Günümüzde müşteri beklentilerini karşılamak artık tek başına yeterli değil. Başarılı olmak için işletmelerin bu beklentileri aşması gerekir ve müşteri odaklı yapay zekadan yararlanmak bu hedefe ulaşmanın anahtarıdır.

Yapay zekanın müşteri ilişkileri yönetimine (CRM) entegre edilmesi, ek satış ve çapraz satış stratejilerini geliştirerek işletmelerin kişiselleştirilmiş öneriler için kapsamlı müşteri verilerini analiz etmesine olanak tanır.

Müşteri odaklı yapay zekanın CRM stratejilerini nasıl geliştirdiğini, kişiselleştirilmiş içgörüler ve gerçek zamanlı karar alma olanağı sunduğunu ve sonuçta daha tatmin edici müşteri yolculukları sunduğunu keşfetmek için okumaya devam edin.

Müşteri İçgörüleri için Yapay Zekadan Yararlanma

Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek paha biçilemez kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarabilir. Müşteri eğilimlerini, alışkanlıklarını ve tercihlerini anlamanızı sağlar.

Yapay zekanın müşteri ilişkileri yönetimini nasıl geliştirebileceğini tartışmadan önce yapay zeka algoritmalarının müşteri davranışını ve verilerini nasıl analiz ettiğine bakalım.

Yapay Zeka Algoritmaları Müşteri Davranışını Nasıl Analiz Ediyor?

Yapay zeka, işletmelerin tüketici davranışlarını analiz etme ve tüketicilerin şirketlerle etkileşim kurma biçimini değiştiriyor.

İşletme sahiplerinin müşteri verilerini yapay zeka ile işlemek için kullanabileceği çeşitli araçlar vardır ancak genel olarak süreç şu şekilde işler:

• Bilgi toplama: E-ticaret platformu, tarama geçmişi, satın alma davranışı, görüntülenen ürünler dahil olmak üzere müşteri etkileşimlerine ilişkin kapsamlı veriler toplar, ürün anketleri, sayfalarda geçirilen süre ve demografik bilgiler. Birleştirme Müşteri geribildirim Bu veri toplamaya yapılan katkılar, yapay zekanın müşteri memnuniyeti ve hizmet beklentilerine ilişkin anlayışını zenginleştiriyor.
• Yapay zeka algoritmalarının uygulanması: Yapay zeka algoritmaları bu zengin veriyi işler ve analiz eder. Satışta işbirliğine dayalı filtreleme veya içerik tabanlı öneri sistemleri gibi makine öğrenimi, müşteri davranışları arasındaki kalıpları ve korelasyonları tanımlamak için kullanılır.
• Örüntü tanıma: Yapay zeka algoritmaları, sıklıkla birlikte satın alınan ortak ürün kombinasyonları (çapraz satış modelleri) veya satın almadan önce müşteriler tarafından sıklıkla görüntülenen ürünler (tercihlerin göstergesi) gibi kalıpları tanımlar.
• Kişiselleştirilmiş öneriler: Yapay zeka destekli öneri motorları bu içgörülerden yararlanır. Bir müşteri platformu ziyaret ettiğinde, tarama geçmişine, geçmiş satın alma işlemlerine ve benzer kullanıcı davranışlarına dayalı olarak gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturulur.
• Sürekli öğrenme ve iyileştirme: Yapay zeka algoritmaları sürekli olarak yeni veri girişlerinden ve müşteri etkileşimlerinden öğrenir. Daha fazla veri toplandıkça modeller gelişir ve önerilerini hassaslaştırır, böylece bunların alakalı ve doğru kalmasını sağlar.

IBM'in SPSS İstatistikleri, Alteryx ve Microsoft'un Azure Machine Learning gibi gelişmiş tahmine dayalı analitik araçları, bu verileri işleyerek gelecekteki potansiyel davranışları veya ihtiyaçları gösteren kalıpları, korelasyonları ve eğilimleri belirler.

