Nuförtiden räcker det inte längre att möta kundernas förväntningar. För att blomstra måste företag överträffa dessa förväntningar, och att utnyttja kundcentrerad AI är nyckeln för att uppnå detta mål.

Att integrera AI i kundrelationshantering (CRM) förbättrar merförsäljnings- och korsförsäljningsstrategier, vilket gör att företag kan analysera omfattande kunddata för personliga rekommendationer.

Fortsätt läsa för att upptäcka hur kundcentrerad AI lyfter CRM-strategier, erbjuder personliga insikter och beslutsfattande i realtid och i slutändan levererar mer tillfredsställande kundresor.

Utnyttja AI för kundinsikter

AI kan avslöja ovärderliga mönster och trender genom att analysera enorma mängder data. Det gör det möjligt för dig att förstå kundernas tendenser, vanor och preferenser.

Innan vi diskuterar hur AI kan förbättra kundrelationshanteringen, låt oss dyka ner i hur AI-algoritmer analyserar kundbeteende och data.

Hur AI-algoritmer analyserar kundbeteende

AI förändrar hur företag analyserar konsumentbeteende och förändrar hur konsumenter interagerar med företag.

Det finns olika verktyg som företagare kan använda för att bearbeta kunddata med AI, men generellt sett fungerar processen så här:

• Datainsamling: E-handelsplattformen samlar in omfattande data om kundinteraktioner, inklusive surfhistorik, köpbeteende, visade produkter, produktundersökningar, tid som spenderas på sidor och demografisk information. Inkorporerande kundåterkoppling i denna datainsamling berikar AI:s förståelse för kundnöjdhet och serviceförväntningar.
• Implementering av AI-algoritmer: AI-algoritmer bearbetar och analyserar denna mängd data. Maskininlärning inom försäljning, såsom kollaborativ filtrering eller innehållsbaserade rekommendationssystem, används för att identifiera mönster och samband mellan kunders beteenden.
• Mönsterigenkänning: AI-algoritmerna identifierar mönster, till exempel vanliga produktkombinationer som ofta köps tillsammans (korsförsäljningsmönster) eller produkter som ofta ses av kunder innan köp (indikerande om preferenser).
• Personliga rekommendationer: AI-drivna rekommendationsmotorer utnyttjar dessa insikter. När en kund besöker plattformen genereras personliga produktrekommendationer i realtid baserat på webbhistorik, tidigare köp och liknande användarbeteenden.
• Ständigt lärande och förbättring: AI-algoritmerna lär sig kontinuerligt av nya datainmatningar och kundinteraktioner. När mer data samlas in, utvecklas modellerna och förfinar sina rekommendationer, vilket säkerställer att de förblir relevanta och korrekta.

Sofistikerade prediktiva analysverktyg som IBM:s SPSS Statistics, Alteryx och Microsofts Azure Machine Learning bearbetar dessa data och identifierar mönster, korrelationer och trender som indikerar potentiella framtida beteenden eller behov.

Baserat på analysen utvecklas prediktiva modeller för att förutsäga sannolika kundbeteenden eller behov. Dessa modeller använder statistiska algoritmer för att förutsäga utfall, till exempel sannolikheten för att en kund gör ett visst köp, sannolikhet för avgång eller föredragna produktkategorier.

Topp AI-baserade verktyg för att effektivisera affärsprocesser
Läs mer

AI-infunderade merförsäljnings- och korsförsäljningsstrategier

AI-infunderade merförsäljningsstrategier utnyttjar artificiell intelligens för att öka försäljningen genom att uppmuntra kunder att köpa ytterligare eller uppgraderade produkter eller tjänster.

Här är en översikt över viktiga AI-drivna merförsäljningstaktiker:

AI-drivna produktrekommendationer och anpassning

AI-driven kundprofilering är en hörnsten i moderna marknadsföringsstrategier, med hjälp av avancerade algoritmer för att skapa detaljerade och dynamiska profiler för enskilda kunder.

