembne informacije, da napove potencialne priložnosti za dražjo prodajo.

Einstein Analytics opazi vzorce, ki namigujejo na priložnosti za dražjo prodajo. Na primer, zaznavanje povečane uporabe izdelka lahko pomeni zanimanje za nadgradnje ali dodatke.

Sistem umetne inteligence Salesforce prodajnim predstavnikom ponuja tudi vpoglede, ki jih je mogoče uporabiti. Ponuja predloge za povečanje prodaje in razpravljalne točke na podlagi ugotovljenih priložnosti.

Prodajni zastopniki izkoriščajo predloge, ki jih poganja umetna inteligenca, da prilagodijo pogovore in naslavljajo potrebe strank z ustreznimi ponudbami za dražjo prodajo. Lahko na primer predlagajo nadgrajeno naročnino ali dodatne funkcije na podlagi vzorcev uporabe.

Mimogrede, če prodajate prek spleta z Ecwidom, lahko svojo spletno trgovino povežite s Salesforce prek Zapierja. Na ta način bodo nove stranke samodejno ustvarjene v Salesforce iz novih naročil Ecwid.

Amazonska prilagoditev

Amazon Personalize, storitev strojnega učenja, ki jo ponuja Amazon, je zasnovana za reševanje izzivov, ki se pogosto pojavljajo pri ustvarjanju prilagojenih priporočil, vključno s težavami z novimi uporabniškimi podatki, pristranskostjo glede priljubljenosti in razvijajočimi se nameni uporabnikov.

Za razliko od tradicionalnih motorjev priporočil, Amazonska prilagoditev se odlikuje v scenarijih z omejenimi ali razvijajočimi se uporabniškimi podatki. To se je izkazalo za posebej koristno za prepoznavanje priložnosti za povečanje prodaje, tudi pri novih uporabnikih ali ko se uporabniške nastavitve sčasoma spremenijo.

Več znanih podjetij, kot so Domino's, Subway in Yamaha, je prepoznalo pomen umetne inteligence pri razumevanju in zagotavljanju potreb strank.

Kako prilagoditi trženjske akcije za prodajo višjih in navzkrižnih prodaj

S pomočjo strateških pristopov lahko prilagodite trženjske akcije za nadgradnjo in navzkrižno prodajo, tudi če ne uporabljate orodij, ki jih poganja AI.

Za najboljše rezultate potrebujete podatke o strankah in ciljno usmerjena sporočila. Tukaj je razčlenitev postopka:

Izvedite segmentacijo strank

Uporabite podatke CRM za segmentacijo strank na podlagi njihove zgodovine nakupov, preferenc in vedenja. Razvrstite jih v skupine s podobnimi nakupovalnimi vzorci ali interesi.

Če prodajate prek spleta z Ecwidom, si lahko ogledate, poiščete in uredite vse podatke o strankah, ki jih potrebujete Stranke, ki so strani. Od tam lahko filtrirate svojo bazo strank z uporabo različnih parametrov in izvozite segment za delo z njim v drugi storitvi (na primer za pošiljanje ciljanih e-poštnih sporočil prek e-poštne storitve po vaši izbiri.)

Stran Stranke v Ecwidu ponuja tudi dostop do zgodovine naročil strank, kar olajša proces segmentacije. Z razumevanjem nakupovalnih navad in preferenc svojih strank lahko učinkoviteje prilagodite svoje sporočanje vsakemu segmentu.

Stran Stranke v skrbništvu Ecwid

Prepoznajte priložnosti

Analizirajte zgodovino nakupov in vedenjske podatke, da natančno določite priložnosti za dražjo prodajo in navzkrižno prodajo. Ugotovite, kateri izdelki ali storitve dopolnjujejo prejšnje nakupe ali se ujemajo z interesi strank.

Na primer, pri spletni prodaji prek Ecwida imate možnost konfiguracije avtomatizirana marketinška e-pošta predstavitev sorodnih izdelkov ali najbolje prodajanih izdelkov.

Sorodni izdelki v e-poštnem sporočilu s potrditvijo naročila

Pripravite prilagojena priporočila

Ustvarite prilagojena priporočila na podlagi segmentov strank. Uporabite algoritme umetne inteligence za predlaganje sorodnih ali nadgrajenih izdelkov v marketinških materialih, E-glasila, ali na spletni strani. Na primer, Amazonovi razdelki »Pogosto kupljeno skupaj« ali »Morda vam je tudi všeč«.

Prizadevajte si za ciljno usmerjeno sporočanje

Oblikujte ciljno usmerjena sporočila, ki poudarjajo vrednost dopolnilnih izdelkov ali storitev. Predstavite, kako dodatna ponudba izboljša uporabniško izkušnjo ali reši določen problem.

Za resnično optimizirano sporočilo razmislite prevajanje vsebine učinkovito odmevati pri različnih občinstvih in jezikih.

Ponudite spodbude ali pakete

Zagotovite spodbude, kot so popusti, paketne ponudbe ali nagrade za zvestobo, da spodbudite stranke, da raziščejo dodatne ponudbe. Naj bo ponudba vrednosti privlačna in jasna.

Z Ecwid by Lightspeed lahko prodajate pakete izdelkov s pomočjo Paketi izdelkov za dodatno in navzkrižno prodajo, Paket izdelkovin BOGO aplikacije.

Uporabite večkanalni pristop

Izvedite večkanalno trženjsko strategijo, da dosežete stranke prek različnih stičnih točk. Uporabite e-pošto, vsebino družbenih medijev, pojavna okna spletnih mest in prilagojena priporočila platforme.

Odkrijte moč prilagojenih priporočil

V dinamični pokrajini odnosov s strankami so prilagojena priporočila in ciljno trženje stebri uspeha. Z izkoriščanjem podatkov CRM lahko odklenete potencial za prilagojene oglaševalske akcije za večjo in navzkrižno prodajo.

Ko so natančno uglašene, te strategije odmevajo pri posameznih strankah, spodbujajo sodelovanje, povečujejo prodajo in negujejo zvestobo blagovni znamki.

Sprejmite vpoglede iz svojega sistema CRM, ustvarite oglaševalske akcije po meri in si oglejte, kako lahko izpolnjevanje edinstvenih preferenc in potreb vaših strank dela čudeže.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html