В днешно време, meeting customer expectations is no longer just enough. To thrive, businesses must exceed these expectations, and leveraging customer-centric AI is key to achieving this goal.
Integrating AI into customer relationship management (CRM) enhances upselling and cross-selling strategies, allowing businesses to analyze extensive customer data for personalized recommendations.
Keep reading to discover how customer-centric AI elevates CRM strategies, offers personalized insights and real-time decision-making, and ultimately delivers more satisfying customer journeys.
Leveraging AI for Customer Insights
AI can reveal invaluable patterns and trends by analyzing huge amounts of data. It enables you to understand customer tendencies, habits, and preferences.
Before we discuss how AI can enhance customer relationship management, let’s dive into how AI algorithms analyze customer behavior and data.
How AI Algorithms Analyze Customer Behavior
AI is transforming how businesses analyze consumer behavior and changing how consumers engage with companies.
There are various tools business owners can use to process customer data with AI, but in general, here’s how the process works:
- Data collection: The ecommerce platform collects extensive data on customer interactions, including browsing history, purchase behavior, products viewed, product surveys, time spent on pages, and demographic information. Incorporating customer feedback into this data collection enriches AI’s understanding of customer satisfaction and service expectations.
- AI algorithms implementation: AI algorithms process and analyze this wealth of data. Machine learning in sales, such as collaborative filtering or content-based recommendation systems, is used to identify patterns and correlations among customer behaviors.
- Pattern recognition: The AI algorithms identify patterns, such as common product combinations frequently purchased together (cross-selling patterns) or products often viewed by customers before purchasing (indicative of preferences).
- Personalized recommendations: AI-driven recommendation engines leverage these insights. When a customer visits the platform, personalized product recommendations are generated in real time based on browsing history, past purchases, and similar user behaviors.
- Continuous learning and improvement: The AI algorithms continuously learn from new data inputs and customer interactions. As more data is collected, the models evolve and refine their recommendations, ensuring they remain relevant and accurate.
Sophisticated predictive analytics tools such as IBM’s SPSS Statistics, Alteryx, and Microsoft’s Azure Machine Learning process this data, identifying patterns, correlations, and trends that indicate potential future behaviors or needs.
Based on the analysis, predictive models are developed to forecast probable customer behaviors or needs. These models use statistical algorithms to predict outcomes, such as the likelihood of a customer making a certain purchase, churn probability, or preferred product categories.
AI-Infused Upselling & Cross-Selling Strategies
AI-infused upselling strategies leverage artificial intelligence to enhance sales by encouraging customers to purchase additional or upgraded products or services.
Here’s an overview of key AI-driven upselling tactics:
AI-Powered Product Recommendations and Customization
AI-driven customer profiling is a cornerstone of modern marketing strategies, using advanced algorithms to create detailed and dynamic profiles of individual customers.
By collecting and analyzing a wide range of customer data—such as purchase history, browsing behavior, demographics, and interactions with the business—AI pinpoints distinct behavioral patterns, предпочитания, and individual traits.
This enables sellers to offer tailored product recommendations based on individual customer behaviors and preferences to suggest complementary or upgraded products.
Например, Amazon’s AI algorithms analyze extensive customer data, including browsing history, items viewed, items purchased, and search queries.
“Customers Who Bought This Also Bought” recommendations on Amazon
Based on this analysis, Amazon’s recommendation engine employs machine learning models to predict and suggest products that align with each customer’s interests and preferences.
When a customer explores a specific product, Amazon’s AI generates “Frequently Bought Together” or “Customers Who Bought This Also Bought” recommendations, showcasing complementary or upgraded products. These suggestions encourage customers to consider additional purchases beyond their initial choice—and suggest items they may be interested in.
As customers interact with the platform, the AI continuously learns from their behaviors and refines its recommendations. The system adapts to individual preferences, ensuring increasingly accurate and relevant suggestions.
An example of how Amazon leverages user preferences data to create product recommendations. (Източник: Rejoiner)
Amazon’s AI-driven product recommendations contribute significantly to the platform’s success in upselling. Customers are more inclined to explore and potentially purchase additional products, increasing sales and improving customer satisfaction.
Между другото, ако продавате онлайн с Ecwid от Lightspeed, можеш покажете сродни продукти with the “You May Also Like” section that appears on a product details page and at checkout.