Genom att samla in och analysera ett brett utbud av kunddata – som köphistorik, surfbeteende, demografi och interaktioner med verksamheten – identifierar AI distinkta beteendemönster, preferenser och individuella egenskaper.

Detta gör det möjligt för säljare att erbjuda skräddarsydda produktrekommendationer baserat på individuella kunders beteenden och preferenser för att föreslå kompletterande eller uppgraderade produkter.

Till exempel analyserar Amazons AI-algoritmer omfattande kunddata, inklusive webbhistorik, visade föremål, köpta föremål och sökfrågor.

"Kunder som köpte detta köpte också" rekommendationer på Amazon

Baserat på denna analys använder Amazons rekommendationsmotor maskininlärningsmodeller för att förutsäga och föreslå produkter som är i linje med varje kunds intressen och preferenser.

När en kund utforskar en specifik produkt, genererar Amazons AI rekommendationer "Frequently Bought Together" eller "Customers Who Bought This Also Bought", som visar upp kompletterande eller uppgraderade produkter. Dessa förslag uppmuntrar kunder att överväga ytterligare köp utöver deras ursprungliga val – och föreslå artiklar som de kan vara intresserade av.

När kunder interagerar med plattformen lär AI sig kontinuerligt av deras beteenden och förfinar sina rekommendationer. Systemet anpassar sig efter individuella preferenser, vilket säkerställer allt mer exakta och relevanta förslag.

Ett exempel på hur Amazon utnyttjar användarpreferensdata för att skapa produktrekommendationer. (Källa: Rejoiner)

Amazons AI-drivna produktrekommendationer bidrar avsevärt till plattformens framgång med merförsäljning. Kunder är mer benägna att utforska och potentiellt köpa ytterligare produkter, vilket ökar försäljningen och förbättrar kundnöjdheten.

Förresten, om du säljer online med Ecwid by Lightspeed kan du det visa relaterade produkter med avsnittet "Du kanske också gillar" som visas på en produktinformationssida och i kassan.

Dynamiska prisstrategier och erbjudandeoptimering

AI möjliggör dynamiska prissättningsstrategier genom att analysera marknadstrender, konkurrenters prissättning och kundbeteende i realtid. Detta gör det möjligt för företag att optimera prissättningsstrategier för merförsäljning, erbjuda personliga rabatter eller paketerbjudanden som resonerar hos enskilda kunder.

Uber, färdtjänsten, använder AI-driven dynamisk prissättning, känd som "överspänningspriser", för att optimera prissättningsstrategier baserat på efterfrågan, utbud och andra faktorer i realtid.

Så här implementerade Uber sin dynamiska prissättningsstrategi med hjälp av AI.

Ubers AI-algoritmer analyserar kontinuerligt data i realtid, inklusive faktorer som åkbehov, trafikförhållanden, väder, tid på dygnet och historiskt förarbeteende.

Baserat på denna analys justerar Ubers AI priserna dynamiskt. Under högtrafik eller hög efterfrågan aktiveras ökningsprissättningen, vilket ökar priset för att uppmuntra fler förare att vara tillgängliga, garanterar snabbare upphämtning och möter den ökade efterfrågan.

Dessutom kan Uber erbjuda personliga rabatter eller kampanjer till individuella åkare baserat på deras åkhistorik, användningsfrekvens eller specifika tillfällen. Till exempel kan riktade kampanjer erbjudas till frekventa användare eller under perioder med låg efterfrågan för att uppmuntra till fler turer.

Dessa strategier maximerar intäkterna för förare och uppmuntrar förare att fortsätta använda dem.

Förbättra kundupplevelsen

Genom att utnyttja AI i CRM kan företag förbättra kundupplevelsen genom personliga tjänster.