Analize dayanarak, olası müşteri davranışlarını veya ihtiyaçlarını tahmin etmek için tahmine dayalı modeller geliştirilir. Bu modeller, bir müşterinin belirli bir satın alma işlemi yapma olasılığı, vazgeçme olasılığı veya tercih edilen ürün kategorileri gibi sonuçları tahmin etmek için istatistiksel algoritmalar kullanır.

İş Süreçlerini Kolaylaştıracak En İyi Yapay Zeka Tabanlı Araçlar
Daha fazla

Yapay Zeka Destekli Ek Satış ve Çapraz Satış Stratejileri

Yapay zeka destekli ek satış stratejileri, müşterileri ek veya yükseltilmiş ürün veya hizmetler satın almaya teşvik ederek satışları artırmak için yapay zekadan yararlanır.

İşte yapay zeka odaklı önemli üst satış taktiklerine genel bir bakış:

Yapay Zeka Destekli Ürün Önerileri ve Özelleştirme

Yapay zeka odaklı müşteri profili oluşturma, modern pazarlama stratejileriBireysel müşterilerin ayrıntılı ve dinamik profillerini oluşturmak için gelişmiş algoritmalar kullanıyor.

Yapay zeka, satın alma geçmişi, göz atma davranışı, demografi ve işletmeyle olan etkileşimler gibi çok çeşitli müşteri verilerini toplayıp analiz ederek farklı davranış kalıplarını, tercihleri ​​ve bireysel özellikleri belirler.

Bu, satıcıların tamamlayıcı veya yükseltilmiş ürünler önermek için bireysel müşteri davranışlarına ve tercihlerine dayalı olarak özel ürün önerileri sunmasına olanak tanır.

Örneğin Amazon'un yapay zeka algoritmaları, tarama geçmişi, görüntülenen öğeler, satın alınan öğeler ve arama sorguları dahil olmak üzere kapsamlı müşteri verilerini analiz eder.

Amazon'da “Bunu Alan Müşteriler Bunu da Aldı” önerileri

Amazon'un öneri motoru, bu analize dayanarak her müşterinin ilgi alanlarına ve tercihlerine uygun ürünleri tahmin etmek ve önermek için makine öğrenimi modellerini kullanır.

Bir müşteri belirli bir ürünü keşfettiğinde, Amazon'un yapay zekası, tamamlayıcı veya yükseltilmiş ürünleri sergileyen "Sıklıkla Birlikte Alınanlar" veya "Bunu Alan Müşteriler de Aldı" önerileri üretir. Bu öneriler, müşterileri ilk tercihlerinin ötesinde ek satın almalar düşünmeye teşvik eder ve ilgilenebilecekleri ürünleri önerir.

Müşteriler platformla etkileşime girdikçe yapay zeka sürekli olarak onların davranışlarından öğreniyor ve önerilerini hassaslaştırıyor. Sistem bireysel tercihlere uyum sağlayarak giderek daha doğru ve alakalı öneriler sağlar.

Amazon'un ürün önerileri oluşturmak için kullanıcı tercihleri ​​verilerinden nasıl yararlandığına bir örnek. (Kaynak: Yeniden katıl)

Amazon'un yapay zeka odaklı ürün önerileri, platformun üst satıştaki başarısına önemli ölçüde katkıda bulunuyor. Müşteriler ek ürünleri keşfetmeye ve potansiyel olarak satın almaya daha yatkın hale gelir, bu da satışları artırır ve müşteri memnuniyetini artırır.

Bu arada, Ecwid by Lightspeed ile çevrimiçi satış yapıyorsanız şunları yapabilirsiniz: ilgili ürünleri göster Ürün detayları sayfasında ve ödeme sırasında görünen "Şunları da beğenebilirsiniz" bölümü ile.

Dinamik Fiyatlandırma Stratejileri ve Teklif Optimizasyonu

Yapay zeka, pazar eğilimlerini, rakip fiyatlandırmasını ve müşteri davranışını gerçek zamanlı olarak analiz ederek dinamik fiyatlandırma stratejilerine olanak tanır. Bu, işletmelerin daha fazla satış yapmak, kişiselleştirilmiş indirimler sunmak veya bireysel müşterilere hitap eden paket anlaşmalar sunmak için fiyatlandırma stratejilerini optimize etmesine olanak tanır.