Стратегии за динамично ценообразуване и оптимизиране на офертите
AI позволява динамични стратегии за ценообразуване чрез анализиране на пазарните тенденции, конкурентно ценообразуване, и поведението на клиентите в реално време. Това позволява на бизнеса да оптимизира ценовите стратегии за по-високи продажби, предлагане на персонализирани отстъпки, или пакетни сделки, които резонират с отделни клиенти.
Uber, услугата за превозване, uses AI-driven dynamic pricing, known as “surge pricing,” to optimize pricing strategies based on real-time demand, supply, and other factors.
Here’s how Uber implemented their dynamic pricing strategy with the help of AI.
Uber’s AI algorithms continuously analyze data in real-time, including factors like ride demand, traffic conditions, weather, time of day, and historical rider behavior.
Based on this analysis, Uber’s AI adjusts fares dynamically. During peak times or high demand, surge pricing is activated, увеличаване на тарифата, за да се стимулират повече шофьори да бъдат на разположение, осигуряване на по-бързи доставки и посрещане на повишеното търсене.
Допълнително, Uber може да предложи персонализирани отстъпки или промоции на отделни пътници въз основа на тяхната история на пътувания, честота на използване, или конкретни поводи. Например, целеви промоции могат да се предлагат на чести потребители или по време на периоди с ниско търсене, за да насърчат повече пътувания.
Тези стратегии максимизират приходите за водачите и насърчават ездачите да продължат да ги използват.
Подобряване на клиентското изживяване
Чрез използване на AI в CRM, фирмите могат да подобрят изживяването на клиентите чрез персонализирани услуги.
Например, Spotify използва AI алгоритми, за да анализира потребителските предпочитания, навици за слушане, и исторически данни за създаване на персонализирани плейлисти, recommendations, и ежедневни миксове за всеки потребител.
Пример за персонализиран плейлист от Spotify
Този персонализиран подход подобрява цялостното потребителско изживяване, като приспособява музиката към уникалните предпочитания на всеки слушател, правейки времето, прекарано в слушане и откриване на нова музика по техния вкус, по-приятно.
Тактики за кръстосани продажби
Cross-selling tactics integrated into AI-enhanced CRM systems leverage artificial intelligence to identify and capitalize on opportunities to offer complementary products or services to customers aligned with customer buying behaviors.
Например, Netflix effectively tailors its marketing campaigns for cross-selling by recommending TV series or movies to users based on their viewing history.
Netflix makes recommendations based on a user’s viewing history
If a user likes to watch science fiction shows, Netflix’s algorithm suggests similar content or promotes a newly released series within that genre, encouraging the user to explore and watch more content.
Further enhancing these personalized marketing efforts, AI chatbots provide immediate, personalized recommendations to customers. This not only improves the shopping experience but also significantly increases sales opportunities by making every customer interaction an opportunity for targeted marketing and upselling.
Examples of AI-Enhanced CRM Systems
Интегрирането на тактики за увеличаване на продажбите в подобрени с AI CRM системи включва използване на предсказуем анализ за идентифициране на идеални възможности за увеличаване на продажбите. CRM системите, управлявани от AI, подканват търговските представители с подходящи предложения за увеличаване на продажбите по време на взаимодействието с клиентите, повишаване на шансовете за успешни продажби нагоре.
Einstein Analytics от Salesforce
Salesforce, водеща CRM платформа, incorporates AI-powered tools like Einstein Analytics to assist sales representatives in identifying and capitalizing on upselling opportunities during customer interactions.
Salesforce’s Einstein Analytics leverages predictive analytics to analyze vast datasets within the CRM. It evaluates customer data, purchase history, interactions, and other relevant information to predict potential upselling opportunities.
Einstein Analytics spots patterns hinting at upselling opportunities. Например, detecting increased product usage may signal interest in upgrades or add-ons.
Salesforce’s AI system also provides sales reps with actionable insights. It offers upselling suggestions and talking points based on opportunities identified.
Sales reps leverage AI-driven suggestions to customize conversations, addressing customers’ needs with relevant upselling offers. Например, they may suggest an upgraded subscription or additional features based on usage patterns.
Между другото, if you sell online with Ecwid, можеш свържете своя онлайн магазин към Salesforce чрез Zapier. Насам, нови клиенти ще бъдат създадени в Salesforce автоматично от нови поръчки на Ecwid.
Персонализиране на Amazon
Персонализиране на Amazon, услуга за машинно обучение, предлагана от Amazon, е предназначен за справяне с предизвикателствата, често срещани при създаването на персонализирани препоръки, включително проблеми с нови потребителски данни, пристрастия към популярността, и развиващо се потребителско намерение.