Till exempel använder Spotify AI-algoritmer för att analysera användarpreferenser, lyssnarvanor och historisk data för att skapa personliga spellistor, rekommendationer och dagliga mixar för varje användare.

Ett exempel på en personlig spellista från Spotify

Detta personliga tillvägagångssätt förbättrar den övergripande användarupplevelsen genom att skräddarsy musik efter varje lyssnares unika preferenser, vilket gör den tid som spenderas med att lyssna och upptäcka ny musik efter deras smak roligare.

Korsförsäljningstaktik

Korsförsäljningstaktik integrerad i AI-förbättrade CRM-system utnyttjar artificiell intelligens för att identifiera och dra nytta av möjligheter att erbjuda kompletterande produkter eller tjänster till kunder i linje med kundernas köpbeteenden.

Till exempel skräddarsyr Netflix effektivt sina marknadsföringskampanjer för korsförsäljning genom att rekommendera TV-serier eller filmer till användare baserat på deras visningshistorik.

Netflix ger rekommendationer baserat på en användares visningshistorik

Om en användare gillar att titta på science fiction-program, föreslår Netflixs algoritm liknande innehåll eller marknadsför en nysläppt serie inom den genren, vilket uppmuntrar användaren att utforska och titta på mer innehåll.

Att ytterligare förbättra dessa personliga marknadsföringsinsatser, AI chatbots ge omedelbara, personliga rekommendationer till kunder. Detta förbättrar inte bara shoppingupplevelsen utan ökar också avsevärt försäljningsmöjligheter genom att göra varje kundinteraktion till en möjlighet för riktad marknadsföring och merförsäljning.

Exempel på AI-förbättrade CRM-system

Att integrera merförsäljningstaktik i AI-förbättrade CRM-system innebär att utnyttja prediktiv analys för att identifiera idealiska merförsäljningsmöjligheter. AI-drivna CRM-system uppmanar säljare med relevanta merförsäljningsförslag under kundinteraktioner, vilket ökar chanserna till framgångsrika merförsäljningar.

Einstein Analytics från Salesforce

Salesforce, en ledande CRM-plattform, innehåller AI-drivna verktyg som Einstein Analytics för att hjälpa säljare att identifiera och dra nytta av merförsäljningsmöjligheter under kundinteraktioner.

Salesforces Einstein Analytics utnyttjar prediktiv analys för att analysera stora datamängder inom CRM. Den utvärderar kunddata, köphistorik, interaktioner och annan relevant information för att förutsäga potentiella merförsäljningsmöjligheter.

Einstein Analytics upptäcker mönster som antyder merförsäljningsmöjligheter. Att upptäcka ökad produktanvändning kan till exempel signalera intresse för uppgraderingar eller tillägg.

Salesforces AI-system förser även säljare med handlingsbara insikter. Den erbjuder merförsäljningsförslag och diskussionspunkter baserat på identifierade möjligheter.

Säljare använder AI-drivna förslag för att skräddarsy konversationer och möta kundernas behov med relevanta merförsäljningserbjudanden. De kan till exempel föreslå ett uppgraderat abonnemang eller ytterligare funktioner baserat på användningsmönster.

Förresten, om du säljer online med Ecwid kan du koppla din onlinebutik till Salesforce via Zapier. På så sätt kommer nya kunder att skapas i Salesforce automatiskt från nya Ecwid-ordrar.

Amazon Anpassa

Amazon Personalize, en maskininlärningstjänst som erbjuds av Amazon, är utformad för att ta itu med utmaningar som ofta uppstår när det gäller att skapa personliga rekommendationer, inklusive problem med nya användardata, popularitetsfördomar och föränderliga användaravsikter.

Till skillnad från traditionella rekommendationsmotorer, Amazon Anpassa utmärker sig i scenarier med begränsad eller föränderlig användardata. Detta visar sig vara särskilt fördelaktigt för att identifiera merförsäljningsmöjligheter, även med nya användare eller när användarpreferenser ändras över tiden.