Araç çağırma hizmeti Uber, "Yapay zeka odaklı dinamik fiyatlandırmayı" kullanıyor.dalgalanma fiyatıGerçek zamanlı talep, arz ve diğer faktörlere dayalı olarak fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek için.

Uber'in yapay zekanın yardımıyla dinamik fiyatlandırma stratejisini nasıl uyguladığını burada bulabilirsiniz.

Uber'in yapay zeka algoritmaları, yolculuk talebi, trafik koşulları, hava durumu, günün saati ve geçmiş yolcu davranışı gibi faktörler dahil olmak üzere verileri sürekli olarak gerçek zamanlı olarak analiz eder.

Uber'in yapay zekası bu analize dayanarak ücretleri dinamik olarak ayarlıyor. Yoğun zamanlar veya yüksek talep sırasında, daha fazla sürücünün müsait olmasını teşvik etmek için ücretin artırılması, daha hızlı alımların sağlanması ve artan talebin karşılanması için artış fiyatlandırması etkinleştirilir.

Ek olarak Uber, bireysel yolculara yolculuk geçmişlerine, kullanım sıklıklarına veya belirli durumlara göre kişiselleştirilmiş indirimler veya promosyonlar sunabilir. Örneğin, daha fazla yolculuğu teşvik etmek için sık kullanıcılara veya talebin düşük olduğu dönemlerde hedeflenen promosyonlar sunulabilir.

Bu stratejiler sürücülerin kazancını en üst düzeye çıkarır ve sürücüleri bunları kullanmaya devam etmeye teşvik eder.

Müşteri Deneyimini Geliştirmek

İşletmeler, CRM'de yapay zekadan yararlanarak kişiselleştirilmiş hizmetler aracılığıyla müşteri deneyimlerini geliştirebilir.

Örneğin Spotify, her kullanıcı için kişiselleştirilmiş çalma listeleri, öneriler ve günlük mix'ler oluşturmak amacıyla kullanıcı tercihlerini, dinleme alışkanlıklarını ve geçmiş verileri analiz etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanıyor.

Spotify'ın kişiselleştirilmiş çalma listesine bir örnek

Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, müziği her dinleyicinin benzersiz tercihlerine göre ayarlayarak genel kullanıcı deneyimini geliştirir, dinlemeye ve zevklerine uygun yeni müzik keşfetmeye harcanan zamanı daha keyifli hale getirir.

Çapraz Satış Taktikleri

Yapay zeka ile güçlendirilmiş CRM sistemlerine entegre edilen çapraz satış taktikleri, müşterilere müşteri satın alma davranışlarına uygun tamamlayıcı ürün veya hizmetler sunma fırsatlarını belirlemek ve bunlardan yararlanmak için yapay zekadan yararlanır.

Örneğin Netflix, izleme geçmişlerine göre kullanıcılara dizi veya film önererek pazarlama kampanyalarını çapraz satış için etkili bir şekilde uyarlıyor.

Netflix, kullanıcının izleme geçmişine dayanarak önerilerde bulunur

Bir kullanıcı bilim kurgu programlarını izlemeyi seviyorsa, Netflix'in algoritması benzer içerik önerir veya o türde yeni çıkan bir diziyi tanıtır ve kullanıcıyı daha fazla içerik keşfetmeye ve izlemeye teşvik eder.

Bu kişiselleştirilmiş pazarlama çabalarını daha da geliştirmek, Yapay zeka sohbet robotları Müşterilere anında kişiselleştirilmiş öneriler sunun. Bu yalnızca alışveriş deneyimini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda her müşteri etkileşimini hedefli pazarlama ve üst satış için bir fırsat haline getirerek satış fırsatlarını da önemli ölçüde artırır.