За разлика от традиционните двигатели за препоръки, Персонализиране на Amazon се отличава в сценарии с ограничени или развиващи се потребителски данни. This proves especially beneficial for identifying upselling opportunities, even with new users or when user preferences change over time.
Several well-known companies, such as Domino’s, Subway, and Yamaha, have recognized the significance of AI in understanding and catering to customer needs.
How to Tailor Marketing Campaigns for Upselling and Cross-Selling
You can tailor marketing campaigns for upselling and cross-selling with the help of strategic approaches even if you don’t use AI-powered tools.
For the best outcomes, you need customer data and targeted messaging. Here’s a breakdown of the process:
Perform Customer Segmentation
Use CRM data to segment customers based on their purchase history, предпочитания, and behavior. Categorize them into groups with similar buying patterns or interests.
Ако продавате онлайн с Ecwid, you can view, find, and edit all the customer information you need on the Клиенти страница. Оттам, you can filter your customer base using various parameters and export the segment to work with it in a different service (например, за изпращане на целеви имейли чрез имейл услуга по ваш избор.)
Страницата Клиенти в Ecwid също така предлага достъп до хронологията на клиентските поръчки, улесняване на процеса на сегментиране. By understanding your customers’ buying habits and preferences, можете да приспособите вашите съобщения към всеки сегмент по-ефективно.
Страницата Клиенти в Ecwid admin
Идентифицирайте възможностите
Анализирайте историята на покупките и поведенческите данни, за да определите възможностите за по-високи и кръстосани продажби. Determine which products or services complement previous purchases or align with customers’ interests.
Например, when selling online through Ecwid, you have the option to configure автоматизирани маркетингови имейли showcasing related products or top sellers.
Related products in an order confirmation email
Make Personalized Recommendations
Create personalized recommendations based on customer segments. Use AI algorithms to suggest related or upgraded products in marketing materials, email newsletters, or on a website. Например, Amazon’s “Frequently Bought Together” or “You May Also Like” sections.
Стремете се към насочени съобщения
Създайте насочени съобщения, които подчертават стойността на допълващите се продукти или услуги. Покажете как допълнителното предложение подобрява изживяването на клиента или решава конкретен проблем.
За наистина оптимизирано съобщение, обмисли превод на съдържание да резонират ефективно с различни аудитории и езици.
Предлагайте стимули или пакети
Осигурете стимули като отстъпки, пакетни сделки, или награди за лоялност, за да насърчите клиентите да проучат допълнителни предложения. Направете предложението за стойност привлекателно и ясно.
С Ecwid от Lightspeed, можете да продавате продуктови пакети с помощта на Увеличаване на цената & Пакети продукти за кръстосана продажба, Продуктови пакети, и БОГО приложения.
Приложете многоканален подход
Приложете многоканална маркетингова стратегия, за да достигнете до клиенти чрез различни допирни точки. Use emails, съдържание в социалните медии, изскачащи прозорци на уебсайтове, и персонализирани препоръки за платформата.
Разкрийте силата на персонализираните препоръки
В динамичния пейзаж на отношенията с клиентите, персонализирани препоръки и целеви маркетингови позиции като стълбове на успеха. Чрез използване на CRM данни, можете да отключите потенциала за персонализирани кампании за наддаване и кръстосани продажби.
При фина настройка, тези стратегии резонират с отделните клиенти, ангажираност за шофиране, увеличаване на продажбите, и поддържане на лоялност към марката.
Възползвайте се от прозрения от вашата CRM система, създаване на персонализирани кампании, and see how meeting your customers’ unique preferences and needs can work wonders.
- 5 Ефективно „Купете едно, Вземете един безплатен” Промоции
- 17 Съвети за увеличаване на процента на реализация и стимулиране на повече продажби
- 14 Психологически задействания, които ще спечелят клиентите
- 12 Начини да вдъхнете доверие на новите си клиенти
- 10 Действителни начини за увеличаване на приходите ви от електронна търговия
- Как да увеличите реализациите с автоматични отстъпки
- Примери за страхотни призиви за действие, които продават
- How to Increase Sales by Improving Customer Journey in Ecommerce
- Dos and Don’ts of Mapping Your Buyer Journey
- Как AI може да подобри продажбите на допълнителни и кръстосани продажби