Flera välkända företag, som Domino's, Subway och Yamaha, har insett betydelsen av AI för att förstå och tillgodose kundernas behov.

Hur man skräddarsyr marknadsföringskampanjer för merförsäljning och korsförsäljning

Du kan skräddarsy marknadsföringskampanjer för merförsäljning och korsförsäljning med hjälp av strategiska tillvägagångssätt även om du inte använder AI-drivna verktyg.

För bästa resultat behöver du kunddata och riktade meddelanden. Här är en sammanfattning av processen:

Utför kundsegmentering

Använd CRM-data för att segmentera kunder baserat på deras köphistorik, preferenser och beteende. Kategorisera dem i grupper med liknande köpmönster eller intressen.

Om du säljer online med Ecwid kan du se, hitta och redigera all kundinformation du behöver på Kunder sida. Därifrån kan du filtrera din kundbas med olika parametrar och exportera segmentet för att arbeta med det i en annan tjänst (till exempel för att skicka riktade e-postmeddelanden via en valfri e-posttjänst.)

Kundsidan i Ecwid erbjuder också tillgång till kundorderhistorik, vilket underlättar segmenteringsprocessen. Genom att förstå dina kunders köpvanor och preferenser kan du skräddarsy dina meddelanden till varje segment mer effektivt.

Kundsidan i Ecwid admin

Identifiera möjligheter

Analysera köphistorik och beteendedata för att lokalisera möjligheter för mer- och korsförsäljning. Bestäm vilka produkter eller tjänster som kompletterar tidigare köp eller anpassar sig till kundernas intressen.

Till exempel, när du säljer online via Ecwid, har du möjlighet att konfigurera automatiserade marknadsföringsmeddelanden visa upp relaterade produkter eller storsäljare.

Relaterade produkter i ett orderbekräftelsemail

Gör personliga rekommendationer

Skapa personliga rekommendationer baserat på kundsegment. Använd AI-algoritmer för att föreslå relaterade eller uppgraderade produkter i marknadsföringsmaterial, Email nyhetsbrev, eller på en webbplats. Till exempel Amazons avsnitt "Ofta köpt tillsammans" eller "Du kanske också gillar".

Sträva efter riktade meddelanden

Skapa riktade meddelanden som lyfter fram värdet av kompletterande produkter eller tjänster. Visa upp hur tilläggserbjudandet förbättrar kundupplevelsen eller löser ett specifikt problem.

För ett verkligt optimerat meddelande, överväg översätta innehåll att resonera effektivt med olika målgrupper och språk.

Erbjud incitament eller paket

Ge incitament som rabatter, paketerbjudanden eller lojalitetsbelöningar för att uppmuntra kunder att utforska ytterligare erbjudanden. Gör värdeerbjudandet attraktivt och tydligt.

Med Ecwid by Lightspeed kan du sälja produktpaket med hjälp av Merförsäljnings- och korsförsäljningspaket, Produktpaketoch Bogo appar.

Använd flerkanalsmetod

Implementera en flerkanalsmarknadsföringsstrategi för att nå kunder genom olika kontaktpunkter. Använd e-postmeddelanden, innehåll i sociala medier, popup-fönster på webbplatser och personliga plattformsrekommendationer.

Avslöja kraften med personliga rekommendationer

I det dynamiska landskapet av kundrelationer står personliga rekommendationer och riktad marknadsföring som pelare för framgång. Genom att utnyttja CRM-data kan du frigöra potentialen för skräddarsydda merförsäljnings- och korsförsäljningskampanjer.

När de är finjusterade, resonerar dessa strategier med enskilda kunder, driver engagemang, ökar försäljningen och främjar varumärkeslojalitet.

Omfamna insikter från ditt CRM-system, skapa anpassade kampanjer och se hur att möta dina kunders unika preferenser och behov kan göra underverk.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html