Yapay Zekayla Geliştirilmiş CRM Sistemlerine Örnekler

Üst satış taktiklerini yapay zeka ile geliştirilmiş CRM sistemlerine entegre etmek, ideal üst satış fırsatlarını belirlemek için tahmine dayalı analitiklerden yararlanmayı içerir. Yapay zeka destekli CRM sistemleri, satış temsilcilerini müşteri etkileşimleri sırasında ilgili üst satış önerileriyle yönlendirerek başarılı üst satış şansını artırır.

Salesforce'tan Einstein Analytics

Önde gelen bir CRM platformu olan Salesforce, satış temsilcilerinin müşteri etkileşimleri sırasında üst satış fırsatlarını belirlemelerine ve bunlardan yararlanmalarına yardımcı olmak için Einstein Analytics gibi yapay zeka destekli araçları içerir.

Satış ekipleri Einstein Analitiği CRM içindeki geniş veri kümelerini analiz etmek için tahmine dayalı analitiklerden yararlanır. Potansiyel ek satış fırsatlarını tahmin etmek için müşteri verilerini, satın alma geçmişini, etkileşimleri ve diğer ilgili bilgileri değerlendirir.

Einstein Analytics, üst satış fırsatlarına işaret eden kalıpları tespit ediyor. Örneğin, artan ürün kullanımının tespit edilmesi, yükseltmelere veya eklentilere ilgi duyulduğuna işaret edebilir.

Salesforce'un yapay zeka sistemi aynı zamanda satış temsilcilerine eyleme geçirilebilir bilgiler sağlar. Belirlenen fırsatlara dayalı olarak ek satış önerileri ve konuşma konuları sunar.

Satış temsilcileri, konuşmaları özelleştirmek için yapay zeka destekli önerilerden yararlanıyor ve ilgili ek satış teklifleriyle müşterilerin ihtiyaçlarını karşılıyor. Örneğin, kullanım kalıplarına göre yükseltilmiş bir abonelik veya ek özellikler önerebilirler.

Bu arada, Ecwid ile çevrimiçi satış yapıyorsanız şunları yapabilirsiniz: çevrimiçi mağazanızı Salesforce'a bağlayın Zapier aracılığıyla. Bu şekilde Salesforce'ta yeni Ecwid siparişlerinden otomatik olarak yeni müşteriler oluşturulacak.

Amazon Kişiselleştir

Amazon tarafından sunulan bir makine öğrenimi hizmeti olan Amazon Personalize, yeni kullanıcı verileri, popülerlik önyargıları ve gelişen kullanıcı niyetiyle ilgili sorunlar da dahil olmak üzere kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmada yaygın olarak karşılaşılan zorlukları ele almak üzere tasarlanmıştır.

Geleneksel öneri motorlarının aksine, Amazon Kişiselleştir Sınırlı veya gelişen kullanıcı verilerinin olduğu senaryolarda üstün performans gösterir. Bu, özellikle yeni kullanıcılar söz konusu olduğunda veya kullanıcı tercihleri ​​zaman içinde değiştiğinde bile ek satış fırsatlarının belirlenmesinde faydalı olur.

Domino's, Subway ve Yamaha gibi birçok tanınmış şirket, müşteri ihtiyaçlarını anlama ve karşılama konusunda yapay zekanın öneminin farkına vardı.

Pazarlama Kampanyalarını Yukarı Satış ve Çapraz Satış için Nasıl Uyarlayabilirsiniz?

Yapay zeka destekli araçlar kullanmasanız bile, stratejik yaklaşımların yardımıyla pazarlama kampanyalarını ek satış ve çapraz satışa yönelik olarak özelleştirebilirsiniz.

En iyi sonuçları elde etmek için müşteri verilerine ve hedefe yönelik mesajlara ihtiyacınız var. İşte sürecin bir dökümü:

Müşteri Segmentasyonunu Gerçekleştirin

Müşterileri satın alma geçmişlerine, tercihlerine ve davranışlarına göre segmentlere ayırmak için CRM verilerini kullanın. Bunları benzer satın alma alışkanlıklarına veya ilgi alanlarına sahip gruplara ayırın.

Ecwid ile çevrimiçi satış yapıyorsanız, ihtiyacınız olan tüm müşteri bilgilerini web sitesinde görüntüleyebilir, bulabilir ve düzenleyebilirsiniz. Müşteriler sayfa. Buradan, çeşitli parametreler kullanarak müşteri tabanınızı filtreleyebilir ve segmenti farklı bir hizmette çalışmak üzere (örneğin, seçtiğiniz bir e-posta hizmeti aracılığıyla hedeflenen e-postaları göndermek için) dışa aktarabilirsiniz.

Ecwid'deki Müşteriler sayfası ayrıca müşteri sipariş geçmişine erişim sunarak segmentasyon sürecini kolaylaştırır. Müşterilerinizin satın alma alışkanlıklarını ve tercihlerini anlayarak mesajlarınızı her segmente daha etkili bir şekilde uyarlayabilirsiniz.

Ecwid admin'deki Müşteriler sayfası

Fırsatları Belirleyin

Yukarı satış ve çapraz satış fırsatlarını belirlemek için satın alma geçmişlerini ve davranış verilerini analiz edin. Hangi ürün veya hizmetlerin önceki satın alımları tamamladığını veya müşterilerin çıkarlarıyla uyumlu olduğunu belirleyin.

Örneğin, Ecwid aracılığıyla çevrimiçi satış yaparken yapılandırma seçeneğiniz vardır. otomatik pazarlama e-postaları ilgili ürünleri veya en çok satanları sergiliyor.

Sipariş onayı e-postasındaki ilgili ürünler

Kişiselleştirilmiş Öneriler Yapın

Müşteri segmentlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler oluşturun. Pazarlama materyallerinde ilgili veya yükseltilmiş ürünleri önermek için yapay zeka algoritmalarını kullanın, E-posta haber bültenleriveya bir web sitesinde. Örneğin Amazon'un “Sıklıkla Birlikte Alınanlar” veya “Sizler de Beğenebilirsiniz” bölümleri.

Hedefli Mesajlaşma için Çabalayın

Tamamlayıcı ürün veya hizmetlerin değerini vurgulayan hedefe yönelik mesajlar oluşturun. Ek teklifin müşteri deneyimini nasıl iyileştirdiğini veya belirli bir sorunu nasıl çözdüğünü gösterin.

Gerçekten optimize edilmiş bir mesaj için şunları düşünün: içerik çevirisi Farklı hedef kitleler ve dillerde etkili bir şekilde yankı uyandırmak.

Teşvikler veya Paketler Sunun

Müşterileri ek teklifleri keşfetmeye teşvik etmek için indirimler, paket fırsatlar veya sadakat ödülleri gibi teşvikler sağlayın. Değer önerisini çekici ve net hale getirin.

Ecwid by Lightspeed ile ürün paketlerini aşağıdakilerin yardımıyla satabilirsiniz: Üst Satış ve Çapraz Satış Ürün Paketleri, Ürün Paketleri, ve Bogo Uygulamaların.

Çok Kanallı Yaklaşımı Uygulayın

Müşterilere çeşitli temas noktaları aracılığıyla ulaşmak için çok kanallı bir pazarlama stratejisi uygulayın. E-postaları, sosyal medya içeriğini, web sitesi açılır pencerelerini ve kişiselleştirilmiş platform önerilerini kullanın.

Kişiselleştirilmiş Önerilerin Gücünü Ortaya Çıkarın

Müşteri ilişkilerinin dinamik ortamında, kişiselleştirilmiş öneriler ve hedefe yönelik pazarlama başarının temel direkleri olarak duruyor. CRM verilerinden yararlanarak, özelleştirilmiş ek satış ve çapraz satış kampanyaları potansiyelinin kilidini açabilirsiniz.

Bu stratejiler hassas bir şekilde ayarlandığında bireysel müşterilerde yankı bulur, etkileşimi artırır, satışları artırır ve marka sadakatini artırır.

CRM sisteminizden elde edilen bilgileri benimseyin, özel kampanyalar oluşturun ve müşterilerinizin benzersiz tercihlerini ve ihtiyaçlarını karşılamanın nasıl harikalar yaratabileceğini görün.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html